Identification of milk fatty acids as proxies of the enteric methane emissions in dairy cows

par Adeline Bougouin

Thèse de doctorat en Génétique et Physiologie

Sous la direction de Anne Ferlay et de Cécile Martin.

Le président du jury était Philippe Michaud.

Le jury était composé de Philippe Schmidely, Guillaume Chesneau, Christine Gerard.

Les rapporteurs étaient Corine Bayourthe, André Bannink.

  • Titre traduit

    Identification des acides gras du lait comme proxies des émissions de méthane entérique chez la vache laitière


  • Résumé

    Le méthane (CH4) est un puissant gaz à effet de serre produit lors de la fermentation microbienne anaérobie des aliments dans le rumen. L’un des enjeux majeurs pour le secteur de l’élevage est de trouver des stratégies (alimentaires, génétique) pour réduire les émissions de CH4 tout en maintenant les performances animales. Les techniques de mesure de ces émissions sont coûteuses et difficilement utilisables à grande échelle sur le terrain, d’où la nécessité de trouver des alternatives de mesure ou biomarqueurs pour prédire ces émissions. Les acides gras (AG) du lait ont déjà été identifiés comme indicateurs intéressants de la méthanogenèse chez la vache laitière, mais il convient d’améliorer la précision des équations de prédiction du CH4 existantes ainsi que d'élargir leur domaine d'application à tous types de rations. L'objectif de mon travail de thèse a été de confirmer la pertinence des AG du lait comme indicateurs périphériques de la méthanogénèse chez la vache laitière avec diverses conditions nutritionnelles. Deux bases de données regroupant des données individuelles (issues d’une collaboration scientifique internationale) et moyennes (issues de la littérature) de CH4, de composition en AG du lait et d’autres performances et caractéristiques de l’animal, ainsi que des données de composition chimique des rations, ont été créées. Parallèlement, l’acquisition in vivo de données en conditions expérimentales contrôlées pour des rations mal connues ont permis d’incrémenter la base de données individuelles. Des équations de prédiction des émissions de CH4 [en g/jour, g/kg de matière sèche ingérée (MSI), et g/kg de lait] ont été développées à partir de certains AG du lait, utilisés seuls ou combinés à d’autres variables d’ingestion et de performances laitières, représentant alors des modèles complexes. Des relations entre les émissions de CH4 et la teneur de différents AG du lait (C10:0, iso C17:0 + trans-9 C16:1, iso C16:0, cis-11 C18:1, cis-15 C18:1, cis-9,cis-12 C18:2, et trans-11,cis-15 C18 :2) ont été mises en évidence, confirmant des voies métaboliques communes dans le rumen entre méthanogenèse et métabolisme lipidique. Les équations sont également liées aux types de régimes à partir desquels elles ont été développées. Les équations simples (AG du lait uniquement) sont moins précises que les complexes (erreurs résiduelles de prédiction, respectivement, de 58.6 g/jour, 2.8 g/kg MSI et 3.7 g/kg lait vs. 42.8 g/jour, 2.5 g/kg MSI et 3.3 g/kg lait). Une différence minimum de 16% de CH4 entre stratégies de réduction pourra être mise en évidence par la meilleure équation de prédiction développée. Des équations basées sur des AG bien déterminés par les méthodes infrarouges devront être testées pour évaluer, en routine et à grande échelle, de nouvelles stratégies de réduction des émissions de CH4 entérique chez la vache laitière.


  • Résumé

    Methane (CH4) is a potent greenhouse gas coming from the anaerobic microbial fermentation of the diet in the rumen. One of the main current challenge for the dairy sector is to find CH4 mitigation strategies (diets or genetics) without altering animal performance. Enteric methane measurement methods are costly and very difficult to apply on a large scale on field. Thus, there is a need to develop alternative measurement methods, such as equations based on proxies to predict CH4 emissions. Milk fatty acids (FA) have been identified as potential predictors of the methanogenesis in dairy cattle, but the prediction ability of extant published CH4 equations must be improved, and their domain of applicability must be enlarged to a wide range of diets. The objective of this PhD thesis was to confirm the potential of milk FA as proxies to predict enteric CH4 emissions in dairy cows fed a wide range of diets. Two databases (based on individual and mean data, respectively) were built thanks to an international collaboration, and gathered data on CH4, milk FA composition, dairy performances, diet and animal characteristics. Two in vivo experiments were conducted with the aim to study the effect of dietary strategies poorly documented, on methanogenesis and milk FA. The data from these experiments were included in the created database. Firstly, simple CH4 prediction equations were developed [g/d, g/kg of DMI (DMI), and g/kg of milk] based only on milk FA, and secondly other variables related to cow intake or characteristics, and dairy performance were added and constituted complex equations. Relationships between CH4 and several milk FA (C10:0, iso C17:0 + trans-9 C16:1, iso C16:0, cis-11 C18:1, cis-15 C18:1, cis-9,cis-12 C18:2, and trans-11,cis-15 C18 :2) were found, confirming common rumen metabolic pathways between methanogenesis and lipid metabolism. Equations were also closely related to the diets included in the database used for their development. Simple equations were less accurate than complex ones (prediction error of 58.6 g/d, 2.8 g/kg DMI and 3.7 g/kg milk vs 42.8 g/d, 2.5 g/kg DMI and 3.3 g/kg milk, respectively). A minimum difference of 16% in CH4 emissions between mitigating strategies can be evidenced with the best prediction equation developed in this PhD. Methane prediction equations based on milk FA well determined by infrared spectrometry methods need to be developed in order to be used on a routine basis and on a large scale. These prediction equations would allow studying the effect of novel mitigation strategies of enteric CH4 emissions in dairy cows.


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