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Padova, 14 Marzo 2012
PREDIZIONE DELLA COMPOSIZIONE CHIMICADELLA CARNE DI SUINO TRAMITE SPETTROSCOPIA
NEL VICINO INFRAROSSOMEDIANTE SONDA A FIBRE OTTICHE
Facoltà di AgrariaCorso di Laurea in Scienze e Tecnologie Agrarie
Laureando: Daniele PasiniRelatore: Prof. Luigi GalloCorrelatore: Prof. Paolo Carnier, dott.ssa Valentina Bonfatti
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
INTRODUZIONE
Il valore nutrizionale della carne dipende dalla sua composizione
La qualità della carne è fondamentale per l’accettabilità delprodotto da parte del consumatore
La qualità della carcassa suina viene valutata con il metodoEUROP:
- elevato sviluppo muscolare
- quantità di grasso limitata
L’ analisi centesimale ha costi elevati
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
INTRODUZIONE - NIRS -
Metodo basato sull’interazione della materia con le radiazioni elettromagnetiche
La combinazione delle proprietà di dispersione dell’energia luminosa determina la riflettanza diffusa (R) della luce
Lo spettro di riflettanza può essere messo in relazione con la composizione di una sostanza
Assorbimento
Riflessione
Trasmissione
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
OBIETTIVI
Valutazione della capacitàpredittiva tramite l’uso diun NIRS portatile sullacomposizione della carne
- campioni interi
-campioni macinati
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
MATERIALI E METODI
CAMPIONAMENTO
210 campioni di lombo
Novembre - Gennaio 2011
Macellati a gruppi di 70 animali
Peso medio di 166 ± 15 kg
Progenie di verri nucleo GORZAGRI linea C21 e di scrofe ibride
Goland linea C40 (linea di derivazione Large White) inseriti nel
programma SIB Test della linea C21
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MATERIALI E METODI - Prelievo campioni e acquisizione
spettri -
Sostanza Secca Proteina GrezzaEstratto etereoCeneri
REFERENCE ANALYSIS
Spettri acquisiti con LabSpec®2500
Riflettanza, tra 350 e 2,500 nm
Acquisizione su lombi interi e macinati in triplo
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MATERIALI E METODI - Calibrazione NIRS -
Pre-trattamenti matematici degli spettri
Eliminazione outliers
Partial Least Square Regression (PLSR)
SECV = errore standard in cross-validation
R2CV = R2 in cross-validation
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
RISULTATI - statistiche descrittive -
Media CV Minimo Massimo
SS, % 25.97 0.11 19.00 44.98
PG, % SS 75.19 0.07 59.89 87.68
EE, % SS 21.01 0.28 8.24 35.53
CEN, % SS 3.53 0.10 2.44 5.10
RISULTATI - spettri acquisiti -
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
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RISULTATI - calibrazione lombi interi -
Carattere N SEC RSQ SECV R2CV
SS, % 207 1.77 0.57 1.87 0.52
PG, % SS 209 3.41 0.64 4.07 0.49
EE, % SS 208 3.50 0.67 4.20 0.52
CEN, % SS 204 0.23 0.46 0.24 0.44
SEC = errore standard di calibrazione;RSQ = coefficiente di determinazione in calibrazione;SECV = errore standard in cross-validation;R2
CV = coefficiente di determinazione in cross-validation.
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RISULTATI - calibrazione lombi macinati -
Carattere N SEC RSQ SECV R2CV
SS, % 208 0.96 0.87 1.03 0.85
PG, % SS 205 0.70 0.98 0.87 0.97
EE, % SS 203 0.63 0.99 0.86 0.98
CEN, % SS 205 0.11 0.89 0.12 0.86
SEC = errore standard di calibrazione;RSQ = coefficiente di determinazione in calibrazione;SECV = errore standard in cross-validation;R2
CV = coefficiente di determinazione in cross-validation.
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche
RISULTATI - correlazioni predetto - misurato -
58
63
68
73
78
83
88
58 63 68 73 78 83 88
PG
pre
det
ta, %
SS
PG misurata, % SS
58
63
68
73
78
83
88
58 63 68 73 78 83 88
PG
pre
det
ta, %
SS
PG misurata, % SS
INTERO MACINATO
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RISULTATI – correlazioni predetto-misurato -
INTERO MACINATO
8
12
16
20
24
28
32
36
40
8 12 16 20 24 28 32 36 40
EE p
red
etto
, % S
S
EE misurato, % SS
8
12
16
20
24
28
32
36
40
8 12 16 20 24 28 32 36 40
EE p
red
etto
, % S
S
EE misurato, % SS
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RISULTATI - calibrazioni da lombi macinati -
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CONCLUSIONI
L’utilizzo del NIR permette di eseguire lapredizione della composizione chimicadella carne su larga scala
Predizioni accurate su campioni macinati
Risultati approssimativi su campioni interi
La selezione dei suini potrebbe fare usodi tecniche NIR per la misura dei fenotipi
GRAZIE PER L’ATTENZIONE
Daniele Pasini – Predizione della composizione chimica della carne di suino tramite spettroscopia nel vicino infrarosso mediante sonda a fibre ottiche