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Título

Aplicación de la tecnología NIRS para estimar parámetros indicativos de la calidad de la carne de vacuno

AutorPrieto, Nuria
DirectorAndrés, Sonia ; Lavín, Paz
Palabras claveNIR
Beef quality
Chemical composition
Technological parameters
Fatty acids
Calidad de la carne de vacuno
Composición química
Parámetros tecnológicos
Ácidos grasos
Fecha de publicación2006
EditorUniversidad de León
ResumenEn los últimos años se ha incrementado la producción de carne de vacuno ligada a determinadas zonas geográficas, de acuerdo con sistemas tradicionales de producción, con el fin de obtener productos diferenciados y específicos que cumplan las exigencias del consumidor. Sin embargo, para apoyar y controlar estos sistemas alternativos de producción de carne de vacuno es necesario caracterizar y tipificar la carne obtenida y desarrollar métodos de análisis, tanto químicos como físicos, que permitan realizar controles rutinarios y así asegurar la calidad del producto final. No obstante, el término de calidad es un concepto complejo y difícil de definir ya que varía en función de los diferentes puntos de vista de quien lo considere. Así por ejemplo, el ganadero puede considerar como referente de calidad el estado de engrasamiento del animal; sin embargo, al consumidor le interesa conocer las características físico-químicas del producto que adquiere. En la actualidad existen técnicas que permiten caracterizar las canales y la carne, pero en su mayor parte son costosas en material y tiempo, y en algunos casos son subjetivas, lo cual reduce la transparencia del proceso. Dada esta situación, el sector cárnico es consciente de la necesidad de buscar procedimientos alternativos que subsanen estas deficiencias, y así mejorar la evaluación de la calidad de la canal y de los productos cárnicos. A este respecto cabe señalar que, en la actualidad, existen múltiples trabajos que han evaluado la capacidad de la tecnología NIRS para estimar la composición química de carne de animales producidos en cebaderos intensivos, empleando en la estimación de los modelos matemáticos conjuntos de muestras que abarcan una amplia variedad de razas, pesos de sacrificio y alimentación. Sin embargo, existe escasa información en relación con la aplicación de la tecnología NIRS para el análisis de carne producida en otras condiciones, es decir, amparada bajo distintivos de calidad, y, por tanto, con rangos de variación más estrechos tanto de la composición química como de las características físicas. Así, por ejemplo, en lo que nosotros conocemos, no existen estudios realizados con carne de buey.
El objetivo general del presente trabajo fue evaluar la capacidad de la tecnología NIRS para predecir el contenido de parámetros indicativos de la calidad de la carne de buey y de ternero y para clasificar estos animales en función del nivel de engrasamiento de la canal y de la composición tisular de la chuleta a nivel de la 6ª costilla. Para cumplir este objetivo general se plantearon cuatro objetivos específicos, los cuales se describen a continuación. Para obtener los espectros en el infrarrojo cercano (1100-2500 nm), se escanearon las muestras, previamente picadas, del músculo longissimus thoracis de la chuleta a nivel de la 6ª costilla y del diafragma de 53 bueyes y 67 terneros, con un espectrofotómetro InfraAlyzer 500 (Bran+Luebbe). Posteriormente, se eliminaron los espurios H (n=3) -muestras cuyos espectros mostraron una distancia de Mahalanobis al espectro promedio de la población superior a 3-, se estudiaron diferentes transformaciones matemáticas de los espectros NIR y se aplicó el procedimiento de regresión sobre mínimos cuadrados parciales tipo 1. En el caso de la predicción de los parámetros indicativos de calidad en el conjunto de la población, es decir, muestras de carne de buey y de ternero conjuntamente, se emplearon 63 muestras para el proceso de calibración, utilizando el error estándar de predicción obtenido con el conjunto de muestras de validación (54 muestras), para seleccionar el mejor modelo matemático en cada caso. En lo que se refiere a la predicción de los parámetros de calidad en la carne de buey o de ternero, de forma específica, no se efectuó la validación externa y se empleó el error estándar de validación cruzada como criterio para seleccionar la mejor ecuación. Cabe señalar que, en las tres poblaciones estudiadas, durante el proceso de calibración se eliminaron las muestras que presentaron una fuerte discrepancia entre su valor de referencia para un parámetro en concreto y el estimado por el modelo matemático (espurios T). El primer objetivo fue estudiar la capacidad de predicción del contenido de materia seca, proteína bruta, grasa bruta, energía bruta, cenizas, mioglobina y colágeno en muestras del músculo longissimus thoracis de bueyes o de terneros tanto a partir del espectro NIR de muestras de este músculo como del músculo diafragma.
La tecnología NIRS permitió estimar, a partir del espectro de absorbancia del músculo longissimus thoracis, con un elevado grado de exactitud algunos de los parámetros químicos que resultan de gran interés para el consumidor por su implicación en el valor nutritivo de la carne de vacuno, como por ejemplo el contenido de grasa y energía bruta de carne de buey (R2 >0,92; RPD>3,3). Además, pudo estimarse con una exactitud aceptable, el contenido de proteína bruta (R2=0,87; RPD=2,56) y materia seca (R2=0,87; RPD=2,28), aunque no el contenido de cenizas, mioglobina y colágeno de las muestras descritas. La escasa capacidad de predicción en estos últimos parámetros posiblemente fue debida en parte a que los minerales no absorben radiación en la región del infrarrojo cercano, en el caso de las cenizas; a la no disponibilidad de la región visible en la recogida de los espectros, en el de la mioglobina, y a un rango estrecho de los valores de referencia y una baja precisión del método analítico convencional, en el caso del colágeno. Sin embargo, la predicción de la composición química de carne de ternero no fue tan exacta como la obtenida para la carne de buey, probablemente como consecuencia de la baja variabilidad de los datos de referencia, en el primer caso. Cuando se llevó a cabo la estimación de la composición química del músculo longissimus thoracis a partir de los datos de referencia y de los espectros NIR del músculo diafragma de bueyes y de terneros, no se pudieron obtener predicciones con un exactitud aceptable para ningún parámetro. Esta circunstancia, posiblemente, sea debido a las grandes diferencias tanto fisiológicas como histoquímicas y anatómicas entre ambos músculos. El segundo objetivo consistió en evaluar la capacidad de la tecnología NIRS para predecir el contenido de ácidos grasos de carne de buey y de ternero. La tecnología NIRS no permitió estimar con un grado de exactitud aceptable la proporción, sobre el total de ácidos, de los ácidos grasos palmítico, oleico, esteárico, así como del total de ácidos grasos saturados e insaturados de las poblaciones estudiadas. Las ecuaciones de predicción mejoraron considerablemente cuando el contenido de los ácidos grasos se expresó en relación a la materia seca, utilizando el contenido de grasa bruta como factor de corrección, si bien no alcanzaron el grado de exactitud aceptado para utilizarlas de forma rutinaria.
Para llevar a cabo el tercer objetivo se evaluó la capacidad de la tecnología NIRS para predecir el valor de parámetros físicos de carne de buey y de ternero. Con la tecnología NIRS fue factible estimar, con suficiente exactitud, el índice de amarillo (b*) en carne de ternero (R2=0,90; RPD=2,51) y, con un grado de exactitud relativamente aceptable, el índice de luminosidad (L*) (R2=0,87; RPD=2,17). Sin embargo, el valor de pH, índice de rojo (a*), capacidad de retención de agua y dureza de las muestras de carne no pudieron estimarse adecuadamente mediante la tecnología NIRS ni en la carne de buey ni en la de ternero debido, en parte, a un rango estrecho de los datos de referencia. La no disponibilidad de la región visible en la recogida de los espectros pudo influir negativamente en la predicción del índice de rojo, y la baja precisión del método de referencia en la estimación de la capacidad de retención de agua y de la textura. En este último parámetro, el haber recogido los espectros de muestras picadas y el hecho de que las muestras utilizadas para determinar la textura por el método convencional fueran distintas de las muestras escaneadas, son factores que pudieron haber influido negativamente en su predicción. No obstante, en la mayoría de los casos, la tecnología NIRS permitió explicar un porcentaje de la variabilidad relacionada con estos parámetros superior al porcentaje explicado por los datos de composición química. Por último, el cuarto objetivo se planteó para comprobar si a partir del espectro de absorbancia en el infrarrojo cercano de muestras del músculo longissimus thoracis de bueyes y terneros era posible: 1) predecir el grado de engrasamiento de la canal asignado previamente por un clasificador profesional y 2) predecir el tipo de carne, establecido en función de la composición tisular de la chuleta a nivel de la 6ª costilla. En relación con la primera parte de este objetivo, cabe decir que la clasificación de canales de bueyes y de terneros no fue factible, probablemente por falta de relación entre las características físico-químicas del músculo longissimus thoracis -utilizado para obtener el espectro NIR- y el nivel de engrasamiento asignado por el evaluador especializado.
Para abordar la segunda parte, se diseccionó la chuleta a nivel de la 6ª costilla de bueyes y de terneros, obteniendo así la cantidad y el porcentaje que representaba cada uno de los componentes tisulares en cada animal. De este modo, se establecieron tres rangos para cada una de las grasas (subcutánea, intermuscular y total) y para la relación músculo/grasa en cada tipo de animal. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto que la información aportada por la tecnología NIRS, no parece suficiente para discriminar correctamente entre tipos de carne. Esta escasa capacidad de discriminación posiblemente sea debida a la falta de relación de los espectros NIR -los cuales aportan información de la grasa intramuscular- y la proporción que representan los otros tipos de grasa (intermuscular y subcutánea) en la chuleta.
DescripciónTesis Doctoral de la Universidad de León, Departamento de Producción Animal y la Estación Agrícola Experimental (EAE-CSIC).-Septiembre 2006.
URIhttp://hdl.handle.net/10261/21982
Aparece en las colecciones: (IGM) Tesis
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