Optimalait: Management of genetic and food resources to monitor milk fatty acid composition
Optimalait : Gestion des ressources génétiques et alimentaires pour la maîtrise de la composition en acides gras du lait
Abstract
Optimalait objective was to identify genetic and feed levers to control milk fatty acid (FA) composition in
cattle, goat and sheep. A large-scale phenotyping of milk fatty acid composition of 190,000 females by
mid infrared spectrometry took place thanks to a data collection carried out in 1,500 commercial farms in
2009-2010. Pangenomic genotyping data was available for 12,000 females. Feeding system influences
the most milk fatty acid composition. Lactation stage, season and age at first parturition also have an
impact on FA profile. Genetic parameters of FA (expressed in % of milk fat) were very homogenous
across species and breeds: moderate heritability estimates and genetic variation coefficients. A lot of
QTL were detected. A strong co-location of QTL was observed and a large proportion of the QTL
seemed to be shared across breeds. The results showed many possible applications for milk recording
and genomic selection.
Optimalait a pour objectif l’identification des leviers génétiques et d’environnement permettant la
maîtrise de la composition en acides gras (AG) du lait de vache, chèvre et brebis. Une large collecte de
données dans 1 500 élevages commerciaux a eu lieu en 2009-2010 permettant le phénotypage du
profil en AG de 190 000 femelles par spectrométrie moyen infrarouge et le génotypage de 12 000
d’entre elles avec des puces SNP pangénomiques. L’alimentation est le levier le plus efficace pour
moduler la composition en AG du lait. Stade physiologique, saison et âge à la mise-bas ont aussi un
effet sur le profil en AG. Les paramètres génétiques des AG (exprimés en % de la matière grasse du
lait) sont homogènes entre espèces et races : héritabilités et coefficients de variation génétiques
modérés. De nombreux QTL ont été détectés dont un grand nombre colocalisent entre caractères voire
entre races. De nombreuses applications pour le conseil en élevage et la sélection génomique
apparaissent.
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