Statistical model for classifying the feeding systems of Iberian pigs through Gas Chromatography (GC-FID) and Isotope Ratio Mass Spectrometry (GC-C-IRMS) | Modelo estadístico para la clasificación de la alimentación de cerdos ibéricos a partir de Cromatografía de gases (CG-FID) y Espectrometría de masas de relaciones isotópicas (GC-C-IRMS)

英语. In the present work we have analyzed a total of 734 subcutaneous fat samples from Iberian pigs with different feeding systems for fattening (“Bellota”, “Recebo”, “Campo” and “Cebo”) over three consecutive years, 2009-2011. Lipids were extracted from the subcutaneous fat on the rump, and after esterification, they were analyzed by Gas Chromatography (GC-FID) and Gas Chromatography- Combustion-Isotope Ratio Mass Spectrometry (GC-C-IRMS). Mean fatty acids and isotope ratios show that there are differences according to the year and feeding systems, two factors that should be taken into account when classifying the animals. The application of different prediction models based on Discriminant analysis has allowed us to establish a method for the classification of animals according to the feeding system type, with a correct percentage of 85% using three or four classification categories (Bellota, Recebo, Campo and/or Cebo) and 91% using only two categories, Cebo and Bellota. This model could provide the basis for appropriate classification of Iberian pigs according to their feeding regime.

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. En el presente trabajo se han analizado un total de 734 muestras de tejido subcutáneo de cerdos ibéricos con distintos tipos de alimentación de engorde (Bellota, Recebo, Cebo y Campo) a lo largo de tres años consecutivos, 2009-2011. Se han extraído los lípidos de la grasa subcutánea de rabadilla, y después de su esterificación, se han analizado por Cromatografía de gases (GC-FID) y por Espectrometría de masas de relaciones isotópicas (GC-C-IRMS). Las medias de los ácidos grasos y de las relaciones isotópicas muestran que existen diferencias según el año y tipo de alimentación, factores que deberían tenerse en cuenta a la hora de clasificar los animales. La aplicación de distintos modelos de predicción basados en análisis discriminante permite establecer un método para la clasificación de los animales según el tipo de alimentación, con un porcentaje de aciertos del 85% utilizando tres o cuatro categorías de clasificación (Bellota, Recebo, Campo y/o Cebo) y del 91% utilizando sólo dos categorías, Cebo y Bellota. Este modelo podría sentar las bases para una clasificación adecuada del cerdo ibérico en función de su alimentación.