Optimisation de l’utilisation des spectres moyen infrarouge du lait de vache pour prédire les émissions de méthane entérique mesurées par le système GreenFeed
- Coppa, M. , Vanlierde, A. , Bouchon, M. , Jurquet, J. , Musati, M. , Dehareng, F. & Martin C. (2022). Optimisation de l’utilisation des spectres moyen infrarouge du lait de vache pour prédire les émissions de méthane entérique mesurées par le système GreenFeed. Paris, 7-8/12/2022,
| Type | Conference Proceedings |
| Year of conference | 2022 |
| Title | Optimisation de l’utilisation des spectres moyen infrarouge du lait de vache pour prédire les émissions de méthane entérique mesurées par le système GreenFeed |
| Conference name | 3R |
| Conference location | Paris |
| conference Date | 7-8/12/2022 |
| Abstract | Différents protocoles de traitement des données ont été testés pour optimiser la prédiction des émissions de 17 méthane entérique (CH4) mesurées avec le système GreenFeed (GF), par la spectroscopie moyen infrarouge 18 (MIR) du lait de vache. La production laitière individuelle (PL) et la PL corrigée en matières grasses et protéiques 19 (PLcor) ont été enregistrées quotidiennement sur 115 vaches Holstein nourries avec des rations présentant 20 différents potentiels méthanogènes. Des échantillons de lait quotidien ont été collectés deux fois par semaine pour 21 l’obtention des spectres MIR. Vingt mesures ponctuelles et consécutives de CH4 au GF ont été prises comme unité 22 de mesure de base (UMB) des émissions quotidiennes moyennes de CH4 (g/j). Les équations de régressions ont 23 été calibrées et validées sur 2 jeux de données indépendantes. Les modèles basés sur les spectres quotidiens ont 24 été calibrés en utilisant des données de référence du CH4 pour une durée de mesure de 1, 2, 3 ou 4 UMB. Des 25 modèles construits à partir de la moyenne des spectres journaliers collectés pendant les périodes correspondantes 26 de mesure du CH4 ont également été développés. La correction des spectres par le stade de lactation (SL) et 27 l'inclusion de la parité, PL et PLcor comme variables explicatives a été testée. L’allongement de la durée de la 28 période de mesure du CH4 au GF améliore les performances des équations de prédiction : le R2 de validation (R2V) 29 pour le CH4 en g/j passe ainsi de 0,52 à 0,60 de 1 à 4 UMB. La moyenne des spectres MIR du lait collecté tout au 30 long de la période correspondante de mesure du CH4 a donné une meilleure prédiction que l'utilisation d’un seul 31 spectre quotidien (R2V = 0,70 vs 0,60 pour le CH4 en g/j sur 4 UMB). La correction des spectres quotidiens du SL a 32 amélioré le R2V par rapport aux modèles équivalents non corrigés (R2V = 0,67 vs 0,60 pour le CH4 en g/j sur 4 33 UMB). L'ajout d'autres informations phénotypiques n'a pas amélioré les performances des modèles construits sur 34 les spectres quotidiens corrigés du SL. L'inclusion de la PL a amélioré les performances des modèles construits 35 sur la moyenne des spectres (non corrigés du SL) enregistrés au cours de la période de mesure du CH4 (R2V = 36 0,73 vs 0,70 pour le CH4 en g/j sur 4 UMB). |
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| Authors | Coppa, M., Vanlierde, A., Bouchon, M., Jurquet, J., Musati, M., Dehareng, F., Martin C. |
Team
