Pour d’autres paramètres moins sensibles au séchage (par exemple l’acide lactique) la prédiction peut être faite sur les échantillons séchés (Sørensen, 2004). Affiliation : La recommandation générale est d’avoir des bases d’étalonnage spécifiques pour chaque type de produit analysé, par exemple : ensilage de maïs, son de riz, foin de ray-grass, etc. In: Proc. Feed Sci. Food Agric. L’estimation de la composition chimique des aliments pour le bétail est réalisée depuis les débuts de l’utilisation de la SPIR (Norris et al., 1976). La prédiction des compositions spécifiques au sein des graminées et des légumineuses reste peu précise avec des SEP supérieures à 8 % MS. Des travaux sont en cours à l’INRA URP3F pour augmenter la portabilité des prédictions du ratio graminées/légumineuses sur une large gamme de prairies et pour améliorer la prédiction au niveau spécifique. Sci., 8, 75-82. https://doi.org/10.4081/ijas.2009.75, Montes, J.M., Paul, C., Melchinger, A.E., 2007. G.R. Ser. L’AACC (« American Association of Cereal Chemists ») a approuvé des méthodes SPIR pour un nombre limité d’analyses, notamment la détermination de protéines et de lipides dans le soja (Méthode 39.20-01, AACC, 2009). Skickas inom 10-15 vardagar. 5th Int. 31 No 3 (2018): Volume 31 Numéro 3 : Dossier : Ressources alimentaires pour les animaux d'élevage 237-254, https://doi.org/10.20870/productions-animales.2018.31.2.2330, Spectrométrie dans le proche infrarouge, ressources alimentaires, composition chimique, valeur nutritive, méthode analytique, AACC, 2009. Par exemple : Development of near infrared reflectance spectroscopy calibrations to estimate legume content of multispecies legume-grass mixtures. Potential of solubility, enzymatic methods and NIRS to predict in situ rumen escape protein. endstream endobj 22 0 obj <> endobj 23 0 obj <>/ProcSet 42 0 R>>/Rotate 0/Type/Page>> endobj 24 0 obj <>stream La SPIR peut donc être utilisée pour des applications qualitatives et servir à discriminer des échantillons. Bioresource Technol., 100, 1711-1719. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2008.09.043, Lyons R.K., Stuth J.W., 1992. Food Chem., 54, 3186-3192. https://doi.org/10.1021/jf052398u. Inc., Hamilton (NZ), 314-318. https://doi.org/10.13140/2.1.1520.5121, Bastianelli D., Bonnal L., Juin H., Mignon-Grasteau S., Davrieux F., Carré B., 2010. Dixon R., Coates D., 2009. Near Infrared Spectrosc., 6, 145-151. https://doi.org/10.1255/jnirs.131. Meat Sci., 83, 175-186. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2009.04.016, Reeves J.B., 2001. Dans les deux cas l’analyse de la prédiction à partir des deux spectres permet de réfléchir sur le contenu en information des aliments et des fèces, et par conséquent sur l’origine des facteurs de variation de la digestibilité. Parmi les articles publiés, De Boever et al. Erreur liée à la précision des analyses de référence,variable selon les aliments et les laboratoires.Prédiction difficile pour les teneurs faibles. En effet, l’évaluation de la composition botanique peut classiquement être réalisée par : i) notation visuelle - mais cette méthode est peu précise et ii) pesée des différentes espèces après une séparation manuelle des espèces - mais cette méthode est très lourde à mettre en œuvre. Can. Français. (Eds.). Il a 30 ans d’expérience dans les applications de la spectroscopie proche infrarouge dans les domaines agronomiques et agro-industriels. De même, l’utilisation combinée à la SPIR d’autres méthodes permettant par exemple d’accéder à des informations plus physiques telle que la spectroscopie acoustique (Lomborg et al., 2009) ou à des informations liées à des composés volatiles tels que les nez électroniques (Masoero et al., 2007) que la SPIR seule a des difficultés à capter offrent des perspectives intéressantes pour le développement de la caractérisation des ressources alimentaires. Mais, le respect constant de ces conditions, outre leur lourdeur en termes de travail, implique que les échantillons scannés auraient subi un traitement différent de ceux qui sont analysés en référence. Quelle que soit la méthode, la prédiction de la composition massique en graminées et en légumineuses dans des prairies multi-spécifiques donne de bons résultats avec des erreurs de prédiction (SECV ou SEP) de 2 à 4 % MS. Ces résultats principalement obtenus avec des mélanges ne contenant qu’une espèce de légumineuse à l’exception de Locher et al. Feed Sci. Les spécificités du MIR en font une technique d’analyse complémentaire de la SPIR dans la caractérisation des ressources alimentaires. La digestibilité des fibres est plus difficile à prédire, avec des SECV de 3 % chez le lapin (Meineri et al., 2009), et jusqu’à 8 à 10 % chez le porc (Schiborra et al., 2015). La précision des étalonnages est cependant significativement plus faible qu’avec des échantillons secs sur des appareils de laboratoire, et on constate une erreur de prédiction généralement multipliée par un facteur de 1,3 à 3,0. Ce sont des appareils compacts très simples à utiliser et bénéficiant d’une maintenance ultra réduite. Le MicroNIR TM OnSite W est un spectromètre proche infrarouge (NIR) sans fil conçu par VIAVI qui permet :. Animal, 10, 771-778. https://doi.org/10.1017/S1751731115002621, Hellwing A.L.F., Lund P., Weisbjerg M.R., Oudshoorn F.W., Munksgaard L., Kristensen T., 2015. L’élément variable principal est la gamme spectrale sur laquelle nous allons travailler. L’affectation à une classe est alors immédiate, et peut prendre en compte des propriétés du produit qui ne seraient pas décrites par une analyse proximale classique. D’autres utilisations possibles de la SPIR comme la traçabilité ou la classification des aliments ainsi que la reconnaissance botanique des végétaux dans les prairies sont aussi décrites. Biotechnol., 8, 39. https://doi.org/10.1186/s40104-017-0171-7, Thuriès L., Bastianelli D., Davrieux F., Bonnal L., Oliver R., Pansu M., Feller C., 2005. 12th Int. La description des méthodes est donc toujours basée sur des critères statistiques, la rendant parfois ardue pour des non spécialistes. Pour ces raisons on préconise aujourd’hui de constituer des bases comprenant des échantillons pris dans des conditions de broyage, séchage, température un peu plus variables, ce qui permet ensuite de produire des étalonnages utilisables dans des conditions plus larges. Livest. SPIE Defense, Security, and Sensing, (International Society for Optics and Photonics), 8374, 837404-1-8374404-8. Digestibilité in vitro (pepsine-cellulase) de la MS (IVDMS,% de la MS). Les prairies permanentes et temporaires contiennent généralement de nombreuses espèces. 12th Ann. Option Méditerranéennes séries A, n°114. L’imagerie hyperspectrale permet également de classifier des échantillons de végétaux (prairie) selon l’origine botanique des plantes qui la composent (Dale et al., 2013). Feed Sci. Ingot Lab, the AUNIR calibration databases. (1965) ont été parmi les pionniers, en utilisant la technique pour des analyses sur … Sci., 140, 42-48. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2011.02.005, Andueza D., Picard F., Martin-Rosset W., Aufrère J., 2016. Prediction of the chemical composition of poultry excreta by near infrared spectroscopy. %PDF-1.3 %���� Le pilotage des systèmes d’élevage est de plus en plus complexe, autant pour des raisons économiques qu’environnementales et réglementaires. Ce type de dispositif peut soit permettre d’étudier la répartition spatiale d’une propriété (par exemple teneur en protéines dans un champ, ou au sein d’une feuille), soit permettre d’avoir une évaluation moyenne sur tout ou partie de l’échantillon. Utilisation de la spectroscopie proche infrarouge comme un outil PAT pour la quantifi-cation de substances en solution. Les rares étalonnages expérimentaux de prédiction de la valeur énergétique des aliments à partir des spectres des fèces montrent que ceux-ci contiennent une information non négligeable, avec des SECV de l’ordre de 50 kcal ED/kg chez le porc, avec une base assez restreinte (Bastianelli et al., 2015), et de l’ordre de 117 kcal EM/kg chez la volaille (Coulibaly et al., 2013) dans une base assez variée. De nombreuses études ont montré la capacité de la SPIR à doser directement certains de ces marqueurs dans les fèces tels que la lignine, les fibres indigestibles (I-NDF), les n-alcanes ou le polyéthylène glycol (Garnsworthy et Unal, 2004 ; Hellwing et al., 2015 ; Hassoun et al., 2016) en facilitant leur dosage chimique qui est souvent long, coûteux et laborieux. Les développements techniques actuels, et notamment la miniaturisation des spectromètres, permettent d’amener les instruments sur le terrain pour produire l’information au plus près de son utilisation. L’ordre de grandeur des erreurs de mesure par SPIR constatées dans nos laboratoires pour les principaux constituants est présenté dans le tableau 1. Van Kempen (1996) a comparé plusieurs stratégies pour la prédiction de la teneur en Acides Aminés digestibles (AAd) : soit d’après une valeur fixe (table d’alimentation), soit par régression sur la teneur en azote, soit directement par SPIR. “La spectroscopie proche infrarouge pour le contrôle de procédés Applications en Agroalimentaire et Pharmacie” (PAT – ProcessAnalyticaltechnilogy) 14 et 15 octobre 2019, Montpellier Agropolis, France The use of NIRS to measure metabolizable energy in poultry feed ingredients. h�bbd``b`*v@��#�`{$����� �� V �5�z"��'����20C�g � �J La spectroscopie dans le proche infrarouge ©Laboratoire d’alimentation animale du Cirad, 2007 La spectroscopie dans le proche infrarouge Qu’est ce que c’est ? Jetzt verfügbar bei AbeBooks.de - Versand nach gratis - ISBN: 9786131526534 - Taschenbuch - Editions Universitaires Europeennes EUE Mai 2014 - 2014 - Zustand: Neu - Neuware - Détermination de la qualité de la betterave sucrière par spectroscopie proche infrarouge et chimiométrie: Actuellement, l acétate de plomb est utilisé pour la détermination de la qualité de la betterave sucrière. Reproducibility and repeatability of forage in vivo digestibility and voluntary intake of permanent grassland forages in sheep. L’élément variable principal est la … Evaluation of botanical and chemical composition of sheep diet by using faecal near infrared spectroscopy. Can. 2012. dumas-00764264 AVERTISSEMENT. 2012. dumas-00764264 L'analyseur NIRS DS2500 Analyzer est la solution éprouvée et souple destinée aux analyses ... Ajouter au comparateur Retirer du comparateur. Figure 3. La SPIR, lorsqu’elle est utilisée comme un outil d’analyse est une méthode indirecte, nécessitant le développement d’étalonnages (ou « calibrations » selon un anglicisme fréquent). Fecal NIRS equations for predicting diet quality of free-ranging cattle. La valeur alimentaire est déterminée par les mesures des quantités ingérées et de la valeur nutritive incluant la digestibilité mesurée par des essais de bilans in vivo. En général, les modèles présentent des R2cal supérieurs à 0,90 (Andueza et al., 2016) et des SEC compris entre 1,6 et 2,3 % pour les fourrages tempérés. La prédiction des paramètres fermentaires des ensilages peut également être obtenue par analyse SPIR (Sinneave et al., 1994 ; Sørensen, 2004). AACC International, St. Paul, MN, U.S.A. https://doi.org/10.1094/AACCIntMethod-39-00.01, Andueza D., Picard F., Jestin M., Andrieu J., Baumont R., 2011a. h�b```"1�Z^�ʰ !GC�j���,ƅ0$0��@���0w6��bn��G -����% g�ڵ=� ����H � �!� Sciences pharmaceutiques. Il en est de même pour les acides gras (AG), qui peuvent être dosés en valeur absolue si leur teneur est liée à celle de la matière grasse ce qui est souvent le cas dans les matières premières. spectroscopie proche infrarouge en complément ou en remplacement des méthodes analytiques de référence pour améliorer le conseil de fumure. Sci., 43, 889-897. https://doi.org/10.2527/jas1976.434889x, Núñez-Sánchez N., Carrion D., Peña Blanco F., Domenech García V., Garzón Sigler A., Martínez-Marín A.L., 2016. La combinaison de différentes techniques permettra certainement à l’avenir d’améliorer la capacité de caractérisation des ressources alimentaires. Comme toute technique analytique, la SPIR nécessite de bonnes pratiques au laboratoire, basées sur des procédures rigoureuses et un contrôle continu des résultats produits. Les modèles obtenus ont des erreurs de prédiction très variables selon la nature des échantillons et la teneur en MM. Animal, 9, 781-786. https://doi.org/10.1017/S1751731114003097. Grassland Soc., 18, 104-111. https://doi.org/10.1111/j.1365-2494.1963.tb00335.xTran H.,Salgado P., Tillard E., Dardenne P., Nguyen T., Lecomte P., 2010. une analyse qualitative et quantitative sur le terrain pour le secteur agroalimentaire ; une identification des matières premières à réception pour les laboratoires pharmaceutiques. Prieto N., Roehe R., Lavín P., Batten G., Andrés S., 2009. Erreur plus faible dans les aliments et matières premières (0,3 - 0,6 %) que dans les fourrages(0,6 - 1,0 %). Technol., 148, 138-156. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2008.03.007, De la Roza B., Martinez A., Santos B., Gonzalez J., Gomez J., 1998. In: Almeida J.A., Tirapicos Nunes J. En 1980, il rentre au Centre Wallon de Recherches agronomiques (CRA-W) où il mène des recherches sur la spectroscopie proche infrarouge. dMS : digestibilité de la MS ; EMA : Énergie Métabolisable Apparente ; dAMI : Digestibilité de l’amidon ; dPROT : Digestibilité des protéines. Comme le spectre d’un produit est conditionné par l’ensemble des paramètres de composition chimique et des caractéristiques physiques de l’échantillon, il synthétise de manière unique celui-ci. Feed Sci. Rapport Scientifique de l’ONCFS, Office National de la Chasse et de la Faune Sauvage, Paris, France. Les applications sont potentiellement nombreuses, depuis la recherche jusqu’à l’industrie. La Rochelle, France, 10, 640-644. Il faudra attendre 1962 et les avancées de Karl Norris pour que la spectroscopie proche infrarouge, l’utilisation de ce fameux rayonnement, soit mis en œuvre pour des perspectives appliquées, en commençant par la mesure de la teneur en eau dans des échantillons de céréales. Dans le cas de larges bases d’échantillons comportant davantage de variabilité (en général plusieurs milliers d’échantillons), ou de mélanges (prairies multispécifiques par exemple), on peut employer des techniques de régression dites « locales » (Shenk et al., 1997), qui consistent à rechercher et sélectionner dans la base d’étalonnage un sous ensemble d’échantillons dont les spectres sont proches de l’échantillon à prédire, et de bâtir un modèle d’étalonnage temporaire avec ce sous ensemble spécifique. La teneur en Matière Sèche (MS) ou humidité, est un des premiers paramètres à avoir été mesuré par SPIR sur des grains (Norris et Hart, 1965). Anim. Predicting forage quality by near infrared reflectance spectroscopy. L’eau par contre a une forte capacité d’absorption à certaines plages de longueurs d’onde (par exemple autour de 1450 ou 1930 nm). L’investissement initial, constitué par l’achat et surtout l’étalonnage de l’appareil, est par contre important. Norris K.H., Hart J.R., 1965. en agriculture et agroalimentaire pour le contrôle qualité des. L’erreur de prédiction est généralement appelée SEC (« standard error of calibration ») pendant la phase d’étalonnage, et SEP (« standard error of prediction ») pendant la phase de validation estimée sur des échantillons nouveaux et indépendants. Spatial Inf. Near Infrared Spectrosc., 17, 1-31. https://doi.org/10.1255/jnirs.822, Dykes L., Hoffmann L. Jr., Portillo-Rodriguez O., Rooney W.L., Rooney L.W., 2014. Cependant, la rapidité d’acquisition, le côté compact et léger des spectromètres miniatures ainsi que la versatilité d’utilisation en font des outils intéressants et complémentaires des spectromètres de laboratoire. aux applications de la spectroscopie infrarouge à diverses industries agroalimentaires (céréales, alimentation animale, lait et produits laitiers, viandes et produits carnés). - Peu onéreuse : le coût marginal d’une analyse est extrêmement faible. En pratique, plusieurs études ont présenté des résultats avec des succès contrastés (Clark et al., 1987 ; Ward et al., 2011). Ces techniques permettent par exemple le dosage de minéraux tels que le calcium ou le phosphore, ou encore le dosage des tannins dans les ressources fourragères. Des mesures de laboratoire moins onéreuses ont été développées pour estimer la dMO. Le logiciel pour l'analyse des spectres, ainsi que d’autres outils liés au spectromètre, comme les sondes à fibre optique et les équations de prédiction prédéveloppées peuvent constituer un coût additionnel important. Symp. Pour autant les principes en sont simples : décrire la qualité de la relation entre les valeurs prédites et les données de référence. Dans les aliments complets, certains fourrages et les matières premières, d’autres paramètres analytiques peuvent être prédits : l’amidon, les matières grasses ou les sucres totaux sont par exemple mesurés efficacement par SPIR (Aufrère et al., 1996). Feed Sci. Les techniques spectroscopiques d’absorption moléculaire sont très répandues dans les méthodes d’analyses des ressources alimentaires. Cependant, ces techniques restent trop longues à mettre en œuvre pour un objectif d’estimation « immédiate » de la valeur nutritive des aliments. Leurs utilisations ne sera pas détaillée ici. Spectroscopie proche infrarouge pour l'industrie agroalimentaire pour 58,16 €. Fatty acids analysis of Iberian pig fat by near infrared spectroscopy (NIRS). J. 49-52. Les principales méthodes pour l’étalonnage sont : i) l’utilisation de mélanges réalisés a posteriori à partir de fourrages issus de prairies mono-spécifiques ; ii) l’utilisation de mélanges réels à partir de fourrages issus de prairies multi-spécifiques dont les échantillons ont été triés manuellement pour peser chaque espèce puis mélangés à nouveau dans les proportions de la prairie ; iii) l’utilisation de « mélanges virtuels » créés en combinant les spectres obtenus sur des fourrages mono-spécifiques ; iv) l’utilisation de « mélanges artificiels-réels » à partir de fourrages issus de prairies multi-spécifiques dont les échantillons ont été triés manuellement puis mélangés à nouveau dans des proportions variables. CIHEAM, Zaragoza, Espagne. A fecal near-infrared reflectance spectroscopy-aided methodology to determine goat dietary composition in a Mediterranean shrubland. Prediction of total phenols, condensed tannins, and 3-deoxyanthocyanidins in sorghum grain using near-infrared (NIR) spectroscopy. Pays : La molécule d’eau a en effet une forte capacité d’absorption dans l’infrarouge, ce qui permet en théorie sa quantification précise. Direct spectrometric determination of moisture content of grain and seeds, In: Proc. Pour la dégradabilité de la MO, les valeurs de SEC rapportées sont comprises entre 2 et 3 %, avec des R²cal supérieurs à 0,90 (De la Roza et al., 1998 ; Foskolos et al., 2015) tandis que pour la dégradabilité de la MAT les R²cal sont parfois peu élevés (0,65 chez Waters et Givens, 1992), mais la plupart des auteurs reportent des valeurs de R²cal supérieures à 0,90 pour cette détermination (De Boever et al., 1998 ; De la Roza et al., 1998). Cependant, le passage d’une approche où l’on amène l’échantillon au spectromètre dans le laboratoire à une approche où l’on amène le spectromètre à l’échantillon n’est intéressante que si la réduction de la taille de l’appareil ne compromet pas la performance du spectromètre (O’Brien et al., 2012). L’origine des bandes proche infrarouge est l’absorption de la lumière proche infrarouge par des liaisons de molécules organiques. Polyethylene glycol marker measured with NIRS gives a reliable estimate of the rangeland intake of grazing sheep. J. On présente parfois les ajustements sous forme de coefficients de détermination (R², donc R²cal pour l’étalonnage et R²val pour la validation) car c’est une valeur plus parlante pour le public. Ventes de semences fourragères en mélange: quelles compositions et quelles tendances observe-t-on?, in: Adaptation des prairies semées au changement climatique (actes colloque Climagie Metaprogramme ACCAF). La diversité spécifique dans le fourrage : conséquences sur la valeur alimentaire. Spectrosc., 70, 1321-1327. https://doi.org/10.1177/0003702816654056, Andueza D., Picard F., Dozias D., Aufrère J., 2017. Vol 4, Reinhold Publishing, New York, USA, 19-25. Cozannet P., Lessire M., Gady C., Metayer J.P., Primot Y., Skiba F., Noblet J., 2010. Technol., 28, 115-128. https://doi.org/10.1016/0377-8401(90)90074-I, Bastianelli D., Fermet-Quinet E., Davrieux F., Hervouet C., Bonnal L., 2007. Viandes et produits carnés, H.S., recueil des 13èmes JSMTV (Journées des Sciences du Muscle et Technologies des Viandes), 19 et 20 octobre 2010, Clermont-Ferrand, 69-70. Une caractéristique importante de la mesure des quantités ingérées des ruminants qui conditionne très largement la précision des résultats obtenus par la SPIR est la variabilité de la mesure entre animaux consommant le même fourrage. Cependant, avec l’augmentation de la capacité de traitement des ordinateurs, le passage en routine de ces outils ne pose aujourd’hui plus de problèmes et ils sont utilisés dans des domaines tels que l’industrie pharmaceutique. Bien que la teneur en humidité reste un aspect important à déterminer, l'eau, de par sa forte capacité d’absorption, masque considérablement l'information recueillie par la SPIR quand des échantillons frais sont utilisés. Erreur plus élevée dans des bases hétérogènes (par exemple prairies multi spécifiques et mélanges de fourrages). Des modèles de discrimination ou d'authentification permettent également, sur la base du spectre, d’affecter un échantillon à une catégorie. Mediterranean Sub-Network of the FAO-CIHEAM Int. La dernière limite pratique est celle de la réalisation d’un échantillonnage représentatif de la ressource, difficile dans le cas du pâturage. The use of near-infrared reflectance spectroscopy to predict species composition of forage mixtures. Si la prédiction de la digestibilité des nutriments dans l’aliment complet est difficile, dans le cas d’ingrédients (céréales, sons, tourteaux…) au contraire il peut y avoir des prédictions plus précises car certains facteurs de variation particuliers (chimiques ou physiques) peuvent exister et avoir une trace spectrale importante. Cette 2e édition, revue et augmentée, conserve la structure à l'origine de son succès, autour de six parties successivement consacrées : J. Bien que la SPIR soit basée sur la réponse des liaisons chimiques, les spectres peuvent parfois être mis en relation avec des propriétés plus complexes des échantillons, grâce aux relations entre ces propriétés et des caractéristiques chimiques (ou physico-chimiques) des échantillons. La difficulté d’obtention de bases de données avec un nombre de références suffisant pour cet objectif est due à la faible proportion d’études qui réalisent la digestibilité in vivo par rapport aux nombreuses études qui caractérisent plus simplement les fourrages avec d’autres mesures comme celle de la composition chimique. Cependant ces mesures très lourdes et coûteuses ne peuvent être réalisées que sur un nombre limité d’aliments. J. Agric. Ceci peut être expliqué par une composition différente des plantes selon qu’elles sont cultivées pures ou en mélange. Int. 43 0 obj <>stream Symp. (1962) et Massie et al. Baumont R., Aufrère J., Niderkorn V., Andueza D., Surault F., Peccatte J.R., Delaby L., Pelletier P., 2008. La relativement mauvaise prédiction des paramètres de digestibilité par le spectre des aliments montre en effet que la digestibilité réellement observée est très liée à l’interaction de l’aliment avec l’animal. spectromètre infrarouge mIRoGun 4.0. Aufrère J., Graviou D., Demarquilly C., Perez J.M., Andrieu J., 1996. Evaluation of green forage intake and digestibility in ruminants using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS): Developing a global calibration.
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