Développement d’un modèle de prédiction de la matière grasse du lait basé sur les flux de nutriments chez la vache laitière

Autor: Maxin, Gaëlle
Přispěvatelé: Production du lait (PL), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), AGROCAMPUS OUEST, Henri Rulquin, Frédéric Glasser
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2011
Předmět:
Zdroj: Sciences du Vivant [q-bio]. AGROCAMPUS OUEST, 2011. Français
Popis: Diplôme : other; Fluctuations in the milk fat market are driving demands from farmers for ways to control milk fat production and composition in dairy cows. Dietary changes are a simple way to modulate milk fat content (MFC) and milk fat yield (MFY) since their effects are rapid and reversible. The current models used to estimate dairy cow requirements and formulate diets cannot predict changes in milk fat. These models are based on energy and protein intake and do not consider the pattern of individual nutrients derived from digestion. A better knowledge of the effects of the nutrients and their individual contributions to the observed responses of milk fat could enable to develop a model to predict milk fat responses to dietary changes. The objective of this thesis was to design and evaluate an empirical model to predict milk fat responses to dietary changes, through nutrient flows. The work was carried out in 3 steps: 1/ quantification of the effects of nutrients on MFC and MFY; 2/ test of the additivity of nutrients on milk fat production and composition; 3/ design and evaluation of the predictive model. The response equations of MFC and MFY to the supply of 7 nutrients identified to act on milk fat secretion were established by meta-analyse using studies involving digestive infusions of these nutrients. Then, potential interactions between these nutrients on milk fat secretion were tested during two experimental studies: 3 nutrients that have similar or opposite effects on milk fat secretion were infused alone or simultaneously to dairy cows. The effects of nutrients tested were additive on milk fat production and composition in both studies. Finally, the predictive model was built by coupling published empirical equations that estimated the nutrients flows from the diets with the milk fat response equations to these nutrients (i.e. the equations established during step 1). The overall response of MFC and MFY were calculated by addition of the responses to all nutrients. The model was evaluated by comparing the predicted and observed responses in MFC and MFY on several databases composed of published feeding studies in dairy cows. The quality of prediction of the model varied with the types of dietary change used to evaluate the model and several ways of model improvement were identified. In conclusion, by combining experimental work and modelling, this study enabled to develop a model predicting MFC and MFY responses to dietary changes and to provide insight on the nutritional regulation of milk fat secretion.; Les éleveurs et les industriels de la filière laitière souhaitent pouvoir moduler la production de matière grasse du lait afin d'équilibrer l'offre et la demande de cette matière première. Pour cela, l’alimentation des vaches est un outil efficace car ses effets sont rapides et réversibles. Cependant, les systèmes actuels utilisés pour formuler les rations des vaches laitières ne permettent pas de prédire la réponse à l’alimentation de la matière grasse du lait. Ces systèmes ne tiennent pas compte de la nature des nutriments issus de la digestion, alors que ces derniers interviennent dans la sécrétion de matière grasse. Connaître leurs contributions respectives aux variations de matière grasse permettrait de mieux prédire les effets de l'alimentation sur le taux butyreux (TB) et sur la quantité de matière grasse produite par jour (MGP). L’objectif de la thèse était de construire et évaluer un modèle empirique de prédiction de la réponse de la matière grasse du lait à des modifications du régime alimentaire, via l’estimation des flux de nutriments. Le travail a été effectué en 3 étapes : 1/ détermination des lois de réponse de la matière grasse du lait à chaque nutriment pris individuellement ; 2/ test de l'additivité des effets des nutriments sur la sécrétion de matière grasse ; 3/ construction et évaluation du modèle prédictif. Les lois de réponse du TB et de la MGP aux apports de 7 nutriments identifiés comme ayant un effet majeur sur la sécrétion de matière grasse (acétate, propionate, butyrate, glucose, protéines, acides gras longs, trans10,cis12-CLA) ont été établies par méta-analyse à partir d’essais de perfusions digestives de ces nutriments. Puis l’existence d’interactions entre ces nutriments sur la sécrétion de matière grasse a été testée lors de deux expérimentations : trois nutriments ayant des effets opposés ou de même sens sur la sécrétion de matière grasse ont été perfusés seuls ou simultanément à des vaches laitières. Dans ces deux essais, les effets des nutriments testés sur la production et la composition de la matière grasse ont été additifs. Enfin, le modèle prédictif a été construit en couplant des équations empiriques publiées qui estiment les flux de nutriments à partir de la composition de la ration et les lois de réponse du TB et de la MGP aux apports de ces nutriments, établies précédemment. Les effets des différents nutriments ont été additionnés pour prédire les réponses totales du TB et de la MGP. Le modèle a, ensuite, été évalué en confrontant les réponses du TB et de la MGP prédites par le modèle avec des réponses mesurées pour différentes modifications alimentaires dans des essais d’alimentation publiés sur la vache laitière. La qualité de prédiction du modèle varie selon les situations alimentaires testées, et plusieurs pistes potentielles d’amélioration du modèle ont été identifiées. Finalement, en combinant expérimentation et modélisation, ce travail de thèse a permis de développer un modèle prédictif intégrable à terme dans les systèmes d'alimentation, et d’apporter des connaissances sur la régulation nutritionnelle de la sécrétion de matière grasse.
Databáze: OpenAIRE