Desarrollo de un modelo de predicción de terneza en carne mediante técnicas físico - químicas y análisis de imagen

FERNANDA PASCHETTA; A.M. SANCHO; DESCALZO, A; GRIGIONI G

Mar del Plata

Congreso; 34° Congreso Argentino de Producción Animal – 1st Joint Meeting ASAS; 2011

El consumidor valora a la terneza de la carne como una de los atributos más importantes de la calidad sensorial. La terneza esta asociada a distintos factores, entre ellos condiciones de manejo y de faena, edad, tipo de músculo, cantidad, tipo y disposición del tejido conectivo; cantidad y distribución de grasa intramuscular. El objetivo del presente trabajo fue desarrollar un modelo exploratorio de predicción de terneza mediante técnicas físico-químicas y análisis de imagen. Se procesaron 24 muestras de músculo Longissimus dorsi de novillos británicos, extraídas de la 11va costilla anatómica. En el Laboratorio se obtuvo una imagen digital de cada muestra bajo condiciones geométricas y de iluminación estandarizadas. Se midió pH; terneza instrumental mediante esfuerzo al corte con cizalla de Warner Bratzler (WBSF); parámetros de color en músculo L* (luminosidad), a* (coordenada verde-rojo) y b* (coordenada azul-amarillo) y espectro de reflectancia en el visible (ER) mediante espectrocolorímetro portátil. Se trabajó en la región espectral de 450nm a 510nm para grasa dorsal y de 450nm a 700nm para músculo. Además, se registraron en la región espectral estudiada los cocientes K/S (coeficientes de Kubelka-Munk). Utilizando el software SAE 3C INTA-PROCISUR sobre la imagen digital de cada muestra se determinaron los parámetros geométricos: área de ojo de bife (AOB), largo, ancho y espesor de grasa dorsal; y se estimo el contenido de grasa intramuscular (CGI). En primera instancia para observar cuales de las variables estudiadas resultan relevante en la estimación de terneza, se agruparon las muestras según su valor de terneza instrumental. Grupo 1: WBSF < 30 N; Grupo 2: WBSF entre 31 y 60 N; Grupo 3: WBSF > 61 N. Aplicando análisis discriminante canónico se obtuvieron dos funciones significativas que explican el 70,04% y el 29,6% de la varianza respectivamente. Se determinaron las funciones discriminantes lineales de Fisher para cada Grupo: Grupo1= -2,978 + 0,792 pH - 3,779 ER630/580 - 3,919 KS610/525 - 0,333 AOB -0,246 L* - 1.052 CGI Grupo2= -4,940 + 2,764 pH+ 6,516 ER630/580 + 0,126 KS610/525 - 0,800 AOB + 0,240 L* + 1,351 CGI Grupo3= -4,893 - 3,557 pH - 2,736 ER630/580 + 3,793 KS610/525 + 1,133 AOB + 0,006 L* - 0,300 CGI Los cocientes K/S de 474nm/525nm, 572nm/525nm, 610nm/525nm determinados en músculo se relacionan con el contenido de deoximioglobina, metamioglobina y oximioglobina, respectivamente. El valor de ER630/580 en músculo se relaciona con el color de carne fresca. La estimación del contenido de grasa intramuscular y el área de ojo de bife por análisis de imagen junto con la medición de pH y variables asociadas al color permiten agrupar las muestras en función del rango de terneza instrumental.