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Table S1. Fecal VOCs annotated after headspace solid-phase microextraction (capture 1 h at 60 °C, 85 μm polyacrylate fiber) coupled with GC-MS. This volatilome was acquired on a pool of Hubbard control group chick feces. Figure S1. Score plots following principal component analysis for LC-HRMS (a, b, c) and GC-MS (d, e, f) fecal metabolomics. The first components (t [1]) explained 32% and 37% of the fecal metabolome variability while the second one (t [2]) explained 10 and 15% of variability in LC-HRMS and GC-MS, respectively. In the “a” and “d” score plots, Hubbard (H) individuals are represented in turquoise and Ross (R) individuals in purple. The sex of the chicks: male (M, blue) and female (F, red) are represented in the “b” and “e” score plots. The individuals from the delayed group (D, orange triangle) and control group (C, light blue circle) are represented in the “c” and “f” plots. Figure S2. OPLS-DA models adjusted to Hubbard (a) and Ross (b) chick fecal metabolomes at 12 d of age analyzed by LC-HRMS. The individuals from the delayed group (D, orange triangle) and control group (C, light blue circle) are represented in the score plots at the top of the figure. The fecal metabolites included in the Hubbard and Ross OPLS-DA models are tabulated with their variable importance in projection (VIP) and their contribution in the models. A negative contribution score indicates a contribution of the variable to the delayed group while a positive score is indicative of a contribution to the control group. The performance characteristics of each OPLS-DA model are under the metabolites tables (p = predictive component, o = orthogonal component). Figure S3. OPLS-DA models adjusted on Hubbard (a) and Ross (b) chick fecal metabolomes at 12 d of age analyzed by GC-MS. The individuals from the delayed group (D, orange triangle) and control group (C, light blue circle) are represented in the score plots at the top of the figure. The fecal metabolites included in the Hubbard and Ross OPLS-DA models are tabulated with their variable importance in projection (VIP) and their contribution in the models. A negative contribution score indicates a contribution of the variable to the delayed group while a positive score is indicative of a contribution to the control group. The performance characteristics of each OPLS-DA model are under the metabolites tables (p = predictive component, o = orthogonal component). (PDF 1250 kb)

National audience

Ce volume regroupe les textes issus du programme Casdar "Innovation et Partenariat" et "Recherche finalisée et innovation" de 2013. Le colloque de restitution s’est déroulé le 6 février 2019 sous l’égide du GIS Relance Agronomique; National audience; Even though meat is increasingly consumed in elaborated form, consumers are sensitive to naturality of the products. This trend is largely taken into account by agribusiness company seeking to reduce additives (flavor enhancers or texturizing agents) or preservatives (in particular salt). This shows the importance of upstream control of quality of the raw material for elaborated products. This issue particularly affects chicken meat, mostly consumed in cut or processed but whose technological quality is highly variable. The objective of the CASDAR OPTIVIANDE project was to develop new phenotyping tools and biological or genetic markers that could be used for selection or evaluation of the impact of breeding factors. The approaches implemented concerned the use of near-infrared spectrometry (NIRS) as well as high-throughput biological and genomic analyzes. The study was based on an original animal model composed of two chicken lines selected in a divergent manner on the ultimate pH of the filet and whose technological and sensory characteristics of meat were very different. Near-infrared spectrometry is fast to implement and makes it possible to predict several technological quality criteria such as ultimate pH, water loss during storage and hardness after cooking. Transcriptomic and metabolomics analyzes made it possible to develop first prediction models based on a limited number of metabolites (blood and muscle) or muscle transcripts. At the genetic level, analyzes made possible to identify the main regions controlling the ultimate pH of the filet and revealed several genes of interest. In conclusion, the project led to significant advances in understanding the genetic and physiological mechanisms involved in the establishment of quality defects in chicken. It opens perspectives of application thanks to the development of prediction tools for selection whose genericity will have to be validated on other populations and in conditions of production

Even though meat is increasingly consumed in elaborated form, consumers are sensitive to naturality of the products. This trend is largely taken into account by agribusiness company seeking to reduce additives (flavor enhancers or texturizing agents) or preservatives (in particular salt). This shows the importance of upstream control of quality of the raw material for elaborated products. This issue particularly affects chicken meat, mostly consumed in cut or processed but whose technological quality is highly variable. The objective of the CASDAR OPTIVIANDE project was to develop new phenotyping tools and biological or genetic markers that could be used for selection or evaluation of the impact of breeding factors. The approaches implemented concerned the use of near-infrared spectrometry (NIRS) as well as high-throughput biological and genomic analyzes. The study was based on an original animal model composed of two chicken lines selected in a divergent manner on the ultimate pH of the filet and whose technological and sensory characteristics of meat were very different. Near-infrared spectrometry is fast to implement and makes it possible to predict several technological quality criteria such as ultimate pH, water loss during storage and hardness after cooking. Transcriptomic and metabolomics analyzes made it possible to develop first prediction models based on a limited number of metabolites (blood and muscle) or muscle transcripts. At the genetic level, analyzes made possible to identify the main regions controlling the ultimate pH of the filet and revealed several genes of interest. In conclusion, the project led to significant advances in understanding the genetic and physiological mechanisms involved in the establishment of quality defects in chicken. It opens perspectives of application thanks to the development of prediction tools for selection whose genericity will have to be validated on other populations and in conditions of production

Figure S1. Manhattan plot showing the association of SNPs with WS in the pHu + (a) and the pHu- (b) line. Black line represents the 5% genome-wide threshold, red line the 5% GGA1-wide threshold, blue line the 5% GGA17-wide threshold and purple line the 5% GGA20-wide threshold. (DOCX 1204 kb)

Digestive efficiency (DE) is an essential component of feed efficiency, especially in the context of increasing variety of feedstuffs with variable quality used in poultry diets. However, measuring fecal DE during balance trials is time-consuming nd constraining as birds are placed in individual cages. Moreover, all the mechanisms controlling DE are still not known. The aim of our study was thus to identify biomarkers of DE using intestinal and blood metabolomics.Our study used 60 chickens of an advanced intercross line (8th generation) between two broiler lines divergentlyselected for their fecal DE, based on metabolisable energy corrected to zero nitrogen retention (AMEn). At 3 weeks, fecal AMEn and coefficients of digestive use of lipids, nitrogen and starch were measured during a balance trial, ileal and caecal contents were sampled and blood collected. Metabolome was determinedby proton high resolution NMR. Correlation models (canonical partial least squares) were fitted to assess the links between efficiency and metabolites of the 3 compartments.Metabolites differences between animals with high or low levels of DE were mainly involved in amino-acids metabolism (lysine, isoleucine, methionine) and energetic metabolism (glutamate, glucose) in the 3 compartments. High positive correlations were especially found between glucose in caecal content and AMEnand coefficient of DE of nitrogen (Figure 1), which is consistent with the large divergence found in the divergent lines on these criteria. This result suggests an effect of microbial fermentation on DE.These metabolic profiles give us information on mechanisms implied in feed digestion in chickens. Further analyses will estimate if blood metabolome could be used as an indirect criterion of selection of feed and DE. This study has been supported by the EU H2020 Feeda--Gene project and by the INRA program GISA-GALMIDE.

La viande de poulet est aujourd’hui majoritairement utilisée en découpe et en transformation (70,5% de la consommation française de poulet en 2014). Au-delà du rendement en viande, la qualité technologique constitue un facteur clé de la compétitivité dans la mesure où elle impacte l’aptitude à la conservation et les rendements à la transformation. Actuellement celle-ci n’est pas maîtrisée ce qui conduit à l’apparition de défauts technologiques liés en particulier aux variations de pH ultime (pHu) de la viande. Dans le cas de la production de poulets standards, l’incidence des viandes acides (pHu < 5,7) a été estimée à 16% et celle des viandes à pH élevé (pHu > 6,1) à 11% (Enquête INRA/ITAVI, 2008-2010). Ces variations de pHu résultent d’interactions entre la génétique et les facteurs d’élevage qui modulent les réserves en glycogène du muscle. Pour mieux comprendre les mécanismes moléculaires intervenants dans la variation de pHu et les défauts technologiques, voire sensoriels engendrés, deux lignées divergentes ont été sélectionnées sur 6 générations sur la base de leur pHu au niveau du filet (i.e., les lignées pHu+ et pHu-). Ce travail de thèse s'inscrit dans le projet CAS DAR Optiviande (2014-2016) dont l'objectif global est de développer des tests moléculaires utilisables en sélection et en élevage pour homogénéiser et améliorer la qualité de la viande de volaille. Mon travail de thèse a été consacré à la recherche de marqueurs biologiques (métaboliques et géniques) du pH ultime et des caractères de qualité associés. La première étape de ce projet a consisté à caractériser, dans le cadre d’une analyse ciblée, les changements métaboliques et typologiques induits au niveau musculaire par une sélection sur le pHu de la viande. Ainsi, la typologie des fibres musculaires, l’activité des principales enzymes du métabolisme oxydo-glycolytique ainsi que l’expression d’acteurs moléculaires contrôlant le métabolisme du glycogène (AMP-activated protein kinase, glycogène synthase, etc.) ont été déterminées. Cette étude montre une réorientation partielle du métabolisme énergétique des muscles sans modification notoire de la typologie de leurs fibres, malgré la mise en évidence de processus de régénérescence fibrillaire probablement plus fréquent dans la lignée pHu+. Cette première étude indique également un certain nombre de régulations, liées à la sélection, de l’expression de gènes codant pour des enzymes clefs impliquées dans le turnover du glycogène. Afin d’avoir une vision plus globale et précise des mécanismes impliqués, des analyses à haut débit du transcriptome musculaire (sur puces à ADN) et des métabolomes sanguin et musculaire (1H, 31P RMN) ont été effectuées. Elles ont mis en évidence chez les pHu-, une surexpression majeure d’acteurs de la glycolyse/glyconéogenèse et une surabondance de sucres au niveau sanguin et musculaire. La lignée pHu+ est quant à elle caractérisée par une surexpression de gènes intervenant dans le développement et le remodelage musculaire et une surabondance de métabolites liés au stress oxydatif, à la protéolyse et à la β-oxydation des lipides. Ceci pourrait indiquer une sur-activation du métabolisme énergétique oxydatif et du catabolisme protéique en réponse au déficit en glycogène musculaire qui caractérise les poulets pHu+. A partir de l’ensemble des données générées, il a été possible de déterminer des sets de biomarqueurs (métabolites ou gènes) pertinents, utilisés dans un second temps pour construire des modèles de prédiction du pHu, dont certains ont été validés sur une population large d’animaux (n = 280). Les données fonctionnelles acquises au cours de cette thèse sont par ailleurs actuellement valorisées en tant que phénotypes moléculaires dans le cadre d’une démarche de génomique structurale, visant à identifier des régions du génome impliquées dans le contrôle du pH ultime et plus largement de la qualité des viandes chez le poulet. L’ensemble des connaissances acquises dans le cadre de cette thèse, et plus largement du projet Optiviande, pourra être valorisé dans le cadre de recherches sur l’influence des facteurs d’élevage sur la qualité des viandes mais aussi par le développement d’outils utilisables à des fins de sélection ou pour le pilotage de l’élevage (marqueurs génétiques, phénotypes moléculaires, biomarqueurs non invasifs, etc.).

The ultimate pH (pHu) is a major determinant of the technological and sensory properties of chicken meat. Itseems also to be associated with the development of muscular defects such as White Striping or Wooden Breast.While a strong genetic component of this trait has been demonstrated, genes controlling pHu remain unknown.The aim of the present study was to look for candidate genomic regions by taking advantage of a unique resourcepopulation of two divergent lines selected for the breast meat ultimate pH from a commercial fast-growing line.Two complementary approaches were applied: detection of selection signatures at each of the first 5 generationsof selection (G1 to G5) and QTL mapping by genome-wide association study at the sixth generation (G6).Thanks to genotyping with the 57K Illumina SNP array of 288 sires from generations G0 to G5, we identifiedmore than one hundred selection signatures. They determined 63 candidate regions, among which some wereselected from the first generation and remained significant throughout the selection process. GWAS analysis of558 phenotyped and genotyped animals revealed 24 QTL regions for breast meat pHu and 10 QTL for thighmeat pHu. Our results indic, Le pH ultime (pHu) est un déterminant majeur des propriétés technologiques et sensorielles de la viande depoulet. Il semble également associé au développement de défauts musculaires tels que les striations blanches oule Wooden Breast. Alors qu’une forte composante génétique de ce caractère a été mise en évidence, les gènescontrôlant le pHu restent inconnus. L’objectif de notre étude était de rechercher des régions génomiquescandidates en exploitant un modèle unique de deux lignées divergentes sélectionnées pour le pH ultime du filet àpartir d’une souche commerciale à croissance rapide. Deux approches complémentaires ont été mises en oeuvre :la détection de signatures de sélection à chacune des 5 premières générations de sélection (G1 à G5) et ladétection de QTL à la sixième génération (G6). Le génotypage grâce à la puce SNP Illumina 57K de 288 pèresdes générations G0 à G5 a conduit à l’identification de plus d’une centaine de signatures de sélection. Ellesdéterminent 63 régions candidates dont quelques-unes sont sélectionnées dès la première génération puis tout aulong du processus de sélection. L’analyse GWAS de 558 animaux phénotypés et génotypés a mis en évidence 24régions QTL pour le pHu du filet et 10 pour le pHu de la cuisse. L’ensemble de ces résultats va dans le sens d’undéterminisme polygénique du pH ultime de la viande tout en révélant le rôle important de plusieurs régionscandidates.

The processing ability and sensory quality of chicken breast meat are highly related to its ultimate pH (pHu), which is mainly determined by the amount of glycogen in the muscle at death. To unravel the molecular mechanisms underlying glycogen and meat pHu variations and to identify predictive biomarkers of these traits, a transcriptome profiling analysis was performed using an Agilent custom chicken 8 × 60 K microarray. The breast muscle gene expression patterns were studied in two chicken lines experimentally selected for high (pHu+) and low (pHu−) pHu values of the breast meat. Across the 1,436 differentially expressed (DE) genes found between the two lines, many were involved in biological processes related to muscle development and remodelling and carbohydrate and energy metabolism. The functional analysis showed an intensive use of carbohydrate metabolism to produce energy in the pHu− line, while alternative catabolic pathways were solicited in the muscle of the pHu+ broilers, compromising their muscle development and integrity. After a validation step on a population of 278 broilers using microfluidic RT-qPCR, 20 genes were identified by partial least squares regression as good predictors of the pHu, opening new perspectives of screening broilers likely to present meat quality defects.

National audience; This review was aimed at providing an overview of recent advancements obtained in the field of meat quality prediction. The differentmethods used in the production sectors for the development of equations and the tools used based on different types of biological markers(genomic or phenotypic) or physical (spectroscopy) are discussed. Through the different examples that are presented, it appears that theidentification of biological markers is confronted with the complex determinism of quality parameters. This makes the development of genericmolecular tests to be used on the field even more difficult. However, in recent years, progress has been made, benefitting from genomics,proteomics and metabolomics technological developments. The first equations that predict the sensorial quality and the technological potentialof meat hint to possible applications in the near future. Concerning spectroscopy, the main results were obtained using Near Infrared Spectroscopy(NIR) with developments obtained for the prediction of the composition and nutritional value of meats. The prediction of the technologicalpotential of meats using this method and mainly the sensorial quality is, however, more difficult. Finally, the example of the MSA (« MeatStandards Australia ») phenotypic model which predicts the sensorial quality of bovine meat based on a combination of upstream and downstreamdata and whose added-value for the sector has been identified in Australia, presents a genericness that has already been proven in severalcountries.; Cette revue a pour objectif de faire un point sur les avancées récentes obtenues dans le domaine de la prédiction de la qualité des viandes.Elle aborde différentes démarches menées au sein des principales filières de production pour développer des équations puis des outils prédictifsbasés sur différents types de marqueurs biologiques (génomiques ou phénotypiques) ou physiques (spectroscopiques). Au travers des différentsexemples présentés, il apparaît que l’identification de marqueurs biologiques se confronte au déterminisme complexe des paramètres de qualitéqui rend encore difficile la mise au point de tests moléculaires génériques utilisables sur le terrain. Toutefois, les avancées ont été notables cesdernières années bénéficiant des récents développements technologiques en génomique, protéomique et métabolomique. Les premières équationsde prédiction de la qualité sensorielle et du potentiel technologique des viandes laissent entrevoir des possibilités d’applications dans les annéesà venir. Concernant la spectroscopie, les principaux résultats ont été obtenus dans le domaine de la Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) avecdes développements aboutis pour prédire la composition et la valeur nutritionnelle des viandes. La prédiction du potentiel technologique desviandes à l’aide de cette méthode et surtout de la qualité sensorielle est en revanche plus difficile. Enfin, l’exemple du modèle phénotypiqueMSA (« Meat Standards Australia ») de prévision de la qualité sensorielle de la viande bovine basée sur une combinaison de données d’amontet d’aval et dont la plus-value pour la filière a été démontrée en Australie, présente une généricité qui a déjà été éprouvée dans plusieurs pays.

Cette revue a pour objectif de faire un point sur les avancées récentes obtenues dans le domaine de la prédiction de la qualité des viandes. Elle aborde différentes démarches menées au sein des principales filières de production pour développer des équations puis des outils prédictifs basés sur différents types de marqueurs biologiques (génomiques ou phénotypiques) ou physiques (spectroscopiques). Au travers des différents exemples présentés, il apparaît que l’identification de marqueurs biologiques se confronte au déterminisme complexe des paramètres de qualité qui rend encore difficile la mise au point de tests moléculaires génériques utilisables sur le terrain. Toutefois, les avancées ont été notables ces dernières années bénéficiant des récents développements technologiques en génomique, protéomique et métabolomique. Les premières équations de prédiction de la qualité sensorielle et du potentiel technologique des viandes laissent entrevoir des possibilités d’applications dans les années à venir. Concernant la spectroscopie, les principaux résultats ont été obtenus dans le domaine de la Spectroscopie Proche Infrarouge (SPIR) avec des développements aboutis pour prédire la composition et la valeur nutritionnelle des viandes. La prédiction du potentiel technologique des viandes à l’aide de cette méthode et surtout de la qualité sensorielle est en revanche plus difficile. Enfin, l’exemple du modèle phénotypique MSA (« Meat Standards Australia ») de prévision de la qualité sensorielle de la viande bovine basée sur une combinaison de données d’amont et d’aval et dont la plus-value pour la filière a été démontrée en Australie, présente une généricité qui a déjà été éprouvée dans plusieurs pays., This review was aimed at providing an overview of recent advancements obtained in the field of meat quality prediction. The different methods used in the production sectors for the development of equations and the tools used based on different types of biological markers (genomic or phenotypic) or physical (spectroscopy) are discussed. Through the different examples that are presented, it appears that the identification of biological markers is confronted with the complex determinism of quality parameters. This makes the development of generic molecular tests to be used on the field even more difficult. However, in recent years, progress has been made, benefitting from genomics, proteomics and metabolomics technological developments. The first equations that predict the sensorial quality and the technological potential of meat hint to possible applications in the near future. Concerning spectroscopy, the main results were obtained using Near Infrared Spectroscopy (NIR) with developments obtained for the prediction of the composition and nutritional value of meats. The prediction of the technological potential of meats using this method and mainly the sensorial quality is, however, more difficult. Finally, the example of the MSA (« Meat Standards Australia ») phenotypic model which predicts the sensorial quality of bovine meat based on a combination of upstream and downstream data and whose added-value for the sector has been identified in Australia, presents a genericness that has already been proven in several countries.

The processing ability of chicken meat is very variable, which could impact on the competitiveness of the poultry industry. As in pig, high variations in ultimate pH lead to defects of appearance, conservation and processing yields. To understand the biological and genetic mechanisms involved in the control of poultry meat quality, two chicken lines were divergently selected on the breast meat ultimate pH (pHu): the pHu- and the pHu+ lines. Their average pHu diverges of 0.5 pH units in the breast Pectoralis major (PM), which corresponds to a 20% difference of muscle glycogen (pHu- > pHu+). The present study aims at identifying biomarkers of meat quality by using high throughput approaches for the profiling of the muscle transcriptome (8x60K custom Agilent microarray) and for the characterization of metabolome in muscle and serum (proton and phosphorus NMR analysis on muscle and proton NMR on serum). The analysis by Gene Ontology of the differentially expressed genes between muscles from the pHu- and the pHu+ lines indicates an over-representation of genes involved in 6 processes, i.e., the sarcomere organization, the positive regulation of phosphorylation, the pyruvate metabolism, the glycolysis, and the coenzyme and phosphorus metabolism. Most of the genes involved in the glycolysis pathway were over-expressed in the pHu- compared to the pHu+ line. The serum of the pHu- chickens was characterized by higher glucose level and lower concentrations in byproducts of purine degradation compared to the pHu+ line. These observations could help at a better understanding of the molecular pathways underlying the differential ability of the pHu- and pHu+ line to store glycogen in their muscle. By defining a set of pertinent biomarkers, our goal is to build a predictive model of the breast muscle ultimate pH to optimize the quality of poultry meat in relation to breeding and rearing factors.

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Doctoral; L’équipe a montré que l’activité antibactérienne de certaines protéines de l’œuf impliquerait leur domaine(s) de liaison à l’héparine. Dans ce projet, nous avons évalué si des peptides dérivés contenant ce domaine auraient des activités comparables. Ces peptides ont été générés in silico par l’analyse bioinformatique de la séquence et de la structure des protéinespour la recherche des sites de liaison à l’héparine et par prédiction de leur potentiel antibactérien. Cinq peptides synthétiques ont alors été caractérisés in vitro pour leur affinité à l’héparine et pour leur activité contre Listeriamonocytogenes et Salmonella Enteritidis, responsables de toxi-infections alimentaires. Sur 5 peptides testés, les 2 qui lient le plus fortement l’héparine ont les activités antibactériennes les plus importantes, validant ainsi le concept. Ces résultats prometteurs permettent d’envisager une valorisation en Agroalimentaire et/ou Santé.; It was shown previously in the lab that the antibacterial activity of some egg proteins involves their heparin-binding domain(s). For this project, we investigated the antibacterial potential of derived peptides containing these heparin-binding sites. These peptides were generated in silico by bioinformatic analysis of protein sequence and structure to identify heparin-binding sites, combined to the prediction of their antimicrobial potential. Five synthetic peptides were characterized in vitro for their affinity to heparin and for their activity against Listeriamonocytogenes and Salmonella Enteritidis, both involved in foodborne diseases. Results showed that the two peptides exhibiting the highest antibacterial activity were those with the strongest affinity to heparin, thus validating the concept. These results are promising and can favour the emergence of derived products of increased value for food and health industries.

National audience; La qualité technologique de la viande de poulet n’est pas toujours maîtrisée, ce qui impacte la compétitivité de la filière. Comme chez le porc, des défauts de pH ultime (pHu), viandes acides ou à pH élevé, existent et conduisent à des problèmes d’aspect, de conservation et de rendement technologique. Afin de déterminer les causes génétiques et biologiques qui conduisent à l’apparition de ces anomalies, deux lignées de poulets ont été sélectionnées de manière divergente sur le pHu du filet : les lignées pHu- et pHu+ dont les pH moyens divergent respectivement de 0,4 et 0,2 unités pH au niveau du filet (Pectoralis major, PM) et de la cuisse (Sartorius, Sart). Dans cette étude, nous avons évalué au niveau musculaire les conséquences d’une telle sélection sur la typologie et le métabolisme oxydo-glycolytique. L’analyse histologique n’a pas mis en évidence d’effet de la sélection sur la composition en fibres musculaires. En revanche, une analyse moléculaire plus fine révèle une surexpression de l’isoforme embryonnaire de la myosine rapide dans le PM et le Sart de la lignée pHu+. Les muscles Sart de la lignée pHu+ se caractérisent également par un métabolisme oxydatif moins prononcé que celui de la lignée pHu-. Au niveau de l’expression des gènes, il a été observé dans le muscle PM de la lignée pHu+, une sous- expression de l’AMPKγ3 et une surexpression de la PHK , deux enzymes impliquées dans la régulation de la synthèse et de la dégradation du glycogène musculaire. Ces premiers résultats indiquent que la sélection sur le pH ultime de la viande chez le poulet conduit à une réorientation partielle du métabolisme énergétique des muscles, sans modification notoire de leur typologie, et s’accompagne de régulations au niveau de l’expression de deux enzymes directement impliquées dans le contrôle des réserves en glycogène musculaire.

Digestive efficiency (DE) is an essential component of feed efficiency, especially in the context of increasing variety of feedstuffs with variable quality used in poultry diets. However, measuring fecal DE during balance trials is time-consuming nd constraining as birds are placed in individual cages. Moreover, all the mechanisms controlling DE are still not known. The aim of our study was thus to identify biomarkers of DE using intestinal and blood metabolomics. Our study used 60 chickens of an advanced intercross line (8th generation) between two broiler lines divergentl yselected for their fecal DE, based on metabolisable energy corrected to zero nitrogen retention (AMEn). At 3 weeks, fecal AMEn and coefficients of digestive use of lipids, nitrogen and starch were measured during a balance trial, ileal and caecal contents were sampled and blood collected. Metabolome was determined by proton high resolution NMR. Correlation models (canonical partial least squares) were fitted to assess the links between efficiency and metabolites of the 3 compartments. Metabolites differences between animals with high or low levels of DE were mainly involved in amino-acids metabolism (lysine, isoleucine, methionine) and energetic metabolism (glutamate, glucose) in the 3 compartments. High positive correlations were especially found between glucose in caecal content and AMEn and coefficient of DE of nitrogen (Figure 1), which is consistent with the large divergence found in the divergent lines on these criteria. This result suggests an effect of microbial fermentation on DE. These metabolic profiles give us information on mechanisms implied in feed digestion in chickens. Further analyses will estimate if blood metabolome could be used as an indirect criterion of selection of feed and DE. This study has been supported by the EU H2020 Feeda--Gene project and by the INRA program GISA-GALMIDE.