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

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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