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

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Visuels d'intervention présentés par Antoine Vautier, à la 7ème journée de restitution des programmes de R&D financés par le Casdar "Innovation et partenariat" et "Recherche finalisée et innovation", le 17 janvier 2018, Paris

PDF icon visuels de Antoine Vautier, journée CASDAR du 17 janvier 2018, Paris
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.

https://www6.inra.fr/ciag/content/download/6350/46562/file/Vol63-27-Schwob.pdf

https://www.youtube.com/watch?v=dL7LSo2f_oU

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.

https://www6.inra.fr/ciag/content/download/6350/46562/file/Vol63-27-Schwob.pdf

https://www.youtube.com/watch?v=dL7LSo2f_oU

2018