Tous les textes des 3R

2001. Élevage de précision et numérique

Bovins à viande | Elevage de précision | Phenotypage

Estimation de la composition de la carcasse du bovin à l’engraissement par absorptiométrie biphotonique à rayons X (DXA) de la demi-carcasse ou de la 11ème côte

XAVIER C. (1, 2), MOREL I. (1), SIEGENTHALER R. (1), DOUGOUD B. (1), MERMOUD P. (3), LE COZLER Y. (2), LERCH S. (1)

(1) Agroscope, Groupe de recherche Ruminants, Route de la Tioleyre 4, 1725 Posieux, Suisse

(2) PEGASE, INRAE, Institut Agro, 35590, Saint Gilles, France

(3) Proviande, Brunnhofweg 3, 3001 Berne, Suisse

INTRODUCTION
Le revenu en élevage bovin engraisseur est déterminé par le poids et la classification des carcasses commercialisées suivant la conformation musculaire et la couverture en tissus adipeux de la carcasse (EUROP dans l’Union Européenne et CH-TAX en Suisse). Cette classification qualitative est effectuée par évaluation visuelle en Suisse, ainsi qu’en France dans le cas des abattoirs de moins de 4 000 T/an de
gros bovins abattus. Ce système de rémunération par appréciation visuelle est régulièrement remis en question au sein de la filière viande. Une alternative serait d’estimer précisément la composition et le rendement viande de la
carcasse. Cette estimation est rendue possible par la dissection d’une ou plusieurs côtes (Geay et Béranger, 1969). Cette méthode est toutefois destructive et chronophage et est ainsi dédiée à la recherche. L’absorptiométrie biphotonique à rayons X (DXA) est une technologie d’imagerie qui permet de déterminer précisément la masse de différentes classes tissulaires d’une demi-carcasse ou d’une pièce de carcasse (López-Campos et al., 2018) sans les inconvénients de la dissection. Cette étude a pour but de calibrer et d’évaluer la précision d’équations
estimant la composition tissulaire de la carcasse à partir d’un scan DXA d’une demi-carcasse ou de la 11ème côte chez des bovins à l’engrais.

Visualiser le poster commenté

Bovins à viande | Elevage de précision | Phenotypage

• Dougoud B.
• Le Cozler Y.
• Lerch S.
• Mermoud P.
• Morel I.
• Siegenthaler R.
• Xavier C.