La carne es una parte muy importante de la dieta humana aportando valiosos nutrientes que son beneficiosos para la salud. Sin embargo la carne es altamente perecedero, por lo tanto, por un lado, las técnicas como el secado y refrigeración deben ser empleados para mantener sus cualidades, por otro lado, el eficaz y los métodos eficientes deben ser desarrollados para evaluar y clasificar sus cualidades.
Hasta ahora, la evaluación visual sigue siendo el método más preferido utilizado por la industria de la carne para la evaluación del grado de infiltración de grasa. Además, como otro método convencional, el análisis químico también ha sido ampliamente utilizado como un método estándar para la determinación del grado grasa.
La infiltración de grasa es un atributo esencial de la calidad de la carne, y la industria de la carne exigen métodos de evaluación eficaces y precisos. La determinación y el análisis de vetas de grasa juega un papel importante en la evaluación de la calidad de la carne, es de gran importancia para la industria cárnica. Ellos cubren una variedad de técnicas convencionales e instrumentales, incluyendo la evaluación visual, el análisis químico, la espectroscopia NIR, la espectroscopia de BI, espectroscopía de RMN, CIA, UI, CT de rayos X, y HSI.
- La evaluación visual es un importante, tradicional y fácilmente aceptado método para determinar el grado de vetas de grasa de la carne y ha sido ampliamente utilizado en la industria de la carne durante muchos años. Sin embargo, con los requisitos de grado profesional, las desventajas y limitaciones de este método son tediosas, consume tiempo, y tienen falta de inconsistencia. Por esta razón, hasta cierto punto, este método no puede satisfacer la demanda de la industria que está en necesidad de un método rápido para la clasificación de grado las vetas de grasa.
- El análisis químico es otro método convencional para la evaluación de las vetas de grasa de la carne, y ha sido ampliamente utilizado como un método estándar para la determinación precisa del contenido FMI. Sin embargo, este método es también tedioso y consume mucho tiempo, además, posee las desventajas de destrucción y no puede reflejar la apariencia visual de las muestras. Por lo tanto, no puede considerarse como un método de clasificación rápida de vetas de grasa de la carne.
- El Espectroscopía NIR se ha estudiado más ampliamente entre las técnicas espectroscópicas debido al menor costo del instrumento y su alta sensibilidad al contenido de la grasa en la carne. Tiene una excelente capacidad de predicción del contenido del FMI para la carne homogeneizada. Sin embargo, un inconveniente principal de la espectroscopia NIR es su dependencia con el método de referencia utilizado para la calibración. Con el fin de desarrollar un modelo de predicción del contenido del FMI, se necesita un gran número de muestras representativas de conocido en el contenido del FMI. Por lo tanto, en gran medida, la exactitud predictiva de la espectroscopia NIR depende de la fiabilidad del método de referencia. Por otra parte, debido al campo espacial limitada de la vista, la espectroscopia NIR puede no proporciona información espacial de las muestras, que es esencial para la clasificación de grado en vetas de grasa, por lo tanto la capacidad predictiva de grado de vetas por espectroscopia NIR para una carcasa de carne intacta a menudo no es satisfactoria.
- La espectroscopia de BI ofrece cierta promesa para la evaluación rápida y objetiva del grado de vetas de grasa, sin embargo, posee el mismo problema que la espectroscopia NIR, es decir, puede proporcionar una buena exactitud de predicción del contenido FMI para la carne homogeneizada, pero para evaluar el grado de vetas de carnes intactas la precisión predictiva necesita ser mejorado.
- La espectroscopía de RMN es una técnica potencial para la evaluación del contenido FMI, pero, en la actualidad, tanto el alto coste del instrumento y el medio ambiente. Las estricta pruebas requeridas lo hacen inadecuado para su aplicación en la industria en este momento.
- CIA ha sido considerada como la técnica más prometedora para la clasificación objetiva del grado de vetas debido a la información espacial que puede proporcionar y su mejor partido con los ojos humanos. Mediante el uso de la CIA, son posibles predicciones precisas y repetibles de grado de vetaas en condiciones comerciales. Sin embargo, cuando el contraste de color entre las manchas de grasa y carne magra del músculo no es tan evidente, como las vetas de la carne de cerdo, la exactitud de predicción del grado de veetas por la CIA no se puede garantizar.
- IU tiene la mayor ventaja para estimar el grado de vetas de animales vivos, es valorado por las industrias de cría y alimentación. Sin embargo, la desventaja de la interfaz de usuario es que su exactitud predictiva es relativamente bajo en comparación con otras técnicas, por lo que ofrece un potencial limitado para su aplicación en la evaluación de las vetas de grasa.
- CT de rayos X es una técnica prometedora para la evaluación de los contenidos de ambos FMI de carcasa y de animales vivos. Se espera mejorar la interfaz de usuario. Sin embargo, antes de que pueda ser utilizado en aplicaciones comerciales, todavía se necesitan más investigaciones para mejorar la robustez del sistema y reducir el costo del presente instrumento de detección mediante el desarrollo de nuevos instrumentos adaptables.
- HSI tiene un gran potencial para la evaluación de vetas de grasa de la carne, ya que integra el mérito de ambas técnicas espectroscópicas y de imagen, por lo tanto, puede proporcionar información rica para el análisis de vetas, sin embargo, es también un dilema, ya que puede reducir en gran medida la velocidad de evaluación. Por lo tanto, con el fin de mejorar la eficiencia del sistema, la alta dimensionalidad de los datos debe ser reducido de manera significativa, por lo tanto los algoritmos más avanzados de tratamiento de datos deben ser adecuados y desarrollarse.
Por otro lado, a pesar de tantos esfuerzos de investigación sobre el análisis de las vetas de grasas por medio de los métodos instrumentales modernos mencionados anteriormente, todavía hay algunas barreras que hay que superar. Con respecto a las técnicas espectroscópicas y de imagen, aún se necesitan más estudios para mejorar la robustez de estas técnicas.
Además, el desarrollo de instrumentos que se puedan utilizar en el entorno comercial sería la dirección de desarrollo futuro. El HSI como una técnica emergente tiene promesa para el análisis de las vetas, sin embargo, antes de ser aplicado a la industria se necesita mucho trabajo para la selección de longitudes de onda óptimas para mejorar la eficiencia computacional y la explotación de nuevos algoritmos para el establecimiento de modelos de predicción robustas.
Por Weiwei Cheng, Jun-Hu Cheng, Da-Wen Sun Hongbin Pu del Instituto de Alimentos Technologists®
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