Dans un contexte de perturbations environnementales croissantes, la sélection pour des animaux d’élevage plus résilients suscite un intérêt croissant. La résilience animale est définie comme la capacité à surmonter des perturbations environnementales de court terme et à revenir rapidement à l'état antérieur à la perturbation (Colditz et Hine, 2016). Ma thèse est basée sur l'hypothèse que les différentes stratégies métaboliques pour faire face à une courte période de sous-alimentation font partie des mécanismes de résilience héréditaires chez la chèvre laitière.
Afin de créer un modèle animal pour l’étude de la résilience, deux lignées divergentes de chèvres pour la longévité fonctionnelle ont été créées à INRAE en amont de ma thèse (les lignées High_LGV et Low_LGV). La première partie de ma thèse montre que la lignée High_LGV a une meilleure survie après la première année de production, suggérant une différence de resilience cumulée à des peturbations diverses et variées. De plus la lignée High_LGV avait un score cellulaire inférieur ainsi qu’un poids vif supérieur en début de première lactation et un ratio TBTP inférieur.
Une période de sous-alimentation de deux jours a été imposée à ces chèvres en début de première lactation. Afin d’explorer la réponse métabolique des chèvres, nous avons d’abord dosé quatre métabolites sanguins journalièrement avant, pendant et après ce challenge alimentaire: Glucose, Urée, Acides gras non estérifiés (AGNE) et beta-hydroxy-butyrate (BOHB). Nous avons utilisé le modèle dit « piecewise » décrit par Friggens et al. (2016) et montré que les deux lignées n’avaient pas de réponses métaboliques différentes à l'echelle de ces 4 métabolites mesurés dans le sang.
Dans un second temps, un sous-ensemble de 140 de ces chèvres a fait l'objet d'une mesure de la concentration de 13 métabolites du lait et une enzyme : BOHB, Glucose, Urée, Glucose-6-Phosphate, Galactose, Isocitrate, Glutamate, NH2, Cholin, Malate, Urate, Triacylglycerol, Cholesterol et lactate deshydrogenase. Nous proposons une approche de modélisation basée sur l'ACP fonctionnelle. Nous avons d'abord effectué une prédiction supervisée de la ligné sur la base des sorties des ACP fonctionnelles, confirmant que les deux lignées montraient des réponses métaboliques au challenge similaires. Nous avons donc exploré la variabilité globale des réponses métaboliques à l'aide d'une classification non supervisée. Il en a résulté 3 groupes de chèvres définis par des réponses métaboliques différentes, chacun comportant des chèvres des deux lignées. Un groupe a été associé à une survie significativement plus faible que les deux autres. Ces résultats suggèrent que la plasticité métabolique pendant une déficit alimentaire court fait partie des mécanismes de résilience de la chèvre.
La dernière partie de la thèse étudie le déterminisme génétique de ces marqueurs du métabolisme. Les trajectoires des métabolites du sang et du lait ont été décrites par la méthode de l'ACP fonctionnelle. Nous avons trouvé 44 paramètres de métabolites sanguins et laitiers (sur 104) qui étaient significativement héritables. De plus, 150 animaux ont été génotypées avec la puce Illumina GoatSNP50 BeadChip et une analyse d'association tout génome a été réalisée sur les profils des métabolites sanguins. Une région située sur le chromosome 6 a été associée à la trajectoire de la glycémie pendant le challenge alimentaire. Ces résultats montrent le potentiel des biomarqueurs basés sur le métabolisme pour la sélection génétique de la résilience. |
In a context of increasing environmental perturbations, there is a growing interest in selecting more resilient livestock animals. Animal resilience is defined as the ability to overcome short-term environmental disturbances and quickly return to the pre-disturbance state (Colditz and Hine, 2016). This thesis is based on the hypothesis that different metabolic strategies to cope with short-term undernutrition are part of the hereditary mechanisms of resilience in dairy goats.
To establish an animal model for studying resilience, two divergent lines of goats for functional longevity were created at INRAE prior to this thesis (High_LGV and Low_LGV lines). The first part of the thesis demonstrates that the High_LGV line exhibits better survival after the first year of production, suggesting a cumulative difference in resilience to various disturbances over life. Additionally, the High_LGV line had lower somatic cell scores, higher live weight at the beginning of first lactation, and a lower fat to protein ratio.
A two-day underfeeding period was imposed on the goats at the start of their first lactation. To explore the metabolic response, four blood metabolites (Glucose, Urea, Non-esterified fatty acids [NEFA], and beta-hydroxybutyrate [BOHB]) were measured daily before, during, and after the underfeeding challenge. Using the "piecewise" model described by Friggens et al. (2016), it was observed that the two lines did not exhibit significant differences in their metabolic responses.
In a second time, a subset of 140 goats underwent measurements of 13 milk metabolites and an enzyme: BOHB, Glucose, Urea, Glucose-6-Phosphate, Galactose, Isocitrate, Glutamate, NH2, Choline, Malate, Urate, Triacylglycerol, Cholesterol, and lactate dehydrogenase. An innovative approach based on functional principal component analysis (fPCA) was used to model these 14 profiles. Initially, supervised prediction of the lines based on the outputs of FPCA did not yield satisfactory results, indicating that both lines exhibited similar metabolic responses to the underfeeding challenge. Therefore, the overall variability of metabolic responses was explored using unsupervised clustering. This revealed three groups of goats characterized by distinct metabolic responses, with goats from both lines present in each group. One group had significantly lower survival than the other two groups. These results suggest that metabolic plasticity during short-term food deficits is part of the mechanisms underlying goat resilience.
The final part of the thesis investigates the genetic determinism of these metabolic markers. Trajectories of blood and milk metabolites were described using fPCA. It was found that 44 out of 104 blood and milk metabolite parameters were significantly heritable. Furthermore, 150 animals were genotyped using the Illumina GoatSNP50 BeadChip, and a genome-wide association analysis was conducted on the profiles of blood metabolites. A region on chromosome 6 was associated with the blood glucose trajectory during the feeding challenge. These results demonstrate the potential of metabolism-based biomarkers for genetic selection of resilience. |