Análise multivariada de características de qualidade de carcaça e da carne de bovinos Angus-Nelore terminados em confinamento

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Lopes, Lucas Silva Ferlin
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Bovino de corte; Carne qualidade
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/182526

A produção brasileira apresenta alta variabilidade na qualidade da carcaça e da carne bovina. Ao ser influenciada por todos os elos da cadeia produtiva, a qualidade final da carne precisa ser avaliada e assegurada. Análises estatísticas multivariadas como a análise de componentes principais (PCA) e métodos de agrupamento não-hierárquico como o k-means configuram opções para compreender as interações entre as características relacionadas à qualidade. O presente estudo teve como objetivo avaliar características de qualidade de carcaça e de carne de novilhos ½ Angus x ½ Nelore terminados em confinamento por meio da PCA. Bem como realizar a separação dos animais por análise de agrupamento não hierárquico k-means. Os quatro primeiros componentes principais (PC) explicaram aproximadamente 58% da variabilidade total e as variáveis de cor da carne foram mais efetivas para definir o primeiro PC. Peso de carcaça e retenção de água definiram o segundo, rendimento de carcaça definiu o terceiro e o teor de gordura definiu o quarto PC. Na análise de agrupamento, três grupos de chroma foram formados e projetados no plano definido por PC1 e PC2. As médias de chroma nos grupos foram 18,07 ± 1,90; 22,75 ± 1,15; 26,08 ± 0,79; com 25, 48 e 24 animais em cada grupo, respectivamente. O aumento para chroma nos grupos foi acompanhado por maiores valores de PCQ, PCF, COL, PRT, PPE, PT, e por menores valores de PPG, FC e UMD. Portanto, a PCA e k-means mostraram que a cor pode ser utilizada como ferramenta de identificação de animais e de carnes com qualidade superior.