Des données nouvelles sur les DDGS d’éthanol de maïs réitèrent des informations connues et apportent quelques nouvelles perspectives
J’ai déjà évoqué dans ce blog la nature variable et de basse qualité des drêches de distillerie sèches avec solubles (DDGS), un sous-produit abondant et bon marché de l’industrie de l’éthanol de maïs. Les drêches de maïs servent souvent à faire baisser les coûts des formulations d’aliments pour animaux, mais pour les nutritionnistes et les éleveurs, les formulations contenant des DDGS présent un risque supérieur en raison d’une forte variation du contenu nutritionnel d’un lot à l’autre. Des équations prédictives ont été établies et vérifiées pour estimer l’énergie disponible pour la croissance des animaux. Ces efforts pour élaborer des équations ont abouti à des données peu flatteuses pour les DDGS. En effet, pour mettre au point une équation prédictive servant à estimer l’énergie disponible dans les DDGS pour la croissance de l’animal, il a été établi que l’huile résiduelle dans les DDGS n’était pas un facteur important pour prédire l’énergie disponible. Autrement dit, l’huile résiduelle dans les DDGS est de mauvaise qualité ; c’est-à-dire qu’elle ne permet pas de déterminer la façon dont les poulets grandiront.
À présent que tout ceci est rappelé, notons que de nouvelles données sur le suivi et la prédiction de l’énergie disponible dans les DDGS ont été révélées récemment, et elles semblent aller dans le même sens que ce que nous savions déjà. Par exemple, les chercheurs ont rassemblé des échantillons de 97 lots de DDGS provenant du monde entier, et l’énergie métabolisable apparente (AME, ou énergie pouvant être utilisée pour soutenir la croissance, ici du poulet) variait de 1 727 à 3 628 kcal/kg (sur la base de la matière sèche). Cette variation est très importante et il convient d’en tenir compte dans une formulation.
L’article a apporté une nouvelle perspective en proposant une nouvelle équation de prédiction pour déterminer la quantité d’énergie présente dans les DDGS. Cette fois-ci, les chercheurs se sont servis de mesures d’énergie réelles sur des poulets, ainsi que de données compositionnelles d’un laboratoire. Jusqu’ici, les équations de prédiction reposaient sur des données de laboratoire. Lorsque l’on compare toutes ces équations, la nouvelle équation intégrant des données animales s’est avérée supérieure. En particulier, elle prédisait mieux (mais pas parfaitement) les cas où la qualité des DDGS était inférieure.
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