Avaliação de características de qualidade da carne de suínos por meio de componentes principais

Evaluation of swine meat quality by principal component analysis

MELHORAMENTO, GENÉTICA E REPRODUÇÃO

Avaliação de características de qualidade da carne de suínos por meio de componentes principais¹

Evaluation of swine meat quality by principal component analysis

Leandro Barbosa^I; Paulo Sávio Lopes^II; Adair José Regazzi^III; Simone Eliza Facioni Guimarães^II; Robledo de Almeida Torres^II

^IPós-Graduação da UFV e Bolsista da CNPq, Av. P.H. Rolfs, s/n, Viçosa-MG, CEP: 36570-000

^IIDepartamento de Zootecnia, UFV, Av. P.H. Rolfs, s/n, Viçosa-MG - CEP: 36570-000

^IIIDepartamento de Informática, UFV, Av. P.H. Rolfs, s/n, Viçosa-MG - CEP: 36570-000

RESUMO

Dados de 326 animais de uma população F2 de suínos foram utilizados para avaliar a redução da dimensionalidade do espaço multivariado por meio de componentes principais. Foram consideradas as seguintes características: pH aos 45 minutos e 24 horas post-mortem (pH₄₅ e pH_u, respectivamente), perda de peso por gotejamento (GOTEJ), perda de peso por cozimento (COZ), perda de peso total (PTOT), gordura intramuscular (GORINT), maciez objetiva (MACIEZ), luminosidade (L), índice de vermelho (a) e índice de amarelo (b). Quatro componentes principais, obtidos a partir da matriz de correlação, apresentaram variância inferior a 0,7 (autovalor inferior a 0,7), o que sugere quatro variáveis para descarte, por apresentarem maiores coeficientes, em valor absoluto, a partir do último componente principal. Adicionalmente, as variáveis descartadas apresentaram correlação linear simples significativa com as demais, ou seja, foram redundantes. Com base nesses resultados, recomenda-se a manutenção das características pH₄₅, pH_u, L, a, GORINT e COZ em experimentos futuros.

Palavras-chave: análise multivariada, correlação, descarte de variáveis, suínos

ABSTRACT

Data from 326 animals of a F2 swine population were used to select traits related to meat quality by principal components analysis. The following traits were considered: pH at 45 minutes post mortem (pH₄₅), pH at 24 hours post mortem (pH_u), drip loss (DL), cooking loss (CL), total loss (TL), intramuscular fat (IMF), objective tenderness (OT), lightness (L), redness (a) and yellowness (b). Variation lower than 0.7 (eigenvalue lower than 0.7) indicated four traits, which were significantly correlated to the other traits, to be discarded. These results suggest the use of pH₄₅, pH_u, L, a, IMF and CL as swine meat quality traits in future experiments.

Key words: correlation, discarding variables, multivariate analysis, swine

Introdução

Uma das preocupações na produção de carne suína é a sua qualidade. Há pouco tempo, a qualidade da carne ainda era restrita a conceitos relativos à saúde, ao processamento e à nutrição e, em menor escala, às características sensoriais. No entanto, atualmente, o consumidor procura carne não só como fonte de proteína animal para suprir suas necessidades nutricionais, mas também que lhe dê segurança, satisfação e praticidade no consumo. Adicionalmente, tem sido preocupação de técnicos e produtores o bem-estar animal durante o manejo e o transporte (Geers et al., 1994).

Os consumidores de carne suína exigem qualidade, notadamente nos países economicamente mais desenvolvidos. Em geral, as características da qualidade da carne são resultado de valores moderados de herdabilidade, indicando que podem ser geneticamente melhoradas pela seleção. Entretanto, essas características são relacionadas em magnitude e sentido variáveis (a seleção em uma provoca mudanças em outras) e, se não forem considerados, podem ocosionar erros na avaliação genética dos indivíduos.

Embora não haja limite na prática para o número de características que podem ser avaliadas nos experimentos, é relevante examinar se algumas poderiam ser desconsideradas na coleta das observações ou nas análises estatísticas. Em muitas situações, os pesquisadores geram um considerável acréscimo de trabalho ao avaliarem maior número de características, problema que pode ser minimizado com a redução do número de medidas, eliminando as que menos contribuem para a avaliação (Freitas et al., 2004). Com um número elevado de características, é possível que muitas contribuam pouco para a discriminação dos indivíduos avaliado, por serem invariantes entre estes indivíduos, por serem redundantes em virtude de correlações, ou ainda, pelo fato de uma característica ser combinação linear de outras. Essa situação apresenta, como conseqüência, aumento no trabalho de caracterização, sem melhoria na precisão, além de tornar mais complexa a análise e interpretação dos dados. Assim, pode-se fazer uso da técnica de componentes principais, que tem como principal objetivo resumir a informação contida no complexo de variáveis originais, eliminando as informações redundantes (Khattree & Naik, 2000).

O método de análise de componentes principais a partir da matriz de correlação consiste em transformar um conjunto de variáveis Z₁, Z₂, ..... , Z_p em um novo conjunto de variáveis Y₁ (CP₁), Y₂ (CP₂), ..... , Y_p (CP_p) não-correlacionadas entre si e arranjadas em ordem decrescente de variância (Liberato, 1995). A idéia principal desse procedimento é que poucos dos primeiros componentes principais contenham a maior variabilidade dos dados originais. Assim, pode-se racionalmente descartar os demais componentes, reduzindo o número de variáveis.

Para descarte de variáveis, a variável que possui maior correlação com o componente principal de menor autovalor (menor variância) deve ser menos importante para explicar a variância total e, portanto, passível de descarte.

O critério do número de variáveis descartadas é, conforme recomendações de Jolliffe (1972, 1973), baseado em dados simulados e reais; quando a análise de componentes principais foi feita a partir da matriz de correlação, estabeleceu-se que o número de variáveis descartadas deve ser igual ao número de componentes cuja variância (autovalor) é inferior a 0,7.

A técnica de componentes principais tem como vantagem adicional avaliar a importância de cada característica estudada sobre a variação total, possibilitando o descarte das variáveis menos discriminantes (redundantes), por estarem correlacionadas a outras variáveis, pela sua invariância ou por serem combinação linear de outras características (Cruz & Regazzi, 1997).

Dessa forma, objetivou-se reduzir a dimensionalidade dos dados, eliminando as informações redundantes, e viabilizar a recomendação de que estas informações não precisam ser utilizadas em experimentos futuros, reduzindo custos e tempo despendidos.

Material e Métodos

Os dados utilizados neste trabalho são provenientes de uma população F2 de suínos desenvolvida no Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Viçosa, em Viçosa-MG, no período de novembro de 1998 a julho de 2001.

Foram formadas duas famílias, provenientes do cruzamento de dois varrões da raça Piau (nativa brasileira) com 18 fêmeas de linhagens desenvolvidas na UFV, pelo acasalamento de animais das raças Landrace, Large White e Pietrain. A geração F1 foi acasalada inter si para a produção da geração F2, que nasceu entre junho de 2000 e fevereiro de 2001. Foram obtidos 844 animais F2, distribuídos em cinco lotes: lote 1 (animais nascidos entre 20/06 e 03/07/00), lote 2 (03/08 e 23/08/00), lote 3 (16/09 e 01/11/00), lote 4 (30/11 e 25/12/00) e lote 5 (19/01 e 12/02/01).

Ao nascimento, os animais foram submetidos à marcação, à pesagem, ao corte de dentes e à aplicação de antibiótico e, entre o 3º e 5º dias, receberam 3 mL de ferro injetável, sendo os machos castrados ao 10º dia. A partir desta idade, foi disponibilizada ração pré-inicial. Os animais foram novamente pesados ao desmame (21 dias), receberam outra dosagem de ferro e foram transferidos para a creche, onde foram mantidos até os 60 dias de idade. Posteriormente, foram transferidos para o setor de cria/recria, onde permaneceram até os 77 dias, idade na qual se iniciou a medição do consumo alimentar individual, com os animais em baias individuais por um período de 28 dias (77 a 105 dias de idade).

Dos 844 animais experimentais avaliados (fêmeas e machos castrados) da geração F2, 550 foram abatidos com peso médio de 64,79 kg e desvio-padrão de 5,06 kg. Depois de verificada a consistência dos dados, 326 observações foram utilizadas na análise.

O abate foi realizado na própria granja onde os animais foram criados, após jejum alimentar de 18 horas, com livre acesso à água fresca. Os animais foram submetidos à insensibilização elétrica, posicionando-se os eletrodos do insensibilizador (Sulmaq, Modelo 7654) na porção dorsal do pescoço, aplicando-se voltagem de 300 volts por 5 segundos. A sangria foi realizada imediatamente após a insensibilização, por punção do coração por meio de inserção sobre a axila esquerda do animal.

A seguir, os animais foram chamuscados e as cerdas raspadas manualmente com faca sob fluxo de água. As carcaças, suspensas pelas patas traseiras, foram eventradas, evisceradas, lavadas, serradas longitudinalmente, inclusive a cabeça, e pesadas. Em seguida, foram resfriadas em freezers horizontais (4ºC, por 24 horas).

Foram avaliadas as seguintes características de qualidade da carne suína: pH 45 minutos e 24 horas post-mortem; maciez objetiva; gordura intramuscular; capacidade de retenção de água (perda de peso por gotejamento; perda de peso por cozimento e perda de peso total); e coloração. A coloração foi determinada pelo sistema HUNTER LAB, estimando-se a luminosidade, o índice de vermelho e o índice de amarelo em espectrofotômetro. Para avaliação da capacidade de retenção de água, foram retiradas (da última para penúltima costela da meia-carcaça esquerda ainda quente) duas amostras de 120 a 140 g do músculo Longissimus dorsi. As metodologias adotadas na avaliação das características foram, detalhadamente, descritas por Benevenuto Jr. (2001).

Após serem feitas as consistências dos dados, 326 observações foram utilizadas na análise. Preliminarmente, foi realizado o teste do número de condições, citado por Montgomery & Peck (1992), para diagnóstico do efeito da multicolinearidade ou dependência linear entre as variáveis, que pode levar à formação de matrizes singulares ou mal condicionadas. Após essa análise, foram identificadas e descartadas as variáveis saturação e tonalidade, que provocaram forte multicolinearidade nas características de qualidade da carne.

Os dados submetidos à análise de componentes principais foram previamente ajustados para efeitos fixos de sexo, lote e idade ao abate como covariável. Com base no trabalho de Pires et al. (2005), para ajuste dos dados, foi utilizada a característica idade ao abate como covariável para as características avaliadas neste experimento.

Tendo em vista o grande número de variáveis mensuradas em diferentes unidades, fez-se a padronização das variáveis X_j (j = 1, 2, ....., p) com média igual a zero e variância igual à unidade. Neste caso, a estrutura de dependência de X_j foi dada pela matriz de correlação R.

Em todas as análises, utilizou-se o programa SAS System for Windows^NT, versão 8.0, licenciado pela Universidade Federal de Viçosa (SAS, 1999).

Resultados e Discussão

O número de observações, as médias corrigidas e os desvios-padrão das características de qualidade da carne são apresentados na Tabela 1.

Os resultados obtidos para componentes principais, os autovalores e as porcentagens da variância explicada pelos componentes encontram-se na Tabela 2.

Os três primeiros componentes principais explicaram 60,65% da variação total, demonstrando que a técnica de componente principal foi efetiva para resumir o julgamento das características de qualidade da carne. Resultado semelhante foi encontrado por Destefanis et al. (2000), que, trabalhando com componentes principais nas análises químicas, físicas e sensoriais da carne de bovinos jovens, verificaram que os três primeiros componentes explicaram aproximadamente 63% da variação total. Esses autores concluíram que a técnica de componentes principais é um procedimento muito efetivo para resumir o julgamento da qualidade da carne.

Conforme pode ser observado na Tabela 2, quatro variáveis (40,0% das características avaliadas) podem ser descartadas de acordo com o critério de Jolliffe (1972, 1973), visto que foram quatro os componentes com autovalores menores que 0,7.

As variáveis (quatro) com maiores coeficientes, em valor absoluto, nos últimos componentes principais são passíveis de descarte (Tabela 3). A razão para isso é que variáveis altamente correlacionadas aos componentes principais de menor variância representam variação praticamente insignificante (Mardia et al., 1997).

As variáveis passíveis de descarte, em ordem de menor importância para explicar a variação total, foram perda de peso total, índice de amarelo, perda de peso por gotejamento e maciez objetiva. Portanto, recomenda-se manter as seguintes variáveis em experimentos futuros: pH aos 45 minutos post mortem, pH 24 horas post mortem, luminosidade, índice de vermelho, gordura intramuscular e perda de peso por cozimento.

A variável perda de peso total foi a menos importante para explicar a variação total, por ser uma combinação linear da perda de peso por gotejamento e da perda de peso por cozimento (perda de peso total = perda de peso por gotejamento + perda de peso por cozimento), e, por isso, foi a primeira variável a ser sugerida para descarte.

Na Tabela 4 são apresentados os coeficientes de correlação simples entre as dez características de qualidade da carne.

Como pH₄₅ e pH_u apresentaram baixa correlação entre si, sugere-se sua manutenção em experimentos futuros. Tanto o pH₄₅ quanto o pH_u são comumente utilizados na determinação da qualidade da carne suína (Huff-Lonergan et al., 2002). Como observado neste experimento (Tabela 4), Casteels et al. (1995) verificaram correlação não-significativa entre estas duas características, corroborando os resultados encontrados por Benevenuto Jr. (2001). Assim, tanto o pH₄₅ quanto o pH_u são importantes na determinação da qualidade da carne suína.

As características de índice de cor são muito importantes, pois, na carne fresca, geralmente influenciam a aceitabilidade do consumidor (Jolliffe, 1973; Jeremiah, 1994). Neste trabalho, dois atributos de índice de cor foram sugeridos para serem mantidos em experimentos futuros (luminosidade e índice de vermelho), sendo redundantes as demais características de índice de cor.

Resultado semelhante ao obtido neste trabalho (r = 0,70; P<0,05) foi relatado por Norman et al. (2003), que avaliaram a relação de índice de cor com a aceitabilidade do consumidor e observaram correlação (P<0,01) da luminosidade com índice de amarelo (r=0,62), o que justifica, em parte, o fato de a característica índice de amarelo ter sido passível de descarte.

Estudos têm demonstrado que maciez é um dos atributos mais importantes da qualidade da carne (Van Oeckel et al., 1999a), por determinar a aceitabilidade e a satisfação do consumidor. Embora seja uma importante característica de qualidade da carne, seu descarte se justifica, em parte, pelo fato de a maciez estar significativamente correlacionada (P<0,01) ao índice de cor (Davis et al., 1975; Hodgson et al., 1991; Benevenuto Jr., 2001; Norman et al., 2003), ao pH₄₅ e ao pH_u (Benevenuto Jr., 2001).

O conteúdo de gordura intramuscular é outra característica de importância expressiva para a satisfação do consumidor de carne suína. Normalmente, as melhores pontuações em painéis sensoriais para suculência de lombos são obtidas naqueles cortes com maior quantidade de gordura intramuscular e valores extremamente baixos indicam características de qualidade mais pobres (Benevenuto Jr., 2001).

A gordura intramuscular, não considerada passível de descarte neste trabalho, tem influência positiva na suculência, na maciez, no sabor e na conservação da carne (García-Macías et al., 1996; Barros, 2001). Além disso, pode ser de grande aplicabilidade no melhoramento genético de suínos, visto que o gene da IMF (gordura intramuscular) tem efeito no conteúdo de gordura intramuscular. Animais homozigotos para o alelo IMF apresentaram 3,9% de gordura intramuscular, enquanto os não-portadores ou portadores de apenas um alelo apresentaram apenas 1,8% de gordura intramuscular (De Vries et al., 2000).

As características de qualidade da carne que não apresentaram correlação significativa com o teor de gordura intramuscular (GORINT) foram o pH₄₅ e pH_u, o que justifica, em parte, o fato de não serem consideradas passíveis de descarte. Correlação não-significativa da GORINT com medidas de pH₄₅ e pH_u também foi verificada por Bredahl et al. (1998).

Van Oeckel et al. (1999b) encontraram menor correlação negativa (P<0,001) entre pH₄₅ e perda de peso por gotejamento (-0,34) em relação ao valor encontrado neste trabalho (-0,66), o que pode ser resultado dos valores de pH₄₅ (5,86 naquele trabalho x 6,49 neste experimento), uma vez que, segundo Warris & Brown (1987) e Van Laack et al. (1994), a correlação entre pH₄₅ e perda de peso por gotejamento é mais bem representada para valores de pH₄₅ superiores a 6,1. Pires et al. (2005) encontraram QTLs significativos para as características pH₄₅ e perda de peso por gotejamento, sugerindo que os mesmos grupos gênicos podem estar atuando sobre ambas as características. A existência de correlação entre pH₄₅ e perda de peso por gotejamento explica, em parte, o fato de a perda de peso por gotejamento ter sido sugerida para descarte. A única característica relacionada à capacidade de retenção de água sugerida para permanência em experimentos futuros foi a perda de peso por cozimento, sendo as demais redundantes.

Conclusões

Com base nos resultados obtidos, pode-se afirmar que 40,0% das variáveis analisadas foram redundantes, podendo ser descartadas em experimentos futuros.

Em razão do grande número de variáveis redundantes que podem ser descartadas, espera-se relativa economia de tempo e custo em experimentos futuros, sem perda considerável de informação.

Literatura Citada

Recebido: 20/09/05

Aprovado: 28/03/06

Correspondências devem ser enviadas para: [e-mail]

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1

Parte da dissertação apresentada à UFV, pelo primeiro autor, para obtenção do grau de "Magister Scientiae" em Zootecnia.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  13 Nov 2006
• Data do Fascículo
  Ago 2006

Histórico

• Recebido
  20 Set 2005
• Aceito
  28 Mar 2006