Modèles de prédiction de l’énergie métabolisable de sons de blé

D Boudouma

Ecole Nationale Supérieure Agronomique, Département de productions animales, Hassan Badi 16 200, Alger, Algérie
d.boudouma@ina.dz

Résumé

En Algérie, les sous produits de blé ont été de tout temps utilisés en alimentation avicole. A cet effet nous nous sommes intéressés à la composition chimique de 18 échantillons de sons de blé dur produits localement, nous avons mesuré leur valeur EM chez des poulets de chair en croissance et avons recherché un modèle de prédiction de la valeur EM des sons  en utilisant leurs caractéristiques chimiques.

De façon générale, les sons produits localement se distinguent de ceux présentés par les tables de valeurs alimentaires étrangères, par une teneur relativement élevée en amidon. Les teneurs en matière sèche, en matière minérale, en protéines, en matière grasse, en cellulose brute, en amidon, en fractions ADF et NDF et en hémicellulose sont statistiquement (P < 0,001) différentes d’un échantillon analysé à un autre. La valeur moyenne EMr des sons de blé est de 9,04 MJ / kg MS, elle varie significativement (P < 0,001) avec le facteur « échantillon ». Le critère analytique « cellulose brute » est un des meilleurs prédicteurs de la valeur EMr des sons (R = 0,95 ; rsd = 0,19 MJ / kg MS ; P < 0,05).

Mots clé: Algérie, composition chimique, issues de meunerie, poulet de chair, valeur énergétique

Prediction models of the metabolisable energy of wheat brans

Abstract

By products of wheat have been used for a long time in Algeria for the poultry production. Therefore, the chemical composition of 18 samples of bran of wheat produced in Algeria was evaluated and their metabolisable energy content was measured in growing chickens. The results of chemical analysis were used to establish prediction equations of the ME value.

The results of chemical composition, show that wheat bran produced locally had more starch than those published by institutions. The mean EM value of the local wheat bran is 9,04 MJ / kg DM. The chemical components and EM value of the studied wheat bran were statistically (P < 0, 001) affected by the factor sample. Crude fiber is a good predictor of the ME value (R = 0, 95; rsd = 0,19 MJ / kg DM ; P < 0,05).

Key words: Algeria, by-product of wheat, chemical composition, chicken, energy value

Introduction

En Algérie, la principale source énergétique utilisée en alimentation avicole est représentée par le maïs grain qui est totalement importé. Toutefois, plusieurs travaux ont montré que le maïs peut être substitué partiellement par des sous-produits dont ceux du blé (Mossab 1995), et particulièrement les sons, qui présentent non seulement des propriétés nutritionnelles certaines, (Ali et al 2008) mais qui sont également produits en grande quantité compte tenu que le blé occupe une large part dans la ration alimentaire de l’algérien (Adli 2004).

Afin d’éviter des surcoûts et des erreurs nutritionnelles lors de la fabrication des aliments, il devient indispensable d’estimer au mieux le potentiel énergétique des matières premières utilisées. Dans le contexte algérien, pour les besoins de la formulation des aliments avicoles, la valeur de l’énergie métabolisable (EM) des matières premières n’est pas mesurée, mais issue de tables étrangères de composition chimique et nutritionnelle des aliments. Or, la variabilité de la composition chimique des sous-produits de blé, étant élevée, plusieurs auteurs (Slominski et al 2004, Boudouma 2009) signalent que les caractéristiques chimiques et nutritionnelles des matières premières présentées par les tables d’alimentation peuvent parfois s’éloigner de celles produites localement, et de ce fait, induire des erreurs de formulation. L’objectif de cette étude est alors de mesurer sur des poulets de chair en croissance, la valeur de l’énergie métabolisable d’échantillons de sons de blé dur produits localement afin d’en cerner la variabilité et de tenter d’en prédire la valeur énergétique sur la base de leurs composants chimiques.

Matériel et méthodes 

Echantillons

La mesure de la composition chimique et de l’énergie métabolisable a été réalisée sur 18 échantillons de sons de blé dur produits en Algérie et collectés auprès d’unités industrielles de semoulerie.

Analyses chimiques

La matière sèche (MS), la matière minérale (MM), la cellulose brute (CB), la matière grasse (MG) et l’amidon (méthode polarimétrique) des échantillons ont été mesurés conformément aux recommandations de l’AFNOR (1985). Les fractions ADF et NDF sont déterminées respectivement selon les méthodes de Van Soest (1963) et Van Soest et Wine (1967). La teneur en hémicellulose est déduite par différence entre les valeurs NDF et ADF. La mesure de la concentration en acide phytique des échantillons est réalisée par HPLC selon la méthode de Tanjendjaja et al (1980). L’ensemble de ces analyses chimiques a fait l’objet de 3 répétitions.

Mesure de l’énergie métabolisable

L’énergie métabolisable réelle (EMr) des échantillons de son a été déterminée par la méthode de collecte totale des excreta sur des poulets de chair de souche ISA 5, non sexés et âgés de 28 jours. La valeur EM de chaque échantillon de son a été mesurée sur 30 animaux répartis en 2 séries de 15 animaux. Les animaux sélectionnés sur la base d’un poids vif homogène ont été placés dans des cages à métabolisme individuelles. Durant 3 jours, ils ont reçu un aliment croissance de type commercial dont 50 % sont constitués de son de blé dur. Après 24 heures de jeûne, observés pour assurer la vacuité du tube digestif, les poulets sont soumis au bilan proprement dit. Ils sont alimentés par la méthode de gavage humide (Lessire 1990) 2 jours de suite durant lesquels ils reçoivent quotidiennement 25 grammes de son de blé. A la fin de cette période de gavage, les oiseaux ont été soumis à un premier jour de jeûne (afin de pouvoir récolter l’ensemble des résidus alimentaires), puis à un deuxième jour de jeûne (observé pour obtenir les excreta d’origine endogène). Les excreta de chaque animal ont été soigneusement collectés à l’issue de chaque jour de gavage, et de jeûne. Ils ont été débarrassés des duvets et des desquamations, et ceux collectés à l’issue de la période de gavage et du premier jeûne, sont cumulés et pesés.

Après dessiccation pendant 48 heures dans une étuve portée à 50°C, les fientes ont été laissées 24 heures à l’air libre afin d’équilibrer leur humidité avec celle de l’air ambiant. Elles ont été par la suite pesées et broyées (0,5 mm de diamètre) et conservées en vue d’analyses.

La teneur en énergie brute (EB) des sons de blé dur et celle des fientes a été mesurée par leur combustion totale en présence d’oxygène dans un calorimètre adiabatique de type Calorimeter IK C400.

Les valeurs de l’énergie métabolisable réelle (EMr) des sons de blé étudiés sont exprimées en kcal / kg MS et sont calculées comme suit :

EMr = [EB ingérée- (EB des excreta d’origine alimentaire – EB des excreta d’origine endogène)] / I

où :

EB : Energie brute (kcal)

I : Ingéré (kg MS)

Traitements statistiques

Les résultats de l’analyse chimique des échantillons et des mesures de l’énergie brute et de l’énergie métabolisable ont fait l’objet d’une analyse de variance à un critère de classification. La relation entre les valeurs de l’énergie métabolisable réelle des échantillons de sons de blé mesurée in vivo et leurs composantes chimiques, a été établie à l’aide de la régression multiple pas à pas (backward selection), basée sur le modèle théorique:

Yi = B₀ + B₁x_1i + B₂x_2i+ B₃x_3i + B₄x_4i + ui                  

i = (1,n)

Yi: valeur de l’énergie métabolisable réelle mesurée ”in vivo”

x_1i, x_2i, x_3i, x_4i : variables indépendantes représentées par les données analytiques de composition chimique

ui: terme aléatoire

Les variables aléatoires ui étant supposées de distribution normale, indépendantes, de moyenne nulle et de même variance, la méthode des moindres carrés permet alors d’obtenir la droite ajustée suivante:

Y = B₀ + B₁x₁ + B₂x₂ + B₃x₃+ B₄x₄

L’ensemble des traitements statistiques a été réalisé avec le logiciel Statistica version 6.

Résultats et discussion 

Sur le plan de la structure chimique, tel que rapporté par le tableau 1, les échantillons étudiés se distinguent comparativement à ceux présentés dans les tables d’alimentation consultées, par une concentration en amidon relativement élevée. Elle est en moyenne de 20,6 % MS variant de 18 à 22 % MS, alors que les valeurs des tables d’alimentation varient de 13,5 à 15,5 % MS.  

En revanche, la teneur en cellulose brute des sons locaux  est moins élevée (10,4 % MS) que celle rapportée par les tables d’alimentation Rhône Poulenc (1993) et celle de l’AEC (1988) dont la teneur moyenne affichée est supérieure d’un point à celle de nos échantillons. 

Les autres composants des sons analysés (matières minérales, protéines, matières grasses, fractions ADF et NDF et hémicellulose) n’appellent pas à de commentaires particuliers, puisque leurs concentrations sont proches de celles signalées par les tables d’alimentation.

La concentration moyenne de nos échantillons en phytates est de 997 mg / 100g MS. Exprimée par rapport à la matière fraîche (1168 mg / 100g), elle est de même ordre de grandeur que celle rapportée par Harland et Oberleas (1997) soit 1280 mg / 100g, mais s’éloigne considérablement de celle mentionnée par Camir and Clydesdale (1982) qui est de 6888 mg / 100g. Selon Godoy et al (2005), il est difficile de comparer des concentrations d’acide phytique du son de blé compte tenu de l’influence de nombreux facteurs de variation tels que la méthode de mesure, l’effet variétal, les conditions climatiques, le type de sol et le processus de transformation du grain de blé sur ce paramètre.

Le tableau 1 indique également que la concentration des composants chimiques des sons est très variable d’un échantillon à un autre (P < 0,001). Selon Gutiérrez-Alamo et al (2008) cela s’expliquerait en premier lieu par la forte variabilité de la composition chimique du grain de blé, puis en second lieu par les conditions de mouture du grain (Thomas et Grahn 1998).

Le potentiel en énergie brute des sons étudiés est en moyenne de 19,1 MJ / kg MS. Cette concentration énergétique se situe dans la gamme des valeurs rapportées par les tables de composition des aliments éditées par la table AEC (1988).

Les valeurs EMr mesurées varient de 7,31 à 11,1 MJ / kg MS, avec une valeur moyenne de 9,04 MJ / kg MS qui se situe dans la gamme de valeurs mesurées par Borges et al (2003) avec des poulets de chair de souche Hubbard après gavage et qui varient de 8,73 à 10,3 MJ / kg MS. Elle est également de même ordre que celle mesurée sur coqs par Varloud et al (2009) et qui est de 10,3 MJ / kg. Il est à noter toutefois que la teneur relativement élevée en amidon des sons de blé locaux, est en relation avec les valeurs EMr extrêmes relevées (jusqu’à11,1 MJ / kg MS) que les tables alimentaires n’indiquent pas.

Rapportée au produit brut (7,93 MJ / kg), la valeur EMr des sons de blés locaux s’éloigne de + 2,01 et + 1,17 MJ de celles rapportées par Petersen et al (1976) et Kuzmicky et al (1978).

Les écarts observés entre les valeurs EM sont expliqués en partie par Irani et Shivazad (2002), par les différences de lieu de culture des blés ainsi que celles des conditions culturales et de traitement du grain. De plus, les propriétés physiques du son de blé telles que la taille des particules, leur densité et leur capacité de rétention d’eau sont autant de facteurs qui agissent sur les différents phénomènes de la digestion et déterminent ainsi le degré d’utilisation de leurs principes nutritifs (Carré 2000).

Le tableau 1 indique également que la valeur EMr du son est statistiquement (P < 0,001) différente d’un échantillon à un autre. Cette observation était prévisible compte tenu que la variable EM de toute matière première est corrélée à sa composition chimique et que l’on avait pour notre part, mis en évidence la forte variabilité de la composition chimique de nos échantillons de son.

Compte tenu de l’importance des facteurs qui agissent sur le profil chimique et sur la concentration énergétique des échantillons de son de blé, il apparaît clairement que leur valeur EM doit pouvoir être contrôlée afin d’éviter les erreurs lors de la formulation des aliments pour volaille. L’utilisation de formules prédictrices de l’EM à partir des composants chimiques d’une matière première constitue une méthode rapide et bien appropriée à cet objectif (Carré et Rozo 1990).

La méthode de régression multiple pas à pas (backward selection) pour rechercher le meilleur modèle de prédiction de l’EMr (MJ / kg MS) par des variables explicatives représentées par les valeurs moyennes des teneurs de MS, MM, MAT, MG, CB, amidon, ADF, NDF, HC celle de l’acide phytique et celle de l’énergie brute a permis de proposer un ensemble d’équations à 1 et 2 variables. Celles regroupées dans le tableau 2, ont été sélectionnées sur la base du coefficient de corrélation le plus élevé et de l’erreur type de l’estimation la plus faible.

Pour la prédiction de l’EMr, sur la base d’une seule variable explicative, il convient de retenir l’équation 2 (où % CB représente x1) au lieu de l’équation 1 (où x₁ représente la teneur d’acide phytique) ou de l’équation 3 (où x₁ représente la teneur en ADF), du fait que dans nos conditions de mesure, celles de la cellulose brute soit plus routinières et moins coûteuses comparées à celles de la fraction ADF et de l’acide phytique ; les 3 modèles présentant par ailleurs un coefficient de corrélation et une erreur type de l’estimation de même ordre de grandeur. Il est à noter que le modèle de prédiction de l’EMr que nous préconisons (équation N° 4) est comparable à celui établi par Borges et al (2003) pour les sous-produits de blé et qui se présente comme suit : EM (MJ / kg) = 16,2 – 0,78 (% CB).

Ces premières données indiquent que la cellulose brute et la fraction ADF constituent de bons prédicteurs de l’EMr et que ces 2 composés permettent de prédire l’EMr avec une précision comparable.

Ces résultats ne sont pas surprenants compte tenu que parmi les premières équations de prédiction de la valeur nutritive des matières premières destinées à la volaille, figure celle établie par Mitchell (1942) qui met en évidence la forte relation entre la cellulose brute (% MS) et la métabolisabilité (%) de l’énergie brute.

Pour notre part, nous avons observé tel qu’indiqué dans le tableau 3, un coefficient de corrélation élevé et significatif (P < 0,05) de - 0,93 entre la valeur EMr et la teneur en cellulose brute. Il en est de même entre la valeur EM des sons et leur concentration en acide phytique  (R= - 0,93 et P < 0,05).

Comme le montre le tableau 2, l’intégration d’une deuxième variable explicative (x₂) aux modèles de prédiction de l’EMr à une variable (x₁), en améliore la précision. Ainsi, les équations 4, 5 et 6, présentent des coefficients de corrélation respectivement de 0,97, 0,96 et 0,95 et des erreurs-type de l’estimation respectives de 0,13, 0,15 et 0,16 MJ plus intéressants que ceux des équations à une seule variable explicative. De plus, ces deux critères diffèrent peu d’un modèle de prédiction à un autre, ce qui donne l’avantage à l’équation 5 d’être sélectionnée, les paramètre CB et MM étant plus rapides et moins coûteux à déterminer que les composants Ac P, MG et MAT.

En définitive, il apparaît à travers cet ensemble de résultats, que le modèle de prédiction de l’EM des sons de blé qui réponde le plus aux critères de simplicité, de rapidité, de précision et de moindre coût, soit celui où seul, le paramètre CB constitue la variable explicative.

Conclusion 

Les résultats de l’analyse chimique des sons étudiés, se distinguent de ceux rapportés par la littérature internationale par des concentrations relativement élevées en amidon. La valeur énergétique (9,04 MJ / kg MS) des sons de blé locaux révèle que ces derniers constituent dans le contexte algérien, une source énergétique non négligeable et qu’ils devraient être considérés comme d’intéressants substituts partiels au maïs de la ration avicole. La valeur EMr des sons de blé peut être rapidement et avec précision, prédite à partir de leur teneur en cellulose brute selon le modèle suivant: EMr (MJ /kg MS) = 16,45 – 0,71CB (% MS).

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Received 13 October 2009; Accepted 17 November 2009; Published 7 February 2010

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