Logotipo do repositório
 

Publicação:
A qualidade da carne de bovinos nelore em uma abordagem físico-química, sensorial e metabolômica

Carregando...
Imagem de Miniatura

Orientador

Chardulo, Luis Artur Loyola

Coorientador

Baldassini, Welder Angelo

Pós-graduação

Ciência Animal - FCAV

Curso de graduação

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Tipo

Tese de doutorado

Direito de acesso

Acesso abertoAcesso Aberto

Resumo

Resumo (português)

Dois diferentes experimentos foram conduzidos: O experimento 1teve objetivo de avaliar modelos de regressão linear (MRL) para a predição de características de carcaça e qualidade da carne de bovinos Nelore. O experimento 2 teve o objetivo de avaliar a variação de força de cisalhamento e teor de gordura intramuscular de bovinos Nelore na análise sensorial da carne e perfil de metabolitos. Experimento 1, foram utilizados dados de 700 bovinos Nelore machos não castrados, grupos de contemporâneos, com 24 meses de idade, terminados em confinamento por 100 a 126 dias e oriundos de diversas fazendas registradas em programas de melhoramento genético da raça Nelore. Dados de desempenho produtivo (ganho médio diário e peso vivo final), características de carcaça (rendimento de carcaça, peso de carcaça quente [PCQ], area de olho de lombo [AOL] e espessura de gordura subcutânea [EGS]) e de qualidade de carne (pH, coloração [L*, a*, b*, Chroma, Hue], capacidade de retenção de água, força de cisalhamento [FC] e escore de marmoreio [MAR]) foram utilizados em modelos de regressão linear múltipla (MRL) e abordagem multivariada. No estudo 2, foram utilizadas amostras dos animais do estudo 1, além disso foi realizado análise de teor de gordura intramuscular (GIM), teste sensorial e estudo do perfil metabolômico da carne. Os modelos foram comparados pelo coeficiente de determinação (R²) e erro padrão residual (RSE). Adicionalmente, foi utilizada análise de componentes principais (PCA) entre características de carcaça e carne, visando explorar suas relações e identificar aquelas que mais influenciaram a variância dos dados. Verificou-se que o MRL para a variável PCQ apresentou R² de 0,99 e RSE de 1,41, enquanto para variáveis como AOL e EGS, foram observados R² e RSE de 0,20 e 8,16; e 0,13 e 2,25, respectivamente. Já os MRLs para variáveis relacionadas com a cor da carne apresentaram R² e RSE, respectivamente, de 0,43 e 3,56 (L*), 0,95 e 0,79 (a*), 0,93 e 0,74 (b*), 0,94 e 1,21 (Chroma) e 0,83 e 1,89 (Hue). Além disso, para as variáveis de qualidade da carne como FC e MAR, verificou-se R² de 0,09 e RSE de 0,42; e 0,19 e 1,19, respectivamente. A PCA permitiu estudar as relações entre as características de carcaça e qualidade de carne. Verificou-se que os quatro primeiros componentes principais explicaram mais de 60% da variância dos dados, sendo as variáveis de crescimento, coloração, capacidade de retenção de água, maciez, perdas por descongelamento, perdas por cocção, perdas por evaporação e rendimento de carcaça as mais importantes no conjunto de dados. Exp. 2; com base nas analises de forca de cisalhamento e teor de gordura intramuscular, quatro grupos contrastantes foram formados (n = 15/grupo): -FC-GIM (maciez intermediária, FC = 6,21 ± 0,14 kg e baixa GIM = 0,76 ± 0,03%); +FC+GIM (carne dura, FC = 8,26 ± 0,17 kg e maior GIM = 2,35 ± 0,15%); -FC+GIM (maciez intermediária, FC = 5,68 ± 0,18 kg e maior GIM = 2,54 ± 0,15%); e +FC-GIM (carne dura, FC = 8,41 ± 0,1 kg e menor GIM = 0,85 ± 0,08%). Além disso, a análise metabolômica foi conduzida por meio de espectroscopia de ressonância magnética nuclear (1H-RMN) nos diferentes grupos experimentais. Os resultados indicaram que o grupo -FC-GIM obteve as melhores avaliações dos consumidores, superando o grupo +FC-GIM em 10 pontos (P < 0,01). No grupo -FC-GIM, verificou-se uma maior concentração de glutamato e sucrose (P < 0,05), enquanto no grupo +FC-GIM houve um aumento na concentração de inosina-5’-monofosfato (P < 0,05). A análise das vias metabólicas revelou que, na comparação entre +FC-GIM e -FC-GIM, foram identificadas sete vias enriquecidas (P < 0,05), incluindo o metabolismo da nicotinamida, ácido araquidônico, triptofano, cisteína, folato, malato e aspartato. Entre os grupos +FC+GIM e -FC+GIM, oito vias metabólicas foram enriquecidas (P < 0,05), destacando-se o metabolismo do triptofano, ácido araquidônico, cisteína, folato, fenilalanina-tirosina, biossíntese de ácidos graxos, degradação de etanol e lisina. Já na comparação entre +FC-GIM e +FC+GIM, foram identificadas seis vias metabólicas enriquecidas (P < 0,05), com destaque para o metabolismo do triptofano, aspartato, ácidos graxos, beta-oxidação de ácidos graxos saturados de cadeia curta, beta-oxidação de ácidos graxos saturados de cadeia longa e biossíntese de ácidos graxos. A variação na maciez (FC), no teor de GIM e no perfil metabolômico influenciou a preferência dos consumidores. As carnes mais macias, com menor teor de GIM, receberam as maiores notas no teste sensorial, influenciadas pela presença de metabólitos como glutamato, sucrose, glicerol, triptofano e niacinamida.

Resumo (inglês)

Two different experiments were conducted: Experiment 1 aimed to evaluate linear regression models (LRM) for predicting carcass and meat quality carcass and meat quality characteristics of Nelore cattle. Experiment 2 aimed to evaluate the variation in shear force and intramuscular fat content of Nelore of Nelore cattle on the sensory analysis of the meat and metabolite profile. Experiment 1 used data from 700 uncastrated male Nelore cattle, contemporaneous groups, 24 months old, finished in feedlot for 100 to 126 days and for 100 to 126 days and from various farms registered in Nelore genetic improvement programs. breeding programs for the Nelore breed. Data included production performance (average daily gain and final live weight), carcass traits (carcass yield, hot carcass weight [HCW], ribeye area [REA], and subcutaneous fat thickness [SFT]), and meat quality traits (pH, color parameters [L*, a*, b*, Chroma, Hue], cooking losses, water-holding capacity, Warner-Bratzler shear force [SF] and marbling score [MAR]) were used in multiple linear regression (MLR) models. [MAR]) were used in multiple linear regression (MLR) models and a approach. In study 2, samples from the animals in study 1 were used. intramuscular fat content (IMF), sensory testing and a study of the meat's metabolism profile. metabolomic profile of the meat. The models were compared by coefficient of determination (R²) and residual standard error (RSE). In addition, principal principal component analysis (PCA) was used between carcass and meat meat traits was used to explore their relationships and identify those that most influenced the variance of the data. The MRL for the PCQ variable was found to have an R² of 0.99 and RSE of 1.41, while for variables such as REA and SFT, R² and RSE of 0.20 and 8.16; and 0.13 and 2.25, respectively. The MRLs for variables related to meat color showed R² and RSE, respectively, of 0.43 and 3.56 (L*), 0.95 and 0.79 (a*), 0.93 and 0.74 (b*), 0.94 and 1.21 (Chroma) and 0.83 and 1.89 (Hue). In addition, for meat quality variables such as FC and MAR, there was an R² of 0.09 and RSE of 0.42; and 0.19 and 1.19, respectively. PCA made it possible to study the relationships between carcass characteristics and meat quality. It was found that the first four principal components explained more than 60% of the variance in the data. the variables of growth, coloration, water retention capacity, tenderness softness, thawing losses, cooking losses, evaporation losses and carcass yield. evaporation losses and carcass yield were the most important in the data set. Exp. 2; based on the analysis of shear force and intramuscular fat content, four contrasting groups were formed (n = 15/group): -SF-IMF (intermediate tenderness, SF = 6.21 ± 0.14 kg and low IMF = 0.76 ± 0.03%); +SF+ MF (tough meat, SF= 8.26 ± 0.17 kg and highest IMF = 2.35 ± 0.15%); -SF+IMF (intermediate tenderness, SF= 5.68 ± 0.18 kg and highest IMF = 2.54 ± 0.15%); and + SF-IMF (tough meat, SF= 8.41 ± 0.1 kg and lowest IMF = 0.85 ± 0.08%). In addition, metabolomic analysis was carried out using nuclear magnetic resonance spectroscopy (1H NMR) in the different experimental groups. The results indicated that the -SF-IMF group obtained the best consumer evaluations, surpassing the +SF-IMF group by 10 points (P < 0.01). In the -SF-IMF group, there was a higher concentration of glutamate and sucrose (P < 0.05), while in the +SF-IMF group there was an increase in the concentration of inosine-5'-monophosphate (P < 0.05). Analysis of the metabolic pathways revealed that, in the comparison between +SF-IMF and -SF-IMF, seven enriched pathways were identified (P < 0.05), including the metabolism of nicotinamide, arachidonic acid, tryptophan, cysteine, folate, malate and aspartate. Between the +SF+IMF and -SF+IMF groups, eight metabolic pathways were enriched (P < 0.05), including the metabolism of tryptophan, arachidonic acid, cysteine, folate, phenylalanine-tyrosine, fatty acid biosynthesis, ethanol degradation and lysine. In the comparison between +SF-IMF and +SF+IMF, six enriched metabolic pathways were identified (P < 0.05), with emphasis on the metabolism of tryptophan, aspartate, fatty acids, beta-oxidation of short-chain saturated fatty acids, beta-oxidation of long-chain saturated fatty acids and fatty acid biosynthesis. Variation in tenderness (SF), IMF content and metabolomic profile influenced consumer preference. The most tender meats, with the lowest IMF content, received the highest scores in the sensory test, influenced by the presence of metabolites such as glutamate, sucrose, glycerol, tryptophan and niacinamide.

Descrição

Palavras-chave

Bos indicus, Confinamento, Bovinos de corte, Metabólitos

Idioma

Português

Como citar

RODRIGUES, R.C. - A qualidade da carne de bovinos nelore em uma abordagem físico-química, sensorial e metabolômica - 2025, 84f - Tese (Doutorado em Ciência Animal) - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho", Jaboticabal, 2025.

Itens relacionados

Unidades

Departamentos

Cursos de graduação

Programas de pós-graduação