1. Flavie Tortereau et Christel Marie-Etancelin
(INRAE, GenPhySE)
Améliorer l’efficience alimentaire –
les principaux résultats du projet SMARTER
2. Les objectifs de nos travaux
Identifier quels caractères permettront d’améliorer l’efficience d’utilisation des ressources
Efficience alimentaire
Dynamique des réserves corporelles
Emissions de gaz à effet de serre
Estimer les paramètres génétiques de ces caractères et détecter des régions génomiques qui expliquent
une part de leur variabilité
Identifier et quantifier les éventuelles interactions génotype x environnement
3. Les animaux
5 900 brebis laitières (7 races)
dont 88 avec une efficience alimentaire calculée
7 400 chèvres laitières (3 races)
dont 1 290 avec une pseudo efficience
alimentaire calculée
22 000 ovins allaitants (8 races)
dont 2 300 avec une efficience alimentaire calculée
Dans des fermes expérimentales et des fermes commerciales
4. Les moyens expérimentaux
L ’enregistrement de l’ingestion : des distributeurs ou des auges (individuelles ou collectives)
L’exploration de caractères fins : le microbiote ruminal, les marques de méthylation
Les émissions de gaz à effet de serre : des chambres d’accumulation mobiles
5. Les données collectées en ferme
L ’enregistrement de l’ingestion :
- Ingestion de fourrage au lot
- Parfois ingestion individuelle de concentré
Les émissions de gaz à effet de serre :
des chambres d’accumulation mobiles
Des phénotypes collectés à grande échelle :
- Des phénotypes déjà collectés
- Production laitière
- Spectres MIR du lait
- Pesées et croissance
- Caractères lainiers
- Des nouveaux phénotypes
- Des NEC
- Des mesures morphométriques
- Des métabolites (BHB)
6. La connaissance de l’ingestion individuelle est centrale pour toutes les espèces
L’ingestion individuelle peut être prédite à partir d’autres caractères enregistrés en routine
L’efficience alimentaire est difficile à prédire
Ce que nous venons de voir dans les exposés précédents :
Quels sont les principaux prédicteurs qui pourraient être
proposés pour prédire l’ingestion, ou l’efficience alimentaire ?
Efficience alimentaire
7. Efficience alimentaire – principaux prédicteurs
Combiner des mesures « simples » et des
données de gaz: Poids vif, GMQ, CH4, CO2, O2
pour prédire le niveau d’ingestion
R=0,73 R=0,73
Doser des métabolites plasmatiques liés au métabolisme
énergétique, et des acides aminés
Des teneurs élevées en matière grasse
du lait et en lactose pourraient être liées
La composition en acides gras du lait est
associée à l’efficience alimentaire
et permet de discriminer des animaux extrêmes sur un
critère d’efficience alimentaire (101 acides gras dosés
en Assaf)
Equation calibrée en Australian Merino puis appliquée en
Corriedale et Dohne :
à une meilleure efficacité d’utilisation de l’énergie ingérée
8. Phénotypage complémentaire:
Mêmes agneaux (en fin de croissance)
Régime : fourrage ad libitum + 700g de
concentré par jour
Génétique de l’efficience alimentaire
et nature de l’aliment
Une expérience de sélection divergente sur la
consommation résiduelle
Race Romane
Agneaux en croissance
Régime : concentré ad libitum
Les animaux efficients sous un régime 100% concentré
restent efficients sous un régime mixte.
Régime Caractère Effet lignée RFI+ RFI-
Ingestion (g/j) *** 2124 2001
RFI (g/j) *** +68.2 -62.9
Ingestion de concentré
(g/j)
NS 691 693
Ingestion de fourrage
(g/j)
*** 1200 1120
RFI (g/j) *** +36 -15
(moyennes corrigées)
9. Emissions de gaz à effet de serre
En Norvège, plus de 6 000 brebis
mesurées dans 57 élevages connectés.
Photos : NSG
CH4/poids vif : h²=0.18
Corrélations génétiques défavorables avec des caractères déjà
sélectionnés (le gras de carcasse, les valeurs maternelles pour le poids
vif, le poids à 42 jours et le poids carcasse)
CH4: h²=0.34
Ingestion : h²=0.41
RFI : h²=0.37
Corrélation phénotypique nulle entre CH4 et efficience
alimentaire.
Corrélation génétique modérée favorable (0,43) entre CH4 et
efficience alimentaire.
En Uruguay, plus de 1 000 Merinos mesurées
pour les émissions de GES et l’ingestion.
10. Et suite à … des projets de 2023 à 2027 !
En
Unités Expérimentales
INRAE
Sur des plateformes
professionnelles
et en élevages
A l’international
Génétique
Production de
Méthane
et
Efficience
Alimentaire
Ovins
laitiers
Lacaune
Manech TR
Ovins
allaitants
Caprins
laitiers
BMC
Romane
11. Après
En
Unités Expérimentales
INRAE
P3R – Bourges
Romane
PEPR « Holobiont » PEPR « PATASEL »
Phénotypage CH4 à grande échelle
Etude « microbiotes – hôte »
en simultané
La Fage
Lacaune
P3R – Bourges
caprins
- Comprendre et identifier les liens
entre Production de Méthane /
Efficience Alimentaire et les ‘omics
- Prédire (avec omics et spectres du
lait) la Production de Méthane /
l’Efficience Alimentaire
- Etablir les liens entre production de
Méthane et Efficience
AAP – région Centre
Avec
différents
régimes
alimentaires :
Conc. / Four.
Mixte / Patur.
12. Après
CDEO
PIA4 « PhenoPasto »
Main d’œuvre pour
phénotypage CH4 à
grande échelle
Fedatest
- Phénotypages à grande échelle de la
production de méthane dans divers
systèmes d’élevages
- Lien de la production de méthane des
pères en CE et des filles en élevage
- Prédiction du Méthane par les MIR du
lait
- Paramètres génétiques de la
production de Méthane
en Manech TR et BMC
Sur des plateformes
professionnelles
et en élevages
Mesures individuelles :
Gaz émis & consommés (PAC)
Poids Vifs + NEC
Jus de rumen pour microbiote ruminal
spectre du lait et dosages AG du lait pour les OL
13. Green Era Hub
« Sustain Sheep »
Comparaison d’outils de
phénotypages de Méthane dans
différents systèmes d’élevages
Mitigate GHG emissions in agricultural
and food systems
A l’international
PAC
GreenFeed
POCTEFA
« ARDI 2 »
UE P3R - Romane
Laser Methane Detector
Elevages MTR et Latxa
Post et Post
Poursuite des collaborations avec :
Irlande, Ecosse, Nouvelle-Zélande,
Norvège, Uruguay
14. Conclusion
De nombreuses données enregistrées sur les 3 filières de petits ruminants
Des phénotypes nouveaux
Des résultats prometteurs pour certains prédicteurs du niveau d’ingestion
L’étude conjointe de l’efficience alimentaire et des émissions de gaz à effet de serre
Une base solide pour le développement de nouveaux projets de recherche et développement
en partenariat avec les organismes de sélection