Stage : « Prédire L’efficience Alimentaire

31326 - Castanet-Tolosan _

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**Présentation INRAE**:
L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

**Environnement de travail, missions et activités**:
**Lieu d’accueil**: Vous serez accueilli(e) au sein du laboratoire de recherche GenPhySE, à Castanet-Tolosan près de Toulouse. Vous serez suivi par des chercheurs appartenant à deux équipes différentes : une équipe de physiologie (PILOTE) et une équipe de génétique quantitative (MAGE).

**Contexte**: Les productions animales, dont ovine, doivent faire face à de nombreux défis environnementaux, économiques et sociétaux. Sélectionner les animaux selon leur efficience alimentaire permettrait de réduire les impacts environnementaux de l’élevage, d’assurer la rémunération de l’éleveur et de maitriser la compétition alimentaire entre humains et animaux.

Plusieurs critères existent pour évaluer l’efficience alimentaire. La consommation résiduelle est l’un des critères d’efficience les plus utilisés en sélection (Koch _et al._, 1963). Pour évaluer cette consommation résiduelle, il faut mesurer les quantités d’aliments ingérées par chaque animal. Les automates utilisés pour mesurer individuellement l’ingestion coûtent chers. Cela explique pourquoi la grande majorité des organismes de sélection ne sélectionne pas les ovins allaitants sur l’efficience alimentaire. Pour résoudre ce problème, nos équipes cherchent des prédicteurs de l’efficience.

Les progrès technologiques permettent aujourd’hui d’étudier plusieurs dizaines de milliers de variables chez un grand nombre d’animaux : en les génotypant (génomique), en séquençant leur microbiote (métabarcoding), ou en étudiant les métabolites par RMN ou chromatographie (métabolomique). Cela permet de collecter des données « omiques » dans différents tissus (contenu ruminal, sang et fèces ).

Ces données omiques ont été utilisées pour prédire l’efficience alimentaire d’agneaux en croissance nourris avec des concentrés riches en co-produits céréaliers. La précision de prédiction de l’efficience variait alors selon le type d’omique (Le Graverand _et al_., 2023). Il faut maintenant vérifier si l’on peut prédire l’efficience alimentaire lorsque les animaux sont plus âgés et en finition, et mangent davantage de fourrages, et comparer cela aux résultats antérieurs.

**Objectif**:Rechercher des prédicteurs de l’efficience alimentaire chez les ovins** **allaitants**. Les prédicteurs évalués seront les données collectées en ferme, le génome de l’animal (puce à ADN), le microbiote ruminal (séquençage du gène 16S), le métabolome plasmatique (RMN) et les composés chimiques des fèces (obtenu par spectrophotométrie en proche infra-rouge).

**Mission**: Le stage repose essentiellement sur de l’analyse de données. Tout d’abord, les analyses compareront les précisions de prédiction de l’efficience alimentaire à partir de chacune des matrices de données omiques. Puis l’étudiant-e utilisera des modèles d’intégration pour améliorer la précision de prédiction : ces modèles permettent de combiner les données omiques de natures et de dimensions différentes.

Vous pourrez participer à un chantier de prélèvements des échantillons (semblable à ceux ayant produit les données étudiées dans le stage) et visiter les installations expérimentales.

**Moyens**: Le stage repose sur des données déjà acquises sur 200 animaux et les outils utilisés à GenPhySE (R, package MixOmics, cluster de calcul,...).
- Le Graverand Q, Tortereau F, Marie-Etancelin C, Meynadier A and Lê Cao KA 2023. Blending multivariate models to predict feed efficiency and explore multiple omics in meat sheep. August 2023, Lyon, France. 74th EAAP congress._

**Formations et compétences recherchées**:
**Master/Ingénieur (Bac+5)**

Diplôme minimum requis : Master/Ingénieur (Bac+5)
Formation recommandée : bio-informatique, bio-statistique, agronomie ou vétérinaire.
Connaissances souhaitées : en machine learning et en sciences animales.

**Votre qualité de vie à INRAE**:
En rejoignant INRAE, vous bénéficiez (selon le type de contrat et sa durée):

- jusqu'à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les