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Recours à linfrarouge moyen afin daméliorer la qualité nutritionnelle et environnementale du lait H. Soyeurt *,§, F. Dehareng **, N. Gengler * et P. Dardenne.

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1 Recours à linfrarouge moyen afin daméliorer la qualité nutritionnelle et environnementale du lait H. Soyeurt *,§, F. Dehareng **, N. Gengler * et P. Dardenne ** * Unité de zootechnie, Gembloux Agro-Bio Tech, Université de Liège, Gembloux, Belgique § Fonds de la recherche scientifique, Bruxelles, Belgique ** Centre wallon de recherches agronomiques, Département Valorisation des produits agricoles, Gembloux, Belgique

2 Introduction perception du consommateurChangements de perception du consommateur qualité nutritionnelle –Amélioration de la qualité nutritionnelle des aliments limpact environnemental –Limitation de limpact environnemental de la production et de la consommation des aliments On peut améliorer la qualité du lait : –Qualité nutritionnelle –Qualité nutritionnelle : p. ex., acides gras insaturés, calcium, lactoferrine –Qualité environnementale –Qualité environnementale : p. ex., production de lait versus urée, méthane

3 Introduction Acquisition de phénotypesAcquisition de phénotypes nécessaire! Mise au point doutils pratiques : –Bon marché –Bon marché : à utiliser sur une grande échelle –Solides –Solides : adaptables à différentes races, méthodes et dates déchantillonnage… –Rapides –Rapides : de plus en plus de vaches par ferme –Fiables spectrométrie à infrarouge moyen technologie prometteuseUsage de la spectrométrie à infrarouge moyen (MIR) sur le lait technologie prometteuse

4 Première partie : Utilité de la spectrométrie à infrarouge moyen (MIR)

5 Spectrométrie MIR Radiations électromagnétiques Longueur donde entre et cm -1 principaux composants du laitUtilisée couramment par laboratoires laitiers pour quantifier principaux composants du lait : Figure 1 : Electromagnetic spectra (Foss, 2012) –Gras, protéine, lactose, urée… sous-utiliséeMais : technologie actuellement sous-utilisée

6 Spectrométrie MIR Tous les 2 ou 3 jours Échantillons de lait en vrac Gérés par les industries laitières Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier)

7 Spectrométrie MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier) Régulièrement (généralement 4 ou 6 semaines) Vaches individuelles Géré par les agences de contrôle laitier

8 Spectométrie MIR (Foss, 2008) Analyse MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier)

9 Spectométrie MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier) (Foss, 2008) Analyse MIR Données brutes = spectres MIR

10 Spectométrie MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier) (Foss, 2008) Analyse MIR Équations détalonnage Quantification: gras protéine lactose … Données brutes = spectres MIR

11 Spectométrie MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier) (Foss, 2008) Circulation traditionnelle des données (pas de spectre MIR enregistré ) Quantification: gras protéine lactose … Analyse MIR

12 Spectométrie MIR Échantillons de lait (Paiement du lait, contrôle laitier) Équations détalonnage Spectres MIR enregistrés Nouveaux composants, donc nouvelles équations Quantification: gras protéine lactose … (Foss, 2008) Analyse MIR

13 Équations détalonnage MIR : qualité nutritionnelle acides grasÉquations pour les acides gras (AG) du lait : –Premières équations élaborées en 2005 –Améliorées grâce à la collaboration internationale : Belgique, France, Allemagne, Irlande, R.-U., Luxembourg –Plusieurs races, pays et systèmes de production

14 Précision des équations détalonnage des acides gras Équations calculées à partir dau moins 1600 échantillons de lait

15 Précision des équations détalonnage des acides gras R² 0,80 R² 0,80 pour ts les AG sauf pour C14:1, C16:1cis, les AG polyinsaturés individuels et le groupe des AG polyinsaturés Équations calculées à partir dau moins 1600 échantillons de lait

16 En conclusion, 18 équations MIR dAG pourraient être utilisées Précision des équations détalonnage des acides gras Équations calculées à partir dau moins 1600 échantillons de lait R² 0,80 R² 0,80 pour ts les AG sauf pour C14:1, C16:1cis, les AG polyinsaturés individuels et le groupe des AG polyinsaturés

17 Équations détalonnage MIR : qualité nutritionnelle acides grasÉquations pour les acides gras (AG) du lait : –Premières équations élaborées en 2005 –Améliorées grâce à la collaboration internationale : Belgique, France, Allemagne, Irlande, R.-U., Luxembourg –Plusieurs races, pays et systèmes de production minérauxÉquations pour les minéraux du lait : –Premières équations élaborées en 2006 –Améliorées grâce à la collaboration internationale : Belgique, France, Allemagne, Luxembourg

18 Précision des équations détalonnage pour les minéraux du lait Équations calculées à partir dau moins 465 échantillons de lait

19 R² 0,80NaCa R² 0,80 pour Na et Ca usages pratiques potentiels - Ca : fièvre de lait, ostéoporose - Na : indicateur de mammite Équations calculées à partir dau moins 465 échantillons de lait Précision des équations détalonnage pour les minéraux du lait

20 Équations détalonnage MIR : qualité nutritionnelle acides grasÉquations pour les acides gras (AG) du lait : –Premières équations élaborées en 2005 –Améliorées grâce à la collaboration internationale : Belgique, France, Allemagne, Irlande, R.-U., Luxembourg –Plusieurs races, pays et systèmes de production minérauxÉquations pour les minéraux du lait : –Premières équations élaborées en 2006 –Améliorées grâce à la collaboration internationale : Belgique, France, Allemagne, Luxembourg lactoferrineÉquations pour la lactoferrine : –Efforts de coopération entre la Belgique, lIrlande et le R.-U.

21 Lactoferrine Glycoprotéine naturelle du lait Impliquée dans le système immunitaire Intérêts : –Indicateur potentiel de mammite –Aide à maintenir un bon système immunitaire chez les humains R²0,71R² de validation interne = 0,71 indicateur MIR de lactoferrine indicateur MIR de lactoferrine

22 Lactoferrine R² < 0,80indicateur MIR de lactoferrine R² < 0,80 indicateur MIR de lactoferrine améliore légèrement la détection de la mammite par rapport au compte de cellules somatique utilisé seul Glycoprotéine naturelle du lait Impliquée dans le système immunitaire Intérêts : –Indicateur potentiel de mammite –Aide à maintenir un bon système immunitaire chez les humains R²0,71R² de validation interne = 0,71

23 Caractère de référence relié au méthaneCaractère de référence relié au méthane –Mesuré par la méthode SF6 Prédiction directeLien indirect avec les AG du lait (prédits par MIR) Prédiction directe du méthane par MIR? Si possible, peut être utilisé pour : –Inventaire –Inventaire des émissions de méthane –Étiquetage environnemental –Étiquetage environnemental des aliments vaches –Réduire le méthane produit par les vaches Équations détalonnage MIR : qualité de lenvironnement

24 Méthane R² de validation interne (196 échantillons) = 0,72

25 Méthane Un indicateur du méthane - peut être prédit par les MIR

26 Conclusions sous-utiliséeLa spectrométrie MIR : sous-utilisée en pratique nouveaux caractèresPotentiel pour prédire de nouveaux caractères dun réel intérêt économique et social pas toujours facileCependant, ce nest pas toujours facile…

27 Pas si facile… Les équations MIR élaborées validées sur le cheptel laitier utilisé –Doivent être validées sur le cheptel laitier utilisé (même si élaborées par divers pays) différences –En raison des différences entre les races et les systèmes de production qui affectent la prédiction échantillons particuliersBesoin dajouter des échantillons particuliers! –Variabilité –Variabilité de lensemble de létalonnage –Adaptation –Adaptation des équations aux nouv. populations solidité générale –Donc : solidité générale des équations

28 faciliterait ladoption de nouvelles équationsSi on enregistrait les données spectrales, cela faciliterait ladoption de nouvelles équations dans les laboratoires de lait? CependantCependant –Des spectromètres particuliers –Des spectromètres particuliers ont servi à faire les étalonnages données spectrales uniformisées –Pour éviter tout biais additionnel, toutes les données spectrales doivent être uniformisées avec celles utilisées pour létalonnage Pas si facile…

29 Précision des prédictions MIR testée régulièrement échantillons de référencePrécision des prédictions MIR doit être testée régulièrement avec échantillons de référence Besoin de créer des échantillons de référence –Valeurs de référence fiables –Valeurs de référence fiables (caractères à prédire par MIR), potentiellement difficiles à obtenir (p. ex. méthane) échantillons frais de lait –Conservation et distribution déchantillons frais de lait (doivent être analysés par MIR) défis de logistiqueDe nombreux défis de logistique Pas si facile…

30 Deuxième partie : Capitaliser sur les caractères prédits par MIR pour la sélection et la gestion des bovins laitiers

31 Besoinbanques de données spectrales contrôle laitierBesoin de créer des banques de données spectrales reliées au contrôle laitier –Déjà en cours dans la région wallonne de Belgique et au Luxembourg registres spectraux disponiblesEn août 2012, registres spectraux disponibles : – relevés jour du test de la région wallonne de Belgique – relevés jour du test du Luxembourg Cela permet études à grande échelle la variabilité génétique et phénotypique –Des études à grande échelle sur la variabilité génétique et phénotypique Banques de données spectrales MIR

32 sélectiongestion Élaboration doutils de sélection et de gestion Besoinbanques de données spectrales contrôle laitierBesoin de créer des banques de données spectrales reliées au contrôle laitier –Déjà en cours dans la région wallonne de Belgique et au Luxembourg registres spectraux disponiblesEn août 2012, registres spectraux disponibles : – relevés jour du test de la région wallonne de Belgique – relevés jour du test du Luxembourg Cela permet études à grande échelle la variabilité génétique et phénotypique –Des études à grande échelle sur la variabilité génétique et phénotypique

33 Capitaliser en faveur de la sélection AG saturés = 0,59 h² quotidien pour les AG saturés = 0,59 AG mono-insaturés = 0,26 et pour les AG mono-insaturés = 0,26 Soyeurt et al. (2012), EAAP Bastin et al. (2012), EAAP lactoferrine = 0,35 h² quotidien pour la lactoferrine = 0,35 Estimés précédents : de 0,20 à 0,44 calcium = 0,50 h² quotidien pour calcium = 0,50 sodium = 0,34 h² quotidien sodium = 0,34 magnésium = 0,52 h² quotidien magnésium = 0,52 potassium = 0,48 h² quotidien potassium = 0,48 phosphore = 0,55 h² quotidien phosphore = 0,55 LactationRelevésVaches Holstein h² quotidien CH 4 (g/jour) h² quotidien CH 4 (g/L lait) ,370, ,360, ,360,39 Projet GreenHouseMilk Premiers résultats obtenus par Purna Badhra Kandel (ITN Marie Curie, Projet GreenHouseMilk)

34 Capitaliser en faveur de la sélection Évaluations génétiques Variation génétique Données disponibles

35 Évaluations génétiques Évaluations génomiques Variation génétique Génotypes Données disponibles Capitaliser en faveur de la sélection

36 utile dautres paysPotentiellement utile aussi pour dautres pays nayant pas accès à ces phénotypes… Différentes possibilités : prédiction génomique –Collaboration dans la prédiction génomique évaluations communesPartage des phénotypes et génotypes vers les évaluations communes équations de prédictionCréer et capitaliser sur les équations de prédiction locales études sur tout le génome, en association –Collaboration dans études sur tout le génome, en association Combiner les données en station et MIR prédites sur le terrain (p. ex. les VÉE de taureaux) RobustMilkExemple : étude sur les acides gras dans le projet RobustMilk, plus de détails donnés par Catherine Bastin (EAAP, 2012) Capitaliser en faveur de la sélection

37 Capitaliser pour la gestion pas seulement sélectionLes nouveaux caractères MIR : pas seulement intéressants pour la sélection Grâce aux grandes banques de données disponibles des agences de contrôle laitier : –Étude de variabilité phénotypique des nouveaux caractères MIR pratiques optimalesDéfinir les pratiques optimales, potentiellement utiles : –Pour atténuer les émissions de CH 4 –Pour diminuer la libération durée dans le lait –Pour améliorer la teneur en AG du lait utilisation directe de la variabilité MIRNouvelle étape : utilisation directe de la variabilité MIR –Projet OptiMIR –Projet OptiMIR (www.optimir.eu)

38 Conclusion Les MIR intéressants à des fins de sélection génétiqueCependant…

39 Cependant… futurs sélection productionPosition encore incertaine des nouveaux caractères MIR face aux objectifs futurs de sélection (et de production) discuter avec ts les intervenants lavenir des produits laitiers et de la production laitière –Besoin de discuter avec ts les intervenants pour connaître lavenir des produits laitiers et de la production laitière relations dautres caractères un intérêt économique et social –Besoin de mieux connaître relations entre ces caractères et dautres caractères ayant un intérêt économique et social (p. ex. production, santé et fertilité, longévité) Par conséquent : de nouveaux programmes de sélection objectifs de gestion –Besoin de définir de nouveaux programmes de sélection et objectifs de gestion tenant compte de tous ces aspects

40 Collaborations Si vous êtes intéressé à joindre le consortium pour améliorer les équations MIR Si vous êtes intéressé à partager des phénotypes et des génotypes: Merci de votre attention


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