Comparación de herramientas quimiométricas de clasificación para la identificación de grasa perirrenal en corderos

• Agudo, B. ^[2] ; Delgado, J.V. ^[1] ; López, M.M. ^[3] ; Rodríguez, P.L. ^[4]
  1. [1] Universidad de Córdoba

     Universidad de Córdoba

     Cordoba, España

     
  2. [2] Ovino del Suroeste Soc. Coop. Ltda. (OVISO), Villanueva de la Serena, Badajoz, España.
  3. [3] Departamento de Producción Animal, CYCITEX, Finca La orden, Gobierno de Extremadura, España.
  4. [4] Departamento de Producción Animal y Ciencia de los Alimentos, Facultad de Veterinaria de Cáceres, España.

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• Localización: Archivos de zootecnia, ISSN-e 1885-4494, ISSN 0004-0592, Vol. 69, Nº. 265, 2020, págs. 38-45
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A comparison of chemometrics classification tools for identification of perirenal fat in lambs
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• Resumen
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    En el presente trabajo se prueba la capacidad de la técnica NIRS para clasificar correctamente dos tipos de grasa perirrenal de corderos provenientes de distintos tipos de alimentación. Se combinan distintos tratamientos espectrales (Asorbancia-A, Reflectancia-R, A-EMSC, R-EMS) con distintas técnicas de clasificación no supervisada (PCA-Projection) y supervisada SIMCA, PLS-DA, LDA, C-SVM. Los resultados indican que los espectros sin tratar, contienen información valiosa en términos de clasificación, a pesar de la dispersión luminosa existente. Igualmente, los métodos de clasificación más sencillos PCA-Projection y LDA resultan los más efectivos. De los métodos más sofisticados, el C-SVM resulta el más eficaz, aunque es sensible al tipo de semilla de iniciación utilizada. Se concluye que la espectroscopía NIRS combinada con técnicas quimiométricas es un método válido para clasificar corderos en matadero en función de su alimentación.

  • English

    This study verifies the ability of the NIRS technique to correctly classify merino lamb perirenal fat according their feeding during fattening. Different spectral treatments (Absorbance-A, Reflectance-R, A-EMSC, R-EMSC), unsupervised (PCA-Projection) and supervised classification techniques (SIMCA, PLS-DA, LDA, C-SVM) are combined. The results indicate that untreated spectra contain valuable information in terms of classification, despite the existing light scattering. The simplest PCA-Projection and LDA classification methods are also the most effective. Of the other more sophisticated methods, C-SVM is more effective, although it is sensitive to the type of initiation mathematical seed used. It is concluded that NIRS spectroscopy combined with chemometric techniques is a valid method to classify lamb carcasses in slaughter room according to diet during fattening period.