Article pp.451-468 du Vol.28 n°6 (2008)

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doi:10.3166/sda.28.451-468 SCIENCES DES ALIMENTS, 28(2008) 451-468

ARTICLE ORIGINAL ORIGINAL PAPER

Étude de la variabilité de la qualité de la viande de porc par analyse en composantes principales

B. Leroy*, G. Étienne, B. China, N. Korsak, G. Daube, A. Clinquart

SUMMARY

Study of the variability of pork quality by Principal Component Analysis (PCA)

Principal component analysis (PCA) was performed to study the relation- ships between technological, organoleptic, microbiological and zootechnic variables, measured on 264 pigs belonging to different Belgian production systems. The four first principal components explained 63 % of the total variability. The variables such as the pH, the electrical conductivity, the bright- ness and the color of meat presented the best correlation with the first principal component whereas the variables such as the E. coli Count and the Total Viable Count measured on the carcass, the hot carcass weight and the cooking loss of meat presented the best correlation with the second principal component. The first principal component was defined as an axis of technological and organoleptic quality whereas the second was defined as a microbiological axis. PCA allowed to differentiate two groups in terms of technological and organoleptic properties. A group including samples belonged to the first quality production chain and a part of samples belonged to the second was separated from the principal group by a lower pH, measured 45 minutes post mortem, and a paler meat.

Keywords

Meat, pig, quality, variability, principal component.

RÉSUMÉ

L’analyse en composantes principales (ACP) a été utilisée afin d’étudier les relations qui existent entre des variables de qualité technologique, organoleptique, microbiologique et zootechnique, mesurées sur 264 porcs issus de différentes filières de production belges. Les 4 premières composantes principales ont permis d’expliquer 63 % de la variabilité totale. Les variables Université de Liège – Faculté de Médecine Vétérinaire – Département des Sciences des denrées alimen- taires – Sart Tilman – B43bis – 4000 Liège – Belgique.

* Correspondance : Dr. Bernadette Leroy – Tél. : 00 32 (0)4/366 45 73 – Fax : 00 32 (0)4/366 95 71 – Email : b.leroy@ulg.ac.be

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telles le pH, la conductivité électrique, la luminosité et la teinte de la viande ont été les mieux corrélées à la première composante principale, tandis que les variables telles que le nombre d’E. coli et le nombre de germes totaux mesurés sur la carcasse, le poids des carcasses chaudes et les pertes de jus à la cuisson de la viande ont été les mieux corrélées avec la deuxième composante principale. La première composante a été définie comme un axe de qualité technologique et organoleptique tandis que la deuxième composante a été définie comme un axe de qualité microbiologique. L’ACP a permis de différencier deux groupes en termes de qualités technologiques et organoleptiques. Un groupe composé des échantillons de la filière 1 et dans une moindre proportion, de la filière 2 s’est distingué du groupe principal par un pH, mesuré 45 minutes post mortem, plus faible et une viande plus pâle.

Mots clés

viande, porc, qualité, variabilité, composantes principales.

1 – INTRODUCTION

La qualité de la viande de porc, et de tout produit alimentaire en général, intègre de nombreuses composantes qui concernent le produit lui-même – sanitaire (hygiénique), nutritionnelle, sensorielle (organoleptique), technologique – ou la perception de celui-ci par ses utilisateurs. Les caractéristiques hygiéni- ques, technologiques et organoleptiques de la viande de porc peuvent être influencées par différents facteurs tels le génotype, les techniques de production, les conditions de transport et d’abattage, voire par les interactions entre ces différents facteurs.

L’influence des conditions de transport et d’abattage des porcs sur la qua- lité des viandes a fait l’objet de nombreuses études (Channon et al., 2000 ; Jamain et al., 2000 ; Kérisit et al., 2000 ; Monin, 2003). Le respect de la mise à jeun, la mise en place de dispositions permettant de minimiser les facteurs d’agression lors du transport et l’abattage sont présentés comme étant des facteurs essentiels à la maîtrise de la qualité de la viande de porc.

En Belgique, près de 22 % des porcs produits et abattus en Région Wal- lonne, sont issus de filières porcines qui, quelles que soient leur taille, leur orga- nisation, leur mode de commercialisation, possèdent leur propre cahier des charges définissant l’ensemble des conditions de production et de commercialisation de la viande (Lambert, 2001). À côté de la valorisation des porcs dans de telles filières, beaucoup de porcs sont produits sans référence à un cahier des charges spécifique. Il est intéressant de déterminer si la qualité de la viande de porc telle que produite ou non par ces différentes filières varie et d’identifier, s’ils existent, des critères objectifs de différenciation. Afin d’atteindre ces objectifs, il convient de mesurer un grand nombre de paramètres ou encore variables technologiques, organoleptiques, microbiologiques, zootechniques et d’utiliser un outil d’analyse statistique multifactoriel. Les méthodes statistiques

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descriptives univariées (p. ex. : le calcul des moyennes, le calcul des écart- types) et bivariées (p. ex. : le calcul de la matrice de corrélation) ne donnent pas, en effet, d’information lorsque plusieurs variables sont étudiées simultané- ment. L’analyse en composantes principales (ACP), analyse statistique multiva- riée, permet quant à elle d’étudier les relations qui existent entre des variables.

L’analyse en composantes principales convertit des variables liées entre elles en un plus petit nombre de combinaisons linéaires de ces variables appelées

« facteurs » ou composantes principales, indépendants l’un de l’autre. Les composantes principales sont des axes perpendiculaires correspondant aux directions dans lesquelles la variabilité est la plus grande. Les principaux objectifs sont de réduire le nombre de variables et de détecter la structure des relations entre variables ; cette méthode peut aussi être utilisée afin de révéler l’existence de groupes de variables ou de groupes d’individus (Palm, 1998).

Cette étude a pour objectif d’étudier la variabilité de la qualité technologique, organoleptique et microbiologique de la viande de porc produite en Wallo- nie. Afin d’identifier d’éventuels critères de différenciation, 4 filières de production porcine ont fait l’objet d’un échantillonnage. Les échantillons obte- nus sont donc issus de conditions réelles de production et de transformation, plus ou moins différentes, selon les filières et les abattoirs concernés. Afin d’objectiver les relations qui peuvent exister entre les variables évaluées, l’analyse en composantes principales a été utilisée comme outil statistique.

2 – MATÉRIEL ET MÉTHODES

Au cours de l’année 2003, 264 porcs ont été abattus au sein de 5 abattoirs belges en Wallonie. Près de 80 % des porcs provenaient de 4 filières de production porcine distinctes utilisant un cahier des charges ; les porcs restants étaient issus de la production « standard » sans référence à un cahier des charges. Chacun des cahiers des charges comportait un large éventail d’exigences relatives à la génétique, au type d’animal, aux conditions d’engraissement, à l’alimentation, aux soins de santé, à la traçabilité des animaux… Les exigences pouvant influencer les qualités étudiées ont fait l’objet d’une étude comparative entre les différents cahiers des charges. Le type d’anesthésie utilisée lors des abattages a été observé. Un délai d’attente moyen avant abattage a été calculé pour chacune des filières. L’absence de cahier des charges a constitué le principal critère d’appartenance d’un porc à la production dite « standard ».

Le pH (pH45) et la conductivité électrique (Cond45) ont été mesurés 45 ± 5 min post mortem dans le muscle Long dorsal entre les apophyses épi- neuses de la dernière et de l’avant-dernière vertèbre dorsale. Le pH45 a été mesuré au moyen d’une électrode combinée (Ingold réf 104063123, Mettler- Toledo, Paris, France) associée à un pH-mètre (Knick 913, Knick, Berlin, Alle- magne). La Cond45 a été mesurée à l’aide d’une sonde spécifique associée au PQM (Pork Quality Meter, Intek, Aichach, Allemagne). Ces deux paramètres ont été étudiés afin de rendre compte de la qualité technologique de la viande et notamment la présence de viande Pale Soft Exudative (PSE). Le poids des abats blancs (les organes abdominaux à l’exception du foie et des reins) a été

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mesuré à l’aide d’une balance électronique suspendue (Kern HCB 20K50, Kern & Sohn, Balingen, Allemagne). Le poids des carcasses chaudes a été mesuré avant l’étape de refroidissement. Le rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude a été calculé afin de rendre compte du respect ou non de la mise à jeun des animaux. Une tranche du muscle Long dorsal, de 2,5 cm d’épaisseur, a été prélevée 24 h post mortem afin de mesurer la couleur (CIE L*a*b*), la force maximale de cisaillement (Tend5) et les pertes de jus à la cuisson (PerteCui). La couleur a été mesurée à l’aide d’un spectrocolorimètre Hunter Labscan II (HunterLab, Reston, Virginia, USA) qui permet d’objectiver la luminosité (L*) et la teinte (a* et b*). La perte relative de poids après cuisson (50 min, bain-marie à 75 °C) a permis d’estimer les pertes de jus à la cuisson (Barton-Gade et al., 1994). La force maximale appliquée lors du cisaillement d’un échantillon de viande cuite a été mesurée 5 j post mortem au moyen d’une cellule de Warner-Bratzler montée sur un banc de traction Lloyd LR5K (Lloyd Instruments LTD, Fareham, England). La valeur maximale de résistance mécani- que mesurée lors du cisaillement permet d’évaluer la dureté de la viande. Le génotype halothane a été déterminé par « Polymerase Chain Reaction-Restric- tion Fragment Length Polymorphism » (PCR-RFLP) pour 254 porcs selon la méthode décrite par Nakajima et al. (1996). Les porcs sensibles au stress ont été identifiés par la détection de la mutation responsable de cette sensibilité sur le gène RYR1 du récepteur à la ryanodine. Les porcs sont soit sensibles au stress c’est-à-dire homozygotes récessifs (nn), soit résistants au stress c’est-à- dire homozygotes dominants (NN) ou hétérozygotes (Nn). Des écouvillonnages de carcasses (Korsak et al., 2003) (Ghafir et al., 2005) ont été réalisés, entre 2 et 4 heures après l’abattage, en vue du dénombrement des germes totaux aéro- bies mésophiles et des E. coli, respectivement selon les méthodes NF-V-08- 051 et AFNOR SDP-07/1-07/93 « Rapid E. coli 2 ». Le premier dénombrement est un indicateur de l’hygiène générale de l’abattoir. Le dénombrement des E. coli traduit la maîtrise de la contamination d’origine fécale à l’abattoir. Ils per- mettent, en outre, d’apprécier la qualité microbiologique de la viande, elle- même influençant sa qualité organoleptique, sa conservabilité et sa salubrité.

Les analyses statistiques concernant les paramètres microbiologiques ont été réalisées après transformation logarithmique.

Les relations entre les variables mesurées ont été évaluées par ACP, analyse multivariée exploratoire qui permet de visualiser de manière synthétique de telles relations. Cette analyse a été effectuée à l’aide du logiciel Statistica (version 6.0).

3 – RÉSULTATS

Le tableau 1 présente, pour chacune des filières étudiées, les exigences des cahiers des charges ayant un impact potentiel sur les qualités technologiques et organoleptiques de la viande de porc. Au niveau génétique, seule la filière 3 fait mention d’une sélection spécifique d’individus résistants au stress. Les exigences en matière de génétique ont été vérifiées par la détermination du pourcentage d’individus sensibles au stress (nn) pour chacune des filières et groupe

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standard (tableau 2). Une mise à jeun de 12 à 15 heures avant abattage est pré- conisée dans des locaux séparés au sein des filières 1 et 2. La filière 3 préco- nise une mise à jeun de 12 à 18 heures avant abattage tandis que la filière 4 exige un délai minimal de mise à jeun de 14 heures avant chargement. Le rapport moyen du poids des abats blancs sur le poids de carcasse chaude déter- miné par filière (tableau 3) donne des indications quant au respect ou non de cette mise à jeun avant abattage. Le chargement des porcs est soumis à des conditions semblables au sein des différentes filières à savoir la présence de chargeurs-élévateurs dans les camions, un embarquement en douceur sans utilisation de piles électriques ou objets contendants. Au sein des filières 1, 2, 3, le transport est soumis à un plus grand nombre d’exigences. En outre, la densité de chargement est moindre qu’au sein de la filière 4. Au sein de la filière 1, l’exploitant réalise lui-même le transport. La filière 4 exige une brumisation sys- tématique des porcs avant l’abattage ; celle-ci n’est imposée qu’à partir de 25 °C au sein des autres filières. Le délai d’attente avant abattage préconisé dans les cahiers des charges est de 2 heures minimum au sein des filières 1, 2, 4 et de 1 heure minimum au sein de la filière 3. Le délai d’attente moyen réelle- ment observé est le plus faible au sein de la filière 1 comparativement aux autres filières. L’anesthésie électrique est commune à l’ensemble des filières.

Le tableau 4 présente les 11 variables prises en compte dans l’ACP. Il permet de se rendre compte de la variation des paramètres de qualité évalués.

Parmi les paramètres relatifs à la qualité technologique, organoleptique et zootechnique, les variations les plus importantes (coefficient de variation supérieur à 20 %) ont été observées pour les variables suivantes : le rapport poids des abats blancs sur le poids de carcasse chaude, la conductivité électrique 45 minutes, le paramètre CIE a* ainsi que pour la force maximale de cisaillement.

Le tableau 5 présente les coefficients de corrélation entre les 11 variables calculés par un test de corrélation (H₀ : ρ = 0) ainsi que leur seuil de signification (significatif (*): P < 0,05 ; hautement significatif (**) : P < 0,01 ; très hautement significatif (***) : P < 0,001). Plusieurs corrélations très hautement significatives (P < 0,001) ont été mises en évidence. Parmi celles-ci, le pH45 est corrélé néga- tivement à la conductivité électrique, aux paramètres de couleur CIE L*a*b*, à la force maximale de cisaillement ainsi qu’aux pertes de jus à la cuisson. Inversé- ment, la conductivité électrique est corrélée positivement aux paramètres de couleur CIE L*a*b* et dans une moindre mesure, aux pertes de jus à la cuisson.

Une corrélation positive élevée est observée entre les paramètres L* et b* ainsi qu’entre les paramètres b* et a*. Les pertes de jus à la cuisson présentent, en outre, des corrélations très hautement significatives avec le poids des carcasses chaudes, le rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude, le paramètre CIE L*, la force maximale de cisaillement. Une corrélation hautement significative est observée entre les paramètres de qualité microbiologique à savoir les germes totaux et les E. coli ainsi qu’entre E. coli et le rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude. Parmi les autres corrélations significatives, le pH45 est corrélé négativement avec le rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude.

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Tableau 1

Comparaison des cahiers des charges en termes de facteurs susceptibles d’influencer les qualités technologiques et organoleptiques.

Comparison of requirements specifications in terms of factors in relation with technological and organoleptic properties.

Exigences des cahiers

des charges Filière 1 Filière 2 Filière 3 Filière 4

Génétique Animal résultant du croisement de races Landrace, Large White ou Piétrain ou sujet d’une de ces races pures

Animal résultant du croisement de races Landrace, Large White ou Piétrain ou sujet d’une de ces races pures

Animal de race Piétrain résistant au stress

Interdiction d’utilisation de porcs de race Hampshire et croisements avec cette race

Préparation avant transport Mise à jeun avant

chargement 12 à 15 heures avant abattage dans des locaux séparés

12 à 15 heures avant abattage dans des locaux séparés

12 à 18 heures avant abattage dans des locaux séparés

Minimum 14 heures avant chargement Transport

Conditions

de chargement Présence de chargeurs- élévateurs dans les camions

Idem Idem Idem

Embarquement en

douceur Idem Idem Idem

Interdiction d’utiliser des piles électriques et objets contendants

Idem Idem Idem

Conditions de transport

Surface disponible par

porc ≥ 0,6 m² Surface disponible par

porc ≥ 0,6 m² Surface disponible

par porc ≥ 0,6 m² Surface ≤ 235 kg/m² pour des porcs de 100 kg Interdiction d’étapes

intermédiaires Idem Idem –

Transport réalisé par

l’exploitant – – –

Séparer les porcs issus de

loges différentes Idem Idem –

Abattage Conditions

d’attente Mise en route des brumisateurs lorsque la température est supérieure à 25 °C

Idem Idem Brumisation

systématique

Séparation obligatoire des

lots Idem Idem –

Délai d’attente théorique avant abattage de 2 heures minimum

Délai d’attente théorique avant abattage de 1 heure minimum

Délai d’attente théorique avant abattage de 2 heures minimum Délai d’attente observé

avant abattage < 1 heure Délai d’attente observé

avant abattage = 2 heures Délai d’attente observé avant abattage = 1 heure

Délai d’attente observé avant abattage = 1 heure 30 Horaire

d’abattage

Par séries homogènes Par séries homogènes Par séries

homogènes –

Anesthésie Électrique Électrique Électrique Électrique

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Tableau 2

Pourcentage de porcs résistants (NN, Nn) et sensibles au stress (nn) dans les différentes filières étudiées et le groupe standard.

Percentage of resistant (NN, Nn) and sensitive stress (nn) pigs in the different quality production chains and standard group.

Tableau 3

Comparaison du rapport poids abats blancs/poids carcasse chaude dans les filières étudiées et groupe standard.

Comparison of the ratio of white offals weight on hot carcass weight in the different quality production chains and standard group.

Les résultats de l’ACP sont présentés dans les tableaux 6 et 7. Un maximum de 11 composantes peut être extrait. Les valeurs propres correspondent à la variance des nouvelles composantes successivement extraites. Les composantes extraites successivement expliquent de moins en moins de variance. Quatre composantes principales d’importance décroissante et non corrélées ont été retenues. À partir de la cinquième, les composantes sont moins utiles et correspondent à des valeurs propres inférieures à l’unité. La première composante a permis d’expliquer 28 % de la variabilité ; la composante 2, 14 % ; la composante 3, 12 % et la quatrième composante, 10 % soit un total, pour ces 4 composantes, de 63 % de la variabilité totale. Les poids factoriels ou encore les corrélations entre chacune des variables initiales et les différents composantes principales sont repris au sein du tableau 7. Ces corrélations sont utiles pour préciser la part de variance d’une variable donnée prise en compte par une composante principale particulière. La composante 1 a présenté une corré- lation élevée positive avec le pH45 (0,80) et une corrélation négative élevée avec la conductivité électrique (– 0,63), la luminosité L* (– 0,76), le facteur a*

(– 0,58), le facteur b* (– 0,79). Pour la composante 2, les corrélations les plus élevées ont été observées avec le nombre d’E. coli (– 0,61), les germes totaux (– 0,40), le poids des carcasses chaudes (0,43), les pertes de jus à la cuisson (– 0,44). La composante 3 a quant à elle été principalement corrélée avec le rapport poids abats blancs sur poids de carcasse chaude (0,77). Enfin, la composante 4 a été fortement corrélée avec la force maximale de cisaillement (0,65).

Filière 1 Filière 2 Filière 3 Filière 4 Standard

% porcs résistants au stress (NN) 7 16 23 2 26

% porcs résistants au stress (Nn) 44 21 68 98 64

% porcs sensibles au stress (nn) 49 63 9 0 10

Filière 1 Filière 2 Filière 3 Filière 4 Standard Moyenne ± écart-type du rapport poids

abats blancs/poids carcasse chaude

0,084 ±

0,015 0,073 ±

0,014 0,072 ±

0,015 0,067 ±

0,010 0,076 ± 0,017

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Tableau 4

Statistiques descriptives des paramètres étudiés.

Descriptive statistics of the studied parameters.

Les corrélations ainsi définies sont prises en compte dans un cercle de corrélation qui a pour but de représenter géométriquement les variables dans le nouveau système de coordonnées. La figure 1 représente les 11 variables initiales dans le plan formé par les axes z1 (composante principale 1) et z2 (composante principale 2). Les coordonnées de ces variables sont les corréla- tions des variables avec z1 et z2. Sur l’axe z1, il y a opposition entre le pH45 et les variables L*, a*, b* et conductivité électrique. Les autres variables sont moins corrélées avec cet axe. Sur l’axe z2, les points correspondant aux variables E. coli et germes totaux sont situés dans la partie inférieure de cet axe tandis que la variable poids de carcasse chaude est située dans la partie supérieure.

La figure 2 représente le cercle de corrélation dans le plan formé par z1 et z3. Les coordonnées des variables sont les corrélations de celles-ci avec z1 et z3. La variable la plus corrélée avec z3 est le rapport poids abats blancs sur poids carcasse chaude ; le point correspondant à la variable est donc situé dans la partie supérieure de l’axe z3.

Variables Abrév. n Moy. Ecart-t. C.V. Min. Méd. Max.

Poids carcasse chaude (kg) PoidsCa 264 93,7 9,6 10,2 64,2 93,4 122,3

Rapport poids abats blancs/

poids carcasse chaude Rapport 264 0,074 0,020 27,0 0,036 0,070 0,100

pH 45 minutes Ph45 264 6,02 0,35 5,8 5,30 6,07 6,80

Conductivité électrique

45 minutes (mS/cm) Cond45 264 5,0 2,1 42,0 3,1 4,4 22,4

CIE L* (%) L* 264 54,3 4,5 8,3 41,6 53,5 66,4

CIE a* a* 264 6,3 2,0 31,7 0,9 6,2 12,3

CIE b* b* 264 15,5 1,8 11,6 10,5 15,4 20,1

Force maximale de

cisaillement (N) Tend5 264 37,1 8,2 22,1 21,0 35,8 71,7

Pertes de jus à la cuisson (%) PerteCui 264 30,0 2,6 8,6 20,2 30,0 39,2 Germes totaux aérobies

mésophiles (ufc/cm²) GermesTo 264 4.236 10.762 – 6,7 1.266 100.000

E. coli (ufc/cm²) E. coli 264 11,39 34,06 – 0,17 1,00 366,7

Variables étudiées + abréviations (Abrév.) utilisées dans les figures ; nombre d’échantillons (n) ; moyenne (Moy.) ; écart-type (Ecart-t.) ; coefficient de variation (C.V.) ; valeurs minimale (Min.), médiane (Méd.) et maximale (Max.).

Studied variables + abbreviations (Abrév.) used in the figures ; number of samples (n) ; mean (Moy.) ; standard deviation (Ecart-t.) ; variation coefficients (C.V.) ; minimum (Min.) ; median (Méd.) and maximum (Max.).

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Tableau 5

Coéfficients de corrélation ( r ) entre les variables initiales.

Correlation coefficients (r) between the initial variables.

Tableau 6

Résultats de l’Analyse en Composantes Principales.

Results from the Principal Component Analysis.

PoidsCa Rapport Ph45 Cond45 L∗ a∗ b∗ Tend5 PerteCui GermesTo Rapport – 0,16*

Ph45 0,10 – 0,12*

Cond45 – 0,15* 0,11 – 0,43***

L∗ – 0,13* 0,10 – 0,62*** 0,46***

a∗ – 0,06 0,07 – 0,36*** 0,25*** 0,11

b∗ – 0,06 0,05 – 0,51*** 0,32*** 0,59*** 0,74***

Tend5 – 0,21** – 0,11 – 0,27*** 0,11 0,09 0,14* 0,08 PerteCui – 0,24*** 0,23*** – 0,26*** 0,15* 0,32*** 0,00 0,15* 0,25***

GermesTo – 0,05 0,01 – 0,19** 0,16* 0,17** 0,07 0,09 0,12* 0,12

E. coli – 0,11 – 0,22*** 0,05 0,06 0,06 – 0,09 – 0,07 0,08 0,06 0,23***

P = seuil de signification: P < 0,05 (*) ; P < 0,01 (**) ; P < 0,001 (***).

P = significance levels: P < 0,05 (*) ; P < 0,01 (**) ; P < 0,001 (***).

PoidsCa = poids carcasse chaude ; Rapport = rapport poids abats blancs/poids carcasse chaude ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = conductivité électrique 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = force maximale de cisaillement ; PerteCui = pertes de jus à la cuisson ; GermesTo = germes totaux aérobies mésophiles ; E. coli = E. coli.

PoidsCa = hot carcass weight ; Rapport = ratio of white offals weight on hot carcass weight ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = electrical conductivity 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = peak shear force ; PerteCui = cooking loss ; GermesTo = Total Viable Count ; E. coli = E. coli.

Valeurs propres

Extraction : Composantes principales

Valeurs Valeurs propres % du total Variance Valeurs Propres Cumulées % Cumulé

1 3,07 27,95 3,07 27,95

2 1,51 13,74 4,58 41,69

3 1,30 11,83 5,89 53,52

4 1,07 9,68 6,95 63,21

5 0,90 8,21 7,86 71,42

6 0,85 7,72 8,70 79,13

7 0,73 6,68 9,44 85,81

8 0,61 5,50 10,04 91,31

9 0,51 4,66 10,56 95,97

10 0,36 3,29 10,92 99,26

11 0,08 0,74 11,00 100,00

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Tableau 7

Corrélation des variables initiales avec les 4 premières composantes principales.

Correlation between initial variables and the first four principal components.

La figure 3 représente, dans le plan formé par z1 et z2, les échantillons clas- sés selon leur appartenance à telle ou telle filière. Compte tenu de l’interpréta- tion qui peut être faite du premier axe, les échantillons situés à droite de l’axe z1 sont caractérisés par un pH45 élevé, une luminosité L* faible et une conduc- tivité électrique faible tandis que le groupe des points situés à gauche de l’axe est caractérisé par un pH45 faible, une luminosité L* élevée et une conductivité électrique élevée. De même, les échantillons situés dans la partie négative de l’axe z2 sont caractérisés par un dénombrement des E. coli et germes totaux plus important. Les échantillons situés dans le quadrant inférieur gauche pré- sentent des pertes de jus à la cuisson plus élevées. La majeure partie des échantillons situés à gauche de l’axe z1 appartiennent à la filière 1 et dans une moindre proportion, à la filière 2.

Poids factoriels

Variable Composante 1 (z1) Composante 2 (z2) Composante 3 (z3) Composante 4 (z4)

PoidsCa 0,28 0,43 – 0,34 – 0,37

Rapport – 0,21 0,11 0,77 – 0,16

Ph45 0,80 – 0,04 0,02 0,07

Cond45 – 0,63 – 0,05 – 0,03 – 0,27

L* – 0,76 – 0,07 0,01 – 0,38

a* – 0,58 0,49 – 0,23 0,39

b* – 0,79 0,41 – 0,19 0,09

Tend5 – 0,33 – 0,41 – 0,11 0,65

PerteCui – 0,43 – 0,44 0,43 0,05

GermesTo – 0,29 – 0,40 – 0,28 – 0,27

E. coli – 0,02 – 0,61 – 0,48 – 0,15

PoidsCa = poids carcasse chaude ; Rapport = rapport poids abats blancs/poids carcasse chaude ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = conductivité électrique 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = force maximale de cisaillement ; PerteCui = pertes de jus à la cuisson ; GermesTo = germes totaux aérobies mésophiles ; E. coli = E. coli.

PoidsCa = hot carcass weight ; Rapport = ratio of white offals weight on hot carcass weight ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = electrical conductivity 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = peak shear force ; PerteCui = cooking loss ; GermesTo = Total Viable Count ; E. coli = E. coli.

(11)

1,0

0,8

0,6 0,4

0,2

0,0

– 0,2

– 0,4 – 0,6

– 0,8

– 1,0

1,0 – 0,6 – 0,2

Z1

Z2

0,2 0,6 1,0

Figure 1

Projection des variables dans le plan formé par les deux premières composantes principales (z1 et z2).

PoidsCa = poids carcasse chaude ; Rapport = rapport poids abats blancs/poids carcasse chaude ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = conductivité électrique 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = force maximale de cisaillement ; PerteCui = pertes de jus à la cuisson ; GermesTo = germes totaux

aérobies mésophiles ; E. coli = E. coli.

Projection of the variables in the plane defined by the two first principal components (z1 et z2).

PoidsCa = hot carcass weight; Rapport = ratio of white offals weight on hot carcass weight; Ph45 = pH 45 minutes; Cond45 = electrical conductivity 45 minutes;

L* = CIE L*; a* = CIE a*; b* = CIE b*; Tend5 = peak shear force; PerteCui = cooking loss; GermesTo = Total Viable Count; E. coli = E. coli.

(12)

0,8

0,6 0,4

0,2

0,0

– 0,2

– 0,4 – 0,6

– 0,8

– 1,0

1,0 – 0,6 – 0,2

Z1

Z3

0,2 0,6 1,0

Figure 2

Projection des variables dans le plan formé

par la première et la troisième composante principale (z1 et z3).

PoidsCa = poids carcasse chaude ; Rapport = rapport poids abats blancs/poids carcasse chaude ; Ph45 = pH 45 minutes ; Cond45 = conductivité électrique 45 minutes ; L* = CIE L* ; a* = CIE a* ; b* = CIE b* ; Tend5 = force maximale de cisaillement ; PerteCui = pertes de jus à la cuisson ; GermesTo = germes totaux

aérobies mésophiles ; E. coli = E. coli.

Projection of the variables in the plane defined by the first and the third principal components (z1 et z3).

PoidsCa = hot carcass weight; Rapport = ratio of white offals weight on hot carcass weight; Ph45 = pH 45 minutes; Cond45 = electrical conductivity 45 minutes;

L* = CIE L*; a* = CIE a*; b* = CIE b*; Tend5 = peak shear force;

PerteCui = cooking loss; GermesTo = Total Viable Count; E. coli = E. coli.

(13)

4 – DISCUSSION

Les facteurs susceptibles d’influencer les qualités technologiques et organoleptiques de la viande de porc répondent à des exigences très semblables entre les différentes filières étudiées. Les différences majeures sont observées en termes de génétique. La filière 3 se distingue des autres par le fait qu’elle n’accepte que des animaux de race Piétrain résistant au stress. La variation importante du rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude contraste avec la constatation selon laquelle la durée de mise à jeun avant

4

3

2

1

0

– 1

– 2

– 3

– 4

– 6 – 4 – 2

Z1

Z2

0 2 4 6

Figure 3

Représentation des individus dans le plan défini par les deux premières composantes principales selon leur appartenance à telle filière

Filière 1 = ; Filière 2 = ; Filière 3 = ; Filière 4 = ; standard =

Representation of the individuals in the plane defined by the two first principal components according to the different quality production chains

Quality production chain 1 = ; Quality production chain 2 = ; Quality production chain 3 = ; Quality production chain 4 = ; standard =

(14)

abattage préconisée par les différentes filières est relativement semblable. La filière 1 présente un rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude moyen plus élevé (8,4 %) qu’au sein des autres filières. Cela pourrait être expliqué par le fait que la durée de mise à jeun n’est pas toujours respectée dans cette filière. Les conditions de chargement des porcs à la ferme, de déchargement à l’abattoir et de transport peuvent constituer un stress important pour le porc. Le fait que l’exploitant assure lui-même le transport des porcs au sein de la filière 1 constitue un facteur de différenciation important par rapport aux autres filières. Le délai d’attente des porcs avant abattage doit être, selon les cahiers des charges, de l’ordre de 1 à 2 heures minimum. Un tel délai d’attente correspond à celui fréquemment recommandé (2 à 3 heures) dans la littérature (Rosenvold et Andersen, 2003) afin de diminuer la fréquence des viandes PSE. Néanmoins, le délai d’attente réellement observé (< 1 heure) au sein de la filière 1 est inférieur à celui des autres filières et très nettement inférieur au délai d’attente recommandé. La filière 4 se distingue des autres par le fait qu’elle applique une brumisation systématique des porcs durant l’attente, reconnue comme ayant un effet bénéfique sur les animaux.

La présente étude confirme la corrélation négative entre le pH et la conduc- tivité électrique mesurés 45 min. post mortem déjà rapportée antérieurement, par exemple, par Jaud et al. (1992) qui avaient observé plusieurs coefficients semblables (-0,51 ; -0,58 ; -0,59) dans une étude synthétisant les relations entre le pH et la conductivité. Par ailleurs, dans la présente étude, le pH45 est très significativement corrélé de façon négative avec les différents paramètres de couleur (CIE L*a*b*) tandis que la conductivité électrique est hautement corrélée de façon positive avec ces mêmes paramètres. Van Oeckel et collaborateurs (1999) rapportent des coefficients de corrélation assez comparables : – 0,53 entre le pH45 et CIE L* ; – 0,26 entre le pH45 et CIE b* ; 0,49 entre la conducti- vité électrique et CIE L* ; 0,28 entre la conductivité électrique et CIE b* dans une étude portant sur 120 porcs. Une viande présentant un pH45 faible ou encore, une conductivité électrique élevée, aura une luminosité élevée, une teinte rouge faible, caractéristique d’une viande Pale Soft Exudative. La capa- cité de rétention en eau estimée, dans la présente étude, par les pertes de jus à la cuisson est corrélée négativement avec le pH45. Roseiro et collaborateurs (1994) rapportent une corrélation plus étroite de -0,65 entre le pH mesuré 60 minutes après l’abattage et la capacité de rétention en eau estimée par les pertes de jus par écoulement. Ces pertes de jus sont estimées par la quantité de jus perdue spontanément par la viande fraîche au cours de sa conservation réfrigérée sans l’application d’une quelconque force. Une viande caractérisée par un pH45 faible présente une capacité de rétention en eau plus faible et par conséquent des pertes de jus plus élevées lors de sa conservation et de sa cuisson. Des valeurs de référence peuvent être proposées. À titre d’exemple, un pH inférieur à 5,6 dans l’heure qui suit l’abattage est suggéré par Demeyer et al. (1999) comme indicateur de viandes Pale Soft Exudative. Chez le porc, une chute de pH trop rapide est parfois observée alors que la température de la carcasse est encore élevée. Ces conditions entraînent une dénaturation des protéi- nes sarcoplasmiques et affectent aussi les protéines myofibrillaires et les membranes celullaires (Monin, 1988). Ces viandes présentent une perte de jus importante car leur capacité de rétention en eau est faible. Jaud et collaborateurs rapportent également, en 1992, des corrélations positives entre la conductivité électrique et la capacité de rétention en eau. La conductivité élec-

(15)

trique est plus élevée dans les viandes Pale Soft Exudative en raison d’une plus grande destruction des membranes cellulaires qui entraîne la libération d’ions dans le milieu extra-cellulaire. La présente étude met en évidence une diminu- tion du pH45 et une augmentation des pertes de jus à la cuisson lorsque le rapport poids des abats blancs sur le poids de la carcasse chaude augmente.

Une mise à jeun préalable à l’abattage permet en effet de réduire l’incidence des viandes PSE (Murray et Jones, 1994). En réduisant les réserves en glyco- gène dans le muscle au moment de l’abattage, la mise à jeun d’une durée de 20 à 24 heures permettrait d’augmenter le pH final de la viande et par conséquent, sa capacité de rétention en eau.

Les 4 premières composantes principales ont permis d’expliquer 63 % de la variabilité totale. La première composante principale qui explique 28 % de la variabilité est principalement caractérisée par deux variables technologiques (pH45, conductivité électrique) et les variables relatives à la couleur de la viande (L*a*b*). On peut donc le considérer comme un axe de qualité technologique et organoleptique. Étant donné les corrélations élevées entre la deuxième composante principale et les variables E. coli et germes totaux aérobies mésophiles, on peut considérer celle-ci comme étant principalement un axe de qualité microbiologique. Le rapport poids des abats blancs sur poids de carcasse chaude, calculé afin de rendre compte du respect ou non de la mise à jeun des animaux, est la variable qui contribue le plus à la définition de la composante 3 tandis que la force maximale de cisaillement contribue principalement à la défi- nition de la composante 4. Dans une étude portant sur 11 variables relatives à la qualité de la viande de porc (Karlsson, 1992), l’importante contribution du paramètre couleur dans l’interprétation de la première composante principale et celle du pH dans la deuxième composante ont été également rapportées. Dans une autre étude portant également sur la qualité de la viande de porc (Garrido et al., 1994), le pH et la conductivité électrique mesurés 45 minutes post mor- tem constituaient les variables les plus corrélées avec la première composante principale tandis que le pH mesuré 24 heures post mortem contribuait de manière importante à la deuxième composante principale. Dans une étude portant sur les caractéristiques chimiques, physiques et sensorielles (n=18) de la viande de bœuf (Destefanis et al., 2000), les variables les plus corrélées à la première composante principale étaient les caractéristiques sensorielles, la teneur en protéines, la force de cisaillement et les pertes de jus à la cuisson. La deuxième composante principale était caractérisée par deux paramètres chimiques et deux paramètres relatifs à la couleur de la viande de bœuf. Dans le cadre d’une analyse en composantes principales réalisée sur 21 variables relatives à la qualité de la viande d’agneau, les paramètres de couleur permettaient de définir la première composante principale alors que les variables sensorielles étaient fortement corrélées à la deuxième composante (Caneque et al., 2004).

Quelle que soit l’espèce étudiée, la couleur de la viande apparaît être un para- mètre important à étudier étant donné sa contribution importante dans l’inter- prétation des premières composantes principales. En outre, le pH mesuré 45 minutes post mortem apparaît être un facteur important de prédiction de la qualité de la viande de porc.

L’examen de la figure 1 fait clairement apparaître sur l’axe z1 une opposition entre le pH45 (corrélation positive importante avec le premier axe) et les variables L*, b*, la conductivité électrique et les pertes de jus à la cuisson (corréla- tion négative importante avec le premier axe). Les relations connues entre le

(16)

pH45 et d’autres variables telles les pertes de jus à la cuisson et la luminosité de la viande sont clairement visualisées dans ce type de représentation graphique. La plus grande variabilité est observée au sein des caractéristiques technologiques et organoleptiques de la viande de porc.

Bien que les variables germes totaux et E. coli sont toutes deux négative- ment corrélées à la deuxième composante, l’interprétation d’une telle relation reste difficile. La littérature n’indique pas l’existence d’une relation significative entre le dénombrement d’E. coli, indicateur de contaminations fécales et le dénombrement en germes totaux, indicateur de l’hygiène générale de l’abattoir.

Quoiqu’il en soit, la qualité microbiologique varie d’une manière relativement importante entre les différentes carcasses de porc étudiées. Le lieu d’abattage est très certainement un facteur explicatif des différences de qualité microbiologique.

Afin de rendre compte d’un éventuel effet « filière », les échantillons ont été représentés dans le premier plan factoriel en fonction de l’appartenance du porc à telle ou telle filière. Cette représentation permet de distinguer deux groupes d’échantillons. La majorité des échantillons de la filière 1 et une proportion non négligeable des échantillons de la filière 2 sont situés plus à gauche de l’axe z1 comparativement au groupe composé des échantillons appartenant aux filières 3, 4 et au porc standard. L’analyse en composantes principales a permis de mettre en évidence un effet « filière » sur la qualité technologique et organoleptique de la viande de porc : la viande issue des porcs appartenant à la filière 1 et partiellement à la filière 2 est donc caractérisée par un pH45 minutes plus faible, une luminosité plus élevée, une conductivité électrique plus éle- vée, des pertes de jus à la cuisson plus élevées, à savoir les caractéristiques des viandes PSE. Sur base de cette représentation graphique, les échantillons issus du porc « standard » ne se différencient pas des échantillons issus des filières 3 et 4 en termes de qualité technologique et organoleptique. L’absence de référence à un cahier des charges n’a pas eu d’effet négatif en termes de qualité technologique et organoleptique de la viande de porc. Bien que la comparaison des cahiers des charges n’a pas mis en évidence de différences majeures en termes de facteurs susceptibles d’influencer ces qualités, les échantillons de la filière 1 se distinguent clairement des autres. Parmi les expli- cations possibles, la proportion différente d’individus sensibles au stress au sein des différentes filières est primordiale : 49 % (filière 1), 63 % (filière 2), 9 % (filière 3), 0 % (filière 4), 10 % (standard). Alors que la filière 2 présente une proportion plus importante de porcs sensibles au stress et des exigences en tous points semblables à celles de la filière 1, seule une partie des échantillons est caractérisée par un pH45 minutes plus faible, une luminosité plus élevée. Une durée de mise à jeun et un délai d’attente avant abattage trop courts, un site d’abattage différent permettraient d’expliquer les caractéristiques des échan- tillons appartenant à la filière 1. Il est en effet important que les exigences des cahiers des charges, relatives aux facteurs susceptibles d’influencer les qualités technologiques et organoleptiques de la viande, soient respectées.

(17)

5 – CONCLUSIONS

Comparativement aux corrélations classiquement calculées, telles que rap- portées dans le tableau 4, l’ACP est un outil intéressant permettant d’identifier des groupes de variables et de visualiser les relations qui peuvent exister entre ces variables. Une grande variabilité des caractéristiques technologiques et organoleptiques a été mise en évidence. Le pH, facteur déterminant la capacité de rétention en eau, et la couleur constituent, dans cette étude, des critères de différenciation importante de la viande de porc. De plus, l’analyse en composantes principales a permis de mettre en évidence des groupes d’individus. À titre d’exemple, un effet filière a été mis en évidence. Le génotype halothane et certains facteurs tels la mise à jeun et le délai d’attente avant abattage sem- blent expliquer cet effet filière. Néanmoins, afin de quantifier l’effet de tels facteurs sur les qualités de la viande, d’autres techniques p.ex. les modèles linéaires généraux devraient être utilisées.

6 – REMERCIEMENTS

Cette étude a été financée par la Direction Qualité des Produits, Direction Générale de l’Agriculture, Ministère de la Région Wallonne, Belgique.

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

BARTON-GADE P.A., DEMEYER D., HONIKEL K.O., JOSEPH R.L., PUOLANNE E., SEVE- RINI E., SMULDERS F.J.M., TORNBERG E., 1994. Final version of reference methods for water holding capacity in meat and meat products: procedures recom- mended by an OECD working group and prepresented at the 39th ICOMST in 1993.

In : Proceedings 40^th International Con- gress of Meat Science and Technology (S- V.05), The Hague, 28 August-2 September 1994, The Netherlands.

CANEQUE V., PEREZ C., VELASCO S., DIAZ M.T., LAUZURICA S., ALVAREZ I., RUIZ DE HUIDOBRO F., ONEGA E., DE LA FUENTE J., 2004. Carcass and meat quality of light lambs using principal component analysis. Meat Sci., 67-4, 595-605.

CHANNON H.A., PAYNE A.M., WARNER R.D., 2000. Halothane genotype, pre-slau- ghter handling and stunning method all influence pork quality. Meat Sci., 56-3, 291-299.

DEMEYER D.I., CASTEELS M., CLINQUART A., 1999. La qualité de la viande : du muscle à la viande. In : Clinquart A., Fabry J., Casteels M. Bamst a.s.b.l. (ed.), La viande, 75-96, Liège.

DESTEFANIS G., BARGE M.T., BRUGIAPA- GLIA A., TASSONE S., 2000. The use of principal component analysis to characte- rize beef. Meat Sci., 56-3, 255-259.

GARRIDO M.D., PEDAUYE J., BANON S., LAENCINA J., 1994. Objective assess- ment of pork quality. Meat Sci., 37 (3), 411-420.

(18)

GHAFIR Y., CHINA B., KORSAK N., DIERICK K., COLLARD J.M., GODART C., de ZUT- TER L., DAUBE G., 2005. Belgian surveil- lance plans to assess changes in Salmonella prevalence in meat at different production stages. J. Food Protect., 68 (11), 2269-2277.

JAMAIN G., GRIOT B., CHEVILLON P., 2000.

Résultats de l’évaluation du stress par les fréquences cardiaques et son influence sur la qualité de la viande. Techni- Porc, 23-6, 33-46.

JAUD D., WEISSE K., GEHLEN K.H., FIS- CHER A., 1992. pH and conductivity.

Comparative measurements on pig carca- ses and their relationship to drip loss.

Fleischwirtsch, 72 (10), 1416-1418.

KARLSSON A., 1992. The use of Principal Component Analysis for evaluating results from pig meat quality measurements.

Meat Sci., 31, 423-433.

KERISIT R., CHEVILLON P., BOULARD J., GRIOT B., 2000. Incidence du type d’anesthésie sur la qualité de la viande.

Techni- Porc, 23-2, 9-14.

KORSAK N., JACOB B., GROVEN B., ETIENNE G., CHINA B., GHAFIR Y., DAUBE G., 2003. Salmonella contamination of pigs and pork in an integrated pig production system. J. Food Prot., 66 (7), 1126-1133.

LAMBERT L., 2001. Situation de la filière porcine en Wallonie. In : Centre de Recher- ches agronomiques de Gembloux (ed.), journée d’étude : l’Avenir de la production porcine en Wallonie, Gembloux, 19 sep- tembre 2001, 22-38, Belgique.

MONIN G., 1988. Evolution post mortem du tissu musculaire et conséquences sur les qualités de la viande de porc. Journées Rech. Porcine en France, 20, 201-214.

MONIN G., 2003. Abattage des porcs et quali- tés des carcasses et des viandes. INRA Prod. Anim., 16, 251-262.

MURRAY A.C., JONES S.D.M., 1994. The effect of mixing, feed restriction and genotype with respect to stress susceptibility on pork carcass and meat quality. Can.J.

Anim. Sci., 74 (4), 587-594.

NAKAJIMA E., MATSUMOTO T., YAMADA R., KAWAKAMI K., TAKEDA K., OHNISHI A., KOMATSU M., 1996. Use of a PCR-Single strand conformation polymorphism (PCR- SSCP) for the detection of a point mutation in the swine ryanodine receptor (Ryr1) gene. J. Anim. Sci., 74, 2904-2906.

PALM R., 1998. L’analyse en composantes principales: principes et applications.

Notes de statistique et d’informatique.

Faculté universitaire des Sciences agronomiques de Gembloux, 98/2, 31 p. Dis- ponible à l’adresse suivante : http://

www.fsagx.ac.be/si/Note98_1/analyse.pdf ROSEIRO L.C., SANTOS C., MELO R.S., 1994. Muscle pH₆₀, colour (L*, a*, b*) and water-holding capacity and the influence of post mortem meat temperature. Meat Sci., 38, 353-359.

ROSENVOLD K., ANDERSEN H.J., 2003. Fac- tors of significance for pork quality – a review. Meat Sci., 64 (3), 219-237.

VAN OECKEL M.J., WARNANTS N., BOUC- QUE C.V., 1999. Measurement and pre- diction of pork colour. Meat Sci., 52, 347- 354.

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