Lipid Marker: construção do modelo e validação do protótipo capaz de discriminar a origem alimentar e a qualidade de carne de bovinos Nelore

• Processo: 24/16921-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos
• Pesquisador responsável: Daniel Silva Antonelo
• Beneficiário: Fábio Luís Henrique
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 23/07089-9 - Lipid Marker: avaliação de biomarcadores lipídicos musculares para discriminar a origem alimentar e a qualidade de carne de bovinos Nelore, AP.PIPE
• Assunto(s): Certificação Lipidômica Maciez da carne
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: certificação | Cortes escuros | Lipidômica | maciez da carne | terminação a pasto | Terminação em Confinamento | Ciência e Tecnlogia da carne bovina

Resumo

O objetivo desta proposta é construir um modelo de predição, baseado em biomarcadores lipídicos, capaz de discriminar a origem alimentar e a qualidade da carne de bovinos Nelore e, a partir dele, validar um protótipo capaz de realizar a discriminação in-situ de forma rápida e precisa. A partir do banco de dados do lipidoma muscular de bovinos Nelore relacionados com a origem alimentar (pasto x confinamento) e a qualidade de carne (pH e maciez), serão aplicadas ferramentas estatísticas univariadas (Volcano Plot) e multivariadas não-supervisionadas (análise de componentes principais [PCA]) e supervisionadas (análise discriminante de mínimos quadrados parcial [PLS-DA]). Por fim, com o objetivo de construir um modelo preditivo a partir de uma ou mais variáveis, será acoplada uma análise exploratória multivariada baseada na curva de Característica de Operação do Receptor (ROC curve, do inglês receiver operator characteristic curve). Os principais 5, 10, 15, 25, 50 e 100 atributos mais importantes serão usados para construir os modelos de classificação para validação. O modelo com maior acurácia preditiva será escolhido e os 15 principais lipídeos serão utilizados para criar um submodelo teste. O submodelo teste será submetido a um teste-cego ao deletar-se o nome do tratamento de dois terços das amostras e solicitar ao modelo que as classifiquem. Posteriormente, um protótipo não invasivo usando um dispositivo de amostragem de superfície (MasSpec Pen SystemTM) para obter uma resposta rápida (aproximadamente 10 segundos) e precisa apenas tocando a superfície da carne será desenvolvido em conjunto com um script capaz de analisar os dados obtidos do dispositivo (biomarcadores lipídicos contidos no submodelo validado no teste-cego) em tempo real e traduzi-los em um resultado rápido e objetivo, como por exemplo, "sinalização verde" para animais alimentados a pasto e "sinalização vermelha" para animais alimentados com grãos.