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Intégrer les approches génomiques pour améliorer la résilience des bovins laitiers : un objectif global pour renforcer la durabilité de l'industrie laitière canadienne
Prolongé
Aperçu du projet
Le secteur laitier est l'une des industries les plus importantes et les plus dynamiques du Canada, contribuant de manière significative au PIB du pays. La demande mondiale de produits laitiers devrait continuer à augmenter, alors qu’en même temps, l'industrie est confrontée à plusieurs problèmes émergents, liés à la santé humaine et animale, aux impacts environnementaux, à la durabilité et à l'acceptabilité sociale. Ce projet visait à satisfaire la demande croissante et à assurer la compétitivité mondiale de l'industrie laitière canadienne, tout en garantissant la durabilité globale.
L'objectif global du projet était de développer de nouvelles bases de données et d'outils génomiques pour obtenir une vache plus "résiliente", c'est-à-dire un animal capable de s'adapter rapidement à des conditions environnementales changeantes, sans compromettre sa productivité, sa santé ou sa fertilité, tout en devenant plus économe en ressources et en réduisant son impact sur l'environnement. L'amélioration de la résilience globale des animaux réduira les coûts pour l'industrie laitière canadienne et apportera des avantages plus larges à la société.
Qu’a fait l’équipe de recherche?
Ce projet a développé et mis en œuvre un ensemble de nouveaux outils de sélection pour les producteurs laitiers et l'industrie de l'insémination artificielle, basés sur de nouvelles caractéristiques de résilience. Une approche multidisciplinaire intégrée a été utilisée incluant sept activités de recherche :
- Identification et mise en œuvre de nouveaux phénotypes femelles "plus proches de la biologie" pour la fertilité afin d'améliorer la précision de la sélection pour l'expression de l'œstrus et la survie des embryons.
- Amélioration de la précision de la sélection génétique pour divers traits de santé et élargissement de la résistance aux maladies par l'ajout de nouveaux phénotypes au portefeuille d'évaluation de la santé.
- Amélioration de l'efficacité environnementale des animaux en augmentant la taille de la population de référence pour la sélection génomique de l'amélioration de l’efficience alimentaire et de la réduction des émissions de méthane.
- Clarification de la manière dont l'expression des caractères dans les activités 1 à 3 interagit et dont ils sont influencés par les facteurs environnementaux.
- Étude des effets épigénétiques potentiels au cours de la lactation et des générations pour les caractères importants.
- Identification d'autres marqueurs génomiques et épigénétiques pour les gènes ou régions candidats associés aux caractères d'intérêt.
- Définition des besoins et des valeurs de l'industrie et des consommateurs afin d'identifier les ensembles optimaux de caractères qui intègrent les perspectives de l'agriculteur et du consommateur.
Qu’a découvert l’équipe de recherche?
L'équipe de recherche a obtenu plusieurs résultats significatifs, notamment :
Une fertilité plus proche de la biologie
- Des phénotypes normalisés basés sur des événements numériques du comportement oestral capturés par des capteurs automatisés, à utiliser pour la sélection génétique des animaux en vue d'une expression oestrale optimale.
- L'établissement d'un lien entre les manifestations du comportement oestral et les processus physiologiques, notamment les concentrations de progestérone dans le plasma et le lait, qui sont importantes pour la survie de l'embryon.
- Identification de la distance anogénitale comme un trait indicateur clé pour la sélection en vue de l'amélioration de la fertilité.
Amélioration de la résistance aux maladies
- Développement d'un phénotypage de routine, de protocoles pour l'enregistrement des données et d'un pipeline de données entre les fermes et Lactanet afin de collecter des données sur les troubles de la fertilité (ovaires kystiques, rétention placentaire et métrite), la paratuberculose et les facteurs de santé des veaux (maladies respiratoires, diarrhée et capacité de survie des veaux).
- Intégration des troubles de la fertilité dans les analyses génomiques de routine permettant d'améliorer la reproduction et la rentabilité du troupeau.
Efficience alimentaire et réduction du méthane
- Élargissement des populations de référence internationales pour l’efficience alimentaire et les émissions de méthane à 14 868 et 4 504 respectivement, ce qui a permis d'améliorer la précision des évaluations génomiques.
- Incorporation de l’efficience alimentaire et de l’efficience du méthane dans les analyses génomiques de routine, ce qui permet d'améliorer la durabilité environnementale dans l'ensemble de l'industrie laitière.
Relations génétiques et environnementales
- Identification de la régulation de l'expression des traits de résilience et de leur relation avec d'autres traits.
- Estimation des paramètres génétiques pour les traits de résilience décrits ci-dessus et identification des paramètres génétiques favorables à l'incorporation de ces traits dans la sélection génomique de routine.
Effets multigénérationnels et épigénétiques
- Quantification de l'effet de l'environnement maternel précoce sur la résilience des filles et découverte de marqueurs épigénétiques liés à la résilience, fournissant des informations et des outils pour optimiser les décisions de gestion et la résilience des vaches.
Durabilité et acceptation sociale
- Identification des résultats, aux niveaux de la ferme et du marché, de la sélection des caractéristiques de résilience et de l'acceptation publique des produits laitiers dans le cadre de différentes stratégies de sélection.
Chercheur principal
Christine Baes
University of Guelph
Co-chercheurs
Ronaldo Cerri
University of British Columbia
Marc-André Sirard
Université Laval
Paul Stothard
University of Alberta
Mots clés
- Résilience, phénotypes de fertilité, santé des vaches, efficacité environnementale, épigénétique
Période: 2018-2024
Budget: 12 058 736,00$
Dernière mise à jour : 10 juillet 2024
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- Houlahan, K., Schenkel, F. S., Hailemariam, D., Lassen, J., Kargo, M., Cole, J. B., Connor, E. E., Wegmann, S., Junior, O., Miglior, F., Fleming, A., Chud, T. C. S., & Baes, C. F. 2021. Effects of incorporating dry matter intake and residual feed intake into a selection index for dairy cattle using deterministic modeling. Animals. 11(4), 1157. https://doi.org/10.3390/ani11041157
- Tippenhauer, C. M., Plenio, J. L., Madureira, A. M. L., Cerri, R. L. A., Heuwieser, W., & Borchardt, S. 2021. Factors associated with estrous expression and subsequent fertility in lactating dairy cows using automated activity monitoring. J. Dairy. Sci. 104(5), 6267–6282. https://doi.org/10.3168/jds.2020-19578
- Tippenhauer, C. M., Plenio, J. L., Madureira, A., Heuwieser, W., & Borchardt, S. 2023. Timing of artificial insemination using sexed or conventional semen based on automated activity monitoring of estrus in Holstein heifers. Animals. 13(19), 2994. https://doi.org/10.3390/ani13192994
- Plenio, J.L., Bartel, A., Madureira, A.M.L., Cerri, R.L.A., Heuwieser, W., & Borchardt, S. 2021. Application note: Validation of BovHEAT — An open-source analysis tool to process data from automated activity monitoring systems in dairy cattle for estrus detection. Computers and Electronics in Agriculture. 188, 106323. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106323
- Borchardt, S., Tippenhauer, C.M., Plenio, J.L., Bartel, A., Madureira, A.M.L., Cerri, R.L.A., & Heewieser, W. 2021. Association of estrous expression detected by an automated activity monitoring system within 40 days in milk and reproductive performance of lactating Holstein cows. J. Dairy. Sci. 104(8): P9195-9204. https://doi.org/10.3168/jds.2020-19705
- Madureira, A. M. L., Burnett, T. A., Marques, J. C. S., Moore, A. L., Borchardt, S., Heuwieser, W., Guida, T. G., Vasconcelos, J. L. M., Baes, C. F., & Cerri, R. L. A. 2022. Occurrence and greater intensity of estrus in recipient lactating dairy cows improve pregnancy per embryo transfer. J. Dairy. Sci. 105(1), 877–888. https://doi.org/10.3168/jds.2021-20437
- Madureira, A. M. L., Burnett, T. A., Borchardt, S., Heuwieser, W., Baes, C. F., Vasconcelos, J. L. M., & Cerri, R. L. A. 2021. Plasma concentrations of progesterone in the preceding estrous cycle are associated with the intensity of estrus and fertility of Holstein cows. PloS one, 16(8), e0248453. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248453
- Campos, I.L., Chud, T.C.S., Oliveira, H.R., Baes, C.F., Canovas, A., & Schenkel, F.S. 2022. Using publicly available weather station data to investigate the effects of heat stress on milk production traits in Canadian Holstein cattle. Canadian Journal of Animal Science. 102(2): 368-381. https://doi.org/10.1139/cjas-2021-0088
- Chen, S. Y., Schenkel, F. S., Melo, A. L. P., Oliveira, H. R., Pedrosa, V. B., Araujo, A. C., Melka, M. G., & Brito, L. F. 2022. Identifying pleiotropic variants and candidate genes for fertility and reproduction traits in Holstein cattle via association studies based on imputed whole-genome sequence genotypes. BMC genomics. 23(1), 331. https://doi.org/10.1186/s12864-022-08555-z
- Madureira, A. M. L., Denis-Robichaud, J., Guida, T. G., Cerri, R. L. A., & Vasconcelos, J. L. M. 2022. Association between genomic daughter pregnancy rates and reproductive parameters in Holstein dairy cattle. J. Dairy. Sci. 105(6), 5534–5543. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21766
- Martin, A. A. A., de Oliveira, G., Jr, Madureira, A. M. L., Miglior, F., LeBlanc, S. J., Cerri, R. L. A., Baes, C. F., & Schenkel, F. S. 2022. Reproductive tract size and position score: Estimation of genetic parameters for a novel fertility trait in dairy cows. J. Dairy. Sci. 105(10), 8189–8198. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21651
- Alcantara, L. M., Schenkel, F. S., Lynch, C., Oliveira Junior, G. A., Baes, C. F., & Tulpan, D. 2022. Machine learning classification of breeding protocol descriptions from Canadian Holsteins. J. Dairy. Sci. 105(10), 8177–8188. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21663
- Shadpour, S., Chud, T. C. S., Hailemariam, D., Plastow, G., Oliveira, H. R., Stothard, P., Lassen, J., Miglior, F., Baes, C. F., Tulpan, D., & Schenkel, F. S. 2022. Predicting methane emission in Canadian Holstein dairy cattle using milk mid-infrared reflectance spectroscopy and other commonly available predictors via artificial neural networks. J. Dairy. Sci. 105(10), 8272–8285. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21176
- Shadpour, S., Chud, T. C. S., Hailemariam, D., Oliveira, H. R., Plastow, G., Stothard, P., Lassen, J., Baldwin, R., Miglior, F., Baes, C. F., Tulpan, D., & Schenkel, F. S. 2022. Predicting dry matter intake in Canadian Holstein dairy cattle using milk mid-infrared reflectance spectroscopy and other commonly available predictors via artificial neural networks. J. Dairy. Sci. 105(10), 8257–8271. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21297
- Bolormaa, S., MacLeod, I. M., Khansefid, M., Marett, L. C., Wales, W. J., Miglior, F., Baes, C. F., Schenkel, F. S., Connor, E. E., Manzanilla-Pech, C. I. V., Stothard, P., Herman, E., Nieuwhof, G. J., Goddard, M. E., & Pryce, J. E. 2022. Sharing of either phenotypes or genetic variants can increase the accuracy of genomic prediction of feed efficiency. Genet. Sel. Evol. 54(1), 60. https://doi.org/10.1186/s12711-022-00749-z
- Denis-Robichaud, J., Fernandes, A. C. C., Santos, J. E. P., & Cerri, R. L. A. 2022. Circulating progesterone at insemination and accessory spermatozoa are associated with fertilization and embryo quality five or six days post insemination in dairy cattle. Theriogenology. 189, 64–69. https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2022.04.018
- Campos, I. L., Chud, T. C. S., Junior, G. A. O., Baes, C. F., Cánovas, Á., & Schenkel, F. S. 2022. Estimation of Genetic Parameters of Heat Tolerance for Production Traits in Canadian Holsteins Cattle. Animals, 12(24), 3585. https://doi.org/10.3390/ani12243585
- Rockett, P. L., Campos, I. L., Baes, C. F., Tulpan, D., Miglior, F., & Schenkel, F. S. 2023. Phenotypic analysis of heat stress in Holsteins using test-day production records and NASA POWER meteorological data. J. Dairy. Sci. 106(2), 1142–1158. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22370
- Martin, A. A. A., Id-Lahoucine, S., Fonseca, P. A. S., Rochus, C. M., Alcantara, L. M., Tulpan, D., LeBlanc, S. J., Miglior, F., Casellas, J., Cánovas, A., Baes, C. F., & Schenkel, F. S. 2022. Unravelling the genetics of non-random fertilization associated with gametic incompatibility. Scientific reports.12(1), 22314. https://doi.org/10.1038/s41598-022-26910-8
- Madureira, A. M. L., Burnett, T. A., Carrelli, J. E., Gobikrushanth, M., Cerri, R. L. A., & Ambrose, D. J. 2022. Anogenital distance is associated with postpartum estrous activity, intensity of estrous expression, ovulation, and progesterone concentrations in lactating Holstein cows. J. Dairy. Sci. 105(10), 8523–8534. https://doi.org/10.3168/jds.2022-21897
- van Staaveren, N., Hyland, E., Houlahan, K., Lynch, C., Miglior, F., Kelton, D.F., Schenkel, F.S., Baes, C.F. 2023. Recording of calf health for potential use in breeding programs: A case study on calf respiratory illness and diarrhea. Canadian Journal of Animal Science. 103(2): 192-203. https://doi.org/10.1139/cjas-2022-0112
- Pereira, M. H. C., Cappellozza, B. I., Cerri, R. L. A., Sanches, C. P., Jr, Guida, T. G., Barbosa, L. F. S. P., Santos, J. E. P., & Vasconcelos, J. L. M. 2023. Effects of additional gonadotropin-releasing hormone and prostaglandin F2α treatment to an estradiol/progesterone-based embryo transfer protocol for recipient lactating dairy cows. J. Dairy. Sci. 106(2), 1414–1428. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22134
- Kamalanathan, S., Houlahan, K., Miglior, F., Chud, T. C. S., Seymour, D. J., Hailemariam, D., Plastow, G., de Oliveira, H. R., Baes, C. F., & Schenkel, F. S. 2023. Genetic Analysis of Methane Emission Traits in Holstein Dairy Cattle. Animals. 13(8), 1308. https://doi.org/10.3390/ani13081308
- Bolormaa, S., Haile-Mariam, M., Marett, L.C., Miglior, F., Baes, C.F., Schenkel, F.S., Connor, E.E., Manzanilla-Pech, C.I.V., Wall, E., Coffey, M.P., Goddard, M.E., MacLeod, I.M., & Pryce, J.E. 2023. Use of dry-matter intake recorded at multiple time periods during lactation increases the accuracy of genomic prediction for dry-matter intake and residual feed intake in dairy cattle. Animal Production Science. 63(11): 1113-1125. https://doi.org/10.1071/AN23022
- Rockett, P. L., Campos, I. L., Baes, C. F., Tulpan, D., Miglior, F., & Schenkel, F. S. 2023. Genetic evaluation of heat tolerance in Holsteins using test-day production records and NASA POWER weather data. J. Dairy. Sci. 106(10), 6995–7007. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22776
- Houlahan, K., Schenkel, F. S., Miglior, F., Jamrozik, J., Stephansen, R. B., González-Recio, O., Charfeddine, N., Segelke, D., Butty, A. M., Stratz, P., VandeHaar, M. J., Tempelman, R. J., Weigel, K., White, H., Peñagaricano, F., Koltes, J. E., Santos, J. E. P., Baldwin 6th, R. L., & Baes, C. F. 2024. Estimation of genetic parameters for feed efficiency traits using random regression models in dairy cattle. J. Dairy. Sci. 107(3), 1523–1534. https://doi.org/10.3168/jds.2022-23124
- van Staaveren, N., Rojas de Oliveira, H., Houlahan, K., Chud, T. C. S., Oliveira, G. A., Jr, Hailemariam, D., Kistemaker, G., Miglior, F., Plastow, G., Schenkel, F. S., Cerri, R., Sirard, M. A., Stothard, P., Pryce, J., Butty, A., Stratz, P., Abdalla, E. A. E., Segelke, D., Stamer, E., Thaller, G., … Baes, C. F. 2024. The Resilient Dairy Genome Project-A general overview of methods and objectives related to feed efficiency and methane emissions. J. Dairy. Sci. 107(3), 1510–1522. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22951
- Smith, O., Rochus, C. M. Baes, C. F., & N. van Staaveren. 2023. A note on dairy cow behavior when measuring enteric methane emissions with the GreenFeed emission monitoring system in tie-stalls. JDS Communications. [In Press] https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0451
- Lopes, L. S. F., Schenkel, F. S., Houlahan, K., Rochus, C. M., Oliveira, G. A., Jr, Oliveira, H. R., Miglior, F., Alcantara, L. M., Tulpan, D., & Baes, C. F. 2024. Estimates of genetic parameters for rumination time, feed efficiency, and methane production traits in first lactation Holstein cows. J. Dairy. Sci. S0022-0302(24)00055-9. Advance online publication. https://doi.org/10.3168/jds.2023-23751
- Frizzarin, M., Miglior, F., Berry, D. P., Gormley, I. C., & Baes, C. F. 2023. Usefulness of mid-infrared spectroscopy as a tool to estimate body condition score change from milk samples in intensively fed dairy cows. J. Dairy. Sci. 106(12), 9115–9124. https://doi.org/10.3168/jds.2023-23290
- Oliveira, H.R., Sweett, H., Narayana, S., Fleming, A., Shadpour, S., Malchiodi, F., Jamrozik, J., Kistemaker, G., Sullivan, P., Schenkel, F., Hailemariam, D., Stothard, P., Plastow, G., Van Doormaal, B., Lohuis, M., Shannon, J., Baes, C., Miglior, F. 2024. Symposium Review: Development of genomic evaluation for methane efficiency in Canadian Holsteins. JDS Communications. [In Press]. https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0431
- Lynch, C., Schenkel, F. S., van Staaveren, N., Miglior, F., Kelton, D., & Baes, C. F. 2024. Investigating the potential for genetic selection of dairy calf disease traits using management data. J. Dairy. Sci. 107(2), 1022–1034. https://doi.org/10.3168/jds.2023-23780
- Marques, J. C. S., Maciel, J. P. O., Denis-Robichaud, J., Conceicao, R. S., Bega, A. M., Moore, S., Sirard, M. A., Baes, C. F., & Cerri, R. L. A. 2023. The effect of progesterone concentrations during superovulation of Holstein heifers in a randomized trial. J. Dairy. Sci. 106(12), 9677–9690. https://doi.org/10.3168/jds.2022-23065
- Marques, J. C. S., Burnett, T. A., Denis-Robichaud, J., Madureira, A. M. L., & Cerri, R. L. A. 2023. Validation of a leg-mounted pedometer for the measurement of steps in lactating Holstein cows. JDS communications. 5(1), 67–71. https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0403
- Madureira, A. M. L., Plenio, J. L., Vasconcelos, J. L. M., Guida, T. G., Cerri, R. L. A., & Borchardt, S. 2024. Association between genomic daughter pregnancy rate and expected milk production on the resumption of estrus behavior in Holstein cattle. J. Dairy. Sci. 107(3), 1592–1602. https://doi.org/10.3168/jds.2023-23439
- Borchardt, S., Burnett, T. A., Heuwieser, W., Plenio, J. L., Conceição, R. S., Cerri, R. L. A., & Madureira, A. M. L. 2023. Efficacy of an automated technology at detecting early postpartum estrus events: Can we detect resumption of cyclicity?. JDS communications, 5(3), 225–229. https://doi.org/10.3168/jdsc.2023-0463
- McFarland, E. D., Elsohaby, I., Baes, C. F., Stryhn, H., Keefe, G., & McClure, J. T. 2024. Impacts of preweaning colostrum feeding practices and health measures on dairy cow production, while accounting for genetic potential. J. Anim. Sci. 102, skae061. https://doi.org/10.1093/jas/skae061
- Lynch, C., Leishman, E. M., Miglior, F., Kelton, D., Schenkel, F. S., & Baes, C. F. 2024. Review: Opportunities and challenges for the genetic selection of dairy calf disease traits. Animal. 101141. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.animal.2024.101141