Le système INRA d'alimentation des Ruminants a été conçu pour ajuster les rations au potentiel génétique de production des animaux, essentiellement dans un souci d'amélioration de la productivité. Aujourd'hui, les enjeux des filières et de la nutrition animale se sont diversifiés. Ils incluent des objectifs de performance, mais aussi d'efficacité, de qualité des produits, et de réduction des rejets animaux, dans le respect du bien-être et de la santé des animaux. La prédiction de ces réponses multiples passe par une connaissance de la quantité et de la nature des nutriments mis à disposition de l'organisme. Les objectifs étaient d'établir des modèles empiriques de prédiction de 1) l'apparition nette en veine porte (ANP) et 2) l'émission nette splanchnique (ENS) des nutriments énergétiques. Des méthodes de méta-analyses ont été appliquées sur les données de la base FLORA qui est une compilation exhaustive des publications traitant des flux splanchniques de nutriments chez les ruminants. Pour des ingestions jusqu'à 30 g MS/j/kg PV et des rations comprenant en moyenne moins de 70% de concentrés, des modèles stables ont été obtenus. Les modèles ont permis de prédire l'ANP des acides gras volatils (AGV) totaux et du béta-hydroxybutyrate (BHBA) à partir des quantités de matière organique fermentescible dans le rumen (MOF), le profil en AGV à partir de la nature de la MOF, l'ANP des acides aminés (AA) totaux à partir des protéines digérées dans l'intestin et de prédire l'ANP du lactate et du glucose à partir des quantités d'amidon digéré dans le rumen et l'intestin grêle respectivement. L'ENS des différents AGV et des AA a été prédite à partir de leur ANP. L'ENS du lactate peut être prédite à partir de son ANP et de l'ANP du propionate ou du bilan énergétique des animaux, l'ENS du BHBA à partir de la MOF ingérée et du bilan énergétique des animaux. Enfin, l'ENS du glucose a été prédite à partir de la fourniture hépatique en ses différents précurseurs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00618555 |
| Date | 15 December 2009 |
| Creators | Loncke, Christelle |
| Publisher | AgroParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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