Predicting Acorn-Grass Weight Gain Index using non-destructive Near Infrared Spectroscopy in order to classify Iberian pig carcasses according to feeding regime | Predicción del Índice de Reposición en Montanera para la clasificación de canales de cerdo Ibérico según régimen alimenticio mediante el análisis no destructivo por Espectroscopía del Infrarrojo Cercano

英语. The classification of Iberian pig carcasses into different commercial categories according to feeding regime was evaluated by means of a non-destructive analysis of the subcutaneous adipose tissue using Near Infrared Spectroscopy (NIRS). A quantitative approach was used to predict the Acorn-Grass Weight Gain Index (AGWGI), and a set of criteria was established for commercial classification purposes. A total of 719 animals belonging to various batches, reflecting a wide range of feeding regimes, production systems and years, were analyzed with a view to developing and evaluating quantitative NIRS models. Results for the external validation of these models indicate that NIRS made clear differentiation of batches as a function of three feeding regimes possible with high accuracy (Acorn, Recebo and Feed), on the basis of the mean representative spectra of each batch. Moreover, individual analysis of the animals showed a broad consensus between field inspection information and the classification based on the AGWGI NIRS prediction, especially for extreme categories (Acorn and Feed).

西班牙语; 卡斯蒂利亚语. La clasificación en distintas categorías comerciales según régimen alimenticio de canales de cerdo Ibérico fue evaluada mediante el análisis no destructivo de muestras de tejido adiposo subcutáneo por Espectroscopía del Infrarrojo Cercano (NIRS). Partiendo de una aproximación cuantitativa para predecir el Índice de Reposición en Montanera (IRM) se establecieron una serie de criterios para proceder a su clasificación comercial. Se analizaron un total de 719 animales pertenecientes a diversas partidas, que recogen una amplia variabilidad de muestras de distintos regímenes alimenticios, campañas y sistemas productivos, para el desarrollo y evaluación de los modelos NIRS cuantitativos. Los resultados de validación externa de los modelos indicaron que es posible discriminar con una gran exactitud entre partidas de distintos categorías (Bellota, Recebo y Cebo), en base al espectro medio representativo de cada partida. Además, el análisis individualizado de los animales mostró un amplio consenso entre la información recibida de campo y la clasificación en base a la predicción del parámetro IRM por NIRS, sobre todo para categorías con características extremas (Bellota y Cebo).