Marqueurs protéiques de la tendreté de la viande bovine : étude prédictive et fonctionnelle

par Nicolas Guillemin

Thèse de doctorat en Physiologie et Génétique Moléculaires

Sous la direction de Brigitte Picard.

Soutenue le 16-12-2010

à Clermont-Ferrand 2 , dans le cadre de École doctorale des Sciences de la Vie, Santé, Agronomie, Environnement (Clermont-Ferrand) , en partenariat avec Unité de Recherches sur les Herbivores (équipe de recherche) .

Le président du jury était Philippe Michaud.

Le jury était composé de Cécile Berri, Hervé Rémignon, Laurent Journaux, Hubert Leveziel.

Les rapporteurs étaient Cécile Berri, Hervé Rémignon.


  • Résumé

    La variabilité non maîtrisée de la tendreté de la viande bovine est un problème majeur pour la filière industrielle, cette qualité étant très recherchée par les consommateurs. Depuis de nombreuses années, différents programmes de recherche ont identifié des marqueurs ADN, ARN et protéines de la tendreté de la viande bovine, dans des contextes différents. Aux Etats-Unis et en Australie, des recherches ont abouti à la conception de tests efficaces de prédiction de la qualité de la viande. Ces tests ne fonctionnent cependant pas sur les élevages français. La filière française est donc demandeuse de tests de prédiction simples permettant de mesurer la tendreté sur l’animal vivant et la carcasse. De tels tests sont inexistants à l’heure actuelle. L’objectif de la thèse est de valider ou non une liste de potentiels marqueurs protéiques de la tendreté, et de développer des équations de prédiction de cette qualité, afin d’envisager la conception de tests immunologiques de prédiction à destination de la filière sur l’animal vivant et la carcasse, dans un avenir proche. Une nouvelle technique pour quantifier les protéines d’un échantillon de muscle bovin a été développée, le Dot-Blot, et permet de disposer de prototype pour de futurs tests de phénotypage de la tendreté. L’utilisation de cette technique a permis de quantifier 24 protéines sur 111 échantillons de deux muscles de boeufs et de taurillons de race Charolaise. Ces travaux ont identifié en premier lieux des effets biologiques liés au type de muscle et d’animal sur l’abondance des protéines. Puis, trois analyses différentes, dont les résultats sont concordants, ont validé des marqueurs de tendreté et mis en lumière les principaux mécanismes cellulaires impliqués dans la tendreté, générant des équations de prédiction de la tendreté. Des outils de bioinformatique ont été construits à partir de données expérimentales de la thèse sur les protéines de la tendreté et de bases de données humaines, afin de mieux comprendre les mécanismes biologiques impliqués dans la mise en place de la tendreté. En conclusion, ce travail de thèse a développé un nouvel outil d’analyse et les premières équations de prédiction de la tendreté de la viande bovine fiables sur un système centré sur les mâles, supports indispensables au développement de tests de prédiction de la tendreté sur l’animal vivant et la carcasse. De plus, ce travail a permis de mieux comprendre et caractériser les mécanismes moléculaires impliqués dans la mise en place de la tendreté.


  • Résumé

    The uncontrolled variability of beef tenderness is a major problem for industry. This quality is very important for consumers. For many years, different research programs have identified DNA, RNA and proteins markers of beef tenderness, in different contexts. In United States and Australia, these tests reached to the conception of efficient meat quality prediction tests. However, these tests do not work in France. So, French industry asks for simple tenderness prediction tests, which measure tenderness on living animals and carcasses. This type of tests is currently missing. The objective of the PhD is to validate or not a list a proteins tenderness potential markers, and to develop quality prediction equation, to engage the conception of immunological tests for industry, usable on living animals and carcasses. A new technique for quantify proteins in bovine muscle samples have been developed, the Dot-Blot, and allow to have prototypes of the future tenderness tests. Utilization of Dot-Blot provides phenotypic data of 224 proteins on 111 muscle samples of Charolais beefs and young bulls. This work first identified biological effects due to animal and muscle types on proteins abundance. Then, three different analyses, with corroborating results, validated tenderness markers and revealed main cellular pathways implied in tenderness, and generated tenderness prediction equations. Bioinformatics tools have been built upon experimental data from this work on tenderness proteins and human databases, to better understand the main mechanisms implied intenderization processes. In conclusion, this work have developed a new analyzing tool and the first beef tenderness prediction equation, trusty on a male-based system, essential supports for the development of beef tenderness prediction tests on living animals and carcasses. Moreover, this work enabled to better understand and characterize the molecula rmechanisms involved in tenderization processes.


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