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International audience; Many recent studies show that grassland biodiversity is linked to ecosystem functioning (BEF Theory) and to its capacity to deliver a large diversity of ecosystem services (ES). However, till now no methods allow an easy diagnosis of the level of ES produced, neither a concomitant evaluation of these services (i.e. forage production, biodiversity conservation and pollination or carbon sequestration). Our goal was to develop indicators of ES using botanical surveys (as a proxy of biodiversity), because botanical survey is quite easily accessible and is integrative of the spatiotemporal variability of grassland ecosystems. We used a multicriteria analysis tools to aggregate different criteria calculated from botanical survey to assess ES scores (ranged from 0 to 1). This tool used a set of indicators, which mixed academic knowledge and expertise. The first step was to develop a set of indicators (selection of the botanical survey criteria and the way to aggregate them) based on literature survey. Then, they were discussed with 20 experts during a workshop to produce a more finalized version of the indicators. 6 ES, i.e. forage production and quality, flexibility of forage production, nitrogen availability for vegetation, biodiversity conservation, resilience hazards and pollination, were selected.

Plant traits-the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants-determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait-based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits-almost complete coverage for 'plant growth form'. However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait-environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives.

In the dataset presented in this article, sixty sugarcane samples were analyzed by eight visible / near infrared spectrometers including seven micro-spectrometers. There is one file per spectrometer with sample name, wavelength, absorbance data [calculated as log(10) (1/Reflectance)], and another file for reference data, in order to assess the potential of the micro spectrometers to predict chemical properties of sugarcane samples and to compare their performance with a LabSpec spectrometer. The Partial Least Square Regression (PLS-R) algorithm was used to build calibration models. This open ac cess dataset could also be used to test new chemometric methods, for training, etc.

Plant traits the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait-based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits almost complete coverage for plant growth form . However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives. © 2019 The Authors. Global Change Biology published by John Wiley and Sons Ltd

Le projet DigSPIR a permis d’avancer sur deux axes majeurs pour la filière avicole : la simplification méthodologique de la détermination de la digestibilité des aliments et la faisabilité du développement de ces mesures dans les élevages, cela en s’appuyant sur un outil de mesure simple et rapide comme la spectroscopie dans le proche infra-rouge (SPIR). Pour atteindre ces objectifs, une « base de données initiale » a été constituée à partir des échantillons de fientes et d’aliments provenant d’essais de digestibilité réalisés par les partenaires entre 1997 et 2011 et les données de digestibilité correspondantes. A partir de ces échantillons une base spectrale a été générée et les premières calibrations développées. Puis, cinq essais de digestibilité ont permis d’élargir la base spectrale (différents aliments, niveaux nutritionnels et âges, sexes mélangés, ajout d’enzymes …), d’améliorer les calibrations et d’aboutir à une méthode simplifiée. Ils ont également apporté des nouvelles connaissances sur les facteurs de variation de la digestibilité. Les prédictions des composants des fientes sont très bien corrélées avec les valeurs de référence, en particulier pour l’énergie brute, l’amidon ou l’azote total. En combinant l’information des spectres de l’aliment et des fientes, la prédiction de la digestibilité de l’énergie est largement améliorée (R² de 0,94 et 56 kcal/kg MS d’erreur, soit moins de 2 % de la valeur énergétique d’un aliment). L’étude de faisabilité réalisée en élevage de poulets de chair a montré une bonne cohérence des prédictions en comparaison avec les résultats en station expérimentale, ce qui encourage à suivre cette voie et enrichir la base de calibration avec des données issues du terrain., The project entitled “DigSPIR” made it possible to progress on two main lines of research for the poultry industry: the methodological simplification of the assessment of feed digestibility and the feasibility of developing these measures in farms, with the use of a simple and fast tool as the near infrared spectroscopy. To reach these objectives, an “initial database” was designed from the analytical results on excreta and feed samples, and the digestibility values, obtained from previous experiments made by the partners from 1997 to 2011. The spectra allowed to create a new database and to get the first calibrations of prediction. Five trials with digestibility measures enabled to enlarge the spectral database (different feeds, nutritional levels and ages, both sex, adding enzymes …), to improve the calibrations and to result in a simplified method. These trials led also to new knowledge about variation factors of digestibility. The predictions of the composition of excreta were well correlated with the analytical reference values and especially for gross energy, starch and nitrogen. In combining the spectral information of feed and of excreta, the prediction of the energy digestibility is widely improved (R²=0.94 and error of 56 kcal/kg DM, or less than 2 % of feed energetic value). The study of feasibility made in poultry farms, showed a good consistency between predictions and in vivo results. These results encourage to follow this track and to enlarge the calibration database with measures in farms.

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International audience

Session : Génétique, sélection et reproduction; Améliorer l'efficacité digestive des poulets est un enjeu majeur qui permettrait non seulement de limiter les coûts de production mais aussi de valoriser efficacement des matières premières alternatives tout en réduisant le volume des rejets. La mesure de l'efficacité digestive étant relativement lourde, disposer de marqueurs génétiques impliqués dans la variabilité de ce caractère serait un outil précieux pour la sélection. Une première recherche de QTL est présentée, impliquant 820 poulets de chair issus de 6 familles dans un croisement de type F2 entre les lignées D- et D+, sélectionnées de façon divergente sur l'énergie métabolisable apparente corrigée pour un bilan azoté nul (EMAn), mesurée à 3 semaines d'âge avec un régime contenant un blé de mauvaise qualité (variété Rialto). Cinq critères de digestibilité ont été mesurés : l'EMAn, des coefficients de digestibilité de la matière sèche (CUDMS), de l'amidon (CUDAmidon), des protéines (CUDProtéines) et des lipides (CUDLipides). Les animaux ont tous été génotypés avec 6000 marqueurs SNP, choisis parmi 57636 marqueurs comme les plus informatifs pour notre dispositif. Au total, les marqueurs sont répartis sur 28 autosomes, 1 groupe de liaison et le chromosome Z. En utilisant le logiciel QTLMap (développé à l'INRA) pour des analyses de liaison en cartographie d'intervalle, 9 QTL (locus de caractère quantitatif) ont été détectés. Sur le chromosome 20, deux QTL significatifs au niveau du génome ont été observés à la même position pour CUDAmidon et CUDMS, deux caractères fortement corrélés. De même, des QTL significatifs au niveau du chromosome pour EMAn, CUDAmidon, CUDMS, CUDProtéines sont localisés dans la même région du chromosome 16. Sur les chromosomes 23 et 26, des QTL significatifs au niveau du chromosome ont été identifiés pour CUDAmidon, celui porté par le chromosome 26 étant situé à 1 cM d'un QTL contrôlant le rapport de la longueur de l'intestin au poids vif détecté sur ce même dispositif. Sur le chromosome 27, un QTL significatif au niveau du chromosome est détecté pour CUDMS.

Chantier qualité GA; International audience; The mule duck, an interspecific hybrid obtained by crossing common duck (Anas platyrhynchos) females with Muscovy (Cairina moschata) drakes, is widely used for fatty liver production. The purpose of the present study was to detect and map single and pleiotropic QTL that segregate in the common duck species, and influence the expression of traits in their overfed mule duck offspring. To this end, we generated a common duck backcross (BC) population by crossing Kaiya and heavy Pekin experimental lines, which differ notably in regard to the BW and overfeeding ability of their mule progeny. The BC females were mated to Muscovy drakes and, on average, 4 male mule ducks hatched per BC female (1600 in total) and were measured for growth, metabolism during growth and the overfeeding period, overfeeding ability, and the quality of their breast meat and fatty liver. The phenotypic value of BC females was estimated for each trait by assigning to each female the mean value of the phenotypes of her offspring. Estimations allowed for variance, which depended on the number of male offspring per BC and the heritability of the trait considered. The genetic map used for QTL detection consisted of 91 microsatellite markers aggregated into 16 linkage groups (LG) covering a total of 778 cM. Twenty-two QTL were found to be significant at the 1% chromosome-wide threshold level using the single-trait detection option of the QTLMap software. Most of the QTL detected were related to the quality of breast meat and fatty liver: QTL for meat pH 20 min post mortem were mapped to LG4 (at the 1% genome-wide significance level), and QTL for meat lipid content and cooking losses were mapped to LG2a. The QTL related to fatty liver weight and liver protein and lipid content were for the most part detected on LG2c and LG9. Multitrait analysis highlighted the pleiotropic effects of QTL in these chromosome regions. Apart from the strong QTL for plasma triglyceride content at the end of the overfeeding period mapped to chromosome Z using single-trait analysis, all metabolic trait QTL were detected with the multitrait approach: the QTL mapped to LG14 and LG21 affected the plasma cholesterol and triglyceride contents, whereas the QTL mapped to LG2a seemed to impact glycemia and the basal plasma corticosterone content. A greater density genetic map will be needed to further fine map the QTL.

International audience

International audience

Les volailles à croissance rapide sont sensibles à la chaleur en période de finition. En effet, leur sélection sur des critères de performance de croissance a favorisé la masse musculaire au détriment d'organes impliqués dans la thermorégulation, tels que les systèmes cardiovasculaire et respiratoire. Ceci peut se traduire par des baisses de performances en cas de chaleur modérée et chronique: les oiseaux diminuent leur production de chaleur en réduisant leur consommation d'aliment, ce qui allonge la durée d'élevage. Mais si la température ambiante d'élevage n'est pas contrôlée, un coup de chaleur aigu peut entraîner des mortalités et pose des problèmes de bien-être. A l'inverse, l'exposition au froid augmente la consommation d'aliment, diminue l'efficacité alimentaire des volailles et augmente la mortalité en élevage. Différentes stratégies génétiques, techniques ou alimentaires peuvent être mises en oeuvre pour améliorer la tolérance des oiseaux à des variations de conditions thermiques. Durant la dernière décennie les efforts ont notamment porté sur l'acclimatation pendant la période périnatale. Cette acclimatation met en jeu des mécanismes de régulation épigénétiques qui modulent à long terme la température interne des volailles. A terme, si ces techniques se révélaient applicables à grande échelle, elles pourraient favoriser la robustesse et le bien-être des volailles face aux variations de températures, tout en préservant leurs performances zootechniques. Dans cette revue, nous rappellerons les principales techniques d'acclimatation embryonnaire et les fondements physiologiques de leur mise en ouvre. Nous évoquerons ensuite les voies de recherche concernant la compréhension des mécanismes mis en jeu et l'intérêt potentiel de ces techniques pour la filière avicole.

Le programme de recherches GENECAN repose sur 1) la production de familles informatives par un croisement entre 2 souches expérimentales d'origines et d'aptitudes différentes (INRA-UEPFG), 2) la mesure des phénotypes sur les canes back-cross (BC) et leurs descendants mulards (INRA-URA, INPENSAT, UPPA-CNRS, INRA-UEPFG) et mulardes (INRA-IASP), 3) le génotypage des animaux (plateforme de la Génopole toulousaine, INRA-LGC) à l’aide d’un panel de 116 marqueurs informatifs et 4) l'analyse statistique pour détecter les QTL (INRA-SAGA). A partir des performances des males mulards, 65 QTL ont pu être détectés : 13 pour des caractères de croissance, 18 pour des caractères métaboliques et pondéraux durant le gavage, 8 pour des caractères d’aptitude au gavage, 12 pour des caractères de qualité du magret et 14 pour des caractères de qualité du foie gras.

National audience; To balance the feed levels in essential amino acids, nutritionists use tables containing average requirements stemming from bibliographical surveys. Result of experiments studying essential amino acid requirements, depend both on the criterion to be optimized (growth rate or feed efficiency) and on the methodology adopted for analysing the results. From an experiment to the other, environmental conditions and chicken genotype may also explain a part of the observed variability of the requirements. To cope with this variability, the results from numerous experiments obtained mainly in fast growing broilers raised under optimal conditions are pooled but the results of those grouped analyses are not precise, and this impairs the application of measured amino acid requirements to field conditions. Mechanistic models integrating basic knowledge of the energy and protein metabolism might constitute additional tools to quantify the effects of an essential amino acid level on broiler performances under different conditions. Models not only synthesise the knowledge acquired by various experiments but also take simultaneously into account the multiple interactions among factors of variation. There are some marketed models measuring the effects of the main feed characteristics (essential amino acids, energy etc.) and raising conditions on chicken growth. Their results seem precise enough for an application but they are presented as "black boxes" and the complexities of their functioning make them difficult to update. INAVI is a model fully open to the user that might be more adapted to the diversity of production systems. Prediction of the growth of the chicken by INAVI is based on the effects of environmental and nutritional factors on feed intake regulation.; Pour équilibrer les acides aminés essentiels d’un régime, le nutritionniste dispose de tables de recommandations moyennes issues de méta-analyses bibliographiques. L’estimation du besoin en un acide aminé essentiel dépend du critère de production que l’on cherche à optimiser et de la méthodologie adoptée pour analyser les résultats expérimentaux. Les conditions d’élevage et les types d’animaux étudiés expliquent une autre part de la variabilité des recommandations. Les moyennes issues des méta-analyses de données bibliographiques sont finalement assez peu précises et d’autant plus difficiles à adapter aux conditions pratiques qu’elles concernent essentiellement les poulets de chair à croissance rapide dans des conditions optimales. L’intégration des bases du métabolisme énergétique et protéique à l’aide de modèles mécanistes peut constituer un moyen complémentaire de quantifier les effets d’une recommandation en acide aminé essentiel dans des conditions variables. La modélisation permet non seulement la synthèse des connaissances acquises par l’expérimentation, mais également la prise en compte des interactions multiples entre plusieurs facteurs de variation. Dans la pratique, les modèles commercialisés permettent de mesurer les effets des principales caractéristiques de l’aliment et des conditions d’élevage sur la croissance ou les besoins en acides aminés des poulets de chair. Leurs résultats semblent suffisamment précis pour une utilisation pratique, mais leur présentation de type « boîte noire » et la complexité de leur fonctionnement sont un frein à leur mise à jour ou à leur adaptation à de nouveaux modes de production. Le modèle INAVI, présente une structure plus ouverte à l’utilisateur qui permet une meilleure adaptation aux diverses situations d’élevage. INAVI prédit la croissance des animaux en se basant sur l’effet des conditions d’élevage et d’alimentation sur l’ajustement de l’ingestion.

Pour équilibrer les acides aminés essentiels d’un régime, le nutritionniste dispose de tables de recommandations moyennes issues de méta-analyses bibliographiques. L’estimation du besoin en un acide aminé essentiel dépend du critère de production que l’on cherche à optimiser et de la méthodologie adoptée pour analyser les résultats expérimentaux. Les conditions d’élevage et les types d’animaux étudiés expliquent une autre part de la variabilité des recommandations. Les moyennes issues des méta-analyses de données bibliographiques sont finalement assez peu précises et d’autant plus difficiles à adapter aux conditions pratiques qu’elles concernent essentiellement les poulets de chair à croissance rapide dans des conditions optimales. L’intégration des bases du métabolisme énergétique et protéique à l’aide de modèles mécanistes peut constituer un moyen complémentaire de quantifier les effets d’une recommandation en acide aminé essentiel dans des conditions variables. La modélisation permet non seulement la synthèse des connaissances acquises par l’expérimentation, mais également la prise en compte des interactions multiples entre plusieurs facteurs de variation. Dans la pratique, les modèles commercialisés permettent de mesurer les effets des principales caractéristiques de l’aliment et des conditions d’élevage sur la croissance ou les besoins en acides aminés des poulets de chair. Leurs résultats semblent suffisamment précis pour une utilisation pratique, mais leur présentation de type « boîte noire » et la complexité de leur fonctionnement sont un frein à leur mise à jour ou à leur adaptation à de nouveaux modes de production. Le modèle INAVI, présente une structure plus ouverte à l’utilisateur qui permet une meilleure adaptation aux diverses situations d’élevage. INAVI prédit la croissance des animaux en se basant sur l’effet des conditions d’élevage et d’alimentation sur l’ajustement de l’ingestion., To balance the feed levels in essential amino acids, nutritionists use tables containing average requirements stemming from bibliographical surveys. Result of experiments studying essential amino acid requirements, depend both on the criterion to be optimized (growth rate or feed efficiency) and on the methodology adopted for analysing the results. From an experiment to the other, environmental conditions and chicken genotype may also explain a part of the observed variability of the requirements. To cope with this variability, the results from numerous experiments obtained mainly in fast growing broilers raised under optimal conditions are pooled but the results of those grouped analyses are not precise, and this impairs the application of measured amino acid requirements to field conditions. Mechanistic models integrating basic knowledge of the energy and protein metabolism might constitute additional tools to quantify the effects of an essential amino acid level on broiler performances under different conditions. Models not only synthesise the knowledge acquired by various experiments but also take simultaneously into account the multiple interactions among factors of variation. There are some marketed models measuring the effects of the main feed characteristics (essential amino acids, energy etc.) and raising conditions on chicken growth. Their results seem precise enough for an application but they are presented as "black boxes" and the complexities of their functioning make them difficult to update. INAVI is a model fully open to the user that might be more adapted to the diversity of production systems. Prediction of the growth of the chicken by INAVI is based on the effects of environmental and nutritional factors on feed intake regulation.