Prévision de la teneur en matières grasses et de la composition en acides gras des fourrages

Forages, through the amount and composition of their fatty acids (FA) and because they represent a major part of ruminant diets, can help improve the nutritional quality of milk and meat. To optimize diet composition for a target milk or meat FA composition, we need to know the FA content and composition of dietary feedstuffs. However, no fat content or FA composition of forages is available in feed tables. The objective of this study was to develop predictive models to estimate fat and FA content and composition of forages. To this end, a database was built from publications post-dated 1970 and reporting chemical composition of forages. Publications were included only when one of the following measurements was reported: FA composition, total FA content or fat content. For fresh forage, models were obtained, by forage categories, to estimate total FA content from crude protein (CP) content; and to estimate FA composition (C16:0, C18:0, C18:1, C18:2 and C18:3, expressed in % total FA) from total FA content. For conserved forages, total FA content and profile were estimated from values of the corresponding fresh forage using models integrating the effects of conservation and harvest conditions. Other models were also established to directly estimate FA content and profile of conserved forages from their CP content. Overall, these models enable estimating FA content and composition for different categories of forages using simple variables. These models were applied to complete the characterization of the forages in the INRA feed tables.

Les fourrages représentent une part importante de la ration des ruminants et peuvent parfois contenir des teneurs élevées en acides gras (AG) polyinsaturés. Ils constituent donc une source importante d’AG permettant d’améliorer la qualité du lait et de la viande. Afin d’optimiser les rations des ruminants en fonction de la composition en AG, il est nécessaire de connaître la teneur et la composition en AG des fourrages. Cependant, les tables de valeurs des aliments utilisées aujourd’hui n’incluent pas la composition en AG des fourrages. L’objectif de ce travail était donc d’établir des modèles de prévision de la teneur en matières grasses (MG) et en AG totaux des fourrages, ainsi que leur profil en AG majeurs afin d’intégrer ces valeurs dans les tables de la valeur alimentaire des fourrages. Pour cela, une base de données a été constituée à partir de compositions chimiques de fourrages publiées dans la littérature entre 1970 et 2011. La composition incluait obligatoirement soit le profil en AG, la teneur en AG totaux ou la teneur en MG du fourrage. Des équations de prévision de la teneur en MG, en AG totaux et de la composition en AG majeurs ont été établies en fonction des principaux facteurs de variation de ces variables : famille botanique (graminées, légumineuses, prairies permanentes et mélanges semés), stade de récolte, mode de conservation. Pour les fourrages verts, des équations ont ainsi pu être établies, par famille botanique pour estimer leur teneur en AG totaux à partir de la teneur en MAT et pour estimer leur composition en C16:0, C18:0, C18:1, C18:2 et C18:3 à partir de la teneur en AG totaux. Pour les fourrages conservés, les valeurs d’AG totaux et les profils sont estimés à partir des valeurs du fourrage vert correspondant en utilisant des équations de passage tenant compte de la technique de conservation et des conditions de récolte. D’autres équations ont également été établies pour estimer directement la teneur en AG totaux et le profil en AG des fourrages conservés à partir de leur teneur en MAT. Les données disponibles pour l’ensilage de maïs n’ont pas mis en évidence de facteurs de variation de la teneur et de la composition en AG, des valeurs moyennes sont donc proposées. Ces nouvelles équations permettent de prévoir la teneur et la composition en AG pour différents types de fourrages et modes de conservation à partir de caractéristiques simples des fourrages. Les équations obtenues ont été appliquées aux fourrages des tables INRA pour renseigner leurs valeurs.