Un estudio de la Universidad demuestra que el corte manual del jamón ibérico optimiza su calidad

Investigadores de la Universidad de Córdoba han comprobado con datos científicos que la loncha obtenida a máquina modifica las peculiaridades de la denominación de la pieza. También han creado una metodología, de bajo coste, que permite determinar su naturaleza mediante el análisis de imagen.

Este estudio se ha realizado tomando resultados obtenidos a partir del análisis de imagen digital de jamón ibérico comparando la modificación de la infiltración grasa, es decir, las finas tiras que aparecen intercaladas entre las vetas de carne, según sea el corte mecánico o manual. En el artículo ‘Multifractal analysis application to the study of fat and its infiltration in Iberian ham: Influence of racial and feeding factors and type of slicing’ publicado en la revista Meat Science los investigadores detallan cómo existen variaciones en la estructura del tejido al usar la máquina.

Esto se debe a que el corte se hace generalmente perpendicular a las fibras, alterando la distribución de la infiltración de grasa. Además, han confirmado que con este tipo de corte el patrón obtenido es el mismo en distintas designaciones de calidad. De esta manera, no es posible determinar si la loncha es, por ejemplo, un ibérico o cerdo blanco, o si es bellota o de cebo, después de pasar por la máquina. “Los resultados obtenidos muestran que sólo cuando se aplica el corte manual con cuchillo, el tejido conectivo graso presenta una naturaleza multifractal, es decir, con distintas dimensiones superpuestas, concreta y distinta, lo que confirma las diferencias entre las designaciones según su genética y alimentación”, indica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Córdoba Salud Serrano, coautora del artículo.

La calidad no sólo se saborea

Así, tras el corte, los expertos observaron que la infiltración de tejido adiposo se produce con un patrón determinado a través de la aplicación del análisis multifractal de imágenes de alta calidad. Con esta técnica se evidencian las estructuras a escala de píxeles mostrando en negro las fibras de magro y en blanco las de grasa. De este modo, cada genética y tipo de alimentación, presenta unas características concretas, por lo que también valida el método para describir la calidad del jamón ibérico.

Con la aplicación del análisis multifractal de imágenes de alta calidad se evidencian las estructuras de la infiltración de grasa a escala de píxeles mostrando en negro las fibras de magro y en blanco las de grasa.

Los investigadores proponen esta técnica como una herramienta complementaria a las existentes para caracterizar el jamón ibérico ya que usa métodos no destructivos basados en esta combinación de análisis de imagen y técnicas predictivas. Por tanto, teniendo en cuenta las dimensiones fractales, es decir, los distintos patrones obtenidos de la distribución del tejido conectivo graso, se puede mejorar la predicción de la calidad del producto. Concretamente, el trabajo ha incluido las características multifractales de las diferentes denominaciones comerciales de esta variedad de

jamón: 100% ibérico, bellota, cebo de campo y cebo.

Desde el año 2014, la normativa existente exige incorporar al etiquetado la información exacta para aclarar conceptos al consumidor y no dejar lugar a dudas. Así, han diseñado esta metodología, de coste reducido, que ya aplicaron y validaron también en otro tipo de piezas cárnicas, concretamente, solomillo ibérico. Los investigadores plantean desarrollar un estudio que determine si el cambio de corte afecta también a la sensación en boca del producto.

Los trabajos se han financiado a través del Plan de Investigación de la Junta de Andalucía y la colaboración de la empresa cooperativa de Córdoba Covap en el suministro de las muestras.

Referencias:

Salud Serrano, Francisco Perán Sánchez, Eduardo Gutiérrez de Rav, A. Cumplido y F.J. Jiménez Hornero. ‘Multifractal analysis application to the study of fat and its infiltration in Iberian ham: Influence of racial and feeding factors and type of slicing’. Meat Science. 2018.