Relações entre as características morfométricas da carcaça e a produção de cortes comerciais de novilhas da raça Nelore

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Sanches, Lorena Mari lattes
Orientador(a): Fernandes, Alexandre Rodrigo Mendes lattes
Banca de defesa: Gandra, Jefferson Rodrigues lattes, Alves, Luis Gustavo Castro lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Grande Dourados
Programa de Pós-Graduação: Programa de pós-graduação em Zootecnia
Departamento: Faculdade de Ciências Agrárias
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Composição da carcaça
Nelore (bovino)
Palavras-chave em Inglês:
Carcass composition
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA
Link de acesso: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/1205
Resumo: A condução desta pesquisa teve como objetivo estudar as correlações e desenvolver equações de predição entre medidas realizadas na carcaça (peso corporal, peso de carcaça quente e fria, peso da meia carcaça, comprimento interno da carcaça, largura, perímetro e profundidade de perna, profundidade de peito, área de olho de lombo e espessura de gordura subcutânea) com os cortes comerciais do dianteiro e traseiro especial de novilhas Nelore. Foram utilizadas 81 novilhas da raça Nelore, escolhidas aleatoriamente de rebanhos comerciais, abatidas de acordo com as normas Regulamento da Inspeção Industrial e Sanitária de Produtos de Origem Animal, posteriormente foram obtidos os cortes comerciais do dianteiro (pescoço, acém, capa de paleta, miolo da paleta, musculo dianteiro e paleta) e traseiro especial (alcatra, contrafilé, coxão duro, coxão mole, filé mignon, maminha músculo traseiro, patinho e picanha). Os dados foram submetidos à análise de correlação de Pearson com significância de p<0,05, seguidamente desenvolvido equações de regressão linear múltipla pelo método stepwise, pelo programa estatístico R versão 3.3.1. O peso foi a variável que obteve maiores correlações positivas (>0,60) com os cortes do dianteiro e traseiro especial. As variáveis referentes ao comprimento, largura, profundidade e perímetro apresentaram correlações baixas á moderadas (<0,40), a área de olho de lombo apresentou correlação moderada e positiva (<0,40) e a espessura de gordura subcutânea não apresentou correlação com os cortes comerciais. Sendo assim, o peso da meia carcaça fria foi a primeira variável que participou do modelo de regressão linear múltipla para o dianteiro e traseiro especial. O acréscimo de contribuição das demais variáveis foi baixo no modelo de predição, confirmando a importância da variável peso para estimar os cortes comerciais de novilhas. Os valores observados e preditos foram semelhantes, apresentando alta predição das equações de regressão. O peso da meia carcaça foi a variável mais importante para predizer os cortes comerciais de novilhas Nelores.
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Dissertação (Mestrado em Zootecnia) – Faculdade de Ciências Agrárias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2019.http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/1205A condução desta pesquisa teve como objetivo estudar as correlações e desenvolver equações de predição entre medidas realizadas na carcaça (peso corporal, peso de carcaça quente e fria, peso da meia carcaça, comprimento interno da carcaça, largura, perímetro e profundidade de perna, profundidade de peito, área de olho de lombo e espessura de gordura subcutânea) com os cortes comerciais do dianteiro e traseiro especial de novilhas Nelore. Foram utilizadas 81 novilhas da raça Nelore, escolhidas aleatoriamente de rebanhos comerciais, abatidas de acordo com as normas Regulamento da Inspeção Industrial e Sanitária de Produtos de Origem Animal, posteriormente foram obtidos os cortes comerciais do dianteiro (pescoço, acém, capa de paleta, miolo da paleta, musculo dianteiro e paleta) e traseiro especial (alcatra, contrafilé, coxão duro, coxão mole, filé mignon, maminha músculo traseiro, patinho e picanha). Os dados foram submetidos à análise de correlação de Pearson com significância de p<0,05, seguidamente desenvolvido equações de regressão linear múltipla pelo método stepwise, pelo programa estatístico R versão 3.3.1. O peso foi a variável que obteve maiores correlações positivas (>0,60) com os cortes do dianteiro e traseiro especial. 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O peso da meia carcaça foi a variável mais importante para predizer os cortes comerciais de novilhas Nelores.This research was carried out to study the correlations and develop prediction equations between carcass measurements (live weight, hot and cold carcass weight, half-carcass weight, carcass yield, internal carcass lenght, width, perimeter and depth of leg, chest depth, ribeye area and subcutaneous fat thickness) with the commercial cuts of the forequarter and hindquarter of Nellore heifers. Eighty-one Nellore heifers, randomly chosen form a commercial herd, were slaughtered according to the Regulation of the Industrial and Sanitary Inspection of Products of Animal Origin - RIISPOA (BRASIL, 1980) and separeted the commercial cuts of the forequarter (neck, chuck, shoulder cap, shoulder heart, shank and shoulder clod) and hindquarter (rump steak, sirloin, outside round, inside round , tenderloin, rump skirt, heel, knuckle and top sirloin cap). The weight was the variable that presented the highest positive correlations (> 0.60) with the cuts of the forequarter and hindquarter. The variables related to length, width, depth, and perimeter presented low to moderate correlations (<0.40) as the ribeye area showed a moderate and positive correlation (<0.40), yet the subcutaneous fat thickness did not correlate with the commercial meat cuts. Thus, the weight of the half carcass was the first variable that participated in the multiple linear regression model for the forequarter and hindquarter. The contribution of other variables was low in the prediction model, endorsing the importance of the weight to estimate the commercial meat cuts from heifers carcass. The observed and predicted values were similar, presenting a high prediction of the regression equations. For this reason, the half-carcass weight was the most important variable to predict the commercial cuts of Nellore heifers.Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2019-07-04T17:59:48Z No. of bitstreams: 1 LorenaMariSanches.pdf: 1195986 bytes, checksum: 96e3df785f2cbb65537d590bb96a843a (MD5)Made available in DSpace on 2019-07-04T17:59:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LorenaMariSanches.pdf: 1195986 bytes, checksum: 96e3df785f2cbb65537d590bb96a843a (MD5) Previous issue date: 2019-02-22Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal da Grande DouradosPrograma de pós-graduação em ZootecniaUFGDBrasilFaculdade de Ciências AgráriasCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIAComposição da carcaçaNelore (bovino)Carcass compositionRelações entre as características morfométricas da carcaça e a produção de cortes comerciais de novilhas da raça NeloreRelationship between morphometric carcass characteristics and the production of commercial meat cuts of Nellore heifersinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFGDinstname:Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)instacron:UFGDTEXTLorenaMariSanches.pdf.txtLorenaMariSanches.pdf.txtExtracted texttext/plain102276https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/1205/3/LorenaMariSanches.pdf.txtba9ff4ef57a8aa612e7a269409772a30MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/1205/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52ORIGINALLorenaMariSanches.pdfLorenaMariSanches.pdfapplication/pdf1195986https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/1205/1/LorenaMariSanches.pdf96e3df785f2cbb65537d590bb96a843aMD51prefix/12052023-09-14 01:32:57.239oai:https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufgd.edu.br/jspui:8080/oai/requestopendoar:21162023-09-14T05:32:57Repositório Institucional da UFGD - Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)false
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