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1. Certain relationships between Animal Performance, Sensory Quality and Nutritional Quality can be generalized between various experiments on animal of similar types

Author

Jérôme Saracco, Dominique Gruffat, Marie-Pierre Ellies-Oury, Denys Durand, Marie Chavent, Anne Listrat, Bordeaux Sciences Agro [Gradignan], Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences 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)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Méthodes avancées d’apprentissage statistique et de contrôle (ASTRAL), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Naval Group, This study was funded by ADEME (Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie, France)., 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 pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest

Subjects
0301 basic medicine, Nutritional value, media_common.quotation_subject, [SDV]Life Sciences [q-bio], Longissimus Thoracis, Sensory system, Nutritional quality, Biology, 03 medical and health sciences, Carcass weight, Animal performances, medicine, Quality (business), Food science, Flavor, media_common, General Veterinary, 0402 animal and dairy science, food and beverages, 04 agricultural and veterinary sciences, 040201 dairy & animal science, Clustering of variables, Breed, Tenderness, 030104 developmental biology, Meat quality traits, Animal Science and Zoology, medicine.symptom, Fatty acid composition, Prediction
Abstract

International audience; In the beef sector, one of the major challenges is to early predict carcass and meat quality and to jointly satisfy the multiple expectations of the various stakeholders. Thus, the objective of this study was to determine if the relationships among carcass, nutritional and sensory qualities established previously by Ellies-Oury et al. (2016) might be generalized to different type of animals.The Longissimus thoracis muscles of 32 young Charolais bulls were analyzed in terms of sensory and nutritional quality (lipid content and fatty acid composition). These parameters of interest were linked together and to animal performances by using a clustering of variables.Longissimus thoracis sensory and nutritional qualities appear sometimes antagonistic. Indeed, some “positive” sensory descriptors (juiciness, overall appreciation, overall flavor and overall odor) are negatively related to PUFA proportions. PUFA proportions are positively associated with carcass weight but in the same time with rancid/fish flavors. Moreover, CLA and trans MUFA proportions are positively associated with the “negative” descriptors of greasy feel and residues. To finish, carcass weight and ADG are negatively associated with some “positive” sensory descriptors except tenderness.It can be concluded from this work that these relationships, that were already established in previous works, are robust between experiments.In order to highlight robust and generalizable relationships in different contexts, it is now appropriate to apply this method to a larger database containing different traits and various characteristics of breed, slaughter ages, animal types, fattening practices.

Published
2021
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2. Research in Beef Tenderness and Palatability in the Era of Big Data

Author

Marie-Pierre Ellies-Oury, I. Legrand, Rod Polkinghorne, Jerzy Wierzbicki, Graham E. Gardner, Jean-François Hocquette, David W. Pethick, 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)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Service Qualité des Viandes, Institut de l'élevage (IDELE), School of Veterinary and Life Sciences, Murdoch University, Polish Beef Association, and Polkinghornes

Subjects
2. Zero hunger, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, 040301 veterinary sciences, business.industry, Interoperability, Big data, 0402 animal and dairy science, Findability, 04 agricultural and veterinary sciences, Ontology (information science), 040201 dairy & animal science, beef, 0403 veterinary science, Data sharing, tenderness, palatability, Order (exchange), Transparency (graphic), [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, open science, standards, Business, ontology, Marketing, Value chain
Abstract

International audience; For decades, research has focused on predicting beef palatability using muscle biochemical traits and various bio-markers. In these approaches, a precise definition of the variable to predict (tenderness assessed by panelists, untrained consumers , or shear force) and repeatability of the measurements are crucial for creating significant data resources for the derivation of robust predictive models, as well as rigorous validation testing. This "big data" approach as well as the rapid evolution of new measurement technologies require careful definition of traits and transparent principles for data sharing and management. In this context, AgroPortal is a common platform to receive and host existing description systems, such as Animal Trait Ontology for Livestock. Furthermore, as in other fields, meat science researchers should improve the Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability of data (known as the FAIR Data Principles). For beef, strategic choices have been made in order to consider real consumers' expectations, not well estimated correctly by lab approaches. Thus, Australia set up the Meat Standards Australia grading scheme based on beef assessment by untrained consumers. The ambitions of the International Meat Research 3G Foundation is to develop beef ontology, to set up an international database with a large number of consumers' scores related to beef palatability and collected according to standard protocols of the Meat Standards Australia methodology. The Foundation also aims to support the beef industry by offering an international predictive model of beef palatability, flexible enough to take into account any local livestock characteristics or regional consumer specificity. This approach is supported by the United Nations Economic Commission for Europe, which promotes development of regulations and norms, technical cooperation, and exchange of best expertise and practices. This will substantially improve the transparency of data flow and price signaling between all participants of the value chain, from beef producers through to consumers at retail.

Published
2020
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3. Statistical model choice including variable selection based on variable importance: A relevant way for biomarkers selection to predict meat tenderness

Author

Jérôme Saracco, Marie-Pierre Ellies-Oury, Brigitte Picard, Alexandre Conanec, Marie Chavent, Muriel Bonnet, Université Clermont Auvergne (UCA), 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), Quality control and dynamic reliability (CQFD), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure de Cognitique (ENSC), Institut Polytechnique de Bordeaux, 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, European Union (EU) FOODCT-2006-36241European Union (EU), 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 Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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, Meat, [SDV]Life Sciences [q-bio], lcsh:Medicine, Feature selection, Article, tendrete de la viande, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Linear regression, Statistics, Covariate, Food Quality, Sliced inverse regression, Animals, lcsh:Science, Heat-Shock Proteins, Selection (genetic algorithm), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Mathematics, Models, Statistical, Multidisciplinary, lcsh:R, Computational Biology, Regression analysis, Statistical model, Regression, Computational biology and bioinformatics, [STAT]Statistics [stat], 030104 developmental biology, Regression Analysis, Cattle, lcsh:Q, Structural biology, biomarqueur, Biomarkers, Metabolic Networks and Pathways, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract

In this paper, we describe a new computational methodology to select the best regression model to predict a numerical variable of interest Y and to select simultaneously the most interesting numerical explanatory variables strongly linked to Y. Three regression models (parametric, semi-parametric and non-parametric) are considered and estimated by multiple linear regression, sliced inverse regression and random forests. Both the variables selection and the model choice are computational. A measure of importance based on random perturbations is calculated for each covariate. The variables above a threshold are selected. Then a learning/test samples approach is used to estimate the Mean Square Error and to determine which model (including variable selection) is the most accurate. The R package modvarsel (MODel and VARiable SELection) implements this computational approach and applies to any regression datasets. After checking the good behavior of the methodology on simulated data, the R package is used to select the proteins predictive of meat tenderness among a pool of 21 candidate proteins assayed in semitendinosus muscle from 71 young bulls. The biomarkers were selected by linear regression (the best regression model) to predict meat tenderness. These biomarkers, we confirm the predominant role of heat shock proteins and metabolic ones.

Published
2019
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4. An Original Methodology for the Selection of Biomarkers of Tenderness in Five Different Muscles

Author

Jérôme Saracco, Brigitte Picard, C. Denoyelle, Marie-Pierre Ellies-Oury, Hadrien Lorenzo, 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), Vaccine Research Institute (VRI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Institut de l'élevage (IDELE), Quality control and dynamic reliability (CQFD), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Nationale Supérieure de Cognitique (ENSC), Institut Polytechnique de Bordeaux, Université Clermont Auvergne (UCA), 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), This research was funded by APIS-GENE, as a part of a French national project called Phenotend (AG-CC-V1)., 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, Inserm U1219, Population Health Research Center, Université de Bordeaux, Service Qualite des Carcasses et des Viandes, Institut de l'Elevage, APIS-GENE, French national project called Phenotend AG-CC-V1, UMR5251, Institut Mathématiques de Bordeaux, Ecole Nationale Supérieure de Chimie et de Physique de Bordeaux (ENSCPB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ellies, Marie-Pierre, Lorenzo, Hadrien, and Picard, Brigitte

Subjects
medicine.medical_specialty, Health (social science), viande, Meat, muscle, [SDV]Life Sciences [q-bio], Population, Plant Science, Biology, lcsh:Chemical technology, Tenderness, Health Professions (miscellaneous), Microbiology, Article, tendrete de la viande, 03 medical and health sciences, Physical medicine and rehabilitation, medicine, lcsh:TP1-1185, education, Selection (genetic algorithm), 030304 developmental biology, Predictive biomarker, 0303 health sciences, education.field_of_study, Calpain, 0402 animal and dairy science, 04 agricultural and veterinary sciences, Biomarker, 040201 dairy & animal science, calpaine, modèle prédictif, [STAT]Statistics [stat], Predictive model, Biomarker (medicine), predictive model, tenderness, meat, biomarker, calpain, h2afx, medicine.symptom, biomarqueur, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Food Science
Abstract

For several years, studies conducted for discovering tenderness biomarkers have proposed a list of 20 candidates. The aim of the present work was to develop an innovative methodology to select the most predictive among this list. The relative abundance of the proteins was evaluated on five muscles of 10 Holstein cows: gluteobiceps, semimembranosus, semitendinosus, Triceps brachii and Vastus lateralis. To select the most predictive biomarkers, a multi-block model was used: The Data-Driven Sparse Partial Least Square. Semimembranosus and vastus lateralis muscles tenderness could be well predicted (R&sup2, = 0.95 and 0.94 respectively) with a total of 7 out of the 5 times 20 biomarkers analyzed. An original result is that the predictive proteins were the same for these two muscles: &micro, calpain, m-calpain, h2afx and Hsp40 measured in m. gluteobiceps and &micro, calpain, m-calpain and Hsp70-8 measured in m. Triceps brachii. Thus, this method is well adapted to this set of data, making it possible to propose robust candidate biomarkers of tenderness that need to be validated on a larger population.

Published
2019
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5. Meat consumption – what French consumers feel about the quality of beef?

Author

Alexandre Lee, Jean-François Hocquette, Hervé Jacob, Marie-Pierre Ellies-Oury, 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, Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), 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), 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
040301 veterinary sciences, media_common.quotation_subject, [SDV]Life Sciences [q-bio], Food consumption, consumer behaviour, Agricultural economics, [SHS]Humanities and Social Sciences, 0403 veterinary science, medicine, Quality (business), survey, [INFO]Computer Science [cs], Beef consumption, French labelling system, Consumer behaviour, meat consumption, lcsh:SF1-1100, media_common, 2. Zero hunger, Consumption (economics), 0402 animal and dairy science, food and beverages, 04 agricultural and veterinary sciences, 040201 dairy & animal science, Tenderness, Animal Science and Zoology, lcsh:Animal culture, Business, medicine.symptom
Abstract

The first aim of this study conducted in France was to examine consumer habits concerning beef consumption, as well as any reasons, which may explain the relative decline in interest in beef consumption. Two surveys were conducted based on a sample of 625 beef consumers to analyse the frequency of their meat consumption and its evolution. The survey also aimed to explore consumers’ understanding of the new labelling system, which was introduced in France in 2015 to indicate the eating quality potential of cuts with stars. Half of the respondents have reduced their beef consumption. Whereas inconsistency in eating quality is one reason among others which contribute to explain this decline, results showed that 70% of the respondents have not seen yet the new labels on beef. Nevertheless, this system represents a major progress for the French beef sector and should be developed further. Indeed, French consumers would be interested in a meat grading system based on tenderness as the one in Australia. Such a system could reduce the decline in beef consumption and even reverse this negative trend.Highlights The decline in meat consumption may be explained by the high price of beef, and concerns about health, environment, eating quality and animal welfare. A large proportion of the respondents (72%) is not aware of the new labelling system for beef in supermarket self-service aisles. Further developing this new system to a grading scheme similar to the ‘Meat Standards Australia’ would be judicious.

Published
2019
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6. Current situation and future prospects for beef production in Europe — A review

Author

Michel Lherm, Marie-Pierre Ellies-Oury, Claus Deblitz, Jean-François Hocquette, Christele Pineau, Linda J. Farmer, 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, Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Institut de l'élevage (IDELE), Institute of Farm Economics, Partenaires INRAE, Agri-Food and Biosciences Institute, 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, Natural resource economics, lcsh:Animal biochemistry, 0404 agricultural biotechnology, Goods and services, Animal welfare, media_common.cataloged_instance, Environmental impact assessment, European union, Productivity, Agroecology, lcsh:QP501-801, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, supply chain, media_common, lcsh:SF1-1100, 2. Zero hunger, Review Paper, business.industry, consumer, 0402 animal and dairy science, 04 agricultural and veterinary sciences, prospects, 040401 food science, 040201 dairy & animal science, beef, 13. Climate action, Agriculture, Animal Science and Zoology, Livestock, lcsh:Animal culture, business, europe, Food Science
Abstract

The European Union (EU) is the world's third largest producer of beef. This contributes to the economy, rural development, social life, culture and gastronomy of Europe. The diversity of breeds, animal types (cows, bulls, steers, heifers) and farming systems (intensive, extensive on permanent or temporary pastures, mixed, breeders, feeders, etc) is a strength, and a weakness as the industry is often fragmented and poorly connected. There are also societal concerns regarding animal welfare and environmental issues, despite some positive environmental impacts of farming systems. The EU is amongst the most efficient for beef production as demonstrated by a relative low production of greenhouse gases. Due to regional differences in terms of climate, pasture availability, livestock practices and farms characteristics, productivity and incomes of beef producers vary widely across regions, being among the lowest of the agricultural systems. The beef industry is facing unprecedented challenges related to animal welfare, environmental impact, origin, authenticity, nutritional benefits and eating quality of beef. These may affect the whole industry, especially its farmers. It is therefore essential to bring the beef industry together to spread best practice and better exploit research to maintain and develop an economically viable and sustainable beef industry. Meeting consumers' expectations may be achieved by a better prediction of beef palatability using a modelling approach, such as in Australia. There is a need for accurate information and dissemination on the benefits and issues of beef for human health and for environmental impact. A better objective description of goods and services derived from livestock farming is also required. Putting into practice "agroecology" and organic farming principles are other potential avenues for the future. Different future scenarios can be written depending on the major driving forces, notably meat consumption, climate change, environmental policies and future organization of the supply chain.

Published
2018
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7. Effect of age and carcass weight on quality traits of m. rectus abdominis from Charolais heifers

Author

Brigitte Picard, Didier Micol, R. Dumont, M. Roux, Marie-Pierre Ellies-Oury, Guy Perrier, 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, Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Agro-SupDijon, 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 ), and Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine ( Bordeaux Sciences Agro )

Subjects
0301 basic medicine, animal diseases, Rectus Abdominis, heifers, heifer’s cycle, qualité de la viande, age differences, Muscle Development, heifer's cycle, Collagen solubility, force de cisaillement, Slaughter age, 2. Zero hunger, Age Factors, food and beverages, 04 agricultural and veterinary sciences, weight mass, Animal culture, Tenderness, âge, Phenotype, tenderness, Metabolic enzymes, Body Composition, carcasse, Female, lipid content, medicine.symptom, poids, Biology, Sensory analysis, SF1-1100, shear force, 03 medical and health sciences, Carcass weight, Animal science, génisse, medicine, Animals, shear strength, métabolisme, [SDV.BA.MVSA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Veterinary medicine and animal Health, 0402 animal and dairy science, 040201 dairy & animal science, Red Meat, 030104 developmental biology, Ageing, Lipid content, Animal Science and Zoology, Cattle, [ SDV.BA.MVSA ] Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Veterinary medicine and animal Health, metabolism, carcass
Abstract

In practice cattle may be slaughtered at different combinations of age and weight. As each of these factors could affect meat quality traits, the present work aimed to identify which combination can be expected to increase overall meat quality of m. rectus abdominis of Charolais heifers. Totally, 40 heifers were slaughtered either at 26 +/- 1 or at 36 +/- 1 months of age. Young heifers were sampled at two different carcass weights (349 +/- 12 and 394 +/- 8 kg). Old heifers were also sampled at two different carcass weights (397 +/- 6 and 451 +/- 9 kg). The m. rectus abdominis was excised 24 h postmortem to determine metabolic enzyme activities, myosin heavy-chain isoform proportions, lipid contents, collagen content and collagen solubility. Shear force measurements were evaluated on raw and broiled meat after 14 days of ageing. Meat quality traits scored between 0 and 10 by sensory analysis. Increasing slaughter age from 26 to 36 months had no impact on either raw/broiled shear force (0.31

Published
2017
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8. Influence of selection for muscle growth capacity on meat quality traits and properties of the rectus abdominis muscle of Charolais steers

Author

Marie-Pierre Ellies-Oury, R. Jailler, R. Dumont, Dominique Dozias, Guy Perrier, Daniel Krauss, Gilles Renand, Bordeaux Sciences Agro [Gradignan], Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Domaine expérimental Bourges-La Sapinière (BOURGES), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Domaine expérimental animal du Pin (SEA), 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), 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), Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine ( Bordeaux Sciences Agro ), Génétique Animale et Biologie Intégrative ( GABI ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Domaine expérimental Bourges-La Sapinière ( BOURGES ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Domaine expérimental animal du Pin ( SEA ), 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)-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, selection, Biology, Sensory analysis, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, Animal science, Lactate dehydrogenase, Oxidative enzyme, medicine, Dry matter, 10. No inequality, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, General Veterinary, 0402 animal and dairy science, growth potential, 04 agricultural and veterinary sciences, muscle characteristic, 040201 dairy & animal science, slaughter weight, meat quality trait, Tenderness, chemistry, Biochemistry, Ageing, Herd, charolais, Animal Science and Zoology, Intramuscular fat, medicine.symptom
Abstract

Twenty-three Charolais steers, slaughtered at 31 months of age and an average live weight of either 674 kg (light group; n =13) or 751 kg (heavy group; n =10) were used to determine the effect of increasing weight at slaughter by genetic selection on meat quality traits. Steers were born to pure-bred Charolais cows from an INRA experimental herd, reared and finished under the same breeding practices. The quality of meat from the M. rectus abdominis excised 24 h postmortem was scored after 14 days ageing between 0 and 10 by sensory analysis using four descriptors: global assessment, initial tenderness, overall tenderness, juiciness and flavor intensity. Shear force measurements were evaluated on raw and broiled meat after 14 days of ageing. The pH, collagen and lipid contents, the collagen solubility, isocitrate dehydrogenase (ICDH), lactate dehydrogenase and cytochrome- c oxidase activities and the proportion of myosin heavy chain isoforms were measured 24 h post-slaughter. The heavy group was characterized by a significantly higher empty live weight (683 vs 614 kg) and carcass weight (before removing external fat: 469 vs 408 kg; after removing external fat: 463 vs 403 kg) at slaughter than the light one but an equivalent fatness score (2.74 on 5). Scores of heavy steer M. rectus abdominis were significantly higher for descriptors of initial tenderness (6.95 vs 6.31) and overall tenderness (6.79 vs 6.22) although the intramuscular fat content was equivalent for light and heavy group samples (16.6% of dry matter on average). Global assessment and flavor intensity were also slightly in favor of heavy group samples (6.49 vs 5.85 and 6.48 vs 6.07), but no differences were found between the two groups in meat juiciness (6.10 on average). Shear force on raw and broiled meat was not significantly different between groups (5.13 and 6.98 daN on average). No significant differences were found between groups on total and soluble collagen contents ( p =0.32 and p =0.49 respectively). The heavy group was associated with a more glycolytic metabolism (LDH enzyme: 620 vs 528 μmol/min/g; p =0.03) and a higher myosin heavy chain IIx proportion (39.1% vs 32.3%; p =0.07) without any modification in oxidative enzyme activities (ICDH and COX; p =0.49 and 0.84).

Published
2012
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9. Modélisation de l'optimisation du pilotage des performances des bovins et de la qualité de leur viande

Author

Conanec, Alexandre, Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux, Jérôme Saracco, Marie-Pierre Ellies-Oury, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and STAR, ABES

Subjects
Viande bovine, Beef meat, Modèle de substitution, Value at Risk, [MATH.MATH-OC] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Optimisation multi-Objectifs, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Multi-Objectives optimisation, Compromis, Surrogate model, Trade-Off
Abstract

The French beef industry, which is facing numerous challenges that threaten its sustainability in the territories, wishes to revive itself by proposing an increase in the quality of its products. In this thesis, we have developed a decision support tool to assist the stakeholders in the sector (processors, distributors, etc.) in designing new demarcations.This tool is based on an innovative approach to deal with the antagonisms between cattle performance and meat quality, and thus enables the decision-maker to choose the trade-off that best meets his expectations.This trade-off search has been modeled as a multi-objective optimization problem that is solved by defining a partial order between the vectors of the objective space: the Pareto dominance.Lacking analytical objective functions, surrogate models have been estimated from observations of the objectives for given production parameters. To ensure to the decision maker that the promised optimal value will be reached at a controlled occurrence, a version of the Value-at-Risk adapted to a multi-objective problem was developed.The numerous data needed to estimate the surrogate models were provided by European cattle experiments. These had studied at least one aspect of the quality of meat from the Longissimus thoracis muscle: sensory quality or nutritional quality, via the fatty acid profile of the muscle.An open access web interface was designed with the R Shiny package in order to distribute the decision support tool. Finally, specifications responding to issues that we identified as relevant were generated using this interface in order to discuss the potential applications of the tool., La filière viande bovine française, qui est confrontée à de nombreux défis menaçant sa pérennité au sein des territoires, souhaite se relancer en proposant une montée en gamme de ses produits. Dans cette thèse, nous avons donc développé un outil d'aide à la décision pour accompagner les acteurs de la filière (transformateurs, distributeurs, etc.) dans la conception de nouvelles démarcations.Cet outil s'appuie sur une approche innovante pour gérer les antagonismes entre performance des bovins et la qualité de leur viande, et permet ainsi au décideur de choisir le compromis qui correspond le mieux à ses attentes.Cette recherche de compromis a été modélisée sous la forme d'un problème d'optimisation multi-objectifs qui est résolu grâce à la définition d'un ordre partiel entre les vecteurs de l'espace des objectifs : la dominance de Pareto.En l’absence de fonctions objectifs analytiques, des modèles de substitution ont été estimés à partir d’observations des objectifs pour des paramètres de production donnés. Pour assurer au décideur que la valeur optimale promise se réalisera à une occurrence contrôlée, une version de la Value-at-Risk adaptée à un problème multi-objectifs a été développée.Les nombreuses données nécessaires pour estimer les modèles de substitution sont issues d’expérimentations européennes sur les bovins. Celles-ci avaient étudié au minimum un aspect de la qualité de la viande issue du muscle Longissimus thoracis : la qualité sensorielle ou la qualité nutritionnelle, via le profil en acide gras du muscle.Une interface web libre d'accès a été conçue avec le package R Shiny afin de diffuser l’outil d'aide à la décision. Des cahiers des charges répondant à des enjeux que nous avons identifiés comme pertinents ont enfin été générés grâce à cette interface afin d’alimenter la discussion sur les potentielles applications de l’outil.

Published
2021

10. What choices for consumers in a context of strong questions about the sustainability of meat?

Author

Marette, Stéphan, Economie Publique (ECO-PUB), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hocquette

Subjects
Alimentation humaine, Developpement durable, Viandes, Comportement du consommateur, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract

International audience; This chapter presents the questions and issues related to meat consumption.; Ce chapitre présente les questionnements et les enjeux liés à la consommation de viande.

Published
2020

11. L'élevage détruit-il la planète ?

Author

Peyraud, Jean-Louis, Bernard, Emilie, Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jean-François Hocquette, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), 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 Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, durabilité, [SDV.SA.SPA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, élevage, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2020

12. Bien-être animal: attentes, indicateurs et pistes d'amélioration

Author

de Boyer des Roches, Alice, Delanoue, Elsa, Meunier-Salaün, Marie-Christine, Veissier, Isabelle, 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)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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 Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hocquette

Subjects
[SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, élevage
Published
2020

13. Bien-être animal

Author

de Boyer Des Roches, Alice, Delanoue, Elsa, Meunier-Salaün, Marie-Christine, Veissier, Isabelle, Bernard, Emilie, Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hocquette

Subjects
[SDV.SA.SPA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, élevage
Published
2020

14. Le numérique au service de l’élevage : vers un élevage plus durable ?

Author

Faverdin, Philippe, Brossard, Ludovic, Hostiou, Nathalie, 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 Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Territoires (Territoires), AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-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), Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jean-François Hocquette, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO 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-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and BROSSARD, Ludovic

Subjects
numérique, [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, durabilité, [SDV.SA.SPA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, élevage
Published
2020

15. Faire évoluer l'élevage pour une agriculture agroécologique ?

Author

Peyraud, Jean-Louis, 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 Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Sghaier Chriki, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jean-François Hocquette, and Bernard, Emilie

Subjects
[SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, [SDV.SA.SPA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2020

16. Evolution des critères de qualité recherchés et nouveau système de prédiction de la qualité gustative

Author

Legrand, I., Hocquette, Jean-François, Institut de l'Elevage, 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 de l'élevage (IDELE), 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, Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hoquette

Subjects
qualité gustative, méthode de prédiction, [SDV]Life Sciences [q-bio], critère de qualité
Abstract

Partie 3 - Les perceptions et les attentes des consom'acteurs (Chapitre 11); Evolution des critères de qualité recherchés et nouveau système de prédiction de la qualité gustative

Published
2018

17. La biologie musculaire et ses conséquences sur la qualité de la viande bovine

Author

Anne Listrat, Brigitte Picard, Dominique Gruffat, Marie-Pierre Ellies, 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, Marie-Pierre Ellies Oury, Jean-François Hocquette, 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), and ProdInra, Archive Ouverte

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], bovin, viande, biologie musculaire, viande bovine, muscle, qualité, [SDV]Life Sciences [q-bio], qualité de la viande, beef
Abstract

Partie 1 - Production et transformation de la viande bovine (Chapitre 4); La biologie musculaire et ses conséquences sur la qualité de la viande bovine

Published
2018

18. Les viandes bovines sous signe de qualité et d'origine

Author

Casabianca, François, Unité de recherche Développement de l'Elevage (LRDE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Recherches sur le Développement de l'Elevage (LRDE), Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hocquette

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

L’ouvrage est destiné aux étudiants des filières agricoles et agroalimentaires et aux enseignants de productions animales ; il intéressera également les ingénieurs et techniciens des services de Recherche et Développement, les chercheurs, vétérinaires et autres acteurs de l’élevage, et les éleveurs eux-mêmes.; Les viandes bovines sous signe de qualité et d'origine

Published
2018

19. Transformation du Muscle en Viande, maturation et conservation des viandes

Author

Astruc, Thierry, Sante-Lhoutellier, Veronique, Qualité des Produits Animaux (QuaPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), ProdInra, Archive Ouverte, Marie-Pierre Ellies-Oury, and Jean-François Hocquette

Subjects
[SDV] Life Sciences [q-bio], meat, viande, maturation, muscle, transformation, [SDV]Life Sciences [q-bio], conservation, nature conservation
Abstract

Partie 1 - Production et transformation de la viande bovine (Chapitre 5); Transformation du Muscle en Viande, maturation et conservation des viandes

Published
2018

20. Période de pré-abattage et d’abattage : procédures, stress, bien-être animal et qualités des viandes

Author

Terlouw, Claudia, 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, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jean-François Hocquette, 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
stress, [SDV]Life Sciences [q-bio], qualité de la viande, bien-être animal, abattage, animal welfare
Abstract

Partie 1 - Production et transformation de la viande bovine (Chapitre 2); Période de pré-abattage et d’abattage : procédures, stress, bien-être animal et qualités des viandes

Published
2018

21. Critères de qualité recherchés : classement des carcasses et évolution

Author

Monteils, Valérie, Ellies, Marie-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), ProdInra, Archive Ouverte, Marie-Pierre Ellies-Oury, Jean-François Hocquette, 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], production and processing chain, marketing, commercialisation, carcasse, carcasse qualité, classement, critère de qualité, filing, filière, carcass
Abstract

Partie 3 - Les perceptions et les attentes des consom'ateurs (Chapitre 10); Critères de qualité recherchés : classement des carcasses et évolution

Published
2018

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Books, media, physical & digital resources
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