DOSSIER agrophotonique
d’ œufs ont été analysés en spectroscopie NIR( PerkinElmer) en réflexion diffuse. Cinq spectres ont été acquis par œuf, soit 2958 spectres couvrant la gamme spectrale 1000 – 2500 nm, avec un pas spectral 0,5 nm. Les spectres ont été prétraités par normalisation SNV, puis dérivés selon l’ algorithme de Savitzky – Golay avec une fenêtre de lissage de 17 points. Les données spectrales ont été divisées en un ensemble de calibration( 2 / 3 soit 1970 spectres pour 394 œufs) et un ensemble de validation( 1 / 3 soit 988 spectres pour 198 œufs), en veillant à ce que les cinq spectres d’ un même œuf restent groupés. L’ estimation des taux résiduels de PUFA, MUFA et SFA, rapportés aux acides gras totaux, à partir des spectres a été réalisée par régression linéaire multiple après sélection de variables par algorithme génétique. Les profils spectraux obtenus correspondaient bien à la composition du jaune d’ œuf( 52 % eau, 27 % lipides, 17 % protéines). Les longueurs d’ onde retenues pour la prédiction se situaient dans les domaines d’ absorption caractéristiques des liaisons C – H, en accord avec les structures des chaînes carbonées saturées et insaturées des acides gras. Les meilleures performances ont été obtenues pour la prédiction des PUFA et des MUFA résiduels, avec des coefficients de corrélation de 0,88 et 0,76 en calibration, et de 0,86 et 0,77 en validation, respectivement. Pour les SFA, les coefficients étaient plus faibles de 0,66( calibration) et 0,58( validation). Les premières estimations d’ héritabilité issues des données lipidomiques étaient de h ² = 0,58 ± 0,17 pour les MUFA et 0,52 ± 0,19 pour les PUFA. Celles obtenues avec les données NIRS, légèrement inférieures restent néanmoins suffisamment élevées pour indiquer une
Figure 3. a) Spectre moyen( ligne foncée) et écart-type( bandes claires) de l’ ensemble des spectres acquis sur des œufs. b) Spectres prétraités par première dérivée et SNV, avec en pointillé les variables sélectionnées pour la prédiction des PUFA. c) Résultats de la prédiction par NIRS des PUFA résiduels rapportées au taux d’ acide gras totaux. Valeurs résiduelles prédites par NIRS en fonction des valeurs résiduelles de lipidomique.
forte contribution génétique à la variabilité observée. Ces résultats montrent que la spectroscopie NIR constitue une méthode fiable pour prédire les taux d’ acides gras dans des œufs en l’ absence d’ analyses lipidomique et représente un outil performant pour estimer les paramètres génétiques nécessaires aux programmes de sélection visant l’ allongement de la carrière des poules pondeuses.
CONCLUSION Ces études mettent en évidence le potentiel de l’ agrophotonique pour renouveler les approches analytiques en agriculture, aquaculture et aviculture. En combinant des techniques spectroscopiques avancées et des dispositifs miniaturisés ou adaptés au terrain, ce domaine permet d’ extraire rapidement des informations structurales et chimiques directement dans les matrices biologiques ou environnementales. Les capteurs MIR pour la détection in situ de polluants, la spectrométrie Raman pour le
RÉFÉRENCES
[ 1 ] S. Meziani, Adv. Sensor and Energy Materials, 4( 3), 100149( 2025) [ 2 ] M. Vrazel et al, Analyst 149( 18), 4723( 2024) [ 3 ] E. Prado et al, Analytica Chimica Acta. 1191, 229212( 2022) [ 4 ] C. Blay et al, BMC Genomics 22, 788( 2021) phénotypage non létal des poissons, ou la spectroscopie NIR pour le suivi des acides gras dans les œufs illustrent la capacité de ces technologies à fournir des mesures rapides, fiables et économiquement accessibles, même sur de grands volumes de données. En améliorant la surveillance environnementale, l’ efficacité des programmes de sélection génétique et la maîtrise de la qualité des productions, l’ agrophotonique devient un pilier essentiel pour des systèmes plus durables et précis, adaptés aux contraintes actuelles de performance et de préservation des ressources. À plus long terme, l’ imagerie hyperspectrale, notamment dans le SWIR, offre de nouvelles perspectives pour le contrôle qualité en temps réel. Le développement de sources SWIR incohérentes combinant puissance et luminance et accessibles économiquement constituera un levier clé pour industrialiser ces approches et renforcer l’ intégration de la photonique dans les procédés agroalimentaires.
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