Fait partie de [OMA109]

2014 - 843 p.

The main fatty acids of bulk milks can be predicted with rapid farm surveys

Coppa M., Ferlay A., Chassaing C., Agabriel C., Glasser F., Chilliard Y., Borreani G., Barcarolo R., Baars T., Kusche D., Harstad O.M., Verbic J., Golecky J., Martín B.

This study aimed to predict the cow milk fatty acid (FA) composition using farming practices described through on-farm surveys. The FA composition of 1248 bulk milk samples and the related farming practices came from 20 experiments conducted in 10 different European countries. Samples derived from farms located between 44°N to 60°N altitude, and from sea level to 2000 m altitude. The prediction equations of milk FA composition were considered good (R2 > 0.50) for C16:0, saturated FA (SFA), poly-unsaturated FA (PUFA), and odd-chain FA (OCFA), and very good (R2 ≥ 0.60) for C18:1t11, CLAc9t11, total trans-FA, C18:3n-3, n-6/n-3 ratio, and branched-chain FA (BCFA). The main predictors were variables describing diet composition and altitude, whereas animal-related factors (i.e. lactation stage, breed, milk yield, proportion of primiparous cows in the herd) were not significant in any of the models. The predictor having the highest effect in almost all FA models was the proportion of fresh herbage in cow diet. However, when models were calculated using only samples derived from conserved forage-based diets, good predictions were also obtained for OCFA, BCFA, C18:1t10 and C18:3n-3 (R2 ≥ 0.46, 0.54, 0.52, and 0.70, respectively). These prediction models could be a valuable tool to help farmers to improve the nutritional quality of the milk they produce.

L’objectif de ce travail était de prédire la composition en acides gras (AG) du lait en utilisant des données de condition de production collectées par des enquêtes rapides en ferme. La composition en AG de 1248 laits de tank et leurs conditions de production associées provenaient de 20 expérimentations réalisées dans 10 pays européens. Les échantillons ont été collectés dans des fermes localisées entre 44°N et 60°N de latitude et entre zéro et 2000 m d’altitude. Les équations de prédiction des AG du lait ont été considérées comme bonnes (R2 > 0,50) pour le C16:0, les AG saturés (AGS), les AG polyinsaturés (AGPI), et les AG à chaine impaire (OCFA), et comme très bonnes (R2 ≥ 0,60) pour le C18:1t11, CLAc9t11, les AGtrans totaux, le C18:3n-3, le ratio n-6/n-3, et les AG à chaine ramifiée (BCFA). Les principaux prédicteurs étaient des variables décrivant l’alimentation des troupeaux et l’altitude. En revanche, les facteurs liés à l’animal (tels que stade de lactation, race, production de lait, proportion de primipares dans le troupeau) n’étaient pas significatifs dans les modèles. Dans presque tous les modèles, c’est la proportion d’herbe fraîche dans la ration qui était le meilleur prédicteur des AG du lait. Dans une sous-population d’échantillons de lait issus de troupeaux alimentés seulement avec des fourrages conservés, de bonnes prédictions ont également été obtenues pour les OCFA, BCFA, C18:1t10 et pour le C18:3n-3 (R2 ≥ 0,46, 0,54, 0,52, et 0,70, respectivement). Ces modèles de prédiction obtenus à l’échelle de l’exploitation pourront être utilisés par les éleveurs pour améliorer la qualité nutritionnelle de leur lait.

Mots-clés    

ACIDE GRAS, LAIT, MODELE, PRODUCTION

Citer cet article    

Coppa M., Ferlay A., Chassaing C., Agabriel C., Glasser F., Chilliard Y., Borreani G., Barcarolo R., Baars T., Kusche D., Harstad O.M., Verbic J., Golecky J., Martín B. The main fatty acids of bulk milks can be predicted with rapid farm surveys. In : Baumont R. (ed.), Carrère P. (ed.), Jouven M. (ed.), Lombardi G. (ed.), López-Francos A. (ed.), Martin B. (ed.), Peeters A. (ed.), Porqueddu C. (ed.). Forage resources and ecosystem services provided by Mountain and Mediterranean grasslands and rangelands. Zaragoza : CIHEAM / INRA / FAO / VetAgro Sup Clermont-Ferrand / Montpellier SupAgro, 2014. p. 283-287. (Options Méditerranéennes : Série A. Séminaires Méditerranéens; n. 109). Joint Meeting of the "Mountain Pastures, Mediterranean Forage Resources (FAO/ESCORENA-CIHEAM) and Mountain Cheese" Network, 2014/06/24-26, Clermont-Ferrand (France). http://om.ciheam.org/om/pdf/a109/00007725.pdf