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Etude du vieillissement d'échantillons de végétaux par SPIR

Baby E., Bonnal L., Bazan S., Bastianelli D.. 2019. In : Livret des résumés des 20èmes Rencontres HélioSPIR. Montpellier : HélioSPIR, p. 22-22. Rencontres HélioSPIR. 20, 2019-10-14/2019-10-15, Montpellier (France).

Certains échantillons de végétaux conservés dans des collections (échantillothèques, herbiers, carpothèques, …) ont une valeur scientifique ou patrimoniale importante, et la mesure de leurs caractéristiques biochimiques par SPIR serait intéressante. Une limite à cette utilisation peut être l'état de conservation des échantillons et ses conséquences sur leur composition chimique. Dans le cadre de la valorisation d'importantes collections d'aliments pour animaux (plus de 60 000 échantillons stockés depuis les années 1960), nous avons étudié l'évolution des spectres et des prédictions de composition chimique avec la durée de stockage d'échantillons de fourrages. 120 échantillons appartenant à 4 catégories de végétaux ont été sélectionnés. Les spectres des échantillons présentés en poudre ont été collectés sur un spectromètre FOSS (NIRSYSTEM 5000 et 6500, 1100-2500nm) en 2002 puis à nouveau en 2017. Deux types de comparaisons ont été réalisées, l'étude de l'évolution du spectre et l'étude de l'évolution des prédictions de trois paramètres clé : protéines (MAT), fibres totales (NDF) et digestibilité in vitro (DMO). La distance entre les spectres initiaux et les spectres obtenus après 15 ans est supérieure à celle observée entre deux répétitions réalisées à la même date. Une partie des différences est logiquement située dans les bandes de l'eau mais certaines se situent dans d'autres régions spectrales. Les valeurs de prédictions montrent (i) que les résultats sont comparables pour les paramètres MAT et DMO, (ii) qu'il y a une diminution de la teneur en NDF pour toutes les catégories d'échantillons, (iii) que les écarts-types sont identiques pour un même paramètre. Les régressions linéaires entre les prédictions basées sur les anciens et les nouveaux spectres donnent des R² autour de 0,96. Malgré le biais qu'il peut y avoir, les valeurs restent fortement corrélées. Il est donc nécessaire de prendre des précautions dans l'interprétation des données de prédictions sur des é

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