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Ce volume regroupe les textes issus du programme Casdar "Innovation et Partenariat" et "Recherche technologique" de 2016. Il a été réalisé sous l’égide du GIS Relance Agronomique.; The sorting of pork cuts is based on their tissue composition and meat quality. But it is mostly manual and of limited accuracy. A magnetic induction scanner was tested in the HYPER-SCAN project on 80 bellies and 100 hams. 88% of the bellies were well classified in the 4 commercial classes. The muscle content of ham was predicted with an R² of 0.93. X-ray tomography showed that 3 or 4 measurement sites were sufficient to accurately predict the composition of hams, bellies and loins (R² > 0.90). A prototype hyperspectral imager was developed to qualify the meat quality of the loin. The ultimate pH was the best predicted criterion (R² = 0.65). The predictions of exudate, intramuscular lipid content and technological yield were found to be satisfactory. This system showed great potential for the development of a more accurate online tool for automatic meat quality prediction.; Le tri des pièces de découpe du porc repose sur leur composition tissulaire et leur qualité de viande. Mais il est essentiellement manuel et d'une précision limitée. Un scanner à induction magnétique a été testé dans le projet HYPER-SCAN sur 80 poitrines et 100 jambons. 88% des poitrines ont été bien classées dans les 4 classes commerciales. La teneur en muscle du jambon a été prédite avec un R 2 de 0,64. La tomographie à rayons X a permis de montrer que 3 ou 4 sites de mesure sont suffisants pour prédire précisément la composition des jambons, poitrines et longes (R 2 > 0,90). Un prototype d'imageur hyperspectral a été développé pour qualifier la qualité de viande de la longe. Le pH ultime a été le critère le mieux prédit (R² = 0,65). Les prédictions de l'exsudat, de la teneur en lipides intramusculaires et du rendement technologique se sont avérées satisfaisantes. Ce système fait preuve d'un fort potentiel pour le développement d'un outil en ligne plus précis pour la prédiction automatique de la qualité de viande.

Les perspectives en matière d'amélioration génétique de la qualité de viande (QV) reposent sur la mise au point de nouveaux outils haut débit, de prédiction précoce, peu coûteux et non invasifs. Pour cela, de nouvelles méthodes de mesure de QV, s’appuyant sur des technologies émergentes, ont été développées et testées en routine. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet de quantifier les teneurs en lipides intramusculaires (LIM) et caractériser le persillage dans le muscle Longissimus. La méthode d’analyse d’images a été automatisée pour améliorer les cadences de mesures (400 échantillons scannés par jour) et assurer la traçabilité des données. L’évolution du taux de LIM le long du muscle Longissimus analysée par IRM montre que l’échantillon prélevé au niveau de la 13ème côte est représentatif du taux de LIM moyen de la longe (R²=0.88). La spectroscopie visible et proche infrarouge (NIRS) permet, quant à elle, de prédire les rendements technologiques et les défauts de tranchage. Enfin, les données d’expression génique quantifiées dans le muscle Longissimus ont été exploitées afin d’identifier des biomarqueurs discriminant 3 classes de qualité technologique et sensorielle: à défaut, correct ou extra. Le meilleur modèle pour prédire l’appartenance d’un échantillon à une classe de qualité inclut 12 gènes., This project aimed at providing new early and non-invasive predictors of pork quality usable in slaughter houses, to orientate use of carcasses and cuts and optimize their economic value. For this purpose, the project included development, testing and validation of various methods under industrial conditions. Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology was used to estimate the Longissimus muscle intramuscular fat (IMF) content and marbling. Image analysis method was automated to improve measurement rate (400 samples scanned per day) and ensure data traceability. MRI was also used to study the representativeness of IMF content determined at the 13th rib to assess average IMF of the whole Longissimus muscle. Results showed high repeatability and good predictive ability of Longissimus average IMF content with determination at the 13th rib level (R²=0.88). Near Infrared Spectroscopy (NIRS) was used to estimate cooking and slicing yields and structural defects. NIRS technology could predict slicing losses caused by paste-like and cohesion defects on processed loin slices. Finally, gene expressions quantified on Longissimus muscle were used to discriminate 3 pork quality classes: low, acceptable and extra technological and sensory quality levels. The best model to predict meat quality level of pork loins included expression levels of 12 genes.

Présentation au colloque Casdar 2018.; This project aimed at providing new early and non-invasive predictors of pork quality usable in slaughter houses, to orientate use of carcasses and cuts and optimize their economic value. For this purpose, the project included development, testing and validation of various methods under industrial conditions. Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology was used to estimate the Longissimus muscle intramuscular fat (IMF) content and marbling. Image analysis method was automated to improve measurement rate (400 samples scanned per day) and ensure data traceability. MRI was also used to study the representativeness of IMF content determined at the 13th rib to assess average IMF of the whole Longissimus muscle. Results showed high repeatability and good predictive ability of Longissimus average IMF content with determination at the 13th rib level (R²=0.88). Near Infrared Spectroscopy (NIRS) was used to estimate cooking and slicing yields and structural defects. NIRS technology could predict slicing losses caused by paste-like and cohesion defects on processed loin slices. Finally, gene expressions quantified on Longissimus muscle were used to discriminate 3 pork quality classes: low, acceptable and extra technological and sensory quality levels. The best model to predict meat quality level of pork loins included expression levels of 12 genes.; Les perspectives en matière d'amélioration génétique de la qualité de viande (QV) reposent sur la mise au point de nouveaux outils haut débit, de prédiction précoce, peu coûteux et non invasifs. Pour cela, de nouvelles méthodes de mesure de QV, s’appuyant sur des technologies émergentes, ont été développées et testées en routine. L’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet de quantifier les teneurs en lipides intramusculaires (LIM) et caractériser le persillage dans le muscle Longissimus. La méthode d’analyse d’images a été automatisée pour améliorer les cadences de mesures (400 échantillons scannés par jour) et assurer la traçabilité des données. L’évolution du taux de LIM le long du muscle Longissimus analysée par IRM montre que l’échantillon prélevé au niveau de la 13ème côte est représentatif du taux de LIM moyen de la longe (R²=0.88). La spectroscopie visible et proche infrarouge (NIRS) permet, quant à elle, de prédire les rendements technologiques et les défauts de tranchage. Enfin, les données d’expression génique quantifiées dans le muscle Longissimus ont été exploitées afin d’identifier des biomarqueurs discriminant 3 classes de qualité technologique et sensorielle: à défaut, correct ou extra. Le meilleur modèle pour prédire l’appartenance d’un échantillon à une classe de qualité inclut 12 gènes.

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.

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International audience; – The ability of visible and near infrared spectroscopy (VIS-NIRS) to predict PSE-like zone classification was examined on 150 deboned hams at 5 post mortem times (12, 16, 20, 24 and 36 h pm). Four probes were used to investigate the accuracy. Two of our probes were prototypes. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLSDA) was used to determine the prediction models from spectrums recorded on semimembranosus muscle. Surface probes gave better results than inserted probes. The best probe showed moreover a good accuracy whatever the pm times was when measuring (78 to 86 % good prediction in external validation as the 24 h pm model was used). Its false negative/false positive ratios were favorable at the early pm times (12 to 20 h pm). So an early PSE-like zones prediction is possible using VIS-NIRS. The prototype probe inserted showed good results (82,9% good prediction in external validation) and would deserve additional validation on bone-in hams, as industrials need. Key Words – VIS-NIR spectroscopy, prototype probes, pork meat, PSE-like zones, PLSDA.

Session 7 - Green & Biophotonique (C7.2); International audience; Prédiction du rendement technologique des jambons par spectroscopie optique : mise en place et validation en contexte industriel Le rendement de fabrication des jambons est un enjeu pour l'industrie agro-alimentaire : une valeur faible de ce rendement dit technologique se traduit par une dépréciation de valeur et de qualité des jambons [1]. Le tri des carcasses pour la réalisation des jambons cuits supérieurs s'appuie sur une mesure de pH mais n'est pas optimal en terme de résultats, c'est pour cette raison que l'on essaie de lui substituer une mesure par spectromètrie. Dans ce but, un projet a été mis en place mettant en oeuvre une chaîne de mesure complète. Il suppose le design de plusieurs sondes de surface et de pénétration (afin d'explorer un site de mesure optimisé en profondeur et orientation), la mise en oeuvre d'un spectromètre (gamme visible et proche infra-rouge cf. Figure 1), puis du traitement de spectre par une méthode d'apprentissage automatique (Partial Least Square PLS cf. [2]), et l'affichage des résultats et de leur communication au sein du réseau informatique de l'industriel abatteur. Figure 1: Matériel utilisé : sonde de pénétration, spectromètre ASD Labspec, sonde de surface (connectique SMA) 2. Aspects historiques et objectifs L'utilisation, dans le cadre d'un projet de recherche, d'un spectromètre requière en général une phase de collecte des données, suivi d'une phase d'analyse (calibration du modèle) de ces données afin de bâtir un modèle de prédiction à l'aide de descripteurs objectifs fournis par ailleurs. Le spectromètre est un appareil connecté à un PC et comprenant un logiciel spécifique en charge de réaliser les opérations d'acquisition des spectres. Les spectres collectés sont en général transférés sur un autre ordinateur afin d'y être traités par un logiciel dédié à l'analyse statistique, une exportation des données dans un format exploitable par ce logiciel est souvent nécessaire. En routine, l'exploitation du modèle statistique issue de la calibration permet pour chaque spectre le calcul d'un ou plusieurs paramètres pertinents utilisable en tant que critère de sélection et de tri des jambons analysés.

National audience; Measurement at slaughterhouse of fatty acid composition of the backfat of pig using a portable near- infrared spectrometry. This work aims to develop models to predict the fatty acid composition, including n-3 polyunsaturated fatty acid (n-3 PUFA) from a near infrared spectroscopy (NIRS) measurement directly on the slaughter line. The measurements were performed on the slaughter line on 282 backfat of pigs using a near infrared spectrometer (LabSpec 5000, ASD). The fatty acid composition of backfat were obtained using gas chromatography. The regression method was partial least squares (PLS). The models developed for C18:3n-3, n-3 PUFA and total PUFA gave the best results (R2= 0.87, 0.86 and 0.86, respectively) with an associated uncertainty of 1.2, 1.5 and 2.8 points and average values of 2.4; 3.2; and 16.2, respectively. For all other fatty acids, R2 < 0.75. The results show that it is possible to use NIRS to determine on the slaughter line the percentage of certain FA such as n-3 PUFA and enable them to be sorted according to quality criteria of fat.

International audience; A survey carried out by IFIP among slaughterhouses that are or are not engaged in strategies for improvingthe lipid profile of porkdemonstrates the need for a tool for rapid and early determination of the fatty acid profile of a carcass. This work aims to developmodels to predict the fatty acid composition, including n‐3 polyunsaturated fatty acid (n‐3 PUFA) from a near infraredspectroscopy (NIRS) measurement directly on the slaughter line. The infrared measurements were performed on 282 pigs, 50%coming from the Bleu‐Blanc‐Coeur label (that guarantees higher levels of n‐3 PUFA). They were performed on the slaughter line onhot carcass and on the backfat, using a near infrared spectrometer (LabSpec 5000, ASD). The samples were collected and theirfatty acid compositions were obtained using gas chromatography. The regression method employed was partial least squares(PLS). The results show that the spectral range 800‐1830 nm provides the best predictions. The models developed for C18:3n‐3, n‐3PUFA and total PUFA gave the best results (R²= 0.87, 0.86 and 0.86, respectively) with an associated uncertainty of 1.2, 1.5 and 2.8points and average values of 2.4; 3.2; and 16.2, respectively. For all other fatty acids, the determination coefficients (R²) werelower than 0.75. The results show that it is possible to use NIRS to determine on the slaughter line the n‐3 PUFA content of pigsand enable them to be sorted according to quality criteria of fat.

Near-infrared spectrometry : a rapid analytical tool for n-3 polyunsaturated fatty acid measurement on backfat of pig carcass A survey carried out by IFIP among slaughterhouses that are or are not engaged in strategies for improvingthe lipid profile of pork demonstrates the need for a tool for rapid and early determination of the fatty acid profile of a carcass. This work aims to develop models to predict the fatty acid composition, including n-3 polyunsaturated fatty acid (n-3 PUFA) from a near infrared spectroscopy (NIRS) measurement directly on the slaughter line. The infrared measurements were performed on 282 pigs, 50% coming from the Bleu-Blanc-Coeur label (that guarantees higher levels of n-3 PUFA). They were performed on the slaughter line on hot carcass and on the backfat, using a near infrared spectrometer (LabSpec 5000, ASD). The samples were collected and their fatty acid compositions were obtained using gas chromatography. The regression method employed was partial least squares (PLS). The results show that the spectral range 800-1830 nm provides the best predictions. The models developed for C18:3n-3, n-3 PUFA and total PUFA gave the best results (R²= 0.87, 0.86 and 0.86, respectively) with an associated uncertainty of 1.2, 1.5 and 2.8 points and average values of 2.4; 3.2; and 16.2, respectively. For all other fatty acids, the determination coefficients (R²) were lower than 0.75. The results show that it is possible to use NIRS to determine on the slaughter line the n-3 PUFA content of pigs and enable them to be sorted according to quality criteria of fat.

International audience; Reduction of salt content in processed food is an important issue for both human nutrition and industry. Ham is composed of different muscles and the impact of salt reduction on each of them is unknown. To analyze and understand the effect of salting on the evolution of ham, it is essential to know the characteristics of muscles before applying any technological treatment. Muscles semi-membranosus, biceps femoris, rectus femoris and gluteus medius were selected on their physiological differences. These muscles were finely characterized in their structure and biochemical composition. Each muscle was then cured and cooked with two brines, which brought respectively 1.3% and 1.8% of sodium chloride in the meat. Cooking yield was determined. Significant differences were observed between muscles for physical, biochemical or histological parameters of non-cured muscles and between muscles and salt contents for cooking yield. Thus, muscle characteristics have to be taken into account in any study on the optimization of salting meat.

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Comme tout produit alimentaire, la qualité de la viande de porc regroupe plusieurs composantes : sanitaire, nutritionnelle ou diététique, sensorielle, technologique, et, parfois, qualité d’image. L’aspect visuel, la tendreté, la jutosité et la flaveur caractérisent la qualité sensorielle en particulier (Lebret et al., 1999). Aspect visuel : le consommateur recherche en général une viande ni trop pâle, ni trop foncée, et de couleur homogène. La couleur dépend de la quantité de myoglobine, liée au pourcentage de fibres rouges, de l'état chimique de ce pigment, de la structure du muscle réfléchissant la lumière et du pH. La tendreté, dépend de la durée de maturation, du pH et de la rétention d’eau dans la structure myofibrillaire, de la microstructure du muscle, et des teneur, répartition et degré de polymérisation du collagène musculaire. La jutosité est liée à la quantité d’eau libre subsistante dans la viande et à la sécrétion de salive stimulée essentiellement par les lipides. La flaveur correspond, quand à elle, aux perceptions olfactives et gustatives lors de la dégustation (production de composés volatils de faible poids moléculaires issus de la dégradation des lipides ou des réactions de Maillard). Cette description montre l’importance des critères pHu et taux de lipides intramusculaires dans la détermination des qualités sensorielles et technologiques des viandes de porc. Toutefois, le poids respectif de ces deux critères dans la détermination des différentes composantes de la qualité n’est pas établi. Nous disposons au travers de plusieurs études traitant de l’influence de différents facteurs de production sur la qualité sensorielle, d’un ensemble de données individuelles pour ces critères obtenus dans des conditions contrôlées. Une analyse statistique globale de ces données (10 expériences soit 508 données individuelles) constitue une bonne approche pour contribuer à préciser les relations entre les critères biochimiques et physico chimiques mesurés en abattoir et les notes attribuées par les jurys de dégustation. L’objectif de ce travail était d’identifier les critères expliquant le mieux les variations de qualité observées et si possible, de proposer des bornes sur ces critères. Le traitement en analyse de variance de cette base de donnée a permis de confirmer l’effet significatif du taux de lipides intramusculaires sur les quatre principaux descripteurs de la qualité sensorielle (tendreté, jutosité, flaveur globale, flaveur typique). Cet effet est conforme à de nombreuses études réalisées par le passé sur la qualité sensorielle de la viande de porc, et est confirmé par l’analyse en régression intra-expérience. D’autre part, l’absence d’effet significatif du pH ultime sur la qualité sensorielle à la fois lors du traitement en analyse de variance et en régression intra-expérience (seulement une tendance statistique) est en désaccord avec une proportion conséquente de la bibliographie sur le sujet. De nombreux auteurs ayant mis en évidence des corrélations significatives entre les mesures de pH ultime et la tendreté et jutosité notamment, il se peut que la conception des protocoles expérimentaux des études de notre base de données (objectifs de réduction des écarts de qualité technologique entre lots) soit en partie à l’origine de cette absence de corrélation, comme le montre la variabilité assez réduite des données de pH ultime. Enfin, les données de pH1 montrent une absence d’effet significatif bien que le caractère exsudatif de la viande soit identifié par certains auteurs comme ayant une incidence sur la tendreté. Ces conclusions mettent en avant les problèmes de comparaison d’expériences dont les conditions de réalisation sont assez différentes, la réponse à la question de l’importance relative du pH ultime et du gras intramusculaire devant être abordé ultérieurement dans une étude au protocole expérimental adapté à cet objectif.

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