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# Phénotypage des ruminants d'élevage : vers des outils peu invasifs alliant la découverte de biomarqueurs avec de nouvelles méthodes d'accès aux fluides et d'analyses intégratives

Cassar-Malek I, Bernard L, Boby C, De la Torre-Capitan A, Delavaud C, Delosière M, Faulconnier Y, Imbert A, Leroux C, Listrat A, Pires J, Tournayre J, Bonnet M

UMR 1213 HERBIVORES

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
> Optimiser les performances des animaux pour des systèmes de production résilients, diversifiés et à faible empreinte carbone

* Animaux **efficients**, valorisant une alimentation diversifiée n'entrant pas en concurrence avec l'alimentation humaine et la production de bioénergie

* capables de s'adapter à des **conditions de production variables**

* sans compromettre la **qualité des produits**

Phénotypage des caractères complexes

→ Besoin d'outils à haut débit ou facilement déployables

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INRAE

Phénotypage des ruminants d'élevage
05/11/24 / GOS 5 / Cassar-Malek et al

2004
PHASE
2024
ans
# Des phénotypes aux outils peu invasifs pour les évaluer: quelles avancées ?

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
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# La « success story » des biomarqueurs de tendreté et adiposité de la viande bovine

## VIANDE

Extrêmes

- Tendreté

- Lipides IM

## LISTES PROTÉINES (>100)

## Découverte

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Bases publiques
Protéomique

Bazile et al, 2019, 2020
Picard et Gagaoua, 2020
Boudon et al, 2020a,b

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## Qualification

SIGNATURES,
BIOMARQUEURS
(42)

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Reverse Phase Protein Array
Parallel Reaction Monitoring

Bonnet et al, 2020a
Gagaoua et al, 2020
Bons et al, 2021

Méthodes d'intégration

- univariées

- multivariées

## Vérification

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Bonnet et al., 2020a
Picard et al, 2023

## Validation

Prématuration INRAE

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

ELLA : ELISA
MICROFLUIDIQUE

## Déploiement outil ?

BIOMARQUEURS
(10)

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
> Des avancées aux applications

Classement des viandes en AOP Maine-Anjou

* Abondance de 4 protéines du muscle boule de macreuse + durée de finition + âge abattage

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Picard et al., 2018

Quantification de biomarqueurs par ELLA

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Delavaud et al., non publié

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

INRAO

Phénotypage des ruminants d'élevage
05/11/24 / GOS 5 / Cassar-Malek et al

2004
PHASE
2024
# De nouvelles sources de biomarqueurs

## Les vésicules extracellulaires

* VEs lait

**API Exoconverse**

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Semaine 2 de lactation
Bilan énergétique négatif

Identification de **4 biomarqueurs** d'un bilan énergétique négatif en début de lactation chez la vache laitière Boby et al., 2023

* VEs plasmatiques

Démarche similaire en cours
pour plusieurs phénotypes “viande”

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

**Thèse** V Prieur

## Les sous-protéomes : Matrisome

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Matrisome du *Bos taurus*
prédit

1 022 gènes :

* Core matrisome : 287

* Matrisome-associated : 735

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Matrisome du muscle
en cours d'analyse

Base de données +

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Listrat et al., 2023

**API SiProMaVi**

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INRAO

Phénotypage des ruminants d'élevage

05/11/24 / GOS 5 / Cassar-Malek et al

2004
PHASE
2024
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# La MIR pour prédire la concentration des métabolites dans le lait

## Concentrations en glutamate

* Corrélées avec le bilan énergétique pendant la restriction alimentaire (Billa et al., 2020. Pires et al., 2022)

* Associées avec les valeurs d'efficience alimentaire (RFI) des vaches en début de lactation (Pires et al., 2023)

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

## Equations basées sur les spectres MIR

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

(Idele; El Jabri et al., 2024; Casdar Biomarq'lait)

**Approche utilisée** pour divers métabolites et acides gras du lait liés aux variations du bilan énergétique (physiologie adaptative, dispositif Tripl'XL)

<figure><img src="image_26.png" /></figure>
<figure><img src="image_27.png" /></figure>

# Le développement de méthodes d'analyse de données

Une combinaison d'approches univariées et multivariées* pour l'intégration des données

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

<figure><img src="image_29.png" /></figure>
> Le développement de méthodes d'analyse de données

Des molécules et des signatures pour discriminer les phénotypes

Qualité viande
et carcasse

29 protéines
2 muscles

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>→ liste réduite à 10 biomarqueurs
à intégrer dans les futurs outils de phénotypage pour le pilotage
et l'évaluation des propriétés de la viande et de la carcasse</figcaption></figure>

Qualité du lait

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>→ liste de 2 biomarqueurs
à intégrer dans les futurs outils d'évaluation
rapide de la lipolyse du lait</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

INRA©

Phénotypage des ruminants d'élevage

05/11/24 / GOS 5 / Cassar-Malek et al

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## Combiner analyses statistiques intégratives et prédiction bioinformatique

### L'exemple du rapport entre les masses musculaires et de tissus adipeux

#### Analyse intégrative multi-tissus MB-sPLS

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

**Thèse** E Mardoc

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Taurillons Charolais
≠ masse muscle/T adipeux

* 70 protéines sélectionnées

* 19 liées à muscle et T. adipeux

Collaborations avec CSIRO Australie (Joint linkage)
et la plateforme Auvergne BioInformatique

#### Interactions entre les protéines explicatives

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Interaction entre la phosphatase 1A (secrétée par muscle et TA) et une protéine kinase AMP-dépendante présente à la surface des adipocytes (inhibitrice de la synthèse des lipides)

Tournayre et al., JAS 2024

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

module Talkmine

Bonnet et al., 2020b, Connault et al., 2021
Futures
recherches

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Poursuivre les avancées sur d'autres phénotypes,
pour des **biomarqueurs peu invasifs**

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Combiner une **diversité d'indicateurs** (imagerie, molécules (biochimie, protéomique, lipidomique) et mesures zootechniques) pour **quantifier ou prédire les phénotypes**

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Disposer **d'outils pour phénotyper** les ruminants dans les **nouveaux contextes d'élevage** à base d'herbe, compatibles avec les pratiques agroécologiques

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INRAŒ

Phénotypage des ruminants d'élevage

05/11/24 / GOS 5 / Cassar-Malek et al

2004
PHASE
2024
ans
Merci de votre attention

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