La recherche mondiale en génomique augmente les métadonnées sur la santé animale​

Des organisations mondiales telles que l’Organisation mondiale de la santé animale (WOAH) et l’Organisation pour l’alimentation et l’agriculture (FAO) ont pris l’initiative de compiler des données relatives aux mesures des maladies animales. Cependant, à mesure que les données génomiques augmentent avec la diminution du coût du séquençage, les métadonnées liées à la santé et aux maladies animales peuvent être utilisées pour compléter les données existantes des GBAD. Certaines estimations prévoient que jusqu'à 40 milliards de gigaoctets de données génomiques seront générés chaque année et qu'au cours de la prochaine décennie, la recherche en génomique générera entre 2 et 40 exaoctets de données (Stephens et al. 2015). Le Centre national d'information sur la biotechnologie (NCBI) est un exemple d'un ensemble de bases de données contenant des informations pertinentes sur les GBAD. À mesure que de plus en plus de chercheurs mènent des travaux génomiques sur le bétail et d'autres espèces économiquement importantes, des données sur la race, la localisation, l'état individuel et la maladie sont enregistrées. En particulier, la base de données BioSamples du NCBI stocke les métadonnées associées aux séquences génétiques téléchargées sur le NCBI. À mesure que le séquençage devient plus rentable, les métadonnées animales pouvant être utilisées par les GBAD s’accumuleront. Il y a eu une augmentation remarquable du nombre d’entrées de métadonnées concernant l’élevage au cours des sept dernières années (Figure 1). Ces métadonnées accompagnent les études génomiques menées non seulement par des universités, mais également par des organisations du monde entier. NCBI a déjà été utilisé pour créer des bases de données que d’autres chercheurs peuvent utiliser (Hu et al. 2022). La base de données AnimalMetagenome (http://animalmetagenome.com) contient des données métagénomiques sur 4 espèces domestiques et une abondance d'espèces sauvages.

Figure 1. Entrées NCBI dans la base de données BioSample concernant les espèces couvertes par les GBAD (bovins, porcs, chèvres, moutons, poulets, lamas, équidés, chameaux). Cette figure montre la tendance du nombre d'entrées depuis 2005.

Répartition géographique des données génomiques​

L'un des principaux objectifs du GBAD est de combler les lacunes mondiales en matière de données concernant la santé animale. Afin de normaliser les données de base sur la santé animale dans tous les pays, les données de localisation et de race sont extrêmement importantes. La classification de l'aire de répartition mondiale des animaux aidera à comprendre la propagation des maladies d'origine animale. Les utilisateurs peuvent saisir des données de localisation comme attribut de base dans la base de données BioSamples. En particulier, les entrées peuvent contenir l'emplacement de l'auteur de la soumission, le lieu d'échantillonnage et même des coordonnées d'échantillonnage spécifiques. Ces données peuvent indiquer où certaines espèces sont densément peuplées ou quels pays et emplacements manquent de données. Bien que le coût du séquençage de l’ADN ait diminué, il s’agit toujours d’un achat important ; par conséquent, ces données peuvent également indiquer s’il existe des biais inhérents à la présence d’échantillonnage génomique dans les pays. En utilisant rentrez, un package R pour accéder au NCBI (hiver 2017), nous avons pu extraire des entrées de métadonnées pour des études génomiques impliquant le bétail et d'autres espèces économiquement importantes. La figure 2 illustre la répartition géographique de ces données, où il est montré qu'il existe des groupes de données dans des zones hautement étudiées. À l’inverse, il existe des lacunes évidentes dans les données en Afrique et dans certaines parties de l’Asie (Figure 2).

Figure 2. Instantané statique d'une figure interactive affichant les emplacements d'échantillonnage du bétail et d'autres espèces pertinentes pour les GBAD, sur la base des métadonnées NCBI BioSample.

Désormais, ce ne sont que les données contenant des informations de localisation pour chaque entrée. Comme mentionné précédemment, ces données constituent des données de base importantes sur la présence mondiale d’espèces ; cependant, la base de données BioSamples contient également des données plus pertinentes sur les GBAD, comme les maladies. Nous avons exploré les métadonnées extraites du NCBI et avons constaté que chez les espèces étudiées, 98 % des entrées ne contenaient pas de données viables sur les maladies. Par « viable », nous entendons les informations liées à la maladie, car de nombreuses entrées comportaient des caractères aléatoires ou des informations non liées. Les 2 pour cent restants des données contenaient des maladies et des agents pathogènes qui chevauchaient la liste des agents pathogènes de WOAH (WOAH, communication personnelle d'un document interne). Par exemple, les bovins souffraient de 16 maladies qui chevauchaient la liste WOAH (Figure 3).

Figure 3. Instantané statique d'une figure interactive affichant les emplacements d'échantillonnage pour les bovins avec des informations sur la maladie présentes dans l'entrée NCBI. Les maladies répertoriées chevauchent celles que WOAH surveille.

Une saisie utilisateur incohérente entraîne des lacunes dans les données​

NCBI héberge des données sur une gamme d'organismes allant des bactéries aux baleines ; cependant, lors de l'extraction de données sur le bétail et les espèces économiquement importantes, près de 350 000 entrées ont été renvoyées. La collecte de données sur les espèces GBAD (bovins, poulets, porcs, moutons, chèvres, etc.) a révélé des variations dans la quantité de données. La figure ci-dessous illustre cette variation, où les bovins, les poulets et les porcs ont renvoyé le plus grand nombre de données. L'exhaustivité des données pour ces entrées renvoyées variait ; cependant, ils représentaient la plus grande proportion de données liées aux GBAD. Les entrées de bovins, en particulier, représentaient 27 % du nombre total d'entrées. La combinaison de deux autres espèces, les lamas et les chameaux, représentait moins de 1 % du total des entrées renvoyées.

En plus des informations sur les espèces, NCBI permet également aux utilisateurs de saisir des données sur les races. Étant donné que les informations sur les races peuvent être utiles pour comprendre la prévalence et la propagation des maladies, il est important de savoir quelles races constituent la majorité des données. La figure 4 illustre la proportion de races spécifiques pour chaque espèce rassemblée pour les GBAD, où chaque barre de couleur différente indique une race différente. Comme le montre le graphique, la majorité des entrées ne contenaient pas d’informations sur la race. Il s’agit d’une découverte importante, dans la mesure où les informations sur la race devraient être l’un des principaux paramètres rapportés, en particulier pour les espèces économiquement importantes. Ce graphique montre également des lacunes potentielles dans les données hébergées dans NCBI, car certaines races ne sont pas aussi répandues dans les données. Cela peut permettre de savoir où les ressources, le temps et le financement doivent être alloués pour égaliser les données entre les races et les espèces.

Figure 4. Barplot illustrant la proportion de différentes races signalées pour chaque espèce étudiée dans la base de données NCBI BioSamples. Le rose indique le nombre d'entrées sans information sur la race. Toutes les autres couleurs indiquent la proportion de races différentes pour chaque espèce.

Prochaines étapes d'utilisation de ces données​

D'après notre premier examen des métadonnées disponibles sur NCBI, quelques tâches pourraient rationaliser le processus. De plus, les étapes suivantes augmenteraient les métadonnées pour des utilisations secondaires.

1. Standardisez les paramètres. La normalisation des paramètres améliorerait le processus de nettoyage des données et contribuerait à égaliser les données entre les différentes institutions. Actuellement, la configuration en texte libre de la base de données BioSample rend très difficile la comparaison entre les entrées, car les fautes d'orthographe et les caractères supplémentaires peuvent empêcher les comparaisons. Comme indiqué ailleurs (Goncalves et Musen 2019), le renforcement de l'infrastructure sous-jacente de la base de données NCBI BioSamples contribuera à standardiser les données et à rendre ces données plus accessibles aux chercheurs pour des utilisations secondaires en dehors de la génomique.

2. Mettre davantage l'accent sur les métadonnées. Il existe des lacunes majeures dans les données, allant de détails plus petits tels que la prévalence de la maladie à des paramètres importants tels que la race ou le lieu. À mesure que NCBI sera de plus en plus consulté pour les métadonnées, il sera impératif que les utilisateurs saisissent autant de données que possible. Les données de base telles que l’espèce, la race et l’emplacement devraient être obligatoires pour les utilisateurs.

3. Téléchargements de données pré-imprimées. Actuellement, il existe un décalage entre l’échantillonnage et le séquençage de l’ADN et le moment où ces données sont téléchargées dans des bases de données publiques telles que NCBI. Ce décalage peut varier de quelques mois à plusieurs années. Ainsi, les données qui pourraient être utilisées dans des projets secondaires comme celui-ci pourraient être diffusées jusqu’à quelques années après l’échantillonnage. Par conséquent, je recommande de télécharger les données génomiques avec les métadonnées qui les accompagnent sur NCBI dès que possible ou lorsque les prépublications sont soumises.

NCBI et d’autres bases de données génomiques contiennent des données qui peuvent être utiles à bien plus que de simples projets génomiques. Pour les GBAD, ces données peuvent fournir des informations précieuses sur la présence de races locales dans des endroits normalement non échantillonnés ainsi que sur l'apparition de maladies chez les individus échantillonnés. En outre, il fournit un premier aperçu de la manière dont les projets génomiques peuvent compléter l'objectif du GBAD de recueillir des données et des mesures sur la santé animale.

Les références:

Goncalves R, Musen MA (2019) La qualité variable des métadonnées sur les échantillons biologiques utilisés dans les expériences biomédicales. Données scientifiques, 6, 190021.

Hu R, Yao R, Li L et al. (2022) Une base de données de métagénomes animaux. Données scientifiques, 9, 312.

Stephens ZD, Lee SY, Faghri, F et al. (2015) Big Data : astronomique ou génomique ? PLoS Biologie, 3, 1002195.

Winter, DJ (2017) rentrez : Un package R pour l'API NCBI eUtils. Le Journal R, 9, 520-526.

Figure 1 : La feuille de route vers la reproductibilité

« Tout l’intérêt de la science, la manière dont nous connaissons quelque chose, n’est pas que je fasse confiance à Isaac Newton parce que je pense que c’était un type formidable. Le fait est que je peux le faire moi-même… Montrez-moi les données, montrez-moi le processus, montrez-moi la méthode, et si je le souhaite, je peux les reproduire. »

[Brian Nosek](https://www.washingtonpost.com/news/ Speaking-of-science/wp/2015/08/27/trouble-in-science-massive-effort-to-reproduce-100-experimental-results -réussit-seulement-36-fois/) - Washington Post¹

Une science reproductible nécessite des méthodes, un code et la mise à disposition de données bien documentés. Cela signifie assurer la transparence de ce que vous faites tout au long du processus scientifique afin de favoriser la confiance dans le processus et les résultats et de permettre aux autres de tirer parti des travaux antérieurs. Il n’y a pas de place pour le scientifique sceptique lorsque vos recherches sont reproductibles.

Les données utilisées par GBADs proviennent de nombreuses sources différentes et sont utilisées dans des modèles qui produisent ensuite davantage d'ensembles de données et qui servent d'entrées à d'autres modèles. Cette chaîne de données-modèle-données-modèle-données ne se limite pas au travail d’un seul scientifique ; nous avons des collaborateurs travaillant partout dans le monde. Il est essentiel que les données sous-jacentes soient disponibles et que toutes nos méthodes soient reproductibles afin que nous puissions nous appuyer sur les travaux de chacun et permettre à d’autres d’utiliser nos estimations en toute confiance.

Dans le but de rendre tous nos processus reproductibles et transparents, GBADs s’engage dans la « Feuille de route vers la reproductibilité ». Dans cet article de blog, nous vous invitons à parcourir avec nous le chemin de la reproductibilité. Attachez vos ceintures pour éviter les flammes de la « crise de la reproductibilité » avant de nous diriger vers notre destination finale, la « Data Utopia » !

La « crise de la reproductibilité »​

En 2016, une enquête menée auprès de 1 576 chercheurs de Nature révélait qu'il existe une « crise de reproductibilité » dans la communauté scientifique². Parmi les participants, "plus de 70 % des chercheurs ont essayé et échoué de reproduire l'expérience d'un autre scientifique et plus de la moitié n'ont pas réussi à reproduire leurs propres expériences". De nombreux facteurs contribuent à des recherches non reproductibles (Figure 2), où la pression en faveur de la publication et la présentation de rapports sélectifs figuraient parmi les plus appréciées. Cependant, les données brutes et les méthodes ou codes non disponibles ont également été considérés comme des contributeurs importants. Même si la pression pour publier nécessite un changement de culture dans la recherche, l’indisponibilité des données brutes, des méthodes ou du code est un problème que nous pouvons résoudre.

Figure 2 : Facteurs qui contribuent à une recherche irréproductible. Chiffre obtenu de Baker, 2016².

S'engager sur la voie de la reproductibilité​

Arrêt 1 : Personnes et processus​

La disponibilité du code et des données est importante pour la reproductibilité, mais il y a des personnes derrière le code et les données qui travaillent sur des processus pour les rendre reproductibles.

À ce titre, nous avons établi des processus et des bonnes pratiques pour l'utilisation des données dans les GBAD, qui sont communiqués dans le Data Governance Handbook, et sur notre Site de documentation. Ces processus impliquent les éléments suivants :

1. Documentation des modifications apportées aux données et aux pratiques de nettoyage des données
2. Documentation des normes de métadonnées utilisées pour fournir des informations sur les données
3. Où et comment les données et métadonnées sont stockées et comment elles sont diffusées
4. Meilleures pratiques pour documenter le code dans les référentiels GitHub

Nous comptons également sur le respect des processus que nous avons établis. Étant donné que certaines des données utilisées par les GBAD ne comportent pas de métadonnées, nous comptons sur la mise en place d'un point de contact pour la source de données afin de garantir que nous pouvons obtenir un contexte sur la manière dont les données ont été collectées, comment elles peuvent être utilisées, par qui, et à quelles fins et quelles catégories représentent les données.

Stop 2 : Acquisition et ingestion de données​

Pour acquérir des données, nous identifions les données pertinentes pour l'estimation des modèles. Par exemple, le cheptel par pays et par espèce ainsi que le poids vif sont des éléments d'entrée dans les calculs de biomasse.

La manière dont nous acquérons les données dépend du format dans lequel elles sont disponibles. Il existe trois manières principales d’acquérir et d’ingérer les données :

• Lorsque les données sont disponibles via des interfaces de programmation d'applications (API), les données sont acquises directement à partir de la source, transformées avant d'être mises à disposition via l'API des GBAD ;
• Lorsque les données sont disponibles par téléchargement direct, les données sont téléchargées et formatées dans des tables de base de données avant d'être mises à disposition via l'API des GBAD, et ;
• Lorsque les données sont disponibles dans des tableaux PDF, les scripts de web scraping récupèrent les données des tableaux et les rendent disponibles via des fichiers csv avant d'être formatées dans des tableaux de base de données et mises à disposition via l'API des GBAD.

Chacun de ces processus est documenté. Le lignage des données est tracé dans une base de données graphique pour garantir que nous pouvons retracer toute modification apportée aux données et rendre nos processus transparents et reproductibles.

Arrêt 3 : Qualité des données​

Nous vérifions la qualité de chaque source de données acquise par GBAD. Il y a parfois des erreurs internes dans l’agrégation des catégorisations où les sous-catégories ne totalisent pas une « super-catégorie ». Par exemple, si la volaille est divisée en volailles de basse-cour et commerciales, ces catégories devraient totaliser « volaille ». Dans d’autres cas, il peut y avoir une augmentation soudaine du nombre d’animaux dans un pays. Dans ce cas, nous devons enquêter en comparant la valeur à d’autres sources de données.

Tous les contrôles de qualité et les modifications correspondantes sont enregistrés. Une fois les données « nettoyées », la version « nettoyée » est fournie via l’API et les tableaux de bord des GBAD. De cette façon, il y a une cohérence dans les évaluations de la qualité et chaque collaborateur ne le fait pas de manière indépendante. Cela garantit la cohérence des résultats et améliore collectivement la reproductibilité des estimations et des données des GBAD.

Arrêt 4 : Coder​

Le code utilisé pour acquérir et ingérer des données, nettoyer les données et créer des modèles est disponible via les référentiels GitHub des GBAD. Le code est bien documenté et contient des informations sur la façon d'exécuter le code, les ensembles de données utilisés et les personnes impliquées dans le développement.

Destination finale : l'utopie des données​

Dans Data Utopia, les données peuvent être harmonisées et réutilisées pour des modèles ou des objectifs ultérieurs. L’idée ici est que tous les membres des GBAD utilisent les mêmes données et ne dupliquent pas les efforts de nettoyage, d’ingestion ou d’acquisition des données. En rendant les données et la méthodologie de nettoyage reproductibles, les données sous-jacentes sont cohérentes et prêtes à l'emploi. Dans notre Utopie, les données sont visualisées et disponibles via des tableaux de bord et sont accessibles via l'API. Les tableaux de bord comportent également un onglet de métadonnées où les informations sur la méthodologie, le code et la provenance sont fournies pour garantir que tous les membres peuvent accéder au code et aux données brutes affichées et disponibles dans les tableaux de bord.

Remarque : Nous reconnaissons le fait que toutes les données ne peuvent pas être mises à disposition. Alors que nous travaillons actuellement avec des données gouvernementales ouvertes, nous prévoyons une gouvernance contrôlée des données privées et sensibles, qui ne seront pas ouvertement disponibles sous forme brute sans l'autorisation du détenteur des données, conformément aux accords et licences de données.

Les références:

¹ : Achenbach, J. (27 octobre 2021). De nombreuses études scientifiques ne peuvent pas être reproduites. c'est un problème. Le Washington Post. Consulté le 19 juin 2022 sur [https://www.washingtonpost.com/news/ Speaking-of-science/wp/2015/08/27/trouble-in-science-massive-effort-to-reproduce-100- résultats-expérimentaux-succeeds-only-36-times/](https://www.washingtonpost.com/news/ Speaking-of-science/wp/2015/08/27/trouble-in-science-massive-effort- reproduire-100-résultats-expérimentaux-réussit-seulement-36-fois/)

² : Baker, M. (2016). 1 500 scientifiques lèvent le voile sur la reproductibilité. Nature, 533(7604).

GBADs Informatics a recruté de nombreux nouveaux experts en 2022 qui possèdent un large éventail de talents et d'intérêts. Ensemble, le « troupeau » de 7 étudiants développeurs, 2 chercheurs diplômés et 4 post-doctorants et associés de recherche font progresser nos objectifs dans les GBAD et explorent de nouvelles voies pour améliorer les GBAD et accroître l'utilité du programme de manière créative. Découvrez notre équipe actuelle dans la section À propos du site Web et apprenez-en plus sur le travail de notre équipe au cours du semestre de printemps ci-dessous !

Les écrous et les boulons du moteur de connaissances

Kassy a construit une base de données de graphiques pour améliorer la trouvabilité des données et analyser l'interopérabilité des sources de données collectées par GBADs. Elle a également été occupée à soutenir les étudiants dans leur travail, à assurer la liaison avec d'autres thèmes pour maintenir les progrès et à faire connaître les données GBAD et FAIR en tant que boursière de la Datasphere Initiative - consultez certaines de ses récentes présentations sur notre [Highlights](http:/ /gbadskedoc.org/highlights) ou notre Présentations et publications.

Amardeep a développé une approche modulaire de la création de tableaux de bord et a produit des tutoriels permettant à chacun d'apprendre à produire un tableau de bord de base dans le style GBADs. Vous pouvez accéder à ses tutoriels dans la section docs de ce site.

Nitin a travaillé sur l'infrastructure d'autorisations et de restrictions d'accès nécessaire pour garantir la sécurité des données GBAD et pour que nous puissions appliquer des restrictions d'accès aux différents utilisateurs cherchant à accéder au portail de données du moteur de connaissances. Cette infrastructure sera essentielle pour maintenir la sécurité des données privées.

Rehan est devenu notre expert pour les données sur l'élevage extraites des rapports PDF de l'Agence centrale des statistiques d'Éthiopie. Il a, pour la première fois, mis ces données à disposition dans une base de données et travaille à l'élaboration de rapports permettant de comparer les tendances aux niveaux régional et national et d'identifier les divergences dans les données. Il s'est également efforcé de comparer ces données aux données mondiales. Les rapports seront bientôt disponibles, découvrez comment accéder aux détails via notre API !

Polissage de nos produits

Matthew a consacré beaucoup de travail au développement et au lancement de ce site pour la documentation des ressources, tutoriels, documentations et présentations GBADs. Le site évolue constamment et de nouveaux éléments sont ajoutés, alors revenez fréquemment !

Kurtis a commencé à travailler avec nous pour améliorer la conception de nos tableaux de bord et visualisations et pour développer une norme visuelle cohérente à utiliser dans tous les GBAD. Ses guides de style ont été partagés sur d'autres thèmes et avec des partenaires externes comme First Analytics.

(GIF gracieuseté de Kurtis Sobkowich)

Collaboration multithème

Grace a travaillé sur le thème de la santé humaine pour développer une approche permettant de relier les changements en matière de santé du bétail aux impacts sur la santé alimentaire humaine. Elle a également écrit un blog sur les défis liés à la quantification des impacts sur la santé de la consommation d’aliments d’origine animale.

William a rapidement adapté un module python pour l'élicitation d'experts (Anduryl) pour fonctionner dans R. Il l'a partagé avec l'équipe travaillant sur l'étude de cas éthiopienne, qui l'a déployé dans leurs récents ateliers. Retrouvez son tutoriel sur le logiciel ici.

Le a rapidement rattrapé les progrès réalisés sur la base de données de graphes et l'ontologie et a collaboré avec le thème Ontologie et attribution pour développer des moyens d'améliorer l'interopérabilité des données provenant de différentes sources de données majeures. Ils travaillent également à mapper les ontologies aux bases de données.

Kassy et Deb ont travaillé avec Yin du thème Populations et systèmes de production pour structurer leurs calculs et leur code de biomasse à utiliser avec différentes sources de données et à incorporer dans le moteur de connaissances.

Explorer de nouvelles frontières

Cassandre a exploité le NCBI pour obtenir des données génomiques sur les espèces de bétail qui pourraient être utilisées pour aider à classer les systèmes de production. Vous pouvez visionner son séminaire sur son travail ici. Elle explore également d’autres bases de données qui pourraient être exploitées pour obtenir des informations similaires sur les caractéristiques des races telles que la taille et les traits de santé.

Neila travaille sur l'avenir du bien-être animal dans les GBAD. Elle a collaboré avec des collègues de Liverpool pour élaborer une proposition visant à intégrer ce sujet dans les futures itérations des GBAD, en créant des réseaux avec des experts en bien-être animal du monde entier et en explorant l'écosystème de données existant sur le bien-être animal. Lisez son introduction à la législation sur le bien-être animal dans son récent blog.

Enfin et surtout, Deb et Theresa ont continué à contribuer à la planification des GBAD et ont mené le troupeau vers le succès ! Ils sont essentiels pour résoudre les problèmes, se connecter avec les partenaires et développer notre feuille de route pour l’avenir de GBADs Informatics.

Aperçu d'été

Restez à l'affût de l'évolution de nos activités estivales, qui incluent le déploiement de nombreux tableaux de bord, grâce à l'approche développée par Amardeep :

• Sky produit des tableaux de bord mis à jour pour les statistiques de population et plusieurs statistiques de biomasse
• Matthew et William travaillent sur un tableau de bord pour afficher les calculs de la valeur économique totale du bétail mondial effectués par le thème PPS
• Tableau de bord des histoires de données éthiopiennes de Rehan, Sky et Grace

Bienvenue également à notre nouveau membre du troupeau, Faraz, qui travaille sur la « guérison » des données sur la population de l'OIE. Bienvenue également à Emily, qui a rejoint le troupeau pour les plaisirs de l'été !

Rattrapez le troupeau

Si vous souhaitez voir GBADs Informatics en action, deux opportunités sont à venir. Découvrez la session GBADs à la SciDataCon le 22 juin, où Deb, Kassy, et Le présentera aux côtés de Stephen Kwok, collègue d'Ontologie et d'Attribution. Le thème Informatique participera à une session spéciale dédiée aux GBAD et présentera également 3 conférences et 4 affiches à ISVEE du 7 au 12 août. Nous couvrirons une gamme de sujets, notamment les cadres méta-ontologiques, le bien-être animal, les modèles de systèmes alimentaires, le travail interdisciplinaire dans le contexte de OneHealth, les implications des divergences de données, les bases de données graphiques et une enquête sur les principales initiatives d'agrégation de données. Nous espérons vous voir là-bas!

Avec l’augmentation de la population humaine, le nombre d’animaux élevés pour l’alimentation a considérablement augmenté au cours des dernières décennies. Le monde a produit 800 millions de tonnes de lait, 340 millions de tonnes de viande en 2018 (Figure 1) et 86,67 millions de tonnes d'œufs ¹ en 2019.

Figure 1 : Production mondiale de viande par type de bétail de 1961 à 2018. (Source :Our World in Data )

Les animaux destinés à l'alimentation sont élevés dans différents systèmes de production où l'hébergement, la gestion, la nutrition, la prévention et le traitement des maladies, la manipulation et l'abattage relèvent de la responsabilité des humains. Il existe une grande variété de systèmes de production², mais parmi les plus connus figurent le système intensif confinant les animaux en grand nombre dans des espaces relativement petits et le système extensif offrant aux animaux des possibilités de pâturage. Dans presque tous les systèmes de production, les animaux peuvent être confrontés à un certain nombre de conditions susceptibles de nuire à leur bien-être général. L’étude de l’état physique, physiologique et mental d’un animal est appelée bien-être animal ³. Selon l'Organisation mondiale de la santé animale, le bien-être animal est « l'état physique et mental d'un animal par rapport aux conditions dans lesquelles il vit et meurt »⁴. Sur la base de l'Union européenne⁵ et de la loi britannique sur le bien-être animal de 2006⁶, réduire la souffrance animale en permettant de prendre des mesures préventives avant que la souffrance ne survienne est le principal point mis en évidence lors de la définition du bien-être animal. Bien que des mesures aient été prises pour aborder le sujet, les animaux d'élevage sont toujours confrontés à des problèmes de bien-être, notamment des peurs et des douleurs chroniques, des blessures et des maladies, ainsi que la privation de mouvement, pour n'en citer que quelques-uns. Il nous a fallu beaucoup de temps pour parvenir à une définition claire du bien-être animal et aux moyens de l'améliorer au niveau de la ferme. Dans ce blog, j'explorerai les principaux événements qui ont eu un impact sur le concept de bien-être animal et la manière dont les humains étudient ce sujet chez les animaux de ferme. Je présenterai également un aperçu de la manière dont nous tentons d'encadrer le concept de bien-être animal dans la structure analytique du programme Global Burden of Animal Diseases (GBADs).

Moments clés de l'histoire du bien-être animal

Depuis des siècles, les animaux domestiques jouent un rôle majeur dans la vie des humains. Grâce aux techniques agricoles traditionnelles, ces animaux ont toujours aidé les humains dans les activités liées à l’agriculture, au transport et au commerce. Avec le début de l’industrialisation, l’objectif principal des systèmes agricoles était d’augmenter la productivité afin de nourrir une population humaine pauvre mais croissante. Cela a abouti au développement de technologies d'hébergement permettant de confiner davantage d'animaux et d'améliorer la productivité en fournissant des aliments de haute qualité. Cependant, le confinement des animaux dans des environnements surpeuplés a commencé à entraîner de mauvaises conditions corporelles avec l’apparition de blessures, de boiteries et de maladies. C’est avec la publication du livre « Animal Machines »⁷ de Ruth Harrison en 1964 qu’une série d’événements visant à promouvoir le concept de bien-être animal en tant que préoccupation publique a commencé à être prise (Figure 2).

Figure 2 : Principaux événements qui ont contribué à faire du bien-être animal une préoccupation publique en Europe et dans le monde.

Un autre événement important a été la création du Comité Brambell par le gouvernement britannique, dont le but était de rendre compte des conditions de bien-être dans l'élevage britannique. En 1965, le Comité a publié son rapport d'enquête sur le bien-être des animaux élevés dans des systèmes d'élevage intensifs ⁸. Ce rapport a ouvert la voie à la publication d'une liste de préoccupations dont l'animal devrait être exempté pour garantir un bien-être décent. Cette liste, appelée les cinq libertés⁹, a été publiée après la création du Farm Animal Welfare Council en 1979. Ces libertés sont :

1. Être à l’abri de la faim et de la soif : grâce à un accès facile à l’eau douce et à une alimentation équilibrée et nourrissante.
2. Absence d'inconfort : en fournissant un environnement approprié comprenant un abri et une aire de repos.
3. Absence de douleur, de blessure ou de maladie : par la prévention ou un diagnostic et un traitement rapides.
4. Être à l'abri de la peur et de la détresse : en garantissant des conditions de logement et de gestion qui évitent la souffrance mentale.
5. Liberté d'exprimer un comportement normal : en fournissant suffisamment d'espace pour prendre soin de soi (toilettage, bain de poussière, étirements) et pour la nidification, des opportunités de comportement social avec des animaux de leur propre espèce.

Produire plus de viande à moindre coût s’accompagne désormais d’une pression sociale sur la qualité de vie des animaux. Cela a ouvert la voie à des réglementations nationales, régionales et internationales en matière de bien-être animal, ainsi qu'à des codes et pratiques privés¹⁰. Les Cinq Libertés ont été largement utilisées comme base pour l’élaboration de lignes directrices sur le bien-être animal, de protocoles d’évaluation et d’audits. Après avoir introduit un Protocole sur le bien-être animal dans le Traité d'Amsterdam¹¹ en 1997, l'Union européenne (UE) a été la première à publier des directives sur le bien-être animal pour garantir que tous les pays membres adoptent des lignes directrices minimales lors de l'élevage d'animaux destinés à la production alimentaire (Directive 98/ 581)⁵. Des directives européennes spécifiques aux espèces ont été publiées ultérieurement, ainsi que des réglementations spécifiques au transport des animaux (Directive 1/20059)¹² et à l'abattage (Directive 1099/2009)¹³. Concernant les organisations internationales, l'OIE a publié pour la première fois ses normes sur le bien-être animal⁴ pour les animaux terrestres et aquatiques en 2004. Des groupes nationaux et internationaux comme la Société royale pour la prévention de la cruauté envers les animaux (RSPCA) ont adopté leurs propres lignes directrices et protocoles pour fournir un service d’audit et d’étiquetage du produit final.

Les initiatives les plus récentes en faveur du bien-être animal ont lieu en Europe. « End the Cage Age »¹⁴ est un outil proposé par la Commission européenne pour renforcer la participation directe des citoyens à l’élaboration des politiques. Il a été lancé en 2018 avec pour principale revendication l’interdiction de l’utilisation de cages dans l’élevage, offrant ainsi aux animaux la possibilité d’adopter des comportements normaux. La Commission européenne proposera une législation interdisant l'utilisation de cages pour les poules pondeuses, les poulettes, les reproducteurs de poulets de chair et de poules pondeuses, les cailles, les canards, les oies et les lapins. Ceci s’ajoute à l’interdiction des cages de mise bas, des stalles pour truies et des enclos individuels pour veaux là où cela n’est pas déjà interdit. Une autre initiative européenne est la stratégie Farm to Fork¹⁵ qui vise à accélérer la transition de l’Europe vers un système alimentaire durable. En plus de promouvoir un impact environnemental neutre ou positif, la Commission a annoncé que la législation existante sur le bien-être animal serait entièrement révisée d'ici 2023. La nouvelle législation vise à garantir un niveau de protection plus élevé, à avoir une portée plus large, à être plus facile à appliquer et à s'aligner sur les dernières preuves scientifiques.

Tous ces événements continuent de façonner la manière dont nous abordons le bien-être animal en tant que citoyens et consommateurs. Outre les directives nationales et internationales visant à garantir la protection des animaux d'élevage, les organisations et mouvements de protection des animaux s'efforcent de sensibiliser les consommateurs au bien-être animal. C’est en reconnaissant où nous échouons en tant que société à fournir le meilleur environnement et la meilleure gestion aux animaux destinés à l’alimentation humaine que nous commencerons à prendre conscience de l’impact d’un mauvais bien-être animal sur la société et l’économie mondiales.

Le bien-être animal dans le champ des GBAD

Outre le fait que les maladies animales représentent dans une certaine mesure une atteinte au bien-être animal, le fardeau du bien-être animal sera à terme inclus dans les estimations économiques des GBAD. Ce problème sera abordé à travers une analyse des facteurs de bien-être qui contribuent à l'apparition de la maladie, d'une part, et une estimation de la dégradation du bien-être après l'émergence de la maladie, d'autre part. Pendant que la méthodologie est en cours, des points d’intérêt spécifiques seront étudiés :

• L'impact de la politique de bien-être animal sur l'économie agricole aux niveaux national et régional.
• L'impact du système de production (y compris le logement et la gestion) sur le bien-être animal et ses conséquences économiques.
• Systèmes de production, résultats comportementaux et relation avec la maladie.

Ces objectifs, bien qu’apparemment ambitieux, seront atteints sur une longue période. La génération de données n'entre pas actuellement dans le champ d'application des GBAD. Cependant, l’utilisation de sources de données ouvertes, de données privées et/ou de données d’enquête d’experts constituera la base de nos analyses.

Les références:

¹ : Ritchie, L. et Roser, M. (novembre 2019). Production de viande et de produits laitiers. Notre monde dans les données. Consulté le 5 mai 2021 sur https://ourworldindata.org/meat-production.

² : Steinfeld, H., Mäki-Hokkonen J. (sd). Une classification des systèmes de production animale. FAO. Consulté le 11 mai 2021 sur https://www.fao.org/3/v8180t/v8180t0y.htm

³ : Fraser, D., Weary, DM, Pajor, EA et Milligan, BN (1997). Une conception scientifique du bien-être animal qui reflète des préoccupations éthiques. Bien-être animal, 6, 187-205. https://www.wellbeingintlstudiesrepository.org/ethawel/1/

⁴ : Accès en ligne au code terrestre. (2004). OIE - Organisation mondiale de la santé animale. Consulté en avril 2021 sur https://www.oie.int/en/what-we-do/standards/codes-and-manuals/terrestrial-code-online-access/?id=169&L=1&htmfile=titre_1.7. htm

⁵ : Union européenne. (1998, 20 juillet). Directive 98/58/CE du Conseil du 20 juillet 1998 concernant la protection des animaux dans les élevages. Eur-Lex. Consulté le 2 février 2021 sur https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:31998L0058

⁶ : Loi de 2006 sur la protection des animaux. (2006). Site Web de la législation britannique. Consulté en février 2022 sur https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2006/45/contents

⁷ : Harrison, R. et Dawkins, MS (2013). Machines animales : la nouvelle industrie de l'élevage industriel (éd. réédité). CABI. https://books.google.tn/books/about/Animal_Machines.html?id=7_3-ko8zyZYC&printsec=frontcover&source=kp_read_button&hl=en&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false

⁸ : Brambell, R., (1965). Rapport du comité technique chargé d'enquêter sur le bien-être des animaux élevés dans des systèmes d'élevage intensif, Cmd. (Grande-Bretagne. Parlement), H.M. Bureau de la papeterie, 1–84.

⁹ : Cinq libertés en matière de bien-être animal. (2009, avril). Conseil pour le bien-être des animaux d'élevage (FAWC). Récupéré en mai 2022 sur https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/ukgwa/20121010012427/http://www.fawc.org.uk/freedoms.htm

¹⁰ : Simonin, D. et Gavinelli. A. (2019). La législation de l’Union européenne sur le bien-être animal : état des lieux, application et activités futures. Dans : Hild S. & Schweitzer L. (Eds), Bien-être animal : de la science au droit. 59-70. https://www.fondation-droit-animal.org/proceedings-aw/the-european-union-legislation-on-animal-welfare/

¹¹ : Traité d'Amsterdam. (1997, 10 novembre). Consulté en mai 2022 sur https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:11997D/PRO/10&from=IT

¹² : Union européenne. (22 décembre 2004). Règlement (CE) n° 1/2005 du Conseil du 22 décembre 2004 relatif à la protection des animaux pendant le transport. EUR-Lex. Consulté en février 2022 sur https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=celex%3A32005R0001

¹³ : Union européenne. (24 septembre 2009). Règlement (CE) n° 1099/2009 du Conseil du 24 septembre 2009 relatif à la protection des animaux au moment de leur mise à mort. EUR-Lex. Consulté en janvier 2022 sur https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=CELEX%3A32009R1099

¹⁴ : Compassion dans l'agriculture mondiale. (2018). Mettez fin à l’ère des cages. Https://Www.Endthecageage.Eu/. Récupéré en mai 2022 sur https://www.endthecageage.eu/

¹⁵ : Stratégie de la ferme à la table. (2020). Commission européenne. Consulté en mai 2022 sur https://ec.europa.eu/food/horizontal-topics/farm-fork-strategy_en

(Graphique de Advancing Nutrition)

Les aliments d'origine animale dans l'alimentation mondiale

Le bétail joue depuis longtemps un rôle culturel, social et économique important, tout en constituant également une source alimentaire essentielle. Cependant, les progrès technologiques modernes ont conduit à une explosion de la production animale et de la consommation d’aliments d’origine animale (ASA). L’accès accru aux aliments pour animaux de compagnie a été une aubaine pour la santé alimentaire humaine à bien des égards, mais les systèmes modernes de production animale sont souvent nocifs pour le climat et soulèvent des préoccupations en matière de bien-être animal et de durabilité¹. Dans de nombreux pays à revenu élevé (HIC), les gens consomment souvent plus d'ASF que ce qui est recommandé, alors que les ASF sont encore rares dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI)¹. Les régimes de référence plaident pour un apport très limité en ASF², mais cela n'est pas sain pour de nombreuses personnes.

Donc, dans un monde où les aliments pour animaux agricoles sont trop disponibles pour certains et trop rares pour d'autres, et où l'élevage joue toujours un rôle culturel important, comment pouvons-nous équilibrer les ressources planétaires rares pour produire des résultats équitables liés à la production animale et à la santé humaine ? C'est une question à laquelle le programme Global Burden of Animal Diseases (GBADs) s'efforce de répondre en développant un processus systématique pour déterminer le fardeau des maladies animales sur la santé et le bien-être humains. Une pièce de ce puzzle consiste à comprendre, plus en détail, comment la consommation de PPA affecte la santé dans différents contextes.

(Graphique de Notre monde en données)

Rôle des ASF dans la santé

Les ASF sont des sources de macronutriments (comme les protéines et les graisses) et de micronutriments (comme le calcium, la vitamine B12, Vitamine A, fer et zinc), dont certains sont difficiles à trouver ou moins biodisponibles dans les sources végétales³. Comparés aux suppléments, les aliments complets contiennent également des facteurs et des composés bioactifs qui peuvent améliorer la disponibilité des nutriments.

Les FPA sont importantes tout au long de la vie, mais particulièrement pendant l’enfance, la grossesse, l’allaitement et la vieillesse. Les problèmes courants liés à une faible consommation de PPA parmi ces populations sont l'anémie, le retard de croissance et l'émaciation, les carences en micronutriments et le déclin fonctionnel (chez les personnes âgées). Les carences en micronutriments et en protéines en particulier peuvent conduire à un cycle d'altération de la fonction intestinale et à une absorption réduite des nutriments, ainsi qu'à une réduction du fonctionnement immunologique et à une susceptibilité accrue aux maladies infectieuses. maladie⁴. Ces conditions ne se limitent pas non plus aux personnes souffrant de dénutrition : bon nombre des 772 millions de personnes touchées par l'obésité souffrent de carences en micronutriments similaires et de [problèmes de santé connexes](https://globalnutritionreport.org/reports/2021-global-nutrition-report /)⁵.

(Graphique du Rapport mondial sur la nutrition 2018)

Bien que les micro et macronutriments aient été associés à des résultats spécifiques en matière de santé, on ne sait pas clairement dans quelle quantité, à quelle fréquence et combien de temps ils doivent être consommés pour obtenir des bénéfices durables dans différentes populations vivant dans des conditions différentes. Des lignes directrices diététiques, des apports nutritionnels moyens quotidiens recommandés, des modèles de suffisance nutritionnelle et d'autres outils existent pour différentes populations, mais sont parfois basés sur des populations de référence qui peuvent ne pas représenter le groupe en question. Même dans les cas où la quantité d’un nutriment nécessaire à une population spécifique est claire, il est difficile de savoir comment déployer des aliments spécifiques pour répondre à ces besoins. L’état de santé d’une personne influence également sa capacité à absorber ou à utiliser les nutriments. Leur microbiome intestinal, leur santé intestinale et la teneur réelle en nutriments des aliments cultivés et stockés de différentes manières contribuent tous à l’écart entre les impacts projetés de la consommation de PPA et la réalité (insuffisamment) observée.

État des preuves sur les PPA et leurs conséquences sur la santé

La base de données probantes sur l’impact de la consommation de PPA sur la santé, en particulier parmi les principaux groupes à risque et les principales étapes de la vie, est malheureusement rare^3,1,[^ 6]^,7. Les impacts sur la santé des changements alimentaires sont notoirement difficiles à appréhender. Les changements alimentaires n’entraînent en grande partie des impacts à long terme qu’après une longue période, et il est difficile de mener des essais contrôlés randomisés (ECR) rigoureux sur les régimes pendant plus de quelques semaines. Les études de cohortes observationnelles à long terme sont souvent confrontées à des coûts élevés, à de faibles taux de rétention des participants et à des problèmes logistiques. De solides études épidémiologiques transversales fournissent des preuves de relations entre la consommation et le risque d’effets sur la santé, mais elles se limitent souvent aux HIC et ne peuvent pas être utilisées pour tirer des conclusions causales.

Des études récentes ont résumé les recherches empiriques minimes et souvent peu concluantes sur les impacts de la consommation de PPA. Les revues concernant les populations âgées se concentrent largement sur l’apport en protéines dans les HIC. Ils suggèrent que les protéines provenant des ASF pourraient réduire le risque de déclin fonctionnel et pourraient être préférables aux protéines végétales pour maintenir la masse musculaire^8,9. Une autre revue sur l'impact des aliments dérivés du bétail sur la santé nutritionnelle des femmes enceintes n'a même pas pu être trouvée toute étude à évaluer³. La même revue a trouvé des résultats mitigés concernant l'impact d'une supplémentation en lait de quantités et de durées variables sur la croissance linéaire des enfants, malgré la relation connue entre la consommation de lait et les facteurs biologiques favorisant la croissance. Les ECR liés à la consommation et à la santé des PPA ont été principalement menés auprès d'enfants dans les PRFI, mais une revue systématique de ces études a révélé des résultats incohérents et un niveau d'étude globalement très faible. qualité¹⁰.

Le projet Lulun illustre un ECR rigoureux et de haute qualité et met en évidence les difficultés d'évaluation des impacts de la consommation de PPA. L'étude portait sur une supplémentation en œufs pendant six mois chez des enfants âgés de 6 à 9 mois en Équateur, entraînant une augmentation du poids et de la taille et une réduction substantielle du retard de croissance. risque¹¹. Cependant, une répétition de l'étude au Malawi n'a constaté aucun effet de ce type, potentiellement en raison d'une consommation de base plus élevée d'ASF ou d'une plus grande exposition aux facteurs de risque de maladies gastro-intestinales[^12 ]. Même les effets positifs observés en Équateur pourraient avoir un impact minime à long terme – une étude de suivi deux ans plus tard a noté des niveaux similaires de croissance chancelante dans les interventions et les contrôles. groupes¹³. Il est intéressant de noter que la consommation d’œufs dans l’un ou l’autre groupe après la fin de l’étude était corrélée à un ralentissement de la croissance au cours du suivi ultérieur, ce qui suggère qu’une consommation soutenue d’œufs conférait des avantages.

Un domaine d'étude connexe considère l'impact de agriculture sensible à la nutrition, les interventions ce qui pourrait refléter davantage des approches potentiellement durables à long terme pour améliorer l’accès à la PPA. Ces interventions visent généralement à améliorer l’agriculture des petits exploitants grâce à la formation, au changement de comportement et/ou à l’accès aux ressources agricoles. Plusieurs de ces projets ont démontré des améliorations dans la consommation d'ASF parmi les participants, bien que les voies par lesquelles les projets agricoles ont un impact sur la nutrition soient plus compliquées que dans les études de supplémentation en ASF¹⁴ . Cependant, la plupart des études sur les programmes agricoles sensibles à la nutrition ne sont pas suffisamment conçues pour évaluer les résultats nutritionnels et, jusqu'à présent, n'ont démontré que des faibles effets sur des indicateurs de santé tels que le retard de croissance. ⁶.

(Voie d'impact simplifiée pour les interventions agricoles sensibles à la nutrition. Graphique de FAO)

Quelques pistes à suivre

Il existe de nombreuses façons d’améliorer la collecte de données sur l’impact des PPA sur la santé, dont quelques-unes sont soulignées ici. Des périodes de suivi plus longues sont recommandées pour les ECR, car la longévité des bienfaits pour la santé obtenus grâce aux interventions de consommation de PPA n'est pas claire. L'utilisation de différents paramètres d'étude peut également améliorer notre compréhension de la manière dont la consommation de PPA modifie notre corps pendant et après une intervention. Le poids ou les niveaux de micronutriments circulants peuvent rebondir à court terme grâce à une intervention – mais les indicateurs métaboliques et immunologiques changent-ils dans le même laps de temps ?

Dans les domaines de l'agriculture et de l'élevage sensibles à la nutrition, les partenariats interdisciplinaires entre les chercheurs et les responsables de la mise en œuvre des programmes peuvent aider à surmonter les obstacles liés aux coûts et à garantir que des résultats nutritionnels appropriés, tels que la diversité alimentaire, soient intégrés dans les programmes dès leur création^{15, 16}.

Enfin, notre compréhension de l’impact de la consommation de PPA peut s’améliorer en comprenant l’impact de la transformation sur la teneur en éléments nutritifs des aliments, en comprenant comment la culture et les normes comportementales influencent la consommation et en développant des niveaux d’apport recommandés plus précis pour différentes populations.

Le rôle des GBAD

Bien qu'il ne soit pas directement impliqué dans le renforcement de la collecte de données sur l'impact des ASF sur la santé, le GBADs a un rôle à jouer dans le calcul de la manière de parvenir à une production et une consommation durables et équitables des ASF pour améliorer la santé humaine. Les GBAD

• Démontrer les inefficacités dans la production animale et dans les chaînes de valeur

• Fournir des données approfondies sur les systèmes de production pour identifier les systèmes les plus efficaces pour un contexte donné

• Fournir des estimations de haute qualité de la production de PPA par produit et par emplacement, afin de déterminer où l'accès à la PPA pourrait être amélioré grâce à une meilleure santé du bétail.

• Quantifier la manière dont la mauvaise santé du bétail contribue à une mauvaise santé humaine

• Contribuer au renforcement du lien entre les secteurs de la production animale et de la nutrition

Les résultats du GBAD seront utiles aux experts de la nutrition, des sciences de l’environnement et des disciplines connexes pour contribuer à générer une approche de la production et de la consommation de PPA qui équilibre la santé des humains, des animaux et de la planète.

¹ : Iannotti, L., Tarawali, SA, Baltenweck, I., Ericksen, PJ, Bett, BK, Grace, D., ... et De la Rocque, S. (2021). Aliments dérivés du bétail et régimes alimentaires sains et durables

² : Willett, W., Rockström, J., Loken, B., Springmann, M., Lang, T., Vermeulen, S., ... et Murray, CJ (2019). L'alimentation dans l'Anthropocène : la Commission EAT-Lancet sur les régimes alimentaires sains issus de systèmes alimentaires durables. The Lancet, 393(10170), 447-492. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31788-4

³ : Grace, D., Domínguez Salas, P., Alonso, S., Lannerstad, M., Muunda, EM, Ngwili, NM, ... et Otobo, E. (2018). L'influence des aliments d'origine animale sur la nutrition au cours des 1 000 premiers jours de la vie. Rapport de recherche de l'ILRI](https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/92907/RR44_newReport.pdf?sequence=7).

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