¿Qué biomarcadores permiten predecir la calidad de la carne de cerdo?
05 Jul 2022

¿Qué biomarcadores permiten predecir la calidad de la carne de cerdo?

La predicción de la calidad tecnológica y sensorial de la carne de cerdo -durante la vida del cerdo o rápidamente después del sacrificio- es cada vez más necesaria para la industria porcina a fin de clasificar las reses o los cortes primarios para las diferentes líneas de producción. calidad de carne Por lo tanto, hay […]

La predicción de la calidad tecnológica y sensorial de la carne de cerdo -durante la vida del cerdo o rápidamente después del sacrificio- es cada vez más necesaria para la industria porcina a fin de clasificar las reses o los cortes primarios para las diferentes líneas de producción. calidad de carne

Por lo tanto, hay una demanda creciente de la elaboración de instrumentos precisos, fiables, eficaces en función del tiempo, no invasivos y en tiempo real para predecir las características de calidad de la carne de cerdo y de las reses.

Sobre esta base, el objetivo de este estudio fue evaluar el posible uso de diversos biomarcadores de estrés fisiológico como indicadores de las características de calidad de la canal y la carne en cerdos de faena sometidos a las condiciones normales de comercialización y con prácticas de manejo pre faena de mínimo estrés.

 Se utilizaron 240 cerdos sometidos a condiciones estándar de comercialización y a un manejo ante mortem mínimamente estresante.

calidad de carneLos cerdos del ensayo se encontraban en corrales de engorde, en grupos de 30 animales por corral con una densidad de 1 m2 por animal. Al momento de la comercialización contaban con 180 ± 5 días de edad y un peso promedio de 110 kg. [registrados]

 Mediciones 

Pre mortem

se analizaron las concentraciones de haptoglobina, CRP, albúmina, potasio, sodio, cloruro y calcio y actividades enzimáticas de CK, LDH, AST y ALT.

También se midieron concentraciones de glucosa y lactato en sangre.

Indicadores de calidad de res

  • Peso de res post faena “caliente”;
  • Peso de res post enfriado (24 hs. post faena) “fría”;
  • Espesor de grasa dorsal;
  • Espesor de músculo (longissimus dorsi).

Indicadores de calidad de carne

  • PH;
  • Temperatura;
  • Capacidad de retención de agua;
  • Color.

 Resultados 

Las características de calidad de la carne de cerdo más importantes (pH y temperatura, capacidad de retención de agua y color) mostraron correlaciones limitadas con los metabolitos del estrés (lactato, glucosa), las hormonas del estrés (cortisol, hormona adrenocorticotrópica), las enzimas del estrés (creatina quinasa, aspartato aminotransferasa, alanina aminotransferasa), los electrolitos (sodio, cloruro) y las proteínas de fase aguda (haptoglobina, proteína C reactiva, albúmina), lo que indica una escasa fiabilidad en la predicción de la calidad de la carne de cerdo.

El nivel de albúmina se correlacionó de manera moderadamente positiva con el peso vivo, el peso de la res caliente, el peso de la res fría y el espesor de la grasa dorsal.

El nivel de alanina aminotransferasa se correlacionó de forma moderadamente positiva con el peso vivo, el peso de la res caliente y el peso de la res fría.

La concentración de cortisol se correlacionó de forma moderadamente positiva con el peso vivo, el peso de la res caliente, el peso de la res fría y el espesor de grasa dorsal, y de forma moderadamente negativa con el contenido de magro de la res.

El aumento del nivel de deshidrogenasa láctica se correlacionó moderadamente con la disminución de la pérdida de agua en la cocción.

En conclusión, la lactato deshidrogenasa podría ayudar a predecir la variación de la calidad de la carne de cerdo, mientras que el cortisol, la alanina aminotransferasa y la albúmina podrían ser útiles para predecir la calidad de la res.

Referencias

Čobanović, N.; Stanković, S.D.; Dimitrijević, M.; Suvajdžić, B.; Grković, N.; Vasilev, D.; Karabasil, N.

Identifying Physiological Stress Biomarkers for Prediction of Pork Quality Variation. Animals 2020, 10, 614.

Animals 202010(4), 614; https://doi.org/10.3390/ani10040614

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