EN BREF
L’équipe BIOMARQUEURS a pour objectifs de comprendre les mécanismes qui contrôlent l’efficacité de production des ruminants, leurs réponses adaptatives et la qualité de leurs produits afin d’identifier des biomarqueurs spécifiques et de concevoir des outils de phénotypage de ces caractères de production et de qualités des produits.
PLUS PRECISEMENT
Les objectifs de recherche de l’équipe BIOMARQUEURS sont de :
L’équipe BIOMARQUEURS conduit des études sur des espèces cibles de ruminants (bovins, ovins, caprins), des espèces modèles (souris transgéniques), et sur des cultures cellulaires / tissulaires. Elle utilise des approches de génomique (principalement transcriptomique, protéomique et MicroARN) et de lipidomique pour identifier les mécanismes et les biomarqueurs. Des méthodes analytiques plus classiques sont utilisées pour le phénotypage des qualités nutritionnelles (lipides, acides gras et produits de peroxydation) et sensorielles (jurys d'évaluation) de la viande et du lait, et pour l’étude du métabolisme de l'animal (hormones et métabolites dans les fluides biologiques). Le traitement bio-informatique des données, ainsi que l’utilisation de bases de données associées à la prédiction / modélisation, permettent de corréler les phénotypes moléculaires à ceux des animaux.
Responsable de l'équipe : Muriel Bonnet
Liste des scientifiques de l'équipe Biomarqueurs
Quelques projets de l'équipe
Projet GenTORE – “GENomic management Tools to Optimize Resilience and Efficiency”
Projet financé par l’Union Européenne
Contact projet UMRH: Isabelle Cassar-Malek
Tripl’XL et Tripl’Scotch - Mieux comprendre la résilience des vaches laitières et les performances de leurs descendants issus de croisement pour favoriser le déploiement de l'élevage à l'herbe
Projet financé par l’agence de l’eau Seine Normandie
Contact projet UMRH: Muriel Bonnet
https://uep.isc.inrae.fr/projets-de-recherche/tripl-xl
https://uep.isc.inrae.fr/actualites/avec-tripl-xl-vous-prendrez-bien-un-tripl-scotch
Projet Meat@ppli - Une application pour mesurer la teneur en gras de la viande bovine par analyse d'image
Projet financé par le casdar
Contact projet UMRH: Muriel Bonnet
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