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METODO ED APPARECCHIATURA PER L’ANALISI DI UN PRODOTTO ALIMENTARE PER ANIMALI DA ALLEVAMENTO
No full textLa presente invenzione concerne un metodo per l’analisi di un prodotto alimentare per animali da allevamento, il quale comprende: una fase di 5 distribuzione del prodotto alimentare in una mangiatoia; una fase di campionamento del prodotto alimentare; una fase di rilevamento, per ciascun campione, di valori di più parametri; una prima fase di calcolo, per ciascun parametro, della media complessiva (MC) e della deviazione standard complessiva (SDC) dei valori di tale parametro; una seconda fase di calcolo, per 10 ciascun parametro, di un corrispondente indice di rapporto (IR) ricavato dal rapporto tra la corrispondente deviazione standard complessiva (SDC) e la corrispondente media complessiva (MC); una terza fase di calcolo, per ciascun parametro, di un indice di parametro (IP) ricavato dal prodotto del corrispondente indice di rapporto (IR) con un corrispondente coefficiente di peso 15 (CP); una quarta fase di calcolo di un indice numerico di omogeneità complessiva (IO) ottenuto dal rapporto tra la somma degli indici di parametro (IP) e la somma di valori teorici di indici massimi accettabili di parametro (TMA); una prima fase di confronto dell’indice numerico di omogeneità complessiva (IO) con almeno un valore di soglia; una prima fase di associazione 20 dell’indice numerico di omogeneità complessiva (IO) con un indice descrittivo di stato (IDS)
Near infrared spectroscopy (NIRS) as a tool to predict meat chemical composition and fatty acid profile in different rabbit genotypes
Full text linkTwo hundreds rabbits were obtained from 3 different maternal lines and 5 paternal lines, for a total of 11 combinations. After slaughtering the fresh hind legs (HL) and Longissimus dorsi muscles (LD) were scanned in the near infrared region by using a Foss NIRSystem 5000 (gimel=1100-2498 nm). The WINISI software (v 1.50) was used for the spectra analysis and samples selection (49 HL and 11 LD). Selected samples were analyzed chemically for dry matter (DM), protein, lipid, ash and fatty acid profile (FA). The obtained results were used to expand and improve the existing calibration equations for fresh rabbit's meat. Afterwards these equations were used to predict meat composition of the unselected samples. Discriminant analysis didn't segregate genetic lines. The calibration results for the 400 meat samples were accurate in predicting DM, protein, lipid and some FA (R(2)>0.80). Poor results were obtained for ash and for physical properties of meat. It was demonstrated that NIRS is a reliable and affordable technology to predict fresh rabbit meat composition, but because of the small differences between genotypes, NIRS wasn't able to discriminate samples according to their genetic belonging
Authenticating Production Origin of Wild and Farmed Sea Bass (Dicentrarchuslabrax) by Infrared Spectroscopy NIRS (Near Infrared ReflectanceSpectroscopy)
No full textNear Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) technique is a secondary analytical technique based on the ability of every chemical compound and complex matrix of absorbing, transmitting and reflecting the infrared radiations. Over the last decade NIRS system has been used in many tests for fish and other food products due to its versatility and rapidity of analysis. The aim of this study was to evaluate NIRS performances in the prediction of Farmed vs. Wild production method of European sea bass. Wild (n=19) and Farmed (n=20) subjects were submitted to analysis in order to assess proximate composition and fatty acids profile of the whole fillet. Aliquots of wet and ground freeze-dried minced fillet were scanned in duplicates (1100 to 2498 nm; 2 nm intervals) in reflectance mode using a monochromator NIRsystem 5000. NIRS technique evidenced a satisfactory accurateness in predicting Protein, Lipids and Fatty acids profile in raw tissues. Repetition of measures on freeze-dried tissue increased some predicting values (r2: coefficient of determination on cross-validation range from 0.671 to 0.992; SECV: standard error of cross-validation range from 0.864 to 2.981). Results showed that NIRS technique was able to discriminate between Wild (94.7% samples recognized) and Farmed (100% samples recognized) using wet muscles, and 100% for both classes on ground freeze-dried fillet
Metodo di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare
No full textIl presente trovato si riferisce ad un metodo (10) di controllo della risposta da parte di animali da reddito alla somministrazione di una razione alimentare, che si caratterizza per il fatto di comprendere le seguenti operazioni:
- stabilire lungo un fronte di mangiatoia (11) due vicine serie di punti di campionamento (12, 13), una prima serie di punti di campionamento (12) raggiunti o raggiungibili da un animale, ed una seconda serie di punti di campionamento (13) non
raggiunti o non raggiungibili da un animale, - per ciascuna di tali serie di punti di campionamento (12, 13) effettuare, su una razione distribuita, campionamenti ripetuti su gruppi (14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21) di affiancati punti di campionamento, primi gruppi (14, 15, 16, 17) appartenenti a detta prima serie (12), e secondi gruppi (18, 19, 20, 21) appartenenti a detta
seconda serie (13), - per ciascuna rilevazione in ciascun punto di campionamento, si rilevano i seguenti parametri:
a) almeno un parametro relativo alla percentuale di alimento trattenuto o passante da un setaccio; b) lunghezza media geometrica della fibra contenuta nella razione; c) contenuto in proteina greggia; d) contenuto in Neutral Detergent Fiber,
e) contenuto in Amido
Metodo per la determinazione delle razioni alimentari per animali d'allevamento
No full textIl presente trovato si riferisce ad un metodo (10) per la determinazione delle razioni alimentari per animali d'allevamento, comprendente le seguenti operazioni: - determinazione (11) di una razione teorica comprendente una pluralità di alimenti, con definizione di un obiettivo di composizione dei costituenti chimico-nutrizionali principali da raggiungere con tale razione teorica, - determinazione (12) del peso dei singoli alimenti, - analizzare (14) le caratteristiche chimiconutrizionali
degli alimenti impiegati per la realizzazione della razione teorica prima della miscelazione con gli altri alimenti, - verificare (16) che le caratteristiche chimico-nutrizionali misurate consentano l'ottenimento dell'obiettivo di composizione dei
costituenti chimici principali prestabilito mediante la razione teorica, - se le caratteristiche chimico-nutrizionali
misurate consentono tale ottenimento, allora impiegare (17) gli alimenti nei termini dei rispettivi pesi stabiliti,
- se le caratteristiche chimico-nutrizionali misurate non consentono tale ottenimento, allora determinare nuovamente (18) il peso dei singoli alimenti da utilizzare, - miscelare (19) gli alimenti per la realizzazione di una Unifeed
Near Infrared Reflectance Spectroscopy in the prediction of nutritional and reological qualiy of Bauernspeck
No full textAUTENTICAZIONE DI BRANZINI SELVATICI E ALLEVATI TRAMITE SPETTROSCOPIA DEL INFRAROSSO NIRs (NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY)
No full textThe aim of this study was to evaluate NIRs (Near Infrared Reflectance Spectroscopy) performances in the prediction of Farmed vs. Wild production method in European sea bass. Samples collected (n=39) were submitted to analysis in order to assess chemical composition and fatty acids profile of fillets. Aliquots of wet and ground freeze-dried minced samples were scanned in duplicates (1100 to 2498 nm; 2 nm intervals) in reflectance mode using a monochromator NIRsystem 5000. NIRs technique showed a satisfactory accurateness in predicting Protein, Lipids and Fatty acids profile in raw samples. Sample lyophilisation increased some predicting values (r2: coefficient of determination on cross-validation range from 0,671 to 0,992; SECV: standard error of cross-validation range from 0,864 to 2,981). Results showed that NIRs technique was able to discriminate between Wild (94,7% samples recognized) and Farmed (100% samples recognized) using wet muscles, and 100% for both classes on ground freeze-dried fillet
Uso di uno strumento NIR portatile per la valutazione dell’omogeneità dell’unifeed distribuito in mangiatoia
No full text
Rapida caratterizzazione del prodotto ittico fresco e decongelato tramite nirs (Near Infrared Spectroscopy)
No full textIn order to discriminate between fresh and frozen-thawed fish products, a study was carried out to evaluate NIRS (Near Infrared Reflectance Spectroscopy) performance in predicting activity water (aW), pH, moisture and expressible drips (ED) of muscles. Samples (n = 141) of Solea spp. were submitted to instrumental analysis and minced wet muscle were scanned in reflectance mode using a NIRSystem 5000. NIRS technique showed a higher precision in predicting ED (fraction of explained variance, R2 = 0.83 and estimate of R-square,
r2 = 0.55) and aW (R2 = 0.84; r2 = 0.69). Results show that NIRS was able to discriminate between fresh (99% samples recognized) and frozen-thawed (77% samples recognized) raw fillet
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