Predicción del Índice de Reposición en Montanera para la clasificación de canales de cerdo Ibérico según régimen alimenticio mediante el análisis no destructivo por Espectroscopía del Infrarrojo Cercano

Autores/as

  • E. De Pedro-Sanz Ingeniería de Sistemas de Producción Agroganaderos, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes, Universidad de Córdoba
  • A. Serrano NIRSoluciones S.L.
  • E. Zamora-Rojas Ingeniería de Sistemas de Producción Agroganaderos, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes, Universidad de Córdoba
  • A. Garrido-Varo Ingeniería de Sistemas de Producción Agroganaderos, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes, Universidad de Córdoba
  • J. E. Guerrero-Ginel Ingeniería de Sistemas de Producción Agroganaderos, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes, Universidad de Córdoba
  • D. Pérez-Marín Ingeniería de Sistemas de Producción Agroganaderos, Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes, Universidad de Córdoba
  • J. M. García-Casco Departamento de Mejora Genética. Centro Nacional de I+D del cerdo Ibérico. INIA
  • N. Núñez-Sánchez NIRSoluciones S.L.

DOI:

https://doi.org/10.3989/gya.131012

Palabras clave:

Cerdo Ibérico, Clasificación, Espectroscopía Infrarrojo Cercano, Índice de Reposición en Montanera, Intacto, Régimen alimenticio, Tejido adiposo

Resumen


La clasificación en distintas categorías comerciales según régimen alimenticio de canales de cerdo Ibérico fue evaluada mediante el análisis no destructivo de muestras de tejido adiposo subcutáneo por Espectroscopía del Infrarrojo Cercano (NIRS). Partiendo de una aproximación cuantitativa para predecir el Índice de Reposición en Montanera (IRM) se establecieron una serie de criterios para proceder a su clasificación comercial. Se analizaron un total de 719 animales pertenecientes a diversas partidas, que recogen una amplia variabilidad de muestras de distintos regímenes alimenticios, campañas y sistemas productivos, para el desarrollo y evaluación de los modelos NIRS cuantitativos. Los resultados de validación externa de los modelos indicaron que es posible discriminar con una gran exactitud entre partidas de distintos categorías (Bellota, Recebo y Cebo), en base al espectro medio representativo de cada partida. Además, el análisis individualizado de los animales mostró un amplio consenso entre la información recibida de campo y la clasificación en base a la predicción del parámetro IRM por NIRS, sobre todo para categorías con características extremas (Bellota y Cebo).

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Citas

Arce L, Domínguez-Vidal A, Rodríguez-Estévez V, López-Vidal S, Ayora-Ca-ada MJ, Valcárcel M. 2009. Feasibility study on the use of infrared spectroscopy for the direct authentication of Iberian pig fattening diet. Anal. Chim. Acta 636, 183-189. http://dx.doi.org/10.1016/j.aca.2009.01.058 PMid:19264166

ASICI. 2012. El MAGRAMA comunica a la interprofesional su propuesta para modificar la norma de calidad del ibérico. http://www.3tres3iberico.com/buscando/el-magrama-comunica-a-lainterprofesional-su-propuesta-para-modific_823/. Accessed on 06/08/2012.

Barnes RJ, Dhanoa MS, Lister SJ. 1989. Standard normal variate transformation and detrending of near infrared diffuse reflectance spectra. Appl. Spectrosc. 43, 772–777. http://dx.doi.org/10.1366/0003702894202201

BOE. 2004. nº 283. ORDEN PRE/3844/2004, de 18 de noviembre, por la que se establecen los métodos oficiales de toma de muestras en canales de cerdos ibéricos y el método de análisis para la determinación de la composición de ácidos grasos de los lípidos totales del tejido adiposo subcutáneo de cerdos ibéricos.

BOE. 2007. nº 193. Real Decreto 1469/2007, de 2 de noviembre, por el que se aprueba la norma de calidad para la carne, el jamón, la paleta y la ca-a de lomo Ibéricos. BOE nº 264.

BOE. 2010a. Ley 7/2010 para la Dehesa. BOE. 2010b. nº 188. Orden ARM/2139/2010, de 16 de julio, por la que se extiende el Acuerdo de la Asociación Interprofesional del Cerdo Ibérico, al conjunto del sector, y se fija la aportación económica obligatoria, para realizar actividades de promoción de los productos del cerdo ibérico, mejorar la información y conocimiento sobre las producciones y los mercados, y realizar programas de investigación, desarrollo, innovación tecnológica y estudios, para las campa-as 2010-2011, 2011-2012 y 2012-2013.

De Pedro E. 2001. Calidad de las canales y de los productos del cerdo Ibérico: Técnicas de control y criterios de calidad, in Buxadé C, Daza A (Eds.), Porcino Ibérico: Aspectos claves. Mundi-Prensa, Madrid, p. 589-622.

De Pedro E, Garrido A, Bares I, Casillas M, Murray I. 1992. Application of near infrared spectroscopy for quality control of Iberian pork industry, in Hildrum KI, Isaksson R, Naes T, Tandberg A (Eds.) Near infrared spectroscopy bridging the gap between data analysis and NIR applications, Ellis Horwood, UK, p. 345-348.

De Pedro E, Garrido A, Lobo A, Dardenne P, Murray I. 1995. Objective classification of Iberian pig carcasses: GC versus NIR, in Batten GD, Flinn PC, Welsh LA, Blakeney AB (Eds.) Leaping ahead with near infrared spectroscopy, NIR Spectroscopy Group. Royal Australian Chemistry Institute, Melbourne, Australia, p. 291-295.

Fernández-Cabanás VM, Garrido-Varo A, García-Olmo J, De Pedro-Sanz E, Dardenne P. 2007. Optimisation of the spectral pre-treatments used for Iberian pig fat NIR calibrations. Chemometr. Intell. Lab. 87, 104-112. http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2006.10.005

García-Casco J, Mu-oz M, González E. 2013. Predictive ability of feeding system in Iberian pig by means of several analytical methods. Grasas Aceites. 64, 191-200. http://dx.doi.org/10.3989/gya.130812

García-Olmo J, Garrido-Varo A, De Pedro E. 2001. The transfer of fatty acid calibration equations using one set of unsealed liquid standardisation samples. J. Near Infrared Spec. 9, 49-62. http://dx.doi.org/10.1255/jnirs.294

García-Olmo J, Garrido-Varo A, De Pedro E. 2009. Classification of real farm conditions Iberian pigs according to regime with multivariate models developed by using fatty acids composition or NIR spectral data. Grasas Aceites. 60, 233-237. http://dx.doi.org/10.3989/gya.130408

Garrido-Varo A, De Pedro E. 2007. The role of Near-Infrared Spectroscopy in verifying label information in agro-forestry products, in Burns DA, Ciurczak EW (Eds.) Handbook of Near-Infrared Analysis (3rd Edition). CRC Press. Taylor& Francis Group, London UK.

Garrido-Varo A, García-Olmo J, Pérez-Marín MD. 2004. Analysis of Fats and Oils, in Roberts C, Workman J, Reeves J (Eds.) Near-Infrared Spectroscopy in Agriculture, Agronomy, Crop Science and Soil Science Societies of America, Madison, WI, USA., p. 487-558.

González-Martín I, González-Pérez C, Hernández-Méndez J, Álvarez-García N, Lázaro SM. 2002. Determination of fatty acids in subcutaneous fat of Iberian breed swine by near infrared spectroscopy. A comparative study of the methods for obtaining total lipids: solvents and melting with microwaves. J.Near Infrared Spectrosc.10, 257-268. http://dx.doi.org/10.1255/jnirs.342

González-Martín I, González-Pérez C, Hernández-Méndez J, Álvarez-García N. 2003. Determination of fatty acids in the subcutaneous fat of Iberian breed swine by near infrared spectroscopy (NIRS) with a fiber-optic probe. Meat Sci. 65, 713-719. http://dx.doi.org/10.1016/S0309-1740(02)00273-5

Hervás C, Garrido A, Lucena B, García N, De Pedro E. 1994. Near infrared spectroscopy of Iberian pig carcasses using an artificial neural network. J.Near Infrared Spectrosc. 2, 177-184 http://dx.doi.org/10.1255/jnirs.44

Howard M, Workman Y. 2003. Statistics in Spectroscopy (2nd edition). Academic Press, CA, USA. ISI. 2000. The complete software solution using a single screen for routine analysis, robust calibrations and networking. Infrasoft International Sylver Spring MD, USA.

Pérez-Marín D, De Pedro-Sanz E, Guerrero-Ginel JE, Garrido-Varo A. 2009. A feasibility study on the use of near infrared spectroscopy for prediction of the fatty acid profile in live Iberian pigs and carcasses. Meat Sci. 83, 627-633. http://dx.doi.org/10.1016/j.meatsci.2009.07.012 PMid:20416647

Pérez-Marín D, Fearn T, Guerrero-Ginel JE, Garrido-Varo A. 2010. Robustness in pig fat NIRS calibrations by orthogonal projection. Chemometr. Intell. Lab. 100, 36-40. http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2009.10.003

Pérez-Marín D, Garrido-Varo A, De Pedro E, Guerrero-Ginel JE. 2007. Chemometric utilities to achieve robustness in liquid NIRS calibrations: application to pig fat analysis. Chemometr. Intell. Lab. 87, 241-246. http://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2007.02.004

Shenk JS, Westerhaus MO. 1991. Population structuring of near infrared spectra and modified partial least squares regression. Crop Sci. 31, 1548–1555. http://dx.doi.org/10.2135/cropsci1991.0011183X003100060034x

Shenk JS, Westerhaus MO. 1995. Analysis of agriculture and food products by near infrared reflectance spectroscopy. Monograph, NIR Systems.

Shenk JS, Westerhaus MO. 1996. Calibration the ISI way., in Davies AMC, Williams PC (Eds.) Near infrared spectroscopy: The future waves, NIR Publications, Chichester. U.K, p. 198–202.

Zamora-Rojas E, Pérez-Marín D, De Pedro-Sanz E, Guerrero-Ginel JE, Garrido-Varo A. 2012. In-situ Iberian pig carcass classification using a microelectro-mechanical systems (MEMS)-based near infrared spectroscopy. Meat Sci. 90, 636-642. http://dx.doi.org/10.1016/j.meatsci.2011.10.006 PMid:22075264

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Publicado

2013-06-30

Cómo citar

1.
De Pedro-Sanz E, Serrano A, Zamora-Rojas E, Garrido-Varo A, Guerrero-Ginel JE, Pérez-Marín D, García-Casco JM, Núñez-Sánchez N. Predicción del Índice de Reposición en Montanera para la clasificación de canales de cerdo Ibérico según régimen alimenticio mediante el análisis no destructivo por Espectroscopía del Infrarrojo Cercano. Grasas aceites [Internet]. 30 de junio de 2013 [citado 27 de julio de 2024];64(2):210-8. Disponible en: https://grasasyaceites.revistas.csic.es/index.php/grasasyaceites/article/view/1426

Número

Sección

Investigación