La base documentaire de l'IFIP

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Modèle de prévision de la production porcine : à partir des données BDPORC

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Bérengère Lécuyer, Baromètre Porc (FRA), 2019, n° 500, septembre, synthèse du mois, p. 8

Les données BDPORC sur les mouvements de porcins ont été mobilisées pour modéliser et prédire la production de porcs charcutiers à un horizon de 1 à 5 mois. La part de la variabilité de la production de porcs charcutiers expliquée par le modèle est supérieure à 60 %. Les écarts entre la production réelle et la prévision sont sensibles pour certains mois mais plus réduits à l’échelle du trimestre.

PDF icon Bérengère Lécuyer, Baromètre Porc (FRA), 2019, n° 500, septembre, synthèse du mois, p. 8
2019

Une base de données phénotypiques : un prérequis pour la mise en place de programmes de sélection des races locales

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 243-244, par Marie-José Mercat et al., poster

Poster. 

Peu de races locales porcines ont des programmes de sélection. En plus des généalogies déjà disponibles, mettre en place de tels programmes exige des phénotypes pour définir des objectifs de sélection puis estimer les valeurs génétiques des animaux. Dans le cadre du programme européen TREASURE, une base de données et un site web ont été développés afin de promouvoir la collecte et l’enregistrement de phénotypes et de mieux caractériser les races, viandes et produits.

An online phenotype database: a prerequisite for breeding programs in local pig breeds

Currently, breeding programs exist only for few local pig breeds in Europe. For some of them, no or very few phenotypes are recorded. To promote phenotyping, a dedicated database and a website were developed as part of the TREASURE H2020 project. This is the first step towards implementing breeding programs in European local pig breeds, based on standardised recording of growth, carcass and meat quality traits. First, the required variables were collected for six local breeds: Basque (FR), Bísara (PT), Crna slavonska (HR), Gascon (FR), Krškopolje (SI) and Schwäbisch-Hällisches (DE). In total, 74 variables were identified representing animal herdbook information (10), rearing and growth (22), carcass (22) and meat quality (20) attributes. The database is compatible with the various identifiers (IDs) used in the different countries: animal IDs, breed, farm, etc. codifications. Great attention was paid to describing methods for measuring traits. Thus, each carcass and meat quality phenotype is associated with a method description representing 35 additional variables. The website can be easily translated into several languages: English, Croatian, French, German and Slovenian languages are already available, and other languages can be easily included. Stakeholders of all the breeds studied in TREASURE are free to use these tools. Data can be hosted in a common database or in duplicate partner-specific databases. Once enough data have been recorded, genetic parameters (heritabilities, genetic correlations between traits) can be estimated and selection objectives defined for each local breed.

2019

Ecoconception des aliments destinés aux porcs : analyse d’incertitude

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 169-174, par Sandrine Espagnol et al.

Réduire les impacts environnementaux des productions animales reste une priorité. Formuler des éco-aliments générant de moindres impacts environnementaux peut constituer un levier d’action. Cette formulation nécessite la connaissance des impacts des intrants alimentaires, ce que rassemble la base de données ECOALIM. Ces données d’impacts sont des valeurs moyennes à l’échelle de la France et, de ce fait, ne rendent pas compte de la grande diversité des itinéraires techniques et des contextes pédoclimatiques. Ainsi, ces valeurs moyennes nationales sont-elles suffisantes pour mettre en oeuvre une écoconception des aliments du bétail ? Cette étude ambitionne d’y répondre en se basant sur une analyse d’incertitude des impacts des principales matières premières utilisées en alimentation animale (blé, maïs, orge, colza, tournesol, et leurs coproduits transformés), et des impacts des éco-aliments formulés soit à partir de données moyennes, soit à partir de données spécifiques, pour différents contextes économiques et de disponibilité en matières premières. Un échantillonnage aléatoire (N entre 500 et 1000) a été réalisé en tirant les valeurs d’impacts des matières premières dans une loi normale bornée par des valeurs minimales et maximales. Chaque jeu de données est utilisé pour comparer les impacts environnementaux et les taux d’incorporation des matières premières entre les aliments formulés à moindre coût et les éco-aliments. Pour les impacts changement climatique et consommation d’énergie, les moyennes nationales d’impacts environnementaux des matières premières s’avèrent suffisantes pour l’écoconception en permettant de réduire effectivement les impacts par rapport à la formulation à moindre coût. Les résultats sont plus variables pour les impacts consommation de phosphore et occupation des sols. De même, certaines matières premières comme le blé et le maïs requièrent des itinéraires plus précis qu’une simple situation moyenne nationale.

Feed eco-design for pigs: uncertainty analysis

Reducing environmental impacts of the livestock sector remains a priority. Formulating eco-feeds with lower impacts can be used as one mechanism. Doing so requires knowledge about feedstuff impacts, such as those contained in the ECOALIM database. As this database provides average values at a national scale, it can have high uncertainty due to the large variability in production techniques and soil/climate contexts for crops. Thus, the purpose of this study was to assess the relevance of eco-designing feed based on average national values. Uncertainty analysis was performed considering the variability in impact of the main crops used for pig feeds: wheat, maize, barley, rapeseed and sunflower and their processed co-products. This was applied to formulate eco-feeds within various economic contexts and conditions of feedstuff availability. A random sample (n = 500-1000) was created by drawing environmental impact values from a normal distribution truncated by minimum and maximum values. Each dataset was used to compare impacts of the eco-feed with those of an average standard feed. The effect of incorporation rates of feedstuffs was also analysed. For the impacts “energy consumption” and “climate change”, and for many feedstuffs, the use of national average data of environmental impacts appeared suitable for an eco-design implementation by feed manufacturers. Nonetheless, the ECOALIM dataset needs to be enriched with more detailed data for certain feedstuffs, such as maize and wheat, and also for certain impacts, such as “phosphorus use” and “land use”.

2019

Une base de données phénotypiques : un prérequis pour la mise en place de programmes de sélection des races locales

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Poster présenté par Marie-José Mercat et al., aux 51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019

Peu de races locales porcines disposent de programmes de sélection.Si les généalogies sont disponibles, les phénotypes font souvent défaut pour définir un objectif de sélection. Dans le cadre du programme européen TREASURE, une base de données et un site web ont été développés afin de promouvoir la collecte et l’enregistrement de phénotypes, prérequis pour la mise en place de programmes de sélection (Figure1).

PDF icon Marie-José Mercat et al., 51e JRP, 5 et 6 février 2019, poster
2019

Mogador - Modélisation de l’atelier d’engraissement porcin pour prédire ses résultats économiques et ses impacts environnementaux

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Alexia Aubry et al., Innovations agronomiques (FRA), 2019, volume 71, février, p. 201-210

Pour répondre aux enjeux économiques et environnementaux de la production porcine, les éleveurs ont besoin d’outils pour apprécier l’impact de leur atelier, identifier les pistes d’amélioration et être guidés dans leur pilotage technico-économique. Un modèle de l’atelier d’engraissement a été développé en ce sens dans le cadre du projet MOGADOR. À partir des caractéristiques de la structure de l’atelier et des principales pratiques d’élevage, le modèle produit les résultats techniques et économiques de l’atelier et ses impacts environnementaux par Analyse du Cycle de Vie. L’originalité et la performance du modèle résident dans le fait qu’il prend en compte la variabilité des performances individuelles des porcs, en interaction avec les pratiques de l’élevage (conduite, alimentation) et sa structure (salles d’engraissement). Le modèle a été évalué suivant trois grandes étapes : par expertise, par analyse de sensibilité et par comparaison de résultats prédits à des résultats observés. La qualité de prédiction du modèle et la procédure d’étalonnage établie permettent d’envisager une utilisation du modèle pour la recherche et pour le conseil en élevage. Un premier outil d’aide à la décision est disponible sur Internet pour consulter une bibliothèque de simulations réalisées à l’aide du modèle. Les analyses peuvent ensuite être complétées par l’utilisation du modèle expert.

Modelling pig fattening unit to predict its economic results and its environmental impacts

To meet economic and environmental challenges of pig production, farmers need tools to assess the impact of their facilities, identify possible improvements and be guided in their technical and economic management. A model of the pig fattening unit has been developed for this purpose as part of the MOGADOR project. Based on the characteristics of the structure and the main farming practices, the model produces the technical and economic results and its environmental impacts by Life Cycle Assessment approach. The originality and the performance of the model reside in the fact that it takes into account the variability of the individual performances of the pigs, in interaction with the practices of the breeding (driving, feeding) and its structure (rooms of fattening). The model was evaluated according to three main stages: expertise, sensitivity analysis and comparison of predicted results to observed results. The predictive quality of the model and the calibration procedure make it possible to consider using the model for research and advisory services. A first decision support tool is available on Internet to consult a library of simulations performed with the model. The analyzes can then be completed by using the expert model.

https://www6.inra.fr/ciag/content/download/6598/48404/file/Vol71-14-Aubry%20et%20al.pdf

2019

Nouvel outil en ligne : Porcprotect pour évaluer la biosécurité

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Isabelle Corrégé, Porc Mag (FRA), 2018, n° 537, décembre, p. 30

Créé par l’Ifip, le nouvel outil en ligne Porcprotect permet aux éleveurs d’auditer eux-mêmes leur élevage sur son niveau de biosécurité.

2018

La base de données Elfe : vers une meilleure connaissance des émissions gazeuses liées à l’élevage

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Aurore Vigan (Inra) et al., Journées 3R, 5 et 6 décembre 2018, Paris, 5 pages

Le secteur de l’élevage est aujourd’hui confronté à une demande croissante de produits animaux à laquelle il doit répondre en limitant au maximum ses impacts environnementaux et en assurant sa durabilité. Parmi ces impacts, la pollution de l’air est une préoccupation majeure. Pour faire face au changement climatique et contribuer à l’amélioration de la qualité de l’air, les émissions de polluants atmosphériques et de gaz à effet de serre doivent être mieux caractérisées et maîtrisées afin de les prendre en compte dans l’évolution des pratiques d’élevage (alimentation, gestion des effluents, etc.). Des acteurs de la recherche et du développement se sont donc associés afin de développer une base de données appelée ELFE (ELevages et Facteurs d’Emission), compilant les valeurs publiées dans la littérature internationale des émissions d’ammoniac, de gaz à effet de serre, de particules et d’odeurs, sur toute la chaîne de gestion des effluents des élevages bovins, porcins et avicoles ainsi que leurs métadonnées associées. Parmi les 1 000 références bibliographiques collectées, environ 350 ont été intégrées à ce jour à la base de données, fournissant ainsi, un peu plus de 5 200 valeurs d’émission. La base de données ELFE permet de déterminer des moyennes d’émission associées à leurs écarts-types prenant en compte la diversité des systèmes d’élevage. Ces données pourront ainsi alimenter les inventaires nationaux d’émissions en proposant des facteurs d’émissions ajustés à des systèmes d’élevage définis et également, permettre d’évaluer la mise en place de pratiques de réduction des émissions. Cette base de données représente aussi une source d’information pour la réalisation d’évaluations multicritères permettant notamment, de préciser l’influence des métadonnées sur les niveaux d’émissions (climat, type de bâtiment, etc.). De plus, cette base propose une classification de chaque valeur d’émission en fonction du nombre de métadonnées renseignées dans les références bibliographiques (>50 % ; 30-50 % ; <30 % des métadonnées renseignées) afin d’évaluer son niveau de description.

The ELFE database: improving the knowledge on gas emissions from livestock systems

The increasing demand for animal products is a major challenge for the livestock sector that must reduce its environmental impacts and ensure its sustainability. This sector has been identified as an important contributor to polluting gas emissions. Improving the knowledge on the origin and the magnitude of air pollutants and greenhouse gases emissions from livestock sector is essential to address climate change and to contribute to improve air quality with the evolution of breeding practices (feeding strategy, manure management, etc.). A consortium involving research and extension services partners was created to build a database called ELFE (ELevages et Facteurs d’Emission) with international data from literature references focusing on emissions of ammonia, greenhouse gases, particles and odors on the different steps of manure management of cattle, pig and poultry productions systems and their associated key variables. Around 350 publications (among 1 000 publications collected) are integrated into the database and provide more than 5 200 emission values. The ELFE database allows calculating average of emission and their standard deviation taking into account the diversity of livestock systems. These data can be used to provide emission factor for national inventories for specific livestock systems and also, to evaluate practices on gas emissions mitigation. This database can also be used to analyze the influence of key variables on the emission factor variability using multicriteria assessment (climate, building type, etc.). Moreover, this database propose a classification of emission factor into three classes according to the degree on which information about their most influential key variables was complete (>50 % ; 30-50 % ; <30 % of indicated key variables) to evaluate its description.

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2018

Feed eco-design: how to make a good decision? Part 2- rebound effects of eco-feed production

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Sandrine Espagnol et al., 11th International conference on life assessment of food 2018 (LCA Food), 17-19 octobre 2018, Bangkok, Thaïlande

This study takes place in a context where the feed manufacturers have access to eco-labeling databases which allow them to do eco-design and produce feeds with less environmental impacts. First results of eco-feed show substitutions between feedstuffs compared to standard feed. Therefore, the objective of this study is to identify the rebound effects of the production of eco-feed for pigs if the practice becomes widespread in France. A mind map was built with 5 experts to identify in a qualitative way the panel of different consequences. We then focused on the one concerning the change of crop rotations to produce eco-feed. We chose a virtual territory dedicated to produce the feedstuffs for a pig farm and assessed the environmental impacts by LCA using different functional units and perimeters. The situation with the production of eco-feeds can appeared better or worse compared to the production of standard feeds. This work underlines the complexity of eco-design and the limit to do it with data from attributional LCA. It is necessary to complete the databases by information to make the users aware of the rebounds effects invisible during the eco-design process.

PDF icon Sandrine Espagnol et al., LCA Food 2018, 17-19 octobre 2018, Bangkok,
2018

ValorMap : création d’une base de données spatialisée relative à la valorisation énergétique par méthanisation des résidus organiques des agro-industries

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Pascal Levasseur et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation, 2-4 octobre 2018, Rennes, poster

La méthanisation est une solution de traitement et de valorisation de la matière organique en pleine croissance en France. Les agro-industries génèrent un tonnage important de résidus et coproduits organiques disposant parfois d'un rendement méthane intéressant et permettant d'envisager leur valorisation en codigestion anaérobie. Le projet ValorMap avait ainsi pour objectif, sur la période 2015-2017, de créer une base de données spatialisée relative à la valorisation énergétique par méthanisation des résidus et coproduits organiques des agro-industries. Ce projet a rassemblé des Instituts Techniques et Centres régionaux, pour leur connaissance du secteur agro-industriel et des caractéristiques des résidus et coproduits générés. Le LBE de l'INRA Narbonne a procédé aux analyses (BMP et chimiométrie) et l'IRSTEA de Rennes a réalisé la base de données spatialisée.

PDF icon Pascal Levasseur et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation, 2-4 octobre 2018, Rennes, poster
2018

Elba, l’outil web de détermination de la biomasse agricole en France

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Sylvain Marsac et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation, 2-4 octobre 2018, Rennes

 

 

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2018

Elba, l’outil web de détermination de la biomasse agricole en France

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Sylvain Marsac (Arvalis) et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation,, 2-4 octobre 2018, Rennes, poster

Le développement de projets de valorisation de la biomasse agricole passe notamment par une meilleure connaissance de la disponibilité en ressources (masse, nature, localisation) avec un maillage aussi fin que possible. Le projet ELBA (EvaLuation de la Biomasse Agricole) a produit un outil partagé d’évaluation et de représentation géographique des ressources en résidus de cultures et cultures dédiées, effluents des élevages de porcs, ruminants, volailles et chevaux.

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2018

ValorMap : création d’une base de données spatialisée relative à la valorisation énergétique par méthanisation des résidus organiques des agro-industries

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Visuels de Pascal Levasseur et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation, 2-4 octobre 2018, Rennes, 14 pages

 

 

PDF icon Visuels de Pascal Levasseur et al., Journées Recherche et Innovation Biogaz Méthanisation, 2-4 octobre 2018, Rennes, 14 pages
2018

Elba : A national reference tool for agricultural biomass resource assessment in France

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Sylvain Marsac (ARVALIS, Insititut du végétal) et al., 26th Biomass conference and exhibition, 14-17 mai 2018, Copenhagen, Danemark, 8 pages

French National strategy for biomass mobilization and Bio economy placed agriculture biomass among main resources to reach renewable energy and GHG emissions objectives. Need for a better knowledge in local resource assessment was noticed as a break down for projects development. Five main French farming R&D institutes joined forces to build a reference tool. An innovative methodological approach has been applied for biomass crops (residues, energy crops) and livestock biomass (slurry, manure) quantification. The purpose was to value different national statistical database (agricultural census, specific survey…) with experimental reference and expertise of the partners. A computational tool has been specifically developed for online use from web navigator to be shared with a maximum number of stakeholders. Results obtained at NUTS 3 mesh are interesting for policy markers and manufacturers with 120 Mt livestock manure (including 41.15 Mt of slurry) localised for half in Northwestern France and 2.6 Mt DM by-products without cereal straw concentrated in five areas. But NUTS 4 scale is really interesting for farmers and local institutions to concentrate action plans. An interactive tool platform could integrate this tool with new economic and environmental indicators.

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2018

ELFE, une base de données pour caractériser les émissions gazeuses

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Nadine Guingand et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, p. 265-266, poster

En France, le secteur de l’élevage est responsable de 70% des émissions d’ammoniac et de 17,8% des émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) (CITEPA, 2012). La caractérisation de ces émissions apparaît donc comme un enjeu incontournable du développement de ce secteur en France mais aussi en Europe. La diversité de l’élevage français résulte de différentes combinaisons d’espèces animales, de stades physiologiques, modes de logement, types d’effluents mais aussi de pratiques des éleveurs. Cette diversité conduit à des niveaux d’émissions gazeuses variables et dont les facteurs de variation sont souvent mal connus. La comparaison des facteurs d’émissions publiés dans la littérature est complexe du fait du manque d’informations sur leurs conditions d’acquisition. Ainsi, la mise en oeuvre d’une base de données regroupant uniquement les facteurs d’émissions publiés dans la littérature ou acquis au cours des projets menés par les différents acteurs du RMT Elevages et Environnement serait insuffisante pour répondre à cet enjeu. C’est pourquoi la base de données ELFE (Elevages et Facteurs d’Emission) a été créée pour élaborer des facteurs d’émissions sur la base de critères spécifiques liés aux objectifs finaux et aux métadonnées disponibles.

ENG

ELFE, a database to determine gaseous emission

In France, 70% of ammonia and 18% of greenhouse gas (GHG) originate from the livestock sector. Thus, improving knowledge on the magnitude and origin of gaseous emissions is essential to reduce them, and then meet societal requirements and setup regulations at national and European levels. A consortium involving research (Inra, Irstea) and technical development (Ifip, Itavi, Idele, CRAB, Terres Innovia, Arvalis) was created to implement a robust database (ELFE) gathering (inter)national literature references on gaseous emissions of poultry, pork, herbivore productions and related indicators. With the help of the database ELFE, we aim to determine emission factors (EF) for NH3, GHG, particles and odors in various technical itineraries integrating the different steps of animal and manure management (i.e. building, manure storage and treatment, spreading and pasture). Building the structure of the database was the first step of this project financed by the French Agency of the Environment and the Control of Energy (ADEME). Further on, national and international literature data were integrated into the database. At the moment, around 1,000 publications are recorded, essentially focusing on NH3 and GHG emissions. The next steps concentrate on data analysis to determine average EF’s per itinerary and EF-variability due to metadata (i.e. animal type, climate, diet, duration, storage type...). Outcomes will be published in scientific journals but also made available for stakeholders as guidance documents (i.e. fact sheets, technical reports). The purpose of these documents is to advise agricultural consultants and authorities on ways of reducing emissions and improving air quality in livestock production systems.

PDF icon Nadine Guingand et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, p. 265-266, poster
2017

ELFE, une base de données pour caractériser les émissions gazeuses

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Nadine Guingand et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, poster

ELFE est une base de données issue d’un consortium entre différents acteurs de la recherche et du développement.

Elle a pour but de produire des facteurs d’émission d’ammoniac, Gaz à Effet de Serre, particules et odeurs par itinéraire technique pour les élevages d’herbivores, porcs et volailles, en intégrant les différentes étapes des conduites animales et de gestion des effluents (bâtiment, stockage, traitement, épandage et pâturage).

PDF icon Nadine Guingand et al., 49es Journées de la Recherche Porcine, Paris, 31 janvier et 1er février 2017, poster
2017

Des facteurs d’émissions par itinéraire technique d’élevage : projet ELFE

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Nadine Guingand, Bilan 2016, éditions IFIP, mai 2017, p. 94

Les éleveurs de porcs de plus de 2 000 places de porcs de plus de 30 kg ou 750 places de truies doivent déclarer annuellement leurs émissions d’ammoniac, de protoxyde d’azote, de méthane et de particules sur le site dédié de l’Administration française (GEREP). (https://www.declarationpollution.developpement-durable.gouv.fr/gerep).

Ces mêmes élevages doivent aussi justifier du respect des niveaux d’émissions d’ammoniac de leurs bâtiments (cf conclusions du BREF Elevages publiées en février 2017).

Pour calculer ces émissions, l’utilisation de facteurs d’émission par catégorie d’animal et par itinéraire technique est une voie proposée.

Afin d’améliorer les connaissances relatives aux émissions et de contribuer à réduire la contribution de l’élevage (70 % des émissions d’ammoniac d’origine agricole), un consortium regroupant des acteurs de la recherche (Inra, Irstea) et des instituts techniques (Ifip, Itavi, Idele, CRAB, Terres Inovia, Arvalis, Citepa) s’est créé pour mutualiser les références relatives aux émissions des ateliers porcs, volailles et herbivores, dans le cadre du projet ELFE (Elevages et Facteurs d’Emission).

L’objectif est :

(1) de créer une base de données des facteurs d’émissions gazeuses (NH3, N2O, CH4, CO2, NOx, COV) d’odeurs et de particules au niveau des bâtiments, des unités de stockage, de celle de traitement des effluents, de l’épandage et du pâturage pour les porcs, les bovins et les volailles

(2) d’analyser ces données en vue d’établir des valeurs moyennes (facteurs d’émissions) par itinéraire technique et

(3) de diffuser ces acquis auprès d’un large public de scientifiques, instances décisionnelles, appui technique, éleveurs et enseignement.

Le projet ELFE est en lien direct avec le RMT Elevage et Environnement, dans son axe thématique sur les émissions gazeuses.

PDF icon Nadine Guingand, Bilan 2016, mai 2017, p. 94, fiche n° 55
2017

MLVA_Normalizer: Workflow for Normalization of MLVA Profiles and Data Exchange between Laboratories

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Paul Bachelerie et al., Journal of proteomics & bioinformatics, 2016, volume 9, n° 2, janvier, p. 025-026

Motivation: MLVA (Multiple Loci VNTR Analysis) is a typing method used today to characterize several major pathogens such as Brucella, Mycobacterium tuberculosis or Salmonella. It takes advantage from the comparison of the size of specific genomic loci constituted by tandem repeat sequences. Unfortunately the raw size estimate is instrument dependent and consequently the results obtained cannot be compared without normalization between laboratories involved in disease monitoring, surveillance and official controls.
Results: To overcome this problem we developed a workflow tool, MLVA_normalizer, conceived to normalize MLVA results. This normalization workflow tool is designed to be applied to any bacterial genera and does not depend on the MLVA protocol used.

2017

Vers un observatoire de la qualité des viandes françaises?

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Oui, le suivi de la qualité de viande est important pour la filière :

  • Évaluation du progrès / quantification des problèmes
  • Collecte de données pH INAPORC: mise en évidence d’élevages aux résultats différenciés (inférieur vs supérieur)

Etude INAPORC en cours : enquêtes en élevages pour la recherche de facteurs amonts d’influence sur le pH 24

Déficit en données représentatives de qualité de viande : Données IFIP: milieu industriel, mais maitrise préparation à l’abattage

PDF icon intervention de A Vautier à la journée quizz qualité des viandes de janvier 2017
2017

Base de données sur les contaminants chimiques susceptibles d'être transférés aux denrées alimentaires d'origine animale

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 6ès rencontres du RMT Quasaprove "recherche appliquée, formation & transfert", Paris, le 8 mars 2016, visuels, par Emilie Donnat et Eric Royer

Dans un contexte de mondialisation accrue, la qualité sanitaire des denrées alimentaires d’origine animale (DAOA) est une priorité pour les acteurs des filières.

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2017

Une base de données moléculaires partagée au service de la surveillance de Listeria monocytogenes dans la chaîne alimentaire en France

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Benjamin Félix et al., Bulletin Epidémiologique Santé Animale - Alimentation (FRA), numéro spécial : sécurité sanitaire des aliments, janvier 2017, n° 77, p. 82-87

 Listeria monocytogenes (Lm) est une bactérie ubiquitaire responsable d’une infection rare mais grave : la listériose. Transmise par la consommation d’aliments contaminés, la listériose s’avère mortelle dans 20 à 30 % des cas. Elle touche principalement les personnes immunitairement affaiblies. De ce fait, la surveillance des souches isolées de la chaîne alimentaire et de l’environnement de production est essentielle. Un dispositif efficace de surveillance sanitaire de la chaîne alimentaire nécessite la centralisation de données de qualité et la production d’informations utiles et accessibles. L’Anses, au titre de ses mandats de Laboratoire de référence national (LNR) et de l’Union européenne (LRUE) pour Lm, fournit un appui scientifique et technique en amont de cette collecte de données. Elle assure notamment l’harmonisation des méthodes de typage des souches isolées de la chaîne alimentaire, l’organisation de formations et d’essai inter-laboratoires d’aptitude pour les laboratoires des réseaux français et européen. En France, dans le cadre de l’unité mixte technologique (UMT) Armada, l’Anses et l’Institut du Porc (Ifip) ont travaillé depuis quatre ans au développement d’une base de données nationale pour la centralisation et le partage des données épidémiologiques et génétiques des souches détenues par les deux organismes. A terme, elle sera partagée avec quatre autres instituts techniques français ainsi que les laboratoires de l’Anses impliqués dans la surveillance de Lm. Cette base de données est interconnectée avec le système de base de données européen mis en place par le LRUE et l’Autorité européenne de sécurité des aliments et permet la remontée au niveau européen des données collectées au niveau national. La base de l’UMT Armada contient actuellement 1 200 souches typées par PFGE, partageant 256 profils combinés ApaI/AscI. Cet outil permet une surveillance plus fine des souches circulant en France dans les différentes filières alimentaires.

ENG

A shared molecular database for the surveillance of Listeria monocytogenes in the food chain in France

Listeria monocytogenes (Lm) is a ubiquitous bacterium responsible for a rare but serious infection: listeriosis. Transmitted through the consumption of contaminated food, listeriosis is fatal in 20% to 30% of cases. It mainly affects people with a weakened immune system. Therefore, the surveillance of strains isolated from the food chain and the environment is essential. An effective food chain surveillance system requires the centralisation of high-quality data and the production of useful and accessible information. ANSES, under its mandates as National Reference Laboratory (NRL) and European Union Reference Laboratory (EURL) for Lm, provides scientific and technical support prior to this data collection. In particular, it harmonises typing methods for strains isolated from the food chain, and organises training and inter-laboratory proficiency tests for laboratories in the French and European networks. In France, as part of the ARMADA Joint Technological Unit (UMT), ANSES and the French Pork and Pig Institute (IFIP) have been working for four years on the development of a national database for the centralisation and sharing of epidemiological and genetic data on the strains held by the two organisations. Over time, it will be shared with four other French technical institutes and the ANSES laboratories involved in Lm surveillance. This database is interconnected with the European database system developed by the EURL and the European Food Safety Authority, which makes it possible to report data collected nationwide at European level. The database of the ARMADA UMT currently contains 1,200 strains typed by PFGE, sharing 256 combined ApaI/AscI profiles. This tool is enhancing the surveillance of strains circulating in the various food sectors in France.

2017

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