Predição da composição física da carcaça de bubalinos a partir de medidas biométricas in vivo e post mortem

Abstract

Atualmente, o rebanho mundial de bubalinos tem mais de 200 milhões de cabeça. O Brasil, maior produtor das Américas, conta com um rebanho de aproximadamente 1,4 milhões de bubalinos. Métodos que podem estimar a composição física da carcaça ou do corpo sem danificar toda a carcaça são importantes porque economizam tempo, trabalho e custos. Medidas corporais têm sido utilizadas para avaliar o desempenho de raças e caracterizar vários tipos de ruminantes. Objetivou-se com esse estudo avaliar os componentes físicos da carcaça de bubalinos por meio de equações de predição, utilizando como variáveis independentes medidas biométricas realizadas na fazenda, características de carcaça coletadas no frigorifico e o conjunto de ambas. Foram utilizados 75 machos não castrados (25 de cada raça: Jafarabadi, Mediterrânea e Murrah), com peso vivo e idade média de 314 ± 117 kg e 390 ± 58 dias, respectivamente. Os animais foram confinados em baias coletivas e alimentados de forma ad libitum durante 240 dias (28 dias de adaptação e 212 dias de coleta de dados). No início e ao término do experimento foram realizadas avaliações de ultrassonografia (AOL, EGS e EGG) e a cada 28 dias pesagens, determinação da altura da garupa (AG) e escore de condição corporal (ECC). As equações para estimar a composição física da carcaça foram desenvolvidas pelo método de regressão passo a passo (stepwise). As variáveis independentes usadas no desenvolvimento da equação de predição foram: medidas de ultrassom (AOL, EGS e EGP), medidas corporais (PV, AG e ECC) e medidas nas carcaças (comprimento, profundidade e compacidade). As equações foram selecionadas considerando o coeficiente de determinação do modelo (R²), o erro-padrão de predição (EPP), e a estatística Cp , em que SQR é a soma de quadrados de resíduo, δ2 é a variância residual, p é o número de parâmetros do modelo, incluindo o intercepto, e n é o número de registros. As equações para prever a composição física da carcaça, utilizando medidas biométricas in vivo apresentaram altos coeficientes de determinação de 0,80, 0,67 e 0,83, para tecido muscular, adiposo e ósseo, respectivamente. Foram observados coeficientes de determinação de 0,90 para musculo, 0,70 para gordura e 0,84 para osso, utilizando as variáveis independentes coletadas na carcaça post mortem. Coeficientes de determinação altos e positivos também foram observados nas equações de predição, quando utilizamos o conjunto de dados obtidos in vivo e post mortem, porém foi necessário um numero maior de variáveis independentes, quando comparados aos dados coletados apenas in vivo. Pode-se concluir que, as equações de predição obtidas a partir de modelos, tanto in vivo como post mortem, apresentam alta força preditiva e são suficientemente acuradas para serem utilizadas na estimativa dos componentes físicos da carcaça e do corpo vazio de bubalinos.

Currently, the world herd of buffaloes has more than 200 million head. Brazil, the largest producer in the Americas, has a herd of approximately 1.4 million buffaloes. Methods that can estimate the physical composition of the carcass or body without damaging the entire carcass are important because they save time, work and costs. Body measurements have been used to evaluate breeds performance and characterize various types of ruminants. The objective of this study was to evaluate the physical components of the carcass by means of prediction equations, using as independent variables biometric measurements performed on the farm, carcass characteristics collected in the refrigerator and the set of both, in buffaloes. Seventy-five uncastrated males (25 of each race: Jafarabadi, Mediterranean and Murrah) were used, with weight and average age of 314 ± 117 kg and 390 ± 58 days, respectively. The animals were confined in collective bays and fed ad libitum for 240 days (28 days of adaptation and 212 days of data collection). Ultrasonography (longissimus muscle area - LMA, 12th-rib fat thickness - BF and rump fat thickness - RMFT)) were performed at the beginning and at the end of the experiment, and at each 28-day weighing, determination of croup height (CH) and body condition score (BCS). The equations to estimate the physical composition of the carcass were developed by the stepwise regression method. The independent variables used in the development of the prediction equation were: ultrasound measurements (longissimus muscle area - LMA, 12th-rib fat thickness - BF and rump fat thickness - RMFT), body measurements (BW, CH and BCS) and measurements on the carcasses (length, depth and compactness). The equations were selected considering the coefficient of determination of the model (R²), the standard error of prediction (SEP), and the statistic Cp , where SQR is the sum of squares of residual, δ2 is the residual variance, p is the number of model parameters, including the intercept, en is the number of records. The equations to predict the physical composition of the carcass, using in vivo biometric measurements presented high coefficients of determination of 0.80, 0.67 and 0.83, for muscle, adipose and bone tissue, respectively. Determination coefficients were 0.90 for muscle, 0.70 for fat and 0.84 for bone, using the independent variables collected in the post-mortem carcass. High and positive determination coefficients were also observed in the prediction equations when we used the data set obtained in vivo and post-mortem, but a larger number of independent variables were required when compared to the data collected only in vivo. We can conclude that the prediction equations obtained from models, both in vivo and postmortem, have high predictive power and are sufficiently accurate to be used in estimating the physical components of the carcass and the empty body of buffaloes.