Desarrollo y validación de un patrón visual para la evaluación del color de la carne de bovino en México
DOI:
https://doi.org/10.22319/rmcp.v11i2.5181Palabras clave:
Carne de res, Bovino, Calidad, Color, Visual, Instrumental, PatrónResumen
El objetivo fue desarrollar una escala visual para la evaluación del color en carne de bovino. Se analizaron 1,165 lomos, a las 24 h post mortem, en cuatro rastros de la República Mexicana. En cada muestra se evaluó el color con ayuda de un patrón visual y con un espectrofotómetro (escala CIELAB), tomándose una fotografía de cada lomo. Por el método visual se identificaron siete categorías, (de rojo muy pálido a rojo muy oscuro) y las variables instrumentales del color (L*, a*, b*, C* y h*) se usaron para generar modelos de predicción de las categorías visuales. La escala se construyó utilizando L* como único predictor, pues este modelo explicó >90 % de la variación observada. El patrón se ilustró con fotos de las muestras con valor de L* dentro del intervalo de confianza al 95% de la media en cada categoría, desde rojo muy pálido (48.1<L*<48.8) hasta rojo muy oscuro (32.7<L*<33.4). La diferencia total de color entre categorías fluctuó entre 2.8 y 5.5, lo que sugiere que éstas son diferenciables a simple vista. La escala se validó mediante pruebas con un panel sensorial entrenado y otro de consumidores. Los jueces entrenados calificaron correctamente las muestras en el 92.6 % de las evaluaciones. En carne con apariencia de corte oscuro (CO), el panel entrenado tuvo 100 % de aciertos y el de consumidores 85.3 %. El patrón visual propuesto se sustenta en mediciones instrumentales y mostró ser técnicamente viable para la evaluación del color en carne de bovino por personal entrenado y por consumidores.
Descargas
Citas
Wulf D, Wise W. Measuring muscle color on beef carcass using the L*a*b* color space. J Anim Sci 1999;77(9):2418-2427.
Mancini RA, Hunt MC. Current research in meat color. Meat Sci 2005;71(1):100-21.
Leyva-García IA, Figuerosa-Saavedra F, Sánchez-López E, Pérez-Linares C, Barreras-Serrano A. Impacto económico de la presencia de carne DFD en una planta de sacrificio Tipo Inspección Federal (TIF). Arch Med Vet 2012;44(1):39-42.
Troy DJ, Kerry JP. Consumer perception and the role of science in the meat industry. Meat Sci 2010;86(1):214-226.
Prieto N, Lopez-Campos O, Suman SP, Uttaro B, Rodas-Gonzalez A, Aalhus JL. Exploring innovative possibilities of recovering the value of dark-cutting beef in the Canadian grading system. Meat Sci 2018;137(1):77-84.
Aus-Meat. Handbook of Australian meat, 7th ed. Australia: South Brisbane; 2005.
Aalhus JL, López-Campos Ó, Prieto N, Rodas-González A, Dugan MER, Uttaro B, Juárez M. Review: Canadian beef grading – Opportunities to identify carcass and meat quality traits valued by consumers. Can J Anim Sci 2014;94(4):545-556.
JMGA. Japan Meat Grading Association. Beef carcass grading standard. http://wagyu.org/breed-info/meat-grading/. Accessed May 5, 2018.
Tatum D. Beef grading. National Cattlemen’s Beef Association. https://www.beefresearch.org/CMDocs/BeefResearch/PE_Fact_Sheets/Beef_Grading.pdf. Accessed May 4, 2018.
Carpenter CE, Cornforth DP, Whittier D. Consumer preferences for beef color and packaging did not affect eating satisfaction. Meat Sci 2001;57(4):359-363.
King DA, Shackelford SD, Wheeler TL. Relative contributions of animal and muscle effects to variation in beef lean color stability. J Anim Sci 2011;89(5):1434-51.
King DA, Shackelford SD, Kuehn LA, Kemp CM, Rodriguez AB, Thallman RM, Wheeler TL. Contribution of genetic influences to animal-to-animal variation in myoglobin content and beef lean color stability. J Anim Sci 2010;88(3):1160-1167.
Chávez A, Pérez E, Rubio MS, Méndez RD, Delgado EJ, Díaz D. Chemical composition and cooking properties of beef forequarter muscles of Mexican cattle from different genotypes. Meat Sci 2012;91(2):160-164.
SAGARPA. ACUERDO por el que se dan a conocer las Reglas de Operación del Programa de Fomento Ganadero de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación. http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5327093&fecha=18/12/2013. Consultado 4 May, 2018.
FAOSTAT. Food Balance Sheets. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Statistics Division. http://faostat3.fao.org/download/FB/FBS/E. Accessed May 6, 2018
SCFI. NMX-FF- 078-SCFI-2002. Productos pecuarios - carne de bovino en canal - clasificación (cancela a la NMX-FF-078-1991). http://www.economia-nmx.gob.mx/normas/nmx/2002/nmx-ff-078-scfi-2002.pdf. Consultado 5 May, 2018.
Girolami A, Napolitano F, Faraone D, Braghieri A. Measurement of meat color using a computer vision system. Meat Sci 2013;93(1):111-118.
Pérez LC, Figueroa SF, Barreras SA. Relationship between management factors and the occurrence of DFD meat in cattle. J Anim Vet Adv 2006;5(7):578-581.
Peréz LC, Figueroa-Saavedra F, Barreras-Serrano A. Management factors associated to DFD meat in bovine on desertic climate. Arch Zoot 2008;57(220):545-547.
Torrescano UG, Sánchez EA, Vásquez PM, Paz PR, Pardo GD. Characterization of bovine carcasses and meat from animals fattened in Central Sonora. Rev Mex Cienc Pecu 2010;1(2):157-168.
Miranda-de la Lama GC, Leyva IG, Barreras-Serrano A, Perez-Linares C, Sánchez-López E, et al. Assessment of cattle welfare at a commercial slaughter plant in the northwest of Mexico. Trop Anim Health Prod 2012;44(3):497-504.
Zorrilla-Rios JM, Lancaster PA, Goad CL, Horn GW, Hilton GG, Galindo JG. Quality evaluation of beef carcasses produced under tropical conditions of México. J Anim Sci 2013;91(1):477-482.
Mendez RD, Meza CO, Berruecos JM, Garces P, Delgado EJ, Rubio MS. A survey of beef carcass quality and quantity attributes in Mexico. J Anim Sci 2009;87(11):3782-3790.
AMSA. Meat color measurement guidelines. American Meat Science Association. http://www.meatscience.org/publications-resources/printed-publications/amsa-meat-color-measurement-guidelines. Accessed May 5, 2018.
Abril M, Campo MM, Onenc A, Sanudo C, Alberti P, Negueruela AI. Beef colour evolution as a function of ultimate pH. Meat Sci 2001;58(1):69-78.
Costell E, Durán L. El análisis sensorial en el control de calidad de los alimentos. III. Planificación, selección de jueces y diseño estadístico. Rev Agroquím Tecnol Aliment 1981;21(4):454-470.
Fernández-Vázquez R, Stinco CM, Hernanz D, Heredia FJ, Vicario IM. Colour training and colour differences thresholds in orange juice. Food Qual Prefer 2013;30(2):320-327.
Martínez JA, Melgosa M, Pérez MM, Hita E, Negueruela AI. Note. Visual and instrumental color evaluation in red wines. Food Sci Technol Int 2001;7(5):439-444.
Holman BWB, Mao Y, Coombs CEO, van de Ven RJ, Hopkins DL. Relationship between colorimetric (instrumental) evaluation and consumer-defined beef colour acceptability. Meat Sci 2016;121(1):104-106.
Goñi V, Indurain G, Hernández B, Beriain MJ. Measuring muscle color in beef using an instrumental method versus visual color scales. J Muscle Foods 2008;19(2):209-221.
Adsitey F, Nurul H. Pale soft exudative (PSE) and dark firm dry (DFD) meats: causes and measures to reduce these incidences - a mini review. Int J Food Res 2011;18:11-20.
Aalhus JL, Best DR, Murray AC, Jones SDM. A comparison of the quality characteristics of pale, soft and exudative beef and pork. J Muscle Foods 1998;9:267-280.
Ngapo TM, Brana Varela D, Rubio Lozano MS. Mexican consumers at the point of meat purchase. Beef choice. Meat Sci 2017;134:34-43.
Gagaoua M, Picard B, Monteils V. Associations among animal, carcass, muscle characteristics, and fresh meat color traits in Charolais cattle. Meat Sci 2018;140:145-156.
Holdstock J, Aalhus JL, Uttaro BA, Lopez-Campos O, Larsen IL, Bruce HL. The impact of ultimate pH on muscle characteristics and sensory attributes of the longissimus thoracis within the dark cutting (Canada B4) beef carcass grade. Meat Sci 2014;98(4):842-849.
SIAP. Resumen estatal pecuario, sector porcino. Producción, precio, valor y peso de ganado en pie 2014. http://www.siap.gob.mx/ganaderia-resumen-estatal-pecuario/. Consultado 5 May, 2018.
de Huidobro FR, Miguel E, Blazquez B, Onega E. A comparison between two methods (Warner-Bratzler and texture profile analysis) for testing either raw meat or cooked meat. Meat Sci 2005;69(3):527-36.
Descargas
Publicado
Cómo citar
-
Resumen1419
-
PDF673
-
PDF 441
-
Texto completo221
Número
Sección
Licencia
Los autores/as que publiquen en la Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias aceptan las siguientes condiciones:
De acuerdo con la legislación de derechos de autor, la Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias reconoce y respeta el derecho moral de los autores/as, así como la titularidad del derecho patrimonial, el cual será cedido a la revista para su difusión en acceso abierto.

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.