Bafra (Sakız x Karayaka G1) Kuzularında Et Kalitesinin Değerlendirilmesinde Alternatif bir Yaklaşım: Temel Bileşenler Analizi*

Year 2014, Volume: 11 Issue: 2, 105 - 110, 01.08.2014

Aytaç Akçay , Akın Yakan Necmettin Ünal

Abstract

Bu araştırma, Bafra kuzularında et kalitesi özelliklerinin belirlenmesi amacıyla ölçülen bazı parametrelerinin Temel

Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis, PCA) ile başka değerlendirmesi amacıyla yapılmıştır. Araştırmada kullanılan

et kalitesi parametrelerine ait veriler, 2007 yılında Tarım İşletmeleri Genel Müdürlüğüne bağlı Gökhöyük Tarım İşletmesi’nden

(Amasya) elde edilmiştir. Çalışmada 24 adet Bafra kuzusu kullanılmıştır. Bafra kuzularında et kalitesi özelliklerin arasındaki

ilişki PCA ile değerlendirilmiştir (n =24). Et kalitesini değerlendirmede, M. longissimus dorsi’nin pH değeri, 24. saatteki su

tutma kapasitesi, 24. saatteki pişirme kaybı, gevreklik değeri, nem, kuru madde oranı, kül oranı, protein oranı, yağ oranı ve

renk değerleri (L*, a*, b*) kullanılmıştır. Temel bileşenler analizi ile et kalitesi parametreleri bağımsız bileşenlere ayrılmış, oniki

değişken ayrıntılı olarak irdelenmiş ve ilk beş temel bileşenin et kalitesinin toplam varyansın % 79.68’lik bölümünü oluşturduğu

tespit edilmiştir. Toplam varyanstaki en yüksek payın, renk değerleri a*, b*, protein, gevrekten kaynaklandığı görülmüştür.

Keywords

Bafra kuzusu, et kalitesi, temel bileşenler analizi

An Alternative Approach for Determination of Meat Quality in Bafra (Chios x Karayaka G1) Lambs: Principal Components Analysis

Abstract

In this study, Principal Component Analysis (PCA) was used to evaluate some of the variables measured in order

to describe meat quality characteristics of Bafra lambs. Data on meat quality parameters used in this study were provided

in,Gökhöyük Agricultural State Farm (in Amasya/ Turkey). Twenty four Bafra lambs were used in this study. The PCA was

performed to study the relationship between different meat quality measures (n =24). The measurements used to evaluate

the meat quality were pH, water holding capacity at 24th hour, cooking loss at 24th hour , shear force value, moisture, dry

matter, crude ash, crude protein, crude fat and the colour (L*, a*, b*) on longissimus dorsi muscles. PCA applied to the various

variables in order to describe meat quality to evaluate results visually and on more a wide angle. The PCA has shown meat

quality traits are grouped in independent sets. Twelve variables which are responsible on meat quality, were examined the

analysis showed that 79.68% of the meat quality was explained by the first five principal components. Colour data (a*, b*),

crude protein and shear force values had the highest share in the total variation.

Keywords

Bafra lamb, meat quality, principal component analysis

References

• 1. Akçapınar H. Koyun Yetiştiriciliği. İkinci baskı. Ankara: İsmat Matbaacılık, 2000: ss.112
• 2. Alpar R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş – I. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım Ltd Şti, 2003: ss.355-62.
• 3. Caneque V, Perez C, Velasco S, Diaz MT, Lauzurica S, Alvarez I, Ruiz De Huidobro F, Onega E, De La Fuente J. Carcass and meat quality of light lambs principal component analysis. Meat Sci 2004; 67(4): 595-605.
• 4. Destafanis G, Barge MT, Brugiapaglia A, Tassone S. The use of principal component analysis (PCA) to characterize beef. Meat Sci 2000; 56(3): 255-9.
• 5. Hernandez P, Pla M, Oliver MA, Blasco A. Relationships between meat quality measurements in rabbits fedwith three diets of different fat types and content. Meat Sci 2000; 55(4): 379-84.
• 6. Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis. Fifth Edition. New Jersey: Prentice Hall, 2000; pp.426-52.
• 7. Küçükönder H, Ercan E, Akyol E, Şahin M, Üçkardeş F. Çok değişkenli istatistiksel analizlerin hayvancılıkta kullanımı. 4. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi. Eylül, 1-3, 2004; Isparta-Türkiye.
• 8. Laville EVM, Bastien O. Prediction of composition traits of young Charolais bull carcasses using a morphometric method. Meat Sci 1996: 44(1): 93–104.
• 9. Timm NH. Applied Multivariate Analysis. Pittsburgh: Springer-Verlag, 2002; p.693.
• 10. Tatlıdil H. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara: Cem Web Ofset Ltd Şti, 1996; ss. 135-55.