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INFORME FINAL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN

Título: DISEÑO DE UN MODELO MATEMATICO APLICADO AL ANALISIS DE CARNE FRESCA DE BOVINO Y PORCINO

Facultad: Ciencias Agroindustriales Programa: ingeniería de Alimentos

Grupo de Investigación: Docente Individual

Presentado por: Olga Lucía Torres Vargas

Armenia-Quindío, Junio de 2010

Olga Lucía Torres Vargas Ph.D en Tecnología de Alimentos

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CONTENIDO

1.

FICHA RESUMEN ................................................................................................................................................. 3

2.

RESUMEN DIVULGATIVO DE RESULTADOS .............................................................................................. 5

3.

INFORME CIENTÍFICO ...................................................................................................................................... 6

4.

RESULTADOS DIRECTOS ....................................................................................................................................

5.

RESULTADOS INDIRECTOS ...............................................................................................................................

6.

LIMITANTES EN LA EJECUCIÓN DEL PROYECTO .....................................................................................

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1. FICHA RESUMEN

Título: Diseño de un modelo matemático aplicado al análisis de carne fresca de bovino y porcino Código:449 Grupo de Investigación: Docente Individual Programa de Investigación: Ciencia y Tecnología de Alimentos Línea de Investigación: Tecnologías no convencionales aplicadas a la agroindustria Nombre de la unidad ejecutora:

Ingeniería de Alimentos

Facultad: Ciencias Agroindustriales Entidad Cofinanciadora: Número del Contrato: Personal del Proyecto Tipo de vinculación al proyecto

Dedicación (en horas semanales)

Investigador Principal

Nombre (s)

10

Olga Lucía Torres Vargas

8

Luisa Fernanda Cuevas

Coinvestigadores Jóvenes Investigadores Auxiliares de Investigación Asesor Estudiantes Lugar de Ejecución del Proyecto (Ciudad):Armenia, (Q) Duración Prevista del Proyecto (en meses): 18 meses Duración real del Proyecto (en meses):18 meses Tipo de Proyecto:

Investigación

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Título: Diseño de un modelo matemático aplicado al análisis de carne fresca de bovino y porcino Código:449 Modalidad: Docente individual Valor Solicitado a la Universidad del Quindío: Valor cofinanciación: Valor Ejecutado: Valor Total del Proyecto:

$ 12.900.000 $**.000 $ 12.900.000 $ 12.600.000

Descriptores / Palabras Claves: Técnicas no destructivas (TNDs), carne fresca, densidad, humedad, cloruros, grasas.

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2. RESUMEN DIVULGATIVO DE RESULTADOS En los procesos de producción de la industria cárnica, se requiere realizar un estricto control de calidad de las materias primas, productos y subproductos generados. La mayoría de las técnicas tradicionales, presentan buenos resultados; sin embargo, tienen algunas limitaciones ya que generalmente son métodos indirectos e invasivos, requieren de mucho tiempo para su realización y es necesario destruir la muestra para su análisis, son costosos, presentan una mayor generación de residuos, usos de reactivos e instalaciones específicas.

Las nuevas técnicas de elaboración de alimentos representan un reto importante para la industria de productos cárnicos, la implementación de Técnicas No Destructivas (TNDs), en sus líneas de producción constituyen en una alternativa útil para el control de calidad y procesos industriales en el sector cárnico, al ser menos agresivas con la matriz o muestra analizada, generando mayores beneficios económicos y ambientales con respecto a los métodos tradicionales. Estas TNDs para el análisis de carnes son relativamente nuevas en la literatura y su aplicación es importante para impulsar el desarrollo de nuevos y mejores instrumentos de medida.

En esta propuesta de investigación se presentará la aplicación de la densidad como Técnica No Destructiva (TND) y su correlación con los parámetros físico-químicos medidos en muestras de carne fresca (humedad, contenido en sal, grasa y proteínas).

Los resultados del estudio de densidad () en diferentes muestras de carne fresca permitieron desarrollar un método de predicción de la composición de diferentes cortes de carne de bovino y porcino en función de su composición de grasa (xg) y su contenido de humedad ( xw), garantizando la calidad de los productos alimenticios antes de llegar al consumidor.

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3. INFORME CIENTÍFICO RESUMEN La composición de los productos cárnicos frescos y especialmente el contenido en materia grasa, es uno de los parámetros que usualmente se toma en cuenta para fines como: clasificación de piezas de carne para su consumo en fresco o para su procesamiento, fijación de precio y adecuación para su transformación. La industria cárnica tiene la necesidad de implementar técnicas de análisis, no invasivos, económicos y sencillos (TNDs) que permitan determinar aproximadamente, la composición de la carne. El objetivo de este estudio fue establecer un modelo matemático que permita determinar la composición fisicoquímica de la carne fresca de bovino y porcino. Para ello se tomaron muestras de carne de bovino y porcino con diferentes niveles de grasa a las cuales se les determino la medida de densidad (ρcarne fresca) y se realizó una caracterización de su composición fisicoquímica: contenido de humedad (xw), contenido de grasa (xg ), contenido de proteína (xproteína ) y la conductividad CE. Los resultados indican una relación significativa entre la densidad (ρcarne fresca) y la composición de la carne xw, xg de las diferentes muestras de músculos de bovino y porcino analizadas. Palabras claves: composición de la carne, densidad, congelación, contenido en grasa.

ABSTRACT The composition of fresh meat products, especially the fat content is one of the parameters usually taken into account for purposes such as: classification of pieces of meat for fresh consumption or for processing, pricing and adequacy for processing. The meat industry is the need to implement analysis techniques, noninvasive, cheap and easy (TNDS) to determine approximately the composition of the meat. The aim of this study was to establish a mathematical model to determine the physicochemical composition of fresh beef and pork. For this purpose, samples of beef and pork with different levels of fat which they term as density (ρcarne fresca) and conducted a physicochemical characterization: moisture content (xw), fat content (xg ), salt content (xNaCl), protein and conductivity EC. The results indicate a significant relationship between density (fresh meat) and the composition of meat xw, xg of different samples of bovine and porcine muscles analyzed. Keywords: meat composition, density, freezing, fat content.

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I.

INTRODUCCIÓN

Durante las últimas décadas cierto número de diferentes técnicas no invasivas o no destructivas han sido exploradas como métodos instrumentales posibles para evaluar atributos de calidad en alimentos [1] y ofrecen la posibilidad de ahorrar una serie de costos importantes relacionadas con la cantidad de muestra a analizar, paneles sensoriales, preparación previa, etc.

La densidad (ρcarne

fresca)

es una propiedad física importante en la manipulación, operaciones y

proceso, transferencia de masa y calor, predicción de tiempos de congelación y descongelación de alimentos etc. Su importancia se atribuye a que es un parámetro de calidad y eficiencia de los productos, en especial durante las etapas de almacenamiento y transporte de los alimentos.

La medida de densidad en piezas de carne, frutas, verduras y queso es posible por medio del principio de Arquímedes [2]. Es una magnitud intensiva, es decir, la densidad de un cuerpo sólo depende de su composición. Se relaciona con la cantidad de material acumulado (un cuerpo comprimido es generalmente más denso que uno disperso), y con su peso [3]. Esa es la razón por la que podría ser posible determinar el contenido en sal, proteínas, grasas y agua de un trozo de carne por una simple medición de su densidad.

La industria cárnica tiene una necesidad urgente de implementación de métodos rápidos, relativamente exactos, sencillos y económicos para determinar el contenido de humedad (xw) y grasa en la carne (xg) y las relaciones que se puede establecer entre ambas medidas. Entre los métodos que se han propuesto se encuentran: Mahmood [4] propuso determinar el contenido de grasa mediante la medición de la gravedad específica de los extractos con disolventes de los productos cárnicos, Whitehead [5] y Malanosky [6] aplicaron ésta medida en muestras de carne de Proyecto de Investigación N°449

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orígenes muy diversos, Torres [7] Aplica la medición de la densidad de trozos de carne de diferentes contenidos en grasa.

Existen una serie de métodos relativamente novedosos, como la determinación de la grasa intramuscular mediante análisis de frecuencias ultrasónicas. Es un método no invasivo, ni destructivo, rápido, y que ha obtenido un éxito notable en la predicción de la cantidad de grasa intramuscular [8]. La Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (NIRS) es considerada una de las técnicas más eficientes y avanzadas en la estimación de las características de calidad en carne y productos cárnicos [9], es utilizada en medición de componentes cuantitativos de la carne (humedad, grasa y proteína), evaluando la cantidad de radiación IR absorbida por la carne, que al ser absorbida por todas las moléculas de la misma, permite diferenciar los distintos componentes que forman la carne. Esta técnica se caracteriza por ser rápida y no destructiva [10] [11].

El análisis de imagen en carne, es una técnica que captura y digitaliza imágenes captadas mediante tomas de videos con adaptación de objetivo óptico (fotográfico, microscópico, etc.), convirtiendo la imagen en una matriz de punto (proceso de digitalización) que es reconocida por un soporte informático en función de coordenadas de posición, luminosidad y color, permitiendo hacer medidas de longitudes, áreas o perímetros, conteos celulares o de partículas, medidas de color, densidad, etc. [12]. Respecto a la calidad de la carne, ésa técnica proporciona medidas interesantes correlaciónales con calidad, como: la medida del grado de veteado, permitiendo identificar por diferencias de luminosidad (niveles de grises) las zonas de músculo y grasa (grado de veteado de la carne), y su correlación con los análisis químicos hechos a la carne y con análisis sensoriales de un panel de catadores.

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Medida del color: Tradicionalmente los patrones fotográficos se han utilizado en la evaluación del color en carnes y éste es uno de los atributos que más determinan la aceptabilidad de la carne por parte del consumidor.

El análisis de la cantidad de grasa medido por medio de software Fat-O-meter y mediciones específicas, de varias piezas cárnicas, relaciona de forma objetiva el contenido de grasa con las características anatómicas de los animales y el origen de la carne [13]. La terneza de la carne está determinada en parte por la dirección de las fibras musculares, su elongación y contracción; a su vez, estos cambios en las fibras producen cambios en los valores de impedancia medidos a la carne [14]. Otras técnicas son la hidrólisis de titulación, el método electroquímica [15], un kit de prueba química [16] y un método de conductividad (saltmeter refractómetro) [17]. La mayoría de estos métodos son costosos, requieren de mucho tiempo para su realización, de personal especializado para realiza el análisis y es necesario destruir la muestra para su estudio.

II. METODOLOGÍA 2.1. Materias primas: La carne que se utilizó en esta investigación se obtuvo en el supermercado ubicado en la ciudad de Armenia con 2 días de sacrificio, esta carne provenía del ganado razas cebuínas y cerdos de raza pietrán. Los cortes utilizados fueron:

Carne fresca de bovino: pierna: leg res, solomo: beef solome, falda: steak, costilla: beef rib, Carne fresca de porcino: pierna: pork leg, solomo: pork solomo, falda: pig lap, costilla: spareribs

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Los diferentes tipos de muestras han sido seleccionados ya que son las más utilizadas en la comercialización de piezas de carne en fresco y en la elaboración de productos cárnicos, además son representativas de la composición fisicoquímica de la pieza entera. Cada muestra tuvo un peso aproximado de 20 gramos, las cuales se cortaron en forma de paralelepípedos de 4x3x1cm, con el propósito de facilitar su manipulación, la temperatura de almacenamiento de las muestras fue de 4ºC. Se realizando seis muestreos en total durante la realización del estudio y los análisis de todas las pruebas fueron realizados por triplicado.

2.2.

Medida de Densidad:

Las muestras de carne fresca fueron pesadas y la densidad (ρcarne

fresca)

se midió utilizando el

principio de Arquímedes (las muestras fueron sumergidas en el agua destilada).

2.3

Determinaciones analíticas

El contenido en humedad (xw, g/g) se determinó por desecación de las muestras en una estufa a 100ºC hasta alcanzar un peso constante (ISO R-1442). El contenido en cloruro sódico se determinó en un analizador automático con electrodo para cloruros marca TitraLab® 870 Titration Workstation (Radiometer-Analytical., Villeurbanne Cedex, France) Según la norma ISO 9297. El contenido de materia grasa (xg, g/g) se

determinó empleando el método Soxhlet (ISO R-1443, 1973). El nitrógeno (N) contenido se midió por el método Khjeldal (AOAC 1990), y contenido de proteína (xp, g/g) se calculó como N • 6.25.

2.4

Medidas de conductividad eléctrica

Para la determinación de la conductividad eléctrica (CE) las diferentes muestras de carne fueron colocadas en un porta muestra, éste funcionó como material dieléctrico en el medio de dos placas paralelas de un material conductor con igual área de sección transversal y con una separación entre

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ellas constante, produciendo así un cambio en el campo eléctrico del sensor donde se calculó de manera indirecta la conductividad eléctrica a partir de las mediciones de capacitancia.

2.5 Análisis estadístico A los datos obtenidos a partir de cada muestreo se les realizó un análisis de varianza y un análisis de regresión múltiple con selección de variables, utilizando el software Statgraphics® Centurion. Con el propósito de establecer las diferencias estadísticas para cada variable de estudio, entre los diferentes tipos de cortes de carne y entre los diferentes tipos de carne.

III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Con el propósito de determinar si se presentan diferencias estadísticas significativas para cada variable xw, xgrasa y xproteína entre los diferentes cortes de carne y entre el tipo de carne se realizó un análisis de promedios del total de los valores obtenidos para cada variable y sus correspondientes desviaciones estándar (ver Anexo A1)

3.1. Caracterización fisicoquímica de la carne fresca: 3.1.1. pH Los valores obtenidos de pH fueron tomados en el momento de adquirir las muestras y posteriormente se realizaron los correspondientes análisis fisicoquímicos. En la tabla No. 1 podemos observar que los valores obtenidos de pH se encuentran entre 5.6 - 5.7 cumpliendo con los límites establecidos según Lawrie [18] para carne fresca proveniente de animales bien alimentados, no estresados, con un correcto proceso de sacrificio y de maduración.

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Tabla No 1. Valores de pH obtenidos para las diferentes muestras de carne fresca analizada Carne de Bovino

pH

Carne de Cerdo

pH

Pierna

5.70

Pierna

5.75

Solomo

5.72

Solomo

5.62

Costilla

5.68

Costilla

5.71

Falda

5.65

Falda

5.73

3.1.2. Contenido de humedad La figura 1 muestra los valores xw obtenidos para las diferentes muestras de carne de bovino y porcino analizadas. Se observa como los valores más altos de x w se presentan para las muestras de los cortes de pierna y solomo de ambos tipos de carne, con un ligero aumento en los cortes de bovino, esta carne se caracteriza por ser más magra y tener un mayor contenido de agua. Los valores obtenidos se encuentran dentro de los valores establecidos para xw en carne de bovino y porcino [19]. Los cortes de costilla y falda de porcino y bovino al tener mayor contenido en grasa su humedad es baja ya que el tejido graso tiene muy poca contenido de agua por lo cual, mientras mayor sea el contenido de grasa en un corte o canal, menor será el contenido de agua. Este análisis corresponde con los resultados obtenidos en el análisis de varianza que se presenta en el punto 3.3.

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0,8

Pierna

Solomo Costilla

0,7

0,6

Falda

0,5 0,4 0,3 0,2

0,1 0 Xw cortes de bovino

Xw cortes de cerdo

Figura 1. Fracción másica de agua (xw ) en los diferentes cortes de muestras analizados. Con el propósito de establecer la relación entre el contenido xw, xgrasa y xproteína en las diferentes muestras analizadas se presenta la figura 2, en la cual se observa como a medida que disminuye xw aumenta xg este comportamiento es más acentuado en las muestras de cortes de falda y costilla de porcino; debido a que éstos comprenden la piel y sus subcapas, por lo tanto presentan un alto contenido en grasa. Se puede considerar que la relación proteína/agua se mantiene dentro de un margen bastante estrecho entre las diferentes piezas de carne. Estas tendencias son atribuidas a la variación en el contenido de agua y a la influencia de la ubicación del musculo que se esté analizando en la canal.

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Pierna Solomo Costilla Falda

0,75 0,70 0,65

pierna

0,70

falda costilla

0,65

solomo

0,60

xw

0,60

xw

0,75

0,55

0,55

0,50

0,50

0,45

0,45

0,40

0,40 0,35

0,35 0,00

0,15

0,30

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60

0,45

xg Porcino

xg Bovino

0,75

0,75 0,7

0,70

0,65

0,65

pierna solomo costilla falda

0,55 0,50 0,45

xw

xw

0,6 0,60

0,55 0,5

pierna solomo costilla falda

0,45 0,4 0,35

0,40

0,3 0,05

0,10

0,15

xp Bovino

0,20

0,25

0,17

0,19

0,21

0,23

0,25

xp Porcino

Figura 2. Fracción másica de agua (xw) frente a fracción másica grasa (xg) y fracción másica proteína (xp) en las muestras de los diferentes cortes de los músculos analizados.

3.1.3. Contenido de Proteína Para tener una idea más clara del contenido de proteico en las diferentes cortes analizados se presenta en la figura 3 en la cual se observa como los valores más altos de proteínas corresponden a las muestras de pierna y solomo en el bovino 22% muy cercanos a los valores obtenidos para las Proyecto de Investigación N°449

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muestras de porcino 20%, siendo estos resultados acorde con lo establecido en cuanto a los niveles proteicos que presentan las carnes [19]. Los cortes de falda y costilla al ser cortes con un alto contenido en grasa poseen poca humedad y poca proteína. El análisis de varianza indicó que existen diferencias estadísticamente significativas entre los valores de proteína de cada tipo de carne (Ver anexo 2).

0,25

Pierna

Solomo

Falda Costilla

0,2 0,15 0,1 0,05

0 Xp Cerdo

Xp Bovino

Figura 3. Fracción másica de proteína (xp) en los diferentes cortes de los músculos de carne de bovino y porcino analizados. En la figura 4 podemos observar la relación entre ρcarne fresca y xw en las muestras de los diferentes cortes de los músculos analizados. Podemos observar como ρcarne

fresca

de las muestras en ambos

casos aumenta con el aumento de xw de forma uniforme y con excepción de las muestras de costilla de cerdo que se encuentran un poco alejadas de la curva, este comportamiento puede atribuirse al contenido de grasa en su composición ya que esta puede hacer variante el valor de ρcarne fresca

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pierna

falda

costilla

solomo

Pierna

1,35

costilla

falda

1,20 Densidad r (gr/cm3)

1,25 Densidad (ρ) (gr/cm3)

Solomo

1,25

1,15 1,05 0,95 0,85

1,15 1,10 1,05 1,00 0,95 0,90 0,85 0,80

0,75 0,25

0,45 Humedad

0,65 (xw)_Porcino

0,85

0,30

0,50

0,70

0,90

Humedad (xw) Bovino

Figura 4. Fracción másica de agua (xw) frente a densidad en las diferentes muestras analizadas.

3.1.4. Contenido de grasa. En la figura 5 se observa una tendencia clara sobre el efecto de la composición de los diferentes niveles de grasa contenidos en los cortes de los músculos de bovino y porcino analizados. La cantidad de grasa tiene una relación inversa con el contenido de agua en los tejidos, [20], [21], [22]. La grasa es el componente menos denso de la carne, por lo tanto los cortes de falda de bovino y porcino que poseen bajos niveles de agua y altos niveles de grasa, siendo mayor en el porcino [23], los valores más altos se presentan en las muestras de pierna y solomo.

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Densidad (ρ) (gr/cm3)

1,3000 1,2000

PC

1,1000

SC CC

1,0000

FC 0,9000

PB

0,8000

SB

0,7000

CB

0,6000 0,0000

FB 0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

Xg PB: pierna de bovino

SB: solomo de bovino CB: costilla de bovino FB: falda de bovino

PP: pierna de porcino

SP: solomo de porcino CP: costilla de porcino FP: falda de porcino

Figura 5. Evolución de la ρcarne

fresca

frente a la fracción másica de grasa (xg ) en las diferentes

muestras analizadas.

3.2.

Conductividad eléctrica (CE)

En la figura 6 podemos observar como los valores de conductividad eléctrica son más altos en los músculos magros, que en los músculos con mayor tejido adiposo, este comportamiento se debe a que los primeros presentan un alto contenido de agua y minerales. Por lo tanto las muestras de los cortes de solomo y pierna de bovino presentaron valores más altos de conductividad 0,07 y 0,09 ms/cm comparados con los cortes de solomo y pierna de porcino. Las muestras de falda de bovino presentan los valores más bajos de conductividad 0,09 ms/cm; este comportamiento es debido al bajo contenido de humedad y a los pocos iones disueltos en las mismas.

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12,00

Solomo Pierna

10,00

Falda Costilla

8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 CE Bovino

CE Porcino

Figura 6. Valores de conductividad en los diferentes cortes de los músculos de carne de bovino y porcino analizados.

3.3.

Análisis de relación entre las variables fisicoquímicas estudiadas

La figura 7 muestra los resultados obtenidos a partir del análisis de múltiples rangos realizadas con el software estadístico Statgraphics® Centurion para xw, xgasa y xproteína en los diferentes cortes de muestras analizados y para cada tipo de animal. Los resultados nos indican que no hay diferencias significativas en el contenido de xw y xgrasa, pero sí de xproteína para la carne de bovino y la de porcino. Los valores de xgrasa mantienen una relación inversa con los valores de xw y los valores obtenidos para xproteína muestra las diferencias significativas entre los dos tipos de animales.

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INFORME FINAL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN Medias y 95,0% de Fisher LSD 0,2

Xgrasa

0,18

0,16

0,14

0,12

Porcino

Bovino

Cerdo Porcino

Res Bovino Animal

Medias y 95,0% de Fisher LSD 0,22

Xproteína

0,21

Figura 7. Análisis de varianza para xw, xgrasa y

0,2

xproteína en los diferentes cortes de muestras

0,19

analizados frente al tipo de animal 0,18 0,17 Cerdo

Porcino

Res

Bovino

Animal

La figura 8 presenta los resultados obtenidos para el análisis de xgasa, xproteína y xw, realizado a las diferentes piezas cárnicas, se observa que la costilla y falda de ambos tipos de carne presentan los menores valores de xw y la pierna y solomo los mayores valores de xw, confirmándose la relación existente entre el contenido de humedad de dichas piezas cárnicas con su contenido graso. De igual manera se observan diferencias significativas entre las de la medida de xg o xw dependiendo de la pieza cárnica a la que se le aplique, con un nivel de confianza del 95%. Sin embargo, para xproteína, no se encontraron diferencias significativas específicamente en las medidas realizadas a pierna-

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solomo, lo que indica que los contenidos de proteína entre estos cortes cárnicos son muy similares tanto en carne de bovino como de porcino.

Figura 8. Análisis de varianza para xw, xgasa y xproteína frente a los diferentes cortes de muestras analizados.

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A partir del análisis estadístico realizado a todos los valores obtenidos de los análisis fisicoquímicos ρcarne fresca, xw, xgasa y xproteína en las muestras de carne de bovino y porcino, se obtuvo la ecuación 1 con un valor de R2=96%. El modelo estadístico obtenido muestra como las variables más influyentes en la ρcarne fresca fueron xg, así como la interacción de ésta con la variable tipo de carne siendo significativo con un nivel de confianza del 99% y un valor de p-valor menor a 0,01 (carne fresca) (g/cm3) = 1.21-1.31xg+1.76 (xg)2-0.04*porcino

(1)

R2=96%. Para poder interpretar correctamente el efecto de la variable xgrasa determinamos el valor de la suma de todos los términos en los que se incluye la composición de grasa, representado la suma de dichos componentes (-1.31·xg +1.76 (xg)2), frente a la composición de grasa (xg) Figura 7.

xg 0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

-1,31187xg0+1,761xg02

0

0,50 SC

-0,05

CC

-0,1

SB PC

-0,15

FC

-0,2

PB

-0,25

FB CB

-0,3 PB: pierna de bovino

SB: solomo de bovino CB: costilla de bovino FB: falda de bovino

PP: pierna de porcino

SP: solomo de porcino CP: costilla de porcino FP: falda de porcino

Figura 7. Efecto de la variable grasa en la densidad de las muestras frescas de los diferentes cortes de bovino y porcino analizados. Proyecto de Investigación N°449

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En la figura 7 se observa como la suma de los términos anteriores disminuye conforme aumenta la xgrasa un comportamiento lógico, debido a que esta evolución es lineal con la x g excepto para concentraciones muy elevadas de grasa, en las cuales el comportamiento se desvía, disminuyendo menos el valor de la densidad total para un mismo incremento de la fracción másica de grasa. La figura 8 representa los valores observados frente a los valores predichos para (carne fresca) (g/cm3), el grafico incluye en su diagonal principal una recta de pendiente igual a la unidad, alrededor de la cual se distribuyen en ambos lados, los puntos representados, confirmando el buen resultado del modelo estadístico obtenido.

Valores observados

1,2 1,15 1,1 1,05 1 0,95 0,95

1

1,05

1,1

1,15

1,2

Valores predichos Figura 8. Valores de 0 (g/cm3) observados frente a los predichos por el modelo ajustado (ecuación 1). El efecto de la variable ‟porcino” tiene su explicación en el contenido en gasa de este tipo de carne en la tabla 2 se presentan los porcentajes de grasa saturadas, insaturadas y poliinsaturadas en carne de bovino y porcino. En ella se observan diferencias en cuanto a la composición de la fase lipídica de la carne de bovino y porcino. En efecto la grasa del cerdo contiene un porcentaje mucho más elevado de ácidos grasos poliinsaturados que los de la grasa de bovino siendo éstos menos densos

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que los saturados y los insaturados al ocupar un mayor volumen para una misma masa debido a su disposición en el espacio.

Tabla 2. Porcentajes de grasas saturadas, insaturadas y poli-insaturadas en carne de bovino y porcino. % Ácido graso

Bovino

Porcino

Palmítico

16:0

29

26

Esteárico

18:0

20

13

Oleico

18:1

42

46

Linoleico

18:2

2

12

% Saturados

50

47

30

% Insaturados

42

41

45

% Poliinsaturados

4

6

21

FUENTE: Source: U.S. Department of Agriculture, Composition of Foods, Agriculture Handbook

Para establecer un modelo a partir de la relación entre la composición de las muestras de carne fresca y su densidad, se realizó un análisis de todos los datos obtenidos para carne de bovino y porcino. El análisis estadístico indicó que el valor de la densidad de las muestras estuvo relacionado con el valor de la composición de agua de las mismas al cuadrado (ecuación 2). (carne fresca) (g/cm3) = 136- 1.70xw+1.8 (xw)2 R2=95%.

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(2)

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El modelo estadístico obtenido muestra la influencia de la variable xw en la ρcarne

fresca,

siendo

significativo con un nivel de confianza del 99% y un valor de p-valor menor a 0,01.

La figura 9 muestra el comportamiento de los diferentes contenidos de humedad para cada muestra después de aplicar el análisis estadístico.

Valores Observados

1,13 1,1 1,07 1,04 1,01 0,98 0,95

0,95

0,98

1,01

1,04

1,07

1,1

1,13

Valores Predichos

Figura 9. Valores de xw observados frente a los predichos por el modelo ajustado (ecuación 2).

Podemos analizar como los valores observados frente a los valores predichos se sitúan en ambos lados de la diagonal confirmando la bondad del modelo obtenido para la (carne fresca) de bovino ó porcino en función de xw.

La figura 10 muestra los resultados obtenidos a partir del Análisis de Componentes Principales (PCA) se observa un dispersión de puntos que fueron agrupados de acuerdo a la pieza cárnica que representan.

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Figura 10. Gráfico de PCA (Dispersión tridimensional) para carne de bovino y porcino. En el diagrama de PCA muestra la similitud del comportamiento de los cortes de carne de bovino y porcino para costilla y muy cerca se observan los datos de pierna y solomo. Igualmente, se observa que los valores determinantes en la variabilidad son los correspondientes a xgrasa de pierna, solomo y costilla (tanto de bovino como de porcino); los de xw de falda de porcino y xproteína de pierna de bovino.

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IV. CONCLUSIONES Los resultados obtenidos del estudio de densidad (carne fresca) en diferentes muestras de carne fresca permitieron desarrollar un método de predicción de la composición de diferentes cortes de carne de bovino y porcino en función de su composición de grasa (xg) y su contenido de humedad (xw), garantizando la seguridad de los productos alimenticios antes de su llegada al consumidor.

Los coeficientes de correlación obtenidos para los modelos, nos indican que la medida de densidad (carne fresca ) se puede aplicar como un sistema de control, no invasivo, rápido, sencillo de fácil aplicación y a muy bajo costo haciendo que este sistema sea interesante para su aplicación a nivel industrial.

Los valores obtenidos para la medida de la conductividad eléctrica (CE) contribuyen a la clasificación de muestras de carne fresca, dada la relación que existe entre éste parámetro y el contenido de agua en la carne (xw). De esta forma se podría controlar el tiempo de almacenamiento de la carne fresca y evitar alteraciones microbiologicas. Los resultados obtenidos a partir del análisis fisicoquímico xw, xg

xp son importantes si

consideramos que éstos son tomados como indicadores de frescura, contenido nutricional y buena calidad de la carne, factores que son decisorios en el momento de su comercialización en el país.

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V. REFERENCIAS [1] Kamruzzaman Mohammed, ElMasry Gamal, Sun Da-Wen, Allen Paul. (2012). Non-destructive prediction and visualization of chemical composition in lamb meat using NIR hyperspectral imaging and multivariate regression. Innovative Food Science & Emerging Technologies. (16), 218-226. [2] Alvarado, J.D., Aguilera, J.M. (2001). Métodos para medir propiedades físicas en la industria de Alimentos. Zaragoza: Editorial Acribia. [3] Chiral, A., Martínez Navarrete, N., Camacho, M.M. (2007). Propiedades Físicas de los Alimentos. Valencia: Editorial Universidad Politécnica de Valencia. [4] Mahmood-Ul-Hassan., D. Pearson. (2006). The rapid determination of fat in meat products in routine industrial control. Journal of the Science of Food and Agriculture, (17), 421–424. [5] Whitehead, Robert. C. (1997). Fat analysis of boned meat by the specific gravity method. Journal of Food Technology, (24), 469-496. [6] Malanosky, A. J., Greenfield, E. L. (1990). Rapid instrumental fat determination. Journal of the American Oil Chemists Society, (53), 1080-1085. [7] Torres, O.L. Puesta a punto de métodos no destructivos y de análisis rápidos utilizables en el proceso de elaboración de jamón cocido. (Tesis doctoral). Valencia: Universidad Politécnica de Valencia; 2008. [8] Franco, J., Feed, O., Bianchi, G., Garibotto, G., Ballesteros, F., Nan, F. (2008). Parámetros de calidad de carne en cinco músculos de novillo Horando durante la maduración post-mortem. I. Calidad Instrumental. Agrociencia, XII(1), 61-74. [9] Prieto, N., Roehe, R., Lavín, P., Batten, G., & Andrés, S. (2009). Application of near infrared reflectance spectroscopy to predict meat and meat: A review. Meat Science (83), 175-186. [10] Hildrum, K.I., Nilsen, B.N., Mielnik, M., Naes, T. (1994). Prediction of sensory characteristics of beef by Near-Infrared Spectroscopy. Meat Science. (38), 67-80. [11] Onega Pagador, M. E. (2003). Evaluación de la calidad de carnes frescas: aplicación de técnicas analíticas, instrumentales y sensoriales. Universidad Complutense de Madrid Proyecto de Investigación N°449

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[12] Mendizábal, J. A., & Goñi, V. (2001). Aplicaciones de la técnica de análisis de imagen en la determinación de la calidad de canal y de la carne (Revisión). Recuperado el 16 de Octubre de 2012, de Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria Alimentaria. [13] Coma, J., & Piquer, J. (2000). Calidad de carne en porcino: Efecto de la nutrición. FEDNA. [14] Gómez Sánchez, J. A., Madrid, R. E., & Felice, C. J. (2008). Medición de propiedades eléctricas de la carne vacuna. [15] AOAC. (2000). “Official methods of analysis, 17th Edition, 3ª Revisions”. Association of official Analytical Chemists, Washington D.C., USA. [16] Lin, M., Cavinato, A. G., Huang, Y., & Rasco, B. A. (2003). Predicting sodium chloride content in commercial king (Oncorhynchus tshawytscha) and chum (O. keta) hot smoked salmon fillet portions by short-wavelength near-infrared (SW-NIR) spectroscopy. Food Research International, 36(8), 761–766. [17] Sarosi, E., Polak, A., Vamos, D., & Kardos, E. (1999). Methode zur Schnell bestimmung desalzgehaltes in einigen Fleischer zeugnissen. Fleisch, 43(11), 217–218. [18] Lawrie, R.A. (1998). Ciencia de la carne. Ed. Acribia, Zaragoza. [19] Osborne, D; Voogt, P. Análisis de los nutrientes de los alimentos. Editorial. Acribia S.A. Zaragoza, España, 1986. [20] Levie, A. The meta handboo. The Avi publishing Company Inc. Westpat, Connecticut. (2005). [21] Hedrick, H. B., E. D. Aberle, J. C. Forrest, M. D. Judge y R. A. Merkel. Principles of meat science. Third edition. Kendal / Hunt Publishing Company, Dubuque, Iowa. 1994. [22] Aberle, E. D. J. C Forrest, D. E. Gerrard, E. W. Mills, H. B. Hedrick, M. D. Judge, y R. A. Merkel. Principles of meat science fourth edition. Kendall / Hunt publishing company, Dubuque, Iowa. 2001. [23] Hedrick, H. B., E. D. Aberle, J. C. Forrest, M. D. Judge y R. A. Merkel. Principles of meat science. Third edition. Kendal / Hunt Publishing Company, Dubuque, Iowa. 1994.

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ANEXO 1 Análisis de promedios y desviaciones estándar: Con el propósito de determinar si se presentan diferencias estadísticas significativas para cada variable xw, xgrasa y xproteína, entre los diferentes cortes de carne y entre la carne de bovino y porcino se realizó un análisis de promedios del total de los valores obtenidos para cada variable y sus correspondientes desviaciones estándar. Tabla A1. Promedios de para distintos cortes de carne de bovino y porcino.

Carne de Porcino Pierna Solomo Costilla Falda Carne de Bovino Pierna Solomo Costilla Falda

grasa

x 0,0145 0,0576 0,1789 0,4096 xgrasa 0,0290 0,0950 0,0950 0,0950

Promedios xproteína 0,2321 0,2209 0,1999 0,1899 xproteína 0,2104 0,2051 0,2013 0,1845

xw 0,7073 0,6880 0,6145 0,4124 xw 0,7226 0,7121 0,6208 0,4344

La tabla A1 presenta los promedios obtenidos para los diferentes cortes de bovino y porcino, podemos observar que los menores valores de xw corresponden a la costilla y la falda de porcino y bovino debido a que su contenido de xg es mayor. Las muestras de pierna y solomo presentaron los mayores valores de xw estas piezas cárnicas tienen menor contenido de xg debido a la actividad física de ambos grupos musculares en los dos tipos de animales, por lo que existe una relación inversa entre la xg y xw.

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En la tabla A2 se presentan los valores de desviación estándar obtenidos a partir de los diferentes análisis de composición, los cuales permiten observar altas similitudes entre el valor de xw para el corte de falda de la carne de porcino y bovino. El corte de falda de cerdo es el que presenta mayor desviación con relación a las demás piezas cárnicas analizadas. Tabla A2. Desviaciones estándar de xw, xgrasa y xproteína para distintos cortes de carne de bovino y porcino. Carne de Porcino Pierna Solomo Costilla Falda Carne de Bovino Pierna Solomo Costilla Falda

grasa

x 0,000888 0,006018 0,005081 0,010233 xgrasa 0,004104 0,000998 0,007148 0,002414

Desviaciones Estándar xproteína 0,002288 0,001844 0,001838 0,001501 xproteína 0,007048 0,003433 0,004933 0,002020

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xw 0,006156 0,003696 0,009571 0,001423 xw 0,002821 0,009121 0,004549 0,001518

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4. RESULTADOS DIRECTOS

Objetivos planteados en el proyecto

Resultados obtenidos en el proyecto

Establecer un modelo matemático que permita determinar la composición fisicoquímica de la carne fresca de bovino y porcino.

Se obtuvo la ecuación del modelo matemático que permite establecer la composición de la humedad de la carne fresca a partir de la medida de la densidad.

 Realizar medidas de conductividad eléctrica en los diferentes cortes de los músculos analizados.

Los valores obtenidos para la conductividad nos permiten clasificar los músculos en cuanto a su composición en grasa y contenido de agua.

Objetivo general:

Indicador de resultado (número de publicaciones y ponencias) Publicaciones: 1 OLGA LUCÍA VARGAS, JOSÉ BARAT BAVIERA,

TORRES MANUEL

“Relationship among density measurements and composition of different meats”. En: Colombia. Revista de Investigaciones Objetivos específicos: Universidad del Quindío, ISSN 1794-631X, No. 21, p. 140-144. Los valores obtenidos para la 2010.  Realizar la caracterización fisicoquímica caracterización fisicoquímica (xw, xp, se encuentran entre los rangos Palabras: meat composition, xg) de la carne de reportados por Lawrie, R.A. density, freezing, fat content. bovino y porcino.

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Resultados esperados planteados en el proyecto

Resultados obtenidos en el proyecto

Indicador de resultado (número de publicaciones y ponencias)

Objetivos específicos:

Ponencias: 2

Obtener ecuaciones en función de los parámetros analizados

ρo (carne fresca) (g/cm3) = 1.21- 

Relación entre la medida de

1.31xg+1.76(xg)2-

la densidad y la composición

0.04*porcino

de diferentes carnes. CIBIA

R2=91%

Congreso Iberoamericano de

en la caracterización y el control

de

la

calidad

de

ρo

productos cárnicos.

(carne fresca)

Ingeniería

(g/cm3) = 136-

Bogotá,

1.70xw + 1.80 (xw)2 

en las tablas existentes de Se determinaron los valores

alimentos,

datos musculos

proporcionar significativos predicción propiedades.

carne

fresca

para

las

puedan muestras de los diferentes

que

para de

Colombia

6-9

de

Aplicación de la densidad como una técnica no invasiva

Incorporar los valores de carne las propiedades físicas de los de

Alimentos,

Septiembre de 2009.

R2=95%

fresca

de

de

bovino

y

la porcino analizados en el otras estudio.

en el control de calidad de la industria

cárnica.

Segundo

seminario en Ingeniería de Alimentos, inocuidad Armenia, 2010.

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calidad

de

alimentaria. Noviembre

4

de

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5. RESULTADOS INDIRECTOS

Resultados indirectos esperados planteados en el proyecto

Resultados indirectos obtenidos en el proyecto Asistencia

a

los

Indicador de resultado

siguientes 

Congresos: 

CIBIA

renovación VII.

Alimentos.

6-9

septiembre.

de

Registro

Calificado y al proceso de

Congreso

Acreditación del Programa de

Iberoamericano de Ingeniería de

Contribuye al proceso de

Ingeniería de Alimentos.

de

Bogotá,

Colombia. 2009.



Fortalecimiento

de

las

actividades académicas del 

Participación en congresos

docente y a la investigación

6to Curso Latinoamericano

de temas relacionados con la

de Tecnología Cárnica. 21-

Ciencia

25 de septiembre de 2009,

TECNOCÁRNICOS

Tecnología

de

Alimentos.

Medellín, Colombia.



y



ANDINA: 25-26 de Octubre de 2010. Bogotá, Colombia.

Fortalecimiento

de

infraestructura investigación

de de

Universidad del Quindío.

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la

la

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Resultados indirectos esperados planteados en el proyecto

Resultados indirectos obtenidos en el proyecto

Indicador de resultado

Dirección de la tesis de grado Reconocimiento

de

Tesis

“Establecimiento de un modelo Meritoria, Resolución No. 032 matemático

Tesis de grado desarrolladas en determinar el marco del proyecto

que la

permita Septiembre 29 de 2010. composición

fisicoquímica de la Carne Fresca de Bovino y Porcino” realizada por la estudiante Luisa Fernanda Arias Cueva, del programa de Tecnología Agroindustrial.

Formación

de

personal Capacitación de la Asociación Difundir

y

promover

los

capacitado en el control de Agrícola Cunícula, AGROCUN, resultados experimentales de cara calidad de carnes.

en la implementación de técnicas a una posterior implementación a no invasivas para el control de nivel industrial de dichas técnicas, calidad de la carne fresca.

para la caracterización de carnes frescas y el control de calidad.

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6. LIMITANTES EN LA EJECUCIÓN DEL PROYECTO

Pregunta

SI

Las actividades se realizaron en el tiempo previsto?

X

Los recursos se utilizaron conforme a lo planeado?

X

Se obtuvieron las metas y los resultados esperados?

X

NO

Si el proyecto presentó retrasos indique por cuál de las siguientes causas: Disponibilidad presupuestal real Incumplimiento en otra dependencia

Cuál?

Demora en la toma de decisiones

Quién?

Demora en procesos administrativos Surgimiento de una actividad no prevista Causas externas a la institución Incumplimiento del grupo de trabajo Problemas de gestión Problemas técnicos OTRAS DIFICULTADES ENCONTRADAS: RECOMENDACIONES Y PROYECCIÓN: Los estudios realizados para relacionar los valores de

densidad de carne fresca y la composición de las diferentes muestras analizadas, han permitido obtener buenas correlaciones. La principal ventaja de este sistema es su sencillez y economía, los inconvenientes que presenta son la generación de efluentes, medidas globales y en algunos casos precisión de las medidas. Por lo cual recomendados continuar este estudio en análisis en piezas de carne enteras ya que en los cortes puede variar su composición fisicoquímica especialmente el contenido en grasa.

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El estudio debe ser complementado en futuras investigaciones utilizando una mayor diversidad de cortes y evaluando diferentes razas bovinas y porcinas, con lo cual se podrá obtener una mayor precisión de las ecuaciones estimadas, una mejor ´predicción de los modelos estimados.

De igual manera se recomienda seguir trabajando con la implementación de otras técnicas no invasivas como la conductividad, permitividad, análisis de imágenes etc, en el análisis fisicoquímico de la carne fresca ya que hay muy poca información en la literatura acerca de este tema y estas técnicas ofrecerían una herramienta sencilla económica y de fácil aplicación

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pág Publicacion Anexo 1

¨Relationship among density measurements and composition of different meats¨.

39

Ponencia Relación entre la medida de la densidad y la composición de diferentes carnes. CIBIA Congeso Iberoamericano de ingenieria de Alimentos , Bogota, Colombia 6-9 de Septiembre de 2009.

46

Ponencia Anexo 2

Aplicación de la densidad como una tecnica no invasivas en el control de calidad de la industria carnica. Segundo seminario en ingenieria de Alimentos, calidad de inocuidad alimentaria. Armenia, Noviembre, 4 de 2010.

47

Asistencia a los siguientes Congresos: CIBIA VII Congreso Iberoamericano de Ingenieria de Alimentos, 6-9 de septiembre, Bogotá, Colombia, 2009.

48

6To Curso Latinoamericano de Tecnología Cárnica, 21-25 de Anexo 3

septiembre de 2009, Medellín Colombia 2009.

49

TECNOCARNICOS ANDINA, 25-26 de octubre de 2010 Bogotá, Colombia.

50

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pág Dirección de la tesis de grado Resumen, Tesis de grado.

Anexo 4

“Establecimiento de un Modelo Matemático que Permita Determinar la Composición Fisicoquímica de la Carne Fresca de Bovino y Porcino” realizada por la estudiante Luisa Fernanda Arias Cuevas, del programa de Tecnología Agroindustrial. Reconocimiento de Tesis Meritoria, Resolución No. 032 Septiembre 29

51

53

de 2010. Anexo 5

Capacitación de la Asociación Agricola Cunicula, AGROCUN en la implementación de tecnicas no invasivas para el control de calidad de la carne fresca.

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54