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Déterminisme génétique de la composition protéique du lait

Mis à jour le 17/01/2018
Publié le 10/01/2018

 première étude de recherche de QTL réalisée à partir de la séquence intégrale du génome bovin 

Après une estimation de paramètres génétiques, cette étude met en évidence les principaux gènes impliqués dans la variabilité génétique de la composition en protéines du lait de vache. L’analyse d’association à l’échelle de la séquence dans trois races permet de proposer un nombre limité de variants génétiques candidats responsables de cette variabilité.

Le projet PhénoFinLait (2010-2013) avait permis la constitution d’une base de données importante concernant la composition en acides gras et protéines du lait dans les trois espèces de ruminants (bovins, ovins et caprins), à l’aide de financements de l’ANR, d’Apisgene et de différents autres organismes. Par ailleurs, divers projets ont permis de séquencer plusieurs centaines de génomes bovins et de fortement contribuer au consortium « 1000 génomes bovins ». Ces données sont la base de cette étude permettant d’identifier les principaux gènes impliqués dans la variabilité de la composition en protéines du lait de vache.

Plus de 100 000 vaches de trois races Holstein, Montbéliarde et Normande ont été phénotypées pour la teneur des 6 protéines majeures du lait, estimée à partir de spectrométrie moyen infra-rouge. Parmi elles, 9000 ont été génotypées à l’aide d’une puce de 50 000 marqueurs SNP. Par une technique bioinformatique d’imputation, nous avons reconstruit statistiquement la séquence complète de ces 9000 vaches, dans une procédure à deux étapes : de 50 000 à 600 000 marqueurs en s’appuyant sur des populations des 500 à 700 principaux taureaux de chaque race, typés avec une puce haute densité ; puis jusqu’à la séquence, c'est-à-dire 27 millions de variants, avec une population de référence unique constituée de 1147 taureaux séquencés de différentes races. A partir de ces données, les analyses d’association ont mis en évidence 13 gènes (SLC37A1, MGST1, ABCG2, CSN1S1, CSN2, CSN1S2, CSN3, PAEP, DGAT1, AGPAT6, ALPL, ANKH, PICALM) impliqués dans le déterminisme des protéines du lait. La résolution obtenue permet de proposer un nombre réduit de variants candidats responsables de cette variabilité. Ces variants ont été inclus sur la puce de génotypage utilisée en sélection génomique, ce qui a permis de confirmer l’effet de ces variants sur une population indépendante de 20 000 vaches Montbéliarde.

Cette étude est la première à l’INRA et l’une des premières au monde à utiliser cette approche d’analyse d’association à l’échelle de la séquence de génome complet. Elle ouvre des perspectives importantes en jouant le rôle de pilote pour d’autres dispositifs. Concernant les propriétés du lait, les résultats sur les acides gras sont déjà disponibles et l’analyse se poursuivra avec l’étude d’autres caractères comme la teneur en minéraux ou les aptitudes fromagères (rendement, coagulation, acidification).

Références bibliographiques :

Sanchez M.P., Govignon-Gion A., Croiseau P., Fritz S., Hoze C., Miranda G., Martin P., Barbat-Leterrier A., Brochard M., Boussaha M., Boichard D. 2017. Within-breed and multi-breed GWAS on imputed whole genome sequence variants reveal candidate mutations affecting milk protein composition in dairy cattle. Genetics Selection Evolution, 49: 68. DOI 10.1186/s12711-017-0344-z

Sanchez M.P., Ferrand M., Gele M., Pourchet D., Miranda G., Martin P., Brochard M., Boichard D. 2017. Short-communication: Genetic parameters for milk protein composition in the French Montbéliarde, Normande and Holstein dairy cattle breeds. J Dairy Sci., 100, 6371-6375.

Sanchez M.P., Wolf V., El Jabri M., Beuvier E., Rolet-Répécaud O., Gauzère Y., Minéry S., Brochard M., Fritz S., Michenet A., Taussat S., Barbat-Leterrier A., Delacroix-Buchet A., Laithier C., Boichard. D. 2018. Validation of candidate causative variants on milk composition and cheese-making properties in Montbéliarde cows. 11th World Congress of Genetics Applied to Livestock Production, 11-18 février 2018, Auckland, Nouvelle Zélande.

Contact : Marie-Pierre Sanchez (marie-pierre.sanchez@inra.fr), Didier Boichard (didier.boichard@inra.fr) ; Unité UMR 1313 GABI ; Département GA ; Centre INRA de Jouy en Josas