Prédiction de la production et de la composition de la matière grasse du lait par modélisation : rôle des flux de nutriments absorbés. - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2018

Prediction of milk fat yield and composition by meta-analysis : role of absorbed nutrient flows.

Prédiction de la production et de la composition de la matière grasse du lait par modélisation : rôle des flux de nutriments absorbés.

Résumé

Milk fatty acids (FA) composition in dairy cows results from lipid metabolism in rumen and mammary gland. In the context of renewing the INRA feed unit system, the objective of this work is to predict, by a quantitative approach using metaanalysis, duodenal flows of FA in ruminants, FA transfer from the intestine to the mammary gland, and the secreted FA flows in the milk. Predictive equations for duodenal and absorbed saturated FA, odd and branched FA, and a large number of unsaturated FA isomers were obtained by integrating the effects of experimental factors such as the nature of the forage, the concentrate percentage, supplementation with oleaginous oils and seeds, and marine products, and their interactions.These equations are function of ingested FA and their interfering factors (forage conservation mode and botanical family, diet composition, animal factors).For the transfer of FA from duodenum to the mammary gland, the equations favor the prediction of their respective duodenal flows, but they also use ruminal digestive parameters (pH, acetate, butyrate) or dietary characteristics for odd and branched FA, or de novo synthesized FA (C4 :0 to C14 :0).Models validation was done with an external database, which allowed coupling the two models and evaluate their accuracy. Finally, we propose predictive equations for specific FA as well as FA groups of nutritional interest that can provide an approach to the INRA feed unit system to predict their milk yield responses according to different types of rations.
La composition du lait en acides gras (AG) chez la vache laitière est la résultante du métabolisme lipidique au niveau du rumen et au niveau de la glande mammaire. Dans le cadre du renouvellement des systèmes d’unités d’alimentation INRA, l’objectif de ce travail est de prédire par une approche quantitative utilisant la méta-analyse de bases de données, les flux duodénaux d’AG chez les ruminants, le transfert des AG de l’intestin à la glande mammaire, et les flux d’AG sécrétés dans le lait.Des équations de prédiction des flux duodénaux et absorbés des AG saturés, des AG impairs et ramifiés, et d’un grand nombre d’isomères des AG insaturés ont été obtenues en intégrant les effets de facteurs expérimentaux tels que la nature du fourrage, le pourcentage de concentré, la supplémentation en huiles, graines végétales, et en produits marins, et leurs interactions. Ces équations sont fonction des AG ingérés et des facteurs interférents (mode de conservation et familles botaniques des fourrages, composition du régime alimentaire, caractéristiques des animaux).Pour le transfert des AG du duodénum à la glande mammaire, les équations privilégient comme prédicteur leur flux duodénal respectif, mais utilisent aussi des paramètres digestifs ruminaux (pH, acétate, butyrate) ou des caractéristiques des rations pour les AG impairs et ramifiés, ou les AG synthétisés de novo (C4:0 à C14:0).La validation de ces modèles a été faite à partir d’une base de données externe qui a permis de coupler les deux modèles et d’évaluer leur précision. Finalement, nous proposons des équations de prédiction des AG spécifiques ainsi que des groupes d’AG présentant un intérêt nutritionnel et qui peuvent fournir une approche aux systèmes d'unités d'alimentation pour prédire leurs réponses à différents types de rations.
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Dates et versions

tel-02071453 , version 1 (18-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02071453 , version 1

Citer

Lucas de Ofeu Aguiar Prado. Prédiction de la production et de la composition de la matière grasse du lait par modélisation : rôle des flux de nutriments absorbés.. Autre [q-bio.OT]. Université Paris Saclay (COmUE), 2018. Français. ⟨NNT : 2018SACLA015⟩. ⟨tel-02071453⟩
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