Les données météo peuvent-elles améliorer la sélection des animaux ? Une étude en élevage porcin

Les effets des gènes sont en effet modulés par les conditions environnementales, donnant lieu à des interactions entre génotypes et environnements (GxE). En présence de telles interactions, un animal performant dans un environnement donné ne l’est pas nécessairement dans un autre. Par exemple, une vache laitière sélectionnée en Europe ne sera pas forcément adaptée à un environnement tropical exposé à des maladies transmises par des tiques. 

L’enjeu méthodologique des approches GxE est de parvenir à distinguer ce qui relève des effets génétiques, des effets de l’environnement et surtout de leur interaction. Autrement dit, il s’agit de comprendre pourquoi un même facteur environnemental (par exemple une forte chaleur, une alimentation, un stress ou un agent infectieux) n’a pas les mêmes effets selon les individus, en fonction de leurs caractéristiques biologiques ou génétiques. Pour mieux comprendre ces interactions, les chercheurs ont combiné des données phénotypiques, génomiques et environnementales issues de onze élevages porcins situés en Amérique du Nord et en Europe. Les travaux ont porté sur deux caractères de production : le gain moyen quotidien, qui représente la vitesse de croissance d'un animal, et l’épaisseur de gras dorsal.

Les scientifiques ont utilisé des données météorologiques accessibles au public, notamment issues de relevés de la NASA. Les variables étudiées incluaient la température de l’air, la température du point de rosée, la température de bulbe humide (qui combine la température de l’air et l’humidité ambiante) 1, la température de surface du sol, l’humidité relative, les précipitations, ainsi que la vitesse et la direction du vent.

Des environnements d’élevage plus complexes que la seule météo

Les résultats obtenus montrent que les seules données météorologiques ne suffisent pas à expliquer les différences entre les environnements d’élevage. En effet, les animaux en ferme sont exposés non seulement à des facteurs météorologiques, mais également à d’autres composantes de l’environnement d’élevage, qui varient de ferme en ferme, et parfois en fonction des moments de l’année, telles que la pression en pathogènes, les pratiques d’élevage ou les niveaux d’interactions sociales dans le troupeau.

Les chercheurs ont donc distingué deux composantes de l’environnement : une composante météorologique et une composante non météorologique, ou micro-environnementale, liée notamment à l’effet « ferme », qui désigne l’influence du milieu d’élevage sur les performances observées des animaux. Cette approche a permis de mettre en évidence des interactions GxE pour les deux caractères étudiés.

Les scientifiques montrent également que l’intégration des données météorologiques pour modéliser les environnements et les interactions GxE apporte peu chez le porc : bien qu’elle améliore l’ajustement statistique du modèle, elle en accroît le temps de calcul sans bénéfice sur la précision de prédiction. En revanche, l’ajout d’informations micro-environnementales, cet effet « ferme », est intégré dans les modèles statistiques pour éviter d’attribuer à la génétique des différences qui sont en réalité liées à l’environnement d’élevage, ce qui permet de mieux prendre en compte les interactions GxE. Ces travaux contribuent au développement de stratégies de sélection génomique soutenant la sélection de populations animales plus durables, par le renforcement de la résilience et de la capacité d’adaptation des animaux d’élevage face à des diversités d’environnements.

Ce travail a été possible grâce aux collaborations entre l’équipe CHAMADE de l'UMR GenPhySE (INRAE) et l’Université de Georgia (Etats-Unis). Les données ont été fournies par PIC (Pig Improvement Company, a Genus company, Hendersonville, Tennessee, Etats-Unis).