La información del volatiloma fecal proporciona información útil para la autentificación in vivo del régimen de alimentación del cerdo ibérico.
La información del volatiloma fecal proporciona información útil para la autentificación in vivo del régimen de alimentación del cerdo ibérico.
En la actualidad, cada vez hay más interés por los alimentos que se consumen y la autenticidad y el origen natural son aspectos muy valorados por la sociedad.
A pesar de la existencia de leyes nacionales e internacionales para regular el etiquetado y el comercio de alimentos, lamentablemente, a menudo no son eficaces para evitar el fraude en los productos alimentarios.
 El cerdo ibérico y los productos curados que se obtienen de esta raza gozan de una gran reputación internacional por su alta calidad y valor añadido.
Sin embargo, la autentificación del régimen de alimentación de estos cerdos es a veces difícil. |
Por ello, investigadores de la Universidad de Córdoba han estudiado la utilidad de la información del volatiloma fecal para diferenciar los distintos regímenes de alimentación que determinan la categoría comercial final de los productos ibéricos.
Modelo centrado en la discriminación entre las muestras de cerdos alimentados con bellota (dieta completamente natural pastoreada) y las de cerdos alimentados con pienso.
Modelo para la clasificación de categorías comerciales.
Ambos modelos se llevaron a cabo por duplicado, utilizando la información de la huella espectral y un enfoque diferente estudiando marcadores específicos, obteniéndose buenas tasas de clasificación en ambos modelos.
Las muestras mal clasificadas en ambos modelos, que pertenecían a cerdos alimentados con bellota, podrían estar relacionadas con la heterogeneidad de la dieta de estos animales y las diferencias en los recursos naturales forrajeados.
 Los resultados del estudio ponen de manifiesto que la GC-IMS es una herramienta útil para llevar a cabo una autentificación in vivo del régimen de alimentación del cerdo ibérico y su posterior categorización comercial, así como para evitar el fraude en el etiquetado.No obstante, son necesarios más estudios que incluyan un mayor número de muestras para obtener modelos más complejos que permitan clasificar muestras muy diferentes. |
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