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Oct 04, 2023

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Rapports scientifiques volume 12,

Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 15873 (2022) Citer cet article

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Malgré la grande biodiversité des espèces aviaires d'intérêt zootechnique en Espagne, des projets visant à caractériser ces génotypes et leurs produits sont nécessaires. Les caractéristiques externes et internes de la qualité des œufs ont été mesurées sur 819 œufs pondus par des poules de 10 génotypes différents : variétés blanches, franciscaines, noires et perdrix d'Utrerana, andalouses bleues, espagnoles à face blanche, variétés andalouses blanches et noires, Araucana ; et les races de poules de la lignée Leghorn Lohmann LSL-Classic (lignée hybride commerciale). Après avoir effectué une analyse de multicolinéarité des traits liés à la qualité des œufs (VIF ≤ 4), le diamètre principal, le diamètre secondaire, le poids de l'œuf et la hauteur de l'albumen ont été considérés comme des variables explicatives redondantes et rejetés. Une analyse canonique discriminante par étapes a été développée pour regrouper les œufs à travers les génotypes de poule en tenant compte des attributs de qualité des œufs. Les variables Shell a* et b* ont rapporté le pouvoir discriminant le plus élevé (lambda de Wilks : 0,699 et 0,729, respectivement). Les deux premières fonctions discriminantes ont capturé 60,48 % de la variance entre les groupes (F1 : 39,36 % ; F2 : 21,12 %). Des signes clairs de différenciation de qualité sont mis en évidence pour les œufs de races indigènes méditerranéennes par rapport aux œufs de Livourne. Par conséquent, cette preuve de différenciation de la qualité des œufs peut favoriser la standardisation des produits distinctifs liés à la race et à la variété, ce qui peut ouvrir de nouvelles opportunités de marché basées sur l'existence d'un large éventail d'applications diététiques ou culinaires.

Ces dernières années, les consommateurs ont manifesté un intérêt croissant pour les produits d'origine animale issus de systèmes de production durables. L'objectif des systèmes durables est d'obtenir une alimentation différenciée à faible impact sur l'environnement et la santé humaine et de prendre en compte le bien-être animal1. La plupart des œufs consommés dans le monde sont pondus par des poules issues de lignées hybrides commerciales2. Cependant, une nouvelle niche de marché est en train d'émerger pour les produits aux caractéristiques particulières étroitement liées aux races indigènes et aux systèmes d'élevage traditionnels3. Par conséquent, l'existence de races locales peut éventuellement conduire au développement parallèle de systèmes de production alternatifs et à la fixation des populations dans les zones rurales, ce qui peut contribuer à la prévention de la perte de biodiversité et de la disparition des ressources génétiques animales4.

Il a été rapporté que l'acceptabilité de produits spécifiques par les consommateurs dépendait de caractéristiques de qualité liées à la coquille d'œuf, à l'albumen et au jaune5. Selon la nécessité de casser l'œuf pour mesurer les caractéristiques de qualité, celles-ci peuvent être classées en caractéristiques de qualité externes ou internes6. Des recherches antérieures ont indiqué que la qualité des œufs de poule peut être influencée par des composants génétiques et non génétiques, tels que l'âge de la poule, la consommation d'aliments et des facteurs environnementaux et météorologiques7,8,9. Il a été rapporté que les paramètres des œufs influencent la fertilité, le développement de l'embryon, l'éclosion et la viabilité des poulets10.

Les troncs espagnols atlantiques et méditerranéens regroupent toutes les races de poules qui se sont répandues sur le territoire. Les poules du tronc atlantique sont généralement des oiseaux semi-lourds, avec des lobes d'oreilles rouges et des œufs à coquille brune. En revanche, la population méditerranéenne comprend des individus légers, avec des lobes d'oreille blancs et des œufs à coquille blanche11. La production d'œufs dans le cadre de systèmes avicoles alternatifs promeut et fonde l'utilisation de races de poules locales, capables de produire efficacement des produits différenciés dans des conditions météorologiques défavorables12. Contextuellement, l'Andalousie (sud de l'Espagne) est influencée par le climat méditerranéen, avec des températures très élevées de mai à octobre ; par conséquent, seuls certains génotypes de poules pondeuses autochtones (Utrerana, Andalouse bleue, Espagnole à face blanche et Andalouse en touffe) sont suffisamment adaptés pour prospérer lorsqu'ils sont gardés dans l'arrière-cour traditionnelle et dans les conditions extensives de la région6.

Plusieurs études se sont concentrées sur le démêlage des différences génétiques, productives et reproductives existantes au sein des variétés de races aviaires Utrerana et entre les races autochtones andalouses5,6,7,13,14. À cet égard, des approches d'analyse canonique discriminante ont été suggérées comme outil de validation pour la classification de la qualité commerciale des œufs d'Utrerana en fonction des traits internes et externes liés à la qualité15.

Contextuellement, González Ariza et al.15 ont conçu un outil comprenant six fonctions discriminantes qui ont pu déterminer de manière significative si des œufs spécifiques peuvent correspondre correctement aux caractéristiques des différentes catégories de taille commerciale (S, M, L et XL), à travers la poule Utrerana variétés de race. De cette manière, l'outil a mis en évidence que les œufs de différentes variétés peuvent correspondre à différentes opportunités de niche, car ils peuvent couvrir des segments particuliers du marché de la consommation d'œufs.

Dans ce but, la présente étude vise à déterminer les modèles de regroupement différentiel des traits liés à la qualité des œufs à partir des œufs pondus par quatre races indigènes espagnoles (pondeuses à coquille blanche) et leurs variétés : Utrerana (franciscain, blanc, noir et perdrix) , Andalouse bleue, Espagnole à face blanche et Andalouse à touffes (Blanche et Noire) par rapport à la race Araucana en tant que groupe externe de race indigène étrangère (continent américain) et un troupeau témoin d'une lignée de ponte commerciale. Les résultats de la présente étude peuvent soutenir la caractérisation et la typification de l'entité des produits dérivés des races pondeuses espagnoles en tant que stratégie pour planifier des alternatives potentielles de marketing et de commercialisation pour soutenir la durabilité du programme de sélection de ces génotypes en voie de disparition.

La moyenne, l'écart type, le maximum, le minimum et les centiles pour chaque trait lié à la qualité des œufs de l'étude sont indiqués dans le tableau supplémentaire S1.

Le diamètre majeur, le diamètre mineur, le poids des œufs et la hauteur de l'albumen ont été écartés des analyses car ils présentaient des valeurs VIF supérieures à 4 (tableau 1). Le critère de trace significative de Pillai (valeur : 1,8923 ; df1 : 180 ; df2 : 7173 ; P < 0,0001) a déterminé que l'analyse canonique discriminante était réalisable. Comme indiqué dans le tableau 2, sur les neuf fonctions discriminantes conçues après les analyses, sept présentaient une capacité discriminante significative. Le pouvoir discriminant de la fonction F1 était élevé (valeur propre de 1,23 ; Fig. 1), 60,48 % de la variance étant expliquée par F1 et F2.

Fonctions variables canoniques et pourcentages de variance auto-expliquée et cumulative.

Les variables ont été classées en fonction de leurs propriétés discriminantes. Pour cela, un test d'égalité des moyennes de groupe à travers la classification de la qualité des œufs a été utilisé (tableau 3). Des valeurs plus faibles du lambda de Wilks et des valeurs plus élevées de F indiquent un meilleur pouvoir discriminant, ce qui se traduit par une meilleure position dans le rang. Les analyses ont révélé que le pH du jaune et du blanc ne contribuait pas de manière significative (P < 0,05) à la capacité discriminante des fonctions discriminantes significatives.

Les coefficients discriminants standardisés mesurent le poids relatif de chaque trait de qualité des œufs dans les fonctions discriminantes (Figs. 2 et 3). Sur les sept fonctions discriminantes significatives (tableau 2), seules les deux fonctions les plus pertinentes ont été utilisées pour construire un biplot de coefficients discriminants standardisé, capturant la fraction de variance la plus élevée (Fig. 3). À cet égard, les variables dont le vecteur s'étend le plus loin de l'origine ont le plus contribué de manière pertinente aux première (F1) et deuxième (F2) fonctions discriminantes. La figure 4 suggère une différenciation claire entre les œufs pondus par les poules appartenant aux différents génotypes considérés dans les analyses. La position relative des centroïdes a été déterminée par la substitution de la valeur moyenne des observations dans chaque terme des deux premières fonctions discriminantes (F1 et F2). Plus la distance entre les centroïdes est grande, meilleur est le pouvoir prédictif de la fonction discriminante canonique dans la classification des observations.

Charges discriminantes pour les traits externes et internes liés à la qualité déterminant le poids relatif de chaque trait sur chaque fonction discriminante canonique.

Diagramme vectoriel des charges discriminantes pour les caractères liés à la qualité des œufs.

Carte territoriale représentant les œufs considérés dans l'analyse discriminante canonique triés par génotypes de poules pondeuses.

De plus, pour évaluer la proximité entre les grappes de génotypes de poules, les distances de Mahalanobis ont été représentées (Fig. 5). Les poules Araucana étaient les plus éloignées par rapport au reste des génotypes de poules, les œufs des variétés andalouses touffues noires et blanches se regroupant et plus éloignés d'eux que le reste des œufs. Une certaine connexion est mise en évidence entre les œufs touffus noirs, andalous bleus et Utrerana noirs. Néanmoins, une grappe centrale d'œufs d'Utrerana a révélé une relation relative plus étroite entre l'Utrerana noir et les œufs des variétés franciscaine et perdrix. Les œufs blancs d'Utrerana étaient étroitement liés aux œufs pondus par le reste des variétés d'Utrerana, mais un certain lien étroit a également été signalé avec les œufs à face blanche et de Leghorn.

Cladogramme construit à partir des distances de Mahalanobis entre génotypes de poules pondeuses.

La base sous-jacente de ces modèles de classification a été trouvée après l'évaluation de l'arbre de décision CHAID d'exploration de données obtenu à partir de la matrice de dissemblance du chi carré. À cet égard, la distribution des branches et des nœuds des bases du chi carré suggère que les œufs diffèrent significativement (P < 0,05). Ils ont donc été classés en cinq sous-groupes en fonction de leurs valeurs de coquille b * (≤ 1,49 ; 1,49-2,09 ; 2,09-2,91 ; 2,91- 7,51 ; ≥ 7,51). Les œufs Leghorn prédominent lorsque les valeurs b* de la coquille sont inférieures à 2,09. Les œufs avec des valeurs ≤ 1,49 et 2,91–7,51 pour la coquille b* ont été classés selon les valeurs de l'indice de forme ; les œufs avec des valeurs de 2,09 à 2,91 pour la coquille b* ont été classés en fonction du poids du jaune ; et les œufs avec des valeurs ≥ 7,51 pour la coquille b* ont été classés selon le poids de l'œuf. Dans le même temps, les œufs avec des valeurs de 2,09 à 2,91 pour la coquille b* et un jaune pesant plus de 19,03 g ont été classés par zone. Cette dernière distinction a permis de distinguer majoritairement les œufs des génotypes Bleu andalou, Blanc Andalou touffu et Franciscain Utrerana de ceux produits par Partridge Utrerana. Un autre sous-groupe a été défini par les œufs avec des valeurs ≥ 7,51 pour la coquille b* et un poids total d'œuf > 60,04 g. Dans ce cas, l'indice de forme était assez important et séparait les œufs touffus andalous noirs (44,40 % des œufs qui présentaient des valeurs > 7,51 pour la coquille b*, > 60,40 g de poids total d'œuf et ≤ 73,06 pour l'indice de forme provenaient d'œufs touffus andalous noirs ).

Les tableaux supplémentaires S2 et S3 rapportent les résultats obtenus lors de la classification et de la validation croisée sans un. Une valeur Q de Press de 1939,49 (N = 819 ; n = 460 ; K = 10) a été obtenue. On peut donc considérer que les prédictions étaient significativement meilleures que le hasard à 95%16. Par la suite, une validation croisée décuplée a rapporté des estimations similaires du taux d'erreur de resubstitution et de validation croisée de 0,623 et 0,665, pour lesquelles l'erreur type était de 0,17 et 0,16, respectivement, ce qui a déterminé que l'arbre CHAID construit après que les données de l'étude avaient atteint le profondeur optimale. Pour ces raisons, la robustesse des résultats obtenus et la validité des conclusions qui en sont tirées peuvent être soutenues.

La diversité génétique des animaux d'élevage et domestiques et le statut des différents génotypes peuvent être compris en suivant l'objectif de développement durable 2.5.2. (Proportion de races locales, classées comme étant à risque d'extinction) et la classification du statut de risque des populations animales fournie par les directives de la FAO17,18. Compte tenu de cette classification, le statut de risque des différents génotypes locaux utilisés dans cette recherche peut être compris. Bien que le statut de la race Utrerana soit maintenu en danger et que le statut de la race andalouse bleue soit maintenu de manière critique, le statut de risque des races à face blanche espagnole et à touffe andalouse est inconnu car il n'y a pas d'associations d'éleveurs responsables de la gestion et du contrôle des quelques races existantes. populations19. En plus de cela, un échantillon significatif des individus de tous les éleveurs localisés et enregistrés de chaque race est conservé dans le centre de conservation des races locales situé dans le centre provincial Agropecuary de la Diputación de Córdoba (Espagne) où l'expérience a eu lieu. Ainsi, l'échantillon d'animaux utilisé dans la présente recherche et la variabilité des caractéristiques de qualité des œufs indiquées dans le tableau supplémentaire S1 sont au niveau approprié pour utiliser les analyses statistiques et les conclusions proposées dans cette étude sont statistiquement significatives.

Les fortes corrélations entre grand diamètre et petit diamètre avec l'indice de forme s'expliquent par le fait que l'expression mathématique pour le calcul de l'indice de forme (retenue dans les analyses) comprend les paramètres précités. D'autre part, le poids des œufs, qui a également été jugé redondant et donc rejeté, peut être calculé à partir de la somme des poids du jaune, de l'albumen et de la coquille. Ces résultats sont étayés par des recherches antérieures15, dans lesquelles les mêmes redondances ont été détectées. De plus, il a été rapporté qu'il est nécessaire de vérifier les différentes relations entre les variables explicatives. De cette façon, la sélection de variables indépendantes, au lieu d'équations, produit que les variables ne se chevauchent pas lors de la décision des facteurs qui déterminent l'efficacité des modèles prédictifs, et par conséquent, optimise les résultats obtenus20.

Les traits liés au pH ont montré le plus faible pouvoir discriminant non significatif entre les différents groupes d'œufs (tableau 3). La faible contribution des traits liés au pH à la fonction discriminante peut être dérivée de la faible variabilité du pH des œufs constatée. Le pH peut être considéré comme une mesure de la fraîcheur de l'œuf : avec le temps, il y a une perte de CO2 et de H2O à l'intérieur de l'œuf, accompagnée d'effets néfastes sur la qualité de l'œuf, comme une diminution de la saveur et de la viscosité de l'albumen21,22,23. Bien qu'il ait été rapporté que le pH des œufs était conditionné par la souche de poule24, dans la présente recherche, les mesures de pH ont été prises dans les 24 h suivant la ponte. Par conséquent, ces résultats peuvent suggérer que la vie de la coquille des œufs peut être affectée par les souches de poule, mais à des stades ultérieurs ; par conséquent, les œufs de la présente étude pourraient être considérés comme suffisamment frais pour éviter de grandes variations des valeurs de pH entre les différentes races et variétés de poules. Ceci explique la faible variabilité des valeurs de pH entre les groupes. De plus, considérant que les valeurs de pH de l'albumine et du jaune d'œuf sont corrélées avec le développement de l'embryon25, et à la lumière de l'existence potentielle de différences à des stades ultérieurs, des études supplémentaires considérant l'évolution du pH au cours de la durée de stockage des œufs doivent être développées pour déterminer les races avec des la vie de la coquille des œufs et de renforcer les stratégies d'élevage par le biais de programmes de conservation des races menacées pour lesquelles la vie de la coquille des œufs pourrait être plus facilement compromise6,26.

Les valeurs élevées du lambda de Wilks et les faibles valeurs de la couleur du jaune F, mesurées par l'espace colorimétrique L*a*b* et les systèmes d'éventail de la couleur du jaune, suggèrent également le potentiel discriminant limité de ces traits. A cet égard, alors que L* mesure le degré de luminosité, les paramètres a* et b* mesurent la chromaticité : rouge-vert et jaune-bleu, respectivement. La détermination photométrique par spectrophotomètre a été rapportée comme étant plus précise que l'éventail de couleur jaune27, avec un pouvoir discriminant similaire rapporté pour les deux paramètres dans l'étude actuelle. Les valeurs du jaune b* étaient le paramètre lié à la couleur du jaune le plus déterminant dans la classification des œufs de différents génotypes. Ces résultats sont soutenus par Dvořák et al.27, qui ont non seulement signalé une corrélation négative significative avec d'autres caractères liés à la qualité, tels que le poids total des œufs (r = − 0,919) et le poids blanc (r = − 0,918), mais ont également signalé une distribution plus large pour les valeurs de fréquence absolue du paramètre du jaune b* (de 22,00 à 47,99) par rapport au jaune L* et au jaune a*. De plus, il y avait une forte relation mutuelle entre les paramètres de coloration du jaune L* et b* (r = 0,927) ; par conséquent, le dépôt de pigment jaune dans le jaune d'œuf pourrait être présumé être affecté par la capacité métabolique actuelle de la poule, qui a été signalée comme étant une source de variabilité entre les races sur laquelle repose souvent l'adaptabilité à l'environnement28. Parallèlement, la pertinence discriminante la plus faible d'un paramètre * peut être prise en charge par Dvořák et al. par les consommateurs mais qui, cependant, a été signalée comme étant indépendante de la concentration en cholestérol, donc de la qualité interne des œufs29.

Les variables surface, résistance de la coquille et épaisseur de la coquille ont été classées respectivement 11e, 13e et 15e. Cependant, le poids de la coquille était le trait lié à la qualité de la coquille le mieux placé dans la première moitié du classement. Des études antérieures ont indiqué que les valeurs de poids des œufs ne sont pas directement proportionnellement liées à la résistance de la coquille30. Les concentrations de Mg, Na et K dans la coquille d'œuf peuvent être responsables de la résistance de la coquille d'œuf. Des concentrations élevées de ces micronutriments dans la coquille d'œuf se traduisent par une fragilité et une douceur accrues des œufs31.

Il a été rapporté que les coquilles d'œufs Leghorn contiennent de plus grandes concentrations de ces micronutriments que les races locales7. Par exemple, Iqbal et al.32 ont observé que le poids et l'épaisseur de la coquille des œufs étaient positivement corrélés et significativement conditionnés par la taille des œufs. Par conséquent, des problèmes de multicolinéarité peuvent provenir de la forte relation entre l'épaisseur de la coquille et le poids, raison pour laquelle l'épaisseur de la coquille peut avoir été pénalisée (valeurs de 0,964 pour le Lambda de Wilks et de 3,381 pour F).

Les paramètres des défauts visuels se sont avérés avoir un faible pouvoir discriminant. Les taches de sang et de viande produisent des défauts dans le jaune et l'albumen des œufs, qui provoquent le rejet par les consommateurs d'œufs9,33. La rupture d'un follicule ovarien à une position différente de la stigmatisation pendant l'ovulation et la synthèse de différents composants de l'ovule pourraient produire ces défauts visuels34. La chromaticité du jaune peut être altérée par la présence de ces taches, ce qui pourrait conduire à des corrélations élevées entre les défauts visuels, le jaune a* et le jaune b*15.

Les paramètres liés à la taille du jaune ont montré un pouvoir discriminant élevé (6e et 8e positions pour le poids et le diamètre du jaune dans le rang). Ces résultats confirment le fait que le génotype de la poule entraîne des différences significatives dans le pourcentage de jaune. Plusieurs auteurs ont conclu que les races indigènes pondent des œufs plus petits avec un pourcentage de jaune plus élevé que les souches hybrides commerciales6,35,36. La plus grande contribution des lignées commerciales de poules pondeuses au nombre annuel d'œufs et au poids des œufs est produite à un coût énergétiquement plus efficace, en pondant des œufs avec une plus grande quantité d'albumen et donc d'eau37.

L'albumen représente environ 57 à 71 % du poids de l'œuf38,39,40. Pour cela, le poids de l'albumen s'est classé premier entre les traits liés au poids dans le test d'égalité des moyennes de groupe. Il a été démontré que les œufs de Livourne ont la coquille d'œuf la plus lourde (tableau supplémentaire S1). Les souches hybrides ont été soumises à de fortes pressions sélectives en termes de qualité de la coquille des œufs en raison de leurs objectifs commerciaux et de transport30. Cependant, dans des recherches antérieures, il a été démontré que les génotypes locaux avaient des coquilles d'œufs plus solides et plus rigides que les génotypes de Leghorn, bien que ces génotypes puissent présenter un poids de coquille d'œuf inférieur à celui des génotypes de Leghorn7.

Unités Haugh classées à la cinquième position dans les tests d'égalité des moyennes de groupe. Il est utilisé comme indicateur de la qualité de l'albumen. Les valeurs unitaires Haugh sont conditionnées par les conditions de stockage et le temps de stockage41, mais il a également été rapporté qu'elles dépendent remarquablement du génotype de la poule. Lorsque les unités Haugh sont comparées aux valeurs de pH du jaune et du blanc, les différences peuvent suggérer que même s'il a été signalé que la durée de vie de la coquille des œufs varie fortement d'une souche de poule à l'autre, la variabilité se produit à des stades ultérieurs (certaines races présentant des périodes de durée de vie plus longues que d'autres), avec une variabilité réduite trouvée immédiatement après la ponte.

Les résultats obtenus dans la présente étude sont conformes aux recherches antérieures24,42, car ils ont rapporté des valeurs élevées pour les unités Haugh dans des lignées sélectionnées de poules pondeuses par rapport aux races indigènes. Cependant, le pourcentage d'albumen est directement corrélé à la hauteur d'albumen43. Par conséquent, le fait que les souches hybrides commerciales aient un pourcentage élevé d'albumen pourrait conférer un certain avantage à ces génotypes en termes de valeurs unitaires Haugh plus souhaitables.

L'indice de forme nous permet de classer les œufs en œufs ronds (indice de forme > 76), œufs standard (indice de forme = 72–76) et œufs pointus (indice de forme < 72)44. Le pouvoir discriminant élevé rapporté par le trait montre une grande variabilité entre les œufs de différents génotypes utilisés dans la présente étude. Alors qu'Araucana aurait des œufs ronds (indice de forme = 76,84), les œufs blancs d'Utrerana présentaient des formes pointues (indice de forme = 71,32).

Les paramètres de chromaticité de la coquille d'œuf ont rapporté le pouvoir discriminant le plus élevé. Bien que la plupart des génotypes utilisés dans la présente étude pondent des œufs à coquille blanche, la race Araucana se distingue par la ponte d'œufs vert-bleu45. Ainsi, la coquille a* et la coquille b* occupaient les premières positions du rang dans le test d'égalité des moyennes de groupe. Les paramètres de chromaticité étaient responsables du regroupement de la race Araucana dans un groupe différent (Fig. 5). Néanmoins, même si le reste des génotypes utilisés dans l'étude ont pondu des œufs à coquille blanche, la coquille b* a permis la classification des différentes races et variétés (Fig. S1 supplémentaire). Par exemple, la race Leghorn a montré des valeurs pour la coquille b* proches de 0. Il a été suggéré que des valeurs élevées pour la coquille L* entraînent une diminution des valeurs pour la coquille b*46. Dans ce contexte, selon Aygun47, si la valeur L* de la coquille d'œuf diminue (l'obscurité de la coquille augmente), la valeur unitaire Haugh diminue également, mais la résistance de la coquille augmente. Par conséquent, la mention de la valeur L* sur les cartons d'œufs pourrait servir de trace des marques de qualité différentielles des races.

La figure 5 rend compte de la nette diversification des races en fonction des caractères internes et externes de qualité des œufs. À cet égard, le groupe d'œufs d'Araucana différait du reste des lignées méditerranéennes et hybrides. L'isolement géographique de l'Araucana peut non seulement avoir favorisé l'éloignement génétique et phénotypique de cette race du reste, mais également provoqué une différenciation claire de son produit48,49.

La séparation des œufs espagnols à face blanche et blancs d'Utrerana en différents groupes du reste des génotypes autochtones et leur approche, en termes de qualité des œufs, de la lignée hybride commerciale, suggèrent que les éleveurs auraient pu croiser des individus avec la poule Livourne, dans le but de diminuer la consanguinité chez les Espagnols à face blanche et les Utrerana blancs, qui représentent le plus petit nombre d'animaux et font face à un risque de mise en danger élevé. Néanmoins, la diversification des œufs de Livourne diffère du reste des œufs de races indigènes espagnoles, suggérant que les races indigènes susmentionnées pourraient constituer une alternative aux œufs d'autres races traditionnellement vendues sur le marché50.

Des similitudes entre les traits liés à la qualité des œufs de Partridge et Franciscan Utrerana étaient attendues, puisque les deux variétés présentaient une proportion de jaune plus élevée que le reste des génotypes. D'autre part, la Fig. S1 supplémentaire suggère que les œufs bleus andalous ont, en même temps, des caractéristiques similaires à celles de l'Utrerana noir et des deux variétés de race andalouse touffue. Quatre-vingt-un pour cent des œufs avec des valeurs > 7,51 pour la coquille b*, > 60,04 g pour le poids de l'œuf et > 73,06 pour l'indice de forme ont été pondus par les génotypes Blue Andalous, Black Utrerana ou Andalous Tufted. Parmi les variétés de poules Utrerana, la variété noire partage une grande ressemblance morphologique avec les individus au plumage noir de la race andalouse bleue51. Par conséquent, des similitudes phénotypiques entre ces deux génotypes, à la fois morphologiques et productifs, peuvent indiquer des réminiscences d'hybridation.

La proximité de la carte territoriale entre les œufs des deux variétés de race andalouse à touffes suggère un manque de gestion de la reproduction et de croisement entre les deux variétés en raison de la faible disponibilité d'animaux appartenant à la race et de la situation de danger à laquelle la race est confrontée. De plus, l'absence de reconnaissance officielle et de programme d'élevage de certaines races locales peut entraîner une détérioration de l'identité phénotypique et génotypique de leurs individus52.

La présente étude développe un outil qui permet une classification efficace des œufs de 10 génotypes différents sur la base de traits liés à la qualité, comme le suggère la valeur Q de Press supérieure à 6,63, ce qui indique que le taux de classification est d'au moins 25 % supérieur à celui obtenu par hasard. Cela prouve que certaines variables, telles que la coquille a*, la coquille b*, le poids de l'albumen, l'indice de forme et les unités Haugh, jouent un rôle important dans la détermination de la qualité externe et interne des œufs. En effet, un total de 91,18 et 61,90% d'œufs de Livourne et d'Araucana, respectivement, ont été correctement classés. Cependant, 15,58% des œufs de perdrix Utrerana ont été classés comme œufs franciscains d'Utrerana et 20,48% des œufs touffus andalous noirs ont été classés comme œufs touffus andalous blancs. De plus, le taux d'erreur de resubstitution et le quotient du taux d'erreur de validation croisée étaient proches de 1, car le risque de validation croisée ne dépassait pas de manière significative le risque de l'arbre de risque de validation croisée minimum plus une erreur standard, ainsi la profondeur optimale de l'arbre a été atteinte avec succès.

En conclusion, la combinaison de l'analyse canonique discriminante et des méthodes d'arbres de décision CHAID d'exploration de données est validée comme un outil efficace pour trier les œufs de différents génotypes en tenant compte des caractéristiques de qualité des œufs. Cet outil permet de détecter les échanges d'hybridation ou la survenue de croisements entre races tout au long de leur histoire. Certaines caractéristiques externes, telles que la chromaticité de la coquille et l'indice de forme de l'œuf, sont facilement mesurables sans qu'il soit nécessaire de casser la coquille et nous fournissent une grande quantité d'informations qui nous permettent de classer correctement les œufs de différents génotypes. Parmi les différents traits internes liés à la qualité, les caractéristiques de l'albumen, telles que les unités Haugh et le poids de l'albumen, jouent un rôle central dans la détermination des différences entre les génotypes. De grandes caractéristiques différentielles de qualité des œufs sont signalées lorsque des races indigènes en Espagne sont comparées à des lignées hybrides commerciales ou à d'autres races indigènes étrangères, telles que la poule Araucana. Ces résultats complètent ceux des analyses génomiques puisque ces dernières ont conclu que certaines variétés indigènes (variétés blanches et noires) peuvent encore présenter des preuves d'un certain degré d'hybridation avec à la fois des souches commerciales mais aussi avec d'autres races indigènes partageant la même zone (Leghorn et Spanish Withe - Poules Utrerana Face ou Blanc et Utrerana Noir et Bleu Andalou). À cet égard, les proportions similaires des différentes parties de l'œuf (albumen, jaune et coquille) trouvées dans les variétés Franciscan et Partridge de la race Utrerana peuvent être une source de confusion pour la classification des œufs, alors que l'œuf d'autres génotypes, tels que ceux de la race andalouse touffue ont montré une faible différenciation des produits.

L'étude a été menée conformément à la Déclaration d'Helsinki, au décret royal-loi nationale 113/2013 du 1er février et à la directive 2010/63/UE du Parlement européen et du Conseil du 22 septembre. Cette étude est sortie de la portée de l'évaluation du Conseil d'éthique de l'Université de Córdoba puisqu'il ne relève pas de la législation sur la protection des animaux utilisés à des fins scientifiques. Toutes les méthodes sont rapportées conformément aux directives ARRIVE et l'autorisation a été accordée par l'autorité du Centre provincial Agropecuary de la Diputación de Córdoba (Espagne) où l'expérience a eu lieu.

L'expérience s'est déroulée au centre provincial Agropecuary de Diputación de Córdoba dans le sud de l'Espagne (37°54′50.9″N–4°42′40.4″W) pendant 1 an (de février 2019 à février 2020). Les œufs utilisés dans la présente étude ont été obtenus à partir d'un troupeau de pondeuses comprenant des animaux appartenant à différentes races réparties comme décrit dans le tableau 4. La moitié des individus de chaque race locale étaient des poulettes (âgées de 24 semaines) et la moitié des poules (âgées de 70 semaines) . Cependant, dans le troupeau de la lignée Leghorn Lohmann LSL-Classic, tous les animaux utilisés pour l'étude étaient des poulettes (âgées de 24 semaines). La sélection des individus échantillonnés a été effectuée en considérant l'âge auquel les différents génotypes utilisés atteignent 50% de ponte (production d'œufs au cours d'un cycle de ponte). Contextuellement, le cycle de production typique chez les pondeuses commerciales (poules Leghorn entre autres) dure environ 72 semaines53. Cependant, ce cycle peut s'étendre jusqu'à 156 semaines chez environ un tiers de la population d'Utrerana54.

Les poules elles-mêmes n'ont participé à aucune expérience décrite dans la présente étude mais étaient la source des œufs à partir desquels les œufs ont été collectés. Les oiseaux dont les œufs ont été collectés ont été placés dans des enclos, avec une densité de peuplement de 1 animal par m2, et ont été nourris avec le même aliment commercial (composition chimique : 15,20 % de protéines brutes, 4,60 % de graisses et huiles brutes, 3,20 % de fibres brutes , 14,00 % cendres brutes, 4,10 % calcium, 0,66 % phosphore, 0,19 % sodium, 0,31 % méthionine, 0,72 % lysine). L'eau et la nourriture étaient fournies à volonté.

Au total, 819 œufs ont été échantillonnés pour mesurer la qualité des œufs. Les œufs ont été pondus au cours d'un cycle de ponte complet. Le tableau 5 montre la classification des œufs en fonction du génotype de la poule pondeuse. Le même protocole d'enregistrement des informations a été réalisé individuellement pour tous les œufs de l'échantillon.

Les caractères externes liés à la qualité ont été mesurés selon des méthodes non invasives, c'est-à-dire sans casser la coquille de l'œuf. Les mesures suivantes des caractéristiques externes de la qualité des œufs ont été évaluées : diamètres majeur et mineur des œufs ; poids des œufs ; la luminosité de la couleur de la coquille, les coordonnées rouge-vert et jaune-bleu (coquille L*, coquille a* et coquille b*) et indice de forme.

En revanche, lorsque l'œuf devait être cassé pour être évalué, les caractères notés liés à la qualité interne de l'œuf étaient les suivants : poids de la coquille de l'œuf ; épaisseur de coquille d'oeuf; résistance de la coquille d'œuf, composée de la résistance de la coquille d'œuf et de l'aire sous la courbe force-déplacement (aire); hauteur d'albumine ; Haugh unités ; poids d'albumine; pH de l'albumine ; pH du jaune; fan de couleur jaune; variables de luminosité, de rougeur et de jaunissement du jaune (jaune L*, jaune a* et jaune b*) ; diamètre du jaune ; poids du jaune; et la présence ou l'absence de défauts visuels dans le jaune et/ou l'albumen. Les unités de Haugh et l'indice de forme (tableau 6) ont été calculés selon les prémisses établies par Eisen et al.55 et Anderson et al.56. La couleur de la coque a été déterminée à l'aide d'un spectrophotomètre portable (CM 700d, Konica Minolta Holdings Inc., Tokyo, Japon), et les résultats ont été exprimés à l'aide du profil de couleur du système L*a*b* de la Commission internationale de l'éclairage (CIE) comme décrit dans González Ariza et al.6.

La figure 6 décrit la procédure détaillée pour la collecte de mesures des variables suivantes : diamètres majeurs et mineurs, épaisseur de la coquille d'œuf et diamètre du jaune. Pour cela, une échelle Vernier (Electro DH M 60.205, Barcelone, Espagne) a été utilisée. L'épaisseur de la coquille d'œuf a été calculée comme la moyenne de trois mesures prises à la partie centrale de la coquille d'œuf. L'évaluation de la qualité des œufs a été mesurée dans les 24 h suivant la ponte tous les 15 jours pendant un an. La température ambiante était de 22 ± 1 °C au moment de l'évaluation de la qualité des œufs. De plus amples informations concernant le protocole de collecte de données utilisé peuvent être trouvées dans González Ariza et al.15.

Schéma de la procédure de collecte des données externes et internes sur la qualité des œufs. (A) diamètre principal ; (B) Petit diamètre ; (C) Épaisseur de coquille d'œuf ; (D) Diamètre du jaune.

Des analyses discriminantes canoniques (CDA) ont été effectuées pour concevoir un outil qui permet la classification des œufs tout en déterminant si des combinaisons linéaires de mesures de traits internes et externes liés à la qualité des œufs décrivent des modèles de regroupement au sein et entre les groupes de population. Les variables explicatives utilisées pour les présentes analyses étaient le grand diamètre, le petit diamètre, le poids de l'œuf, la coquille L*, la coquille a*, la coquille b*, l'indice de forme, le poids de la coquille, l'épaisseur de la coquille, la résistance de la coquille, la surface, la hauteur de l'albumen, les unités Haugh, poids de l'albumen, pH de l'albumen, pH du jaune, éventail de couleur du jaune, jaune L*, jaune a*, jaune b*, diamètre du jaune, poids du jaune et défauts visuels. Le génotype de la poule pondeuse a été considéré comme le critère de regroupement.

Les relations canoniques avec les traits ont été tracées pour représenter les différences de groupe dans une carte territoriale facilement interprétable. Des algorithmes de régression logistique multinomiale pas à pas régularisés ont été utilisés pour effectuer la sélection des variables. Les a priori ont été régularisés en fonction des tailles de groupe calculées à l'aide de la probabilité a priori d'un logiciel commercial (SPSS Version 26.0 pour Windows, SPSS, Inc., Chicago, IL) au lieu de les considérer comme identiques pour éviter que des groupes avec des tailles d'échantillon différentes n'affectent la qualité de l'étude. classement20.

Les mêmes contextes de taille d'échantillon que ceux utilisés dans cette étude dans tous les groupes se sont avérés robustes. À cet égard, certains auteurs ont signalé une taille d'échantillon minimale d'au moins 20 observations pour 4 ou 5 prédicteurs, et le nombre maximal de variables indépendantes devrait être n-2, où n est la taille de l'échantillon, pour pallier d'éventuels effets de distorsion20, 57.

Par conséquent, la présente étude a utilisé un rapport entre les observations et les variables indépendantes 4 ou 5 fois plus élevé que ceux décrits ci-dessus, ce qui rend les approches discriminantes efficaces. Une analyse de multicolinéarité a été effectuée pour garantir l'indépendance et une forte relation linéaire entre les prédicteurs. Les variables choisies par les méthodes de sélection pas à pas vers l'avant ou vers l'arrière étaient les mêmes. Enfin, la méthode de sélection progressive vers l'avant a été utilisée car elle nécessite moins de temps que la méthode de sélection vers l'arrière.

La routine discriminante du package Classify du logiciel SPSS version 26.0 et la routine d'analyse discriminante canonique du package Analyzing Data du logiciel XLSTAT (Addinsoft Pearson Edition 2014, Addinsoft, Paris, France) ont été utilisées pour effectuer une analyse discriminante canonique.

L'hypothèse de multicolinéarité doit être testée avant d'exécuter une analyse canonique discriminante pour s'assurer que les redondances dans les variables considérées ne surgonflent pas le potentiel explicatif de la variance. Il s'agit d'écarter les variables qui expliquent la même fraction de variabilité dans les données que d'autres prises en compte dans les analyses également, mais qui peuvent ne pas être en mesure d'expliquer certaines fractions supplémentaires que d'autres variables expliquent. Par exemple, le poids des œufs peut être expliqué par les poids de la coquille, du jaune et de l'albumen, mais ce dernier peut néanmoins représenter une fraction assez précise des différences entre les observations. Par conséquent, la préservation de tout dans les analyses peut déterminer une explication redondante (inflation) de cette variabilité. La multicolinéarité est une condition de données qui représente un degré élevé d'intercorrélation linéaire entre deux ou plusieurs variables explicatives. Alors que la corrélation est la relation linéaire entre seulement deux variables, la multicolinéarité peut exister entre deux variables ou entre une variable et la combinaison linéaire des autres. La multicolinéarité représente également un manque d'orthogonalité entre les variables, cela signifie que des changements dans l'un d'entre eux n'impliquent pas de changements dans le reste. Différentes méthodes peuvent être utilisées pour détecter la multicolinéarité. Parmi eux, le facteur d'inflation de la variance (VIF) et la tolérance58 mesurent le rapport de la variance dans un modèle de régression à plusieurs attributs divisé par la variance d'un modèle à un seul attribut59. La multicolinéarité se produit lorsque k vecteurs se trouvent dans un sous-espace de dimension inférieure à k. La multicolinéarité peut expliquer une condition de données pauvres, que l'on trouve fréquemment dans les études observationnelles dans lesquelles les chercheurs n'interfèrent pas avec l'étude. Ainsi, de nombreux chercheurs confondent souvent multicolinéarité avec corrélation. Par conséquent, la corrélation est considérée comme un cas particulier de multicolinéarité. Une corrélation élevée implique une multicolinéarité, mais pas l'inverse. Il peut y avoir une multicolinéarité entre les variables explicatives, mais toujours pas une forte corrélation entre les paires de ces variables60. Une valeur VIF recommandée de 4 a été utilisée dans l'étude61. Le VIF a été calculé selon la formule suivante en tant que sous-programme de la routine d'analyse discriminante canonique du package d'analyse des données du logiciel XLSTAT (Addinsoft Pearson Edition 2014, Addinsoft, Paris, France) :

où R2 est le coefficient de détermination de l'équation de régression.

Le nombre maximal de corrélations canoniques entre deux ensembles de variables est le nombre de variables dans l'ensemble le plus petit. La première corrélation canonique explique généralement la plupart des relations entre différents ensembles. Dans tous les cas, une attention doit être accordée à toutes les corrélations canoniques, bien que seule la première dimension soit rapportée dans les recherches précédentes62. Lorsque les valeurs de corrélation canonique sont de 0,30 ou plus, elles correspondent à environ 10 % de la variance expliquée.

Le test lambda de Wilks évalue quelles variables peuvent contribuer de manière significative à la fonction discriminante. Lorsque le lambda de Wilks se rapproche de 0, la contribution de cette variable à la fonction discriminante augmente. χ2 teste la signification Lambda de Wilks. Si la signification est inférieure à 0,05, la fonction peut être conclue pour bien expliquer l'adscription de groupe63.

Le critère de trace de Pillai, en tant que seul test acceptable à utiliser dans les cas de tailles d'échantillon inégales, a été utilisé pour tester l'hypothèse d'égalité des matrices de covariance dans l'analyse de la fonction discriminante64. Le critère de trace de Pillai a été calculé comme une sous-routine de la routine d'analyse discriminante canonique du package d'analyse des données du logiciel XLSTAT (Addinsoft Pearson Edition 2014, Addinsoft, Paris, France). Une signification ≤ 0,05 indique que l'ensemble de prédicteurs pris en compte dans le modèle discriminant est statistiquement significatif. Le critère de trace de Pillai est considéré comme la statistique la plus robuste pour la protection générale contre les écarts par rapport à la normalité et à l'homogénéité de la variance des résidus multivariés. Plus la valeur observée pour la trace de Pillai est élevée, plus la preuve que l'ensemble de prédicteurs a un effet statistiquement significatif sur les valeurs de la variable de réponse est forte. C'est-à-dire que le critère de trace de Pillai montre des différences linéaires potentielles dans les traits combinés de qualité interne et externe des œufs entre les groupes de génotypes de poules65.

Lorsque la CDA est mise en œuvre, une analyse préliminaire en composantes principales est utilisée pour réduire les variables globales en quelques variables significatives qui ont le plus contribué aux variations entre les œufs de différents génotypes. L'utilisation du CDA a déterminé le pourcentage d'attribution d'œufs au sein de son propre groupe. Variables avec un chargement discriminant ≥ |0,40| ont été considérés comme substantiels, indiquant des variables discriminantes substantielles. Grâce à l'utilisation de la technique de la procédure pas à pas, les variables non significatives ont été empêchées d'entrer dans la fonction. Les coefficients avec de grandes valeurs absolues correspondent à des variables avec un plus grand pouvoir discriminant. Les données ont été standardisées selon les procédures rapportées par Manly et Alberto66. Ensuite, les distances de Mahalanobis au carré et l'analyse en composantes principales ont été calculées à l'aide de la formule suivante :

où \(D_{ij}^{2}\) : distance entre la population i et j ; COV-1 : inverse de la matrice de covariance de la variable mesurée x ; \(\overline{\Upsilon }_{i}\) et \(\overline{\Upsilon }_{j}\) : moyennes de la variable x dans les ième et jième populations, respectivement.

La matrice de distance de Mahalanobis au carré a été convertie en une matrice de distance euclidienne, et un dendrogramme a été construit en utilisant les moyennes arithmétiques de la méthode de groupe de paires sous-pondérées (UPGMA; Université Rovira i Virgili, Tarragone, Espagne) et la procédure Phylogénie de MEGA X 10.0.5 ( Institute of Molecular Evolutionary Genetics, The Pennsylvania State University, State College, PA, USA).

Ensuite, pour déterminer la probabilité qu'un œuf d'origine inconnue appartienne à un groupe de classification particulier67, le paramètre du taux de succès a été calculé. Pour cela, la distance relative de l'observation du problème au centroïde de son groupe le plus proche a été utilisée. Le taux de succès est le pourcentage d'œufs correctement classés qui est correctement attribué au génotype de la poule qui les a pondus à l'origine. La procédure de validation croisée leave-one-out est utilisée comme une forme de signification pour considérer si les fonctions discriminantes peuvent être validées.

La statistique Q de Press peut étayer ces résultats, car elle peut être utilisée pour comparer le pouvoir discriminant de la fonction à validation croisée, comme suit :

où n : nombre d'observations dans l'échantillon ; n′ : nombre d'observations correctement classées ; K : nombre de groupes.

La valeur de la statistique Q de Press doit être comparée à la valeur critique de 6,63 pour χ2 avec un degré de liberté à une signification de 0,01. Lorsque Press′s Q dépasse la valeur critique de χ2 = 6,63, le taux de classification à validation croisée est supérieur d'au moins 25 % à celui obtenu par hasard et des niveaux de précision de classification suffisants peuvent être considérés comme atteints.

La méthode d'exploration de données de l'arbre de décision (DT) de détection d'interaction automatique du chi carré (CHAID) a été utilisée pour la classification, la prédiction, l'interprétation et la manipulation de données discrètement catégorisées. L'outil d'aide à la décision d'algorithme basé sur CHAID comprend un nœud racine, des branches et des nœuds feuilles. Pour chaque nœud interne à construire autour d'un trait de qualité des œufs (variables d'entrée), un critère de fractionnement de la signification du test du chi carré (P < 0,05) doit être rempli (pré-élagage). Selon Breiman et al.68, les processus d'élagage (avant ou après) doivent être mis en œuvre pour empêcher les arbres de présenter un grand nombre de branches et pour les empêcher de ne pas poursuivre les branches qui peuvent ajouter de manière significative à l'ajustement global. Après avoir calculé un arbre décrivant de manière exhaustive la relation significative entre les variables indépendantes détectées, les nœuds qui ne contribuent pas à la prédiction globale sont rejetés. De plus, CHAID ajoute un élément de pénalisation en tant que coût indirect dérivé de la complexité du modèle. À cet égard, l'inégalité de Bonferroni a été utilisée pour ajuster de manière significative les niveaux de signification. La méthode de Breiman ressemble à une régression progressive vers l'avant avec une réduction du nombre final d'étapes à l'aide de tests du chi carré au lieu de tests basés sur F-to-enter. Chaque branche représente un résultat du test (dans un nombre de deux ou plus), et chaque nœud feuille (ou nœud terminal) représente un niveau de catégorie de la variable cible (génotype de poule). Le nœud le plus haut dans un arbre est le nœud racine. Les décisions sont prises à chaque nœud, et chaque enregistrement de données continue à travers l'arbre le long d'un chemin jusqu'à ce que l'enregistrement atteigne une feuille ou un nœud terminal de l'arbre69.

Ensuite, une validation croisée a été effectuée pour valider l'ensemble des prédicteurs considérés pour mesurer les différences entre l'erreur de prédiction pour un arbre appliqué à un nouvel échantillon et un échantillon d'apprentissage. La validation croisée de l'arbre de décision a été effectuée à l'aide du « paramètre de complexité » et de l'erreur de validation croisée pour estimer la précision avec laquelle le modèle généralise les données invisibles, c'est-à-dire ; dans quelle mesure il fonctionne/prédit. Une validation croisée à dix niveaux a été utilisée pour valider l'arbre de décision CHAID et s'assurer que l'ensemble de prédicteurs pris en compte explique de manière significative les différences entre les groupes de races70. Cela signifie déterminer si l'arbre le plus court collecte efficacement et de manière répétée le plus grand nombre de relations significatives. Tous les enregistrements d'échantillon de l'échantillon d'apprentissage et les données de l'étude ont été utilisés pour effectuer la validation croisée en dix volets. La validation croisée a été effectuée en comparant les différences existantes entre l'erreur de prédiction pour un arbre appliqué à un nouvel échantillon (taux d'erreur de resubstitution/remplacement) et un échantillon d'apprentissage (taux d'erreur de validation croisée). Le taux d'erreur de validation croisée (risque) est une moyenne des risques sur les 10 échantillons de test (plis, nouveaux échantillons) et détermine la précision du modèle discriminant de prédiction des données. Le processus est répété pour chaque pli, et une estimation de l'erreur entre les plis est estimée. L'arbre qui produisait le taux d'erreur de validation croisée le plus faible et, par conséquent, présentait le meilleur ajustement a été sélectionné. En revanche, le taux d'erreur de resubstitution est la proportion d'observations originales mal classées par divers sous-ensembles de l'arbre d'origine et diminue à mesure que la profondeur de l'arbre augmente. Alors que l'arbre signalant le taux de resubstitution le plus bas sera biaisé, les grands arbres ajoutent une variation aléatoire dans les prédictions car ils surajustent les valeurs aberrantes. En conséquence, la profondeur optimale de l'arbre est déterminée sur l'arbre le moins profond dont le risque de validation croisée ne dépasse pas le risque de l'arbre de risque de validation croisée minimum plus une erreur standard. Cela peut être assuré lorsque le taux d'erreur de resubstitution et le taux d'erreur de validation croisée sont similaires, par conséquent, leur quotient est proche de 1.

Les ensembles de données générés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

Ureña, D., Colombo, D., López, M. & Ruiz, C. Marchés de niche pour les produits animaux durables : Lait de chèvre élevé en pâturage. Cambre. Zootec. 70, 60–70 (2021).

Article Google Scholar

Castillo, A. et al. Vue d'ensemble des races de poulet indigènes en Italie : état de conservation et systèmes d'élevage en vigueur. Animaux 11, 490 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Busse, M., Kernecker, ML, Zscheischler, J., Zoll, F. & Siebert, R. Préoccupations éthiques dans la production de volaille : Une enquête auprès des consommateurs allemands sur les poulets à double usage. J. Agric. Environ. Éthique 32, 905–925 (2019).

Article Google Scholar

Toalombo, P. et al. Effet socio-économique sur les traits morphologiques des poules autochtones de l'Equateur. Cambre. Zootec. 68, 416–421 (2019).

Article Google Scholar

González Ariza, A. et al. Définition de la préférence sensorielle et de l'affinité du profil professionnel des œufs de races indigènes en voie de disparition par rapport aux œufs des lignées de ponte commerciales. Animaux 9, 920 (2019).

Article PubMed Central Google Scholar

González Ariza, A. et al. Analyse canonique non paramétrique des caractéristiques liées à la qualité des œufs de différentes variétés de poules indigènes par rapport à la lignée pondeuse. Animaux 9, 153 (2019).

Article PubMed Central Google Scholar

Gonzalez Ariza, A., Navas Gonzalez, FJ, Arando Arbulu, A., Delgado Bermejo, JV & Camacho Vallejo, ME Facteurs de race et de variété de poule comme source de variabilité de la composition chimique des œufs. J. Compost alimentaire. Anal. Rév.95, 103673 (2021).

Article Google Scholar

Zheng, Y. et al. Effets du type de céréale principale et de la forme d'aliment sur les performances de production, la qualité des œufs et les indices sanitaires des œufs des poules pondeuses. Br. Poule. Sci. 61, 164-168 (2020).

Article ADS CAS PubMed Google Scholar

Sokołowicz, Z., Krawczyk, J. & Dykiel, M. L'effet du type de système de logement alternatif, du génotype et de l'âge des poules pondeuses sur la qualité des œufs. Ann. Anim. Sci. 18, 541 (2018).

Article Google Scholar

Abioja, MO, Abiona, JA, Akinjute, OF & Ojoawo, HT Effet de la durée de stockage sur la qualité des œufs, la mortalité des embryons et l'éclosion chez les poulets FUNAAB-ɑ. J. Anim. Physiol. Anim. Nutr. 1, 1–10 (2020).

Google Scholar

Orozco, F. Races de poulets espagnols (SA Mundi-Prensa Libros, 1989).

Google Scholar

Miguel, J., Asenjo, B., Ciria, J. & Calvo, J. Modélisation de la croissance et de la ponte dans une population de poules espagnoles indigènes de Castellana Negra. Br. Poule. Sci. 48, 651–654 (2007).

Article CAS PubMed Google Scholar

Macri, M. et al. Diversité génétique de la race de poulet Utrerana. Actes Ibéroam. Conserver. Anim. 13, 52-59 (2019).

Google Scholar

Dávila, SG, Campo, JL, Gil, MG, Castaño, C. & Santiago-Moreno, J. Effet de la présence de poules sur les variables de sperme des coqs. Poule. Sci. 94, 1645-1649 (2015).

Article PubMed Google Scholar

González Ariza, A., Arando Arbulu, A., Navas González, FJ, Delgado Bermejo, JV & Camacho Vallejo, ME Analyse canonique discriminante comme outil de validation pour la classification de la qualité commerciale des œufs multivariétés de races indigènes. Aliments 10, 632–649 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Chan, Y. Biostatistique 303. Analyse discriminante. Singapour Méd. J. 46, 54 (2005).

ADS CAS PubMed Google Scholar

FAO. Système d'information sur la diversité des animaux domestiques (DAD-IS): État de risque des ressources génétiques animales (FAO, 2022).

Google Scholar

FAO. Objectifs de développement durable : objectifs (FAO, 2022).

Google Scholar

MAPA. Catalogue officiel des races https://www.mapa.gob.es/en/ganaderia/temas/zootecnia/razas-ganaderas/razas/catalogo-razas/ (2022).

Marin Navas , C. , Delgado Bermejo , JV , McLean , AK , Leon Jurado , JM & Navas Gonzalez , FJ Analyse canonique discriminante de la diversité génétique et de la structure de la population des chevaux de race pure espagnols et arabes. Animaux 11, 269 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Nematinia, E. & Abdanan Mehdizadeh, S. Évaluation de la fraîcheur des œufs par prédiction de l'unité Haugh et du pH de l'albumine à l'aide d'un réseau neuronal artificiel. J. Mesures alimentaires. Caract. 12, 1449–1459 (2018).

Article Google Scholar

Lakins, D. et al. Comparaison des attributs de qualité des œufs en coquille soumis à la technologie des micro-ondes directionnelles. Poule. Sci. 88, 1257-1265 (2009).

Article CAS PubMed Google Scholar

Samiullah, S., Omar, AS, Roberts, J. & Chousalkar, K. Effet du système de production et de l'âge du troupeau sur les mesures de la qualité interne de la coquille et de l'œuf. Poule. Sci. 96, 246-258 (2016).

Article PubMed Google Scholar

Lordelo, M. et al. Une comparaison entre la qualité des œufs des races indigènes de poules et celle des pondeuses commerciales. Poule. Sci. 99, 1768-1776 (2020).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ipek, A. & Sozcu, A. Comparaison des caractéristiques des œufs à couver, du développement de l'embryon, de l'absorption du jaune, de la fenêtre d'éclosion et de l'éclosion des œufs de canard de Pékin de différents poids. Poule. Sci. 96, 3593–3599 (2017).

Article CAS PubMed Google Scholar

Gumułka, M., Andres, K., Krawczyk, J. & Calik, J. Note de recherche : La valeur nutritionnelle des œufs de poules à crête polonaises indigènes et d'hybrides commerciaux qui ont été stockés dans diverses conditions. Poule. Sci. 101, 101579 (2022).

Article PubMed Google Scholar

Dvořák, P., Doležalová, J. & Suchý, P. Détermination photocolorimétrique de la couleur du jaune en relation avec des paramètres de qualité sélectionnés des œufs. J. Sci. Alimentaire Agric. 89, 1886–1889 (2009).

Article Google Scholar

Kim, HC, Ko, Y.-J. & Jo, C. Potentiel de la spectroscopie qNMR 2D pour distinguer les races de poulet en fonction des différences métaboliques. Chimie alimentaire. 342, 128316 (2021).

Article CAS PubMed Google Scholar

Ingr, I. & Simeonova, J. Évaluation rapide du cholestérol dans le jaune d'œuf par le Bio-La-Test [hybrides de ponte, Tchécoslovaquie]. Vétérinaire. Méd.-tchèque. 28, 97-104 (1983).

CAS Google Scholar

Knaga, S. et al. La force de la coquille des œufs dans les objectifs de reproduction des poules pondeuses - une revue. Anim. Sci. Bouillie. Rep. 37, 119–136 (2019).

Google Scholar

Orłowski, G. et al. Le calcium et les métaux ne sont pas uniformément répartis dans les coquilles d'œufs aviaires sur leur section longitudinale. Auk 136, 1–14 (2019).

Article Google Scholar

Iqbal, J. et al. Effets du poids des œufs sur la qualité des œufs, la qualité des poussins et les performances des poulets de chair aux derniers stades de la production (semaine 60) chez les reproducteurs de poulets de chair. J. Appl. Poule. Rés. 26, 183-191 (2017).

Article Google Scholar

Brant, A., Norris, K. & Chin, G. Une méthode spectrophotométrique pour détecter le sang dans les œufs à coquille blanche. Poule. Sci. 32, 357–363 (1953).

Article CAS Google Scholar

Rizzi, C. Performances de rendement, traits de comportement de ponte et qualité des œufs de poules de race pure et hybrides élevées dans des conditions extérieures. Animaux 10, 584 (2020).

Article PubMed Central Google Scholar

Zanon, A., Beretti, V., Superchi, P., Zambini, E. & Sabbioni, A. Caractéristiques physico-chimiques des œufs de deux races de poulet autochtones italiennes : Modenese et Romagnolo. Poule des mondes. Sci. J. 62, 203 (2006).

Google Scholar

Rizzi, C. & Marangon, A. Qualité des œufs biologiques de poules de races hybrides et italiennes. Poule. Sci. 91, 2330-2340 (2012).

Article CAS PubMed Google Scholar

Sirri, F. et al. Caractérisation de la qualité des œufs de poules romagnoles, une race locale italienne. Poule. Sci. 97, 4131–4136 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Ianni, A., Bartolini, D., Bennato, F. & Martino, G. Qualité des œufs de Nera Atriana, une race de volaille locale de la région des Abruzzes (Italie), et des poules brunes ISA élevées en liberté. Animaux 11, 257 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Sun, C., Liu, J., Yang, N. & Xu, G. Qualité des œufs et propriété de l'albumine d'œufs du poulet domestique, du canard, de l'oie, de la dinde, de la caille et du pigeon. Poule. Sci. 98, 4516–4521 (2019).

Article CAS PubMed Google Scholar

Galli, GM et al. L'ajout de curcumine dans l'alimentation des poules pondeuses a montré un effet anticoccidien et amélioré la qualité des œufs et la santé des animaux. Rés. Vétérinaire. Sci. 118, 101-106 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Yimenu, SM, Kim, J. & Kim, B. Prédiction de la fraîcheur des œufs pendant le stockage à l'aide d'un nez électronique. Poule. Sci. 96, 3733–3746 (2017).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Franco, D. et al. Effet de la race et du type d'alimentation sur la fraîcheur et la qualité des œufs : une comparaison entre les poules Mos (race galicienne indigène) et les poules brunes Isa. Aliments 9, 342 (2020).

Article CAS PubMed Central Google Scholar

Sreenivas, D., Prakash, MG, Mahender, M. & Chatterjee, RN Analyse génétique des caractéristiques de qualité des œufs chez le poulet White Leghorn. Vétérinaire. Monde 6, 263-266 (2013).

Article Google Scholar

Galic, A. et al. Caractéristiques physiques et mécaniques des œufs de poule Hisex Brown provenant de trois systèmes de logement différents. S. Afr. J. Anim. Sci. 49, 468–476 (2019).

Article CAS Google Scholar

Castelló, S. Type de race de coq et de poule anuropygidious (sans croupion) avec boucles d'oreilles au Chili. Actes du premier Congrès mondial de la volaille (1921).

Odabaşi, A., Miles, R., Balaban, M. & Portier, K. Modifications de la couleur brune de la coquille d'œuf à mesure que la poule vieillit. Poule. Sci. 86, 356–363 (2007).

Article PubMed Google Scholar

Aygun, A. La relation entre la couleur de la coquille et les caractéristiques de qualité des œufs dans les œufs de table. Indien J. Anim. Rés. 48, 290-294 (2014).

Article Google Scholar

Carvalho, papa et al. Diversité et relation génétique des poulets élevés en liberté de la région nord-est du Brésil. Animaux 10, 1857 (2020).

Article Google Scholar

Mehlhorn, J. & Petow, S. Cerveaux plus petits chez les poules pondeuses : nouvelles connaissances sur l'influence de l'élevage pur et des conditions de logement sur la taille et la composition du cerveau. Poule. Sci. 99, 3319-3327 (2020).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Rondoni, A., Asioli, D. & Millan, E. Comportement, perceptions et préférences des consommateurs à l'égard des œufs : une revue de la littérature et une discussion sur les implications de l'industrie. Tendances Food Sci. Technol. 106, 391–401 (2020).

Article CAS Google Scholar

Campo, JL Races de bétail d'Andalousie Volume II (Ministère de l'Agriculture et de la Pêche, 2007).

Google Scholar

Wang, Y., Bennewitz, J. & Wellmann, R. Nouvelles méthodes de sélection de contribution optimale tenant compte des objectifs contradictoires dans les programmes de sélection pour les races de bétail avec migration historique. Genet. Sél. Évol. 49, 1–12 (2017).

Article Google Scholar

Seidler, E. Marketing des œufs. Guide pour la production et la vente d'œufs (FAO Agricultural Services Bulletin, 2003).

Google Scholar

Orozco, F. Race Andalouse ou Utrerana. Sél. Avíc. 29, 50-57 (1987).

Google Scholar

Eisen, E., Bohren, B. & McKean, H. L'unité Haugh comme mesure de la qualité de l'albumine d'œuf. Poule. Sci 41, 1461-1468 (1962).

Article Google Scholar

Anderson, K., Tharrington, J., Curtis, P. & Jones, F. Caractéristiques de la coquille des œufs de souches historiques de poulets Leghorn blancs à peigne unique et relation entre la forme de l'œuf et la résistance de la coquille. Int. J. Poult. Sci. 3, 17–19 (2004).

Google Scholar

Poulsen, J. & French, A. Analyse de la fonction discriminante (Université d'État de San Francisco, 2008).

Google Scholar

Handhal, AM, Jawad, SM & Al-Abadi, AM Modèles d'apprentissage automatique basés sur le SIG pour la cartographie des zones de tapis de goudron dans la partie supérieure (unité DJ) de la formation de Zubair dans le champ pétrolifère supergéant de North Rumaila, dans le sud de l'Irak. J.Pet. Sci. Ing. 178, 559-574 (2019).

Article CAS Google Scholar

James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. Une introduction à l'apprentissage statistique Vol. 112 (Springer, 2013).

Livre MATH Google Scholar

Alin, A. Multicolinéarité. Wiley Interdiscip. Rév Comput. Statistique 2, 370–374 (2010).

Article Google Scholar

Pan, Y. & Jackson, RT Différence ethnique dans la relation entre l'inflammation aiguë et la ferritine sérique chez les hommes adultes américains. Épidémiol. Infecter. 136, 421-431 (2008).

Article CAS PubMed Google Scholar

Toalombo Vargas, PA, Navas González, FJ, Landi, V., León Jurado, JM & Delgado Bermejo, JV Dimorphisme sexuel et caractérisation de la race des poules créoles par analyse discriminante canonique biométrique dans les zones agroécologiques équatoriennes. Animaux 10, 32 (2020).

Article Google Scholar

Anuthama, K. et al. Détermination du dimorphisme sexuel dentaire chez les Indiens du Sud à l'aide d'une analyse de fonction discriminante. Sciences médico-légales. Int. 212, 86–89 (2011).

Article PubMed Google Scholar

Zhang, Q., Hu, J. & Bai, Z. Statistiques de trace de Pillai modifiées pour deux matrices de covariance d'échantillons de grande dimension. J. Stat. Plan. Inférence 207, 255–275 (2020).

Article MathSciNet MATH Google Scholar

Pieruccini-Faria, F. et al. Variabilité de la démarche dans les troubles neurodégénératifs et cognitifs : résultats du Consortium canadien sur la neurodégénérescence associée au vieillissement (CCNA) et de la Gait and Brain Study. Démence d'Alzheimer. 17, 1317-1328 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Manly, BF & Alberto, JAN Méthodes statistiques multivariées : A Primer (CRC Press, 2016).

Livre MATH Google Scholar

Hair, JF, Black, WC, Babin, BJ & Anderson, RE Corrélation canonique : un supplément à l'analyse de données multivariées. Analyse de données multivariées : une perspective globale 7e éd. (Éditions Pearson Prentice Hall, 2010).

Google Scholar

Breiman, L., Friedman, J., Stone, CJ & Olshen, RA Arbres de classification et de régression (CRC Press, 1984).

MATH Google Scholar

Ceylan, Z., Gürsev, S. & Bulkan, S. Une application de l'exploration de données dans le système d'épargne-retraite et d'investissement individuel. EJOSAT 1, 7–11 (2018).

Google Scholar

Baykara, B. Impact des méthodes d'évaluation sur la précision de l'arbre de décision. Mémoire de Master (Université de Tampere, 2015).

Google Scholar

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Ce travail n'aurait pas été possible sans le financement du projet FEDER PP.AVA.AVA201601.16, l'aide de l'ANCGU (Association nationale des éleveurs de volaille d'Utreran), l'IFAPA, la Députation de Córdoba et le groupe de recherche PAIDI AGR 218 .

Département de génétique, Faculté des sciences vétérinaires, Université de Cordoue, 14071, Cordoue, Espagne

Antonio Gonzalez Ariza, Ander Plough Arbulu, Francisco Javier Navas Gonzalez & Juan Vincent Delgado Bermejo

Animal Breeding Consulting SL, 14014, Cordoue, Espagne

Ander Arando Arbulu

Institut andalou de recherche et de formation agricoles et halieutiques (IFAPA), Alameda del Obispo, 14004, Cordoue, Espagne

Francisco Javier Navas González & María Esperanza Camacho Vallejo

Centre Provincial Agropecuaire, Diputación de Córdoba, 14071, Córdoba, Espagne

José Manuel Léon Jurado

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Conceptualisation, AGA et FJNG ; méthodologie, AGA, AAA, JMLJ et FJNG ; logiciel, FJNG; validation, FJNG et MECV ; analyse formelle, AGA et FJNG ; enquête, AGA, AAA, FJNG et JMLJ ; ressources, AGA, AAA, JVDB et MECV ; conservation des données, AGA et FJNG ; écriture-préparation du brouillon original, AGA et FJNG ; rédaction-révision et édition, AGA, AAA, FJNG, JMLJ, JVDB et MECV ; visualisation, JVDB ; encadrement, FJNG et MECV ; gestion de projet, MECV ; financement acquisition, JVDB et MECV Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

Correspondance à Francisco Javier Navas González.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

González Ariza, A., Arando Arbulu, A., Navas González, FJ et al. Analyse discriminante basée sur l'exploration de données comme outil d'étude de la qualité des œufs chez les races de poules indigènes. Sci Rep 12, 15873 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-20111-z

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Reçu : 07 octobre 2021

Accepté : 08 septembre 2022

Publié: 23 septembre 2022

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-20111-z

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