El concepto de «Big Data» ha irrumpido en el sector ganadero y es reflejo de la cantidad ingente de datos y metadatos (prácticas de manejo, fecha de nacimiento, peso al sacrificio, %graso, pH del músculo, ternez de la carne, etc.) que se generan durante la producción, y que ha obligado a desarrollar una tecnología capaz de gestionarlas y hacer que sean útiles para el productor.
Las propiedades organolépticas de la carne (color, ternura, jugosidad y sabor) determinan las preferencias de compra de los consumidores y están influenciados por las condiciones de cría y manejo de los animales.
Por ello, un grupo de investigadores del INRA ha realizado un extenso análisis de metadatos que incluye información sobre a fase de cría y engorde de los animales, y sobre la de la carne.
Primer estudio
En el marco del proyecto «Filière Bovins Engraissement Auvergne-Rhône-Alpes», se realizó un análisis multivariante para discriminar distintos grupos de animales en función de 16 prácticas de manejo y alimentación, habiéndose identificado 3 tipos de prácticas alimenticias:
- Pasto
- Heno
- Ensilado
Resultados
Como resultado de este primer estudio se determinó que:
- Las vacas más viejas de aptitud cárnica y buena capacidad lechera, que realizaban la fase final del engorde en pasto y tenían un alto nivel de actividad física daban unas canales de mejor calidad.
- La proporción de fibras glicolíticas IIX y oxidativas IIA del solomillo (músculo Longissimus thoracis) era más reducida en las vacas pertenecientes al grupo «pasto».
Segundo estudio
En un segundo análisis, se recogieron datos sobre 480 bovinos jóvenes para valorar su utilidad para mejorar la calidad de la canal. Los factores analizados fueron:
- Datos del periodo de engorde:
- Peso al inicio del periodo de engorde
- Duración del periodo de engorde
- % Materia Seca (%MS) ingerida
- % Concentrado ingerido
- % Forraje ingerido
- Información sobre el músculo:
- Actividad isocitrato deshidrogenasa
- pH
- Contenido de lípidos intramusculares
- Contenido de colágeno total
- Información sobre la canal:
- % Grasa
- % Magro%
Toda la información recogida permite proponer a los diferentes integrantes de la cadena de producción una serie de recomendaciones que permitirán tomar mejores decisiones destinadas a mejorar la calidad del producto final.
Fuente: INRA