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Prédiction en temps réel du poids vif des porcs en croissance logés en groupe à partir des pesées quotidiennes réalisées avec une bascule automatique

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51es Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019, Paris, p. 153-154, par Nathalie Quiniou et al., poster

Poster. 

La mise en oeuvre de l’alimentation de précision chez le porc consiste à adapter quotidiennement l’apport de nutriments en fonction des besoins nutritionnels de chaque animal au sein du groupe. Dans un contexte où les animaux sont rationnés, la quantité d’aliment distribuée dépend étroitement des spécificités du plan de rationnement, qui peut intégrer certaines caractéristiques individuelles, par exemple le poids de chaque porc à l’entrée en engraissement pour fixer la ration initiale ou le sexe pour fixer le plafond d’alimentation.
Dans le même temps, la qualité de l’aliment apporté peut être modulée de façon dynamique, par exemple au regard de la teneur en acides aminés, selon le poids atteint chaque jour par le porc (qui détermine le besoin d’entretien) et la variation de poids quotidienne (qui détermine le besoin de croissance). Le système d’alimentation de précision développé dans le cadre du projet européen H2020 Feed-a-Gene intègre à la fois des distributeurs de granulés, une bascule automatique et un logiciel de pilotage (OAD) qui s’appuie sur les données historiques de chaque porc pour prédire ses caractéristiques pondérales le lendemain et modéliser les besoins en acides aminés associés.
L’objectif de l’étude est d’évaluer la pertinence des prédictions de poids réalisées par cet outil tout au long de l’engraissement selon le porc, voire selon la séquence alimentaire appliquée à chaque animal qui est susceptible d’influencer son gain de poids.

Real-time prediction of individual body weight of group-housed growing pigs from daily measurements with an automatic weighing scale

Precision feeding is a promising strategy to improve the efficiency of resource use by improving the adequacy between nutrient supplies and animal requirements. Technologies that identify each pig within a group (RFID ear tags), weighs it automatically and mixes different diets to adapt the quality of the feed ration on an individual and daily basis (precision feeders) were combined in a decision support system developed in the H2020 Feed-a-Gene project. It also includes a conceptual model to estimate nutritional requirements that relies on prediction of body weight (BW) and BW gain. These day D+1 criteria must be predicted from daily and individual measurements of BW performed up to day D on growing pigs group-housed in a pen equipped with an automatic weighing scale. The BW predicted with the Holt-Winters’ double exponential smoothing model (HWα, with the smoothing parameter α set at 0.6) were compared to measurements performed over at least 97 days on two groups of 96 pigs. From the 85 and 83 individual growth curves available, the slope of the regression between mean measured and predicted BW averaged 0.98 (R² = 0.99). Based on 9080 and 7662 measured BW available (respectively in each group), mean daily RMSEP regularly varies over time around 4-5% (without any particular event during the trial). Consequently, the accuracy of the prediction method was considered to meet expectations.

2019

Prédiction en temps réel du poids vif des porcs en croissance logés en groupe à partir des pesées quotidiennes réalisées avec une bascule automatique

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Poster présenté par Nathalie Quiniou et al., aux 51e Journées de la Recherche Porcine, 5 et 6 février 2019

Ajuster chaque jour les apports en acides aminés (AA) au besoin de chaque animal estl’un des objectifs de l’alimentation de précision. Au delà d’une réduction des coûts alimentaires, cette approche permet d’envisager une utilisation des ressources plus efficace et un impact environnemental moindre des production sanimales.

PDF icon Nathalie Quiniou et al., 51e JRP, 5 et 6 février 2019, poster
2019

De nouveaux facteurs de risque du défaut "jambon déstructuré"

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Antoine Vautier, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 264, décembre, p. 36

L’Ifip a confi rmé l’existence d’un effet élevage sur la valeur du pH ultime(1). Ce critère permet de prédire le risque d’avoir des défauts de fabrication du jambon. Une enquête est en cours dans 16 élevages.

PDF icon Antoine Vautier, Réussir Porc - Tech Porc (FRA), 2018, n° 264, décembre, p. 36
2018

Early prediction of Semimembranosus ultimate pH with Raman spectroscopy of pig carcasses

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Antoine Vautier et al., 64rd International Congress of Meat Science and Technology (ICOMST), 12–17 août 2018, Melbourne, Australie, poster

The ultimate pH (pH24) is a crucial meat quality parameter in the pork meat industry, but its measurement time is still an issue for slaughterhouses due to difficulties to keep up the required 18h post mortem (pm) time minimum. Raman spectroscopy showed the potential to predict pH24 of Semimembranosus when performed during chilling at 60 to 120 minutes pm [1] and on the slaughter line at 30 to 60 minutes pm [2]. The objective of the study is to validate the accuracy of the 671 nm emission Raman device developed by Schmidt et al. [3] to predict pork meat quality on a French pork population at the end of the slaughter line (30 min pm). The ability to predict the “jambon cuit supérieur” cooking yield and slicing defects has also been tested.

PDF icon Antoine Vautier et al., 64rd ICOMST, 12–17 août 2018, Melbourne, Australie, poster
2018

Développement de nouveaux outils haut débit pour l’évaluation précoce de la qualité de la viande de porc (QualiPorc)

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Sandrine Schwob et al., Innovations Agronomiques (FRA), 2018, volume 63, janvier, p. 407-419

Les perspectives en matière d'amélioration génétique de la qualité de viande (QV) reposent sur la mise au point de nouveaux outils haut débit, de prédiction précoce, peu coûteux et non invasifs. Pour cela, de nouvelles méthodes de mesure de QV, s’appuyant sur des technologies émergentes, ont été développées et testées en routine. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet de quantifier les teneurs en lipides intramusculaires (LIM) et caractériser le persillage dans le muscle Longissimus. La méthode d’analyse d’images a été automatisée pour améliorer les cadences de mesures (400 échantillons scannés par jour) et assurer la traçabilité des données. L’évolution du taux de LIM le long du muscle Longissimus analysée par IRM montre que l’échantillon prélevé au niveau de la 13ème côte est représentatif du taux de LIM moyen de la longe (R²=0.88). La spectroscopie visible et proche infrarouge (NIRS) permet, quant à elle, de prédire les rendements technologiques et les défauts de tranchage. Enfin, les données d’expression génique quantifiées dans le muscle Longissimus ont été exploitées afin d’identifier des biomarqueurs discriminant 3 classes de qualité technologique et sensorielle: à défaut, correct ou extra. Le meilleur modèle pour prédire l’appartenance d’un échantillon à une classe de qualité inclut 12 gènes.

ENG

Development of high throughput methods to predict pork quality at industrial scale

This project aimed at providing new early and non-invasive predictors of pork quality usable in slaughter houses, to orientate use of carcasses and cuts and optimize their economic value. For this purpose, the project included development, testing and validation of various methods under industrial conditions. Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology was used to estimate the Longissimus muscle intramuscular fat (IMF) content and marbling. Image analysis method was automated to improve measurement rate (400 samples scanned per day) and ensure data traceability. MRI was also used to study the representativeness of IMF content determined at the 13th rib to assess average IMF of the whole Longissimus muscle. Results showed high repeatability and good predictive ability of Longissimus average IMF content with determination at the 13th rib level (R²=0.88). Near Infrared Spectroscopy (NIRS) was used to estimate cooking and slicing yields and structural defects. NIRS technology could predict slicing losses caused by paste-like and cohesion defects on processed loin slices. Finally, gene expressions quantified on Longissimus muscle were used to discriminate 3 pork quality classes: low, acceptable and extra technological and sensory quality levels. The best model to predict meat quality level of pork loins included expression levels of 12 genes.

2018

Prédiction précoce du pH ultime et du rendement technologique par spectroscopie Raman

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Antoine Vautier et Thierry Lhommeau, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 36-37

La mesure du pH ultime est l’indicateur de qualité de viande synthétique connu pour la qualité de la viande de porc en raison de ses fortes relations avec son comportement technologique et sensoriel. Un des freins à sa mesure en routine en abattoir vient de l’impossibilité de réaliser cette mesure sur des carcasses dont le délai post-mortem est inférieur à 18 h. La mesure du pH ultime nécessite une gestion de la durée de réfrigération et la mise en place d’un second niveau de tri à J+1, le lendemain de l’abattage.

L’utilisation d’une technologie permettant la prédiction du pH ultime avant 18 h post mortem est une demande forte du secteur abattage/découpe.
Les abatteurs réalisant l’essentiel du tri des carcasses au moment de la pesée/ classement (30 à 45 min post mortem), l’intégration à ce stade d’une information sur le niveau de pH ultime permettrait une optimisation du travail de découpe et un gain de compétitivité.

De récents travaux d’une équipe de recherche allemande ont montré que la spectroscopie Raman permettait de prédire le niveau de pH ultime lors d’une mesure sur carcasse chaude. Cette possibilité montre des résultats prometteurs. La spectroscopie Raman est assez proche de la spectroscopie proche infrarouge (NIRS) et permet une analyse rapide de la composition chimique de la matière organique.

La source lumineuse utilisée diffère : un laser apporte beaucoup plus d’énergie dans le cas du Raman et dont la longueur d’onde est spécifique à la viande. Le spectre de réflexion est récupéré par fibre optique pour être analysé par un spectromètre moyen infrarouge. Cette technologie nécessite des essais de validation, ce que l’IFIP a réalisé en coopération avec l’Université de Bayreuth (Kulmbach) à l’origine de cette technologie pour la prédiction de la qualité technologique de la viande. Ces essais étaient l’occasion de confirmer l’aptitude de la spectroscopie Raman pour la prédiction du pH ultime sur le cheptel français et de mettre en place des calibrages spécifiques. Des critères complémentaires à la mesure du pH ultime ont été étudiés telle la prédiction du rendement technologique, critère pour lequel l’IFIP a exploré avec succès la prédiction par spectroscopie proche infrarouge à J+1 (IFIP, Vautier, 2013, 2014). La mesure de la couleur à 24 h PM, les pertes d’exsudat du muscle Gluteus medius et le pH1 du muscle Semimembranosus figurent parmi les mesures de qualité pour lesquelles l’IFIP a développé des calibrages basés sur la spectroscopie Raman.

PDF icon Antoine Vautier et Thierry Lhommeau, bilan 2017, éditions IFIP, mai 2018, p. 36-37, fiche n° 9
2018

Prédiction précoce du pH ultime et du rendement technologique par spectroscopie RAMAN / Early prediction of ultimate pH and cooking yield by Raman spectroscopy

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Les Cahiers de l'IFIP, 5(1), 27-36 - La revue R&D de la filière porcine française

La mise au point d’une technologie pour la prédiction rapide du pH ultime avant 18 h post mortem est une forte attente du secteur abattage-découpe. A l’abattoir, l’essentiel du tri des carcasses est réalisé lors de la pesée-classement. L’obtention à ce stade d’une information précise sur le pH ultime permettrait d’une part de réduire significativement les erreurs d’évaluation du pH ultime à J1 en raison d’un délai post mortem inapproprié et d’optimiser d’autre part l’organisation de la découpe. Des chercheurs allemands ont montré que la spectroscopie Raman peut être utilisée pour la prédiction du pH ultime par mesure sur carcasse chaude. La spectroscopie Raman est une technologie proche de la spectroscopie proche infrarouge ; le spectre est obtenu par excitation à l’aide d’un laser dont la longueur d ’onde est dans notre cas spécifique du glycogène et du lactate de la viande afin d’en prédire le pH ultime. L’IFIP a réalisé sur cheptel français un essai de la validation en coopération avec l’Université de Kulmbach, qui est à l’origine du développement du prototype et des calibrations pour la prédiction de la qualité technologique de la viande. Les acquisitions spectrales ont été réalisées en fin de chaine d’abattage (30 minutes post mortem). Des critères complémentaires au pH ultime ont été étudiés, tel le rendement technologique, la couleur, l’exsudat et le pH1 du muscle Semimembranosus. La prédiction du pH ultime par l’exploitation de spectres Raman obtenus à chaud (30 minutes PM) montre un niveau de précision élevé pour ce nouveau jeu de données (R²c=0,82, rmsec=0,07). La prédiction de l’exsudat et du rendement technologique sont également prometteuses mais des problèmes de robustesse, que nous pouvons attribuer aux conditions expérimentales (hétérogénéité dans le temps de déviation des carcasses) ont été observés sur ces paramètres sans que cela ne perturbe la prédiction du pH ultime.

35,00 €
2018

Qualité technologique des jambons : De 24 heures chrono à 45 minutes

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Porc Mag (FRA), 2018, n° 529, mars, p. 29, par Antoine Vautier

Grâce à la spectroscopie Raman, le pH ultime de la viande de porc peut être prédit par une mesure réalisée dans les 45 minutes après l’abattage.
Il est même envisagé de la faire en série.

2018

REDLOSSES: REDucing food LOSSES by microbial spoilage prediction

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Monique Zagorec et al., 3rd International Symposium on Fermented Meat (ISM), Clermont-Ferrand, 27-29 septembre 2017, poster

Food spoilage leads to significant wastes and losses, and is an important economic issue in food industry. In the case of meat, a large part of spoilage is the consequence of bacterial growth and subsequent metabolic activities causing organoleptic spoilage of the final product (defects in texture, color, odor, or aspect), leading finally to products that are lost because they do not fit the quality standards. In addition, meat production chain requires energy, water and cost consuming operations (i.e. animal breeding, slaughtering, and transformation and storage which are usually performed at low temperature). Therefore meat product spoilage that appears at the end of the process or during shelf life affects the whole production chain performances as well as the sustainability label of the meat sector. The objective of the project is to reduce food losses by predicting, early in the production process, the onset of bacterial spoilage during storage in order to propose decision-support tools for directing process. Pork and poultry meat, the two main meats consumed in France will be studied. The economic impact of losses of these products will be assessed. Dynamics of bacterial communities will be monitored during processing steps (from primary cuts to end products at use-by-date and beyond) and various descriptors of spoilage will be measured. The natural variability between batches and that associated with production processes will be considered. Data will be used to identify accurate spoilage markers and to compute innovative mathematical models for predicting spoilage occurrence as a function of the initial composition of the microbiota (diversity and abundance) and some abiotic factors (lactate concentration, modified atmosphere packaging). The models will be validated on meat products, including the economic aspect in order to propose decision-support tools for the food producers. The project involves 8 academic or ITAI partners constituting the REDLOSSES consortium and 2 industrial partners producing sausages.

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2017

Prediction of drip loss and ultimate pH in pork Semimembranosus by the Nitfom

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Antoine Vautier et al., 63e International Congress of Meat Science and Technology, Cork, Irlande, 13-18 août 2017

Most of the NIR spectrometers available are not suited for on line measurements in slaughterhouses. The aim of the study was to test the ability of a device dedicated to industrial measurement (NitFom, Frontmatec) for prediction of drip loss and ultimate pH. A calibration model fitting was satisfactory (drip loss, R²=0.59 and pHu, R²=0.70) and the prediction accuracy levels for drip loss were similar to calibration results found with the Labspec4, a laboratory Vis-NIR spectrometer (NitFom, rmsecv=1.5% and Labspec4, 1.7%). This study revealed that prediction of drip loss by NIRS could be a good alternative to measurement of ultimate pH for drip loss sorting.

PDF icon Antoine Vautier et al., 63e ICOMST, Cork, Irlande, 13-18 août 2017
2017

NIR and VIS-NIR spectroscopy to predict PSE-LIKE zones of ham

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Antoine Vautier et al., 63e International Congress of Meat Science and Technology, Cork, Irlande, 13-18 août 2017

The aim of the study was to evaluate NitFom´s ability to predict PSE-like zones, a muscle structure defect in ham, which at present can only be detected by visual inspection after deboning. NitFom is an on-line fast device based on NIR spectroscopy dedicated to the meat industry. In comparison with the Vis-NIR Labspec4 spectrometer, the overall misclassification level of the NitFom is higher (13.0% vs 26.1%). However, misclassification of deboned ham deeply affected by PSE-like zones is lower for both devices (25% of false positives for NitFom). This level of accuracy could be satisfactory and useful for the meat industry, considering that the use of NitFom allow sorting of bone-in hams. The NitFom accuracy for PSE-like zone classification might be improved by expanding the range of spectrum analyzed by adding the visible wavelengths.

PDF icon Antoine Vautier et al., 63e ICOMST, Cork, Irlande, 13-18 août 2017
2017

NIR and Vis-NIR spectroscopy to predict PSE-like zones of ham

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Antoine Vautier et al., 63e International Congress of Meat Science and Technology, Cork, Irlande, 13-18 août 2017, poster

PSE-like zones are still a major concern for the meat processing industry. This structure defect of the ham is known to increase slicing losses of the phosphate-free “Jambon Cuit Supérieur” processing. PSE-like zones are difficult to detect before deboning due to their localization on the inside surface of the ham. Near Infra-Red Spectroscopy (NIRS) devices such as Labspec4® can be considered as alternative techniques to human subjective grading, but measurements must be conducted on deboned hams. The NitFom™ (Frontmatec) is a NIR based measuring device dedicated to on-line measurements at high speed on hot or cold carcasses by invasive probing. The objective of the study was to evaluate the accuracy of PSE-like zone classification using NitFom™ on bone-in hams and to compare its prediction quality with the previously tested Labspec4® on deboned hams.

PDF icon Antoine Vautier et al., 63e ICOMST, Cork, Irlande, 13-18 août 2017, poster
2017

Prediction of drip loss and ultimate pH in pork Semimembranosus by the NitFom™

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Antoine Vautier et al., 63e International Congress of Meat Science and Technology, Cork, Irlande, 13-18 août 2017, poster

A majority of studies dealing with Near InfraRed Spectroscopy (NIRS) prediction of meat quality are focusing on its chemical composition, but the ability of NIRS to predict technological quality of meat has been the subject of many recent publications. This technology gives a quick access to spectral pattern that can also be linked to the water holding capacity of meat. However, very few NIRS devices are suitable for industrial implementation. In this study, a feasibility test was carried out to evaluate the possibility of predicting drip loss and ultimate pH in pork Semimembranosus using the NitFom™, a NIRS-based handheld invasive probe suitable for rapid on line measurements in pork carcasses immediately after slaughter.

PDF icon Antoine Vautier et al., 63e ICOMST, Cork, Irlande, 13-18 août 2017, poster
2017

Prédiction par spectroscopie proche infrarouge de la qualité technologique du filet de poulet

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Antoine Vautier, Bilan 2016, éditions IFIP, mai 2017, p. 46

Cette étude a été réalisée dans le cadre du programme de recherche CASDAR Optiviande s’intéressant à l’amélioration de la qualité technologique de la viande de poulet grâce au développement de tests moléculaires utilisables en sélection et en élevage. Dans ce cadre, des technologies de phénotypage haut débit ont été testées et l’utilisation de la spectroscopie proche infrarouge a été étudiée pour la prédiction de la qualité technologique de la viande de poulet.

La spectroscopie proche infrarouge (NIRS) de réflexion est une méthode rapide, non-invasive et non-destructrice qui montre de bonnes aptitudes à la prédiction de la qualité technologique de la viande quelle que soit l’espèce.

Les principaux atouts sont d’être compatible avec des cadences d’abattage élevées et de permettre la prédiction de paramètres physicochimiques dont les méthodes de référence sont complexes à mettre en œuvre. C’est le cas de paramètres technologiques tels que les pertes par exsudation, le rendement et la texture après cuisson. Une des applications de la spectroscopie proche infrarouge permettrait la simplification de la mesure de la qualité technologique de la viande de volaille à des fins de sélection génétique, cette composante de la qualité de viande étant de plus en plus attendue par le consommateur.

C’est dans cet objectif que des calibrations NIRS ont été développées sur le muscle Pectoralis major de poulet pour la prédiction de sa qualité technologique : pertes d’exsudat, dureté après cuisson, pertes à la cuisson et pH ultime.

PDF icon Antoine Vautier, Bilan 2016, mai 2017, p. 46, fiche n° 16
2017

Prédire la qualité des viandes : mythe ou réalité ?

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Cécile Berri et al., 16es Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 21-22 novembre 2016, Paris, France, visuel d'intervention

Cette revue (voir Viandes & Produits carnés (FRA), novembre 2016,14 pages) a pour objectif de faire un point sur les avancées récentes obtenues dans le domaine de la prédiction de la qualité des viandes.

Elle aborde différentes démarches menées au sein des principales filières de production pour développer des équations puis des outils prédictifs basés sur différents types de marqueurs biologiques (génomiques ou phénotypiques) ou physiques (spectroscopiques). Au travers des différents exemples présentés, il apparaît que l’identification de marqueurs biologiques se confronte au déterminisme complexe des paramètres de qualité qui rend encore difficile la mise au point de tests moléculaires génériques utilisables sur le terrain. Toutefois, les avancées ont été notables ces dernières années bénéficiant des récents développements technologiques en génomique, protéomique et métabolomique. Les premières équations de prédiction de la qualité sensorielle et du potentiel technologique des viandes laissent entrevoir des possibilités d’applications dans les années à venir. Concernant la spectroscopie, les principaux résultats ont été obtenus dans le domaine de la Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) avec des développements aboutis pour prédire la composition et la valeur nutritionnelle des viandes. La prédiction du potentiel technologique des viandes à l’aide de cette méthode et surtout de la qualité sensorielle est en revanche plus difficile. Enfin, l’exemple du modèle phénotypique MSA (« Meat Standards Australia ») de prévision de la qualité sensorielle de la viande bovine basée sur une combinaison de données d’amont et d’aval et dont la plus-value pour la filière a été démontrée en Australie, présente une généricité qui a déjà été éprouvée dans plusieurs pays.

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2017

Prédiction par spectroscopie proche infrarouge de la qualité technologique du filet de poulet

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Antoine Vautier et al.,16es Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 21-22 novembre 2016, Paris, France, p. 45-46

La spectroscopie proche infrarouge (NIRS) de réflexion est une méthode rapide, non-invasive et non-destructrice qui montre de bonnes aptitudes à la prédiction de la qualité technologique de la viande quel que soit l’espèce. Ses principaux atouts sont d’être compatible avec des cadences d’abattage élevées et de permettre la prédiction de paramètres physicochimiques dont les méthodes de référence sont complexes à mettre en œuvre. C’est le cas de paramètres technologiques tels que les pertes par exsudation, le rendement et la texture après cuisson. Une des applications de la spectroscopie proche infrarouge pourrait être de permettre la simplification de la mesure de la qualité technologique de la viande de volaille à des fins de sélection génétique, cette composante de la qualité de viande étant de plus en plus attendue par le consommateur (Alnahhas et al., 2014). L’objectif de cette étude est de développer des calibrations NIRS spécifiques de la qualité technologique du muscle Pectoralis Major (pertes d’exsudat, dureté, pertes à la cuisson, pH ultime), tel que Chartrin et al. (2010) ont pu précédemment le faire pour la prédiction du taux de lipides.

ENG

NIRS prediction of the technological quality of the chicken breast

Near infrared spectroscopy calibrations were developed for the prediction of Pectoralis Major’s drip loss, cooking yield, ultimate pH and toughness. Accuracy was at a satisfactory level for pH24 and drip loss (R²=0.82 and R²=0.59), and at a medium to low level for toughness and cooking yield (R²=0.55 and R²=0.47). This technology could be used for a high flow meat characterization purpose and could help in genetic selection programs.

PDF icon Antoine Vautier et al.,16es Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 21-22 novembre 2016, Paris, France
2016

Application industrielle NIRS pour la prédiction de la capacité de rétention en eau de la viande de porc

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Antoine Vautier et al., 16es Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 21-22 novembre 2016, Paris, France, p. 43-44

L’utilisation de la spectroscopie proche infrarouge (NIRS) pour la prédiction de la qualité technologique de la viande est de plus en plus étudiée dans la bibliographie (Prieto et al., 2009), bien qu’elle soit plus classiquement utilisée pour la prédiction de la composition chimique de la viande. Cette technologie présente l’intérêt d’accéder rapidement à des signatures spectrales qui sont le reflet de la composition chimique et qui peuvent être exploitées pour la prédiction de critères complexes tels que la capacité de rétention en eau ou le rendement technologique. Peu d’appareils sont toutefois utilisables en conditions industrielles et leur utilisation est plutôt réservée au laboratoire du fait du mode de présentation de l’échantillon ou de la fragilité du système optique. Ce projet est né de l’opportunité d’utiliser un spectromètre proche infrarouge (NitFom, Carometec) initialement dédié à la prédiction en ligne de la composition en lipides de la bardière (indice d’iode et profil d’acides gras) afin de réaliser des calibrations à partir de mesures sur viande et d’en prédire sa qualité technologique (pertes d’exsudat et pH ultime). Utilisant une sonde invasive fonctionnant en transmission, cet appareil adapté à la mesure industrielle à haute cadence peut accéder à des zones musculaires qui ne sont pas accessibles avec l’appareil utilisé par l’IFIP depuis plusieurs années (Labspec4 ASDI, mesures de surface) et pour lequel des calibrations de prédiction du rendement technologique du jambon cuit ont été établies (Vautier et al., 2013).

ENG

Industrial NIRS tool for on line prediction of the drip loss of pork’s Semimembranosus

Most of the NIR spectrometers available are not suited for on line measurements in slaughterhouses. The aim of the study was to test the ability of a device dedicated to industrial measurement (NitFom, Carometec) to predict drip loss and ultimate pH. Calibration results were satisfactory (R²=0.59 and R²=0.70) showing a similar accuracy level as a laboratory spectrometer (Labspec4, ASDI).

PDF icon Antoine Vautier et al., 16es Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 21-22 novembre 2016, Paris, France
2016

Prédiction par spectroscopie proche infrarouge de la qualité technologique du filet de poulet

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Poster.

La spectroscopie proche infrarouge (NIRS) de réflexion est une méthode rapide, non-invasive et non-destructrice qui montre de bonnes aptitudes à la prédiction de la qualité technologique de la viande quelle que soit l’espèce. Ses principaux atouts sont d’être compatible avec des cadences d’abattage élevées et de permettre la prédiction de paramètres physicochimiques dont les méthodes de référence sont complexes à mettre en œuvre (pertes par exsudation, rendement et texture après cuisson, par exemple). Une des applications de la spectroscopie proche infrarouge pourrait être de permettre la simplification de la mesure de la qualité technologique de la viande de volaille à des fi ns de sélection génétique. Dans cet objectif, cette étude s’intéresse au développement de calibrations NIRS spécifiques de la qualité technologique du muscle Pectoralis Major (pertes d’exsudat, dureté, pertes à la cuisson, pH ultime).

PDF icon poister de Antoine Vautier et al., 16es JSMTV, 21-22 novembre 2016, Paris, Fr
2016

Application industrielle NIRS pour la prédiction de la capacité de rétention en eau de la viande de porc

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Poster.

L’utilisation de la spectroscopie proche infrarouge (NIRS) pour la prédiction de la qualité technologique de la viande est de plus en plus étudiée dans la bibliographie. Cette technologie présente l’intérêt d’accéder rapidement à des signatures spectrales qui sont le reflet de la composition chimique et qui peuvent être exploitées pour la prédiction de critères complexes. Peu d’appareils sont toutefois utilisables en conditions industrielles du fait du mode de présentation de l’échantillon ou de la fragilité du système optique. Ce projet s’intéresse aux performances de prédiction de la qualité technologique de la viande de porc (pertes d’exsudat et pH ultime) d’un spectromètre proche infrarouge (NitFom, Carometec) initialement dédié à la prédiction en ligne de la composition en lipides de la bardière (indice d’iode et profil d’acides gras). Outre sa conception compatible à l’environnement industriel, cet appareil utilise une sonde invasive permettant d’accéder à des zones musculaires profondes.

PDF icon poster de Antoine Vautier et al., 16es JSMTV, 21-22 novembre 2016, Paris, France
2016

Prédire la qualité des viandes : mythe ou réalité ?

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Cécile Berri et al., Viandes & Produits carnés (FRA), novembre 2016,14 pages

Etat des lieux des avancées récentes réalisées dans le domaine de la prédiction des qualités des viandes ; réflexion sur les perspectives d’application

Cette revue a pour objectif de faire un point sur les avancées récentes obtenues dans le domaine de la prédiction de la qualité des viandes.
Elle aborde différentes démarches menées au sein des principales filières de production pour développer des équations puis des outils prédictifs basés sur différents types de marqueurs biologiques (génomiques ou phénotypiques) ou physiques (spectroscopiques). Au travers des différents exemples présentés, il apparaît que l’identification de marqueurs biologiques se confronte au déterminisme complexe des paramètres de qualité qui rend encore difficile la mise au point de tests moléculaires génériques utilisables sur le terrain. Toutefois, les avancées ont été notables ces dernières années bénéficiant des récents développements technologiques en génomique, protéomique et métabolomique. Les premières équations de prédiction de la qualité sensorielle et du potentiel technologique des viandes laissent entrevoir des possibilités d’applications dans les années à venir. Concernant la spectroscopie, les principaux résultats ont été obtenus dans le domaine de la Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) avec des développements aboutis pour prédire la composition et la valeur nutritionnelle des viandes. La prédiction du potentiel technologique des viandes à l’aide de cette méthode et surtout de la qualité sensorielle est en revanche plus difficile. Enfin, l’exemple du modèle phénotypique MSA (« Meat Standards Australia ») de prévision de la qualité sensorielle de la viande bovine basée sur une combinaison de données d’amont et d’aval et dont la plus-value pour la filière a été démontrée en Australie, présente une généricité qui a déjà été éprouvée dans plusieurs pays.

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Predicting quality of meats: myth or reality?

This review was aimed at providing an overview of recent advancements obtained in the field of meat quality prediction. The different methods used in the production sectors for the development of equations and the tools used based on different types of biological markers (genomic or phenotypic) or physical (spectroscopy) are discussed. Through the different examples that are presented, it appears that the identification of biological markers is confronted with the complex determinism of quality parameters. This makes the development of generic molecular tests to be used on the field even more difficult. However, in recent years, progress has been made, benefitting from genomics, proteomics and metabolomics technological developments. The first equations that predict the sensorial quality and the technological potential of meat hint to possible applications in the near future. Concerning spectroscopy, the main results were obtained using Near Infrared Spectroscopy (NIR) with developments obtained for the prediction of the composition and nutritional value of meats. The prediction of the technological potential of meats using this method and mainly the sensorial quality is, however, more difficult. Finally, the example of the MSA (« Meat Standards Australia ») phenotypic model which predicts the sensorial quality of bovine meat based on a combination of upstream and downstream data and whose added-value for the sector has been identified in Australia, presents a genericness that has already been proven in several countries.

2016

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