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Analyse comparative de modèles de croissance et de composition corporelle F. Garcia-Launay et J Agabriel INRA, UR1213 Herbivores, Theix, 63122 Saint-Genès Champanelle avec la collaboration de R.D. Sainz, L.G. Barioni et J.W. Oltjen, UC Davis DNAcell Protein Lipids MEI EBW ME maintenance dDNA_dt dFat_dt ProtSyn ProtDeg ProtC ProtNC LipC LipNC MEI synthesis synthesis synthesis synthesis degradation degradation degradation degradation

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Analyse comparative de modèles de croissance et de composition corporelle

F. Garcia-Launay et J AgabrielINRA, UR1213 Herbivores, Theix, 63122 Saint-Genès Champanelle

avec la collaboration de R.D. Sainz, L.G. Barioni et J.W. Oltjen, UC Davis

DNAcell

Protein

Lipids

MEI

EBW

ME maintenance

dDNA_dt

dFat_dt

ProtSynProtDeg

ProtC

ProtNC

LipC

LipNC

MEI

synthesis

synthesis

synthesis

synthesis

degradation

degradation

degradation

degradation

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A estimer :

Composition corporelle?Composition de la carcasse?

Selon la nature et la quantité ingérée

Etat initialvariable ou induit

Contexte : des croissances observées parfois discontinues et des simulations qui portent sur des durées longues (2ans et +)

Modélisation de la croissance de bovins dans les systèmes herbagers

Poids

Temps9 mois 24 mois

été hiver été

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Objectifs du modèle « mecsic »(Hoch et Agabriel 2004)

(Minimum de compartiments mesurables)

• Intégrable dans un outil de recommandations

Modèle « principal » prédictif• Pour prédire dynamiquement l’évolution de la composition corporelle

Capable de se lier avec d’autres modèles : ingestion composition tissulaire de l’animal

Pour reconstituer in silico un animal très simplifié

�projet BeefBox soutenu par Casdar et labellisé RMT Modelia

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Deux modèles mécanistes de la croissance et de la composition corporelle chez les bovins

MECSIC (Hoch et Agabriel, 2004)Dynamic Growth Model (Oltjen et al 1986)

Energie Métabolisable Ingérée

Dépôt Protéines et Lipides

Croissance Composition Corporelle 40

60

80

100

120

140

160

0 100 200 300 400 500 600Time (days)

kgCroissance continue ok

0

50

100

150

200

250

0 200 400 600 800Time (days)

kgCroissance discontinue ?

1) Identifier les situations dans lesquelles les modèles ne fournissent pas des estimations fiables des quantités de protéines et de

lipides corporels

2) Donner des pistes pour l’amélioration des modèles

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Plutôt qu’une réelle validation, une évaluation comparée

Problématique méthodologique

Lourdeur des expérimentationsTrès peu de jeux de données avec

quantités ingérées individuelles

Calibration (2 paramètres) et « validation » avec les mêmes

jeux de données

Les résultats des simulations et des observations ne sont pas indépendants et les analyses de type

régression ne sont donc pas valides

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Modèle MECSIC (Hoch et Agabriel 2004)

( )EMIfmaximalesynthèsebasalemétabolismotéinesSynthèsePr ×+=

××=

i

iiii Prot

ProtmaxlnProtαxProtSynthèsema

degradation

degradation

ProcessusProcessus biologiquesbiologiques: : SynthSynthèèsese et et ddéégradationgradation

ProteinCarcass

ProteinNonCarcass

lipidsCarcass

lipidsNonCarcass

EnergieMétabolisable

ingérée

synthese

synthese

synthese

synthese

degradation

degradation

ProcessusProcessus biologiquesbiologiques: : HomeorrhHomeorrhèèsese et et homhomééostaseostase

EMIk

EMIf(EMI)

ME +=

Prise en compte du format de l’animal

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Davis Growth Model (Oltjen et al 1986)

DNABody

fatBody

ProteinBody

accretionDNA

accretionFat

SynthesisProtein nDegradatioProteinMetabolizable Energy Intake

Heat production

NUT1s_DNA)(DNAmaxk1dDNA_dt ×−×=

Prise en compte du format de l’animal

0.75EBW(a/km)EMMaint ×=

FatEMMaint)/EREProt(EMIdFat_dt −−=

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Jeux de données disponibles

tardivetardiveRace

IndividuellesIndividuellesDonnéesd’ingestion

Haut EM 9.4Haut EM 9.4Bas EM 7.7Bas EM 7.7

Énergiemétabolisable des régimes (MJ/kg)

Continue et DiscontinueContinue et Discontinue2 2 groupesgroupes

Trajectoires de croissance

34 34 moismoisAge à l’abattage

8 8 moismoisÂge initial

2323Nombre animaux

GGéénissesnisses SalersSalers

IndividuellesIndividuelles

Haut EM 12.8Haut EM 12.8Bas EM 7.8Bas EM 7.8

Continue et DiscontinueContinue et Discontinue5 5 groupesgroupes

1010--16 16 moismois

8 8 moismois

120120

prpréécocecoce

BoeufsBoeufs AngusAngus--HerefordHereford

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Paramétrisation et analyses

Biais moyen : Différence moyenne entre les valeurs observées etles valeurs prédites par le modèle

Déviations (valeurs prédites par le modèle – valeurs observées)sont examinées en fonction des valeurs prédites

MSEP: Mean Square Error of PredictionCarré Moyen de l’erreur de prédiction

n

XXfYMB

ip

n

ii )),....,(( 1

1

−=∑

=

n

XXfYMSEP

ip

n

ii

21

1

)),....,(( −=∑

=

Analyse comparative avec les jeux de données utilisés pour la paramétrisation

� Un manque d’ajustement indique des problèmes dans la structure du modèle

Tedeschi, 2006, assessment of the adequacy of Mathematical models, Agric. Syst. 89, 225-247

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40

50

60

70

80

90

100

110

120

0 100 200 300 400 500 600 700 800

Time (days)

kg of protein

Observations CC

Observations CD

DGM CC

DGM CD

MecSic CC

MecSic CD

Simulation des protéines corporelles chez les génisses Salers

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Simulations individuelles des lipides corporels chez les génisses Salers

Observations CC

Observations CD

MecSic CC

MecSic CD

MecSic CC - individus

MecSic CD - individus

0

50

100

150

200

250

0 100 200 300 400 500 600 700 800

Time (days)

kg of fat

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0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 50 100 150 200 250 300

Time (days)

kg of fat

CA-CAData CA-CACL-CAData CL-CACL-CLData CL-CLFA-CAData FA-CAFA-CLData FA-CL

Simulations des lipides corporels chez les bœufs Angus avec MecSic

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0

20

40

60

80

100

120

140

160

0 50 100 150 200 250

Time (days)

kg of fat

CA-CAData CA-CACL-CAData CL-CACL-CLData CL-CLFA-CAData FA-CAFA-CLData FA-CL

Simulations des lipides corporels chez les bœufs Angus avec DGM

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Biais moyen pour les estimations de lipides corporelsévaluation de la « justesse »

-100.00

-80.00

-60.00

-40.00

-20.00

0.00

20.00

40.00

60.00

80.00

100.00

SH Restr1

SH Refeed1

SH Restr2

SH Refeed2

A-H S Conc ad lib

A-H S Restr

A-H S Refeed

Lipides (kg)

MECSIC

DGM surestimation

sousestimation

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Carré moyen des erreurs de prédiction

évaluation de la « justesse » et de la précision

mais valeurs de « bornes »minimales puisque données non

indépendantes

MSEP Lipides - Boeufs (kg²)

0100200300400500600700800900

1000

croissancecontinue soutenue

restriction compensation

DGM

MECSIC

MSEP Lipides - génisses Salers (kg²)

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Restriction 1 Compensation 1 Restriction 2 Compensation 2

DGM

MECSIC

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Déviations pour les lipides chez les bœufs Angus avec DGM

A1) DGM

-50

-30

-10

10

30

50

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

Predicted fat (kg)

Dev

iati

ons

(kg)

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B1) IGM

-50

-30

-10

10

30

50

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180Predicted fat (kg)

Dev

iatio

ns (k

g)

Plus basse est la quantité de lipides, plus le modèle la surestime

Plus haute est la quantité de lipides, plus le modèle la sous estime

Déviations pour les lipides chez les bœufs Angus avec MecSic

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Avantages et limites de la méthodologie adoptée

La méthodologie a permis d’identifier et de caractériser les améliorations nécessaires des modèles

Les performances de prédiction ne peuvent pas être complètement étendues à d’autres jeux de données / on

peut s’attendre à une plus faible précision avec des données externes.

Dans ce type de situation on ne peut pas appliquer les méthodes relatives à la régression à cause de la non-

indépendance des observations et des simulations

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Bilan de l’analyse comparative

ProtéinesLes structures de modèles sont adéquates

MecSic plus simple, sans ADN

LipidesLa structure de DGM est adéquate

La production de chaleur doit être mieux préditepour les périodes de restriction

MecSic n’est pas suffisamment sensible à l’énergie métabolisable ingérée

Les deux approches ont appris l’une de l’autreet vont évoluer conjointement

Plus de détails dans : Garcia et al. 2008. Comparative analysis of two dynamic mechanistic models

of beef cattle growth, Anim. Feed Sci. Tech. 143, 220-241.