Acta Scientiarum: Animal Sciences (Oct 2012)
Multivariate analysis of stable isotope data in the traceability process for birds=Análise multivariada em dados de isótopos estáveis no processo de rastreabilidade em aves
Abstract
Isotope analysis has proved to be an extremely important tool in the traceability process; however, statistical analyses of the results show discrepancies, as the data depend on and originate from several chemical elements such as carbon, hydrogen, oxygen, nitrogen and sulfur (CHONS). In order to establish the proper analysis of traceability data for birds using the stable isotope technique and evaluate the need for a combined analysis of the variables, data for carbon-13 and nitrogen-15 were used from eggs (albumen + yolk) of laying hens and the pectoral muscle of broilers, which were subjected to univariate statistical analysis (ANOVA and complemented with Tukey’s test) and multivariate statistical analysis (MANOVA and Discriminant Analysis). The data were analyzed using Minitab 16 software, and the results, corroborated in the theory, confirm the need for multivariate analysis, showing also that discriminant analysis clarifies questions from the results of the other analysis methods compared in this study.A análise isotópica tem se mostrado uma ferramenta de suma importância ao processo de rastreabilidade, no entanto, existem divergências nas análises estatísticas dos resultados, uma vez que os dados são dependentes e advindos de vários elementos químicos tais como Carbono, Hidrogênio, Oxigênio, Nitrogênio e Enxofre (CHON’S). Com o intuito de estabelecer a análise propícia para os dados de rastreabilidade em aves pela técnica de isótopos estáveis e avaliar a necessidade da análise conjunta das variáveis, foram usados dados de carbono-13 e de nitrogênio-15 de ovos (albúmen + gema) de poedeiras e músculo peitoral de frangos de corte, os quais foram submetidos à análise estatística univariada (Anova e complementada pelo teste de Tukey) e multivariada (Manova e Discriminante). Os dados foram analisados no software Minitab 16, e os resultados, consolidados na teoria, confirmam a necessidade de análise multivariada, mostrando também que a análise discriminante esclarece as dúvidas apresentadas nos resultados de outros métodos de análise comparados nesta pesquisa.
Keywords