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Multivariate Classification models to classify real farm conditions Iberian pigs, according to the feeding regime were developed by using fatty acids composition or NIR spectral data of liquid fat samples. A total of 121 subcutaneous fat samples were taken from Iberian pigs carcasses belonging to 5 batches reared under different feeding systems. Once the liquid sample was extracted from each subcutaneous fat sample, it was determined the percentage of 11 fatty acids (C14:0, C16:0, C16:1, C17:0, C17:1, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3, C20:0 and C20:1). At the same time, Near Infrared (NIR) spectrum of each liquid sample was obtained. Linear Discriminant Analysis (LDA) was considered as pattern recognition method to develop the multivariate models. Classification errors of the LDA models generated by using NIR spectral data were 0.0% and 1.7% for the model generated by using fatty acids composition. Results confirm the possibility to discriminate Iberian pig liquid samples from animals reared under different feeding regimes on real farm conditions by using NIR spectral data or fatty acids composition. Classification error obtained using models generated from NIR spectral data were lower than those obtained in models based on fatty acids composition.
Se han desarrollado modelos multivariantes, generados a partir de la composición en ácidos grasos o datos espectrales NIR, para clasificar según el régimen alimenticio cerdos Ibéricos producidos bajo condiciones no experimentales. Se han empleado 121 muestras de grasa líquida procedentes de grasa subcutánea de canales de cerdos Ibéricos pertenecientes a 5 partidas con regímenes alimenticios diferentes. A dichas muestras líquidas se les determinó el contenido en 11 ácidos grasos (C14:0, C16:0, C16:1, C17:0, C17:1, C18:0, C18:1, C18:2, C18:3, C20:0 y C20:1) y se obtuvo su espectro NIR. Los modelos de clasificación multivariantes se desarrollaron mediante Análisis Discriminante Lineal. Dichos modelos presentaron un error de clasificación del 0,0% al emplear como variables los datos espectrales NIR y un error del 1,7% al generarse a partir de la composición de ácidos grasos. Estos resultados confirman la capacidad de discriminar muestras de grasa líquida de cerdos Ibéricos producidos bajo condiciones no experimentales ya sea a partir de su composición en ácidos grasos o de su espectro NIR. El error de clasificación obtenido por el modelo al emplear los datos espectrales NIR fue menor que en el caso de emplear la composición en ácidos grasos.
