Determinação de peso, composição corporal e características de carcaça em bovinos nelore com uso de câmera infravermelho - Assis, Gutierrez José de Freitas (2017)
Pesquisas que buscam o desenvolvimento e a utilização de tecnologias para predizer peso, composição corporal e de carcaça in vivo, assim como para predizer os componentes físicos e químicos das carcaças ainda são escassos. Portanto, o objetivo neste trabalho é desenvolver equações de predição de peso, composição corporal e de carcaças a partir de mensurações biométricas obtidas por análise de imagens infravermelho de bovinos Nelore. O experimento foi conduzido no Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Viçosa. Sessenta novilhos Nelore foram utilizados, com idade e peso médio inicial de 8 ± 0,3 meses e 276 ± 24 kg, respectivamente. Os animais foram pesados a cada 28 dias e concomitantemente coletou-se imagens do dorso, a partir das quais os parâmetros corporais a serem analisados foram obtidos. Para capturar as imagens, utilizou-se um sensor infravermelho sincronizado com o software MATrix LABoratory. Os animais foram abatidos em três momentos diferentes, no início do experimento, com 380 kg e 480 kg de peso corporal. Após o abate, a carcaça foi dividida longitudinalmente e arrefecida a 4oC por 24 horas. Posteriormente, as carcaças arrefecidas foram pesadas, e a área dos olhos do lombo (AOL) e a espessura da gordura subcutânea (EGS) foram mensuradas entre a 12a e a 13a costela da carcaça. Em seguida coletou-se imagens das meias carcaças esquerdas. Uma imagem de cada carcaça foi escolhida para obter os parâmetros biométricos a serem analisados. A seção entre a 9a e 11a costelas foi removida para estimação indireta da composição química e física da carcaça. Todos os procedimentos estatísticos foram realizados utilizando o software SAS 9.0 (Statistical Analysis System Institute, Inc.). A regressão Least Absolute Shrinkage and Selection Operator foi utilizada para selecionar as variáveis mais relevantes para prever o peso e a composição da carcaça e posteriormente, o procedimento REG foi utilizado para calcular o P-valor das variáveis selecionadas no GLMSELECT. A área do plano dorsal, volume, altura dorsal, largura do abdômen e o comprimento do corpo foram as medidas biométricas que apresentaram o melhor ajuste para estimar o peso corporal (r2 = 0,88). As equações, incluindo as medidas biométricas, apresentaram coeficientes de determinação de 0,32, 0,45 e 0,62 para as porcentagens de músculo, osso e gordura nas carcaças. Quando as variáveis foram expressas em unidades de massa, apresentaram coeficientes de determinação de 0,99, 0,99 e 0,84 para as quantidades de músculo, osso e gordura nas carcaças. As equações estimaram as porcentagens de proteína bruta (r2 = 0,20), extrato etéreo (r2 = 0,99) e água (r2 = 0,49) e também as quantidades de proteína bruta (r2 = 0,99), extrato etéreo (r2 = 0,99) e água (r2 = 0,99) do corpo vazio. Em relação as características de carcaça, os parâmetros biométricos foram a melhor opção para estimar em unidades de massa o tecido muscular e a gordura nas carcaças, uma vez que as medidas são realizadas em intervalos e não apenas em regiões específicas como nos parâmetros tradicionais (AOL e EGS). As equações desenvolvidas apresentaram maiores coeficientes de determinação (R2) quando comparados com as equações geradas pelos parâmetros tradicionais. O R2 das melhores equações preditivas foi: Considerando apenas parâmetros de área, músculo (kg): 96%, gordura (kg): 59%, extrato etereo (kg): 62% e 97% para proteína bruta. Considerando a inclusão simultânea de parâmetros de área e volume, músculo (kg): 96%, gordura (kg): 98%, extrato etereo (kg): 98% e proteína bruta (kg): 88%. Considerando a soma das diferentes seções, músculo (kg): 100%, gordura (kg): 98%, extrato etereo (kg): 21% e proteína bruta (kg): 99%. Para os parâmetros tradicionais, obtiveram-se os seguintes R2: Muscle (kg): 96%, Gordura (kg): 0,53, extrato etereo (kg): 0,53 e proteína bruta (kg): 75%. Frente aos resultados obtidos, este estudo apresenta-se como uma alternativa promissora para se avaliar a viabilidade do uso da análise de imagens como ferramenta para se avaliar característica relacionadas com conformação do corpo animal e rendimentos de cortes, além de proporcionar para os produtores e para a indústria frigorifica informações que poderão ser utilizadas para direcionar os animais e consequentemente a carne para mercados específicos.