Estimación del rendimiento en canal de novillos Holstein usando ultrasonografía

R A Velásquez, R R Noguera* y S L Posada*

Departamento de Producción animal, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.
ravelasquezv@unal.edu.co
* Grupo de Investigación en Ciencias Agrarias-GRICA, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad de Antioquia, AA 1226, Medellín, Colombia
ricnoguera@gmail.com

Resumen

El objetivo de este trabajo fue medir el área del ojo del lomo mediante ultrasonografía en animales vivos, como técnica de predicción de la composición de la canal in vivo. Fueron utilizados 28 novillos enteros de raza Holstein, con peso vivo promedio de 203.8 ± 37.5 kg. Los animales permanecieron en pastoreo rotacional de kikuyo y fueron suplementados con 1 kg de materia seca de ensilaje de grano reconstituido hasta alcanzar un peso promedio de 301.9 kg ± 47.9 kg. Una vez que los animales alcanzaron este peso, previo al momento del sacrificio, se realizaron mediciones del área de ojo de lomo por ultrasonido (AOL-ecog). En los animales fueron determinadas las siguientes variables: Peso vivo final, longitud de la canal, perímetro de pierna, peso de la canal caliente, rendimiento de la canal caliente, peso de la canal fría, rendimiento de la canal fría, producción total de carne aprovechable, peso de cortes de carnes de primera, peso de cortes de carnes finas y área del ojo de lomo mediante corte transversal del músculo Longissimus dorsi a nivel de la doceava costilla (AOL-real). El grado de correspondencia entre las mediciones de AOL-ecog y el AOL-real fue determinado mediante el análisis de Bland-Altman. Ecuaciones de regresión lineal entre AOL-ecog, AOL-real y los parámetros evaluados en la canal de los animales fueron establecidas para predecir la composición de la canal.

La medición por ultrasonografía del área de ojo de lomo mostró ser un método con gran exactitud para determinar in vivo el área real del ojo del musculo Longissimus dorsi en vacunos. Coeficientes de determinación superiores al 78% indican que el AOL-ecog combinada con la longitud de la canal en modelos de regresión permite predecir los rendimientos y producción de carne en machos Holstein.

Palabras clave: área de ojo de lomo, composición de la canal, ecografía

Estimation of carcass yield in Holstein steers by ultrasound

Abstract

The aim of this study was to measure the loin eye area by ultrasonography in living animals as a technique for predicting carcass composition in vivo. The experiment used 28 Holstein steers with average live weight of 203.8 ± 37.5 kg. The animals remained under rotational grazing (kikuyu grass) and were supplemented with 1 kg of reconstituted silage grain to achieve an average weight of 301.9 kg ± 47.9 kg. When animals achieved this weight, measurements of longissimus muscle area were made by ultrasound (AOL-ecog). In animals, the following variables were determined: body weight, carcass length, leg circumference, hot carcass weight, hot carcass yield, cold carcass weight, cold carcass yield, total meat production, weight prime steaks, fine meat weight and longissimus muscle area by cross-section in the twelfth rib level (AOL-real). The degree of correspondence between AOL-ecog and AOL-real was determined by Bland-Altman analysis. Linear regression equations between AOL-ecog, AOL-real and the parameters evaluated on the carcass were used to predict carcass composition.

The measurement of Longissimus muscle by ultrasound proved to be an accurate method for determining the real Longissimus muscle area in vivo. Determination coefficients higher than 78% indicate that the AOL-ecog and carcass length in regression models, are able to predict the yields and meat production in Holstein cattle.

Key words: carcass composition, ecograph, longissimus muscle area

Introducción

El producto final de la producción ganadera es la canal del animal, por esta razón estimar de manera objetiva la composición de la canal es de gran importancia para la cadena productiva ganadera y particularmente para los programas de mejoramiento genético. Los sistemas actuales de clasificación de canales califican y tipifican su conformación, pero esta valoración está muy poco relacionada con la composición real de éstas, por lo que tal calificación pierde objetividad y se torna subjetiva e insuficiente para el interés de los mercados cárnicos (Martin et al 1993). Los sistemas de clasificación buscan, primero: predecir y satisfacer las exigencias de los mercados (interno y externo) tanto en calidad como en uniformidad; y segundo: generar información para lograr valor agregado de la carne en el mercado y mejorar la eficiencia del sistema de clasificación, retroalimentando cada uno de los eslabones de la cadena cárnica (Brito et al 2006).

Actualmente, la mejor manera para determinar con exactitud la composición de la canal es el desposte. Por supuesto, se requiere del sacrificio de los animales, utilización de tecnología, mano de obra y tiempo. Aun se carece de un sistema óptimo para establecer con exactitud la composición de la canal a un costo relativamente asequible (Blanco et al 2008).

La ultrasonografía es una tecnología alternativa utilizada en la industria cárnica para predecir la composición del cuerpo de un animal y de su canal. Es una técnica no invasiva que permite cuantificar los tejidos musculares, óseos y grasos de los animales en vivo (Brito et al 2006). Se han correlacionado medidas como el espesor muscular, el espesor de la grasa dorsal y el área del músculo longissimus dorsi medidos con ultrasonido, como predictores de la composición de la canal, obteniéndose resultados alentadores debido principalmente a la depuración de la técnica y a la alta precisión de la tecnología moderna. El uso de esta tecnología permite seleccionar animales con genotipos superiores para características relacionadas con el rendimiento carnicero; caracterizar sistemas de alimentación y manejo, que potencien la expresión genética de tales características; predecir los tiempos ideales para el sacrificio de los animales; y predecir las características carniceras de los animales para sacrificio (Blanco et al 2008).

El objetivo de este trabajo fue medir el área del ojo del lomo mediante ultrasonografía en animales vivos, como técnica de predicción de la composición de la canal in vivo.

Materiales y métodos

Origen de la información

Los datos utilizados en el presente estudio provienen de los registros de pesaje de 28 machos Holstein enteros, con peso vivo promedio de 203.8 ± 37.5 kg, al inicio del estudio. Estos animales fueron mantenidos en un sistema de pastoreo rotacional con suplementación. Los animales fueron muestreados a partir de los 420 días de vida hasta los 635 días (14 a 21.1 meses), edad a la cual se sacrificaron.

Ubicación y manejo

El estudio fue conducido en la finca “Los Dolores”, del municipio de Abejorral, Departamento de Antioquia (Colombia); entre mayo y diciembre de 2011. Este municipio se encuentra a 2125 msnm., con una temperatura promedio de 17°C y una humedad relativa promedio de 80%; además, posee un régimen pluviométrico de 2100 mm por año.

La dieta estuvo constituida por pasto Kikuyo (Pennisetum clandestinum) como alimento principal y un suplemento correspondiente a 1 kg diario de ensilaje de grano (maíz y trigo) reconstituido. El suplemento fue suministrado individualmente en comedero de plástico, directamente en el potrero y con el acompañamiento de un operario. La información química – bromatológica de estos alimentos ofrecidos se describe en la Tabla 1. Agua y sal mineralizada (8% de fósforo) fue administrada a voluntad. La rotación y el tamaño de los potreros se programaron para garantizar un intervalo entre pastoreos de 45 días y un período de ocupación de 3 días máximo por potrero, respectivamente.

Éste trabajo contó con la aprobación del comité de ética para manejo de los animales de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Antioquia.

Variables evaluadas

Un día antes del sacrificio, a cada uno de los los animales se les medió el área del ojo del lomo (AOL) por medio de ultrasonografía (AOL-ecog) con un ecógrafo PIEMEDICAL, modelo Scanner 200 VET, con transductor de arreglo lineal con frecuencia de 3.5 MHz y 178 mm de largo. El transductor se dispuso de manera perpendicular al largo de músculo Longissimus dorsi entre la 12ª y 13ª costillas, utilizando aceite vegetal como acoplante acústico. Las imágenes captadas fueron almacenadas en medio digital portátil e interpretadas por el software Open Data Transfer 1.0.

El sacrificio de los animales se realizó a los 26 meses de edad y 330 kg de peso promedio. Previo al transporte hacia el frigorífico, los animales fueron sometidos a un ayuno de 6 horas, período tras el cual se pesaron para determinar el peso vivo en potrero (PVP). Luego, en el frigorífico se pesaron nuevamente para obtener el peso vivo de ingreso al frigorífico (PVF). En el frigorífico, los animales se alojaron en corrales de 48 m2 (14 animales/corral) donde permanecieron por 12 horas adicionales privados de alimento y con agua ad libitum.

Luego del proceso de sacrificio de los animales se obtuvo el peso de la canal caliente (PCC), el rendimiento en canal caliente (RCC). Luego de 24 horas del sacrificio y tener las canales en cava a 4°C, se obtuvo el peso de la canal fría (PCF), el rendimiento de la canal fría (RCF) y luego del desposte de las canales se obtuvo el peso de los cortes de carnes finas (PCCF), el peso de los cortes de carnes de primera (PCCP) y el peso total de carne aprovechable (PTCA) mediante el pesaje de los diferentes cortes obtenidos de la canal fría. En las canales frías se tomaron además, las medidas de la longitud de la canal (LC) en cm., la cual se midió desde el borde anterior y medial de la primera costilla hasta el borde anterior de la sínfisis púbica, expresada en centímetros; y el perímetro de la pierna (PP) en cm el cual fue medido desde la articulación fémuro-tibio-rotuliana (rodilla), perfilando el contorno de la pierna, pasando por la parte media del músculo semitendinoso y regresando hasta la articulación, según la metodología descrita por Amador et al (1995).

Análisis estadístico

Con el propósito de evaluar las mediciones del área del ojo del lomo mediante ultrasonografía en animales vivos, como técnica de predicción de la composición de la canal in vivo, diferentes aproximaciones estadísticas fueron realizadas. El grado de correspondencia entre las mediciones de AOL-ecog y el área de ojo de lomo real (AOL-real) fue determinado mediante el análisis de Bland-Altman (Bland y Altman 1986). Ecuaciones de regresión lineal entre AOL-ecog, AOL-real, PCC, PCF, PCCF, PCCP y PTCA fueron realizadas con ayuda de los procedimientos PROC REG y STEPWISE de SAS (2001).

El número de animales a evaluar fue determinado de acuerdo con la siguiente expresión matemática (Morris 1999):

N = (Z2 * p*q)/e2, donde:

N= número de animales a ser muestreado
Z= Valor de Z para un nivel de confianza del 95% (Z=1.96)
p= Valor estimado de la proporción (p=0.4)
q= Valor estimado de la proporción (q=1-p)
e= error máximo permitido (e=18%)

Resultados

Una relación lineal entre las variables AOL-real y AOL-ecog fue establecida para estimar el área del ojo del lomo de los animales a través de las medidas con ultrasonido. La ecuación que establece esta relación fue:

Y= 0.9475X + 0.1461, R²=0.94 (P<0.001)
Donde:
Y = AOL-real
X = AOL-ecog

Un alto coeficiente de determinación fue obtenido (94%) lo que permite suponer que a través de mediciones con ultrasonido es posible predecir el AOL-real. Sin embrago, considerando que los análisis de regresión y correlación son medidas del grado de relación y no de concordancia (Posada et al 2011), una prueba de intercambiabilidad (Bland-Altman) entre los métodos fue realizada. En la Figura 1, se relacionan el promedio de medidas pareadas (eje X) contra sus diferencias (eje Y). La pendiente de la ecuación de regresión (-0.026) fue no significativa (P>0.6) indicando que no existe discrepancia entre las metodologías empleadas y que el ultrasonido se constituye en un método preciso para predecir el AOL-real.

Figura 1. Análisis de Bland-Altman para los promedios y las diferencias entre el método directo (AOL-real) y el método indirecto (AOL-ecog).

Las medias y desviaciones estándar del PVF, LC, PP y AOL-ecog en 28 novillos Holstein enteros se muestran en la Tabla 2.

Los valores del PCC, el RCC, PCF, RCF, PTCA, PCCF y PCCP de los 28 machos Holstein enteros son mostrados en la Tabla 3.

Correlaciones positivas altamente significativas (P>0.01) entre las variables AOL-ecog, LC, PP, PCC, PCF, PCCF PCCP y PTCA fueron encontradas (Tabla 4). Este alto grado de asociación entre variables indica que el AOL-ecog, LC y PP pueden ser utilizadas para construir modelos de predicción de los rendimientos y características de la canal.

Las variables más fuertemente correlacionados fueron el LC con PCC, PCF y PTCA (r = 0.84, 0.84 y 0.87 respectivamente), mientras que los menos correlacionados fueron PP con PCCF y PCC  (r=0.68 y 0.70 respectivamente).

Las medidas de AOL-ecog fueron utilizadas para construir modelos lineales capaces de predecir el PCC, PCF, PCCF, PCCP y PTCA a partir de la medición con ultrasonido. Los coeficientes de determinación (R2) de las ecuaciones encontradas variaron entre 0.52 y 0.57, indicando que más del 43% de la variación en el peso de la canal y su contenido de carnes finas y de primera es influenciada por otros factores diferentes al área del ojo del lomo (Tabla 5).

Para mejorar la capacidad de predicción, nuevas variables fueron adicionadas a los modelos. Las variables escogidas fueron LC y PP dada su alta correlación con las mediciones realizadas sobre la canal. Un análisis preliminar mostró que el peso de la inclusión de la variable PP dentro del modelo, no mejoró su capacidad de predicción, razón por la cual fue retirada de la ecuación.

En la Tabla 6, se describen los interceptos y los coeficientes de regresión asociados con el AOL-ecog y LC para las variables PCC, PCF, PCCF, PCCP y PTCA. La inclusión de la variable LC mejoró sustancialmente los coeficientes de determinación de las ecuaciones, los cuales fluctuaron entre 0.78 y 0.86. Los coeficientes de determinación estimados evidencian la importancia del área de ojo de lomo y la longitud de la canal como medidas de predicción del peso de la canal y su rendimiento en carne.

Discusión

Desde el punto de vista productivo, interesa que el animal una vez faenado (canal), contenga una proporción importante de carne comercializable, la que cuantitativamente ocupe una mayor proporción, en relación al tejido adiposo y óseo, pues ello le dará el valor comercial máximo. Este valor comercial debe estar dado principalmente por el peso de la canal, la composición de sus tejidos y su distribución (Teira et al 2006).De acuerdo con la prueba Bland-Altman (Figura 1), la no significancia estadística de la pendiente indica que la discrepancia entre AOL obtenida por el método medición real (AOL-real) y el por el método de medición por ultrasonografía (AOL-ecog) se mantuvo constante en todo el rango o intervalo de la distribución, por lo que se puede concluir que ambos métodos son intercambiables (Fernández et al 2000).

El RCC y RCF de los novillos Holstein en este estudio fueron de 52 y 51%, respectivamente. Es importante anotar que el peso vivo del animal tiene gran influencia sobre el rendimiento en canal. Preston y Willis (1982) afirman que el rendimiento aumenta con la ganancia de peso y el grado de acabamiento del animal. De esta manera, diferencias en el peso vivo deben ser consideradas en la comparación de animales de deferentes pesos, razas y condiciones de producción. Los valores encontrados en este trabajo, están acordes con los valores reportados en la literatura para vacunos. Macitelli et al (2007) evaluando 40 machos Holstein x Cebú con 30 meses de edad y un peso medio de 371 kg, alimentados con diferentes fuentes de proteína y forraje, encontraron rendimientos que variaron entre 50.2 y 51.8%. Riaño y Sierra (2008) evaluaron el rendimiento en canal, carne, hueso y grasa de cruces comerciales bovinos en Colombia (n=384) y encontraron que para animales de sangre Bos indicus los RCC y RCF fueron 58.8 y 57.3%, respectivamente. Por otra parte, estos mismos autores reportan que los RCC y RCF para animales de sangre Bos taurus fueron 58.5 y 57.5% , respectivamente. Gorrachategui (1997), reporta RCF de 53 a 57.8 % para novillos de razas lecheras con pesos que variaron entre 430 y 510 kg, respectivamente.

La relación de RCF con respecto a RCC en este estudio fue de 98.1% y coincide exactamente con la información reportada por Gorrachategui (1997) quien reporta un 98% para Bos taurus en España. Orozco et al (2010) reportan 96.4% para novillos cebuinos (Bos indicus) en Colombia.

La longitud de la canal y el perímetro de pierna son medidas del desarrollo óseo influenciado por la tasa de crecimiento, en tanto que el área del musculo Longissimus dorsi es reflejo del desarrollo muscular y corporal de los animales (Velásquez y Álvarez 2004). Es por esta razón que estas variables mantienen una fuerte asociación lineal con los pesos de la canal y rendimiento en carne (Tabla 4).

El área del ojo del lomo tiene su mayor correlación (r= 0.75) con el peso de cortes de primera, indicando que animales con mayores valores de AOL-ecog presentan mayor peso de cortes de primera calidad, por lo cual, este es un factor a tener en cuenta en los programas de mejoramiento genético tendientes a incrementar el grado carnicero de los animales (Greiner 2003; Crews y Kemp 2002). La correlación de AOL-ecog con PCCF y PCCP obtenidos en este estudio son superiores a los reportados por Tait et al (2005) quienes trabajaron con toros y novillos Angus y sus cruces y encontraron una correlación de 0.62 para los mismos cortes.

Los coeficientes de correlación entre LC y AOL-ecog con PCC, PCF, PCCF y PTCA son similares a los presentados por Orozco et al (2010) y Walder et al (1992) quienes trabajaron con novillos cebú y brangus respectivamente. El largo de la canal está fuertemente relacionado con el total de carne aprovechable (r=0.87), ya que en canales más largas se observa un porcentaje ligeramente superior de los cuarto traseros, los cuales hacen un aporte importante al rendimiento carnicero (Reiling et al 1992).

La ecuación de regresión entre AOL-real y AOL-ecog presentó un alto coeficiente de determinación (R²= 0.94), lo cual es un indicativo de que las medidas realizadas con ultrasonido son una valiosa herramienta de predicción del rendimiento en carne. Confirmando este hecho, el análisis de Bland Altman, permitió verificar que la medición real del área de ojo de lomo (AOL-real) puede ser predicha con alto grado de exactitud a partir del AOL-ecog. Es necesario tener en consideración que en áreas de ojo de lomo menores a 71 cm2 es común sobreestimar las AOL-reales a partir de las mediciones por ultrasonido (Greiner et al 2003).

Los cálculos de predicción en este estudio indican que los modelos de ecuaciones donde se incluye solamente mediciones con ultrasonido (AOL-ecog), no tienen una buena capacidad de predicción de la composición de la canal, puesto que, los coeficientes de determinación (R²) encontrados variaron entre 52 y 57% (Tabla 4). Esta información difiere de Blanco et al (2008) quienes reportaron para las razas Holstein y Braunvieh predicciones para PCC y PCF a partir de mediciones ultrasonograficas un R² del 74%. Cuando se incluyeron las mediciones corporales in vivo en el modelo de regresión (LC y PP) el poder de predicción mejoró significativamente (R² = 78 a 86%) (Tabla 5). Esta información concuerda con Walder et al (1992) quienes afirman que al incluir variables medibles ante mortem como es el caso del peso vivo, es posible aumentar el R2 en un 2%. Hamlim et al (1995) por su parte, mencionan haber encontrado un aumento mínimo del R² del 5% en comparación con los modelos donde se incluían solo las mediciones ecográficas.

La precisión de las mediciones de AOL con ultrasonografía varia en función de la calidad y potencia del ecógrafo, la experiencia del operario y el espesor del punto a medir (Demo et al, 1993), todos estos factores unidos al número de observaciones pueden influenciar los resultados estadísticos (Hamlin et al 1995).

Conclusiones

• La medición por ultrasonografía del área de ojo de lomo mostró ser un método con gran exactitud para determinar in vivo el área real del ojo del musculo Longissimus dorsi en vacunos.
  
  
• Coeficientes de determinación superiores al 78% indican que el AOL-ecog combinada con la longitud de la canal en modelos de regresión permite predecir los rendimientos y producción de carne en machos Holstein.

Agradecimientos

Al Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de la República de Colombia, a COLANTA y a la estrategia de sostenibilidad 2011 – 2012 de la Vicerectoria de Investigaciones de la Universidad de Antioquia por la financiación de este trabajo. Este artículo hace parte del proyecto de grado de doctorado en Ciencias Animales de la Universidad de Antioquia del primer autor.

Referencias

Amador L, Palacios A y Maldonado M 1995 Sistema ICTA de clasificación de canales y cortes de carne bovina. Cartilla guía. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, ICTA-UN, SENA, IlCA, FEDEFONOOS (Eds.) Bogotá, Colombia. p.34

Blanco N, Huba J, Hetényi L y Oravcová A 2008 Estimación in vivo de la composición de la canal en bovinos utilizando mediciones Ultrasonograficas. Universitas 1:58-63, disponible en: http://www.unanleon.edu.ni/universitas/pdf/2do/Arto8vol2.pdf

Bland J M and Altman D G 1986 Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. The lancet 1: 307 – 310, disponible en: http://www.barakatkns.com/files/att/ba.pdf

Brito G, Soares de Lima J M, San Julián R y Monossi F 2006 Métodos para predecir el rendimiento carnicero de una canal vacuna. INIA 8:10-12, disponible en: http://www.inia.org.uy/publicaciones/documentos/ara/ara_209.pdf

Crews D H and Kemp R A 2002 Genetic evaluation of carcass yield using ultrasound measures on young replacement beef cattle. Journal of Animal Science 80: 1809-1818, disponible en: http://www.journalofanimalscience.org/content/80/7/1809.full.pdf

Demo P, Krška P, Poltársky J and Borecký A 1993 The use of an echocamera for in vivo prediction of some carcass characteristics in pig. Živoc 38: 645 - 654.

Fernández J A, Álvarez J A y Williams L 2000 Áreas musculares del muslo y la pierna estimadas por antropometría y tomografía axial computadorizada en varones adultos. Revista Cubana de Alimentación y Nutrición 14: 109-113

Gorrachategui M 1997 Influencia de la nutrición y otros factores en el rendimiento de la canal en ternero . XIII curso de especialización FEDNA. En linea, consultado 10 de enero de 2012, disponible en: http://www1.etsia.upm.es/Gorrachategui/capitulos/97CAP_VI.pdf

Greiner S P Rouse G H, Wilson D E, Cundiff L V and Wheeler T L 2003 The relationship between ultrasound measurements and carcass fat thickness and longissimus muscle area in beef cattle. Journal of Animal Science 81: 676-682, disponible en: http://www.journalofanimalscience.org/content/81/3/676.full.pdf

Hamlin K E, Green R D, Perkins T L, Cundiff L V and Miller M F 1995 Real - time ultrasonic measurement of fat thickness and longissimus muscule area: Description of age and weight effects. Journal of Animal Science 73: 1713 – 1724, disponible en: http://www.journalofanimalscience.org/content/73/6/1713.full.pdf

Macitelli F, Berchielli T T, da Silva J, da Silveira R e Carrilho R 2007 Desempenho e rendimento de carcaça de bovinos mestiços alimentados com diferentes volumosos e fontes protéicas. Revista Brasileira de Zootecnia. 36: 1917 – 1926, disponible en: http://www.scielo.br/pdf/rbz/v36n6/a28v36n6.pdf

Martin T G, Alenda R y Cabrero M 1993 Predicción de la composición de la canal en razas de ganado vacuno Rubia Gallega y Asturiana. II. Por simples medidas en la canal. Investigación Agraria 8: 65 – 73

Morris T R 1999 Experimental Design and Analysis in Animal Sciences. CABI, Wallingford, Oxon, U.K.

Orozco J A, Berrío S y Barahona R 2010 Uso de la ultrasonografía en tiempo real para la estimación de la deposición de grasa y rendimientos de canales bovinas cebuinos provenientes de diferentes fincas de Colombia. Revista CES Medicina Veterinaria y Zootecnia 5 : 36-44, disponible en: http://www.revistamvzces.com/revistas/vol5no1/Articulo_3.pdf

Posada S L, Noguera R R, Rodríguez N M y Borges A L 2011 Creatinine used as an indicator of urinary excretion in Nelore cattle. Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias 25: 56 – 63, disponible en: http://rccp.udea.edu.co/index.php/ojs/article/viewFile/760/781

Preston T R and Willis M B 1982 Intensive beef production. 2.ed. Oxford: Pergammon, 527p

Reiling B A, Rouse G H and Duello D A 1992 Predicting percentage of retail yield from carcass measurements, the yield equation and closely trimmed boxed beef weights. Journal of Animal Science. 70:2151-2158, disponble en: http://www.journalofanimalscience.org/content/70/7/2151.full.pdf

Riaño A y Sierrra C 2008 Evaluación del comportamiento de los rendimientos en canal carne, hueso y grasa de los cruces comerciales bovinos participantes en los concursos de ganado cebado realizados en Colombia. Revista Ciencia Animal 1: 37 – 50

SAS 2001 SAS Institute Inc., SAS/STAT; Software Version 9.00 Cary, NC, USA

Tait J R, Wilson D E and Rouse G H 2005 Prediction of retail product and trimmable fat yields from the four primal cuts in beef cattle using ultrasound or carcass data. Journal of Animal Science 83:1353-1360.

Teira G, Perlo F, Bonato P and Tisocco O 2006 Calidad de carnes bovinas. Aspectos nutritivos y organolépticos relacionados con sistemas de alimentación y prácticas de elaboración. Ciencia, Docencia y Tecnología 33: 173-193.

Velásquez J y Álvarez L 2004 Relación de medidas bovinométricas y de composición corporal in vivo con el peso de la canal en novillos Brahman en el Valle del Sinú. Revista Acta Agronómica. [en linea]. 2004 [fecha de acceso: 15 de mayo de 2013], disponible en: http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/acta_agronomica/article/viewFile/100/216

Waldner D N, Dikeman M E, Schalles R R, Olson W G, Houghton P L, Unruh J A and Corah L R 1992 Validation of Real - time Ultrasound technology for Predicting Fat thicknesses, Longissimus Muscle Areas and Composition of brangus bulls from 4 Months to 2 Years of Age. Journal of Animal Science 70: 3044 – 3054, disponible en: http://www.journalofanimalscience.org/content/70/10/3044.full.pdf

Received 24 May 2013; Accepted 28 September 2013; Published 1 November 2013

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