Utilisation du logiciel SAS et exploitation des mesures

Tous les calculs et analyses statistiques ont été réalisés avec le logiciel SAS® (Statistical

Analysis System, ou Système d’Analyses Statistiques, SAS Inst. Inc., Cary, NC ; version 9.4).

a) Calculs des valeurs corrigées des paramètres d’efficacité économique et des paramètres « proxy »

Suite aux pesées effectuées à Bourges, les GMQ ont pu être obtenus par calcul de la pente de la droite de régression linéaire des poids sur l’âge des animaux. Concernant les génisses, nous avons inclus dans ce calcul les pesées réalisées jusque 5j avant et 7j après la période de mesures du méthane, afin d’augmenter la précision de cette estimation.

A partir de ce GMQ, le poids moyen de chaque animal a été estimé comme étant celui qu’aurait eu l’animal au milieu de la période de mesures, si sa croissance avait été constante sur toute la durée de l’expérience. Par exemple, pour des mesures effectuées sur 8 semaines :

Poids moyen (en kg) = P28j = Poids début de la période de mesures + 28*GMQ

Chez les génisses, l’aliment distribué au GF est différent de celui à l’auge. L’influence de la quantité de condensé ingérée sur les émissions de méthane sera donc étudiée (par recherche de la corrélation entre émissions de méthane et quantité de condensé ingérée à un même poids et une même masse sèche ingérée).

A partir des valeurs brutes mesurées, et pour tous les caractères (poids, croissance, ingestion, quantité de condensé, temps de rumination, capacité à digérer la MO et « épaisseur de gras »), les moyennes calculées par lots (et par cohortes) montrent des différences d’un groupe d’animaux à l’autre, ce qui pourrait s’expliquer en partie par l’allotement selon l’âge à l’entrée, ou encore par la conservation de l’aliment. Ainsi, pour les taurillons et pour les génisses, respectivement, les données ont été analysées à l’aide de la procédure « GLM » (Generalized Linear Model = Modèle Linéaire Généralisé) de SAS. Celle-ci permet de corriger les valeurs mesurées sur l’animal en fonction du lot (et de la cohorte). Le modèle linéaire suivant a été utilisé pour chacun des caractères mentionnés plus haut :

Xij = µX + loti + eij

Avec Xij la valeur brute mesurée chez l’individu j contrôlé dans le lot i, µX la moyenne de la population, loti l’effet

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Les valeurs corrigées (Xcorrij = Xij – loti = µX + eij) ont ainsi pu être exploitées pour calculer les moyennes individuelles sur chaque caractère.

b) Calcul des consommations résiduelles

Afin de calculer la consommation résiduelle (RFI), les quantités ingérées corrigées ont été analysées par régression sur le gain moyen quotidien et le poids métabolique moyen. Le principe est d’estimer la quantité de matière sèche que l’individu devrait ingérer, en fonction de son poids et de son GMQ, et la RFI (en kg) est égale à la différence entre la quantité réellement ingérée et celle qui est prédite par régression. Plus la RFI est basse, moins l’animal a mangé par rapport à son poids et sa croissance, et donc plus il est efficace pour digérer puis utiliser l’énergie disponible dans son aliment.

Ainsi, l’intérêt de calculer pour chaque animal la valeur de la consommation résiduelle est double : d’une part, la RFI permet d’identifier quels sont les animaux économes et, d’autre part, elle pourrait servir de paramètre « proxy » pour l’estimation des émissions de méthane si elle est fortement corrélée avec ces dernières. De plus, une corrélation positive significative entre RFI et émissions de méthane signifierait qu’un animal qui émet peu est également efficace pour digérer et utiliser l’énergie de l’aliment qui lui est distribué. Ce constat serait un moyen d’inciter les éleveurs à privilégier la mise à la reproduction des animaux à faibles émissions de méthane.

c) Calcul des moyennes d’émissions corrigées de méthane

Les données directement obtenues par les GreenFeed ont été traitées informatiquement aux Etats-Unis par l’entreprise ayant conçu ces machines, C-Lock Inc., et envoyées sous forme de valeurs brutes (mesures, à chaque visite, des concentrations dans le flux d’air exhalé) utilisables par notre équipe de recherche. Une analyse des résultats à partir du logiciel SAS a été effectuée, dans le but de connaître la variabilité interindividuelle concernant les émissions de méthane, et leurs relations avec la consommation résiduelle, les temps de rumination, les capacités à digérer la MO et « l’épaisseur de gras ».

Dans un premier temps, à partir de la distribution de toutes les mesures brutes d’émissions de méthane (5663 pour les taurillons et 23711 pour les génisses), qui a été considérée comme suivant une loi normale, les valeurs qui s’éloignaient de la moyenne de plus

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de trois écarts-types ont été jugées incohérentes. Avec les données restantes (5512 et 23 710), il a été possible de réaliser nos calculs.

Pour estimer la variabilité interindividuelle et la répétabilité des émissions de méthane, le calcul a dû prendre en compte le fait que tous les bovins ne sont pas forcément venus aux mêmes moments de la journée, et que certains ont mis plus ou moins de temps à s’habituer à se rendre à la machine de mesure. Or, les valeurs mesurées sont variables selon le moment de la journée et selon la période d’engraissement ou de croissance. De plus, certaines cohortes et certains lots montrent des valeurs moyennes différentes des autres groupes du même sexe (mêmes raisons que pour les autres paramètres). Chez les taurillons et chez les génisses, respectivement, les moyennes d’émissions corrigées de méthane par jour et par individu ont donc été obtenues à l’aide de l’application « lsmeans » (Least-Squares Means, ou estimation de la moyenne des moindres carrés) de la procédure « GLM » de SAS, qui permet de corriger les valeurs brutes mesurées sur l’animal selon les effets « lot », « période », « heure », et leurs interactions. Le modèle utilisé était le suivant :

CH4ijkl = µCH4 + loti + pj + hk + (lot*p)ij + (lot*h)ik + (p*h)jk + (lot*p*h)ijk + al/loti + eijkl

Avec CH4ijkl la valeur brute mesurée du méthane émis par l’animal l contrôlé dans le lot i, lors de la période j et

durant l’heure k, µCH4 la moyenne de la population, loti l’effet estimé du lot i sur les émissions de méthane, pj et hk

les effets estimés de la période j et de l’heure k, (lot*p)ij, (lot*h)ik, (p*h)jk et (lot*p*h)ijk les effets d’interaction,

al/loti l’effet animal (les génisses et les taurillons sont répartis par lots), et eijkl la résiduelle.

Les valeurs corrigées (CH4corrijkl = µCH4 +al/loti + eijkl) ont ainsi pu être utilisées pour calculer les moyennes individuelles d’émissions de méthane, qui ont ensuite été comparées pour calculer la variabilité interindividuelle.

Des calculs d’émissions de méthane par unité de matière sèche ingérée (kg), par unité de poids vif (PV, en kg) et par unité de GMQ (kg/j) ont également été réalisés.

d) Calculs des corrélations entre paramètres

L’application « proc corr » de SAS a été utilisée, mettant en relation chacune des variables après qu’elles aient été corrigées.

Ensuite, chez les génisses, une corrélation partielle a été calculée entre RFI et émissions de méthane, ces dernières étant alors en plus corrigées vis-à-vis du poids et de la masse sèche ingérée. Puisque les émissions entériques de méthane dépendent du poids de l’animal et de son niveau d’ingestion, le but était d’identifier la corrélation entre consommation résiduelle et capacité à peu émettre pour un poids et une quantité ingérée fixés.

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e) Calcul des répétabilités

Rappelons que la répétabilité traduit la corrélation qu’il y a entre deux performances successivement mesurées pour un même caractère chez un même animal. Ainsi, plus la répétabilité est élevée sur un intervalle de temps donné, plus nous augmentons la probabilité qu’un animal considéré comme faiblement émetteur à un instant t le soit toujours à l’instant « t + intervalle ». Avec un appareil comme le GF, et contrairement aux chambres respiratoires, les mesures se font à court terme. Or, la concentration en méthane de l’air exhalé par l’animal est extrêmement variable d’un moment à l’autre au cours de la journée. Cela va avoir un impact négatif sur la répétabilité. Ainsi, une période de mesures suffisamment longue va être nécessaire pour que la moyenne des émissions mesurées par animal soit fiable.

Cependant, plus un lot passe de semaines dans un enclos aménagé avec un GF, moins il sera possible de mesurer rapidement un grand nombre d’autres lots d’animaux. Nous avons donc analysé la fiabilité des moyennes d’émissions corrigées de méthane calculées sur de plus courtes périodes (2 semaines, ou « quinzaine », chez les taurillons, et quatre semaines chez les génisses).

En complément, les répétabilités du temps de rumination et des paramètres d’efficacité économiques ont également été calculées chez les génisses.

Enfin, toujours chez les génisses, les corrélations entre moyennes corrigées calculées sur 4 semaines et moyennes corrigées sur 8 semaines de chacun des paramètres ont été étudiées.

III. Résultats, interprétations et discussion chez les taurillons