Paramètres génétiques des courses d’endurance

Paramètres génétiques des courses d’endurance Paraclinique de génétique quantitative Pellegrims – Pietri – Sustronck

Plan de l’exposé • Introduction • Matériel et méthodes • Résultats et discussion • Applications pratiques • Critiques de l’article • Conclusion

Introduction • Le phénomène des courses d’endurance représente une importante discipline équestre • La sélection est basée depuis le début sur les étalons arabes. • Or, pas d’analyse génétique des résultats !!!  But de l’article : Comment mesurer les performances en course d’endurance et comment les corréler aux paramètres génétiques

Matériel et méthodes • Données : • Entre 2002 et 2004 • Sur les compétitions > 90 km • Nombre de courses par chevaux : de 1 à 15 (1/2 d’entre eux participant à 2 courses et +) • 5333 mesures de vitesse concernant 2269 chevaux (sur 2804)

Matériel et méthodes • Données : - Courses officielles entre 2002-04 (≥ 90 km) en 3 catégories : courte : 85-95 km moyenne : 120-130 km longue : 140-160 km - On enregistre la vitesse, la place à l’arrivée et l’élimination / l’abandon - 2804 chevaux (6-20 ans) ; 9220 enregistrements Soit 3,3 courses en moyenne par cheval

Matériel et méthodes • Critères : vitesse, classement et distance : Les parcours de courte distance sont utilisés pour les comparaisons (représentatif du total)

Matériel et méthodes • Critères : vitesse, classement et distance : • Les épreuves * sont les plus nombreuses (63%) Elles comptent un nombre de partants inférieur (15,4) >< épreuves ** (67,8) • Il existe aussi une différence dans les taux de classement : 64% en * >< 47% en *** • Même vitesse moyenne pour toutes les épreuves (14,7 km/h) • La comparaison est donc possible car 81% des chevaux sortis en ***, sortent en *

Matériel et méthodes • Performances et modèle : 2 critères :  la vitesse moyenne dans la course pour les CV classés  système binaire pour tous les participants : 0 : élimination ou abandon de la course 1 : course accomplie

Matériel et méthodes • Performances et modèle : Le modèle de base de ces 2 caractères inclut différents effets relatifs : • à l’âge • au sexe • au mois de naissance • au lieu de naissance • à la race NB : l’effet de la race n’est en fait qu’un effet de croisement car 83% des étalons étaient des chevaux arabes

Matériel et méthodes • Performances et modèle : Effets du hasard > valeur génétique animale effet environnemental permanent En fonction de la difficulté de chaque course, 3 solutions sont proposées pour la vitesse : 1° Utilisation de la vitesse corrigée par rapport à la vitesse moyenne de tous les chevaux dans une course 2° Addition d’un effet fixe d’une course au modèle de base 3° «1°» ajoutée à’une valeur fixe correspondant à une des 3 catégories de course

Matériel et méthodes • Vitesse = épreuve + effet du CV + autres effets + résiduelle Exemple : CV courant à 16 km/h pour une vitesse moyenne de l’épreuve à 15 km/h 1° Réduction de la vitesse à l’écart de vitesse à la moyenne de l’épreuve : 16 – 15 = 1 km/h (performance du CV) 2° Idem pour tous les participants 3° On constate que les autres participants ont courus à + de 0,6 km/h de moyenne pour les épreuves auxquelles ils ont participé 4° performance finale du CV : 1 + 0,6 = 1,6 km/h  Manière simple de tenir compte des circonstances de la course et du niveau des participants

Résultats et discussion • vitesse et probabilité de placement

Résultats et discussion • Estimation des effets fixes : - Seul le mois de naissance n’est pas significatif • Pour la vitesse, Plus le CV vieillit, plus il va vite ; l’optimum est entre 9 et 11 ans, puis un léger déclin Les hongres sont meilleurs que les autres (femelles et mâles) • Pour, la probabilité de placement Elle diminue avec l’âge Pas de différence entre femelles et hongres les mâles sont moins bons

Résultats et discussion • Paramètres génétiques : Indice r h² σp Vitesse 0,28 0,16 1,78 Vitesse / moyenne 0,37 0,18 1,32 Vitesse + valeurs *, ** et *** 0,36 0,13 2,09 Vitesse + effet de course 0,45 0,25 1,38

Résultats et discussion • Paramètres génétiques : - Les estimations de h² et de r entre les courses varient en fonction des différents modèles utilisés pour l’effet de la course - Les paramètres les plus élevés sont obtenus en utilisant le modèle incluant un effet fixe de la course ; les résultats sont calculés suivant ce modèle

Résultats et discussion • Paramètres génétiques : Résultats de 2 analyses à 2 variables : • Vitesse / Placement • v à courte distance / v à moyenne et longue distance

Résultats et discussion • Discussion : l’effet de la course • Un effet de course n’est pas un effet de troupeau (pour un même effet environnemental) Car dans ce cas, une longue distance inclut la vitesse comme performance supplémentaire à la course • Plusieurs modèles ont été testés en plus du modèle traditionnel à effet fixe de la course Ceux-ci sont utilisés dans le but de corriger certains facteurs environnementaux ou essayent de prendre en compte la difficulté de la course

Résultats et discussion • Discussion : l’effet de la course • Finalement, le modèle traditionnel (4) est le meilleur Car l’effet le plus important sur le classement est la qualité du cheval De plus, l’effet de la course tient compte de la déviation standard de la vitesse de chaque cheval dans chaque autre course (pour corriger le niveau moyen de la course) • En comparaison avec des bovins laitiers, ce modèle correspond à celui d’un taureau qu’on croise au sein d’un troupeau Différence : 1! troupeau >< plusieurs courses disputées

Résultats et discussion • Discussion : la capacité d’améliorer les courses d’endurance • Il existe une corrélation génétique de 0,99 entre les épreuves * et **/***  mêmes qualités recherchées dans les deux types d’épreuve • En revanche, corrélation phénotypique de 0,39 est inférieure à celle retrouvée en intra niveau (0,44 en * et 0,62 en **/***) • Variations dues aux variations environnementales - Conclusion : mettre les épreuves *,** et *** ensemble pour juger de la qualité génétique d’un CV malgré la fluctuation due à l’environnement

Critique de l’article • Compléter les données manquantes avant 2002 • Améliorer le recueil de l’information «sexe» • Prendre en compte les causes d’élimination • Données des check points vétérinaires (temps de récupération, fréquence cardiaque, …)

Conclusion • L’héritabilité de la vitesse dans une course est élevée comparée à des indices similaires dans d’autres disciplines • Ce niveau d’héritabilité est souvent retrouvé dans divers indices de performance tout au long d’une année de compétition • Important pour la sélection au niveau quantitatif • Cela permet de calculer les breeding values qui devraient inclure 2 critères différents de succès : la vitesse et la probabilité de placement • Source : A. RICARD, M. TOUVAIS ; «Genetic Parameters Of Endurance Races»

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