Dernières avancées scientifiques pour prédire la qualité de la viande (Article de synthèse)

La revue Foods a publié en libre accès en mars 2020 un numéro spécial dédié aux dernières avancées en matière d’amélioration de la qualité de la viande. Parmi les thématiques abordées, les approches permettant de prédire la qualité de la viande bovine y sont particulièrement développées. Morceaux choisis.

Ces dernières années, la qualité de la viande est devenue un sujet majeur, non seulement pour les consommateurs, de plus en plus soucieux des aspects sanitaires, organoleptiques et nutritionnels, mais aussi pour les acteurs de la filière bovine puisque la qualité affecte la rentabilité de leur production. Par conséquent, le contrôle de la qualité de la viande tient désormais une place cruciale. Or, l’ensemble des étapes de production, de la fourche à la fourchette, influe sur la qualité du produit, depuis la carcasse jusqu’à la viande (Gagaoua et Picard, 2020).

Un numéro spécial de la revue Foods se concentre sur l’étude de ce continuum allant de l’exploitation agricole à l’assiette du consommateur, en développant d’une part l’influence des pratiques d’élevage et des systèmes de production sur la qualité de la viande (voir article « Influence des systèmes de production et des pratiques d’élevage sur la qualité de la viande« ) et d’autre part l’évaluation et la prédiction de cette dernière, que nous développons ici.

Prédire certains paramètres de qualité organoleptique et nutritionnelle de la viande : une réalité

Sous le titre « Prédire la qualité de la viande : mythe ou réalité ? », une revue de la littérature donne un premier aperçu des progrès récents réalisés dans le domaine (Berri et al., 2019). Les auteurs, des chercheurs français de l’Inra, y examinent les différentes méthodes utilisées pour le développement d’équations et d’outils basés sur différents types de marqueurs biologiques (génomiques ou phénotypiques) ou paramètres physiques (spectroscopie). Même si le développement de tests moléculaires reste difficile, les chercheurs rapportent que le développement d’outils prédictifs bénéficie d’une manière générale des avancées de la génomique, de la protéomique et de la métabolomique. Ils détaillent également le modèle phénotypique MSA (Meat Standards Australia), qui prédit la qualité gustative de la viande bovine en se basant sur une combinaison de données obtenues tout au long de la production et dont l’avantage pour la filière bovine a été largement démontré en Australie. Enfin, selon eux, la spectroscopie proche infrarouge est devenue une aide précieuse pour prédire la composition et la valeur nutritionnelle des viandes.

Des approches physiques et statistiques au service de la qualité

Cette méthode fait d’ailleurs l’objet d’une étude irlandaise (Sahar et al., 2019) démontrant son fort potentiel pour la prédiction de certains paramètres de qualité de la viande bovine, tels que le pH final et l’exsudation, sur différentes périodes de temps.

Dans un autre article (Gagaoua et al., 2019), des chercheurs ont combiné des méthodes statistiques afin de sélectionner les facteurs déterminants de la tendreté de la viande bovine et proposer des outils de décision prédictifs. Ils ont travaillé sur un échantillon de 110 vaches AOP Maine-Anjou à quatre niveaux du continuum ferme-abattoir-muscle-viande, identifié les variables les plus déterminantes de la tendreté de la viande (collagène total, µ-calpaïne, surface des fibres, âge du sevrage et pH final) et sélectionné un modèle donnant une précision prédictive de près de 70 %. Dans une autre étude (Ellies-Oury et al., 2019) qui s’est également intéressée aux variables de la tendreté, mais cette fois en comparant différents muscles de vaches Holstein, la µ-calpaïne est à nouveau ressortie parmi les biomarqueurs les plus prédictifs.

Autre résultat d’intérêt obtenu par des chercheurs français sur des génisses Blondes d’Aquitaine après traitement statistique de 62 variables (Conanec et al., 2019) : les carcasses les plus lourdes et les plus grasses sont celles donnant les viandes de moins bonnes qualités nutritionnelle et organoleptique.

Source : Current Advances in Meat Nutritional, Sensory and Physical Quality Improvement. Special Issue of Foods (ISSN 2304-8158).