FR 2972259 A1 20120907 FR 1151737 A 20110303 DEMANDE DE BREVET D'INVENTION Al 54 METHODE DE DETERMINATION DE LA QUANTITE D'AU MOINS CERTAINS ACIDES GRAS CONTENUS DANS DIFFERENTES MATIERES BIOLOGIQUES D'UN MEME ANIMAL ELEVE POUR SA PRODUCTION DE VIANDE. 57 La presente invention concerne une methode de de-termination de la quantite d'au moins certains acides gras contenus dans differentes matieres biologiques d'un meme animal eleve pour sa production de viande, a partir d'une base de donnees. Cette methode permet aussi bien de determiner la quantite d'acides gras ' majeurs » que ' mineurs mais aussi la quantite en acides gras d'une autre matiere biologique du meme animal. 22 Date de depot : 03.03.11. 30 priorite : 43 Date demise a la disposition du public de la demande : 07.09.12 Bulletin 12/36. Liste des documents cites dans le rapport de recherche preliminaire : Se reporter a la fin du present fascicule 60 References a d'autres documents nationaux apparentes : 71 Demandeur(s) : VALOREX Societe par actions simpliflee- FR. 72 Inventeur(s) : CHESNEAU GUILLAUME et WEILL PIERRE. Titulaire(s) : VALOREX Societe par actions simplifiee. 74 Mandataire(s) : CABINET REGIMBEAU. INSTITUT NATIONAL DE LA PROPRIETE INDUSTRIELLE L'invention concerne une methode de determination de la quantite de certains acides gras contenus dans differentes matieres biologiques d'un meme animal eleve pour sa production de viande La teneur en matiere grasse (ou lipide) de chacun des produits que nous consommons fait partie des informations courantes figurant sur les etiquettes des conditionnements des aliments. Ces lipides sont depuis longtemps rejetes en raison de leur 10 forte contribution energetique dans les regimes, les acides gras satures en tete. Depuis une dizaine d'annee les scientifiques multiplient les preuves de ne pas rejeter les acides gras. Pour les nutritionnistes, it n'y a pas de bons et de mauvais acides gras dans les regimes de I'homme, mais 15 seulement des acides gras en exces ou en deficit provoquant de nombreux desequilibres physiologiques, qui contribuent a la genese de nombreuses maladies dites « de civilisation » (maladie cardiovasculaire, diabete, obesite etc... ) Tous les guides nutritionnels s'accordent desormais a 20 recommander : a. une hausse de la consommation d'acide oleique (C18:1 n-9), b. une hausse de la consommation d'omega 3 sous forme d'acide alpha-linolenique (C18:3n-3), d'EPA (C20:5 n-3) et de DHA (C22:6 n-3), c. une limitation de la consommation d'acide palmitique d. une limitation de la consommation d'acide linoleique e. une diminution du rapport C18:2n-6/C18:3n-3. 30 Ces dix dernieres annees ont ete riches en etudes cherchant a optimiser la composition nutritionnelle des acides gras des produits consommes par I'homme pour ameliorer sa sante, en suivant ces recommandations. Ainsi, les modes de production des animaux et la 35 composition en acides gras de leurs lipides sont passes au crible et des methodes de determination des acides gras se sont developpees. 25 (C16:0), (C18:2n-6), Pour ce qui concerne les animaux, leur alimentation joue un role majeur (superieur a la genetique et autres facteurs d'elevage) dans la determination de la composition en acides gras de leurs produits. Ainsi, pour ameliorer le profil d'acides gras d'une viande, d'un lait, d'un ceuf, i1 convient de bien choisir les matieres premieres constitutives de la ration alimentaire. Chez ('animal monogastrique, le profil lipidique de la viande est le reflet direct de son alimentation. Chez le ruminant, ce lien existe aussi mais est « brouille » par la fonction de bio hydrogenation du rumen, ce qui rend la correlation plus delicate et tributaire des interactions digestives au sein du rumen. Et au-dela de I'interet de connaitre la composition en acides gras des produits consommes par I'homme pour la sante de ce dernier, it est egalement tres interessant de tenir compte de la composition en acides gras des matieres biologiques constitutives des animaux pour caracteriser Ia sante de ces animaux. En effet, par la reconnaissance de certains acides gras ou ratio d'acides gras en des quantites connues, it est tout a fait possible de porter un diagnostic sur les desequilibres nutritionnels d'une ration alimentaire et, par voie de consequence, sur les desordres metaboliques encourus sur le moyen et le long terme. Ainsi, les acides gras C18 :2 n-6 et C18 :3 n-3 ne peuvent avoir qu'une origine exogene (c'est-a-dire alimentaire), car aucun animal ne peut les synthetiser. Ces acides gras indispensables sont aussi dits essentiels car ils sont des vecteurs tres importants de I'equilibre des systemes hormonal, immunitaire, inflammatoire etc... et leurs derives oxygenes sont le plus souvent antagonistes, ce qui a amene les nutritionnistes a recommander un ratio C18 :2 n-6 / C18 :3 n-3 pour mieux equilibrer les grandes fonctions metaboliques des organismes, qu'il s'agisse de I'homme ou des animaux. C'est pourquoi it devient interessant de controler sur ('animal vivant, via ('analyse de son sang, de sa peau, de ses poils ou tout autre tissu biologique, I'equilibre de ce ratio (par exemple) lequel est fatalement correle a I'equilibre de ce ratio dans la ration alimentaire qui n'est, quant a lui, pas toujours connu. Ceci est vrai pour des acides gras exclusivement d'origine exogene, mais peut tout a fait I'etre pour des acides gras d'origine endogene (ou mixte), puisque leur synthese est modulee par de nombreux equilibres d'une ration alimentaire : apports en energie (sous forme de sucres, d'amidon, de lipides ou de glucides complexes), en proteine, en fibres, en mineraux, en vitamines. En fonction du niveau energetique d'une ration dependra le niveau de synthese et de lipolyse des acides gras du tissu adipeux, et donc le profil en acides gras de celui-ci sera modifie. A la difference des huiles vegetales, qui contiennent une vingtaine d'acides gras majeurs differents, les matieres grasses animales, 10 particulierement issues de ruminants, sont composees d'un tres grand nombre d'acides gras differents. On connait pres de 400 acides gras differents. Les proportions relatives de ces acides gras sont extremement variables en fonction de nombreux parametres : la race, I'individu, la saison, rage, et surtout 15 ('alimentation. Les acides gras sont classiquement regroupes en families dont voici une liste illustree de quelques exemples d'acides gras : a. Les acides gras satures a chaine courte (C4:0, C6:0, C8:0, 20 C10:0) ; b. Les acides gras satures a chaine moyenne : acide laurique (C12:0) et acide myristique (C14:0); c. Les acides gras satures a chaine longue : acide palmitique (C16 :0) et acide stearique (C18:0) ; d. Les acides gras monoinsatures cis ou trans : acide oleique (C18:1 cis9), acide vaccenique (C18:1 transl 1); e. Les acides gras conjugues : acide rumenique (C18:2cis9 trans11); f. Les acides gras impairs ramifies ; g. Les acides gras polyinsatures de la famille Omega 3 : acide alpha-linolenique (C18:3n-3), acide eicosapentaenoique (C20:5n-3), acide docosahexaenoique (C22:6n-3); h. des acides gras polyinsatures de la famille Omega 6 : acide linoleique (C18:2n-6), acide arachidonique (C20:4 n-6). 25 30 35 La grande variete et la grande dispersion de composition des acides gras des produits animaux, d'une part, et ('importance quantitative de la consommation de matieres grasses animales issues des viandes et produits derives de leur production, d'autre part, rendent tres importants ('evaluation de la qualite nutritionnelle des lipides des produits d'animaux eleves pour la production de viande. Les filieres d'elevage s'orientent donc vers une amelioration de la qualite nutritionnelle des lipides des viandes et produits derives de leur production. Quant aux elevages en tant que tels, ils recherchent des outils de diagnostic de I'equilibre des rations alimentaires distribuees aux animaux pour optimiser la rentabilite economique de leur production par des meilleures performances et une meilleure sante des animaux. Compte tenu de ce double engouement visant le producteur et le consommateur, it semble donc tout a fait interessant de pouvoir evaluer de fawn rapide, fiable et a moindre cout, la composition des lipides des viandes et produits derives de leur production sur ('animal mort, ainsi que celle des matieres biologiques accessibles sur ('animal vivant (par analyse directe ou par prelevement) afin de predire, c'est a dire prevoir, le profit d'acides gras obtenu dans les viandes et produits derives. En effet, par la connaissance anticipee de la composition du sang, de la peau et du poil a quelques heures, jours ou mois de I'abattage de ('animal, pour une ration alimentaire donnee, it est envisageable de predire la qualite des lipides des viandes et produits derives de leur production, dans le cadre d'une alimentation stable dans le temps. Ainsi, par exemple, si la quantite d'Omega 3 diagnostiquee dans la viande par ('analyse du poil est insuffisante pour repondre a un objectif qualitatif selon un cahier de charges, alors un conseil de changement de la ration de ('animal peut titre envisage afin d'atteindre le but recherche Ainsi, la presente invention se rapporte a une methode de determination de la quantite d'au moins certains acides gras contenus dans differentes matieres biologiques d'un meme animal eleve pour sa production de viande, a partir d'une base de donnees dans laquelle on a determine prealablement, pour une matiere de reference provenant du meme type d'animal, les compositions ou profils en acides gras, determinees par chromatographie en phase gazeuse, puis mesure et enregistre les spectres d'absorption Infrarouge ou de diffusion Raman correspondants, methode comprenant les etapes suivantes : a/ on determine, par un modele mathematique, pour cette matiere de reference, une equation de calibration correspondant a la determination, par une methode spectroscopique, d'un acide gras ou d'une somme d'acides gras ; b/ on valide I'emploi de ladite equation de calibration de I'etape precedente, en vue de son utilisation avec de nouveaux echantillons a analyser, des Tors que pour une serie d'echantillons dits « de validation D, de meme nature que la matiere biologique de reference, le coefficient de correlation r2 entre la teneur en ('acide gras considers ou la somme d'acides gras obtenue par chromatographie en phase gazeuse et par spectroscopie, est au moins egal a 0.7 ; c/ on soumet un nouvel echantillon a analyser, de meme nature que la matiere de reference, au rayonnement lumineux pour en obtenir le spectre d'absorption, et on utilise ('equation de calibration precedemment validee pour en deduire le profil, c'est a dire la teneur en acides gras dits « majeurs D, a savoir ceux qui presentent un coefficient de correlation r2 au moins egal a 0.7 , caracterise par le fait qu'il comprend egalement au moins ('une des etapes suivantes : d/ on determine le profil, c'est a dire la teneur en acides gras dits « mineurs D, c'est a dire tous ceux dont le coefficient r2 est inferieur a 0.7, a partir du profil en acides gras « majeurs » tel que determine a I'etape precedente, au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation r2 au moins superieur au coefficient de correlation r2 determine entre les valeurs en acides gras dits « mineurs D, mesure par spectroscopie et les valeurs obtenues par chromatographie en phase gazeuse ou au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation au moins egal a 0.7, obtenu avec la methode de chromatographie en phase gazeuse ; e/ on determine la teneur en acides gras d'au moins une autre matiere du meme animal, a partir des profils obtenus aux etapes c/ et/ou d/, au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation au moins egal a 0.7, obtenu avec la methode de chromatographie en phase gazeuse. Preferentiellement, aux etapes b/, c/, d/ et el, r2 est au moins egal a 0.8, preferentiellement au moins egal a 0.9. Par ailleurs, selon d'autres caracteristiques avantageuses et non limitatives : - ladite matiere biologique est liquide ; - ladite matiere biologique est du sang ; - ladite matiere biologique est solide ; - ladite matiere biologique est choisi parmi les poils, les ecailles, les plumes, la peau, le gras, la viande, les abats ; - ledit animal est choisi dans le groupe constitue des bovins, des ovins, de la volaille, des pores, des lapins et des poissons. D'autres caracteristiques et avantages de la presente invention apparaitront a la lecture de la description qui va suivre. 15 I - Modele de determination de la composition en acides qras des lipides des viandes et produits derives de leur production a. Introduction 20 La determination du profil en acides gras des lipides des produits s'effectue aujourd'hui par la methode de reference : la chromatographie en phase gazeuse (CPG). Elle permet de separer des melanges gazeux par suite d'equilibre entre une phase gazeuse mobile et 25 une phase stationnaire. Chronologiquement, la methode repose sur : 1 - une etape d'extraction de la matiere grasse, 2 - une preparation des esters methyliques d'acides gras, 3 - une analyse par chromatographie en phase 30 gazeuse de ces esters methyliques d'acides gras. Toutefois, cette methode est lente (une a trois semaines selon les laboratoires) et onereuse (100 a 200E ('analyse environ). Elle est un frein considerable pour les acteurs des filieres animales qui voudraient multiplier leur recherche, leur developpement produit ou encore exercer un 35 controle de la qualite des viandes obtenues ou de I'equilibre d'une ration alimentaire. 10 C'est ainsi qu'on a songe a une methode tout aussi interessante sur le plan de la fiabilite mais beaucoup plus rapide et moins onereuse : ('analyse par spectroscopie infrarouge ou raman, couplee a des equations de prediction. La methode proposee reside en 3 etapes : Les deux premieres etapes consistent a obtenir un profil d'acides gras de fawn rapide, fiable et le plus complet possible pour un tissu donne d'un meme animal. La troisieme etape permet d'obtenir un profil d'acide gras de fawn rapide, fiable et le plus complet possible pour de nombreux tissus du meme animal, et potentiellement a des temps differents, des lors que la ration alimentaire n'a pas change. b. Description de la methode Etape 1 : Determination partielle de la composition lipidique (a partir des acides gras majeurs, presents en plus grande quantite) - d'un ou plusieurs tissus maigre (viande) ou gras (gras de 20 couverture, gras intermusculaires) d'un animal eleve puis abattu pour sa production de viande (porc, bovin, ovin, volaille, lapin, poisson etc...) - d'un ou plusieurs tissus (peau, poil...) ou matieres biologiques (sang, urine, feces, lait...) d'un animal en croissance ou en engraissement. 25 par la methode d'analyse rapide et eventuellement non invasive de spectroscopie, infrarouge ou Raman, a partir des equipements de mesure disponibles sur le marche ou bien ceux a creer pour chacune des applications specifiques qu'il pourrait titre necessaire de realiser (par exemple sur la ligne d'abattage des pores, des bceufs, des volailles etc... ou 30 sur leur epiderme) pour gagner en praticite, en robustesse, en cout, en reactivite... Apres la constitution d'une base de donnees importante et representative d'echantillons pour lesquels d'une part, on a determine la composition du profil d'acides gras par la methode de reference (CPG) et 35 d'autre part, on a obtenu des spectres d'absorption lumineuse a partir d'un equipement de mesure adapte (mais evolutif), et obtenu une calibration15 Infrarouge ou Raman pour chaque acide gras considers par la methode de reference. Chaque calibration est caracterisee par un degre de fiabilite. Plus les acides gras ou families d'acides gras (ex : acides gras satures) sont presents en grande quantite (acides gras majeurs ; par exemple, acide palmitique, acide oleique, acide stearique etc...) plus cette fiabilite sera forte. En revanche pour obtenir rapidement par spectroscopie et de fawn fiable des acides gras en petite quantite (acides gras dits mineurs ; par exemple, I'acide a-Iinolenique, omega 3), dans le but d'obtenir un profil d'acides gras complet, une deuxieme etape est necessaire. Etape 2 : Determination des acides gras mineurs par equation de prediction mathematiques. Les acides gras d'un meme tissu sont parfois tres bien correles entre eux. Ainsi, a partir des acides gras majeurs obtenus par spectroscopie, Infrarouge ou Raman, i1 est possible de calculer par equation de prediction (Iineaire ou non), la quantite d'acides gras dits mineurs, presents en petite quantite. Des lors que cette seconde methode d'evaluation par calcul offre une meilleure fiabilite de resultat que la premiere, elle merite d'etre utilisee. Une autre evaluation d'acides gras insuffisamment bien predits directement par spectroscopie, Infrarouge ou Raman, peut egalement titre obtenue par equation de prediction mathematique en lien avec d'autres constituants que les acides gras (eau, matieres grasses, proteines, collagene, sel, etc.) des lors qu'une correlation etroite aura permis d'etablir une equation de prediction fiable. Compte tenu du nombre et de la variabilite de composition des tissus sur un meme animal, une troisieme etape est envisageable pour obtenir rapidement la composition en acides gras des differentes tissus, eventuellement avec un decalage dans le temps si la ration alimentaire de ('animal reste stable.35 Etape 3 : Determination de la composition en acides gras de differents tissus d'un meme animal, ou de plusieurs animaux d'un meme lot de production homogene a partir de la connaissance du profil d'acides gras (selon les stapes 1 et/ou 2) d'au moins un tissu du meme animal ou d'un animal du meme lot. En effet, en etablissant des correlations fortes de composition en acides gras entre differents tissus permettant des predictions fiables, it devient possible de connaitre la teneur en un acide gras d'un tissu (ex : muscle maigre) par connaissance de ce meme acide gras dans un autre tissu (gras de couverture). De la meme maniere, pour des productions tres homogenes et standardisees avec peu de variabilite de composition en acides gras d'un animal a I'autre (cas des animaux eleves au sein d'un meme elevage et recevant la meme alimentation jusqu'au meme age), it est possible de predire la teneur en un acide gras d'un tissu d'un animal a partir de la teneur en ce meme acide gras d'un tissu d'un autre animal du meme lot. Enfin, iI est egalement possible de connaitre par anticipation la composition d'un tissu (ex : viande) en un acide gras donne a un instant t (ex : abattage) , a partir de la connaissance de la composition en un autre tissu (ex : sang) a un instant t-h (en heure), t-j (en jour) ou t-s (en semaine), a partir du moment ou ('animal regoit une ration alimentaire stable. Ainsi, par ('utilisation de methodes d'analyses rapides de determination des acides gras des produits, combinee a ('application d'equations de prediction entre acides gras (ou encore a partir d'autres constituants que les acides gras mais bien predit par spectroscopie et bien correle a ('acide gras considers), ou aussi entre pieces a un temps donne (gras de couverture, gras intermusculaires, muscles varies) ou entre temps decales (sang, poil, peau), ou encore entre animaux d'un lot homogene de production, ou enfin entre le debut et la fin d'un procede de cuisson ou autre transformation, il devient possible : - d'acceder facilement a des informations nutritionnelles importantes a savoir les taux d'acides satures, mono-insatures, polyinsatures, palmitique (C16:0), oleique (C18:1 n-9), linoleique (C18:2 n-6), alpha-linolenique (C18:3n-3), linoleiques conjugues (CLA) etc... pour chacun des produits alimentaires a considerer, o - d'instaurer un systeme de paiement des produits (lait, beurre, fromage, viande, jambon, charcuterie, ceuf etc...) selon leur qualite nutritionnelle en acides gras, et ainsi dynamiser la mise en marche de produits de qualite, - de controler rapidement et efficacement les produits d'animaux eleves pour leur viande et ameliorer ainsi la constitution de cahier des charges avec obligation de resultats et plan de controle analytique des produits entre les producteurs, abatteurs, transformateurs et distributeurs, - d'accelerer le processus d'acquisition des connaissances par la multiplication possible de ('etude des facteurs d'amelioration de la qualite, - de renforcer la creation de filieres pour la promotion de produits de qualite nutritionnelle superieure. - d'ameliorer I'equilibre de la ration des animaux, la sante des animaux et la rentabilite economique des systemes de production des animaux. 20 II - Exemples pratiques Etape 1 : Determination partielle du profil en acides qras par spectroscopie (exemple de I'infrarouge). 25 Cette etape vise a identifier les acides gras predictibles de maniere fiable et robuste par mesure infrarouge. Cette etape necessite le developpement de calibration sur ('ensemble des acides gras mesures par CPG. Les meilleures calibrations par acides gras seront ensuite retenues et definiront la liste des acides gras predictibles de maniere fiables par mesure 30 infrarouge. Cette illustration repose sur des donnees acquises sur des cotes de porc par un appareil aux caracteristiques suivantes : - le mode d'acquisition des spectres utilise a ete la 35 transmission (le spectre Infrarouge traverse I'echantillon). - la gamme spectrale utilisee s'etend de 780 a 2500nm. 10 15 Dans cette illustration, le developpement des modeles mathematiques pour la determination des calibrations a ete realise a ('aide du logiciel "Unscrambler". La methodologie decrite ci-dessous est transposable a ('ensemble des tissus et des appareils spectroscopiques a considerer. a) Acquisition des spectres infrarouge et des analyses de 10 reference (profils en acides gras) L'acquisition des mesures spectrales a ete realisee sur 70 echantillons broyes de cotes de pores, lesquels ont regu une alimentation differenciee sur la teneur en C18 :3 n-3. En parallele de ces mesures, les profils en acides gras de ces memes echantillons de tissus ayant servis pour ('acquisition des profils spectraux ont ete determines par Chromatographie en Phase Gazeuse (methode de reference). b) Construction de la base de donnees. Une base de donnees regroupant pour chaque echantillon les valeurs de chaque point composant son spectre IR ainsi que son profil en acides gras a ete constituee, comme illustre ci-dessous Structure de la base de donnees permettant la recherche par methode statistique de relations entre profil spectral obtenu par IR et profil en acides gras obtenu par CPG. Longueur d'onde Profils en acides gras N° echantillon Regime 400 402 404 n C10:0 C12:0 C18:3 n-3 ... C24:1 1 A 2 A 3 B 4 B n n 15 20 25 30 c/ Construction des calibrations A partir de cette base de donnees, differentes methodes statistiques sont utilisees afin d'identifier les acides gras qui sont predictibles de fawn fiable et precise, a partir du spectre infrarouge. 10 Dans cette illustration, ('ensemble des spectres est standardise par la methode MSC (Multiplicative Scatter Correction). Cette transformation permet de limiter la dispersion des spectres les uns par rapport aux autres. D'autres pretraitements mathematiques du signal infrarouge peuvent titre utilises. Le choix du pre-traitement (derive premiere, 15 derivee seconde, MSC,...) peut impacter sensiblement sur la qualite de la calibration. II est donc necessaire par I'intermediaire de logiciels dedies de choisir le pre-traitement mathematique optimal. Pour chaque point du spectre I.R., un coefficient de regression 20 pour chaque acide gras est calcule par la methode de la Regression des Moindres Carres Partiels (PLS1). Chaque point du spectre IR est multiplie par le coefficient de regression correspondant. La somme de ces produits correspond alors a la valeur predite de I'acide gras considers en fonction du spectre infrarouge. 25 d) Validation interne revaluation du modele est realisee par la methode dite de validation croisee » (cross-validation). 30 Dans cette methode, le jeu de donnees des echantillons servant a la calibration est divise en n sous-ensemble. La calibration est realisee avec les n-1 sous ensembles, le dernier sous-ensemble servant comme jeu de donnees pour la validation. Le processus est repete autant de fois qu'il y a de sous-ensemble. Cette methode permet de valider le 35 modele et de tester la capacite predictive du modele.5 e)Evaluation de la qualite de la calibration revaluation de la qualite des predictions est effectuee a partir du coefficient de correlation de la regression (R2) et de I'erreur quadratique 5 moyenne de la prediction (RMSEP). Le Tableau 1 suivant synthetise les criteres de qualite necessaire a ('evaluation de la qualite du modele de prediction. II est ainsi possible de definir de maniere fiable ('ensemble des acides gras presents 10 dans le tableau ci-dessous. Seuls les rapport n-6/n-3 semblent, a ce stade de ('etude, potentiellement difficile a predire. Cependant une base de donnees plus large, avec une bonne representativite des modes de production, peut titre constituee pour verifier ces niveaux de fiabilite. Tableau 1: Criteres de qualite des predictions obtenues sur les cotes de porc sur une liste restreinte d'acides gras, et a partir d'une base de donnees encore limitee. Nb spectres dans la Teneurs Teneurs base de donnees Min. Max. RMSEP F AGS 138 33,7 46,7 0,63 c AGMI 134 40,2 49,1 0,88 AGPIn-6 146 6,4 15,7 0,98 AGPIn-3 136 1,2 4,8 0,35 C16 :0 140 20,7 27,4 0,46 ALA (C18:3n-3) 133 1 3,8 0,29 7 LA (C18 :2n-6) 144 5,8 14,4 0,85 n-6/n-3 138 2,2 5,9 0,53 4 AGS/n-3 136 7,9 22,2 1,63 AGS = acides gras satures ; AGMI = acides gras monoinsatures ; AGPI = acides gras polyinsatures RMSEP = erreur quadratique moyenne de la prediction f) Validation externe La robustesse, c'est-a-dire la validite des equations (ou du modele de prediction) determinees precedemment est ensuite testee en utilisant des echantillons n'ayant pas servi au developpement de la calibration. II s'agit de determiner la difference entre les valeurs predites par le modele sur ces echantillons et les valeurs reelles de I'acide gras considers et mesures par CPG. Plus I'ecart est faible, meilleure est la robustesse du modele. Cette etape ne peut titre effectuee qu'avec des calibrations deja developpees a partir d'une base de donnees suffisamment fournie et representative des pratiques du terrain. q) Conclusion Au terme de cette premiere etape, it est possible de lister les acides gras qu'il est possible de quantifier de maniere fiable, precise et robuste a partir d'une mesure infrarouge d'un type d'echantillon, de tissu ou de viande. Dans le cas de la cote de porc, les acides gras pouvant titre listes comme etant mesurables par une acquisition du spectre infrarouge de I'echantillon, c'est-a-dire pour lesquels le coefficient de correlation est superieur a 0,7 preferentiellement 0,8, sont : la somme des acides gras satures, et mono-insatures, le C16 :0, la somme des omega 6 et des omega 3, le C18 :2 n-6 et le C18 :3 n-3. Cette liste n'est pas exhaustive et pourra titre modifiees (en addition ou en soustraction d'acides gras) au fur et a mesure de I'incrementation de nouvelles donnees qui permettraient d'etendre la base de donnees pour obtenir une meilleure representativite de la production consideree. Pour les autres acides gras non previsibles par infrarouge, c'est a dire ceux dont le coefficient de correlation ne depasse par 0,7, ou preferentiellement 0,8, it est possible de determiner leurs teneurs a partir 15 d'etude statistique de correlation et de prediction avec les acides gras prealablement determines par infrarouge. ETAPE 2: Determination des acides qras mineurs par 5 equation de prediction mathematiques au sein d'un meme tissu. II s'agit dans cette etape, a partir de la base de donnees ayant servi a constituer les calibrations spectroscopiques et/ou d'une base de donnees idealement representative de la production consideree, de mettre 10 en evidence des correlations statistiques et d'etablir des equations de prediction des acides gras non mesurables par spectroscopie par les teneurs des acides gras mesurables par spectroscopie. Les resultats presentes dans les tableaux 2 a 5 sont obtenus 15 sur des cotes de porc. Les tableaux 2 et 3 presentent respectivement les correlations et les predictions entre acides gras exprimes en % des acides gras totaux, les tableaux 4 et 5, entre acides gras exprimes en mg pour 100g de tissu. A titre d'exemple : Si la methode spectroscopique permet de determiner les AGMI mais pas le C18 :1 n-9, alors, si la correlation entre AGMI et C18 :1 n-9 est hautement significative (probabilite P D'une maniere plus elaboree, it est egalement envisageable 30 de predire un acide gras par une equation a plusieurs inconnues. Par exemple, it est tout a fait possible de determiner la somme des acides gras omega 3 a longues chaines (AGPI LC n-3), c'est-a-dire ceux dont le nombre de carbone est superieur a 18, par ('equation suivante : AGPI LC n-3 = AGPI n-3 - C18 :3 n-3 20 25 35 Les resultats presentes dans les tableaux 6 a 9 sont obtenus sur des muscles de bovins. Les tableaux 6 et 7 presentent respectivement les correlations et les predictions entre acides gras exprimes en % des acides gras totaux, les tableaux 8 et 9, entre des acides gras exprimes en mg pour 100g de produit. D'autres tableaux pourraient ainsi etre constitues pour d'autres tissus, et d'autres especes animales. Par ailleurs, si la methode spectroscopique permet de determiner certains acides gras (ou famille d'acide gras) d'un tissu donne, mais ne permet pas determiner ces memes acides gras sur d'autres tissus du meme animal (qui par exemple, en contiennent moins en valeur absolue), la methode propose une 3eme etape. ETAPE 3 : Prediction des teneurs en acides qras de differents tissus a partir du profil en acides qras d'un seul tissu. 20 Comme precedemment, i1 s'agit a cette etape d'utiliser des equations issues des meilleures correlations permettant de determiner un acides gras donne (ou famille d'acide gras) d'un ou plusieurs tissus a partir de sa teneur dans un autre tissu, a ('issue de I'etape 1 ou de I'etape 2. En utilisant des bases de donnees constituees des profils en 25 acides gras (determines par CPG) de differents tissus d'un meme animal, des correlations entre tissus pour chaque acides gras ont ete realisees. Les resultats presentes dans les tableaux 10 et 11 sont obtenus sur le C18 :3 n-3 de differents tissus respectivement du porc et du bovin. 30 A titre d'exemple, a ('issue de I'etape 1 : Si le C18:3 n-3 est determine par spectroscopie sur la bardiere du porc, alors it est possible de determiner le C18 :3 du semimembraneux (SM) du porc par ('equation suivante : % C18 :3 SM = 0.49 x 35 %C18 :3 Bardiere + 0.11 15 Si le C16 :0 est determine par spectroscopie sur le long dorsal du jeune bovin, alors it est possible de determiner le C16 :0 de la bavette du jeune bovin par ('equation suivante : % C16 :0 Bavette = 4.59 + 0.82 x C16 Long dorsal Et de rajouter eventuellement la notion de temps : Si le C18 :3 n-3 est determine par spectroscopie sur le plasma du porc au jour J, alors it est possible de determiner le C18 :3 de la cOte de porc a I'abattage (J+30) a condition d'une alimentation inchangee, par ('equation suivante : 0/0 C18 :3 cOte porc = 0.58 x %C18 :3 Plasma + 0.36 A titre d'exemple a ('issue de I'etape 2 : Si le C16 :0 du long dorsal du jeune bovin est determine par 15 spectroscopie en % des AG totaux, alors it est possible : a) de determiner le C18 :3 n-3 du long dorsal par ('equation suivante : C18 :3 long dorsal = 3.25 - 0.1 x C16 :0 long dorsal b) de determiner le C18 :3 n-3 de la bavette par ('equation 20 suivante : C18 :3 bavette = 0.22 + 0.62 x C18 :3 long dorsal Grace a la methode de determination proposee, it est possible 25 de connaitre rapidement la qualite nutritionnelle des lipides des viandes, et tout produit derive de sa production, pour toutes especes animales, des lors que des equations de prediction fiables viennent completer ('analyse spectroscopique realisee sur au moins un tissu de ('animal, mort (gras de couverture, gras interne, inter- ou intra-musculaire...) ou vivant (sang, peau, 30 poil...), et dont les acides gras qui viendraient a titre predits par equation le seraient plus precisement que par spectroscopie. 10 Tableau 2: Exemple de matrice de correlation (r2) inter-acides gras (en % des acides gras totaux) obtenue sur la cote de pore (n=107) En italique, les relations significatives au seuil de 0.001%. C18:3n-3 AGS AGM AGPI n-6 n-3 C16:0 C16:1n-7 C18:1n-9c C18:2n-6c C20:4n-6 C20:5n-3 C22:5n-3 C22:6r 8:3n-3 r2=1.00 r2=0.24 r2=0.54 r=0.62 r2=0.05 r2=0.94 r2=0.45 r2=0.46 r2=0.52 r=0.08 r2=0.01 r2=0.24 r2=0.60 r2=0.0 ;S r=0.24 r2=1.00 r2=0.07 r2=0.49 r2=0.05 r2=0.33 r2=0. 70 r2=0.11 r2=0.11 r2=0.00 r2=0.15 r2=0.35 r2=0.26 r2=0.1 ,M r2=0.54 r2=0.07 r2=1.00 r2=0. 77 r2=0.04 r2=0.61 r2=0.35 r2=0.35 r2=0.89 r2=0.00 r2=0.06 r2=0.29 r2=0.40 r2=0.6 API r2=0.62 r2=0.49 r2=0. 77 r2=1.00 r~0.07 r2=0. 75 r2=0. 73 r2=0.36 r2=0. 76 r2=0.00 r2=0.14 r2=0.48 r2=0.52 r2=0.1 i r2=0.05 r2=0.05 r2=0.04 r2=0.07 r2=1.00 r2=0.04 r2=0.00 r2=0.08 r2=0.01 r2=0.82 r2=0.12 r2=0.00 r2=0.01 r2=0.0 3 r=0.94 r=0.33 r=0.61 r=0.75 r2=0.04 r2=1.00 r2=0.62 r2=0.55 r2=0.66 r2=0.13 r2=0.01 r2=0.43 r2=0.62 r2=0.0 b:0 r2=0.45 r2=0. 70 r2=0.35 r2=0.73 r2=0.00 r2=0.62 r2=1.00 r-2=0.50 r-2=0.43 r2=0.04 r2=0.19 r2=0.51 r2=0.40 r2=0.1 6:1n-7 r2=0.46 r2=0.11 r2=0.35 r2=0.36 r2=0.08 r=0.55 r2=0.50 r2=1.00 r2=0.43 r2=0.16 r2=0.00 r2=0.23 r2=0.22 r2=0.0 8:1n-9c r2=0.52 r2=0.11 r2=0.89 r2=0. 76 r2=0.01 r2=0.66 r2=0.43 r2=0.43 r2=1.00 r2=0.03 r2=0.12 r2=0.44 r2=0.44 r2=0.1 8:2n-6c r2=0.08 r2=0.00 r2=0.00 r2=0.00 r2=0.82 r2=0.13 r2=0.04 r2=0.16 r2=0.03 r2=1.00 r2=0.00 r2=0.12 r2=0.05 r2=0.0 ,0:4n-6 r2=0.01 r2=0.15 r2=0.06 r2=0.14 r2=0.12 r2=0.01 r2=0.19 r2=0.00 r=0.12 r2=0.00 r2=1.00 r2=0.33 r2=0.03 r2=0.2 ,0:5n-3 r2=0.24 r2=0.35 r2=0.29 r2=0.48 r2=0.00 r2=0.43 r2=0.51 r2=0.23 r2=0.44 r=0.12 r2=0.33 r2=1.00 r2=0.30 r2=0.1 2:5n-3 r2=0.60 r2=0.26 r2=0.40 r2=0.52 r2=0.01 r2=0.62 r2=0.40 r2=0.22 r2=0.44 r2=0.05 r2=0.03 r2=0.30 r2=1.00 r2=0.2 2:6n-3 r2=0.01 r2=0.12 r~0.07 r2=0.13 r2=0.02 r2=0.04 r2=0.16 r2=0.00 r2=0.11 r2=0.01 r2=0.29 r2=0.17 r2=0.20 r2=1.0 Tableau 3 : Matrice d'~quation de prediction inter-acides gras (en % des acides gras totaux) obtenus sur la cote de pore (n=107). Equation du type Y = aX+b. En italique, les relations significatives au seuil de 0.001%. C18:3n-3 AGS AGM AGPI n-6 n-3 C16:0 C16:1n-7 C18:1n-9c C18:2n-6c C20:4n-6 C20:5n-3 C22:5n-3 Y=-0.63X+ Y=-0.63X Y=0.50X- Y=-0.35X+ Y=0.71X+ Y=-0.99X+ Y=-3.71X+ Y=-0.57X+ Y=-0.43X+ Y=-0.49X+ Y=5.01X+ Y=lZ74X- 28.76 + 30.17 5.43 8.07 0.03 27.28 10.73 25.02 8.53 4.06 2.53 0.53 Y=-0.38X+ Y=0.18X Y=-0.35X Y=-0.27X+ Y=-0.33X+ Y=0.97X+ Y=1.39X+ Y=0.21X+ Y=-0.01X+ Y=-2.05X+ Y=-4.69X+ Y=-9.16X-I 41.12 + 32.14 + 45.99 42.99 41.41 16.71 37.07 31.98 39.85 40.98 40.83 41.90 Y=-0.86X+ Y=0.41X+ Y=-0.65X Y=-0.35X+ Y=-0.67X+ Y=1.03X+ Y=3.76X+ Y=0.88X+ Y=-0.02X+ Y=-1.93X+ Y=-6.41X+ Y=-16.89X 45.29 25.94 + 54.01 46.37 45.56 17.74 34.99 9.38 42.32 43.27 43.62 + 46.13 Y= 1.24X + Y= -1.41X + Y= -1.18X Y= 0.62X + Y= 1.00X + Y= -1.99X + Y= -5.16X + Y= -1.08X + Y= 0.04X + Y= 3.98X + Y= 11.10X + Y= 26.05X - 13.59 74.06 + 67.86 10.64 13.03 65.55 27.93 58.65 17.82 15.75 15.55 11.96 Y= -0.15X + Y= -0.20X + Y= -0.11X Y= 0.11.\" Y= -0.10X + Y= -0.06X + Y= 1.03X + Y= -0.04X + Y= 0.89X + Y=1.54X + Y= -0.15X + Y= -1.50X -1 12.78 19.96 + 16.95 +10.18 12.74 13.70 10.27 13.68 2.32 11.23 12.24 12.56 Y=1.31X+ Y=-1.00X+ Y=-0.90X Y=0.75X- Y=-0.43X+ Y=-1.58X+ Y=-5.49X+ Y=-0.87X+ Y=-0.73X+ Y=1.04X+ Y=9.11X+ Y=24.55X- 0.28 44.96 +43.21 8.43 10.49 42.70 15.51 37.70 13.30 4.55 2.99 0.71 Y=-0.45X+ Y=0.73X- Y=0.34X Y=-0.37X Y=-0.07X+ Y=-0.39X+ Y=2.60X+ Y=0.35X+ Y=0.21X+ Y=-1.98X+ Y=-4.93X+ Y=-9.76X4 25.41 5.09 + 9.42 + 30.42 24.52 25.76 18.85 10.61 21.36 24.96 24.92 26.08 Y=-0.12X+ Y=0.08X- Y=0.09X- Y=-0.07X Y=0.08X+ Y=-0.10X+ Y=0.19X- Y=0.10X- Y=0.11X+ Y=0.00X+ Y=-0.90X+ Y=-1.96X 2.35 1.19 2.00 +3.16 0.91 2.40 2.67 1.67 0.66 1.88 2.10 2.35 Y=-0.91X+ Y=0.54X+ Y=1.02X- Y=-0.70X Y=-0.14X+ Y=-0.76X+ Y=1.23X+ Y=4.52X+ Y=0.33X+ Y=-3.00X+ Y=-8.58X+ Y=-19.24X 40.72 15.69 5.64 + 50.08 39.07 41.24 8.01 28.82 33.65 39.18 39.39 + 41.94 Y=-0.19X+ Y=-0.01X+ Y=-0.O1X Y=0.O1X Y=0.92X- Y=-0.18X+ Y=0.21X+ Y=1.48X+ Y=0.09X+ Y=-0.27X+ Y=-2.39X+ Y=-3.51X-1 11.87 11.57 + 11.47 + 11.01 0.07 12.07 6.12 8.36 7.67 11.31 11.72 11.99 Y=-0.01X+ Y=-0.07X+ Y=-0.03X Y=0.04X- Y=0.08X- Y=0.01X+ Y=-0.10X+ Y=0.00X+ Y=-0.04X+ Y=-0.01X+ Y=0.87X+ Y=0.57X 0.67 3.58 + 1.93 0.02 0.32 0.56 2.90 0.63 2.17 0.77 0.42 0.49 Y=0.05X+ Y=-0.07X+ Y=-0.04X Y=0.04X- Y=0.00X+ Y=0.05X- Y=-0.10X+ Y=-0.26X+ Y=-0.05X+ Y=-0.05X+ Y=0.38X+ Y=1.23X- 0.06 3.19 +2.13 0.54 0.28 0.00 2.71 0.72 2.17 0.81 0.01 0.05 Y=0.03X+ Y=-0.03X+ Y=-0.02X Y=0.02X- Y=-0.01X+ Y=0.03X+ Y=-0.04X+ Y=-0.11X+ Y=-0.02X+ Y=-0.01X+ Y=0.05X+ Y=0.24X+ 0.11 1.38 + 1.23 0.12 0.32 0.11 1.21 0.45 1.09 0.41 0.21 0.18 Y= 0.00X + Y= -0.01X + Y= 0.OOX Y= 0.00X - Y= 0.00X + Y= 0.00X + Y= -0.01X + Y= 0.00X + Y= 0.00X + Y= 0.00X + Y= 0.06X + Y= 0.07X + Y= 0.17X + 0.04 0.34 + 0.20 0.03 0.00 0.03 0.29 0.05 0.21 0.08 0.01 0.03 0.00 21 Tableau 4: Exemple de matrice de correlation (r2) inter-acides gras (en mg/100g) obtenue sur la cote de pore. r2=0.71 C22:61 En italique, les relations significatives an seuil de 0.001%. r2=0.0 C16:1n-7 C18:1n-9c C18:2n-6c C20:4n-6 C20:5n-3 n-6 C16:0 r2=0.18 r2=0.02 r2=0.30 AGPI r2=0.12 C18:3n-3 r2=0.00 20.15 r2=0.0 r2=0.22 r2=0.95 r2=0.15 r2=0.04 r2=0.04 r-2=1.00 r2=0.21 r2=0.13 r2=0.70 r2=0.93 r2=0.78 :3n-3 r2=0.79 r2=0.22 r2=0.98 r2=0.51 r2=0.10 =0.0 r-2=0.02 r2=0.21 r-2=1.00 r2=0.95 r2=0.52 r2=0.76 r'-=0.03 r2=0.74 r2=0.14 r2=0.96 r2=0.57 r2=0.99 20.57 2=0.0 r2=0.42 r2=1.00 r2=0.42 r2=0.22 r2=0.13 r2=0.95 r2=0.38 r2=0.52 VI r2=0.80 r2=0.42 r2=0.07 r2=0.16 r2=0.0 r2=0.70 r2=1.00 r2=0.67 r2=0.14 r2=0.09 r2=0.52 r2=0.42 r2=0.94 PI r2=1.00 r2=0.25 r2=0.76 r2=0.42 r2=0.73 r2=0.73 r2=0.0 r2=0.67 r2=0.10 r2=0.48 r2=0.22 r2=0.79 r2=0.74 r2=0.12 r2=0.17 20.10 r2=0.0 r2=0.00 r-2=1.00 r2=0.14 r2=0.95 r2=0.22 r2=0.14 r2=0.80 r2=0.25 r'-=0.02 r2=0.01 20.79 r2=1.00 r2=0.62 r2=0.96 r2=0.00 r2=0.0 r2=0.76 r2=0.14 .1.2=0.00 r2=0.03 r2=0.15 r2=0.98 r2=0.96 r2=0.42 r2=0.60 r2=0.50 r2=1.00 6:0 r2=0.00 r2=0.57 r2=0.07 r2=0.42 r-2=0.00 r2=0.62 r2=0.02 r2=0.01 20.08 r2=0.0 r2=0.51 r2=0.77 r2=1.00 r2=0.96 20.60 r2=0.11 r2=0.0 6:1n-7 r2=0.12 r2=0.99 r2=0.38 r2=0.73 r2=0.12 r2=0.02 r2=0.01 r2=0.93 r2=1.00 r2=0.77 r2=0.79 r2=0.50 r2=0.06 r2=0.3 8:1n-9c 20.18 r2=0.76 20.52 r2=0.94 r2=0.17 r2=1.00 20.41 20.34 r2=0.1 8:2n-6c 20.78 r2=0.02 20.14 r2=0.10 r2=0.02 r2=0.00 r2=0.02 r2=1.00 20.22 r2=0.41 r-2=0.04 r2=0.03 r2=0.01 ',0:4n-6 r2=0.02 r2=0.48 r2=0.01 r2=0.03 r2=0.01 r2=1.00 r2=0. r2=0.30 r2=0.02 r2=0.42 r2=0.09 r2=0.06 r2=0.34 =1.( r2=0.04 r2=0.08 r2=0.11 r2=0.00 ',0:5n-3 r2=0.71 r2=0.57 r2=0.16 r2=0.73 20.10 r2=0.19 r2=0.19 r2=0.15 r2=0.10 r-2=0.00 r2=0.31 2:5n-3 r2=0.02 r-2=0.00 r2=0.00 r2=0.08 r2=0.01 r2=0.06 r2=0.00 r2=0.00 r2=0.00 '' 2:6n-3 Tableau 5: Exemple de matrice de correlation (r2) inter-acides gras (en % des acides gras totaux) obtenue sur sur la cote de pore. En italique, les relations significatives au seuil de 0.0001%. C18:3n-3 AGS AGM AGPI n-6 n-3 C16:0 C16:1n-7 C18:1n-9c C18:2n-6c C20:4n-6 C20:5n-3 C22:5n-3 Y=0.11X- Y=0.08X Y=0.36X- Y=0.42X- Y=0.71X+ Y=0.16X+ Y=-0.20X+ Y=0.09X+ Y=0.42X- Y=1.11X+ Y=6.27X+ Y=21.12X- 35.78 +34.30 222.72 96.85 2.94 19.41 369.81 53.00 53.03 281.35 203.11 91.08 Y= 1.88X + Y= 0.93X Y=1.28X Y= 3.34X - Y= 1.41X + Y= 1.69X - Y= 15.63X + Y= 1.05X + Y= 3.60X + Y= 6.28X + Y= 9.05X + Y= 39.66X + 2772.45 +52.58 +1397.77 31.86 2745.86 13.16 971.69 67.76 24.54 3085.24 3214.06 2602.89 Y=1.58X+ Y=1.02X+ Y=1.20X Y=3.39X+ Y=1.19X+ Y=1.74X+ Y=17.31X+ Y=1.13X+ Y=3.70X+ Y=5.73X+ Y=7.03X+ Y=34.27X+ 3064.21 128.29 +1709.57 105.13 3037.65 59.78 899.79 2.49 124.46 3303.84 3447.90 2902.54 Y= 1.96X + Y= 0.41X + Y= 0.35.X" Y= 1.74X - Y= 1.53X + Y= 0.63X + Y= 3.19X + Y= 0.38X + Y= 1.66X + Y= 8.65X + Y= 17.19X + Y= 44.22X + 914.34 181.80 + 309.35 220.56 855.11 306.75 1078.97 365.72 19.49 1130.30 1205.54 677.26 Y= 0.51X + Y= 0.24X + Y= 0.22X Y= 0.38X Y= 0.40X + Y= 0.39X + Y= 3.78X + Y= 0.25X + Y= 1.05X + Y= 3.20X + Y= 3.66X + Y= 10.94X + 857.61 228.66 + 243.11 + 426.48 840.91 233.38 441.36 245.53 46.98 864.98 951.21 807.63 Y= 1.33X + Y= 0.15X - Y= 0.12X Y= 0.52X - Y= 0.62X - Y= 0.21X + Y= -0.49X + Y= 0.12X + Y= 0.55X - Y= 3.40X + Y= 10.78X + Y= 29.36X - 20.84 52.08 + 42.67 349.35 169.61 40.52 547.20 82.45 46.97 295.41 238.31 126.02 Y= 0.93X + Y= 0.58X + Y= 0.55X Y= 0.67X Y= 1.92X + Y= 0.67X + Y= 10.10X + Y= 0.62X + Y= 2.13X + Y= 2.39X + Y= 2.93X + y= 18.85X + 1715.21 46.20 + 45.91 + 968.44 47.13 1713.43 454.35 43.45 29.61 1906.85 1966.70 1646.57 Y= -0.01X + Y= 0.03X + Y= 0.03X Y= 0.02X Y= 0.11X + Y= -0.01X + Y= 0.06X + Y= 0.04X + Y= 0.13X + Y= 0.10X + Y= -0.36X + Y= -0.20X + 158.39 44.56 +36.66 +123.15 40.43 160.36 31.74 33.05 32.27 150.75 163.73 160.10 Y=1.31X+ Y=0.89X+ Y=0.88X Y=1.01X Y=2.98X+ Y=0.95X+ Y=1.54X+ Y=15.69X+ Y=3.30X+ Y=3.78X+ Y=3.94X+ Y=26.89X+ 2746.76 148.11 + 23.60 + 1599.74 123.38 2740.33 70.15 741.45 89.01 2993.88 3103.76 2642.13 Y= 0.43X + Y= 0.22X + Y= 0.20X Y= 0.31X Y= 0.90X + Y= 0.31X + Y= 0.37X + Y= 3.80X + Y= 0.23X + Y= 1.20X + Y= 1.29X + Y= 8.47x+ 793.39 197.44 + 202.77 + 447.15 14.08 795.42 182.90 346.11 192.68 877.32 911.54 767.23 Y= 0.02X + Y= 0.01X + Y= 0.OOX Y= 0.03X Y= 0.04X + Y= 0.03X + Y= 0.01X + Y= 0.05X + Y= 0.00X + Y= 0.02X + Y= 0.92X + Y= 0.75X + 45.57 31.45 +33.83 +11.57 7.50 37.76 38.41 44.55 38.29 33.99 31.68 36.27 Y= 0.05X + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX Y= 0.02X- Y= 0.02X- Y= 0.04X + Y= 0.OOX + Y= -0.08X + Y= 0.OOX + Y= 0.01X + Y= 0.44X- Y= 1.28X - 5.17 7.67 + 11.14 16.55 2.57 0.55 13.81 33.73 14.92 12.51 1.25 4.40 Y=0.03X+ Y=0.00X+ Y=0.OOX Y=0.01X Y=0.01X+ Y=0.03X+ Y=0.01X+ Y=-0.01X+ Y=0.00X+ Y=0.01X+ Y=0.07X+ Y=0.26X+ 8.96 7.79 + 9.85 + 0.15 5.47 8.55 10.04 21.75 10.99 8.11 16.50 14.66 Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX Y= 0.OOX Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.OOX + Y= 0.07X + Y= 0.08X + Y= 0.17X + 2.93 3.65 + 3.98 + 0.61 2.20 2.32 4.41 4.34 4.52 4.21 0.10 1.97 0.20 Tableau 6 : Matrice d'~quation de prediction inter-acides gras (en % des acides gras totaux) obtenus sur le Long dorsal du jeune bovin (n=110). Equation du type Y = aX+b. En italique, les relations significatives au seuil de 0.0001%. AGS AGMI AGPI AGPI n-3 AGPIn-6 C 16:0 C 16:1 C 18:1 et C 18:2 C 18:3 C 20:4 C 20:5 C 22:5 isomere n-6 n-3 n-6 n-3 n-3 -0,46 -0,56 -0,19 -0,59 0,49 -0,23 -0,46 -0,63 -0,09 -0,33 -0,17 -0,19 -0,46 -0,48 -0,63 -0,41 0,36 0,75 0,99 -0,37 -0,53 -0,59 -0,59 -0,64 -0,56 -0,48 j 0,77 0,97 -0,82 -0,47 -0,47 0,96 0,59 0,87 0,68 0,79 -0,19 -0,63 0,77 0,61 -0,59 -0,51 -0,62 0,60 0,92 0,67 0,73 0,83 -0,59 -0,41 0,97 0,61 -0,77 -0,40 -0,41 1,00 0,41 0,89 0,60 0,70 0,49 0,36 -0,82 -0,59 -0,77 0,65 0,29 -0,79 -0,46 -0,64 -0,54 -0,59 -0,23 0,75 -0,47 -0,51 -0,40 0,65 0,65 -0,38 -0,43 -0,47 -0,54 -0,54 -0,46 0,99 -0,47 -0,62 -0,41 0,29 0,65 \\\ -0,37 -0,53 -0,59 -0,56 -0,63 -0,63 -0,37 0,96 0,60 1,00 -0,79 -0,38 -0,37\\\ 0,40 0,84 0,56 0,66 -0,09 -0,53 0,59 0,92 0,41 -0,46 -0,43 -0,53 0,400,43 0,46 0,59 -0,33 -0,59 0,87 0,67 0,89 -0,64 -0,47 -0,59 0,84 0,43 0,76 0,85 -0,17 -0,59 0,68 0,73 0,60 -0,54 -0,54 -0,56 0,56 0,46 0,76 ~j 0,92 -0,19 -0,64 0,79 0,83 0,70 -0,59 -0,54 -0,63 0,66 0,59 0,85 0,92 -0,39 -0,52 0,76 0,70 0,76 -0,63 -0,52 -0,49 0,75 0,53 0,73 0,85 0,81 ,leau 7: Exemple de matrice de correlation (r2) inter-acides gras (en mg/100g) obtenue sur le Long dorsal du jeune bovin (n=110). [talique, les relations significatives au seuil de 0.001%. AGS AGMI AGPI AGPI n-3 AGPI n-6 C 16:0 C 16:1 C 18:1 et C 18:2 n-6 C 18:3 n-3 C 20:4 n-6 C 20:5 n-3 C 22:5 n isomere AGMI = AGPI = AGPI n-3 = AGPIn-6 = C 16:0 = C 16:1 = C 18:let C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = ,\\,\ \,\\\ '.0142 '.0366 '.0056 61.688 - .4352S 38.116 -AGS.5568 3.71'AG88 -S.0425 30.19*AG1 - .4593 5.9553*+AGS 3.994' -S.0328 isomere = 54AGS 26.063 - .4005S 1.6538 -AGS 2.5465 -AGS .45689 -AGS .77009 -AGS.009. *AG * S .33753 AG2 - *AG.591 ' IGMI- .4352 AGP1 AGP7.5146- I n-3 = 20AGP.023- In-6.3340= 1C21.8476:0 =+ 2.C313316:111+ = -278 C 18:1et C51518:.497- 2 n-6.2482= 4C..2578- . 18:3 n-30841= 3C..408320:4 -n-6.0689= 1C..039320:5 -n-3.0221= 1C..631522:5 -n-3.034= . 688 = 29* .1507 . isomere = 2.8012 .422 = - .4968 *AGS \ AGMI *AGM/ *AGM/ .26007 *AGMI *AGM/ + .83763 *AGM/ *AGM/ *AGM/ *AGM/ *AGM/ *AGM/ AGPI .5568= 29AGPI .4968 AGPI n-3 = - AGPIn-6 = - C 16:0 = C 16:1 = C 18:let C 18:2 n-6 = - C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = - C 20:5 n-3 = - C 22:5 n-3 = 116-- .422 = .1823 +.17759 .5835 +.75682 28.689-.5683 2.9861-.0675 isomere = 39.631 .3919 +.62113 .05291 + .2759 +.09811 .0628 +.02346 .1220 +.0404 *AGS *AGMI *AGPI *AGPI *AGPI *AGPI - .3793 *AGPI *AGPI .08978 *AGPI *AGPI *AGPI *AGPI GPI n-3 = AGPI n-3 = AGPI n-3 = - AGPIn-6 = C 160 = C 161 = C 18:let C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = - C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = - C 22:5 n-3 = 188 7.5146 +.17759 \\\\\\\\\N\\1 3.5836 + 25.907 1.786 2.8247 isomere = 39.330 3.0790 + 0202 +.61183 .17905 + +.10842 +.1853 - .0425 - .1507 .1823 - .3206 .0017 .0144 * AGS *AGMI *AG PI 2.080n *AGM - *AGPI n-3 - 2.193 *AGM n- 1.6749 *AGM . .3245n *AGM * AGPI n-3 * AGPI n *AGPI n-3 *AGPI n-3 C 18:let C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = iGPln-6 = AGPIn-6 = AGPIn-6 = - AGP3In-6 = C 16:0 = C 16:1 = isomere = 38.789 + + C 20:4 n-6 = - C 20:5 n-3 = - C 22:5 n-3 = + .10273 .39215 .5836 191-.4593 20.023-.3340 .5835 +.75682 27.806-.6856 2.8291-.0737 .1830 +.12711 .0103 +.02610 .0390 +.0458 *AGS *AGMI *AGPI 20807 *AGPI \ * AGPIn-6 * AGPIn-6 - .4206 * AGPIn- .81840 * .07902 * * AGPIn-6 * AGPIn-6 * AGPIn-6 n-3 6 AGPIn-6 AGPIn-6 C16:0= C16:0= C16:0= C16:0= C16:1=- C18:1etisomers C18:2n-6= C18:3n-3= C20:4n-6= C20:5n-3= C22:5n-3= 5.9553 + 12.847 + 28.689 - .5683 C176f0 := 27.806 - .6856 \\\\ .8025 +.13527 = 28.060 + .33988 22.598 - .7313 3.2503 - .1003 3.0698 - .1032 .76707 - .0258 1.2798 - .043 25.901786 1753*AGS .26007*AGMI *AGPI *AGPIn-3 *AGPIn-6 \\\ *C16:0 *C16:0 *C16:0 *C16:0 *C16:0 *C16:0 *C16:0 C16:1= C16:1=- C16:1= C16:1= C16:1= C 16:1 = - \ C18:1et C18:2n-6= C18:3n-3= C20:4n-6= C20:5n-3= C22:5n-3= 942 - .0328 2.133 + .11278 2.9861 - .0675 2.8247 - .3206 .8025 + isomere = 27.437 9.6419 - 1.702 1.9750 - .4488 1.5399 - .3681 .47196 - .1302 .71926 - .191 * * AGS *AGMI *AGPI *AGPI n-3 * AGPIn-6 13527 C + 3.6473 * C 16:1 * C 16:1 * C 16:1 * C 16:1 * C 16:1 * C 16:1 2.8291 - .0737\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ 16:0 C 18:l et C18:1et C 18:let C 18:let C 18:let C 18:let C 18:let isomere = isomere = C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = somere = isomere = isomere = isomere = isomere = 1.7096 .040 591-.3669 2.8012+ 39.631-.3793 39.330-2.193 38.789-.4206 28.060 + 27.437 + 16.12C-18: .1et2909 4.4848C-18: .1et0989 3.6138C-18:1et.0816 1.0626C-18:1et.0250 C- *18:1et *AGS .83763 *AGM/ *AGPI *AGPI n-3 *AGPIn-6 339680* C 3.6 * C \ isomere isomere isomere isomere isomere 16:1 Suite tableau 7 C 18:2 n-6 = C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = 18:2n-6= C18:2n-6= C18:2n-6=- 3.0790 + + C18:2n-6= C18:2n-6= C18:2n-6= + C20:4n-6=- C20:5n-3=- C22:5n-3= .10273 .38865 063-.4005 15.497-.2482 .3919 +.62113 1.6749 *AGPI .81840 * 22.598 - .7313 9.6419 - 1.702 16.132 - .2909 \\\\\\\\\\\\\\N\\-N... 09542n-*6C 18:2 .1511 +.14689 .4E-3 +.02968 .0251 +.0525 *AGS *AGMI *AGPI n-3 AGPIn-6 * C 16:0 * C 16:1 C 18:let isomere * C 18:2 n-6 * C 18:2 n-6 * C 18:2 n-6 C 18:3 n-3 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 22:5 n-3 = 18:3n-3= C18:3n-3= C18:3n-3= C18:3n-3=- + C18:3n-3= C18:3n-3= C18:3n-3= + + C 20:"56n3- 3 = + .39215 .38865 .39008 .074+ .08704 538-.0142 4.2578-.0841 .05291 + .0202 +.61183 ' 07802 * 3.2503 - .1003 1.9750 - .4488 4.4848 - .0989 . 09542n-*6C 18:2 \ .31535 * C 18:3 .10256 * C 18:3 .20045 * C 18. AGS *AGMI *AGM *AGPI n-3 * C 16:0 * C 16:1 C 18:let isomere .08978 AGPIn-6 n-3 n-3 n-3 C 20:4 n-6 = C = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 20:4n-6= C20:4n-6= C20:4n-6=- + C 20:4n-6=- =- C 20:4n- 6= C 20:4n- 6= C 20:4n-6= C 20:4n -6 - .3900820:4n-6+ + + .17905 .00860 .00734 465-.0366 3.4083-.0689 .2759 +.09811 *AGM .1830 +.12711 3.0698-.1032 1.5399-.3681 3.6138-.0816 .1511 +.14689 18:3 .32459 * *AGMI *AGPI n 3 * C 16:0 * C 16:1 C 18:1 et isomere * C 18:2 n-6 .31535n-*3C \ *6C 20:4 *6C 20. AGS .23044n- .38953n- 20:5n-3= C20:5n-3= C20:5n-3=- C20:5n-3=- C20:5n-3=- C20:5n-3= C20:5n-3= C20:5n-3= C20:5n-3=- C20:5n-3= C20:5n-3= C22:5n-3= 689-.0056 1.0393-.0221 .0628 +.02346 .0017 +.10842 .0103 +.02610 .76707-.0258 .47196-.1302 1.0626-.0250 * .4E-3 +.02968 074633 + .00860* + \\\\\\\\\\N, .04103 3 + * AGS *AGMI *AGPI * AGPI n-3 *AGPIn-6 * C 16:0 * C 16:1 C 18:let isomere * C 18:2 n-6 10256- 18:3 .23044s 20:4 1.4086* 20. 22:5n-3= C22:5n-3= C22:5n-3=- C22:5n-3=- C22:5n-3=- C22:5n-3= C22:5n-3= C22:5n-3= C22:5n-3=- C22:5n-3= C22:5n-3= C22:5n-3= 009-.0098 1.6315-.0343 .1220 +.04045 .0144 +.18530 .0390 +.04586 1.2798-.0435 .71926-.1916 1.7096-.0400 * .0251 +.05256 08704 + .00734 + .04103 + \\NI * AGS *AGMI *AGPI *AGPI * AGPIn-6 * C 16:0 * C 16:1 C 18:let isomere * C 18:2 .20046-3 18:3 .3895 20:4 1.408 20:5 ..,...,\\\\\\\\\ n-3 n-6 n-6 n-3 C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = + + C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = C 22:6 n-3 = + + + + + .07530 .01777 .01749 .10920 .06345 .05821 .06052 888-.0066 .58860 - .0113 .01502 + .04432 *AGM .01791 * .55812 - .0179 .32969 - .0825 .60631 - .0129 * .02190 * C 18:2 .05407 * C 18:3 .10558 * C 20:4 .37095 * C 20:5 .23537 * C 22. * * AGS *AGMI .01267 *AGM n-3 AGPIn-6 `C 16:0 C 16:1 C 18:let isomere n-6 n-3 n-6 n-3 n-3 Tableau 8 : Matrice d'equation de prediction inter-acides gras (en mg/100g) obtenus sur le Long dorsal du jeune bovin (n=110). Equation du type Y = aX+b. En italique, les relations significatives au seuil de 0.001%. C 18:l et isomere 0,46 0,38 0,08 0,15 0,38 0,50 0,10 0,09 0,04 0,21 0,04 0,27 AGS AGMI AGPI AGPI n-3 C 16:0 C 16:1 0,27 0,10 0,10 0,34 0,41 0, 27 0,02 0,01 0,32 0,48 0,10 0,02 0,23 -0,01 0,08 0,10 0,01 0,23 0,03 0,01 0,34 0,32 -0,01 0,03 0,46 0,41 0,48 0,08 0,01 0,46 mere 0,46 0,38 0,08 0,15 0,38 0,50 0,09 0,03 0,40 0,21 0,13 0,12 0,05 0,01 0,25 0,69 -0,06 0,09 -0,06 0,06 0,30 0,31 0,01 0,04 0,23 0,16 0,31 0,45 0,07 0,09 0,03 0,08 0,33 0,37 0,01 0,03 0,03 0,10 0,24 0,37 -0,01 0,11 C 18:2 n-6 C 18:3 n-3 C 20:4 n-6 C 20:5 n-3 C 22:5 n-3 C 22:( 0,09 0,05 -0,06 0,23 0,03 0,C 0,03 0,01 0,06 0,16 0,08 0,1 0,40 0,25 0,30 0,31 0,33 0,2 0,21 0,69 0,31 0,45 0,37 0, 0,13 -0,06 0,01 0,07 0,01 -0,( 0,12 0,09 0,04 0,09 0,03 0,1 0,10 0,09 0,04 0,21 0,04 0,2 0,18 0,41 0,54 0,43 0,4 0,18 .............. 0,30 0,35 0,32 0,2 .............. 0,41 0,30 0,52 0,57 0,2 0,54 0,35 0,52 0,64 0,4 0,43 0,32 0,57 0,64 0,4 0,49 0,23 0,21 0,43 0,43 ............... ............... ............... EEEEE1a?ti Tableau 9 : Matrice d'~quation de prediction inter-acides gras (en mg/100g) obtenus sur le Long dorsal du jeune bovin (n=110). Equation du type Y = aX+b. En italique, les relations significatives au seuil de 0.001%. GS AGMI AGPI AGPI n-3 C 16:0 C 16:1 C 18:let isomere C 18:2 n-6 C 18:3 n-3 C 20:4 n-6 C 20:5 n-3 C 22:5 n-3 AGMI = AGPI = AGPI n-3 = C16:0= C16:1= RAK C 18:let C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 471,37 + 159,22 + 27,584 + 272,44 + 28,865 + isomere = 315,93 + 93,723 + ,00605 * 17,531 + ,89E-3 * 13,346 - ,6E-3 * 2,9761 + ,65E-3 * 5,4699 + ,13E-3 ,21747 *AGS ,01271 * AGS ,00234 * AGS ,15168 *AGS ,01996 *AGS ,34518 *AGS AGS AGS AGS AGS AGS C16:0= C16:1= AGPI = AGPI n-3 = RAK C 18:1et C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 169,47 + 29,657 + ,35E- 298,48 + 28,174 + isomere = 411,06 + 98,057 + ,00238 * 18,218 + ,27E-3 * 12,269 + ,72E-3 * 3,2144 + ,61E-3 * 5,3084 + ,41E-3 * * * ,00332 * AGMI 3 * AGMI 48006 ,02970 ,35747 *AGM/ AGMI AGMI AGMI AGMI AGMI AGMI AGMI AGPI n-3 = C 16:0 = C 16:1 = RAK C 18:let isomers C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 22,576 + 429,03 - ,0412 43,083 + = 576,89 + ,46170 * 61,171 +,22427 * 12,560 +,03403 * 8,8619 +,02273 * 2,3731 +,00710 * 3,6084 +,01161 ,04261 *AGPI * AGPI ,03176 * AGPI AGPI AGPI AGPI AGPI AGPI AGPI C16:0= C16:1= RAK C 18:let isomers C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 405,29 + 47,722 + = 505,26 + 5,0488 * 80,767 + * 3,5358 +,49742 * 9,0108 +,12560 * 1,9774 +,05308 * 3,4934 +,07018 ,63301 ,55764 *AGPI ,02730 *AGPI AGPI n-3 AGPI n-3 AGPI n-3 AGPI n-3 AGPI n-3 AGPI n-3 n-3 n-3 C 16:1 = 27,236 + RAK C 18:1et C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = *C isomere = 384,28 + 91,303 + ,01988 * 19,402 - ,0024 * C 12,705 + ,14E-3 * 3,4050 + ,50E-3 * 5,5538 + ,96E-4 * ,05048 16:0 ,64439 *C 16:0 C16:0 16:0 C16:0 C16:0 C16:0 RAK C 18:let C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = isomere = 279,96 + 91,486 + ,16901 * 16,921 + ,03058 * 12,434 + ,00683 * 3,3464 + ,00537 * 5,4642 + ,00266 * 7,7512 *C 16:1 C16:1 C16:1 C16:1 C16:1 C16:1 C 18:2 n-6 = C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 93,580 + ,00931 * 17,069 + ,00204 * 12,464 + ,46E-3 * 3,0858 + ,86E-3 * 5,4420 + ,23E-3 * RAK C 18:1 et RAK C 18:1 et RAK C 18:1 et RAK C 18:1 et RAK C 18:1 et isomere isomere isomere isomere isomere C 18:3 n-3 = C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 14,055+,04364* 7,3830+,05399* 1,4992+,02124* 2,9505+,02664* C 18:2 n-6 C 18:2 n-6 C 18:2 n-6 C 18:2 n-6 C 20:4 n-6 = C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 9,6869 +,16726 * 2,5109 +, 05721 * 4,0704 +, 08274 * C 18:3 n-3 C 18:3 n-3 C 18:3 n-3 C 20:5 n-3 = C 22:5 n-3 = 1,5882 +,15248 * 2,2006 +, 26450 * C 20:4 n-6 C 20:4 n-6 C 22:5 n-3 = 2,0630 + 1,0189 * *1:1*1:1*1MIMMI*1:10 C20:5n-3 Exemple de correlation et de prediction inter-tissu chez le pore. Donn~es obtenues pour l'acide alpha-linolenique (C18:3n-3, ALA) exprim~ en Toutes les correlations sont significatives au seuil de 0,001%. Bardiere Cote Foie Long Dorsal Semi Membraneux Pla 11=49 r2=0.98 n=52 r2=0.97 n=120 ; 11=99 ; rz=0.81 n=129 ; 1-2=0.93 ; Bardiere = 1.28 x Cote crue + Bardiere = 1.42 x Foie + 0.40 Bardiere = 2.23 x LD - 0.00 Bardiere = 1.98 x SM - Bardiere = 0. 0.04 0.14 0. n=49 ; rz=0.98 n=49 ; rz=0.97 n=44 Cote crue = 0.77 x Bardiere n=49 ; rz=0.80 n=49 ; rz=0.96 Cote crue = 1.68 x SM - Cote crue = Cote = 1.02 Foie + 0.31 Cote = 1.83 LD 0.07 + 0.01 crue x crue x - 0.24 +C n=99 ; rz=0.81 n=49 ; r2=0.80 n=99 ; r2=0.82 n=51 ; r2=0.85 n=91 Foie = 0.57 x Bardiere + Foie = 0.78 x Cote crue + 0.05 Foie = 1.35 x LD - 0.01 Foie = 1.23 x SM - 0.11 Foie = 0.6 x 0.10 n=129 ; r-2=0.93 n=49 ; rz=0.96 n=99 ; rz=0.82 n=52 ; r2=0.97 n=121 LD = 0.42 x Bardiere + 0.10 LD = 0.53 x Cote crue + 0.08 LD = 0.61 x Foie + 0.23 LD=0.87xSM-0.03 LD=0.49x n=52 ; r2=0.97 n=49 ; rz=0.97 n=51 ; r2=0.85 n=52 ; r2=0.97 n=45 SM = 0.49 x Bardiere + 0.11 SM=0.58xCote crue+0.17 SM=0.69xFoie+0.28 SM = 1.12 x LD + 0.08 SM=0.36x Exemple de correlation et de prediction inter-tissu chez le bovin. Donnees obtenues pour l'acide alpha-linolenique (C18:3n-3, ALA) exprime en ° et en mg/100g. Toutes les correlations sont significatives au seuil de 0,001%. C18:3 % C18:3 % C18:3 % Long dorsal Hampe Bavette \\ N 0, 57 0, 61 0,57 \\\s\\ 0,79 0,61 0,79 \\s\ C18:3 % C18:3 % C18:3 % Long dorsal Hampe Bavette k\\\\\\\\\X' C18:3_%_H = _ + ,24321 + C ,21825 2+ ,51504 * ,61971 * ..\\\\\\ C183 % LD C183 % L D C183_%_B _ + ,12810 ,,,\\\\\\\\\\\\\\ C 1836 %H C18:3 mg C18:3 mg C18:3 mg Long dorsal Hampe Bavette \s~s\~ 0,76 0,57 0,76 \\s\~ 0,72 0,57 0,72 \\\\ \ C18:3 mg C18:3 mg C18:3 mg Long dorsal Hampe Bavette ,\\\\\N\\\\\\N 4378 + C17,691364B 2494 * =,734 7,6913 + :8,3'825 3 C183_mg_LD _mg_LD \\\\\\\\\\\\' :4287,33797m7353:H 30 Exemple de correlation et de prediction inter-tissu chez le bovin. Donnees obtenues pour 1'acide palmitique (C16 :0) exprime en % des acides gi Toutes les correlations sont significatives au seuil de 0,001%. C16_% C16_% C16_% Long Hampe Bavette Dorsal \\\\\\\\\N§1 0,84 0,89 0,84 \\\\\\\\M 0,70 0,89 0,70 \ s~s\ C16_% C16_% C16_% Long Hampe Bavette Dorsal C166_%_H C16_%_B 9466 + = 4, 5996 + ,59343 *LD ,81918* C 16_ %_ %_LD \\\\\\\\\'\ CC141 6123B H+ 1: _\\\\\\\\\1 C16_mg C16_mg C16_mg Long Hampe Bavette Dorsal \\M 0,67 0,73 ,48 0, 67 0, 73 31 0,48 C16_mg C16_mg C16_mg Long Nampa Bavette Dorsal ,,\\\\\\\\\\\\ C16_g_H = C16_g_B = 675,75 + 214,68 + 1,5175 * C16_g_LD C 16_g LD 16 3 3,94- .\\\\\\\\\ C16285 g * H \\\\\ REVENDICATIONS1. Methode de determination de la quantite d'au moins certains acides gras contenus dans differentes matieres biologiques d'un meme animal eleve pour sa production de viande, a partir d'une base de donnees dans laquelle on a determine prealablement, pour une matiere de reference provenant du meme type d'animal, les compositions ou profils en acides gras, determinees par chromatographie en phase gazeuse, puis mesure et enregistre les spectres d'absorption Infrarouge ou de diffusion Raman correspondants, methode comprenant les etapes suivantes : a/ on determine, par un modele mathematique, pour un echantillon de cette matiere de reference, une equation de calibration correspondant a la determination, par une methode spectroscopique, d'un acide gras ou d'une somme d'acides gras ; b/ on valide I'emploi de ladite equation de calibration de I'etape precedente, en vue de son utilisation avec de nouveaux echantillons a analyser, des Tors que pour une serie d'echantillons dits « de validation D, de meme nature que la matiere biologique de reference, le coefficient de correlation r2 entre la teneur en I'acide gras considers ou la somme d'acides gras obtenue par chromatographie en phase gazeuse et par spectroscopie, est au moins egal a 0.7 ; c/ on soumet un nouvel echantillon a analyser, de meme nature que la matiere de reference, au rayonnement lumineux pour en obtenir le spectre d'absorption, et on utilise ('equation de calibration precedemment validee pour en deduire le profil, c'est a dire la teneur en acides gras dits « majeurs D, a savoir ceux qui presentent un coefficient de correlation r2 au moins egal a 0.7 ; caracterise par le fait qu'il comprend egalement au moins ('une des etapes suivantes : d/ on determine le profil, c'est a dire la teneur en acides gras dits « mineurs D, c'est a dire tous ceux dont le coefficient r2 est inferieur a 0.7, a partir du profil en acides gras « majeurs » tel que determine a I'etape precedente, au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation r2 au moins superieur au coefficient de correlation r2 determine entre les valeurs en acides gras dits « mineurs D, mesure par spectroscopie et les valeurs obtenues par chromatographie en phase gazeuse, ou au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation au moins egal a 0.7, obtenu avec la methode de 5 chromatographie en phase gazeuse ; e/ on determine la teneur en acides gras d'au moins une autre matiere du meme animal, a partir des profils obtenus aux etapes c/ et/ou d/, au moyen d'equations de prediction statistiques presentant un coefficient de correlation au moins egal a 0.7, obtenu avec la methode de 10 chromatographie en phase gazeuse. 2. Procede selon la revendication 1, caracterise par le fait qu'aux etapes b/, c/, d/ et e/, r2 est au moins egal a 0.8, preferentiellement au moins egal a 0.9. 3. Procede selon rune des revendications precedentes, 15 caracterise par le fait que ladite matiere biologique est liquide. 4. Procede selon la revendication 3, caracterise par le fait que ladite matiere biologique est du sang. 5. Procede selon rune des revendications 1 ou 2, caracterise par le fait que ladite matiere biologique est solide. 20 6. Procede selon la revendication 5, caracterise par le fait que la matiere biologique est choisi parmi les poils, les ecailles, les plumes, la peau, le gras, la viande, les abats. 7. Procede selon rune des revendications precedentes, caracterise par le fait que ledit animal est choisi dans le groupe constitue 25 des bovins, des ovins, de la volaille, des pores, des lapins et des poissons.