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Using intestinal microbiota information to explain and predict feed efficiency in pigs. Utilisation de l'information du microbiote intestinal pour expliquer et prédire l'efficacité alimentaire chez le porc
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International audience. In the ANR project MicroFeed (ANR-16-CE20-0003), we quantified the contribution of intestinal microbiota to the variability in feed efficiency (feed conversion ratio (FCR) and residual feed intake (RFI)) and in digestive efficiency (digestive coefficients (DC) of energy, organic matter and nitrogen). In a first experiment, pigs were genetically contrasted for RFI (divergent lines). In a second experiment, two groups of genetically related pigs were fed a conventional or high-fiber diet, and DC were available. Linear mixed models with or without an additive genetic effect were used to estimate the percentage of variance in efficiency traits due to changes in fecal microbiota composition (microbiability). For FCR and RFI, microbiota contributed 12-28% of the variance, with no effect of the diet, and heritability estimates were higher than microbiability estimates. For DC, microbiabilities ranged from 0.44-0.68, while heritabilities were lower (0.25-0.32). All DC estimates were higher in the high-fiber diet. From the covariance between traits due to microbiota similarities, a microbiota correlation can be estimated. In the first experiment it was estimated to 0.73 between FCR and RFI, suggesting that similar microbiota composition are related to good performances in both traits. In the second experiment, moderate microbiota correlations between diets were estimated for FCR and RFI (0.23 and 0.35, respectively), and microbiota correlations for DC were higher (0.46-0.55). Finally, predictions of FCR and RFI had similar accuracies with genetics and with microbiota, whereas accuracies were 50% higher with microbiota than with genetics for DC with no effect of diet. Overall, intestinal microbiota seem to explain more of the variability of digestive-efficiency traits than of feed-efficiency traits. . La contribution du microbiote intestinal à la variabilité de l’efficacité alimentaire globale (indice de consommation IC et consommation moyenne journalière résiduelle CMJR) et de sa composante digestive (coefficients d’utilisation digestive de l’énergie, la matière organique et l’azote) a été étudiée dans le projet MicroFeed (ANR-16-CE20-0003). Dans un premier dispositif, les animaux avaient des efficacités alimentaires contrastées génétiquement (lignées divergentes CMJR). Dans un deuxième dispositif, des animaux génétiquement connectés étaient nourris avec un aliment conventionnel ou fibreux, et les CUD étaient disponibles. La contribution du microbiote fécal à la variance des caractères (microbiabilité) a été estimée avec un modèle linéaire mixte incluant ou non un effet génétique additif. Pour l’IC et la CMJR, le microbiote contribuait pour 12 à 28% de la variance, sans impact de l’aliment, et les héritabilités étaient supérieures aux microbiabilités. Pour les CUD, les microbiabilités étaient de 0,44 à 0,68, et les héritabilités étaient plus faibles (0,25 à 0,32), toutes ces estimations étant plus élevées avec l’aliment fibreux. A partir de la covariance entre caractères due à la ressemblance entre microbiotes, une corrélation microbiote peut être estimée. Elle était de 0,73 entre IC et CMJR dans le premier dispositif, indiquant que des compositions en microbiote similaires sont impliquées dans la variabilité des deux caractères. Le deuxième dispositif a permis d’estimer des corrélations microbiote modérées entre aliments pour l’IC et la CMJR (0,23 et 0,35), et plus élevées pour les CUD (0,46 à 0,55). Finalement, pour l’IC et la CMJR, les précisions des prédictions étaient similaires entre valeurs microbiotes et génétiques, alors que pour les CUD les précisions des valeurs microbiotes étaient 50% supérieures aux précisions des valeurs génétiques, intra-régime et entre régimes. Le microbiote explique donc une part plus importante dans la variabilité et la prédiction des CUD que pour l’IC et la CMJR.
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