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Meat industry and trade

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Les nouvelles techniques de biologie moléculaire ont ouvert de nouvelles voies dans la caractérisation et la compréhension des fonctions des bactéries non cultivables composant le microbiote intestinal humain ou animal. Ce microbiote intestinal pourrait potentiellement exercer un impact sur la santé de l'hôte. De ce fait, l'amélioration des connaissances sur le microbiote intestinal des porcs est primordiale et particulièrement pour les ingrédients qui pourrait agir potentiellement comme prébiotiques à travers les processus de fermentation dans le tractus digestif des porcs. Le but de cette étude est donc de déterminer si une fibre alimentaire (son de blé) peut moduler positivement le microbiote intestinal des truies vers des bactéries bénéfiques et productrices d'acides gras volatils, comme le butyrate, qui auront un effet santé à long terme sur les porcelets. Un essai in vivo a été mené sur 15 truies séparées en deux groupes, le premier recevant un régime à haute teneur en son de blé et le second recevant un régime contrôle, et leurs porcelets après la mise-bas. L'ingestion des truies, leur épaisseur de lard dorsal et le poids des porcelets ont été mesurés à intervalle régulier. Les matières fécales des truies ont été récoltées stérilement au cours de l'essai dans le but de séquencer la communauté microbienne intestinale. Les contenus intestinaux des porcelets ont été collectés deux jours avant leur sevrage afin de mesurer les acides gras volatils (AGV) produits en fonction du régime alimentaire. L'ingestion des truies, leur épaisseur de lard dorsal et le poids des porcelets n'ont pas montré de différences significatives entre régimes (p>0,05). Le microbiote intestinal des truies, évalué par le séquençage des matières fécales, est caractérisé par une dominance des phyla Firmicutes et Bacteroides, puis en moindre mesure de Spirochaetes, Proteaobacteria et Actinabacteria. Le microbiote intestinal des truies est composé en grande partie par les genres Prevotella et Lactobacillus. La fréquence bactérienne de Lactobacillus a augmenté significativement suite à l'ajout de son de blé dans la ration. Les AGV relevés dans l'iléon, le cæcum et le colon des porcelets montrent une concentration en AGV dans l'iléon et en butyrate dans le cæcum plus élevée pour les truies nourries avec le régime contrôle. Au contraire, plus d'acétate est produit dans le cæcum des porcelets de truies nourries avec le régime son de blé. Les résultats de cet essai in vivo montrent que les performances zootechniques des truies et porcelets sont tout aussi bonnes qu'un régime standard et que la communauté microbienne intestinale est très complexe et peut varier fortement entre individus pour un même régime alimentaire. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l'influence des fibres alimentaires sur le microbiote intestinal des truies et leur progéniture. De ce fait, plusieurs sources d'amidon résistant (deux amidons résistants de maïs, deux amidons de pois et un amidon de fécules de pommes de terre) ont été testées par hydrolyse enzymatique et fermentation in vitro en fioles en vue de débuter un essai in vivo sur truies. Deux hydrolyses enzymatiques ont été réalisées car les résultats de digestibilité de la première hydrolyse ne correspondaient pas aux valeurs attendues et car le relevé des gaz produits durant la fermentation n'a pas été réalisé correctement. Les résultats de digestibilité, de cinétique de fermentation des gaz et de production d'AGV présentent les amidons de pois et la fécule de pommes de terre comme les plus intéressants pour étudier l'influence d'une fibre alimentaire sur le microbiote intestinal et la santé des porcs. Une partie de ce travail est également consacrée au développement de la technique de fluorescence in situ par hybridation combinée à la cytométrie de flux en vue d'obtenir des résultats sur la composition du microbiote intestinal plus rapidement que par le séquençage. Le protocole expérimental mis en place doit encore faire l'objet d'ajustements pour être suffisamment efficace et fiable.

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La spectrométrie moyen infrarouge (MIR) du lait et l’application d’équations de prédictions peuvent fournir de nombreux bioindicateurs sur l’état de bien-être de la vache et offre l’avantage d’éviter des techniques invasives et/ou stressantes pour l’animal. 
L’objectif de cette étude se fixe dans la continuité du travail de Franceschini et al. (2022) qui ont développé, en utilisant les données du contrôle laitier wallon, deux modèles prédictifs à partir de la première parité (n = 740 454) permettant de détecter des vaches présentant un trouble de la santé en lien avec une potentielle mammite ou une balance énergétique négative (BEN) sévère. Le but de cette étude est d’étendre les techniques utilisées aux parités 2 et 3 afin de confirmer si un modèle unique peut être généralisable ou bien si chaque parité doit voir son propre modèle développé. 

Premièrement, au moyen d’un clustering hiérarchique, une réduction du volume de données fut itérée 10 fois à partir des données de parité créant ainsi 10 matrice par parité de 60 000 centroïdes qui sont les moyennes de plusieurs individus comprenant 29 biomarqueurs prédits majoritairement par la spectrométrie MIR. Un algorithme de classification hiérarchique non supervisée fut ensuite appliqué sur les matrices de centroïdes mettant en évidence 6 clusters par matrice. Ensuite, une harmonisation intra-lactation a permis de juger de la stabilité des clusters et de sélectionner la matrice de centroïdes la plus représentative par parité. Une seconde harmonisation inter-lactation des clusters formant chaque matrice de centroïdes fut ensuite menée permettant d’interpréter les clusters et de les comparer. Cette interprétation s’est fondée sur les moyennes des biomarqueurs des 6 clusters de chaque parité permettant de leur trouver une cause physiologique potentielle. Grâce à cette approche, de nouveaux groupes ont pu être détectés et potentiellement expliqués comme l’un en lien avec une balance énergétique négative, l’autre étant potentiellement lié à l’hypocalcémie subclinique (HSC). Les deux autres groupes semblent être reliés au stade de milieu de lactation et fin de lactation.

Ensuite, une analyse discriminante partielle des moindres carrés (PLSDA) fut appliquée sur chaque parité afin de prédire la probabilité d’appartenir à ces 6 groupes pour l’ensemble des données. La moyenne des précisions équilibrés pour les classes mammites, BEN sévère, BEN, HSC, milieu de lactation et fin de lactation sont, dans l’ordre, 97%, 94%, 84%, 78%, 81%, 86%.

Les conclusions de cette étude avancent que plusieurs modèles sont applicables entre lactation afin de détecter de potentielles mammites subcliniques car présentant des corrélations inter-modèles comprises entre 0,95 et 0,99. Le résultat des corrélations (0,85 à 0,93) est plus mitigé pour les bovins présentant de potentiels troubles énergétiques sévère. Pour les 4 autres groupes, un modèle spécifique semble devoir être développé par parité.

spectre lait --- spectrométrie moyen infrarouge --- classification hiérarchisée non supervisée --- vaches laitières --- santé animale --- machine learning --- Sciences du vivant > Productions animales & zootechnie --- Sciences du vivant > Médecine vétérinaire & santé animale

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En transformant le lait en produits laitiers à plus haute valeur ajoutée, le producteur diversifie 
ses sources de revenus, le rendant ainsi plus résilient aux fluctuations des prix des intrants et 
du lait. Le présent travail s’inscrit dans le cadre du projet Interreg Holicow, consistant 
notamment à créer un outil d’aide à la décision pour l’éleveur afin de l’aider dans la gestion 
quotidienne de son troupeau en vue d’optimiser sa transformation laitière. Ainsi, 25 
indicateurs prédictibles par la spectrométrie moyen infrarouge du lait et liés à la composition 
chimique et aux propriétés technologiques du lait ont été sélectionnés, en tenant compte de 
la multi-dimensionnalité des aptitudes à la transformation du lait. Ensuite une méthode de 
clustering hiérarchique incrémental, minimisant les ressources informatiques, a été
développée et appliquée sur 118.749 données représentatives de la variabilité spectrale 
existante au sein de la base de données du contrôle laitier wallon. Cela a permis l’obtention 
de 6 clusters parmi lesquels les clusters 2 et 4 ont été identifiés comme possédant
respectivement les meilleures aptitudes à la transformation du lait en fromage et en yaourt, 
et en beurre. Afin d’étendre les résultats du clustering à l’entièreté de la base de données 
contenant 5.522.039 enregistrements, une analyse discriminante par les moindres carrés 
partiels (PLS-DA) a été réalisée à partir du jeu de données d’entrainement du clustering. 
L’exactitude globale du modèle PLS-DA obtenu est de 0,77 et l’exactitude équilibrée 
permettant de discriminer les clusters 2 et 4 est respectivement de 0,91 et 0,90. Les clusters 
2 et 4 ont été assignés à respectivement 9,80% et 3,28% de la population entière. Le cluster 
le plus présent est le cluster 1, assigné à 50,62% de la population entière. Même si ce cluster 
est associé à des valeurs plus faibles pour les rendements en fromage frais et sec, la matière 
sèche du yaourt, ainsi que les propriétés de coagulation du lait comparées aux clusters 2 et 4, 
ces valeurs demeurent légèrement supérieures par rapport aux valeurs moyennes 
rencontrées dans la littérature. Cela montre qu’une amélioration des aptitudes à la 
transformation du lait est possible.

Sciences du vivant > Productions animales & zootechnie