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Modélisation de l’impact de la macroalgue Asparagopsis taxiformis sur la fermentation microbienne du rumen

MUÑOZ-TAMAYO R. (1), CHAGAS J.C. (2), RAMIN M. (2), KRIZSAN S.J. (2)

(1) Université Paris-Saclay, INRAE, AgroParisTech, UMR Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants, 75005, Paris, France

(2) Department of Agricultural Research for Northern Sweden, Swedish University of Agricultural Sciences (SLU), Skogsmarksgränd, 90183 Umeå, Sweden

RESUME
La macroalgue rouge Asparagopsis taxiformis est un puissant additif naturel pour réduire la production de méthane des bovins. A. taxiformis contient plusieurs composés antiméthanogènes dont le bromoforme qu’inhibe directement la méthanogenèse. L’activité antimicrobienne d’A. taxiformis affecte également d’autres groupes microbiens du microbiote ruminal, ce qui entraîne des changements dans le profil de fermentation qui à leur tour peuvent avoir des effets négatifs sur la santé et la productivité des animaux. Les effets positifs et négatifs d’A. taxiformis sur le microbiote ruminal dépendent de sa dose. Ces effets s’expriment de façon dynamique. Il est donc essentiel de caractériser la réponse dynamique de la fermentation microbienne du rumen pour identifier les conditions optimales d’utilisation d’A. taxiformis comme additif alimentaire pour la réduction du méthane. L’objectif de ce travail était de modéliser l’effet de la supplémentation d’A. taxiformis sur la fermentation microbienne du rumen in vitro. Nous avons adapté un modèle mathématique publié de fermentation du rumen pour prendre en compte l’effet d’A. taxiformis sur la fermentation ruminale. Les paramètres du modèle ont été estimés par calibration à l’aide de données expérimentales issues d’une étude in vitro évaluant l’impact d’A. taxiformis sur la fermentation et la production de méthane. Notre modèle a capturé de façon adéquate l’effet d’A. taxiformis sur le profil dynamique des acides gras volatils et du méthane. Des améliorations du modèle sont en cours. Ces résultats montrent le potentiel de notre modèle comme outil de prédiction de la fermentation microbienne du rumen. Nous travaillons sur des extensions de modèle pour prendre en compte des conditions in vivo. Nous espérons que nos développements en modélisation puissent être utiles pour la conception des stratégies d’alimentation pour la réduction du méthane en maximisant la productivité et santé des animaux.

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