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Comment déterminer par une approche innovante et rapide des indicateurs prédictifs de la valeur nutritionnelle de la viande bovine?

Thèse le 06 mars 2015 à Clermont-Ferrand

Viande de boeuf, rumsteck.. © Inra, MAITRE Christophe
Mis à jour le 05/03/2015
Publié le 05/03/2015

Benoît-Pierre Mourot, Unité de Recherches sur les Herbivores, centre Auvergne Rhône Alpes, soutiendra sa thèse intitulée « comment déterminer par une approche innovante et rapide des indicateurs prédictifs de la valeur nutritionnelle de la viande bovine? », le 6 mars 2015, à 13h30, à l’amphithéâtre Robert Jarrige (Inra de Theix).

Cette thèse a été réalisée au sein de l'Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores, sous la direction de Dominique Gruffat et Denys Durand (équipe Amuvi). Elle a été financée par une bourse Cifre de la société Valorex SAS.

Résumé

Dans un contexte où la consommation de viande bovine est en constante diminution, en partie à cause de sa composition lipidique, il apparaît important pour l'ensemble de la filière de pouvoir communiquer sur l’intérêt nutritionnel de cette viande et plus particulièrement sur sa composition en acides gras (AG). Pour que cette communication soit « efficiente » à tous les niveaux de la filière, il faut disposer de moyens analytiques fiables mais aussi faciles de mise en œuvre et de surcroît peu coûteux. La méthode analytique que nous avons choisi de tester est la spectrométrie proche infrarouge (SPIR) qui présente l’avantage d’être peu coûteuse, peu invasive et qui pourrait ainsi être utilisée à grande échelle et en routine en abattoir. Nous avons montré que la SPIR est performante pour déterminer les teneurs en AG saturés (AGS) et monoinsaturés (AGMI) (R²>0,9). Dans les meilleures conditions pour la prédiction des AGPI (échantillons comportant des teneurs élevées en AGPI et/ou une grande variabilité), les performances de prédiction restent encore insuffisantes (R² <0,75). Pour pallier cette faiblesse de la SPIR, des équations de prédiction indirectes des AGPI ont été mises en place à partir des teneurs en AGS et AGMI, teneurs correctement déterminées par SPIR, et les informations disponibles en abattoir. Ces équations élaborées par régression linéaire multiple ont permis de prédire correctement les AGPI totaux et les AGPI n-6 (R² >0,8). Elles restent perfectibles pour la détermination des AGPI n-3 totaux (R²=0,64) mais surtout pour le 18:3 n-3, le 20:5 n-3 et le 22:6 n-3 (R² <0,55). L’objectif final de ce travail étant d'utiliser les équations en complément des mesures réalisées par SPIR à des fins industrielles afin de déterminer rapidement la composition en AG de la viande bovine, des études complémentaires seront nécessaires pour tester l'ensemble de notre démarche associant SPIR et équations de prédiction.