Avaliação de carcaças de suínos da raça Large White utilizando medidas convencionais

Abstract

Visando estabelecer as medidas que melhor definem a quantidade de tecidos da carcaça de suínos, foram utilizados dados de rendimento de carne (RCARNE), rendimento de gordura (RGORD), rendimento de carcaça (RC), comprimento de carcaça pelo Método Brasileiro de Classificação de Carcaça (CCMB), comprimento de carcaça pelo Método Americano de Classificação de Carcaça (CCMA), espessura média de toucinho (ETM), espessura de toucinho a 4 cm da linha dorsal (P1), espessura de toucinho a 6,5 cm da linha dorsal (P2), espessura de toucinho a 8 cm da linha dorsal (P3), área de olho de lombo (AOL), relação carne:gordura (RCG) e rendimento de pernil (RP), obtidos em 664 suínos Large White. Inicialmente, procurando elucidar qual a importância e possíveis estruturas de relação existentes entre as variáveis, utilizou-se a análise multivariada de agrupamento (cluster analysis) e, em seguida, adotou-se o modelo de regressão linear múltipla, sendo as análises executadas por intermédio do SAS. Numa primeira fase, estimou-se o coeficiente de determinação parcial (Tipo II) de cada variável e, em uma segunda fase, adotou-se o procedimento de seleção de equações ajustadas denominado "Backward". Com exceção do RC, todas as medidas de carcaça avaliadas apresentaram correlação significativa com RCARNE e RGORD. As medidas ETM, P1, P2, P3 e RCG foram inversamente correlacionadas com RCARNE e diretamente correlacionadas com RGORD. Observou-se o contrário para as medidas CCMB, CCMA, AOL e RP. Na avaliação da qualidade da carcaça, para rendimento de carne são suficientes apenas as medidas ETM, AOL, RCG e RP, enquanto, para rendimento de gordura, além destas é necessária a mensuração da P1. As medidas de área de olho de lombo e espessura de toucinho, conforme propostas pelo MBCC mostraram-se como sendo as que melhor avaliam a quantidade de carne e gordura na carcaça.To establish the measures that best define the quality of the carcass of swine, data of lean meat yield (MY), fat yield (FY), dressing percentage (DP), carcass length for the Brazilian Method of Carcass Classification (CLBM), carcass length for the American Method of Carcass Classification (CLAM), average backfat thickness (ABT), backfat thickness 4 cm from the dorsal mid-line (P1), backfat thickness 6.5 cm from the dorsal mid-line (P2), backfat thickness 8 cm from the dorsal mid-line (P3), loin eye area (LEA), lean:fat ratio (LFR) and ham yield (HY) were used, obtained in 664 Large White swine. Initially, in order to make clear the importance and possible relations structures among variables, the cluster analysis was used. Afterwards, the multiple regression linear model was used, using the SAS package. Firstly, it was estimated the partial correlation (Type II) of each trait to evaluate the importance of the quality variables of the carcass. Secondly, a procedure of adjusting equation selection named Backward was used. It was verified that, except for DP, all the measures of carcass classification evaluated presented correlation with MY and FY. The measures ABT, P1, P2, P3 and LFT were inversely correlated with MY and directly correlated with FY. The opposite was observed for the measures CLBM, CLAM, LEA and HY. ABT, AOL, RCG and RP are just enough to evaluate the quality of the carcass in terms of lean meat yield, and, in terms of FY, besides these measured previous it's necessary the evaluation of P1. The measures of loin eye area and average backfat thickness, as proposed by MBCC, shown as being what best evaluates the amount of meat and fat in the carcass.