Author: "Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR )" - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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1. Alimentation des animaux et qualité de leurs produits

Author: Berthelot , Valérie, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: National audience; Les produits animaux occupent une place importante dans notre régime alimentaire en apportant des nutriments indispensables à notre équilibre physiologique. Au-delà de cette qualité nutritionnelle, ils doivent aussi répondre à des objectifs de qualité sanitaire, sensorielle et de service ainsi qu’aux attentes des consommateurs. L’objectif de cet ouvrage est de faire la synthèse des connaissances scientifiques sur les relations entre ces différentes qualités et l’alimentation des animaux. La formulation des régimes alimentaires a évolué pour assurer une qualité optimale des produits issus des élevages tout en satisfaisant au mieux les besoins des animaux. Après un chapitre introductif sur la notion de qualité et son sens actuel, Alimentation des animaux et qualité de leurs produits aborde en 13 chapitres les thématiques suivantes : • Alimentation animale, formulation des régimes et réglementation • Déterminants alimentaires et non alimentaires en élevage de la qualité des produits • Qualité des produits animaux et attente des consommateurs : intégration du volet alimentation et mise en œuvre par les acteurs des filières.
Published: 2018

2. Estimating probability of insemination success using milk progesterone measurements

Author: J.M. Christensen, Nicolas Friggens, K.R. Nielsen, Pierre Blavy, Marjolein Derks, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Lattec I/S, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), and VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA )
Subjects: 0301 basic medicine, medicine.medical_specialty, modèle de prédiction, medicine.medical_treatment, [SDV]Life Sciences [q-bio], cow, progesterone, Insemination, 03 medical and health sciences, Estrus, Pregnancy, Statistics, Genetics, medicine, Animals, Lactation, Cycle length, Insemination, Artificial, Progesterone, Mathematics, 2. Zero hunger, Gynecology, Estrous cycle, fertility, Training set, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Artificial insemination, dairy cow, probabilities, 0402 animal and dairy science, probability of insemination success, artificial insemination, 04 agricultural and veterinary sciences, insémination artificielle, 040201 dairy & animal science, 030104 developmental biology, Milk, probabilité, vache, Estrus Detection, Herd, Animal Science and Zoology, Cattle, Female, plasma progesterone, progestérone, Parity (mathematics), Food Science
Abstract: The aim of this study was to quantify the effects of progesterone profile features and other cow-level factors on insemination success to provide a real-time predictor equation of probability of insemination success. Progesterone profiles from 26 dairy herds were analyzed and the effects of profile features (progesterone slope, cycle length, and cycle height) and cow traits (milk yield, parity, insemination during the previous estrus) on likelihood of artificial insemination success were estimated. The equation was fitted on a training data set containing data from 16 herds (6,246 estrous cycles from 3,404 lactations). The equation was tested on a testing data set containing data from 10 herds (8,105 estrous cycles from 3,038 lactations). Predictors were selected to be implemented in the final equation if adding them to a base model correcting for timing of insemination and parity decreased the overall likelihood distance of the model. Selected variables (cycle length, milk yield, cycle height, and insemination during the previous estrus) were used to build the final model using a stepwise approach. Predictors were added 1 by 1 in different order, and the model that had the smallest likelihood distance was selected. The final equation included the variables timing of insemination, parity, milk yield, cycle length, cycle height, and insemination during the previous estrus, respectively. The final model was applied to the testing data set and area under the curve (AUC) was calculated. On the testing data set, the final model had an AUC of 58%. When the farm effect was taken into account, the AUC increased to 63%. This equation can be implemented on farms that monitor progesterone and can support the farmer in deciding when to inseminate a cow. This can be the first step in moving the focus away from the current paradigm associated with poorer estrus detection, where each detected estrus is automatically inseminated, to near perfect estrus detection, where the question is which estrous cycle is worth inseminating?
Published: 2018
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3. Review: Deciphering animal robustness. A synthesis to facilitate its use in livestock breeding and management

Author: Laurence Puillet, Donagh P. Berry, Fabienne Blanc, Nicolas Friggens, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Friggens, Nicolas Charles, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech
Subjects: 0301 basic medicine, Computer science, [SDV.SA.ZOO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Zootechny, SF1-1100, reproduction, 03 medical and health sciences, Biological property, Biologie animale, Resource Acquisition Is Initialization, Livestock breeding, resilience, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Animal biology, 2. Zero hunger, Relative value, Adaptive capacity, genotype-by-environment, business.industry, Environmental resource management, 0402 animal and dairy science, 04 agricultural and veterinary sciences, sustainability, 040201 dairy & animal science, Animal culture, trade-offs, 030104 developmental biology, Risk analysis (engineering), Software deployment, [ SDV.SA.ZOO ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Zootechny, Sustainability, Trait, Animal Science and Zoology, business
Abstract: International audience; As the environments in which livestock are reared become more variable, animal robustness becomes an increasingly valuable attribute. Consequently, there is increasing focus on managing and breeding for it. However, robustness is a difficult phenotype to properly characterise because it is a complex trait composed of multiple components, including dynamic elements such as the rates of response to, and recovery from, environmental perturbations. In this review, the following definition of robustness is used: the ability, in the face of environmental constraints, to carry on doing the various things that the animal needs to do to favour its future ability to reproduce. The different elements of this definition are discussed to provide a clearer understanding of the components of robustness. The implications for quantifying robustness are that there is no single measure of robustness but rather that it is the combination of multiple and interacting component mechanisms whose relative value is context dependent. This context encompasses both the prevailing environment and the prevailing selection pressure. One key issue for measuring robustness is to be clear on the use to which the robustness measurements will employed. If the purpose is to identify biomarkers that may be useful for molecular phenotyping or genotyping, the measurements should focus on the physiological mechanisms underlying robustness. However, if the purpose of measuring robustness is to quantify the extent to which animals can adapt to limiting conditions then the measurements should focus on the life functions, the trade-offs between them and the animal's capacity to increase resource acquisition. The time-related aspect of robustness also has important implications. Single time-point measurements are of limited value because they do not permit measurement of responses to (and recovery from) environmental perturbations. The exception being single measurements of the accumulated consequence of a good (or bad) adaptive capacity, such as productive longevity and lifetime efficiency. In contrast, repeated measurements over time have a high potential for quantification of the animal's ability to cope with environmental challenges. Thus, we should be able to quantify differences in adaptive capacity from the data that are increasingly becoming available with the deployment of automated monitoring technology on farm. The challenge for future management and breeding will be how to combine various proxy measures to obtain reliable estimates of robustness components in large populations. A key aspect for achieving this is to define phenotypes from consideration of their biological properties and not just from available measures.
Published: 2017
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4. A dynamic model as a tool to describe the variability of lifetime body weight trajectories in livestock females

Author: L, Puillet, O, Martin, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [ INFO.INFO-MO ] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Goats, Reproduction, Body Weight, Parturition, body reserves, [SDV.SA.ZOO]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Zootechny, Animal Models, Models, Theoretical, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Parity, Phenotype, individual variability, Pregnancy, [ SDV.SA.ZOO ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Zootechny, Animals, Lactation, Female, systemic model, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, dairy female
Abstract: International audience; Until now, the development of precision livestock farming has been largely based on data acquisition automation. The future challenge is to develop interpretative tools to capitalize on high-throughput raw data and to generate benchmarks for phenotypic traits. We developed a dynamic model of female BW that converts BW time series into a vector of biologically meaningful parameters. The model is based on a first submodel that split a female's weight into elementary mass changes related to biological functions: growth (G component), reserves balance (R component), uterine load (U component), and maternal investment (M component). These elementary weight components are linked to the second submodel, which represents the litter developmental stages (oocyte, fetus, neonate, and juvenile) that drive elementary components of dam weight over each reproductive cycle. The so-called GRUM model is based on ordinary differential equations and laws of mass action. Input data are BW measures, age, and litter weight at birth for each parturition. Outputs of the fitting procedure are a vector of parameters related to each GRUM component and indexed by reproductive cycle. We illustrated the potential application of the model with a case study including growth and successive lactations (n = 202) from 45 dairy goats from the Alpine (n = 27) and Saanen (n = 18) breeds. The fitting procedure converged for all individuals, including goats that went through extended lactations. We analyzed the fitted parameters to quantify breed and parity effects over 4 reproductive cycles. We found significant differences between breeds regarding gestation components (fetal growth and reserves balance). We also found significant differences among reproductive cycles for reserves balance. Although these findings are based on a small sample, they illustrate how use the model can be to adapt herd management and implement grouping strategies to account for individual variability.
Published: 2017
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5. Facial expressions of emotion influence sheep learning in a visual discrimination task

Author: Bellegarde, Lucille, Erhard, Hans, Weiss, Alexander, Boissy, Alain, Haskell, Marie, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, School of Philosophy, Psychology and Language Sciences, University of Edinburgh, SRUC, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, School of Philosophy, Psychology and Language Sciences [Edinburgh] (SA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Scotland's Rural College (SRUC), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and Aarhus University [Aarhus]. DNK.
Subjects: mouton, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], réaction émotionnelle, expression faciale, discrimination visuelle, apprentissage, wether hoggs
Abstract: Faces are an essential source of information for social species. Sheep are one of the most studiedfarm species in terms of their ability to process information from faces, but little is known abouttheir face-based emotion recognition abilities. We investigated whether sheep could use imagesof faces displaying different emotional states as cues in a simultaneous discrimination task. Tothat end, we took photos of faces of four sheep in three social situations: two with a negativevalence (social isolation or aggressive interaction) and a neutral situation (ruminating in thehome pen). In a two-armed maze, sheep (n=16) were then presented with pairs of images ofthe same familiar individual taken in the neutral situation and one of the negative situations.Sheep had to learn to associate one type of image from a pair with a food reward. Once they hadreached the learning criterion, sheep then had to generalise the task to new pairs of images ofdifferent conspecifics displaying the same emotions as in the previous phase. For every run inthe maze, the latency to choose an arm and the outcome of the choice (success or error) wererecorded, as well as the total number of runs needed to learn the task (learning speed). Influenceof the type of image rewarded and of the side of presentation of the rewarded image wereanalysed by linear mixed models and learning speed was analysed by Mood’s median test. Allsheep learned the task with images of faces. Sheep that had to associate a negative image with areward learned faster that sheep that had to learn the neutral-reward combination (medians: 40vs 75 runs, χ2=4.00, df=1, P=0.046). With the exception of sheep from the Aggression-rewardedgroup, sheep could generalise the discrimination task to images of new faces (F3,26.6=3.37,P=0.033). Sheep chose an arm correctly more often (F1,288.1=5.02, P=0.026) and more quickly(F1,289.3=23.92, P
Published: 2017
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6. Minimising pain in farm animals: the 3S approach - ‘Suppress, Substitute, Soothe'

Author: Pierre Mormède, Armelle Prunier, Olivier Levionnois, Karine Latouche, Daniel Guemene, Dominique Fournier, P. Le Neindre, Raphaël Guatteo, Jacques Serviere, Christine Leterrier, Claudia Terlouw, Bioagression, Epidémiologie et Analyse de Risques (BIOEPAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Nantes, Department for Clinical Veterinary Medicine, Anaesthesia Section, Vetsuisse Faculty, University of Berne, Allevia AG, SDAR Occitanie Montpellier (SDAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UAR 1185 Délégation au Partenariat avec les Entreprises - DPE, Unité de Recherches Avicoles (URA), Laboratoire d'Études et de Recherches en Economie (LERECO CEDRAN), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Génétique Cellulaire (LGC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Systèmes d'Elevage, Nutrition Animale et Humaine (SENAH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Rennes, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Collège de Direction (CODIR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Recherches Avicoles (SRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UAR 0233 Collège de Direction, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Direction Collégiale (DCOLL)-Collège de Direction (CODIR), Bioagression, Epidémiologie et Analyse de Risques ( BIOEPAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Vétérinaire de Nantes, SDAR Occitanie Montpellier ( SDAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Recherches Avicoles ( SRA ), Laboratoire d'Études et de Recherches en Economie ( LERECO CEDRAN ), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Génétique Cellulaire ( LGC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse, Systèmes d'Elevage, Nutrition Animale et Humaine ( SENAH ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Rennes, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Direction Collégiale ( DCOLL ) -Collège de Direction ( CODIR )
Subjects: Male, medicine.medical_specialty, 040301 veterinary sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], Sus scrofa, review, Legislation, Context (language use), Animal Welfare, SF1-1100, 0403 veterinary science, pain, pain management, farm animal, Animal welfare, Intervention (counseling), medicine, Animals, Operations management, Castration, Animal Husbandry, Animal testing, Constraint (mathematics), 2. Zero hunger, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], business.industry, 0402 animal and dairy science, 04 agricultural and veterinary sciences, Pain management, 040201 dairy & animal science, Animal culture, Surgery, Lameness, Animals, Domestic, Animal Science and Zoology, France, business, farm animals
Abstract: Chantier qualité GA; Recently, the French National Institute for Agricultural Research appointed an expert committee to review the issue of pain in food-producing farm animals. To minimise pain, the authors developed a ‘3S’ approach accounting for ‘Suppress, Substitute and Soothe’ by analogy with the ‘3Rs’ approach of ‘Reduction, Refinement and Replacement’ applied in the context of animal experimentation. Thus, when addressing the matter of pain, the following steps and solutions could be assessed, in the light of their feasibility (technical constraints, logistics and regulations), acceptability (societal and financial aspects) and availability. The first solution is to suppress any source of pain that brings no obvious advantage to the animals or the producers, as well as sources of pain for which potential benefits are largely exceeded by the negative effects. For instance, tail docking of cattle has recently been eliminated. Genetic selection on the basis of resistance criteria (as e.g. for lameness in cattle and poultry) or reduction of undesirable traits (e.g. boar taint in pigs) may also reduce painful conditions or procedures. The second solution is to substitute a technique causing pain by another less-painful method. For example, if dehorning cattle is unavoidable, it is preferable to perform it at a very young age, cauterising the horn bud. Animal management and constraint systems should be designed to reduce the risk for injury and bruising. Lastly, in situations where pain is known to be present, because of animal management procedures such as dehorning or castration, or because of pathology, for example lameness, systemic or local pharmacological treatments should be used to soothe pain. These treatments should take into account the duration of pain, which, in the case of some management procedures or diseases, may persist for longer periods. The administration of pain medication may require the intervention of veterinarians, but exemptions exist where breeders are allowed to use local anaesthesia (e.g. castration and dehorning in Switzerland). Extension of such exemptions, national or European legislation on pain management, or the introduction of animal welfare codes by retailers into their meat products may help further developments. In addition, veterinarians and farmers should be given the necessary tools and information to take into account animal pain in their management decisions.
Published: 2017
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7. Face-based perception of emotions in dairy goats

Author: Lucille G. A. Bellegarde, Alain Boissy, Alexander Weiss, Hans W. Erhard, Marie J. Haskell, Christine Duvaux-Ponter, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, University of Edinburgh, Scotland's Rural College (SRUC), Université Paris-Saclay, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Scotland's Rural College (SCUR), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, SRUC, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and VetAgro Sup ( VAS )
Subjects: [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], goats, cognitive bias, chèvre, media_common.quotation_subject, émotion, emotion, Emotional valence, perception, réponse émotionnelle, emotions, comportement animal, Developmental psychology, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Food Animals, Perception, [SDV.BA.ZV]Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Vertebrate Zoology, 0501 psychology and cognitive sciences, 050102 behavioral science & comparative psychology, Emotion recognition, [ SDV.OT ] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], nannygoats, media_common, Facial expression, 05 social sciences, goat, face, Cognition, Gaze, Cognitive bias, Face (geometry), Face, [ SDV.BA.ZV ] Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Vertebrate Zoology, Animal Science and Zoology, Psychology, 030217 neurology & neurosurgery, ear postures, Cognitive psychology
Abstract: Faces of conspecifics convey information about identity, but also gaze, and attentional or emotional state. As a cognitive process, face-based emotion recognition can be subject to judgment bias. In this study we investigated whether dairy goats (n=32) would show different responses to 2-D images offaces of familiar conspecifics displaying positive or negative emotional states. We also examined the possible use of images of faces as stimuli in cognitive bias studies. The faces of four subjects were photographed in a positive and a negative situation. Three types of images of ambiguous facial expressions were then created using morphing software (75% positive, 50% positive, and 25%positive). In a test-pen, each goat was exposed for 3 seconds to each type of image, obtained from the same goat. All goats were shown non-morphed faces first, before being shown the three types of morphed faces, balanced for order. Finally, the first non-morphed face was shown again. Spontaneous behavioural reactions including ear postures (forward, backward and asymmetrical) and interactions with the screen (time spent looking or touching) were recorded during the 3 seconds. Results were analysed using REML with repeated measurements. Goats spent more time with their ears forward when the negative was shown compared to the positive(F4,121.3 = 2.51, P = 0.018), indicating greater interest in negative faces. Identity of the photographed goat influenced the time spent with the ears forward (F2,57.4 = 7.01, P = 0.002). We conclude that goats react differently to images of faces displaying different emotional states and that they seem to perceive the emotional valence expressed in these images. Response to morphed faces was not necessarilyintermediate to response to negative and positive faces, and not on a continuum. Further study is thus needed to clarify the potential use of faces in cognitive bias studies.
Published: 2017
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8. Valence of Facial Cues Influences Sheep Learning in a Visual Discrimination Task

Author: Bellegarde, Lucille, Erhard, Hans, Weiss, A., Boissy, Alain, Haskell, M.J., Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Scotland's Rural College (SCUR), University of Edinburgh, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Scotland's Rural College (SRUC), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and SRUC
Subjects: cognition, sheep, learning, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], mouton, [SDV]Life Sciences [q-bio], faces, emotions, discrimination task, ovis aries, discrimination visuelle, Veterinary Science, facial expression, Original Research, wether hoggs
Abstract: Sheep are one of the most studied farm species in terms of their ability to process information from faces, but little is known about their face-based emotion recognition abilities. We investigated (a) whether sheep could use images of sheep faces taken in situation of varying valence as cues in a simultaneous discrimination task and (b) whether the valence of the situation affects their learning performance. To accomplish this, we photographed faces of sheep in three situations inducing emotional states of neutral (ruminating in the home pen) or negative valence (social isolation or aggressive interaction). Sheep (n = 35) first had to learn a discrimination task with colored cards. Animals that reached the learning criterion (n = 16) were then presented with pairs of images of the face of a single individual taken in the neutral situation and in one of the negative situations. Finally, sheep had to generalize what they had learned to new pairs of images of faces taken in the same situation, but of a different conspecific. All sheep that learned the discrimination task with colored cards reached the learning criterion with images of faces. Sheep that had to associate a negative image with a food reward learned faster than sheep that had to associate a neutral image with a reward. With the exception of sheep from the aggression-rewarded group, sheep generalized this discrimination to images of faces of different individuals. Our results suggest that sheep can perceive the emotional valence displayed on faces of conspecifics and that this valence affects learning processes.
Published: 2017
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9. Prévision des rejets azotés des ruminants dans le projet Systali

Author: Sauvant , Daniel, Cantalapiedra Hijar , Gonzalo, Noziere , Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), and VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA )
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], rejet azote, prévision, prognosis, ruminant, flux digestif
Abstract: Les préoccupations actuelles liées aux rejets dans l’environnement d’éléments liés aux activités d’élevage, soulèvent la question de la précision de leur prévision. C’est en particulier le cas des rejets d’azote fécal (Nfec) et urinaire (Nur) par les ruminants. Le projet INRA Systali de rénovation des systèmes d’unités alimentaires des ruminants se distingue des précédents par le fait qu’il prend mieux en compte, et de façon quantitative, les phénomènes biologiques majeurs liés à la digestion des aliments et à la métabolisation des nutriments. Il a donc semblé opportun de chercher à tirer profit de la meilleure « mécanisticité » du modèle Systali pour prévoir plus précisément à l’échelle d’un animal moyen, les niveaux des rejets azotés fécaux et urinaires et en tirer un moyen de diagnostic affiné sur le terrain. Un sous-modèle spécifique de prévision des rejets Nfec et Nur a été mis en en place au sein des calculs des rations, des besoins des animaux et de leurs réponses aux pratiques alimentaires. Pour les rejets Nfec le calcul utilise directement certains paramètres digestifs du système PDI: les protéines alimentaires non dégradées dans le rumen (PIA), les protéines microbiennes (PIM) et la fraction NDF non digestible de la ration. Pour les rejets d’Nur, une approche factorielle permet de quantifier de façon séparée l’ensemble des facteurs impliqués. En particulier, il est possible de prédire les deux principales origines digestive et métabolique de Nur. L’origine digestive principale est liée au niveau de gâchis d’N dans le rumen, elle est quantifiée par le nouveau paramètre BalProRu qui correspond au bilan protéique du rumen. L’origine métabolique est appréhendée à travers l’efficacité des PDI qui peut largement varier (moins de 50% à plus de 80%), tout en présentant la même valeur pour l’ensemble des fonctions de protéosynthèse de l’organisme (Sauvant et al., 2015). Ces variations d’efficacité des PDI permettent d’en déduire celles de leur inefficacité qui est à l’origine de Nur d’origine métabolique. Cette approche factorielle de Nur permet non seulement d’obtenir une prédiction fiable (ETR = 0,02 et 0,05 gNur/kgPV pour les vaches et chèvres respectivement) de son niveau mais également d’avoir une idée du poids relatif des différentes origines digestive ou métabolique pour en déduire un diagnostic de ration., Current concerns related to environmental releases of elements related to livestock productions, raise the question of the accuracy of their predictions. This is particularly the case for nitrogen losses in feces (Nfec) and in urine (Nur) by ruminants. The INRA Systali project of updating the feed unit systems for ruminants differs from the previous one because it better takes into account, and quantitatively, the major biological phenomena related to feed digestion and nutrient metabolism. It therefore seemed appropriate to seek to benefit from the improved "mechanisticity" of the systali model to more accurately predict the Nfec and Nur losses and make a precise diagnosis on the field. A specific sub-model of Nfec and Nur losses was set up in the processes of calculations of rations, requirements of animals and their responses to dietary practices. For Nfec losses the calculation directly uses the digestive parameters of the PDI system: dietary protein not degraded in the rumen (PIA), microbial proteins (PIM) and non digestible NDF fraction of the ration. For losses of Nur, a factorial approach quantifies separately all the factors involved. In particular, it is possible to predict the two main digestive and metabolic origins of Nur. The main digestive origin is related to the level of N excess in the rumen, it is predicted by the new "BalProRu" parameter (protein balance in the rumen). The metabolic origin is tackled through the PDI efficiency which may vary widely (from less than 50% to over 80%), while having the same value for all of the body's protein synthesis functions (Sauvant al., 2015). These PDI efficiency variations allow inferring those of their inefficiency which is the major cause of metabolic origin of Nur losses. This factorial approach of Nur not only provides a reliable prediction of its level, but also gives an idea of the relative weight of the different origins, digestive or metabolic, of Nur to deduce a diagnosis of ration.
Published: 2016

10. Prédiction de la composition en acides gras de la viande bovine en fonction de l’alimentation des animaux par méta-analyse

Author: Gruffat, Dominique, Mourot, Benoît-Pierre, Durand, Denis, Berthelot, Valérie, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Valorex SAS, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: condition d'élevage, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], alimentation animale, [SDV]Life Sciences [q-bio], composition en acide gras, food and beverages, polyunsaturated fatty acid, beef, [SDV] Life Sciences [q-bio], viande bovine, acide gras polyinsaturé, méta analyse, animal feeding, metaanalysis
Abstract: A meta-analysis on the influence of dietary lipid or fatty acid (FA) contents on beef FA composition was conductedusing the “ω3Meat” database. This database contains bibliographic data posterior to year 2000 related to the impact ofcattle farming system parameters on beef FA composition. The results of the meta-analysis pointed that 1) Theproportion of C18:3 n-3 present in cattle muscle is directly proportional to its percentage in the diet and to the fatcontent of the diet, 2) Diet lipid content seems to be the most important factor of variation of n-6 PUFA and trans FApresent in cattle muscle. Thus, meta-analysis is a useful tool to assess and summarize the knowledge to accuratelypredict FA composition of ruminant meat even in rearing conditions.
Published: 2016

11. Rénovation des systèmes d’unités d’alimentation pour les ruminants : Systali

Author: Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Peyraud, Jean-Louis, Agabriel, Jacques, Baumont, René, Cantalapiedra Hijar, Gonzalo, Champciaux, Pascal, Eugène, Maguy, Ferlay, Anne, Lamadon, Anne, Maxin, Gaëlle, Ortigues, Isabelle, Schmidely, Philippe, Berthelot, Valérie, Boval, Maryline, Chapoutot, Patrick, DANIEL, Jean-Baptiste, Friggens, Nicolas, Giger-Reverdin, Sylvie, Boudon, Anne, Delaby, Luc, Delagarde, Remy, Faverdin, Philippe, Lemosquet-Simon, Sophie, Hassoun, Philippe, Archimède, Harry, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Systèmes d'élevage méditerranéens et tropicaux (UMR SELMET), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Unité de Recherches Zootechniques (URZ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National de Recherche Agronomique (INRA). UAR Département Physiologie Animale et Systèmes d'Elevage (0558)., Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Systèmes d'élevage méditerranéens et tropicaux ( UMR SELMET ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Unité de Recherches Zootechniques ( URZ ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: système d’alimentation, [SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, rationnement, ruminant, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract: National audience; Objectifs. Les systèmes d’expression des besoins et de la valeur des aliments pour les ruminants (UF pour l’énergie, PDI pour les protéines, et UE pour l’ingestion) ont fait leurs preuves, mais ils présentaient des limites qu’il convenait de lever pour répondre à la multiplicité des enjeux en matière de nutrition des ruminants, et pour élargir leurs zones d’influence au niveau européen et international. Le projet Systali, initié en 2010, avait pour objectif d’aboutir à une révision des systèmes d’alimentation pour Ruminants. Ces nouveaux systèmes seront plus précis, dynamiques et évolutifs, tenant mieux compte des interactions digestives et métaboliques. Ils seront applicables à une plus grande diversité de contextes y compris en zone tropicale, pour piloter la production et l’efficacité. L’objectif était également d’adosser à ces systèmes rénovés 3 modules : un module de prévision de la réponse moyenne à l’alimentation de la composition des produits (taux protéique du lait, teneur en matières grasses et qualité de la matière grasse des produits lait et viande) ; un module d’évaluation des risques d’acidose et des recommandations permettant de limiter ce risque ; et un module de prévision des rejets (CH4, N urinaire et fécal).Méthodes. De larges bases de données comprenant des centaines de résultats de mesures de la digestion, de bilans métaboliques et des performances animales, représentatives des pratiques alimentaires courantes, ont été construites et interprétées par des approches statistiques homogènes et bien tracées, permettant de dissocier la variabilité intra vs inter expérience. Les équations empiriques issues des différentes méta-analyses ont été intégrées dans des modèles mécanistes pour assurer leur cohérence interne ; ces modèles ont ensuite été couplés en conservant un principe de construction « apports vs besoins », dans un outil de simulation dédié, permettant un contrôle de la cohérence globale de l'ensemble des nouveaux systèmes, pour une large gamme de pratiques alimentaires et de caractéristiques animales.
Published: 2016

12. Digestion of fatty acids in ruminants: a meta-analysis of flows and variation factors: 2. C18 fatty acids

Author: F. Glasser, P. Schmidely, D. Sauvant, M. Doreau, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité de Recherches sur les Herbivores (URH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie de la Nutrition et Alimentation (PNA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: 2. Zero hunger, 0303 health sciences, rumen, [ SDV.SA.SPA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, 0402 animal and dairy science, food and beverages, 04 agricultural and veterinary sciences, digestion, 040201 dairy & animal science, fatty acids, SF1-1100, Animal culture, meta-analysis, 03 medical and health sciences, [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, Animal Science and Zoology, small intestine, MÉTA-ANALYSE, 030304 developmental biology
Abstract: In ruminants, dietary lipids are extensively hydrogenated by rumen micro-organisms, and the extent of this biohydrogenation is a major determinant of long-chain fatty acid profiles of animal products (milk, meat). This paper reports on the duodenal flows of C18 fatty acids and their absorption in the small intestine, using a meta-analysis of a database of 77 experiments (294 treatments). We established equations for the prediction of duodenal flows of various 18-carbon (C18) fatty acids as a function of the intakes of their precursors and other dietary factors (source and/or technological treatment of dietary lipids). We also quantified the influence of several factors modifying rumen metabolism (pH, forage : concentrate ratio, level of intake, fish oil supplementation). We established equations for the apparent absorption of these fatty acids in the small intestine as a function of their duodenal flows. For all C18 unsaturated fatty acids, apparent absorption was a linear function of duodenal flow. For 18:0, apparent absorption levelled off for high duodenal flows. From this database, with fatty acid flows expressed in g/kg dry matter intake, we could not find any significant differences between animal categories (lactating cows, other cattle or sheep) in terms of rumen metabolism or intestinal absorption of C18 fatty acids.
Published: 2008
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13. Digestion of fatty acids in ruminants: a meta-analysis of flows and variation factors. 1. Total fatty acids

Author: Frederic Glasser, Philippe Schmidely, Daniel Sauvant, Michel Doreau, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie de la Nutrition et Alimentation (PNA), Unité de Recherches sur les Herbivores (URH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [ SDV.SA.SPA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, fatty acids, SF1-1100, Intestinal absorption, 03 medical and health sciences, Rumen, medicine, Dry matter, Food science, 030304 developmental biology, chemistry.chemical_classification, 0303 health sciences, rumen, 0402 animal and dairy science, food and beverages, Fatty acid, 04 agricultural and veterinary sciences, Metabolism, Fish oil, 040201 dairy & animal science, Small intestine, Animal culture, meta-analysis, medicine.anatomical_structure, Biochemistry, chemistry, [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, biohydrogenation, Animal Science and Zoology, Digestion, microbes, MÉTA-ANALYSE
Abstract: A database built from 95 experiments with 303 treatments was used to quantify the ruminal biohydrogenation (SH) of fatty acids (FA), efficiency of microbial protein synthesis (EMPS), duodenal flow and intestinal absorption of total FA and of FA with 12 to 18 C units, in response to variations in dietary FA content, source or technological treatment of fat supplement. Flows of FA were expressed relative to dry matter intake (DMI) to compile data from bovine and ovine species. BH tended to increase curvilinearly with FA intake, whereas dietary FA did not affect EMPS. A linear relationship between FA intake and duodenal flow of total FA was obtained, with a coefficient of 0.75 +/- 0.06g duodenal FA/kg DMI for each g FA intake/kg DMI, Between experiments, positive balances of total FA (intake - duodenum) were related to low EMPS. Relationships between duodenal flows of FA with 12 to 18 C units and their respective intakes were linear, with a coefficient that increased with the number of C units. Duodenal flow of bacterial FA was linearly related to FA intake (coefficient 0.33 +/- 0.13), whereas contribution of bacterial lipid to duodenal flow decreased as FA intake increased. For each FA with 12 to 16 C units, prediction of FA absorption from its respective duodenal flow was linear For total FA and FA with 18 C units, apparent absorption levelled off at high duodenal flows. All these relationships were discussed according to current knowledge on microbial metabolism in the rumen and on the intestinal digestibility of FA in the intestine.
Published: 2008
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14. Unpredictable and repeated negative stimuli increased emotional reactivity in male quail

Author: Sophie Lumineau, Cécile Arnould, Agathe Laurence, Angélique Favreau-Peigné, Cécilia Houdelier, Aline Bertin, Marie-Annick Richard-Yris, Paul Constantin, Ludovic Calandreau, Christine Leterrier, Alain Boissy, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ethologie animale et humaine (EthoS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), French National Research Agency, Emofarm Program (ANR-09BLAN-0339), ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage(2009), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Ethologie animale et humaine ( EthoS ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage ( 2009 )
Subjects: [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], bird, neophobia, Physiology, emotional reactivity, Developmental psychology, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, 0302 clinical medicine, Food Animals, Corticosterone, biology.animal, medicine, Tonic (music), 0501 psychology and cognitive sciences, Chronic stress, 050102 behavioral science & comparative psychology, [ SDV.OT ] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], Habituation, Reactivity (psychology), chronic stress, biology, 05 social sciences, Neophobia, medicine.disease, Quail, chemistry, Animal Science and Zoology, tonic immobility, Cage, Psychology, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; Chronic stress is considered detrimental for an individual as it is a long-lasting negative emotional state, without or with a limited habituation. The reactivity and sensitivity of animals to stressors depend on the animal's organismic characteristics such as sex. In poultry, the studies dealing with chronic stress were mainly performed on females. Our study then focused on male quail and aimed at assessing the effect of unpredictable and repeated negative stimuli (URNS) on their general activity, tonic immobility, emotional reactivity to a human, a novel object, novel foods or when restrained in a crush cage, as well as on their plasma corticosterone concentrations. Quail were then left undisturbed or submitted to URNS during 6 weeks (n = 12 in each group). The results indicated that disturbed males spent a greater proportion of time far from the human than control ones (on the 1st test, 44.23 ± 5.28 vs 21.80 ± 6.12%, P = 0.01), probably to avoid the human. Disturbed males pecked at the novel object latter (P = 0.03) and less (P = 0.05) than controls. When restrained in a crush cage, disturbed quail were more often motionless than controls (13.49 ± 4.57 vs 4.76 ± 2.11%, P = 0.05). Disturbed quail ate a greater cumulative amount of mealworms (P = 0.05) or ate red maggots with a shorter latency compared to controls (P < 0.05 for the 2nd and 3rd red maggots, on the 2nd test). Concerning the general activity, disturbed males only showed less stereotypic behaviour than control ones after 14 days with URNS (1.4 ± 0.4 vs 4.9 ± 1.2% respectively, P = 0.03), but this difference disappeared after 34 days with URNS (P > 0.1). More importantly, stereotypic behaviours represented less than 5% of the time budget of both groups. URNS had however no effect on tonic immobility, general activity and corticosterone concentrations. This study demonstrated that URNS induced an increase of male quail's emotional reactivity to a human (when tested for the 1st time), to a novel object and when restrained in a crush cage. URNS also altered male quail's feeding behaviour. Disturbed quail were more interested by the novel foods than control quail presumably because they considered them as positive rewards after repeated exposures and they used them as a way to compensate their negative emotional state. All in all, our results demonstrated that URNS induced a chronic stress state in male quail that can have negative consequences on their welfare.
Published: 2016
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15. Actualisation de la prévision des apports en acides aminés digestibles dans l’intestin pour les vaches laitières

Author: Lemosquet, Sophie, Panzuti, Clémence, Cantalapiedra-Hijar, Gonzalo, Chapoutot, Patrick, Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Guinard-Flament, Jocelyne, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: acide aminé, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], digestibilité, [SDV]Life Sciences [q-bio], vache laitière, méthode de prévision
Abstract: National audience; Un travail de méta-analyse a été engagé pour revoir le calcul des valeurs d’acides aminés digestibles dans l’intestin (AADI) dans le projet INRA Systali de révision des systèmes d’alimentation des ruminants. Le calcul des valeurs AADI dépend des calculs des flux de protéines digestibles dans l’intestin d’origine microbienne (PDIM) et alimentaire (PDIA), or ces valeurs ont été modifiées dans Systali. Une nouvelle base de données contenant des essais mesurant les flux d’acides aminés (AA) dans le duodénum a été constituée. La même démarche de calculs que celle choisie par Rulquin et al. (1998, 2001) a été appliquée. La première étape de la démarche a consisté en un calcul théorique des concentrations en AA dans le duodénum basé sur une approche factorielle des flux de PI d’origine microbienne (PIM), alimentaire (PIA) et endogène (PIendo) et de leurs compositions (%) respectives en AA. Ce calcul théorique a alors été confronté aux concentrations mesurées dans le duodénum par la méta-analyse. Des facteurs de correction ont été estimés à partir d’une analyse de covariance avec un effet essai fixe et un modèle linéaire. Les nouveaux modèles ont permis d’améliorer la prédiction des concentrations d’AA mesurées avec des erreurs de prédiction des modèles plus faibles que les modèles passés pour les 16 AA considérés dans le système AADI. De plus, les nouvelles estimations des PI appliquées à la nouvelle base de données ont permis de réduire les biais entre les concentrations calculées et mesurées et d’appliquer des facteurs de correction moins importants. Au final, 15 équations sur 16 (à l’exception de la Phe) présentaient des ordonnées à l’origine plus proche de zéro et des pentes plus proches de 1 que les modèles passés. Les 16 nouvelles équations de correction (incluant celle de la Phe) sont utilisées dans le calcul des 16 valeurs AADI de Systali.
Published: 2016

16. L’herbe : un atout pour améliorer l’autonomie des systèmes d’élevages caprins du Grand Ouest et produire des fromages sous signes de qualité

Author: Caillat, Hugues, Barre, Philippe, Delagarde, Remy, Disenhaus, Catherine, Ferlay, Anne, Freund, Geneviève, Gaborit, Patrice, Giger-Reverdin, Sylvie, Jacquot, Anne-Lise, Jenot, Frantz, Jost, Jérémy, Lecaro, Leila, Pelletier, Estelle, Wimmer, Emilie, Verdier, Géraldine, UE 1373 Fourrages Environnement Ruminants Lusignan, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Physiologie Animale et Systèmes d'Elevage ( PHASE ) -Environnement et Agronomie ( E.A. ) -Biologie et Amélioration des Plantes ( BAP ) -Fourrages Environnement Ruminants Lusignan ( FERLUS ), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères ( P3F ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), ACTALIA [Villers-Bocage], Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Fédération Régionale Caprine de Nouvelle-Aquitaine et Vendée ( FRCap ), Institut de l'Elevage, Chambre Régionale d'Agriculture de Bretagne, Chambre Régionale d'Agriculture des Pays de la Loire, Lycée d'Enseignement Général et Technologique Agricole de Melle ( LEGTA ), Bureau Régional Interprofessionnel du Lait de Chèvre de Charentes-Poitou et des Pays de la Loire ( BRILAC ), Fromages et laits issus d’élevages de chèvres conduits à l’herbe, Institut National de la Recherche Agronomique, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Physiologie Animale et Systèmes d'Elevage (PHASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Environnement et Agronomie (E.A.)-Biologie et Amélioration des Plantes (BAP)-Fourrages Environnement Ruminants Lusignan (FERLUS), Unité de Recherche Pluridisciplinaire Prairies et Plantes Fourragères (P3F), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Fédération Régionale Caprine de Nouvelle-Aquitaine et Vendée (FRCap), Lycée d'Enseignement Général et Technologique Agricole de Melle (LEGTA), Bureau Régional Interprofessionnel du Lait de Chèvre de Charentes-Poitou et des Pays de la Loire (BRILAC), Fourrages Environnement Ruminants Lusignan (FERLUS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut de l'élevage (IDELE), Financement : PSDR Grand-Ouest 4, Superviseur : Hugues Caillat, Commanditaire : Institut National de la Recherche Agronomique (France), and Partenaires : Bureau Régional Interprofessionnel du Lait de Chèvre de Charentes-Poitou et des Pays de la Loire (BRILAC), Institut de l'Elevage (IDELE), Actalia, Chambre Régionale d'Agriculture de Bretagne (CRA Bretagne), Chambre Régionale d'Agriculture des Pays de la Loire (CRA Pays de la Loire), EPLFPEA Terres et Paysages Sud Deux Sèvres, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, élevage caprin, fromage de chèvre, lait de chèvre, filière, produit de qualité, alimentation à l'herbe, ouest de la france, goat milk, herbe, autonomie alimentaire, goat cheese, caprin, qualité des produits, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences
Abstract: Programme Pour et Sur le Développement Régional 4; La France est le premier producteur de lait de chèvre en Europe. Le Grand Ouest représente 54% de cette production nationale et près de la moitié de l’effectif de chèvres.Cependant, les systèmes caprins peuvent être fragilisés par leur relative faible autonomie alimentaire. Le projet Flèche vise à renforcer la durabilité des filières caprines laitières du Grand Ouest par une plus grande utilisation de l’herbe dans les élevages.Flèche est basé sur un partenariat fort entre acteurs du territoire, interprofession caprine, unités de recherches, organismes de développement et établissements d’enseignement secondaire et supérieur.
Published: 2016

17. Quantification of the main digestive processes in ruminants: the equations involved in the renewed energy and protein feed evaluation systems

Author: Daniel Sauvant, Pierre Nozière, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: 0301 basic medicine, Starch, Animal feed, [SDV]Life Sciences [q-bio], ruminant, Biology, digestion, Models, Biological, SF1-1100, nitrogen, système national d'évaluation, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, Rumen, Nutrient, Ruminant, Animals, Organic matter, Food science, 2. Zero hunger, chemistry.chemical_classification, Sheep, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], business.industry, Goats, nitrogène, Diet composition, 0402 animal and dairy science, feed unit system, 04 agricultural and veterinary sciences, biology.organism_classification, Animal Feed, 040201 dairy & animal science, quantification, Diet, Biotechnology, Animal culture, meta-analysis, 030104 developmental biology, chemistry, Animal Nutritional Physiological Phenomena, Cattle, Animal Science and Zoology, quantization, Energy Intake, Digestion, business, simulation de flux énergétique
Abstract: The evolution of feeding systems for ruminants towards evaluation of diets in terms of multiple responses requires the updating of the calculation of nutrient supply to the animals to make it more accurate on aggregated units (feed unit, or UF, for energy and protein digestible in the intestine, or PDI, for metabolizable protein) and to allow prediction of absorbed nutrients. The present update of the French system is based on the building and interpretation through meta-analysis of large databases on digestion and nutrition of ruminants. Equations involved in the calculation of UF and PDI have been updated, allowing: (1) prediction of the out flow rate of particles and liquid depending on the level of intake and the proportion of concentrate, and the use of this in the calculation of ruminal digestion of protein and starch from in situ data; (2) the system to take into account the effects of the main factors of digestive interactions (level of intake, proportion of concentrate, rumen protein balance) on organic matter digestibility, energy losses in methane and in urine; (3) more accurate calculation of the energy available in the rumen and the efficiency of its use for the microbial protein synthesis. In this renewed model UF and PDI values of feedstuffs vary depending on diet composition, and intake level. Consequently, standard feed table values can be considered as being only indicative. It is thus possible to predict the nutrient supply on a wider range of diets more accurately and in particular to better integrate energy x protein interactions occurring in the gut.
Published: 2016
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18. Individual responses of dairy cows to a 24-hour milking interval

Author: H. Leclerc, C. Charton, H. Larroque, Jocelyne Guinard-Flament, Christèle Robert-Granié, Nicolas Friggens, Dominique Pomiès, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT], Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UMT 3G, Institut de l'Elevage, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut de l'élevage (IDELE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, GenPhySE - UMR 1388 ( Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-ENVT, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech
Subjects: 0301 basic medicine, Veterinary medicine, repeatibility, Time Factors, Coefficient of variation, [SDV]Life Sciences [q-bio], cow, Lactose, lactation, Biology, somatic cell score, Milking, Protein content, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, Milk yield, Animal science, fluids and secretions, Pregnancy, Lactation, Genetics, medicine, Animals, 2. Zero hunger, milk, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], dairy cow, 0402 animal and dairy science, milking interval, Reproducibility of Results, food and beverages, 04 agricultural and veterinary sciences, Repeatability, 040201 dairy & animal science, Dairying, Parity, 030104 developmental biology, medicine.anatomical_structure, chemistry, relationship, Cattle, Female, Animal Science and Zoology, Composition (visual arts), Food Science
Abstract: Some dairy farmers opt to omit one milking, either incidentally or weekly, without changing other milking times. This practice entails an extended milking interval of 24 h (24h-MI), which is associated with a decrease in milk yield. This decrease varies among cows and could be partly due to factors such as stage of lactation and milk yield level. The aim of this study was to describe the average and individual responses in terms of loss and carryover effects of a 24h-MI on milk yield. The influence of factors such as parity, stage of lactation, and milk yield potential were investigated, together with response repeatability. Our trial used 292 Holstein-Friesian cows, and consisted of 3 successive periods: 1 wk of twice-daily milking (TDM) as a control, one 24h-MI, and then 13 d of TDM. The number of observations per cow ranged from 1 to 9, with no more than three 24h-MI per lactation. The 24h-MI reduced milk yield by 23% (7.8 kg on average) and milk lactose content by 2.6 g/kg on the 24h-MI day. Milk fat and protein content, and somatic cell score increased by 3.0 g/kg, 0.5 g/kg, and 0.4 units, respectively. No significant carryover effect was found of a 24h-MI on milk yield or milk composition 2 wk after resumption of TDM. Milk yield loss and recovery varied widely (coefficient of variation 62%), and the relationship between milk loss and milk recovery showed substantial variation (residual standard deviation 2.1 kg/d). Cows with a greater milk potential level lost more milk yield but recovered more milk, with no influence on recovery:loss ratio. Cows in early lactation recovered the lost milk yield faster. Repeatability of the responses to a 24h-MI was 44% for milk yield loss (kg/d), 57% for relative milk yield loss (%), 33% for milk yield recovery (kg/d), and 0% for milk recovery:loss ratio (%), suggesting a genetically determined ability to limit loss when one milking is omitted. To conclude, a 24h-MI caused higher milk yield losses than reported in previous studies. Stage of lactation, estimated potential milk yield level, and parity explained the cows' response to the 24h-MI, but did not account for all the individual variability.
Published: 2016
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19. Overview of progesterone profiles in dairy cows

Author: Pierre Blavy, Olivier Martin, Johanna K Höglund, Marjolein Derks, Nicolas Friggens, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Department of Animal Science, Faculty of Sciences and Technology, Aarhus University [Aarhus], EU, PROLIFIC KBBE.2012.1.3-04, 311776, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: 0301 basic medicine, Progesterone level, [SDV]Life Sciences [q-bio], sexual heat, milk progesterone, Food Animals, phase lutéale, Pregnancy, Statistics, dairy cows, Natural variability, Small Animals, Cycle length, Progesterone, profile shape, Mathematics, 2. Zero hunger, milk, Milk progesterone, 04 agricultural and veterinary sciences, cycle œstral, Research centre, vache laitière, Female, progestérone, medicine.medical_specialty, Estrous Cycle, Luteal phase, 03 medical and health sciences, gestion nutritionnelle, Internal medicine, medicine, Animals, postovulatory phase, estrus cycle, Estrous cycle, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Equine, dairy cow, 0402 animal and dairy science, oestrus cycle, 040201 dairy & animal science, lait, Data set, 030104 developmental biology, Endocrinology, Fertility, luteal phase, Estrus cycle, Animal Science and Zoology, Cattle, plasma progesterone, Quantile
Abstract: The aim of this study was to gain a better understanding of the variability in shape and features of all progesterone profiles during estrus cycles in cows and to create templates for cycle shapes and features as a base for further research. Milk progesterone data from 1418 estrus cycles, coming from 1009 lactations, was obtained from the Danish Cattle Research Centre in Foulum, Denmark. Milk samples were analyzed daily using a Ridgeway ELISA-kit. Estrus cycles with less than 10 data points or shorter than 4 days were discarded, after which 1006 cycles remained in the analysis. A median kernel of three data points was used to smooth the progesterone time series. The time between start of progesterone rise and end of progesterone decline was identified by fitting a simple model consisting of base length and a quadratic curve to progesterone data, and this luteal-like phase (LLP) was used for further analysis. The data set of 1006 LLP's was divided into five quantiles based on length. Within quantiles, a cluster analysis was performed on the basis of shape distance. Height, upward and downward slope, and progesterone level on Day 5 were compared between quantiles. Also, the ratio of typical versus atypical shapes was described, using a reference curve on the basis of data in Q1–Q4. The main results of this article were that (1) most of the progesterone profiles showed a typical profile, including the ones that exceeded the optimum cycle length of 24 days; (2) cycles in Q2 and Q3 had steeper slopes and higher peak progesterone levels than cycles in Q1 and Q4 but, when normalized, had a similar shape. Results were used to define differences between quantiles that can be used as templates. Compared to Q1, LLP's in Q2 had a shape that is 1.068 times steeper and 1.048 times higher. Luteal-like phases in Q3 were 1.053 times steeper and 1.018 times higher. Luteal-like phases in Q4 were 0.977 times steeper and 0.973 times higher than LLP's in Q1. This article adds to our knowledge about the variability of progesterone profiles and their shape differences. The profile clustering procedure described in this article can be used as a means to classify progesterone profiles without recourse to an a priori set of rules, which arbitrarily segment the natural variability in these profiles. Using data-derived profile shapes may allow a more accurate assessment of the effects of, e.g., nutritional management or breeding system on progesterone profiles.
Published: 2016
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20. Le stress prénatal : état des connaissances et conséquences potentielles en élevage

Author: Alain Boissy, Elodie Merlot, Christine Duvaux-Ponter, Sabine Roussel, Physiologie de la Nutrition et Alimentation (PNA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Systèmes d'élevage, nutrition animale et humaine (SENAH), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherches sur les Herbivores (URH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Systèmes d'élevage, nutrition animale et humaine ( SENAH ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, 05 social sciences, système d'élevage, Agricultural sciences, BIEN-ETRE ANIMAL, stress, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, 5. Gender equality, 0501 psychology and cognitive sciences, 050102 behavioral science & comparative psychology, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Sciences agricoles, stress prénatal, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Des stress vécus par une femelle pendant la gestation peuvent entraîner une modification du comportement de la progéniture comme une plus grande réactivité émotionnelle, des capacités d’apprentissage perturbées, une coordination motrice moins développée dans le jeune âge ainsi qu’un comportement sexuel féminisé pour les mâles. Ces modifications comportementales sont souvent accompagnées d’une modification du fonctionnement de l’axe corticotrope, avec en particulier un taux de base de glucocorticoïdes plus élevé ou des sécrétions plus importantes après un événement stressant. D’autres conséquences non négligeables sont mises en évidence comme une modification de la réponse immunitaire humorale et cellulaire de la portée, ainsi qu’une diminution du poids à la naissance. Cependant, une forte variabilité des effets est observée qui serait en partie liée à la nature de l’agent stressant, à son intensité, ainsi qu’à sa période d’application et au sexe de la progéniture, les femelles semblant plus sensibles que les mâles. Le stress prénatal serait expliqué par les hormones surrénaliennes sécrétées par la mère et traversant la barrière placentaire qui influenceraient le développement neuroendocrinien de la progéniture. La modification du comportement maternel induite par les stress répétés pourrait être un autre mécanisme expliquant les effets ob-servés chez le jeune. Même si l’essentiel des études a été réalisé chez les rongeurs et les primates, les rares expérimentations chez les animaux d’élevage montrent que les effets seraient loin d’être négligeables., Stress that occurs during pregnancy can have consequences on the behaviour of offspring such as increased emotional reactivity, impaired learning ability and feminisation of male sexual behaviour. A modification of the hypothalamo-pituitary axis is often observed, for example, an increase in basal glucocorticoid concentrations and a higher secretion rate after a stressful event. Immune responses can also be modified, and birth-weight reduced. However, there is a high level of variability in the effects of prenatal stress. This may be due to the type of stressor, its intensity and period of application during pregnancy. The effect may also differ according to the gender of the offspring, with females appearing to be more affected than males. Stress experienced by a dam during pregnancy could have consequences on neuroendocrine development in the foetus. Maternal hormones secreted during stress, which can cross the placental barrier, could be one of the mechanisms explaining these effects. Modification of maternal behaviour due to chronic stress may also be involved in the effect on the behaviour of the offspring. Most studies have been performed on rodents and primates but the few experiments involving farm animals tend to show that the consequences can be important.
Published: 2007
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21. Émotions et cognition : stratégie pour répondre à la question de la sensibilité des animaux

Author: H. Saint-Dizier, Sabine Roussel, Cécile Arnould, Christine Duvaux-Ponter, Alain Boissy, Christine Leterrier, S. Richard, Lara Désiré, D. Valance, Marie-Christine Meunier-Salaün, Elodie Chaillou, Violaine Colson, Lucile Greiveldinger, Unité de Recherches sur les Herbivores (URH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Physiologie de la Nutrition et Alimentation (PNA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Systèmes d'élevage, nutrition animale et humaine (SENAH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Systèmes d'élevage, nutrition animale et humaine ( SENAH ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: cognition, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, alimentation animale, émotion, 05 social sciences, 0402 animal and dairy science, qualité de vie, 04 agricultural and veterinary sciences, 040201 dairy & animal science, comportement animal, Agricultural sciences, BIEN ETRE, 0501 psychology and cognitive sciences, environnement social, 050102 behavioral science & comparative psychology, sensibilité, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Sciences agricoles
Abstract: La notion de bien-être chez l’animal d’élevage n’a de sens que si on lui reconnaît la capacité à ressentir des émotions. Cependant, du fait de l’absence de langage verbal, le vécu émotionnel de l’animal est difficilement mesurable, ce qui a toujours rendu son étude délicate. Les travaux récents en psychologie cognitive montrent combien l’étude des interactions entre émotions et cognition est nécessaire pour accéder aux états affectifs de l’animal et tenter ainsi d’identifier les paramètres susceptibles d’affecter son bien-être. Ce texte comporte deux volets. Le premier volet s’appuie sur les théories de l’évaluation développées chez l’Homme, lesquelles suggèrent que le déclenchement des émotions résulte de processus cognitifs d’évaluation basés sur des critères élémentaires tels que la nouveauté et la prévisibilité. Sur la base de ce cadre théorique, nous avons engagé une approche sur les animaux d’élevage visant à définir les critères d’évaluation qu’ils utilisent, et à faciliter ainsi la compréhension de leurs émotions à partir de l’étude de la combinaison des critères impliqués. Le second volet de ce texte s’appuie sur les nombreuses études menées chez l’Homme et les animaux de laboratoire, qui suggèrent que les émotions peuvent en retour influencer les capacités cognitives de l’individu en altérant ses capacités attentionnelles et mnésiques. L’approfondissement de l’étude des interactions entre émotions et cognition offre donc de nouvelles perspectives de recherche pour mieux comprendre les conditions de bien-être des animaux en élevage., Assessment of farm animal welfare requires a good understanding of the animals' affective experience, including their emotions. However, this is difficult to measure because of the absence of verbal communication. Recent studies in the field of cognitive psychology have shown that affective states can be assessed through investigation of the interactions between emotions and cognition. On the one hand, theories of the way humans appraise situations provide a conceptual framework that suggests that emotions are triggered by cognitive appraisal processes based on few elementary criteria such as novelty and predictability. In accordance with appraisal theories, we have developed an experimental approach to study the elementary criteria used by farm animals to evaluate their environment and then express a given emotional response. On the other hand, an increasing number of studies in humans and animals suggest that emotions also influence cognitive processes by modifying attention, memory and judgement. Measurement and manipulation of cognitive processes may provide new insights into how emotions and more persistent affective states in animals can be assessed. Further work on these cognitive approaches will offer new paradigms for a better understanding of the welfare of farm animals.
Published: 2007
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22. Actualisation des besoins et efficacités énergétiques des femelles laitières

Author: Sauvant, Daniel, Ortigues, Isabelle, Giger-Reverdin, Sylvie, Noziere, Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: besoin énergétique, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, alimentation animale, vache laitière, efficacité énergétique, analyse calorimétrique, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Sciences agricoles, Agricultural sciences
Abstract: Dans le cadre de la révision des systèmes d’unités d’alimentation des ruminants (projet INRA « Systali »), on a revisité les valeurs des besoins énergétiques d’entretien et d’efficacité de l’utilisation de l’énergie métabolisable (EM) par les femelles laitières, vaches et chèvres essentiellement. Les résultats de la base de mesures calorimétriques « Rumener » ont été utilisées pour ces analyses. L’actualisation du calcul de l’EM a été publiée auparavant (Sauvant et Nozière, 2013). Les besoins d’entretien sont accrus par rapport aux références antérieures : 145 vs 117 kcal EM/kg PV0,75 et 94,3 vs 70 kcal ENetteLait/kg PV0,75 pour les vaches laitières et 110 vs 109 kcal EM/kg PV0,75et 71,5 vs 65,3 kcal ENL/kg PV0,75pour les chèvres laitières. Pour l’efficacité k de la transformation de l’EM en ENL les résultats montrent que les valeurs relatives aux vaches et aux chèvres sont identiques. Pour les animaux en bilan d’énergie positif, l’efficacité kls spécifique de l’EM en EN lait est inférieure à celle de l’EM pour la rétention d’énergie kg. On a en moyenne kls = 0,65 et kg = 0,80. En outre, d’après les données, kg n’est pas différent de kt, l’efficacité de l’utilisation des réserves énergétiques en lait. On les a donc regroupées en un seul coefficient commun kgt lié à kls : kgt = kls + 0,15.D’autre part, le traitement des données a fait apparaitre une différence dans la prévision des valeurs de kls en fonction de q=EM/EB par rapport à l’équation utilisée auparavant : kls = 0,65 + 0,247 (q – 0,63). L’application de cette équation à l’orge de référence, utilisée depuis 1987, aboutit à un léger accroissement de la valeur UFL de référence 1760 Kcal lait/kg brut (vs 1700). Pour les valeurs UFV, l’application des relations Systali et des coefficients kmf précédents aboutit aussi à la valeur de 1760 kcal. Ces dernières modifications présentent un impact mineur sur la valeur UFL du lait de référence à 750 kcal : 0,43 vs 0,44 UFL., As part of the revision of the ruminant feed unit systems (INRA project "Systali"), it was decided to revisit the energy requirements and efficiency of the metabolisable energy (ME) used in dairy females, especially cows and goats. For this we used the "Rumener" database for calorimetric records. The new calculation of ME from Gross Energy (GE) has been proposed previously (Nozière and Sauvant, 2013). Maintenance requirements have increased compared to previous values: 145 vs 117 kcal ME/kg LW0,75 and 94.3 vs 70 kcal NEL/kg LW0,75 for dairy cows and 110 vs 109 kcal ME/kg LW0,75 and 71.5 vs 65.3 kcal NEL/kg LW 0,75 for dairy goats. For the efficiency of transformation of ME to NE, k, the data show the same values for cows and goats. For animals with a positive energy balance, the kls values, the specific efficiency of ME into milk energy, were lower than those of energy retention, kg. Mean values are kls = 0.65 and kg = 0.80. Moreover, according to the data, kg was not different from the efficiency of body energy mobilization, kt, into milk energy. Therefore they were pooled into a common value ktg linked with kls: kgt = kls + 0.15. On the contrary, the equation of prevision of kls as a function of q = ME/GE was found to be different from the previous one: kls = 0.65 + 0.247 (q – 0.63). The application of this equation to the reference barely used since 1987 led to a small increase of the energy equivalent of one UFL: 1760 milk kcal (vs 1700). For the feed unit for meat (UFV), the application of the Systali equations to the previous kmf coefficient also provided a mean value of 1760 kcal for one UFV. These last modifications have only a small impact on the UFL value of the reference milk of 750 kcal: 0.43 vs 0.44 UFL.
Published: 2015

23. Etude de la variabilité inter-laboratoire de la dégradation de l'azote mesurée in sacco

Author: Chapoutot, Patrick, Brugel, Coline, Baumont, René, Bayourthe, Corine, Callot, L., Devillard, Estelle, Faussier, G., Férard, Alexis, Huard, Monika, Peyraud, Jean-Louis, Picot, Adrien, Reynaud, C., Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, InVivo, Adisseo France SAS, TECHNA, ARVALIS - Institut du végétal [Paris], CCPA,Centrale Coopérative de Productions Animales (CCPA), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre d'Affaires Odyssée, MIXscience, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT], AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), GenPhySE - UMR 1388 ( Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-ENVT, ARVALIS - Institut du Végétal, CCPA,Centrale Coopérative de Productions Animales ( CCPA ), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SDV.SA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, alimentation animale, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, ruminant, Agricultural sciences, dégradation ruminale, [SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, dégradation de l'azote, Alimentation et Nutrition, Food and Nutrition, in sacco, animal feeding, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Sciences agricoles
Abstract: Etude de la variabilité inter-laboratoire de la dégradation de l'azote mesurée in sacco. 22. Rencontres autour des Recherches sur les Ruminants
Published: 2015

24. Updating protein requirements and responses of metabolizable protein efficiency in dairy cows and goats

Author: Sauvant, Daniel, Cantalapiedra Hijar, Gonzalo, Noziere, Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), ProdInra, Archive Ouverte, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], efficiency, [SDV]Life Sciences [q-bio], dairy, protein requirement
Abstract: absent
Published: 2015

25. Selection on functional longevity in a commercial population of dairy goats translates into significant differences in longevity in a common farm environment

Author: Ithurbide, M., Huau, C., Palhière, I., Fassier, T., Friggens, N.C., Rupp, R., Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-École nationale supérieure agronomique de Toulouse (ENSAT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Expérimentale de Bourges (P3R), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), APIS-GENE (Paris, France) : projects ActiveGoat and Resilait, European Project: 772787,H2020-EU.3.2.1.1., and H2020-EU.3.2.,SMARTER(2018)
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, Farms, hyper, Goats, selection, survival analysis, [SDV.GEN.GA]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Animal genetics, Milk, Phenotype, [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, Immunoglobulin G, Genetics, dairy goat, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, Animals, Lactation, Female, Animal Science and Zoology, functional longevity, Food Science
Abstract: International audience; Resilience is the ability of an animal to cope with environmental disturbances, such as pathogens or negative energy balance. To improve resilience through breeding, we need resilience indicators. Functional longevity might be a good indicator of a dairy goat's lifetime resilience as it results from the ability to cope with and recover from all the challenges faced throughout its life-time. The aim of this study was to validate the use of functional longevity as an indicator of resilience for selection. To address this question, we created 2 genetic lines of Alpine goats using hyperselected artificial insemination bucks with the most extreme estimated breeding values for functional longevity arid the same milk yield performance. A total of 440 goats, 228 in the high longevity (high_LGV) and 221 in the low longevity (low_LGV) lines, were bred and monitored for 4 yr. Health treatments, serum IgG concentration as a proxy of passive immune transfer in early life, kidding, age, and reason of culling were systematically noted. Weight and body morphology were monitored. Weight arid growth during the first year of life were similar in both goat lines. In contrast, the low_LGV goats had a lower weight during the beginning of first lactation than high_LGV goats. The milk fat-to-protein ratio was also significantly higher in low_LGV goats during first lactation. A multivariable Cox regression was fitted to the data to decipher survival at different stages of life in the 2 lines. The overall survival of high_LGV goats was significantly better than low_LGV goats (hazard ratio = 0.63, confidence interval = 0.47; 0.86) even after we included treatment, growth, serum IgG concentration at birth, and year effects in the model. The line effect was riot constant over time; no significant effect was found during the first year, and the difference was observed after first kidding. This result suggested that survival at an early stage of life and during later productive life are under different genetic regulation. Altogether, this monitoring of the goat lines indicated that functional longevity-based selection helps to improve resilience by improving survival and mitigating some indicators of fat mobilization during early lactation.
Published: 2022
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26. Conséquences des champs électromagnétiques d’extrêmement basses fréquences sur la santé animale et les performances zootechniques

Author: Pierre Mormede, Suzanne Bastian, Corine Bayourthe, Alexandre Bounouh, Philippe Brunschwig, Christophe Chartier, Jean Demarquoy, Thierry Gidenne, Maryline Kouba, Marie-Christine Meunier-Salaün, Yves Millemann, Jacques Serviere, Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Ecole Nationale Vétérinaire, Agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS), Ecole Nationale Supérieure Agronomique d'Alger, Laboratoire National de Métrologie et d'Essais [Trappes] (LNE ), Institut de l'élevage (IDELE), Université de Bourgogne (UB), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), École nationale vétérinaire d'Alfort (ENVA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du Travail, Absent, Contrat : 2013-SA-0037, Commanditaire : Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (France), GenPhySE - UMR 1388 ( Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-ENVT, Ecole Nationale Vétérinaire, Agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique ( ONIRIS ), Ecole Nationale Supérieure Agronomique, Laboratoire National de Métrologie et d'Essais [Trappes] ( LNE ), Institut de l'Elevage, Université de Bourgogne ( UB ), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Ecole Nationale Vétérinaire d'Alfort, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]
Subjects: Ligne haute tension, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], Courant parasite
Abstract: absent
Published: 2015

27. Empirical prediction of net splanchnic release of ketogenic nutrients, acetate, butyrate and beta-hydroxybutyrate in ruminants: a meta-analysis

Author: Daniel Sauvant, L. Bahloul, Hélène Lapierre, Jean Vernet, Isabelle Ortigues-Marty, C. Loncke, Pierre Nozière, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Agriculture and Agri-food Canada, Agriculture and Agri-Food [Ottawa] ( AAFC ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: medicine.medical_specialty, [SDV]Life Sciences [q-bio], Energy balance, ketogenic nutrients, Butyrate, ruminant, Acetates, Biology, SF1-1100, Nutrient, Animal science, Ruminant, Internal medicine, medicine, Animals, Organic matter, Dry matter, 2. Zero hunger, chemistry.chemical_classification, 3-Hydroxybutyric Acid, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Ruminants, biology.organism_classification, Animal Feed, Diet, Animal culture, meta-analysis, Butyrates, Viscera, splanchnic release, Endocrinology, Liver, chemistry, Digestion, Animal Science and Zoology, Energy Metabolism, Splanchnic, diet characteristic
Abstract: For energy feeding systems for ruminants to evolve towards a nutrient-based system, dietary energy supply has to be determined in terms of amount and nature of nutrients. The objective of this study was to establish response equations of the net hepatic flux and net splanchnic release of acetate, butyrate and beta-hydroxybutyrate to changes in diet and animal profiles. A meta-analysis was applied on published data compiled from the FLuxes of nutrients across Organs and tissues in Ruminant Animals database, which pools the results from international publications on net splanchnic nutrient fluxes measured in multi-catheterized ruminants. Prediction variables were identified from current knowledge on digestion, hepatic and other tissue metabolism. Subsequently, physiological and other, more integrative, predictors were obtained. Models were established for intakes up to 41 g dry matter per kg BW per day and diets containing up to 70 g concentrate per 100 g dry matter. Models predicted the net hepatic fluxes or net splanchnic release of each nutrient from its net portal appearance and the animal profile. Corrections were applied to account for incomplete hepatic recovery of the blood flow marker, para-aminohippuric acid. Changes in net splanchnic release (mmol/kg BW per hour) could then be predicted by combining the previously published net portal appearance models and the present net hepatic fluxes models. The net splanchnic release of acetate and butyrate were thus predicted from the intake of ruminally fermented organic matter (RfOM) and the nature of RfOM (acetate: residual mean square error (RMSE) = 0.18; butyrate: RMSE = 0.01). The net splanchnic release of beta-hydroxybutyrate was predicted from RfOM intake and the energy balance of the animals (RMSE = 0.035), or from the net portal appearance of butyrate and the energy balance of the animals (RMSE = 0.050). Models obtained were independent of ruminant species, and presented low interfering factors on the residuals, least square means or individual slopes. The model equations highlighted the importance of considering the physiological state of animals when predicting splanchnic metabolism. This work showed that it is possible to use simple predictors to accurately predict the amount and nature of ketogenic nutrients released towards peripheral tissues in both sheep and cattle at different physiological status. These results provide deeper insight into biological processes and will contribute to the development of improved tools for dietary formulation.
Published: 2015
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28. Environmental enrichment reduces behavioural alterations induced by chronic stress in Japanese quail

Author: Cécilia Houdelier, Cécile Arnould, Sophie Lumineau, Christine Leterrier, A. Laurence, Ludovic Calandreau, Alain Boissy, Angélique Favreau-Peigné, Ethologie animale et humaine (EthoS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, ANR-09-BLAN-0339 - EmoFarm, ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage(2009), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Ethologie animale et humaine ( EthoS ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage ( 2009 )
Subjects: Male, Hypothalamo-Hypophyseal System, medicine.medical_specialty, enrichment, [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], animal structures, Pituitary-Adrenal System, Coturnix, Environment, Biology, Emergence test, SF1-1100, Stress, Physiological, biology.animal, Internal medicine, parasitic diseases, medicine, Animals, 0501 psychology and cognitive sciences, Chronic stress, 050102 behavioral science & comparative psychology, [ SDV.OT ] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], Animal Husbandry, development, Environmental enrichment, Behavior, Animal, 05 social sciences, fungi, 0402 animal and dairy science, Fear, 04 agricultural and veterinary sciences, quail, Animal Feed, Housing, Animal, 040201 dairy & animal science, Quail, Animal culture, behaviour, welfare, Endocrinology, Blood chemistry, environmental enrichment, Female, Animal Science and Zoology
Abstract: International audience; Animals perceiving repeated aversive events can become chronically stressed. Chronic activation of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis can have deleterious consequences on physiological parameters (e.g. BW, blood chemistry) and behaviour (e.g. emotional reactivity, stereotypies, cognition). Environmental enrichment (EE) can be a mean to reduce animal stress and to improve welfare. The aim of this study was first, to assess the effects of EE in battery cages on the behaviour of young Japanese quail and second, to evaluate the impact of EE on quail exposed to chronic stress. The experiment involved quail housed in EE cages and submitted or not to a chronic stress procedure (CSP) (EE cages, control quail: n=16, CSP quail: n=14) and quail housed in standard cages and exposed or not to the CSP (standard non-EE cages, control quail: n=12, CSP quail: n=16). Our procedure consisted of repeated aversive events (e.g. ventilators, delaying access to food, physical restraint, noise) presented two to five times per 24 h, randomly, for 15 days. During CSP, EE improved quail's welfare as their stereotypic pacing decreased and they rested more. CSP decreased exploration in all quail. After the end of CSP, quail presented increased emotional reactivity in emergence test. However, the effect of EE varied with test. Finally, chronic stress effects on comfort behaviours in the emergence test were alleviated by EE. These results indicate that EE can alleviate some aspects of behavioural alterations induced by CSP.
Published: 2015
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29. Sensibilité de la reproduction des vaches allaitantes à la dynamique des lipides corporels : une approche par modélisation

Author: Recoules, Emilie, Agabriel, Jacques, Friggens, Nicolas, Martin, Olivier, De La Torre Capitan, Anne, Blanc, Fabienne, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, région Auvergne et le FEDER, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: vache allaitante, lipide corporel, performance de reproduction, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, système d'élevage, sensibilité, robustesse, condition environnementale, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Sciences agricoles, Agricultural sciences, modélisation
Abstract: Les systèmes bovins allaitants reposent sur une va lorisation optimale des ressources herbagères. Les contextes économique et climatique actuels augmentent le risque de pé riodes de sous-alimentation pouvant intervenir à n’importe quel moment du c ycle de production des femelles re productrices. Une telle variabilité de l’environnement nutritionnel peut avoir des conséquences sur la dynamiqu e des réserves lipidiques des femelles et sur leur capacité à se reproduire régulièrement. Les éche cs de reproduction ont des co nséquences directes sur la carrière reproductive des vaches (réforme des femelles vides) ainsi que sur la productivité du troupeau. Afin d’explorer les conséquences d’envi ronnements nutritionnels changeant s sur la performance de reproduction des vaches et leur longévité, le modèle individu centré Bresnus (Bovine REproduction Sensitivity to NUtritional trajectorieS), a été développé à l’échelle de la carrière de l’animal . Ce modèle est structuré en trois composantes : i) un modèle des trajectoires nutritionn elles, ii) un modèle de la performance de reproduction et iii) un modèle des interrelations entre dynamique des li pides et performance de reproducti on. Ces modèles empiriques ont été construits à partir de représentations co nceptuelles existantes et ont été ajusté s à l’aide de données expérimentales obtenues sur des vaches de race Charolaise. Le modèle Bresnus permet ainsi d’étudier les conséquences sur la performance de reproduction d’épisodes de sous -alimentations variant selon leur durée, leur intensité, leur occurrence et leur fréquence. Les simulations montrent qu’un e sous-alimentation aura des effets différents sur la performance de reproduction selon le mome nt du cycle de production auquel elle intervient et selon son profil (durée x intensité). Au niveau d u troupeau, le modèle permet d’ étudier la stabilité (robustesse) de la productivité du troupeau sur le long terme selon sa composition (diversité des sensibilités individuelles à la sous- alimentation) et l’étalement des stades physiologiques entre individus (vêlages groupés vs . étalés)., Beef production relies on forage resources. Econ omic and environmental hazards tend to increase the variability of food availability and quality around the ye ar. Herd productivity is based on the ability of females to reproduce regularly and this may be affected by body re serves and body reserve changes. An individual based model (Bresnus: Bovine REproduction Sensitivity to NUtriti onal trajectorieS) has been developed to represent the sensitivity of beef cow reproduction to nutritional trajectories over the career of the female. This model is made of three sub-models i) a model of nutritio nal trajectories, ii) a model of the reproductive performance and iii) a model of their interrelations. Experimental data from Charolais co ws were used to adjust empi rical equations to test the effect of a nutritional challenge to key components of re productive performance (calving to resumption of luteal activity interval, estrus expression, prob ability of conception). Effects of a nutr itional constraint on the reproductive performance are different according to the period of occu rrence of the constraint and the type of constraint (intensity and duration). At the herd level, the Bresnus model allows studying the robustness of herd productivity according to the ability of cows to recover body reserves after a constraint (similar or varying abilities) and the type of calving management (grouped vs. spread calving).
Published: 2014

30. Actualisation des besoins protéiques des ruminants et application à la détermination des réponses des femelles laitières aux apports de protéines digestibles dans l’intestin (PDI)

Author: Sauvant , Daniel, Cantalapiedra Hijar , Gonzalo, Noziere , Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), and VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA )
Subjects: azote, chèvre laitière, alimentation animale, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, ruminant, digestion, lait, intestin, vache laitière, Alimentation et Nutrition, protéosynthèse, Food and Nutrition, besoin en protéines, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract: Dans le cadre de la révision des systèmes d’unités d’alimentati on des ruminants (projet INRA «Systali»), il a été décidé de revisiter les besoins protéiques ainsi que les réponses aux variations des apports protéiques. Depuis 1978, les besoins PDI d’entretien étaient proportionnels au poids vif élevé à la puissance 0,75, et donc indépendants du niveau de production. Il a été décidé de faire évoluer ce calcul vers celui appliqué dans tous les systèmes étrangers, à savoir la détermination des diffé rentes pertes azotées obligatoires car exportées de l’organisme en toutes situations pratiques. Les trois principales voies de pertes, qui aboutissent aux besoins protéiques non productifs, sont, par ordre décroissant d’importance, les protéi nes endogènes fécales (PEF), les pertes azotées urinaires endogè nes (NUE) et les pertes de protéines par les phanères (PPH). Ces actualisations ont été effectuées par approche factorielle et, dans la mesure du possible, à partir de méta -analyses de larges bases de données de la littérature. Dans une seconde approche, les valeurs des besoins PDI « non productifs » ont été appliquées à des expériences (nexp), conduites sur des vaches (nexp = 54) ou des chèvres (nexp = 33) laitières avec pour objectif d’étudier les variations des réponses aux apports protéiques. Les apports PDI de ces ex périences ont été calculés selon la méthode systali (Sauvant et Nozière, 20 13). Pour l’estimation de la réponse de l’efficacité des PDI ( EffPDI en %)en fonction de la concentration en PDI (PDIen g/kgMS) du régime, après avoir testé 4 hypothèses de calcul, il a été décidé d’appliquer la même valeur d’ EffPDI pour les productions des protéines du lait, pour les PEF, pour les PPH ainsi que pour l’accrétion des protéines corpo relles, liée au bilan d’énergie . L ’efficacité des PDI est une fonction décroissante non linéaire de la concentration en PDI (g/k gMS) : EffPDI= EffPDI100 * ex p [-b (PDI-100)], EffPDI100 étant l’efficacité correspondant à une ration ayant 100 g PDI/kg MS. Pour les vaches laitières, EffPDI100 est égale à 65,6, et l’écart -type intra- expérience de l’ajustement est de 2,0. Les variations résiduelles globales de cette équation sont largement expliquées, en inter- et intra- expériences, par le bilan UFL et, pour des régimes à l’équilibre des besoins énergétiqu es, on obtient EffPDI 100 = 67. Pour les chèvres les lois de réponse d’E ffPDI à la concentration en PDI de la ration sont très similaires avec cependant moins de précision (ETR = 3,7 vs 2,0)., As part of the revision of ruminant feed unit syst ems (INRA "Systali" project), it was decided to update the protein requirements in ruminants as well as re sponses to changes in protein supply. Since 1978, PDI maintenance requirements were proportional to body weight exponent 0.75, and therefore independent of the level of production. It was decided to change the calculation to that applied in most international feeding systems, namely the determination of different mandatory nitrogen losses in all practical situations. The th ree main routes of losses, which result in non-productive protein requirements, are, in decreasing order of import ance, metabolic fecal protein (MFP), urinary endogenous nitrogen losses (NUE) and loss of protein from phaneres (PPH). These updates have been made by factorial approach and, to the extent possibl e, from meta-analysis of large databases in the literature. In a second approach, the values of "non-productive" PDI requirements were applied to experiments (nexp) performed on cows (nexp =54) or goats (nexp =33) with the aim of studying the variation of milk responses to protein supply. PDI contributions of these experiments were calc ulated using the systali method (Sauvant and Nozière, 2013). For estimation of the response of the efficiency of PDI (EffPDI in%) depending on the dietary concentration of PDI (g/kg DM), after testing 4 methods of calculation, it was decided to apply the same EffPDI value for milk protein synthesis, to PMF, to PPH as well as to the accretion of body proteins which was related to energy balance. EffPDI% is a non linear decreasing function of the PDI concen tration (g/kg DM):EffPDI= EffPDI100 * exp [-b (PDI-100)]. EffPDI100 corresponds to PDI efficiency at PDI = 100 g / kg DM. For dairy cows, EffPDI100 = 65.6, b=0.01 and residual standard deviation (RSD) of in tra-experience adjustment cows is 2.0. Overall residual equations indicates that inter-and intra-experimental variations were largel y explained by energy balanc e (EB, UFL/d), we obtained EffPDI100 = 67% when animals were at EB = 0. For goats, th e laws of EffPDI response to PDI dietary concentrations were very similar with EffPDI100 = 67% when EB = 0, but with less precision (RSD= 3.7 vs 2.0).
Published: 2014

31. Évaluation quantitative de la robustesse des vaches et du troupeau laitier : quels principes retenir ?

Author: OLLION, Emilie, Delaby, Luc, Ingrand, Stéphane, Puillet, Laurence, Blanc, Fabienne, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (UMR METAFORT), AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux ( METAFORT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (METAFORT), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract: absent
Published: 2014

32. Bird's emotionality modulates the impact of chronic stress on feeding behaviour

Author: Favreau-Peigné, Angélique, Calandreau, Ludovic, Gaultier, Bernard, Constantin, Paul, Bertin, Aline, Arnould, Cécile, Mercerand, Frederic, Boissy, Alain, Laurence, Agathe, Lumineau, Sophie, Houdelier, Cécilia, Richard-Yris, Marie-Annick, Leterrier, Christine, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours (UE PEAT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Ethologie animale et humaine (EthoS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-09-BLAN-0339 - EmoFarm, International Society for Applied Ethology (ISAE), ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage(2009), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours (PEAT), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours ( PEAT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Ethologie animale et humaine ( EthoS ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ), ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage ( 2009 ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Université de Caen Normandie (UNICAEN), and Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract: International audience; Chronic stress is a long-lasting negative emotional state which induces negative consequences on animals’ behavior. This study aimed at assessing whether unpredictable and repeated negative stimuli (URNS) influence feeding behavior in quail, and whether this can be modulated by their emotionality. Two lines of quail divergently selected on their inherent emotionality (low emotionality, STI; high emotionality, LTI) were either daily exposed to URNS or undisturbed from 17 to 40 days of age (n=32 for each line, in each group). During this time, quail were submitted twice to a sequential feeding procedure: they were offered a hypocaloric diet (7% less caloric than the normocaloric diet) on odd days and a hypercaloric diet (7% more caloric) on even days, for 8 days; then, they received a normocaloric diet (metabolizable energy=12.56 MJ) for 3 days. This sequential feeding procedure was used to assess anhedonia and diet preferences thanks to choice tests (hypo vs. hypercaloric diets) performed at the end of each period. Short-term (30 min) and daily intake were also measured each day. Behavioral tests were performed to assess quail’s emotional reactivity. Results showed that URNS enhanced quails’ emotional reactivity, e.g. in the reactivity to human test, disturbed quail came later (P=0.011) and spent less time (P0.1), but URNS reduced their daily intake during the 2nd period (P
Published: 2014
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33. WAIT4: un projet collaboratif sur l'évaluation en dynamique du bien-être des animaux d'élevage -de la captation de la donnée à la découverte de motifs signifiants et de seuils d'alertes spécifiques

Author: Gondret, Florence, Taghipoor, Masoomeh, Madouasse, Aurélien, Termier, Alexandre, Verplanck, Claire, Robardet, Céline, Piovan, Romain, Asselin, Edouard, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR), École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information (CEA-LETI), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire d'Innovation Territorial Ouest Territoire d'Elevage (LIT Ouesterel), AIHERD, and Métaprogramme Digit-bio
Subjects: ACM: H.: Information Systems, [SDV.BA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology, [MATH.MATH-CV]Mathematics [math]/Complex Variables [math.CV], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; WAIT4: Welfare: Artificial Intelligence and new Technologies for Tracking key indicator Traits in animals facing challenges of the agroecological Transition Objectives of the WAIT4 project: 1/ Real-time analysis of AW indicators under different environments (indoor, outdoor, grazing, loose, organic farming) and climates (continental, harsh, tropical), in response to AE practices and 2/ Defining early alerts for deteriorated AW and evaluation of improved welfare
Published: 2022

34. Modelling cattle population as lifetime trajectories driven by management options

Author: Puillet, Laurence, Agabriel, Jacques, Peyraud, Jean-Louis, Faverdin, Philippe, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), UMRH, and Institut d'Enseignement Supérieur et de Recherche en Alimentation, Santé Animale, Sciences Agronomiques et de l'Environnement
Subjects: Meat, Milk, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Finishing type, [SDV]Life Sciences [q-bio], Greenhouse gas, Carbon footprint, Breed
Abstract: Methods to assess the consequences of mitigation scenarios on greenhouse gas (GHG) emissions in the cattle sector have been widely developed. A crucial issue of these methods is handling the co-products in emissions allocation. In the cattle sector, milk and beef production systems are closely interconnected because of the meat obtained from dairy culled cows and fattened surplus calves. To fully evaluate a change in the dairy sector, the change in the meat production induced should also be taken into account. With this objective, a national cattle population model was developed, based on three sub-models. The herd functioning sub-model represents the bunch of cattle trajectories generated by reproductive and finishing processes depending on breeds, production levels and finishing types. Assuming a steady state herd, the demographics sub-model represents the number of animals in age groups depending on trajectories length. The production sub-model represents the number of animals slaughtered or exported, the quantity of carcasses, milk and direct GHG emissions. The model was calibrated on French data. The simulation of a reference scenario reflecting the French situation in 2010 confirmed that the model allowed linking cattle trajectories, demographics and production of milk, meat and direct GHG emissions. Scenarios for the dairy sector were simulated to illustrate the potential of such modelling approach to evaluate direct GHG emission at the national level. The results confirmed that the interconnection between dairy and beef sectors can modify the benefit of strategies such as dairy intensification. Further, the results also demonstrated that the compensation between beef and dairy cattle to achieve production objectives lead to a change in the type of carcass produced due to differences between breeds and finishing strategies. Accounting for such differences allows deepening the evaluation of the consequences of GHG mitigation options.
Published: 2014
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35. Development of a mechanistic model of intake, chewing and digestion in cattle in connection with updated feed units

Author: Pierre Nozière, René Baumont, Daniel Sauvant, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: forage NDF, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Starch, Forage, rumen fill, 03 medical and health sciences, Rumen, chemistry.chemical_compound, Animal science, Dry matter, Organic matter, Mastication, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, 030304 developmental biology, Mathematics, 2. Zero hunger, chemistry.chemical_classification, 0303 health sciences, 0402 animal and dairy science, 04 agricultural and veterinary sciences, 040201 dairy & animal science, Agronomy, chemistry, Environmental management system, Animal Science and Zoology, nutrition modelling, Digestion, Food Science
Abstract: Recent proposals have updated systems of feed units of energy, protein, structure and rumen fill. However, consistency between the largely independently built units has not been checked, even though energy, structure and fill values of feedstuffs are linked throughout feeding in ruminants. The target of this work was to build a mechanistic model to ensure consistency across equations related to intake, mastication, fill value of feeds and diets, digestion of organic matter and transit times. The first step was to build a large database of published results on digestion, intake and chewing in cattle. This database was studied by meta-analyses to calculate more than 100 empirical regressions; about half of these equations were used to build the new French systems of net energy and metabolisable protein. The other equations were mainly related to mastication (per day or kg dry matter intake, DMI), as well as the sizes and adjacent flows of 12 compartments inside the rumen: neutral detergent fibre (NDF), degradable (D) or not (U), in large or small particles; protein, soluble (S) or D and U; starch, S or D; water; volatile fatty acids; and microbes. The rumen digesta load (RL) was closely linked with the forage NDF intake, but in this dataset, there was no maximum RL, so it does not seem to limit DMI. Close relationships were observed between long-forage intake (NDFI, % of liveweight) and dietary forage NDF (%DM) and between mastication (min/day) and dietary index of mastication (min/kg DMI). Unlike RL, each of these two relationships exhibited obvious asymptotic maximum values for the duration of mastication per day (~1000 min/day) and for the level intake of NDF from long forages (1.35% of liveweight). In these two equations, the slope represented the level of DMI. The two equations were added to the other structural equations. It is therefore possible to use a mechanistic model with 12 compartments to consistently integrate aspects dealing with fill, chewing, DMI and energy value of rations in cattle.
Published: 2014
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36. How studying interactions between animal emotions, cognition, and personality can contribute to improve farm animal welfare

Author: Alain Boissy, Hans W. Erhard, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Temple Grandin, Mark J. Deesing, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech
Subjects: cognition, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, media_common.quotation_subject, emotion, pleasure, Developmental psychology, Pleasure, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, appraisal, Perception, Personality, Relevance (law), positive welfare, Adaptation (computer science), [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, media_common, Animal Welfare (journal), 0402 animal and dairy science, Cognition, health, 04 agricultural and veterinary sciences, 040201 dairy & animal science, farm animal, personality, fear, Psychology, Welfare, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: This chapter provides an overview of the current behavioral and cognitive aspects of emotions in animals and explore the impacts of emotional experiences on the animal's adaptation to its current challenging circumstances. There is evidence that animal welfare results from the animal's perception of its environment and its background. The chapter is structured in four complementary sections. The first one addresses the nature of emotions that the animals can feel which is validated from commonalties in physiological and behavioral responses to dangers across and within species. The second section presents advanced features of the relationships between cognition and emotions originally studied in humans, which are now developed in animals to better access their affective states. The third section is devoted to the relevance of the personality concept, as resulting from both genetics and developmental experience, for assessing animal individuality in emotional behaviors and stress. The last section explores some approaches that can alleviate fear and induce positive affective states, with the potential to mitigate detrimental stress-induced effects on the welfare and health status by eliciting positive emotions in animals.
Published: 2014
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37. Relationship between CH4 and urinary N outputs in ruminants fed forages: a meta-analysis of the literature

Author: Sauvant, Daniel, Eugène, Maguy, Giger-Reverdin, Sylvie, Archimède, Harry, Doreau, Michel, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Unité de Recherches Zootechniques ( URZ ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherches Zootechniques (URZ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, dry matter intake, crude protein, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, enteric methane
Abstract: Enteric methane (CH4) and faecal and urinary nitrogen (N) are two major pollutants due to ruminants. However, relations between these two components have been seldom studied, and the specific relationships for forage diets are not known. A meta-analysis was conducted using a large database of published data for ruminants fed forages, in which CH4 production, digestibility and urinary N (UN) output were all available. A total of 148 treatments (55 from cattle and 93 from small ruminants) from 29 publications and 56 experiments were used. Globally, there was a positive relationship between CH4 and UN production when expressed either per kg of liveweight or per kg of dry matter (DMI) intake. These relationships were maintained when a subset of 38 experiments that focussed on the influence of variation of DMI were considered. Otherwise, when a subset of 17 experiments that focussed on forage crude protein content were considered, the two equations relating CH4 and UN remained significant but the slopes were much smaller. In conclusion, the positive relationship between CH4 and UN can be mainly explained by the indirect positive influences of DMI or of diet organic matter digestibility on these two parameters
Published: 2014
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38. Comprendre et raisonner la reproduction : l'intérêt de la modélisation

Author: Blanc, Fabienne, Martin, Olivier, Agabriel, Jacques, Friggens, Nicolas, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Absent, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and ProdInra, Archive Ouverte
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], reproduction, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], modélisation
Abstract: absent
Published: 2014

39. Des animaux plus robustes : un enjeu majeur pour le développement durable des productions animales nécessitant l'essor du phénotypage fin et à haut débit

Author: Pierre-Yves Le Bail, Bernard Charley, Nicolas Friggens, Jean-François Hocquette, Florence Phocas, Pascale Quéré, Francois Schelcher, Pierre Mormède, Loys Bodin, Jean-Yves Dourmad, Julien Bobe, Elisabeth Duval, Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons (LPGP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Unité de recherche Virologie et Immunologie Moléculaires (VIM (UR 0892)), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Unité de Recherches Avicoles (URA), Infectiologie et Santé Publique (UMR ISP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Tours, Interactions hôtes-agents pathogènes [Toulouse] (IHAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Florence Phocas, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT], Unité de recherche Virologie et Immunologie Moléculaires (VIM), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Recherches Avicoles (SRA), UR Infectiologie animale et Santé publique (UR IASP), UMR 1282 ISP, Université Francois Rabelais [Tours], ProdInra, Archive Ouverte, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Tours (UT), Génétique Animale et Biologie Intégrative ( GABI ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons ( LPGP ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), GenPhySE - UMR 1388 ( Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-ENVT, Unité de recherche Virologie et Immunologie Moléculaires ( VIM ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Recherches Avicoles ( SRA ), UR Infectiologie animale et Santé publique ( UR IASP ), Interactions hôtes-agents pathogènes [Toulouse] ( IHAP ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse, UMR 1225 IHAP, Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: 2. Zero hunger, gestion des bases de données, 0303 health sciences, biologie prédictive, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], santé animale, [SDV]Life Sciences [q-bio], production animale, efficacité alimentaire, 0402 animal and dairy science, adaptation animale, reproduction animale, bien-être animal, 04 agricultural and veterinary sciences, haut débit, 040201 dairy & animal science, robustesse, résilience, [SDV] Life Sciences [q-bio], 03 medical and health sciences, phénotypage, immunité, 030304 developmental biology, modélisation
Abstract: The major challenge of animal phenotyping is to acquire systemic knowledge of farm animal robustness. This will allow responding to a double objective in terms of exploiting the variability of animal aptitudes: selection for major objectives in order to improve efficiency and robustness of genotypes and precision farming that exploits individual variability of animals for an improved resilience on the herd level or to improve the management for a specific genotype. Two major challenges of our knowledge exist which are interdependent and common to all animal breeding, and which must be met in order to improve animal robustness. The first is understanding andpredicting the compromise amongst vital functions. By this we mean understanding how priority changes are made under specific limited resources. The second is understanding and exploiting the temporal aspects of robustness during an animal’s life in order to allow the animal to maintain its level of performance under different environments without compromising its reproduction, health or welfare. Attaining these objectives requires accomplishing the following: i) defining complex phenotypes through the integration of data obtained on the molecular or tissular scales of an animal or of one of its functions; ii) developing high-throughput technologiesto characterize at a lower cost and the most precisely as possible the largest number of animals; iii) developing important data bases and reliable methods and computing tools necessary for the treatment of information for modeling and predictive biology., L’enjeu majeur du phénotypage animal est d’acquérir une connaissance systémique de la robustesse des animaux d’élevage pour répondre au mieux à une double finalité en termes d’exploitation de la variabilité des aptitudes animales : une sélection éclairée vers des objectifs majeurs pour améliorer l’efficience et la robustesse des génotypes, et un élevage de précision exploitant la variabilité individuelle des animaux pour gagner en résilience à l’échelle du troupeau, ou pour améliorer la conduite à génotype donné. Deux défis majeurs de connaissance, interdépendants et communs à toutes les filières animales, sont à relever pour améliorer la robustesse des animaux : i) comprendre et prédire les compromis entre fonctions vitales, c’est-à-dire les changements de priorités dans l’allocation de ressources limitées ; ii) comprendre et exploiter les aspects temporels de la robustesse au cours de la vie de l’animal pour lui permettre de maintenir son niveau de production dans une large gamme d’environnements sans pour autant compromettre sa reproduction, sa santé et son bien-être. Atteindre ces objectifs nécessite de lever les verrous techniques suivants : i) définir des phénotypes complexes à partir de l’intégration de données obtenues à différentes échelles moléculaires, tissulaires, de l’animal ou d’une de ses fonctions ; ii) mettre en oeuvre des technologies à haut débit pour caractériser à moindre coût et le plus précisément possible le plus grand nombre d’animaux ; iii) développer d’importantes bases de données, des méthodes et outils informatiques performants, nécessaires aux traitements des informations à des fins de modélisation et de biologie prédictive.
Published: 2014
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40. Emotionality modulates the effect of chronic stress on feeding behaviour in birds

Author: Agathe Laurence, Aline Bertin, Cécilia Houdelier, Alain Boissy, Bernard Gaultier, Sophie Lumineau, Cécile Arnould, Angélique Favreau-Peigné, Paul Constantin, Ludovic Calandreau, Marie-Annick Richard-Yris, Christine Leterrier, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] ( PRC ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours ( PEAT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Ethologie animale et humaine ( EthoS ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), ANR-09-BLAN-0339 - EmoFarm, ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage ( 2009 ), Favreau Peigne, Angélique, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours (UE PEAT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ethologie animale et humaine (EthoS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, ANR-09-BLAN-0339,EmoFarm,Modifications de la sensibilité émotionnelle et des capacités cognitives et sociales induites par le développement d'états affectifs durables chez les animaux d'élevage(2009), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Pôle d'Expérimentation Avicole de Tours (PEAT), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)
Subjects: Time Factors, Animal Nutrition, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, émotion, lcsh:Medicine, Physiology, Social and Behavioral Sciences, [ SDV.BA ] Life Sciences [q-bio]/Animal biology, Psychology, Chronic stress, lcsh:Science, Reactivity (psychology), Hypocaloric diet, Animal Management, Animal biology, Multidisciplinary, Animal Behavior, comportement alimentaire, Reproduction, [SDV.BA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology, Agriculture, Adaptation, Physiological, Quail, anhedonia, Mental Health, Alimentation et Nutrition, Medicine, Female, Analysis of variance, medicine.symptom, Research Article, Daily intake, Psychological Stress, emotion, Biology, Animal Welfare, motivation, Emotionality, biology.animal, Biologie animale, medicine, Genetics, caille japonaise, oiseau, Animals, Food and Nutrition, chronic stress, Analysis of Variance, Evolutionary Biology, lcsh:R, Body Weight, Anhedonia, Feeding Behavior, quail, genetic, stress chronique, lcsh:Q, Veterinary Science, Animal Genetics, Zoology, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Stress, Psychological
Abstract: International audience; Chronic stress is a long-lasting negative emotional state that induces negative consequences on animals' psycho-physiological state. This study aimed at assessing whether unpredictable and repeated negative stimuli (URNS) influence feeding behaviour in quail. Sixty-four quail were exposed to URNS from day 17 to 40, while 64 quail were undisturbed. Two lines divergently selected on their inherent emotionality were used to assess the effect of genetic factors on the sensitivity to URNS. All quail were submitted to a sequential feeding procedure (using two diets of different energetic values) which placed them in a contrasting situation. Behavioural tests were performed to assess the emotional reactivity of the two lines. Results confirmed that differences exist between them and that their emotional reactivity was enhanced by URNS. Diet preferences, motivation and daily intake were also measured. URNS did not change the preferences for the hypercaloric diet compared to the hypocaloric diet in choice tests, but they reduced daily intakes in both lines. Motivations for each diet were differently affected by URNS: they decreased the motivation to eat the hypercaloric diet in quail selected for their low inherent fearfulness whereas they increased the motivation to eat the hypocaloric diet in quail selected for their high inherent fearfulness, which suggested a devaluation process in the former and a compensatory behaviour in the later. Growth was furthermore reduced and laying delayed by URNS in both lines. In conclusion, the exposure to URNS induced interesting changes in feeding behaviour added with an increase in emotional reactivity and an alteration of production parameters. This confirms that both lines of quail experienced a chronic stress state. However differences in feed motivation and emotional reactivity between lines under chronic stress suggested that they experienced different emotional state and use different ways to cope with it depending on their genetic background.
Published: 2014
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41. Les calculs des valeurs UF, PDI et AADI des rations, comparaison avec les anciens calculs, l'outil 'Systool'

Author: Chapoutot, Patrick, Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Lemosquet, Sophie, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Association Française de Zootechnie, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Sielinou, Armelle
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

42. Les équations de base, intégration et comparaison avec les anciens systèmes étrangers

Author: Sauvant, Daniel, Noziere, Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Legras, Eva, and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

43. Les objectifs et l'organisation du projet Systali

Author: Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Peyraud, J.L., Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Sielinou, Armelle, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

44. Les besoins d'entretien et non productifs

Author: Sauvant, Daniel, Noziere, Pierre, Cantalapiedra-Hijar, Gonzalo, Agabriel, Jacques, Ortigues Marty, Isabelle, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Legras, Eva, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

45. Principes globaux de l'approche besoins et réponses

Author: Sauvant, Daniel, Noziere, Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Girard, Agnès, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: [SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

46. Les spécificités entre bovins et petits ruminants

Author: Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Giger-Reverdin, Sylvie, CHAPOUTOT, P., Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Sielinou, Armelle, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

47. Les besoins et réponses pour la croissance

Author: Agabriel, Jacques, Berthelot, Valérie, Archimède, Harry, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité de Recherches Zootechniques (URZ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité de Recherches Zootechniques ( URZ ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and Legras, Eva
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2013

48. Traduction des effets digestifs de l’urée dans les systèmes PDI et UF rénovés

Author: Chapoutot, Patrick, Noziere, Pierre, Sauvant, Daniel, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), and VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: Animal biology, synthèse microbienne, bilan digestif, régime alimentaire, ration alimentaire, matière organique, race ovine, [SDV.BA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology, Biologie animale, race bovine, urée, race caprine, [ SDV.BA ] Life Sciences [q-bio]/Animal biology
Abstract: absent
Published: 2013

49. Rénovation des unités alimentaires des ruminants: les principales relations utilisées pour le calcul des apports alimentaires

Author: Sauvant, Daniel, Noziere, Pierre, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), and VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA )
Subjects: rumen, amidon, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, excrétion, ruminant, digestion, protéine microbienne, régime alimentaire, transit, appareil digestif, matière organique, Alimentation et Nutrition, Food and Nutrition, composition des aliments, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, apport alimentaire
Abstract: L’actualisation de l’estimation de la valeur nutritive des aliments et des rations nécessite de pouvoir intégrer les résultats les plus récents de la recherche. Pour cela des bases de données sur la digestion et la nutrition des différents types d’animaux ont été construites. Ces bases ont été codées puis traitées par des méta-analyses qui ont permis d’obtenir de nombreuses équations empiriques quantifiant les réponses digestives des animaux aux variations des régimes et des pratiques alimentaires. L’ensemble des équations a été intégré dans un modèle mécaniste de la digestion (Sauvant et Nozière, 2012). Une partie des équations ainsi obtenues ont été utilisées pour actualiser les systèmes d’unités d’énergie (UFL) et de protéines (PDI). Ces équations concernent en particulier 1) la prévision du transit des particules et des liquides en fonction du niveau d’ingestion (NI) de MSI%PV et de la proportion de concentré (0, Updating feed unit systems and diet evaluation requires integrating the most recent research results. To do this, databases were built on digestion and nutrition of different types of animals. These databases were coded and treated by meta-analyses providing numerous empirical equations quantifying the digestive responses of animals to changes in diets and feeding practices. The set of equations extracted from the data bases has been integrated into a mechanistic model of digestion (Sauvant and Nozière, 2012). A part of these equations were used to update the systems of units of energy (UFL) and protein (PDI,). These equations relate in particular to the following: 1) the prediction of particle and liquid transit depending on the level of DM intake%LW (FI) and the proportion of concentrate (0
Published: 2013

50. Des rations de ruminants aux nutriments transférés par le foie et fournis aux tissus périphériques

Author: Ortigues Marty, Isabelle, Loncke, Christelle, Bahloul, Lahlou, Vernet, Jean, Al-jammas, Marwa, Lapierre, H., Sauvant, Daniel, Noziere, Pierre, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Groupe Limagrain, INZO, Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Agriculture and Agri-Food Canada ( AAFC ), Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants ( MoSAR ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: énergie métabolisable, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], alimentation animale, [SDV]Life Sciences [q-bio], ruminant, foie, tissu peripherique
Abstract: absent
Published: 2013

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