R. Bras. Zootec.01/jul/2001;30(4):1251-7.

Predição de características quantitativas de carcaças de suínos pela técnica de ultra-sonografia em tempo real

Wilson Moreira Dutra Jr., Aloízio Soares Ferreira, Jaime Urdapilleta Tarouco, Juarez Lopes Donzele, Ricardo Frederico Euclydes, Luiz Fernando Teixeira Albino, Leandro Lunardini Cardoso, Simone dos Passos Fernandes

DOI: 10.1590/S1516-35982001000500018

Foram utilizadas 48 fêmeas suínas, para se determinar o rendimento de cortes comerciais, após abate e dissecação das carcaças dos animais aos 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110 e 120 kg. Foram tomadas medidas ultra-sônicas in vivo para área de olho de lombo e espessura de toucinho. Os preditores utilizados para estimar o rendimento de carne magra foram espessura de toucinho e área de olho de lombo, além das medidas feitas nos diferentes cortes, como peso do corte do pernil, peso do músculo do pernil, peso do músculo da paleta, peso do músculo do carré, peso do músculo da copa, e assim por diante, além dos dados de peso de músculo da carcaça total, peso da gordura da carcaça total, peso de ossos da carcaça total e peso de pele da carcaça total. Foram desenvolvidas equações de predição por meio de regressão linear simples e múltipla, a partir dos dados da dissecação e das medidas in vivo da área de olho de lombo, feitas por ultra-sonografia em tempo real. As equações de predição para quantificar os principais componentes dos cortes suínos tiveram ótimo ajuste, com R2 superiores a 0,84 para músculos e desvio-padrão residual de 0,62 a 0,94. A técnica de ultra-sonografia em tempo real apresenta alta correlação com as medidas tomadas nas carcaças dos suínos e, por isso, estima a quantidade de carne na carcaça e o rendimento dos cortes comerciais com grande precisão. Concluiu-se que a técnica de ultra-sonografia em tempo real é acurada para predizer as principais características das carcaças dos suínos medidas in vivo.

Predição de características quantitativas de carcaças de suínos pela técnica de ultra-sonografia em tempo real

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