Montet Didier, El Sheikha

Aly, Le Nguyen Doan Duy,

Leesing ratanaporn, Bigot

Céline, Meile J-Christophe

didier.montet@cirad.fr

Atelier « Authentification de l’origine géographique : intérêt pour les signes de qualité» Outil moléculaire global pour déterminer l’origine géographique des aliments ou discriminer les procédés alimentaires : Applications aux poissons d'aquaculture et aux fruits

Détermination de l’origine

Micro-organismes

Algues

Insectes (entiers ou non)

Résidus chimiques

Métaux lourds

Isotopes ...

Idée: L'environnement a un effet sur le les micro-éléments présents sur l’aliment

PCR-DGGE

Aliment

Extraction des ADN totaux (animaux, végétaux, microbiens, viraux)

Amplicons d’ADN bactérien de même taille (236 pb)

mais différents par la séquence

Amplification spécifique des ADN bactériens de régions variables du gène de l’ARNr 16S par PCR

Analyse comparative des séquences et

détermination

Séparation des ADN par DGGE

GCCGGC CGGCCG

ATGC TACG

Bactérie 1

Bactérie 2

Bactérie 3

Amplicons de même taille

GC clamp

Pangasiculture dans le delta du Mékong Photos J. Lazard

Empreintes DGGE des bactéries issues de poissons péchés

dans différentes fermes à la saison des pluies eu Vietnam

Chau Phu An Phu Chau Doc

E. coli

L. plantarum

CP1-R CP2-R CP3-R CP4-R CP5-R CP1-D CP2-D CP3-D CP4-D CP5-D

Profil DGGE des bactéries des poissons issues de la même ferme à deux saisons

différentes (CP: Chau Phu)

D: Saison sèche R: Saison des pluies

L. plantarum

E. coli

CP1-RCP2-RCP3-RCP4-RCP5-R

CP1-DCP2-DCP3-DCP4-DCP5-D

AP1-RAP2-RAP3-RAP4-RAP5-RAP1-DAP2-DAP3-DAP4-DAP5-D

CD1-RCD2-RCD3-RCD4-RCD5-R

CD1-DCD2-DCD3-DCD4-DCD5-DTC1-RTC2-RTC3-RTC4-RTC5-R

TC1-DTC2-DTC3-DTC4-DTC5-D

-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10

Dimension 1 : 46.24% variances

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

Dim

en

sio

n 2

: 26

.40

% v

aria

nce

s

Analyse factorielle des profils DGGE des bactéries des poissons de 4 districts différents de la

province de Angiang au Vietnam à la saison des pluies et à la saison sèche

R: Saison des pluies ; D: Saison sèche

CP: Chau Phu

CD: Chau Doc

TC: Tan Chau

AP: An Phu

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Profils DGGE des 26S rADN de différentes variétés de Physalis

de 4 régions d’Egypte

Q: Qalyoubia

M: Minufiya

B: Beheira

A: Alexandria (1,2) Fruits with husk;

(3,4) Fruits without husk

Q M B A

Analyse factorielle de variance des profils des bandes 26S rADN de

différentes variétés de Physalis de 4 régions d’Egypte

Alexandria

Minufiya Beheira

Qalyoubia

Penicillium roquefortii 1

Cladosporium musae CMR55 2

Cladosporium musae C62 3

Fusarium avenaceum 4

Fusarium osyporum 5

Mucor racemosus 6

Aspergillus ochraceus 7

Aspergillus carbonarius 8

Aspergillus bombycis 9

Aspergillus nomius 549 10

DGGE de souches pures de

moisissures

12

Facteurs impactant les flores microbiennes

- Peu de produits chimiques (…cides/fertilisants)

- Pas d’OGM

- Contrôle biologique (Bacillus thuringiensis)

- Fertilisants organiques

Discrimination des aliments Bio des autres pratiques culturales par analyse globale des microorganismes par PCR-DGGE: Application aux nectarines

13

Profils DGGE d’ADN levuriens

extraits de pêches récupérées dans

des plateaux ou dans le verger de la

coopérative

Analyse factorielle (ACP

à la française) des profils

DGGE de levures (ADNr

26S) à partir de pêches

du verger ou récupérées

dans des plateaux de la

coopérative et issues de

trois types d’agriculture

Analyse par Cluster

des profils génétiques

levuriens (ADNr 26S)

de pêches du verger

ou récupérées dans

des plateaux de la

coopérative et issues

de trois types

d’agriculture

14

Profils DGGE d’ADN bactériens

extraits de graines de cafés verts

du Mexique

(Biologiques et conventionnelles)

Analyse factorielle (ACP à la

française) des profils DGGE

de bactéries (ADNr 16S) de

cafés du Mexique

(Biologiques et

conventionnels)

Analyse par Cluster des

profils génétiques bactériens

(ADNr 16S) de cafés du

Mexique

(Biologiques et

conventionnels)

Conclusions

15

- Les traitements appliqués aux aliments ont une influence sur leur écologie

microbienne

- Variations de l’écologie microbienne sur les aliments est mesurable par une

technique d’approche globale

La discrimination des aliments en fonction des itinéraires techniques est donc

possible

didier.montet@cirad.fr

Questions

Outil moléculaire global pour déterminer l’origine géographique des aliments ou discriminer les procédés alimentaires : Applications aux poissons d'aquaculture et aux fruits