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Les recherches de l’UMR INRAE Oniris SECALIM ont pour objectif de mieux maîtriser le risque microbien sanitaire et d’altération pour répondre aux enjeux sociétaux de santé publique et de réduction du gaspillage alimentaire. L’altération de la viande correspond à une dégradation des qualités sensorielles de la viande qui résulte principalement du métabolisme bactérien. L'étude de l'altération nécessite la collecte de différents types de données expérimentales incluant des mesures microbiologiques, physico-chimiques et sensorielles. L'objectif de l’étude menée par les scientifiques de SECALIM dans le cadre du projet ANR Redlosses, était de mieux comprendre le processus d’altération en établissant des liens de causalité entre différents types de réponses liées à l'altération : la caractérisation du microbiote, la quantification des molécules volatiles ou volatilome, ainsi que les profils sensoriels associés aux odeurs. L’analyse biostatistique, effectuée en collaboration avec l’unité INRAE StatSC, à l’aide de l’approche Path-ComDim, sur un ensemble de données collectées sur des saucisses fraîches de dinde à différents stades d’altération, a permis de quantifier et de confirmer l'importance des liens de causalité supposés a priori entre chaque type de réponses, et de visualiser la nature dynamique et temporelle de l’altération. Celle-ci se caractérise principalement par une évolution des profils d'odeurs indésirables dues à la production de composés organiques volatils tels que l'éthanol ou l'acétate d'éthyle, susceptibles d’être produits par plusieurs espèces bactériennes comme Lactococcus piscium, Leuconostoc gelidum, Psychrobacter sp. ou Latilactobacillus fuchuensis. De même, la production d'acétoïne et de diacétyle a été également associée à l’altération de la viande. L'approche Path-ComDim illustrée ici au travers de l’altération de la viande peut être appliquée à d'autres ensembles de données hétérogènes et de grande dimension, et représente un outil prometteur pour déchiffrer les liens de causalité dans des phénomènes biologiques complexes.

Publication associée : Luong, N.-D. M., J.-M. Membré, L. Coroller, M. Zagorec, S. Poirier, S. Chaillou, M.-H. Desmonts, D. Werner, V. Cariou and S. Guillou 2021. Application of a path-modelling approach for deciphering causality relationships between microbiota, volatile organic compounds and off-odour profiles during meat spoilage. International Journal of Food Microbiology 348: 109208. https://doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2021.109208 .

Partenariat et financement : Cette étude a été réalisée par l’UMR INRAE Oniris SECALIM et financée dans le cadre de l’ANR Redlosses (ANR-16-CE21-0006) coordonné par SECALIM, en partenariat avec le consortium Redlosses, et plus particulièrement avec l’Institut Micalis, UMR INRAE AgroParisTech, le Laboratoire Universitaire de Biodiversité et Ecologie Microbienne (LUBEM) et AERIAL. L’analyse biostatistique a été réalisée en collaboration avec l’USC INRAE Oniris StatSC.