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Registros recuperados : 9 | |
1. | | ARTIGAS, R.; FEDERICI, M.; VÁZQUEZ, N.; ALCÁNTARA, M.; RAMÍREZ, M.; GUERRA, S.; DUTRA, F.; LLAMBÍ, S. Identificación por catálogo y detección molecular de bovinos Holstein portadores de braquiespina en Uruguay. [Identification through sire catalogues analysis and molecular detection of brachyspina carriers in Uruguayan Holstein.] Artículo original. FAVE Sección Ciencias Veterinarias, 2020, volume 19 (2), 50-54. OPEN ACCESS. DOI: https://doi.org/10.14409/favecv.v19i2.9523 Article history: Recibido 3 Marzo 2020; Aceptado 1 Agosto 2020; Disponible en línea 14 Agosto 2020.
Editor: P. Beldomenico.
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0.Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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2. | | BRANDA, A.; FEDERICI, M.; BRIANO, C.; DUTRA, F.; ARTIGAS, R.; NICOLINI, P.; CAFFARENA, D.; GIANNITTI, F.; DALLA RIZZA, M.; LLAMBÍ, S. Métodos de diagnóstico genético-molecular para identificar enfermedades monogénicas en bovinos Holando. Biotecnología. Revista INIA Uruguay, Junio 2022, no.69, p.47-50. (Revista INIA; 69).Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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4. | | BRANDA-SICA, A.; ARTIGAS, R.; DE TORRES, E.; KINLEY, E.; NICOLINI, P.; FEDERICI, M.; LLAMBÍ, S. Monitoring of recessive defects associated with low reproductive performance in dairy cattle in Uruguay. Open Veterinary Journal, 2023, Volume 13, Issue 10, Pages 1290-1298. http://doi.org/10.5455/OVJ.2023.v13.i10.8 -- OPEN ACCESS. Article history: Submitted: 02 July 2023, Accepted: 12 September 2023, Published: 31 October 2023. -- Document type: Article Gold Open Access, Article Green Open Access. -- Correspondence: Branda-Sica, A.; Instituto Nacional de...Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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5. | | BRANDA-SICA, A.; NICOLINI, M.P.; ARTIGAS, R.; FEDERICI, M.; LLAMBÍ, S. Optimización de PCR en tiempo real con curvas de disociación para la detección de la mutación causante de deficiencia de colesterol en bovinos Holando. [Optimization of Real-Time PCR-melting for detection of the Cholesterol-deficiency mutation in Holstein Friesian cattle]. Sección Medicina Veterinaria. Revista Cientifica Facultad de Ciencias Veterinarias, 2022, volume 32, e32137, 1-5. https://doi.org/10.52973/rcfcv-e32137 -- OPEN ACCESS. Article history: Received 15 March 2022, Accepted 30 March 2022, Published 21 June 2022. -- Correspondence author: Andrea Branda, email: abranda@inia.org.uy -- LICENSE: Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons...Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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6. | | FEDERICI, M.; ARTIGAS, R.; GUERRA, S.; BRANDA, A.; VÁZQUEZ, N.; NICOLINI, P.; DUTRA, F.; LLAMBÍ, S. Detection of the Brachyspina mutation in Uruguayan Holstein cows using real time PCR and melting curve analysis. [Detecção da mutação da Brachyspina em vacas Holandês Uruguaias usando PCR em tempo real e análise da curva de fusão.] Ciencia Rural, 2021, volume 51 (9), Article e20200872. OPEN ACCESS. Doi: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200872 Article history: Received 17 Sept 2020; Accepted 05 Jan 2021; Reviewed 07 Mar 2021; Publication in this collection 02 June 2021; Date of issue 2021.Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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7. | | FEDERICI, M.; BRANDA, A.; ARTIGAS, R.; BRIANO, C.; ROGBERG, A.; GIOVAMBATTISTA, G.; NICOLINI, P.; DUTRA, F.; LLAMBÍ, S. Plataformas moleculares utilizadas para diagnóstico de enfermedades genéticas en bovinos Holando Uruguayo. [resumen] In: INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria); INIA Las Brujas; Biotecnología. Jornada de Agrobiotecnología, XI. Encuentro Nacional de REDBIO, III. Jornada técnica. Las Brujas, Canelones (UY): INIA, 2018. p.3. (Serie Actividades de Difusión; 786)Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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8. | | FEDERICI, M.; BRANDA, A.; ARTIGAS, R.; DUTRA, F.; LLAMBÍ, S. High- resolution melting (HRM) curve analysis: New approach used to detect blad and dumps in Uruguayan Holstein breed. [Análise da curva de alta resolucao (HRM): Nova abordagem usada para detectar blad e dumps em bovinos da raça Holandesa Uruguaia]. Archives of Veterinary Science, 2018, volume 23, Issue 4, pages 1-9. OPEN ACCESS. Article history: Received 29 October 2018 // Accepted 29 November 2018.
This research was supported by the Unit of Biotechnology of INIA Las Brujas. We thank Dr. Marco Dalla Rizza, coordinator of the Unit of Biotechnology, as well as the...Biblioteca(s): INIA Las Brujas. |
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Registros recuperados : 9 | |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
Fecha actual : |
30/09/2014 |
Actualizado : |
25/09/2019 |
Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Agropecuarias |
Autor : |
RESTAINO, E.; FASSIO, A.; COZZOLINO, D. |
Afiliación : |
ERNESTO ANGEL RESTAINO GALUP, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay; ALBERTO SANTIAGO FASSIO ARAUJO, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay. |
Título : |
Discrimination of meat patés according to the animal species by means of near infrared spectroscopy and chemometrics. [Discriminación de muestras de paté de carne según tipo de especie mediante el uso de la espectroscopia en el infrarrojo cercano y la quimiometria.] |
Fecha de publicación : |
2011 |
Fuente / Imprenta : |
CYTA - Journal of Food, v. 9, n. 3, p. 210-213, 2011. |
ISSN : |
1947-6337 |
DOI : |
10.1080/19476337.2010.512396 |
Idioma : |
Inglés |
Contenido : |
ABSTRACT.
Commercial meat paté samples, comprised of 100% pork (n = 7), 100% beef (n = 5) meat, and binary mixtures (beef and pork, w/w) (n = 18) were used. Fresh samples were analysed in a scanning spectrophotometer NIRSystems 6500 in reflectance mode (1100?2500 nm). Principal component analysis (PCA) and stepwise linear discriminant analysis (SLDA) were used to classify samples according to the animal species based on their near infrared reflectance (NIR) spectra. Full cross validation was used as validation method when classification models were developed. Both beef and pork paté samples were classified correctly (100%) while binary mixture samples only achieved 72% of correct classification using SLDA technique. The results demonstrated the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method to classify paté samples according to meat type. Nevertheless, NIR spectroscopic methods might provide initial screening in the food chain and enable more costly methods to be used more efficiently.
RESUMEN.
Se utilizaron muestras de patés de carne comerciales, compuestos de 100% carne de cerdo (n = 7), 100% carne de buey (n = 5) y mezclas binarias (buey y cerdo) (n = 18). Las muestras frescas se analizaron en un espectrofotómetro de escaneo NIRSystems 6500 en modo reflectante (1100?2500 nm). El análisis de componente principal (PCA) y el análisis discriminante lineal progresivo (SLDA) se usaron para clasificar muestras de según las especie animal basándose en sus espectros NIR. La validación cruzada completa se utilizó como método de validación cuando se desarrollaron métodos de clasificación. Las muestras de ambos patés, de buey y cerdo, se clasificaron correctamente (100%), mientras las muestras de mezcla binaria sólo alcanzaron un 72% de clasificación correcta usando la técnica SLDA. Los resultados mostraron la utilidad del espectro NIR combinado con quimometria como un objetivo y método rápido para clasificar muestras de paté según el tipo de carne. Sin embargo, los métodos espectroscópicos NIR podrían proveer una revisión inicial de la cadena de comida y permitir que métodos costosos fuesen usados más eficientemente. MenosABSTRACT.
Commercial meat paté samples, comprised of 100% pork (n = 7), 100% beef (n = 5) meat, and binary mixtures (beef and pork, w/w) (n = 18) were used. Fresh samples were analysed in a scanning spectrophotometer NIRSystems 6500 in reflectance mode (1100?2500 nm). Principal component analysis (PCA) and stepwise linear discriminant analysis (SLDA) were used to classify samples according to the animal species based on their near infrared reflectance (NIR) spectra. Full cross validation was used as validation method when classification models were developed. Both beef and pork paté samples were classified correctly (100%) while binary mixture samples only achieved 72% of correct classification using SLDA technique. The results demonstrated the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method to classify paté samples according to meat type. Nevertheless, NIR spectroscopic methods might provide initial screening in the food chain and enable more costly methods to be used more efficiently.
RESUMEN.
Se utilizaron muestras de patés de carne comerciales, compuestos de 100% carne de cerdo (n = 7), 100% carne de buey (n = 5) y mezclas binarias (buey y cerdo) (n = 18). Las muestras frescas se analizaron en un espectrofotómetro de escaneo NIRSystems 6500 en modo reflectante (1100?2500 nm). El análisis de componente principal (PCA) y el análisis discriminante lineal progresivo (SLDA) se usaron para clasificar muestras de según las especie animal b... Presentar Todo |
Palabras claves : |
ANALISIS DE COMPONENTE PRINCIPAL; ANALISIS DISCRIMINANTE LINEAL PROGRESIVO; BUEY; CERDO; ESPECTROSCOPIA; INFRARROJO CERCANO; PATE. |
Thesagro : |
ALIMENTOS PROCESADOS. |
Asunto categoría : |
Q04 Composición de los alimentos |
URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/12322/1/TCYT-A-512396-210..213-.pdf
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Marc : |
LEADER 03191naa a2200265 a 4500 001 1050733 005 2019-09-25 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 022 $a1947-6337 024 7 $a10.1080/19476337.2010.512396$2DOI 100 1 $aRESTAINO, E. 245 $aDiscrimination of meat patés according to the animal species by means of near infrared spectroscopy and chemometrics. [Discriminación de muestras de paté de carne según tipo de especie mediante el uso de la espectroscopia en el infrarrojo cercano y la quimiometria.]$h[electronic resource] 260 $c2011 520 $aABSTRACT. Commercial meat paté samples, comprised of 100% pork (n = 7), 100% beef (n = 5) meat, and binary mixtures (beef and pork, w/w) (n = 18) were used. Fresh samples were analysed in a scanning spectrophotometer NIRSystems 6500 in reflectance mode (1100?2500 nm). Principal component analysis (PCA) and stepwise linear discriminant analysis (SLDA) were used to classify samples according to the animal species based on their near infrared reflectance (NIR) spectra. Full cross validation was used as validation method when classification models were developed. Both beef and pork paté samples were classified correctly (100%) while binary mixture samples only achieved 72% of correct classification using SLDA technique. The results demonstrated the usefulness of NIR spectra combined with chemometrics as an objective and rapid method to classify paté samples according to meat type. Nevertheless, NIR spectroscopic methods might provide initial screening in the food chain and enable more costly methods to be used more efficiently. RESUMEN. Se utilizaron muestras de patés de carne comerciales, compuestos de 100% carne de cerdo (n = 7), 100% carne de buey (n = 5) y mezclas binarias (buey y cerdo) (n = 18). Las muestras frescas se analizaron en un espectrofotómetro de escaneo NIRSystems 6500 en modo reflectante (1100?2500 nm). El análisis de componente principal (PCA) y el análisis discriminante lineal progresivo (SLDA) se usaron para clasificar muestras de según las especie animal basándose en sus espectros NIR. La validación cruzada completa se utilizó como método de validación cuando se desarrollaron métodos de clasificación. Las muestras de ambos patés, de buey y cerdo, se clasificaron correctamente (100%), mientras las muestras de mezcla binaria sólo alcanzaron un 72% de clasificación correcta usando la técnica SLDA. Los resultados mostraron la utilidad del espectro NIR combinado con quimometria como un objetivo y método rápido para clasificar muestras de paté según el tipo de carne. Sin embargo, los métodos espectroscópicos NIR podrían proveer una revisión inicial de la cadena de comida y permitir que métodos costosos fuesen usados más eficientemente. 650 $aALIMENTOS PROCESADOS 653 $aANALISIS DE COMPONENTE PRINCIPAL 653 $aANALISIS DISCRIMINANTE LINEAL PROGRESIVO 653 $aBUEY 653 $aCERDO 653 $aESPECTROSCOPIA 653 $aINFRARROJO CERCANO 653 $aPATE 700 1 $aFASSIO, A. 700 1 $aCOZZOLINO, D. 773 $tCYTA - Journal of Food$gv. 9, n. 3, p. 210-213, 2011.
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