En général on considère que l’étalonnage doit être fait sur un groupe homogène d’échantillons de même nature : une seule espèce végétale ou un seul type d’aliments par exemple. (1965) ont été parmi les pionniers, en utilisant la technique pour des analyses sur … Bouvarel I., Fournis Y., de Tonnac A., Mika A., Couty M., Bonnal L., Juin H., Métayer J.P., Vilariño M., Bastianelli D., 2015. Depuis les années 1970 de nombreux travaux ont été menés pour essayer d’utiliser la SPIR comme méthode d’estimation de la digestibilité in vivo. Tableau 1. 12th Int. Dev. Crop Sci., 56, 3361-3366. https://doi.org/10.2135/cropsci2016.04.0232, Kneebone D.G., Dryden G.M., 2015. La SPIR nécessite des bases d’étalonnage comportant de très nombreux échantillons (des centaines, voire des milliers d’échantillons), afin que chaque nouvel échantillon puisse être prédit à l’aide d’échantillons semblables - que ce soit dans le cadre de bases spécifiques ou de bases très larges utilisées en prédiction « Local ». Le pilotage des systèmes d’élevage est de plus en plus complexe, autant pour des raisons économiques qu’environnementales et réglementaires. J. Anim. En outre la présence d’eau dans l’échantillon analysé n’est pas problématique. Symp. https://doi.org/10.3382/ps.2010-00833, Cozzolino D., 2014. INRA Éditions, Paris, France. Can. Direct spectrometric determination of moisture content of grain and seeds, In: Proc. On peut imaginer créer des bases d’étalonnage mixtes contenant d’une part des mesures in vivo, et d’autre part des valeurs calculées d’après des équations basées sur des méthodes analytiques classiques, comme cela a été suggéré par Yegani et Korver (2012). Cette miniaturisation accompagne le souhait des utilisateurs de développer des applications de terrain passant d’une utilisation plutôt en recherche ou analyse de routine à une utilisation directe au champ (figure 3). Comparison of methods for estimating herbage intake in grazing dairy cows. Option Méditerranéennes séries A, n°114. Avec des appareils de même marque et plages de longueurs d’onde, si un système de correction interne n’a pas été mis en place, cette opération est assez simple à réaliser avec un échange d’échantillons standards passés sur les deux spectromètres. J. Anim. Le logiciel de routine permet le transfert direct de calibrations MLR développées sur des Cette technique, initialement assez lourde en équipement, devient maintenant plus accessible grâce à des matériels plus légers et moins onéreux. L’élément variable principal est la gamme spectrale sur laquelle nous allons travailler. The use of near infrared analysis for In Situ studies. Sci., Savoy, IL., USA, 647-694. (2011b). 601-647. Dans ce cas les étalonnages sont une mise en relation linéaire statistique entre les spectres et l’information à prédire (analyses, propriétés qualitatives). Le transfert de modèles de prédiction SPIR développés sur un spectromètre donné à un autre appareil doit faire l'objet de travaux plus approfondis. Sci. 2, Jarrige R. (Ed). Field Crop Res., 84, 45-56. https://doi.org/10.1016/S0378-4290(03)00140-0, Święch E., 2017. Actuellement, l'utilisation d’appareils portables SPIR permet d'évaluer, avec une fiabilité raisonnable et directement sur le terrain, les principaux paramètres de qualité nutritionnelle des aliments (humidité, protéines brutes, fibres, digestibilité de la matière sèche…). Calibration strategies for prediction of amino acid content of poultry feeds. Coleman S.W., Lippke H., Gill M., 1999. Des sociétés privées (par exemple (AUNIR, 2018) avec 350 000 échantillons en 2018) commercialisent des étalonnages « clé en main » ou des services de prédiction à distance par l’envoi de spectres dans une base centralisée. spectromètre proche infrarouge VisioNIR. L’erreur de prédiction de l’ADL est encore plus faible en valeur absolue, mais très variable en fonction de la nature des échantillons et de leur teneur en lignine puisque dans des échantillons à faible teneur l’erreur relative peut devenir très élevée. Assez rapidement l’application aux fourrages a été développée (Norris et al., 1976), mais le coût des appareils, la limitation des outils informatiques associés, l’absence de bases d’étalonnage suffisantes ont longtemps limité l’extension de l’outil. Soil Biol. Investigation of a local calibration procedure for near infrared instruments. 1979, le premier appareil proche infrarouge est installé dans le laboratoire de Libramont. Longueur d'onde: 300 nm - 1 100 nm. La spectroscopie proche infrarouge à modulation de fréquence est [...] une technique non-invasive qui utilise, de manière sinusoïdale, la lumière proche infrarouge avec modulation d'intensité pour interroger quantitativement à la fois les propriétés d'absorption et de dispersion du tissu. NIR technology: Can we measure amino acid digestibility and energy values? La spectrométrie dans le proche infrarouge (SPIR, ou NIRS en anglais) est une technique analytique basée sur l’absorption de la lumière par la matière organique des échantillons. Les méthodes classiques d’analyse au laboratoire sont assez lourdes à mettre en place et leur coût - de l’ordre d’une centaine d’euro par échantillon pour une caractérisation complète - ne permet pas une analyse fréquente des ressources. Notre technologie peut être utilisée dans l’agroalimentaire, ... Notre technologie fonctionne avec tout type de détecteur mais nous avons une spécialité sur la spectroscopie proche-infrarouge qui permet l’analyse moléculaire de tout type de matière organique. Une limite importante au développement d’étalonnages de la valeur nutritive des aliments est la nécessité de bases de données très importantes contenant des valeurs in vivo. Comme pour l’estimation de la composition chimique des ressources, la SPIR est un outil rapide et facile à utiliser pour prédire à moindre coût la composition chimique des fèces. L’absorption de la lumière est donc liée à la quantité de liaisons chimiques dans l’échantillon et à leurs interactions – donc in fine à la composition chimique. Evaluation de l’utilisation de la spectroscopie dans le proche infrarouge (SPIR) pour l’estimation de l’évolution de la qualité du régime alimentaire du mouflon. J. Si la détermination des quantités ingérées est simple en station expérimentale avec des aliments distribués à l’auge, elle est néanmoins assez longue à réaliser, et devient très compliquée pour des mesures au pâturage ce qui a amené plusieurs auteurs à essayer d’utiliser la SPIR pour essayer de l’estimer rapidement (Decruyenaere et al., 2009 ; Landau et al., 2006 ; Kneebone et Dryden, 2015). Animal, 10, 192-202. https://doi.org/10.1017/S175173111500169X, Li J., Li Q., Li D., Chen Y., Wang X., Yang W., Zhang L., 2016. Celle-ci peut donc être estimée par la simple mesure de l’absorption de lumière infrarouge. Grassl. Exemple de spectromètre miniature sur tablette, MicroNIR™ 2200 de la marque JDSU. Analyseurs proche infrarouge & RAMAN. La lumière interagit avec l'échantillon et le détecteur mesure son facteur de transmission et son absorbance. Dans le cas de bases importantes (plusieurs milliers d’échantillons), les prédictions peuvent se faire par des techniques d’étalonnages « Local » (voir encadré 3) : pour un échantillon à prédire, une routine sélectionne un certain nombre d’échantillons dont les spectres sont proches et établit un étalonnage sur ces voisins : on retrouve alors une prédiction basée sur une base d’étalonnage très homogène, mais choisis sur des critères spectraux et non descriptifs. L’erreur de prédiction (SEP) sur le NDF est de l’ordre de 1,50 % de la MS (Andueza et al., 2016) mais peut être plus élevée dans des bases d’étalonnage très hétérogènes (plusieurs espèces végétales ou mélanges ; par exemple Thuriès et al., 2005). Network Res. 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. La combinaison des informations issues des aliments et des fientes améliore la prévision par SPIR de la digestibilité chez le poulet. endstream endobj startxref J. Agric. Lors du retour de l’état excité à l’état fondamental des espèces chimiques, certaines d’entre elles vont être capable d’émettre des photons fluorescents. Cette approche a été implémentée chez de nombreux fabricants d’aliments, essentiellement pour l’Énergie Métabolisable (EM) chez la volaille, mais les résultats ne sont généralement pas publiés. Affiliation : Accédez à votre secteur d’application en un instant Au-delà de l’analyse directe de la composition et de la valeur nutritive des aliments, la SPIR peut être utilisée de manière indirecte pour le suivi de l’alimentation au travers d’analyses fécales, qui témoignent non seulement de la qualité potentielle d’une ressource, mais aussi de l’utilisation réelle qu’en a fait un animal donné dans des conditions données. Cependant, en pratique, le nombre d’échantillons disponibles pour certaines catégories est parfois insuffisant pour développer un étalonnage spécifique, et certains échantillons peuvent être intermédiaires entre plusieurs catégories, comme c’est le cas pour des prairies naturelles ou multispécifiques. La première approche est de transformer les catégories en variables quantitatives : le premier exemple ci-dessous concernera ainsi la prédiction des proportions de catégories de plantes dans un couvert. Fecal NIRS equations for predicting diet quality of free-ranging cattle. Feed Sci. Par exemple : Digestibilité in vitro (pepsine-cellulase) de la MS (IVDMS,% de la MS). Ward A., Nielsen A.L., Møller H., 2011. C’est notamment le cas au niveau de l’alimentation qui doit être raisonnée très précisément en termes qualitatifs et quantitatifs. Functional classification by NIRS of plant parts selected by sheep on a shrubby rangeland. Range Manag., 45, 238-244. https://doi.org/10.2307/4002970. Ces appareils embarqués permettent d’estimer de manière instantanée différents composants dont la teneur en eau, en protéines, en huile, en glucosinolates, en fibres (Sinnaeve et al., 2004 ; Montes et al., 2007). J. Sci. J. Agric. Agron. L’investissement initial, constitué par l’achat et surtout l’étalonnage de l’appareil, est par contre important. En pratique, plusieurs études ont présenté des résultats avec des succès contrastés (Clark et al., 1987 ; Ward et al., 2011). Feed Sci. Ital. PDF | On Mar 12, 2021, Benoît Jaillais and others published La spectroscopie proche infrarouge dans … L’élément variable principal est la … Prediction of the organic matter digestibility of grass silage. Method 39-20.01. J. Anim. La mise en œuvre est par ailleurs plus simple puisqu'elle n’implique pas l’analyse au laboratoire de l’azote ou d’autres prédicteurs. Food Chem., 54, 8501-8509. https://doi.org/10.1021/jf061054g. Intell. J. Anim. Res., 59, 251-263. https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2005.05.009, Landau S., Glasser T., Dvash L., 2006. Determination of dry matter and crude protein contents of undried forages by near-infrared reflectance spectroscopy. P�>�����*��=HT}�*����Wz�� 8���TG�:�����^�5�Z�i^ڕ8䝮������O*�+x:�"xQ���c�g�D���ϓ;H��rG���j��Io B$. La Rochelle, France, 10, 640-644. Ceci tend à prouver que le spectre de l’aliment contient peu d’informations sur la manière dont celui-ci va être digéré. Pays : Ingestion et digestion. C’est une des applications les plus courantes de la SPIR sur les aliments et fourrages. 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. Cependant ces études ont été réalisées sur des jeux de données assez restreint et la méthode ne peut actuellement pas être considérée comme validée (Święch, 2017). La spectroscopie proche infrarouge dans l'agroalimentaire. $EQI #�-8)������^�ZK���!��������R� Au-delà de ces mesures directes sur l’aliment, la SPIR peut être appliquée sur les fèces afin de caractériser l’alimentation d’animaux sur parcours. 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). Cependant Andueza et al. En ce qui concerne les quantités ingérées, quand on compare les résultats obtenus à partir des spectres des fourrages (Andueza et al., 2011a) et ceux obtenus à partir des spectres des fèces (Andueza et al., 2017), on observe des résultats similaires avec un léger avantage pour les fèces quand les modèles SPIR sont basés sur de larges bases de données ou en appliquant la méthode « Local ». Depuis, de nombreux travaux ont été réalisés en utilisant la SPIR fécale chez différentes espèces, essentiellement chez les ruminants domestiques et sauvages, mais également plus récemment chez les monogastriques. Pour d’autres paramètres moins sensibles au séchage (par exemple l’acide lactique) la prédiction peut être faite sur les échantillons séchés (Sørensen, 2004). Ils représentent des outils d’aide à la décision directement sur le terrain et dans les exploitations pour améliorer la qualité du rationnement et la gestion rationnelle des pâturages en temps réel. Near Infrared Spectrosc., 6, 145-151. https://doi.org/10.1255/jnirs.131. 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. Les composés présents en trop faible quantité peuvent plus difficilement être mesurés avec une précision suffisante pour être utile en routine. 31 No 3 (2018): Volume 31 Numéro 3 : Dossier : Ressources alimentaires pour les animaux d'élevage, Vol. h�b```"1�Z^�ʰ !GC�j���,ƅ0$0��@���0w6��bn��G -����% g�ڵ=� ����H � �!� J. C’est une méthode analytique rapide, fiable et économique pour connaître la composition chimique des aliments et matières premières. Étalonnage par espèce animale.Dépend de la stratégie d'étalonnage utilisée. Cependant dans ce cas les résultats doivent être considérés avec précaution car la valeur énergétique variait essentiellement par la teneur en matière grasse des aliments, celle-ci étant très bien prédite par SPIR. Communications orales. Selon le système optique de la caméra, l’échantillon peut être de taille différente (du microscope à la parcelle). �M�a.o�Z�&ƕ�9˛�S�ΡJ��0���L�$k�J����ķyG'��NRTy��Q�j)��\��pk�2���ٲe`[��R�T#��/W�C$�)re�����S*c Use of LOCAL algorithm with near infrared spectroscopy in forage resources for grazing systems in Colombia, J. Aufrère J., Graviou D., Demarquilly C., Perez J.M., Andrieu J., 1996. L’utilisation de marqueurs internes ou externes est souvent mise en place pour faciliter cette estimation car leur utilisation permet d’éviter la collecte totale de fèces. Near-Infrared Methods – Guidelines for model Development and Maintenance. J. Les résultats sont prometteurs, dans la mesure où les catégories obtenues regroupent des PxP ayant des caractéristiques voisines, tout en étant parfois éloignées en termes de botanique ou de phénologie. Avicole et Palmipèdes à Foie Gras, 26-28 mars 2013. - Non destructive : l’échantillon peut être récupéré après l’analyse, sans avoir subi d’altération. La lumière interagit avec l'échantillon et le détecteur mesure son facteur de transmission et son absorbance. Selon Andueza et al., (2011a) l’erreur de la mesure des quantités ingérées de la matière sèche pour un fourrage offert à six animaux peut atteindre 5,35 g/kg PV0,75. Pays : Baumont R. (Ed). La spectroscopie infrarouge et ses applications analytiques présente de manière exhaustive tous les aspects de la spectroscopie infrarouge appliquée à l'analyse des produits alimentaires, en étudiant dans un même cadre le proche et le moyen infrarouge. On peut donc tenter de raisonner le comportement alimentaire des animaux sur la base de complémentarités ou de substitutions entre les différentes catégories obtenues, et donc d’établir une caractérisation du milieu de manière simplifiée permettant sa gestion ou l’identification des complémentations alimentaires à envisager. J. (2005) ont classifié des farines de poisson sur la base des espèces qui avaient servi à les produire. Il ressort que les meilleurs résultats de prédiction sont obtenus en intégrant dans la base d’étalonnage des échantillons issus de cette dernière stratégie. Application of near infrared reflectance spectroscopy to predict meat and meat products quality: A review. Auckland, New Zealand, 9th-15th April 2005. La technologie proche infrarouge (Nir) est aujourd’hui bien établie et largement utilisée dans l’agroalimentaire et chez les fabricants d’aliments. Estimation of dry-matter intake and digestibility in group-fed dairy cows using near infrared reflectance spectroscopy. La SPIR peut donc être utilisée pour des applications qualitatives et servir à discriminer des échantillons. Leurs utilisations ne sera pas détaillée ici. 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. Les fèces sont constituées de résidus d’aliments, de tissus cellulaires des plantes et de composants d’origine microbienne et animale qui sont le produit de la dégradation et de la synthèse des processus digestifs ainsi que des produits d’origine endogène (Demarquilly et al., 1995). Enfin, les méthodes de discrimination spectrales peuvent servir à identifier des particules dans des images d’aliments obtenues en microscopie PIR afin de détecter des contaminants comme des farines animales ou la mélamine (cf. Appraisal of ingestion and digestibility in growing rabbits using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) of feeds and faeces. 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. Cette contamination assez courante dans les échantillons de fourrages et/ou de fèces modifie les résultats de composition chimique, mais aussi les valeurs d’absorption spectrale. Faecal near-IR spectroscopy to determine the nutritional value of diets consumed by beef cattle in east Mediterranean rangelands. Ceci peut conduire au final à des estimations peu précises de la valeur nutritive. Dans la plupart des cas les performances de la SPIR sont au moins égales – et souvent supérieures – à celles des autres méthodes. Dossier, INRA Prod. Van Kempen, 1996. Introduction. Polyethylene glycol marker measured with NIRS gives a reliable estimate of the rangeland intake of grazing sheep. Erreur généralement plus faible que pour l’ADF(- 15 % en moyenne). A l’heure actuelle, la SPIR est utilisée en routine dans l’industrie de l’alimentation animale pour la qualification des lots d’aliments et de matières premières et le pilotage des unités de production. Holroyd, R.M.W. 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. Cette approche ne peut évidemment être utilisée que lorsque l’on a accès à des échantillons représentatifs de l’aliment. Ceci peut poser des problèmes pour l’agrégation des données et la fiabilité des bases si elles ne sont pas produites par un opérateur unique. Matières azotées totales (MAT, % de la MS). La prédiction de la cellulose brute, qui reste parfois utilisée, est équivalente à celle de l’ADF (voire un peu plus précise) ces deux déterminations couvrant à peu près les mêmes constituants biochimiques. Anim. Poult. Pris: 719 kr. Prediction of fatty acid profiles in cow, ewe, and goat milk by mid-infrared spectrometry. Étalonnage difficile car la teneur en humiditépeut varier dans l’échantillon. Proc. 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. Etude de la dynamique des populations d'ongulés en zone tropicale: contribution du modèle d'une population exploitée d'impalas (Aepyceros melampus). L’étalonnage doit être réalisé pour chacun des produits et chacune des composantes chimiques que l’on souhaite prédire par la suite. Cas particulier des prédictions « locales ». Le SECV est seulement de 1,2 % chez le porc (Bastianelli et al., 2015), sur une base de données ne variant que par les animaux et non l’aliment : la SPIR fécale détecte donc apparemment mieux les variations dues à l’animal que celles dues à l’aliment. C’est le démarrage de l’expertise du CRA-W en matière de spectrométrie dans le proche infrarouge. Livest. Feed Sci. 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). spectromètre infrarouge mIRoGun 4.0. 4 CIRAD, UMR SELMET, 110 Antsirabe, Madagascar Les premières applications concernaient la composition chimique des fourrages, mais il est également possible de développer des étalonnages pour une estimation de la valeur nutritive et de l’ingestion. Figure 2. En particulier, la mesure de traits caractéristiques de réponse de la plante face à un stress hydrique. Aufrère J., Demarquilly C., 1989. La SPIR s’est tout d’abord très largement diffusée dans le monde de l’agro-alimentaire. Noté /5: Achetez Spectroscopie proche infrarouge pour l'industrie agroalimentaire: Détermination de la qualité de la betterave sucrière par spectroscopie proche infrarouge et chimiométrie de Roggo, Yves: ISBN: 9786131526534 sur amazon.fr, des millions de livres livrés chez vous en 1 jour Technol., 222, 1-6. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2016.09.010. Comme toute technique analytique, la SPIR nécessite de bonnes pratiques au laboratoire, basées sur des procédures rigoureuses et un contrôle continu des résultats produits. Anim., 31, 237-254. Near-infrared reflectance spectroscopy enables the fast and accurate prediction of the essential amino acid contents in soy, rapeseed meal, sunflower meal, peas, fishmeal, meat meal products, and poultry meal. Ces échantillons sont également très hétérogènes (feuilles, tiges, graines...). 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. (2010) sur les drêches. Association Française pour la Production Fourragère, Nice, France. Livest. L’imagerie reste une technique assez lourde, par le poids des images générées (une seule image de 1000 × 1000 pixels sur 256 longueurs d’onde contient 256 millions de valeurs d’absorbance), et par la complexité des traitements informatiques et statistiques nécessaires. Cela produit un rayonnement électromagnétique dans le proche infrarouge, qui stimule les vibrations moléculaires. Conf. Technol., 62, 77-90. https://doi.org/10.1016/S0377-8401(96)00995-9, AUNIR, 2018. Talanta, 116, 149-154. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2013.05.006, De Alencar Figueiredo L.F., Davrieux F., Fliedel G., Rami J.F., Chantereau J., Deu M., Courtois B., Mestres C., 2006. Direct and indirect means of predicting forage quality through near infrared spectroscopy. J. Cozannet P., Lessire M., Gady C., Metayer J.P., Primot Y., Skiba F., Noblet J., 2010. 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. D’autres techniques spectroscopiques alternatives ou complémentaires à la SPIR comme la spectroscopie dans le moyen infrarouge, la spectroscopie Raman ou l’imagerie hyperspectrale permettront d’autres conditions de mesures et d’autres applications. La combinaison de différentes techniques permettra certainement à l’avenir d’améliorer la capacité de caractérisation des ressources alimentaires. Anim Sci., 79, 327-334. https://doi.org/10.1017/S1357729800090184, Glasser T., Landau S., Ungar E.D., Perevolotsky A., Dvash L., Muklada H., Kababya D., Walker J.W., 2008. Sci., 86, 1345-1356. https://doi.org/10.2527/jas.2006-817, Hassoun P., Bastianelli D., Foulquié D., Bonnal L., Bocquier F., 2016. La spectroscopie ultraviolet-visible ou spectrométrie ultraviolet-visible est une technique de spectroscopie mettant en jeu les photons dont les longueurs d’onde sont dans le domaine de l’ultraviolet (100 nm – 400 nm), du visible (400 nm – 750 nm) ou du proche infrarouge (750 nm – 1 400 nm). Jarrige R., Ruckebusch Y., Demarquilly C., Farce M.H., Journet M. (Eds). Dans une première approche, la SPIR peut permettre de simplifier la partie analytique des essais en prévoyant la composition chimique des résidus de sachets (MO, MAT et/ou NDF) ce qui présente un intérêt pour les équipes de recherche (Berzaghi et al., 1997). L’imprécision est attribuée aux possibles interactions entre différents composés chimiques pour chaque fourrage qui influencent la digestibilité in vivo (Demarquilly et al., 1995) et au fait que la base de données utilisée par ces auteurs a été obtenue entre les années 1970 et les années 2010. L’ordre de grandeur des erreurs de mesure par SPIR constatées dans nos laboratoires pour les principaux constituants est présenté dans le tableau 1. XVI Int. Feed Sci. Sinnaeve G., Herman J.L., Baeten V., Sadaoui Y., Frankinet M., Dardenne P., 2004. Near Infrared Spectrosc., Online first 8/12/2017. 40 ans après les premiers travaux de Karl Norris, le précurseur, la spectrométrie proche infrarouge (SPIR ) ou Near infrared (NIR) est utilisée comme référence pour les transactions commerciales (céréales) et en analyse de routine (céréales, café...), en mesure en ligne (beurre, fruits), … Cette classification peut se faire d’après la composition chimique mais, outre l’étape supplémentaire que cela demande, la description de la composition est limitée à un nombre réduit d’analyses, alors que les plantes de parcours ont des caractéristiques (composés secondaires, structure...) qui échappent à l’analyse proximale. La première partie de l'étude concerne la faisabilité du dosage du saccharose par SPIR. Nitrogen degradability of fresh herbage: Effect of maturity and growth type, and prediction from chemical composition and by near infrared reflectance spectroscopy. Pour des mesures dans le proche infrarouge jusqu'à 1,7 µm, Avantes propose une nouvelle série de configurations de spectromètres non refroidis. spectromètre infrarouge. Plusieurs auteurs ont proposé d’établir des équations de prédiction par SPIR de la composition botanique dans des mélanges plus ou moins complexes (Coleman et al., 1985 ; Locher et al., 2005 ; Cougnon et al., 2014 ; Karayilanli et al., 2016). Netherl. L’imagerie spectroscopique proche infrarouge fonctionnelle, aussi appelée la spectroscopie proche infrarouge ou imagerie optique (« Near-InfraRed Spectroscopy » ou NIRS) est une technique non invasive d’imagerie fonctionnelle qui mesure de manière indirecte l’activité du cerveau au moyen de capteurs optiques placés sur le cuir chevelu. Aux États-Unis des laboratoires commerciaux proposent en routine l’estimation de la valeur des rations des ruminants par l’analyse de leurs fèces (« Nutritional Balance System », GANLAB, 2018). Ces erreurs sont proches de l’erreur de la mesure de référence (1,5 % pour l’erreur type de répétabilité intra station) rapportée par Andueza et al. La SPIR a également été utilisée pour évaluer la valeur alimentaire des ressources chez les monogastriques. Avec cette technique on bâtit autant de modèles d’étalonnages qu’il y a d’échantillons à prédire. En 1980, il rentre au Centre Wallon de Recherches agronomiques (CRA-W) où il mène des recherches sur la spectroscopie proche infrarouge. Prediction of Fermentation Parameters in Grass and Corn Silage by Near Infrared Spectroscopy. Plus récemment, Andueza et al., (2011a), ont essayé de prédire la dMO des fourrages verts tempérés à partir d’une grande base de données (plus de 1 000 données de neuf types de fourrages) en utilisant différentes stratégies d’étalonnage : par espèces, par famille (graminées ou légumineuses), un modèle global pour la totalité des fourrages verts ou un modèle local qui prendrait en compte les possibles relations non linéaires entre l’information spectrale et les données de dMO. (2011a) sur des fourrages tempérés montrent que la principale source d’erreur des modèles SPIR est l’erreur de détermination in vivo. Variable selon l’hétérogénéité de la base. Predicting forage quality by near infrared reflectance spectroscopy. 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. La quantification dans des aliments complets est plus complexe puisqu’il n’y a a priori pas de lien entre AG et teneur en lipides. Utilisation de la spectroscopie proche infrarouge comme un outil PAT pour la quantification de substances en solution Laura Fatela To cite this version: Laura Fatela. Use of near-infrared reflectance spectroscopy for the rapid determination of the digestible energy and metabolizable energy content of corn fed to growing pigs. L'analyseur NIRS DS2500 Analyzer est la solution éprouvée et souple destinée aux analyses ... Ajouter au comparateur Retirer du comparateur.
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