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Utilizando la tecnología avanzada, científicos en la Universidad de Aarhus, en colaboración con Danish Crown, el Instituto Danés de Investigación de la Carne y varias instituciones internacionales han identificado marcadores biológicos que pueden ser utilizados para predecir la calidad de la carne. Los científicos descubrieron marcadores de calidad de la carne que se podrían utilizar, por lo que ahora es sólo una cuestión de desarrollar herramientas para su uso práctico.
Los resultados obtenidos hasta el momento se basan en investigaciones llevadas a cabo como parte de un enorme proyecto de cinco años de la UE - Q-PorkChains - que ha involucrado a 62 socios de un gran número de países. El proyecto se inició en 2007 y terminó en diciembre de 2011. En el marco del proyecto se utilizaron nuevas tecnologías de la proteómica y la transcriptómica para identificar biomarcadores adecuados para la calidad de la carne en el cerdo.
Los científicos recibieron biopsias musculares de mataderos de diferentes países europeos y se estableció una biblioteca muscular. Esta biblioteca se utilizó para buscar marcadores relacionados con aspectos de la calidad de la carne. Cuando se encontraron relaciones de interés entre los genes y los atributos de calidad de la carne se verificaron los resultados a nivel de genes individuales utilizando la RT-PCR. Los resultados fueron validados en otras líneas de porcino. De este modo, los científicos pudieron confirmar si había un vínculo entre un gen y un determinado carácter.
Los caracteres de calidad de la carne que los científicos investigaron fueron la pérdida por goteo, color, jugosidad, sabor, grasa intramuscular y ternura. Se detectaron de 16 a 20 genes que son interesantes en relación con la pérdida por goteo, pero la relación entre genes individuales y el carácter es demasiado débil, por lo que la posibilidad de predecir la calidad de la carne es débil en consecuencia. Es por ello que ahora el grupo de científicos está trabajando en el desarrollo de herramientas que tengan en cuenta, por ejemplo, 6-7 genes a la vez. Esto dará una mejor expresión para el carácter en cuestión y permitirá hacer una predicción más segura.
Enero de 2012/ Aarhus University/Dinamarca.
Aarhus University
