En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal AgroParisTech Université Paris-Saclay SAPS - Sciences Animales Paris-Saclay

Genetique Animale et Biologie Integrative

Unité Mixte de Recherche INRA AgroParisTech GABI Génétique Animale et Biologie Intégrative

La soutenance de thèse de Marie-Pierre Sanchez se déroulera mercredi 15 mai

15 mai 2019

Crédits M.P. Sanchez INRA
Analyse génétique de la composition protéique et des aptitudes fromagères du lait de vache prédites à partir des spectres moyen infrarouge.

Analyse génétique de la composition protéique et des aptitudes fromagères du lait de vache prédites à partir des spectres moyen infrarouge

Etablissement : Institut des sciences et industries du vivant et de l'environnement (AgroParisTech)
Ecole doctorale : Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement et Santé
Doctorat : Doctorat de Université Paris-Saclay préparé à AgroParisTech
Spécialité : Génétique animale

Mercredi 15 mai 2019 à 14h30
AgroParisTech 16 rue Claude Bernard 75231 Paris (Amphithéatre Coléou)

Composition du jury proposé

  • M. Didier BOICHARD, INRA, Directeur de thèse
  • Mme Sandrine LAGARRIGUE, INRA, Rapporteur
  • M. Nicolas GENGLER, Université de Liège, Rapporteur
  • Mme Gwenola TOSSER-KLOPP, INRA, Examinateur
  • M. Mickaël BROCHARD, Umotest, Examinateur
  • M. Xavier ROGNON, AgroParisTech, Examinateur
Mots-clés : Bovins laitiers, Composition du lait, Aptitudes Fromagères, Variants causaux, Sélection génomique
Keywords:  Dairy cattle, Milk composition, Cheese-making properties, Causal variants, Genomic selection

Résumé :

Les aptitudes du lait à la transformation en fromage sont étroitement liées à sa composition, notamment en protéines. Ces caractères, difficiles à mesurer directement, ont été prédits à partir des spectres moyen infrarouge (MIR) du lait pour la composition en protéines dans les 3 races bovines Montbéliarde, Normande et Holstein (projet PhénoFinlait) et pour 9 aptitudes fromagères et la composition fine du lait en race Montbéliarde (projet From’MIR). La méthode Partial Least Squares (PLS) a fourni des prédictions MIR plus précises que les méthodes bayésiennes testées. Une analyse génétique a été réalisée pour ces caractères prédits à partir de plus de six millions de spectres MIR de plus de 400 000 vaches. Les caractères fromagers et de composition du lait sont modérément à fortement héritables. Les corrélations génétiques entre caractères fromagers (rendements et coagulation) et avec la composition du lait (protéines, acides gras et minéraux) sont élevées et favorables. Les génotypes de 28 000 vaches ont été imputés jusqu’à la séquence complète grâce aux données du projet 1000 génomes bovins. Des analyses d’association (GWAS) révèlent de nombreux gènes et variants avec des effets forts sur la fromageabilité et la composition du lait. Un réseau de 736 gènes, par ailleurs associé à ces caractères, permet d’identifier des voies métaboliques et des gènes régulateurs fonctionnellement liés à ces caractères. Un prototype d’évaluation génomique a été mis en place en race Montbéliarde. Un modèle de type contrôles élémentaires, incluant les variants détectés par les GWAS et présumés causaux, donne les estimations des valeurs génomiques les plus précises. La simulation d’une sélection incluant les caractères fromagers montre qu’il est possible d’améliorer la fromageabilité du lait avec un impact limité sur le gain génétique des autres caractères sélectionnés. Les travaux présentés dans cette thèse ont abouti 1) à la détection de gènes (dont certains jamais décrits auparavant) et de variants candidats pour la composition et la fromageabilité du lait et 2) à la mise en place d’une évaluation génomique de la fromageabilité du lait en race Montbéliarde dans la zone AOP Comté.