AUTOREFERAT. Dr inż. Dariusz Paweł Lisiak Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego

Transkrypt

1 AUTOREFERAT Dr inż. Dariusz Paweł Lisiak Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego Poznań 2016

2 Spis treści 1. Posiadane dyplomy i stopnie naukowe z podaniem nazwy, miejsca i roku ich uzyskania oraz tytuł rozprawy doktorskiej 3 2. Informacje o dotychczasowym zatrudnieniu w jednostkach naukowych 3 3. Wskazanie osiągnięcia wynikającego z art. 16. Ust. 2 ustawy z dnia 14 marca 2003 roku o stopniach naukowych i tytule naukowym w zakresie sztuki (Dz.U. 65, poz. 595 ze zm.) a. Tytuł osiągniecia naukowego 4 b. Publikacje dokumentujące osiągnięcie naukowe 4 c. Syntetyczne omówienie publikacji wchodzących w skład osiągnięcia naukowego/rozprawy habilitacyjnej 7 4. Omówienie pozostałych osiągnięć naukowo-badawczych Sumaryczne zestawienie dorobku

3 1. Posiadane dyplomy i stopnie naukowe z podaniem nazwy, miejsca i roku ich uzyskania oraz tytuł rozprawy doktorskiej 1997 magister inżynier, specjalizacja, Wydział Zootechniczny, Akademia Rolnicza w Poznaniu, praca magisterska pt. Poubojowa ocena cech rzeźnych tuczników określana tradycyjnie oraz przy zastosowaniu ULTRAFOMu, pod kierunkiem prof. dr hab. Andrzeja Łyczyńskiego 2006 doktor inżynier nauk rolniczych w zakresie zootechniki, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, Akademia Rolnicza im. Augusta Cieszkowskiego w Poznaniu, na podstawie pracy doktorskiej pt. Badania porównawcze metod dysekcji tusz wieprzowych stosowanych w Polsce i krajach Unii Europejskiej, promotor prof. dr hab. Andrzej Łyczyński, recenzenci: prof. dr hab. Stanisław Wajda, prof. dr hab. Zbigniew Sobek. 2. Informacje o dotychczasowym zatrudnieniu w jednostkach naukowych Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego na stanowisku specjalista Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego na stanowisku asystent Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego na stanowisku adiunkt Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego na stanowisku kierownik Działu obecnie Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego, kierownik Pracowni Badania Surowców i Produkcji Rzeźnianej - 3 -

4 3. Wskazanie osiągnięcia wynikającego z art. 16. Ust. 2 ustawy z dnia 14 marca 2003 roku o stopniach naukowych i tytule naukowym w zakresie sztuki (Dz. U. 65, poz. 595 ze zm.) Osiągnięciem naukowym będącym podstawą do ubiegania się o stopień naukowy doktora habilitowanego jest cykl pięciu publikacji naukowych powiązanych tematycznie. a. Tytuł osiągnięcia naukowego Obiektywizacja metod klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce b. Wykaz prac dokumentujących osiągnięcie naukowe 1. Lisiak D., Borzuta K., Janiszewski P., Magda F., Grześkowiak E., Strzelecki J., Powałowski K., Lisiak B. (2012). Verification of regression equations for estimating pork carcass meatiness using CGM, IM-03, Fat-o-Meat er II and Ultrafom 300 devices. Annals of Animal Science, 12 (4): (IF 2012 =0,42, 15 pkt. MNiSW) Mój wkład w powstanie tej pracy polegał na: pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej, zgromadzeniu zasobów finansowych do realizacji doświadczenia wybór materiału zwierzęcego, wiodący udział w planowaniu eksperymentu, organizacja pracy w zakładzie w którym przeprowadzano doświadczenie, tworzenie bazy danych, obliczenia statystyczne, wykonanie wykresów i tabel, sformułowanie stwierdzeń i wniosków, częściowa pomoc w zbieraniu literatury, przygotowanie manuskryptu do druku. Mój udział procentowy szacuję na 65% 2. Lisiak D., Duziński K., Janiszewski P., Borzuta K., Knecht D. (2014). A new simple method for estimating the pork carcass mass of primal cuts and lean meat content of the carcass, Animal Production Science, 55 (8): (IF 2014 =1,286, 30 pkt MNiSW) Mój wkład w powstanie tej pracy polegał na: pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej, wybór materiału zwierzęcego, wiodący udział w planowaniu eksperymentu, organizacja pracy w zakładzie w którym przeprowadzano doświadczenie, tworzenie bazy danych, - 4 -

5 obliczenia statystyczne, wykonanie wykresów i tabel, sformułowanie stwierdzeń i wniosków, przygotowanie manuskryptu do druku. Mój udział procentowy szacuję na 45% 3. Olsen E. V., Candek-Potokar M., Oksama M., Kien S., Lisiak D., Busk H. (2007). On-line measurements in pig carcass classification: Repeatability and variation caused by the operator and the copy of instrument, Meat Science 75: (IF 2007 =2,006, 32 pkt. MNiSW) Mój wkład w powstanie tej pracy polegał na: wybór materiału zwierzęcego, udział w planowaniu eksperymentu, organizacja pracy w zakładzie w którym przeprowadzano doświadczenie, tworzenie bazy danych dotyczące jednego z urządzeń, obliczenia statystyczne dotyczące jednego z urządzeń, wykonanie wykresów i tabel, sformułowanie stwierdzeń i wniosków dotyczących wyników krajowych, Mój udział procentowy szacuję na 14% 4. Lisiak D., Borzuta K., Janiszewski P., Grześkowiak E., Powałowski K., Samardakiewicz Ł., Lisiak B. (2015). Development of ZP method for SEUROP pig carcass grading in Poland, Annals of Animal Science., 15 (4): (IF 2015 =0,613, 20 pkt. MNiSW) Mój wkład w powstanie tej pracy polegał na: pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej, zgromadzeniu zasobów finansowych do realizacji doświadczenia wybór materiału zwierzęcego, wiodący udział w planowaniu eksperymentu, organizacja pracy w zakładzie w którym przeprowadzano doświadczenie, tworzenie bazy danych, obliczenia statystyczne, wykonanie wykresów i tabel, sformułowanie stwierdzeń i wniosków, częściowa pomoc w zbieraniu literatury, przygotowanie manuskryptu do druku. Mój udział procentowy szacuję na 65% 5. Lisiak D., Borzuta K. (2014). Wpływ klasy (SEUROP) i masy tusz wieprzowych na zawartość mięsa szacowaną przy użyciu równań regresji z 2003 i 2011 roku. Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego T.10, nr 2, (MNiSW 2014 = 7 pkt.) Mój wkład w powstanie tej pracy polegał na: pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej, wybór materiału zwierzęcego, - 5 -

6 wiodący udział w planowaniu eksperymentu, zebranie materiału i tworzenie bazy danych, obliczenia statystyczne, wykonanie wykresów i tabel, sformułowanie stwierdzeń i wniosków, częściowa pomoc w zbieraniu literatury, przygotowanie manuskryptu do druku. Mój udział procentowy szacuję na 80% Łączny Impact Factor (IF) dla pięciu prac wynosi 4,325 zgodny z rokiem publikacji. Suma punktów według Wykazu czasopism MNiSW wynosi 104, zgodnie z punktacją obowiązująca w roku publikacji. Oświadczenia współautorów prac dotyczących ich indywidualnego wkładu w powstanie publikacji zawiera Załącznik nr 5. Żadna z w/w prac nie była częścią monotematycznego cyklu prac w innym postępowaniu habilitacyjnym

7 c. Syntetyczne omówienie publikacji wchodzących w skład osiągnięcia naukowego Wprowadzenie Duża zmienność składu tkankowego tusz wieprzowych, zależna od czynników genetycznych i środowiskowych, utrudnia optymalne wykorzystanie surowca do konsumpcji i przetwórstwa. Dlatego też surowiec ten dzieli się na odpowiednie grupy towarowe zwane klasami. Wymaga to jednak podstaw naukowych do opracowania parametrów charakteryzujących poszczególne klasy oraz metod pomiarów tychże parametrów. W warunkach krajowych zawartość mięsa w tuszach wieprzowych waha się od ok. 35% do ok. 64%, a tłuszczu podskórnego i międzymięśniowego od ok. 8% do ok. 46% (Borzuta 1998, Grześkowiak i in. 2002, Wajda i in. 2008b). Podstawowym celem podziału półtusz na klasy jest przede wszystkim ułatwienie zakupu świń przez rzeźnie od producenta i sprawiedliwa zapłata za surowiec a następnie optymalizacja sposobu zagospodarowania mięsa. Klasyfikacja przyżyciowa tuczników nie sprostała tym wymaganiom, ponieważ głównym jej kryterium nie był skład tkankowy ciała lecz masa żywca (Borzuta i in. 2011). W produkcji trzody chlewnej nadwyżka popytu nad podażą mięsa w Polsce od połowy wieku kształtowała podobny poziom składu tkankowego tusz, charakteryzujący się dużym otłuszczeniem i niską mięsnością. W tym czasie wszechobecnie obowiązywała klasyfikacja żywca, a nie tusz i jej głównym kryterium była masa tuczników, przy czym limity masy dla najwartościowszych klas były skrajnie różne np. latach sześćdziesiątych płacono najwyższe ceny za tzw. tuczniki słoninowe o masie ciała powyżej 135 kg, a już w latach siedemdziesiątych za tzw. tuczniki pełnomięsne o masie ciała 89 do 110 kg. Pewnym postępem było wprowadzenie do rozliczeń z producentem zwierząt tzw. wagi bitej ciepłej i podziału tusz na klasy: pełnomięsne, mięsne i małomięsne (Wajda i Denaburski 1986). Klasyfikacja ta nie była jednak powiązana z obiektywną oceną umięśnienia. Dopiero decyzja Europejskiej Wspólnoty Gospodarczej, wprowadzająca klasyfikację EUROP, opartą na ocenie umięśnienia tusz wieprzowych (Rozporządzenie Rady EWG, 1984, Rozporządzenie Komisji EWG 1985), dała impuls do burzliwego rozwoju obiektywnych, aparaturowych metod oceny i klasyfikacji tusz wieprzowych. W krajach europejskich wprowadzono do przemysłu wiele różnych urządzeń klasyfikacyjnych, szacujących zawartość mięsa w tuszach wieprzowych, np. aparaty optyczno-igłowe, takie jak: Fat-o-Meater (Borzuta 1997), Hennessy Grading Systems (Walstra 1989), PG-200 (Branscheid i in. 1990), CGM Sydel (Daumas i in. 1998), IM-03 (Lisiak i in. 2006), aparaty ultradźwiękowe, np. Ultrafom 100 (Borzuta 1998), - 7 -

8 Ultrafom 300 (Blicharski i in. 2002, Borzuta i in. 2004), Ultra-Meater, Porkitron (Branscheid 1990), liniały elektroniczne, np. PQM I/ZP, PLE, DLC (Borzuta 2002) oraz urządzenia automatyczne, np. Autofom (Brandum i Jensen 1996), CSB Image Meater (Engel i in ) VCS 2000 (Font i Fornals, Giespert 2009). Część z tych urządzeń znalazła zastosowanie w rzeźniach polskich. Wdrażanie urządzeń wymagało jednak kalibracji, polegającej na opracowaniu równań regresji, szacujących zawartość mięsa w tuszach w oparciu o dysekcję referencyjną, zalecaną przez Unię Europejską (Walstra i Merkus 1996). Pierwszej takiej kalibracji z wykorzystaniem pełnej dysekcji półtusz dokonano w 1996 r. w Instytucie Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego (Borzuta 1998). Trzy badane wówczas urządzenia (Ultrafom 100, PG-200 i liniał elektroniczny) miały zbyt duży błąd szacowania (powyżej 2,5%), czego powodem była zbyt niska mięsność tuczników (ok. 47%) oraz duża różnorodność surowca. Kolejną kalibrację urządzeń wykonano przed przystąpieniem Polski do Unii Europejskiej w 2002 roku. Badania wykonał Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego oraz Danish Meat Research Institute w ramach projektu bliźniaczego PHARE Nr Doskonalenie systemu klasyfikacji tusz zwierząt rzeźnych w systemie EUROP do wymogów Unii Europejskiej. Do kalibracji urządzeń CGM, Ultrafom 300, IM-03, Autofom oraz liniałów elektronicznych wykorzystano półtusze o średniej zawartości mięsa ok. 52%, które poddano dysekcji referencyjnej. Opracowane równania regresji dla badanych urządzeń, z wyjątkiem liniałów elektronicznych, spełniały wymagania UE w zakresie błędu szacowania (Borzuta i in. 2004, Lisiak i in. 2006). W latach nastąpiło intensywne zwiększenie mięsności tuczników krajowych, od ok. 53% do ok. 56%, zmniejszenie grubości słoniny grzbietowej z ok. 18 do 9 mm, zwiększenie do cm 2 powierzchni oka polędwicy oraz znaczne zwiększenie masy szynki, do ok. 9 kg (Borzuta i in. 2011). Niezbędna stała się kolejna kalibracja urządzeń klasyfikacyjnych tym bardziej, że w 2008 roku dokonano zmian w metodyce dysekcji referencyjnej (Rozporządzenie Komisji (WE) Nr 1249/2008). W warunkach krajowych zmiana wzoru obliczeniowego mięsności powodowała jej zwiększenie średnio o 2,5 p.p. (Wajda i in. 2008a). Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno-Spożywczego wykonał w 2011 roku badania siedmiu urządzeń (CGM, IM-03, Fat-o-Meater II, Ultrafom 300, Autofom III, CSB Image, metoda ZP) dla których wszystkie równania regresji spełniały podstawowe wymaganie Unii Europejskiej, tj. błąd szacowania RMSEP nie przekraczał 2,5% mięsności (Lisiak i in. 2012). Stwierdzono ponadto, że równania regresji opracowane w 2011 roku szacują mięsność tusz wieprzowych średnio o 1,51 p.p. większą, w porównaniu z równaniami - 8 -

9 z roku 2003 (Lisiak i Borzuta 2014), co jest wynikiem samej zmiany ww. procedury dysekcji uproszczonej (referencyjnej). Podczas trzeciej kalibracji urządzeń okazało się, że sprawdzona powtórnie metoda liniałowa ZP spełnia wymagania UE w zakresie błędu szacowania, gdyż RMSEP dla równania regresji wynosi 2,33% mięsności (Lisiak i in. 2015). Efekt ten osiągnięto niewątpliwie dzięki dalszemu zwiększeniu mięsności krajowej populacji tuczników do poziomu powyżej 55%. Decyzją komisji UE metoda ZP została zatwierdzona do klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce [Decyzja Wykonawcza Komisji z dnia 16 sierpnia 2011 r. (2011/609/WE)]. W wersji przemysłowej opracowano szablon pomiarowy dla metody ZP, ułatwiający jej praktyczne wykorzystanie. W roku 2014 w 35 zakładach ubojowych stosowano metodę ZP do klasyfikacji tusz wieprzowych. Dzięki temu rozszerzył się w Polsce rynek urządzeń klasyfikacyjnych, gdyż oprócz dużych rzeźni stosujących drogie aparaty, klasyfikację SEUROP mogą wykonywać małe zakłady ubojowe. Ważne wyniki badań w zakresie dokładności oceny wartości rzeźnej tusz wieprzowych uzyskano w zespołowej pracy ekspertów międzynarodowych (Olsen i in. 2007). Okazało się, że nie ma większych różnic pomiędzy pomiarami grubości tkanki tłuszczowej różnymi aparatami. Stwierdzono natomiast, że w większym stopniu różnicowały wyniki pomiarów kopie aparatów oraz błędy klasyfikacji popełniane przez poszczególnych operatorów. Ten ostatni rodzaj błędów był największy i powinien podlegać szczególnej kontroli we wszystkich krajach członkowskich UE. W wyniku opracowania podstaw naukowych obiektywnej klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce, ich wdrażania i konsekwentnego upowszechniania. osiągnięto optymalny poziom mięsności tuczników, który wg danych Zintegrowanego Systemu Informacji Rynkowej Ministerstwa Rolnictwa wynosił w 2015 r. średnio 57%. W strukturze klas najbardziej umięśnione tuczniki z klasy S i E reprezentowało 76,8% populacji. Taka lub jeszcze korzystniejsza struktura klas charakteryzuje kraje zachodnioeuropejskie (Lisiak 2015). Nieuchronnie zbliża się czas, kiedy cała Unia Europejska znajdzie się w krytycznym momencie, w którym system klasyfikacji SEUROP straci sens. Potrzebne będą nowe metody oceny surowca. Przykładem takiej metody może być system oceny masy najbardziej wartościowych wyrębów i ocena na tej podstawie wartości handlowej tuszy, który przedstawiono w opracowaniu Lisiaka i in. (2015). Błąd szacowania opracowanych równań regresji szacujących masę wyrębów wyniósł dla schabu 447 g, dla szynki 391 g, dla łopatki 263 g i dla boczku 257 g. Opracowane równania stanowią alternatywne rozwiązania łatwego przewidywania wartości tuszy, bez konieczności użycia drogiej aparatury klasyfikacyjnej

10 Z przedstawionego przeglądu problematyki klasyfikacji tusz wieprzowych wynika jej wielka złożoność. Ciągła zmienność wartości rzeźnej tuczników oraz wymagań konsumentów, a także techniki i technologii oceny surowca wymusza stałe doskonalenie metod klasyfikacji. Ostatecznym jej celem nie jest jednak tylko optymalizacja składu tkankowego tusz ale również kształtowanie dobrej jakości mięsa. Ta ostatnia cecha nie jest jednak elementem składowym systemu klasyfikacji SEUROP, co jest niewątpliwie jego mankamentem, który czeka na pozytywne rozwiązanie w najbliższej przyszłości. Celem monotematycznego cyklu publikacji było: Opracowanie podstaw naukowych do obiektywnej metody klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce, wykorzystującej obowiązujący w Unii Europejskiej system SEUROP, a także do weryfikacji dokładności tej metody w skali międzynarodowej. Przeprowadzenie kalibracji i opracowanie równań regresji szacujących zawartość mięsa w tuszach wieprzowych przy pomocy urządzeń klasyfikacyjnych do wdrożenia w krajowym przemyśle mięsnym. Opracowanie taniej, prostej metody klasyfikacji tusz wieprzowych przydatnej do stosowania przez małe i średnie zakłady ubojowe w Polsce. Opracowanie równań regresji dla szacowania wartości handlowej tuszy wieprzowej Publikacja 1. Lisiak D., Borzuta K., Janiszewski P., Magda F., Grześkowiak E., Strzelecki J., Powałowski K., Lisiak B. (2012). Verification of regression equations for estimating pork carcass meatiness using CGM, IM-03, Fat-o-meater II and Ultrafom 300 devices. Annals of Animal Science, 12 (4): Celem badań było opracowanie nowych równań regresji do szacowania zawartości mięsa w tuszach wieprzowych przy pomocy następujących ręcznych urządzeń klasyfikacyjnych: CGM, IM-03, Ultrafom 300 oraz Fat-o Meater II. Eksperyment przeprowadzono bazując na bieżących dostawach świń kierowanych do uboju w Zakładach Mięsnych SKIBA S.A. Do oceny wybrano 141 tuczników, pochodzących z trzech regionów kraju. Zwierzęta różniły się typem otłuszczenia, masą ( kg) oraz płcią (w połowie loszki i wieprzki). Zastosowano procedurę testowania zgodną z przepisami Unii Europejskiej. Wynikiem badań było opracowanie równań regresji do szacowania

11 zawartości mięsa w tuszach wieprzowych w Polsce. Równania te mają charakter prostoliniowy, w których wykorzystuje się cztery (Ultrafom 300) lub dwa (pozostałe urządzenia) pomiary grubości słoniny i mięśnia longissimus dorsi w punktach leżących w odległości 6 cm (CGM, IM-03) lub 7 cm (Fat-o-Meater II i Ultrafom 300) od krawędzi słoniny na przekroju między 3 i 4 żebrem, licząc żebra od końca (CGM i IM-03, Fat-o-Meater II) lub także na wysokości przekroju ostatniego żebra (Ultrafom 300). Błąd szacowania RMSEP nie przekracza określonego przepisami UE poziomu 2,50% i wynosi dla poszczególnych urządzeń: CGM - 2,16%, Fat-o-Meater II - 2,18%, IM-03-1,89% oraz Ultrafom 300-2,07%. W dotychczas używanych trzech urządzeniach klasyfikacyjnych (tj. oprócz aparatu Fat-o-Meater II) jest to błąd niższy od równań opracowanych podczas testowania w 2002 r. o 0,2 do 0,3 p.p. mięsności. Nowe równania regresji obowiązują w przemyśle mięsnym od 12 grudnia 2011 r. Według danych Inspekcji Jakości Handlowej Artykułów Rolno Spożywczych w roku 2015 w 228 zakładach ubojowych stosowano opracowane równania regresji. Oznacza to, że w 2015 roku 19,4 mln tusz zostało sklasyfikowanych z wykorzystaniem nowych wzorów (Pawelec 2016)

12 Publikacja 2. Lisiak D., Duziński K., Janiszewski P., Borzuta K., Knecht D. (2014). A new simple method for estimating the pork carcass mass of primal cuts and lean meat content of the carcass, Animal Production Science, 55 (8): Przemysł mięsny posiada wciąż ograniczone możliwości szacowania wartości handlowej tusz. Wprowadzony w Europie system klasyfikacji tusz wieprzowych SEUROP opiera się na określaniu mięsności całej tuszy. Jest to wygodne, zestandaryzowane rozwiązanie, jednak nie daje ono informacji o proporcjach budowy ciała, decydujących o rzeczywistej wartości handlowej tuszy. Według Borzuty i in. (2010), mięsność jest bezpośrednio powiązana ze składem tkankowym podstawowych wyrębów ale bardziej precyzyjnym rozwiązaniem byłoby dodatkowe uwzględnienie masy części zasadniczych w ocenie surowca. Celem pracy było opracowanie równań regresji do szacowania mięsności i masy najbardziej wartościowych wyrębów tuszy (szynka, schab, łopatka, boczek). Posłużyły do tego wybrane współczynniki korelacji. Do doświadczenia zakwalifikowano 141 tuczników, pochodzących z populacji masowej na terenie Polski, o masie poubojowej ciepłej od 60 do 120 kg. Badana populacja charakteryzowała się dużą zmiennością. Do opracowania równań regresji wykorzystano masę półtuszy oraz 7 pomiarów liniowych, tj.: trzy pomiary grubości słoniny w różnych punktach (nad łopatką, na przecięciu schabu, grubość słoniny nad mięśniem gluteus medius (KII), szerokość i wysokość mięśnia najdłuższego grzbietu, grubość mięśni pośladkowych (GMP), szerokość talii w najwęższym miejscu tuszy. Dodatkowo oznaczono wskaźnik trudności pozyskania pomiarów (pracochłonność), w skali 1-5. Mięsność tusz i masa wyrębów zostały określone na podstawie dysekcji. Na podstawie uzyskanych wyników opracowano równanie regresji do szacowania mięsności o dokładności większej od ręcznych aparatów stosowanych do klasyfikacji (błąd estymacji 1,67). Współczynnik R 2 dla masy wartościowych wyrębów wyniósł: 0,92 dla szynki, 0,87 dla schabu, 0,87 dla łopatki, 0,74 dla boczku. Błąd szacowania równań regresji szacujących masę wyrębów osiągnął wartość: dla szynki 391 g, dla schabu 447 g, dla łopatki 263 g i dla boczku 257 g. Pracochłonność dla wszystkich opracowanych równań regresji mieściła się w granicach 1,3-1,6 pkt. Osiągnięciem tej pracy są równania, które stanowią alternatywne rozwiązanie łatwego przewidywania wartości tuszy, bez konieczności użycia drogiej aparatury klasyfikacyjnej

13 Publikacja 3. Olsen E. V., Candek-Potokar M., Oksama M., Kien S., Lisiak D., Busk H. (2007). On-line measurements in pig carcass classification: Repeatability and variation caused by the operator and the copy of instrument, Meat Science 75, Celem pracy było określenie wpływu różnych czynników na dokładność szacowania mięsności w trakcie pomiarów wykonywanych na linii ubojowej. U prawie wszystkich świń ubijanych w rzeźniach UE, zawartość chudego mięsa ocenia się na linii ubojowej. Ocena jest dokonywana w sposób pośredni przez urządzenia wykonujące szereg pomiarów, w tym grubości słoniny, jako jednego z najważniejszych i najczęściej wykorzystywanych pomiarów liniowych (Fortin i in. 1984). Używa się do tego kilka rodzajów urządzeń, a ich dokładność jest zatwierdzana przez Komisję UE i obejmuje ona tylko równania regresji opracowane dla pojedynczego egzemplarza aparatu. Jednakże oprócz kalibracji również inne czynniki wpływają na dokładność pomiarów np. warunki pracy, powtarzalność, konserwacja i obsługa urządzeń itp. W ramach projektu finansowanego przez UE (EUPIGCLAS), w 13 krajach przeprowadzono badania wytypowanych aparatów, koncentrując się na precyzji pomiarów pośrednich tzn. grubości słoniny i mięśnia najdłuższego grzbietu. Badano następujące urządzenia i metody: ZP, Ultrafom 300, Autofom, CGM, HGP, Fat-o-Meater II. Przeprowadzono trzy rodzaje doświadczeń tak, by określić wpływ trzech czynników na dokładność pomiarów: W doświadczeniu 1 określono powtarzalność pomiarów (Repeatability, def. ISO). Celem tego badania było ustalenie powtarzalności pomiarów grubości tkanki tłuszczowej i mięśniowej pomiędzy 3 i 4 żebrem. Jeden operator dokonywał wiele powtarzalnych pomiarów (na jednej tuszy), stosując jedną kopię danego urządzenia. W doświadczeniu 2 określono powtarzalność aparatów (Reproducibility instruments, def. ISO). Celem badań była ocena wpływu kopii tego samego rodzaju urządzenia na dokładność pomiarów. Badania były przeprowadzone identycznie jak w doświadczeniu 1, z tą różnicą, że dwa powtórzenia pomiarów przeprowadzano dwoma egzemplarzami tego samego typu urządzeń przez tego samego operatora. W doświadczeniu 3 określono powtarzalność operatorów (Reproducibility operators, def. ISO). Celem badań było określenie ewentualnego wpływu operatorów na dokładność pomiarów. Badania prowadzono w warunkach przemysłowych. Co najmniej trzech operatorów pracujących w parach wykonywało pomiary dwoma kopiami tego samego typu

14 urządzenia. W połowie doświadczenia urządzenia zostały zamienione pomiędzy operatorami. Doświadczenie wykonywano na 60 tuszach dla każdej pary operatorów. W trakcie badań stwierdzono, że odchylenie standardowe powtarzalności pomiarów (doświadczenie 1) dla grubości słoniny mieściło się w przedziale 1,2 do 1,5 mm a dla grubości mięśnia 3,6 do 5,0 mm. Zbliżone wyniki uzyskano dla powtarzalności aparatów (doświadczenie 2). Powtarzalność różniła się w zależności od kraju a odchylenie standardowe wynosiło od 0 do 1,2 mm dla grubości słoniny oraz od 0 i 3,2 mm dla grubości mięśnia. Zawartości mięsa oznaczona różnymi kopiami aparatu różniła się od 0 a 1,6 pp. Nie stwierdzono różnic statystycznie istotnych w wynikach pomiarów pomiędzy typami urządzeń. W doświadczeniu trzecim w dziewięciu krajach zbadano zmienność między operatorami. Odchylenie standardowe wahało się pomiędzy 0,2 i 0,7 mm dla grubości słoniny oraz pomiędzy 0,4 i 2,6 mm dla grubości mięśnia. Badania wykazały, że nie ma istotnych różnic w dokładności pomiaru pomiędzy aparatami, zwłaszcza w odniesieniu do dokładności pomiaru grubości słoniny. Okazało się, że czynnikami różnicującymi wyniki pomiarów były kopie aparatów oraz błędy operatorów przy czym różnice pomiędzy operatorami były zdecydowanie większe. Dlatego ten rodzaj błędu powinien podlegać szczególnej kontroli we wszystkich krajach członkowskich UE. Wnioski z badań zostały wykorzystane w Polsce przy opracowywaniu procedury nadzoru nad klasyfikacją tusz wieprzowych, jaką sprawuje Inspekcja Jakości Handlowej Artykułów Rolno Spożywczych w przemyśle mięsnym

15 Publikacja 4. Lisiak D., Borzuta K., Janiszewski P., Grześkowiak E., Powałowski K., Samardakiewicz Ł., Lisiak B. (2015). Development of ZP method for SEUROP pig carcass grading in Poland, Annals of Animal Science., 15 (4): Od czasu skonstruowania pierwszych aparatów elektronicznych do oceny mięsności tusz wieprzowych trwają poszukiwania coraz dokładniejszych i wydajniejszych urządzeń klasyfikacyjnych. Doprowadziło to do powstania wielu urządzeń wykorzystujących różne techniki pomiarów pośrednich. Wśród najczęściej używanych można wymienić urządzenia optyczno-igłowe: nowozelandzki Hennessy HGP i duński Fat-o-Meater (Kempster 1985) niemiecki PG-200 (Branscheid i in. 1990), kanadyjski Destron (Fortin 1989), francuski CGM Sydel (Dumas et al. 1998), polską sondę IM-03 (Lisiak i in. 2006) oraz urządzenia ultradźwiękowe: niemiecki US-Porkiton i Ultra Meater (Branscheid i in. 1991), duński Ultrafom 100, udoskonalony w 1998 r. i wykorzystywany w przemyśle jako Ultrafom 300 (Blicharski et al. 2002). Dużym osiągnięciem w ultradźwiękowej technice oceny mięsności było skonstruowanie w 1996 r. przez duńską firmę SFK Technology automatycznego urządzenia Autofom (Brondum i Jansen 1996). Niemal wszystkie wymienione aparaty klasyfikacyjne charakteryzują się jedną wspólną cechą, tj. pomiarem grubości słoniny i mięśnia longissimus dorsi na grzbiecie tuszy w warstwach tkanki tłuszczowej i mięsnej niewidocznych gołym okiem. Urządzenia dokonują tych pomiarów liniowych pośrednio, wykorzystując różnicę barwy słoniny i mięśnia (aparaty optyczno igłowe) albo różnice czasów przebiegu fal ultradźwiękowych w tych tkankach (aparaty ultradźwiękowe). Obie pośrednie techniki pomiaru obarczone są pewnymi błędami, które mogą wystąpić z różnych przyczyn, np. z powodu małych różnic jasności barwy słoniny i mięśnia o cechach PSE, z powodu odbicia fal ultradźwiękowych od błon łączno-tkankowych w słoninie, przez słabe przyleganie sondy do miejsca pomiaru, itp. Poszukiwania metod oceny mięsności za pomocą pomiarów bezpośrednich, widocznych gołym okiem, doprowadziły do opracowania w Niemczech metody liniowej, zwanej metodą ZP (z niemieckiego: Zwei Punkten Methode), wykorzystującej w równaniu regresji pomiar grubości słoniny na krzyżu II oraz grubości warstwy mięśni lędźwiowo- pośladkowych na wysokości mięśnia gluteus medius (Borzuta 1998). Przed przystąpieniem do Unii Europejskiej zmodyfikowaną metodę ZP stosowano również w Polsce ale wówczas nie spełniała ona unijnych wymagań (RSD = 2,93%) z powodu zbyt dużej zmienności mięsności tuczników (Borzuta 1998). Po niemal 10-letniej przerwie w stosowaniu metody ZP w

16 przemyśle mięsnym średnia mięsność populacji masowej tuczników zwiększyła się do ok. 55%, co pozwoliło na przeprowadzenie próby powtórnego badania przydatności tej metody do klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce. Celem badań było opracowanie równania regresji do szacowania zawartości mięsa w tuszach wieprzowych, wykorzystującego wymiary liniowe grubości słoniny i mięśni widoczne na linii podziału tuszy. Doświadczenie wykonano na odpowiednio dobranych 141 tucznikach z bieżących dostaw, których ubój przeprowadzono w Zakładach Mięsnych SKIBA S.A. w Chojnicach. Tuczniki reprezentowały surowiec z trzech regionów kraju, o różnym otłuszczeniu, różnej masie tusz (60 do 120 kg) oraz różnej płci (w połowie loszki i wieprzki). Zastosowano procedurę testowania zgodną z przepisami Unii Europejskiej. Wynikiem badań było równanie regresji prostoliniowej, w którym wykorzystano dwa pomiary liniowe, tj. grubość słoniny na krzyżu II oraz grubość warstwy mięśni zawartą pomiędzy początkiem przekroju mięśnia gluteus medius a grzbietową krawędzią kanału rdzeniowego w okolicy krzyżowej. Błąd szacowania RMSEP wynosi 2,33% i nie przekracza granicy określonej przepisami UE (Commission Regulation nr 1249/2008). Decyzją Komisji 2011/506/UE metoda ZP została zatwierdzona do klasyfikacji tusz wieprzowych w Polsce. W wersji przemysłowej opracowano szablon pomiarowy dla metody ZP, ułatwiający jej praktyczne wykorzystanie. Z danych Inspekcji Jakości Handlowej Artykułów Rolno Spożywczych wynika, że w 2015 w 36 zakładach ubojowych stosowano metodą ZP do klasyfikacji tusz wieprzowych (Pawelec 2016)

17 Publikacja 5. Lisiak D., Borzuta K. (2014). Wpływ klasy (SEUROP) i masy tusz wieprzowych na zawartość mięsa szacowaną przy użyciu równań regresji z 2003 i 2011 roku. Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego 10 (2): W związku ze zmianą wartości rzeźnej tuczników w latach zaistniała potrzeba weryfikacji równań regresji do szacowania mięsności tusz przy pomocy stosowanych w Polsce urządzeń klasyfikacyjnych. Badania Zelenáka i in. (2005) potwierdziły, że uzasadnione jest dostosowanie równań regresji do różnych typów wartości genetycznej świń. Wraz ze zmianą wartości rzeźnej populacji masowej tuczników istnieje potrzeba weryfikacji równań. Z tego powodu każdy kraj członkowski UE opracowuje równania dla swojej populacji, weryfikując je okresowo, w miarę jak zmienia się jakość surowca (Engel i in. 2012). Podczas poprzednich badań testujących urządzenia klasyfikacyjne (w latach ) średnia mięsność tusz wybranych do pomiarów wynosiła 52,8% (Borzuta i in. 2004). a średnia krajowa mięsność tusz monitorowanych w przemyśle mięsnym w 2002 roku 50,30%, przy średniej masie tusz 83,7 kg (Lisiak i in. 2004). W roku 2011 kiedy realizowano kolejne badania testujące, średnia krajowa mięsność tusz wynosiła już 55,4% a ich średnia masa zwiększyła się do 87,5 kg (Biuletyn MRiRW 2013). W roku 2006 nastąpiła zmiana procedury testowania tych urządzeń, polegająca na wprowadzeniu nowego wzoru obliczeniowego do ustalania zawartości mięsa w tuszy wieprzowej metodą Walstry i Merkusa (1996). Badania wykonane w kraju wykazały, że różnice w wynikach dysekcji z zastosowaniem starego i nowego wzoru obliczeniowego wynosiły od 1,5 do 2 p.p. zawartości mięsa w zależności od poziomu mięsności i masy tusz (Wajda i in a). Celem badań było określenie różnic pomiędzy wynikami szacowania mięsności tusz wieprzowych przy pomocy aktualnych równań regresji (Lisiak i in. 2012) i równań z 2003r. (Borzuta i in. 2004) oraz badanie wpływu klas i masy poubojowej tuczników na te różnice. Materiałem do badań było tusz wieprzowych pochodzących z 7 różnych zakładów ubojowych. Stwierdzono, że równania regresji opracowane w roku 2011 dla działających w przemyśle mięsnym ręcznych urządzeń klasyfikacyjnych szacują mięsność tusz wieprzowych średnio o 1,51p.p. większą w porównaniu z równaniami z roku Na wielkość tych różnic statystycznie istotny wpływ ma interakcja: klasy mięsności x masa tusz (P 0,01). Im gorsza klasa mięsności i im lżejsze tusze tym różnice szacowania są większe. Za kształt nowych równań regresji odpowiada zarówno zmiana wartości rzeźnej tuczników, jak również zmiana

18 procedury testowania, a przede wszystkim zmiana formuły obliczania zawartości mięsa w półtuszy podczas dysekcji

19 Podsumowanie osiągnięcia naukowego: Wyniki powyższych prac mają bardzo duże znaczenie nie tylko poznawcze w doskonaleniu metod oceny wartości rzeźnej tuczników, ale również praktyczne. Szczególnie istotne są one we właściwej organizacji rynku rolnego, tzn. zakupu półtusz przez zakłady ubojowe oraz handlu półtuszami. Dzięki wdrożeniu wyników prac system SEUROP jest dzisiaj spójnym, powszechnym i zgodnym ze standardami UE systemem oceny trzody chlewnej, umożliwiającym obiektywną cenę wartości handlowej tusz wieprzowych oraz sprawiedliwą zapłatę producentom świń. Do najważniejszych osiągnięć można zaliczyć: 1. Opracowanie metodyki kalibracji urządzeń klasyfikacyjnych z wykorzystaniem dysekcji i pomiarów półtusz wieprzowych oraz zastosowaniem odpowiednich statystycznych metod dla obliczenia równań regresji szacujących zawartość mięsa w tuszy. Określono również wpływ czynników towarzyszących ocenie aparaturowej tusz na dokładność szacowania mięsności w warunkach przemysłowych, przy czym ocenę przeprowadzono w międzynarodowym zespole badawczym. Stwierdzono, że spośród badanych czynników powtarzalność pomiarów, powtarzalność kopii aparatów, powtarzalność operatorów) największy wpływ na wynik pomiarów miały błędy popełniane przez operatorów. Dlatego ten rodzaj błędu powinien podlegać szczególnej kontroli w krajach członkowskich Unii Europejskiej. 2. Wykonanie kalibracji i opracowanie równań regresji szacujących zawartość mięsa w tuszach wieprzowych dla następujących urządzeń klasyfikacyjnych: CGM, Ultrafom 300, Fato-Meater II, IM 03. Badane urządzenia spełniają wymagania Unii Europejskiej pod względem błędu szacowania, którego wartość nie przekracza RMSEP = 2,5 3. Opracowanie taniej metody klasyfikacji tusz wieprzowych, zwanej metodą ZP, przydatnej szczególnie w warunkach krajowych dla małych zakładów ubojowych. Błąd szacowania RMSEP dla tej metody wynosi 2,33 4. Opracowanie równań regresji do szacowania masy szynki, schabu, łopatki i boczku, przydatnych do oceny wartości handlowej tuszy wieprzowej przed jej rozbiorem na wyręby. Największy współczynnik determinacji uzyskano dla równania szacującego masę szynki (R 2 =0,92), najmniejszy natomiast dla równania szacującego masę boczku (R 2 =0,74). 5. Opracowane równania regresji są stosowane w urządzeniach klasyfikacyjnych w ponad 230 zakładach ubojowych w Polsce. W tej liczbie w 36 małych zakładach stosowana jest metoda ZP. Za wdrożenie metody ZP kierowany przeze mnie zespół uzyskał nagrodę Ministra Rolnictwa i Rozwoju Wsi w 2013 roku

20 Literatura 1. Biuletyn Rynek mięsa wieprzowego. (2013). Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Zintegrowany System Rolniczej Informacji Rynkowej Nr 21 ( minrol.gov.pl). 2. Blicharski T., Borzuta K., Ostrowski A., Lisiak D., Strzelecki J. (2002). Ultrafom 300 a new device for assessing the meat percentage in pig carcasses (in Polish). Prace i Materiały Zootechniczne Zeszyt Specjalny 13, Borzuta K. (1998). Studies on usefulness of different methods of meatiness evaluation for the classification of pork carcasses in the EUROP system (in Polish). Ann. Meat Fat Res. Inst., XXXV 2, Borzuta K., Lisiak D., Borys A., Strzelecki J., Magda F., Grześkowiak E., Lisiak B. (2010). Study on the effect of lean meat content on commercial value of porcine carcass. Nauka Przyroda Technologia., 4(5), Borzuta K., Lisiak D., Grześkowiak E. (2011). Biologiczna ewolucja krajowej populacji zwierząt rzeźnych. Część I. Trzoda Chlewna. Monografia SITSpoż. Warszawa, Borzuta K., Rasmussen M.K., Borys A., Lisiak D., Olsen E.V., Strzelecki J., Kien S., Winarski R., Piotrowski E., Grześkowiak E., Pospiech E. (2004). Elaboration of regression equations for estimation of pig carcass meatiness using Ultrafom 300 and CGM. Roczniki Instytutu Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego, XLI, Branscheid W., Dempfle L., Dobrowolski A., Sack E., Höreth R. (1990). Die Handelsklassen für Schweinehälften. Neue Wege der apparativen Klassifiezierung. Fleischwirtschaft, 70, Branscheid W., Dobrowolski A., Höreth R. (1991). Klassifiezierung von Schweinehälften mit ultraschallgeräten. Fleischwirtschaft 71, Brondum J., Jensen S.A., (1996). Carcass grading using the Autofom ultrasound system. 42nd ICoMST Lillehammer, Norway, Poster Proc., Daumas G., Causeur D., Dhorne T., Schollhammer E. (1998). The new pig carcass grading methods in France. Proc. of 44 th, ICOMST Barcelona, Spain, Engel B., Lambooij E. Buist W.G., Vereijken P. (2012). Lean meat prediction with HGP, CGM, and CSB Image Meater, with prediction accuracy evaluated for different proportions of gilts, boars and castrated boars in the pig population. Meat Science, 90, Font i Furnols M., Gispert M. (2009). Comparison of different devices for predicting the lean meat percentage of pig carcasses. Meat Science, 83,

21 13. Fortin A. (1989). Electronic grading of pig carcasses. The Canadian experience. Proc. of the EAAP Symposium: New Techniques on Pig Carcass Evaluation, Pudoc Wageningen Publication No 41, Fortin, A., Jones, S. D. M., Haworth, C. R. (1984). A note on the accuracy of the New Zealand Hennessy Grading Probe and the Danish Fat-o-Meater in measuring fat and muscle thickness in pig carcasses. Animal Production, 38, Grześkowiak E., Borzuta K., Strzelecki J., Wajda S., Lisiak D. (2002). Badanie zmienności stopnia umięśnienia i otłuszczenia surowca wieprzowego w wybranych zakładach mięsnych kraju. Roczniki Instytutu. Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego, XXXIX, 2002, Kempster A.J., Chadwick J.P., Jones D.W. (1985). An evaluation of the Hennessey grading probe and the SFK Fat-o-Meater for the use in pig carcass classification and grading. Animal Production., 40, Lisiak D. Borzuta K., Jankowski M. (2004). Wyniki Monitoringu mięsności tusz tuczników pogłowia masowego. Gospodarka Mięsna, 8, Lisiak D., Borzuta K., Borys A., Strzelecki J., Rogalski J., Grześkowiak E. (2006). Elaboration of regression equation for the purpose of estimating meat content in pig carcasses with the help of Polish optical-needle probe IM-03. Official Journal British Society of Animal Science, October, vol. 1, Suppl., Lisiak D., Borzuta K.,Borys A.,Strzelecki J.,Rogalski J.,Grześkowiak E., (2006) Elaboration of regression equation for the purpose of estimating meat content in pig carcasses with the help of Polish optical- needle probe IM-03- Animal Science Official Journal British Society of Animal Science, October, vol. 1,Suppl., Pawelec R. (2016) Wyniki kontroli w zakresie prawidłowości klasyfikacji tusz wołowych i wieprzowych przeprowadzonych przez IJHARS w 2015 r. wystąpienie na posiedzeniu Rady Klasyfikacji Tusz Zwierząt Rzeźnych, Warszawa Wajda S., Borzuta K., Winarski R., Burczyk E. (2008a). Effect of the new EU reference dissection method on pig carcass classification. Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, 4(2), Wajda S., Borzuta K., Winarski R., Burczyk E. (2008b): Zawartość tłuszczu zewnętrznego i międzymięśniowego w szynkach i polędwicach z tusz wieprzowych różnych klas. Roczniki Instytutu Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego. XLVI, 2, Wajda S., Denaburski J : Efekty skupu trzody chlewnej przy klasyfikacji przyżyciowej i poubojowej. Gosp. Mięsna, 1986,

22 24. Walstra P., Merkus G.S.M. (1996). Procedure for assessment of the lean meat percentage as a consequence of the new UE reference dissection method in pig carcass classification. Raport ID-DLO Res. Inst. An. Sci. and Health, Zeist, Netherland. 25. Zelenãk L., Kormendy L., Vada-Kovacs M. (2005). The effect of animal types on a simple control method used in the calibration procedure for assessing lean content in pig carcasses. Journal of Food Engineering, 69,

23 5. Omówienie pozostałych osiągnięć naukowo-badawczych Moja działalność naukowo badawcza w okresie pracy zawodowej w Instytucie Biotechnologii Przemysłu Rolno Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego (dawniej Instytucie Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego) obejmowała następujące zagadnienia: 1. Wpływ czynników genetycznych na jakość mięsa wieprzowego Pod koniec XX wieku nastąpiło gwałtowne pogorszenie jakości tusz wieprzowych w ogólnokrajowej populacji świń. W niektórych regionach notowano rekordowo niski poziom mięsności (ok. 43%). Stało się to bodźcem do działań w zakresie rozpoznawania czynników przeciwdziałających temu zjawisku. W związku z tym zająłem się badaniem wpływu czynników genetycznych na skład tkankowy i jakość mięsa. Porównałem wartość rzeźną oraz jakość mięsa świń rasy wielkiej białej polskiej (WBP) z rasami duroc (D), hampshire (H), pietrain (P) oraz ich mieszańcami: HxD i PxH (D.b. 22, 23, 24, 28, 32). Większą zawartość mięsa (o ok. 5 p.p.) oraz cieńszą o ok. 4 mm słoninę stwierdziłem u tuczników rasy pietrain, hampshire oraz mieszańców PxH, HxD i PxH, w porównaniu do świń rasy wielkiej białej polskiej i duroc. Najwięcej mięsa PSE i największy wyciek soku mięsnego odnotowałem u świń rasy pietrain i u mieszańców PxH. Równocześnie pozyskane od ww. genotypów świń, polędwice wędzone peklowane oceniano jako najtwardsze, np. maksymalna siła cięcia polędwic sporządzonych z mięsa świń rasy pietrain wynosiła 53,4 N, natomiast wielkiej białej polskiej i duroc tylko 22,3 N. Podobnie u świń rasy pietrain i mieszańców PxH obserwowano mniejszą zawartość tłuszczu śródmięśniowego (2,1% wobec 3,4% dla WBP i 4,8% dla D), co wiąże się z gorszą kruchością wyrobów. Ujemny wpływ rasy pietrain na jakość mięsa uległ wyeliminowaniu dopiero w krzyżowaniu trójrasowym z polską białą zwisłouchą (PBZ) x (DxP). U tych mieszańców stwierdzono wysoką mięsność powyżej 56%, nie obserwowano wad PSE, a kruchość mięsa nie różniła się w porównaniu z grupą kontrolną PBZ x WBP (D.b. 23). W doświadczeniu z udziałem świń czterorasowych (D.b. 21; D.a 8) loch WBPxPBZ z knurami HxD, gdzie w porównaniu z mieszańcami dwurasowymi WBPxPBZ wykazałem większą mięsność (odpowiednio 58% i 52%), cieńszą słoninę oraz większy udział szynki i łopatki w tuszy. Obok lepszych cech fizykochemicznych i sensorycznych, uzyskano także większą o 1 p.p. zawartość tłuszczu śródmięśniowego w mięśniu longissimus dorsi (2,99% vs. 1,87%)

24 Osobnej uwagi wymagała ocena wartości rzeźnej i jakości mięsa tuczników linii hybrydowych. Wykonałem ocenę tusz świń z linii PEN-AR-LAN oraz 990 (D.b.37). W pracy wykazano, że pod względem wartości rzeźnej porównywane linie nie różnią się statystycznie istotnie, charakteryzując się mięsnością ok. 56% i małym otłuszczeniem tusz. Świnie linii 990 przewyższały zwierzęta hybrydowe PEN-AR-LAN przetłuszczeniem śródmięśniowym schabu, natomiast znacznie ustępowały pod względem udziału wad jakościowych mięsa. Niewielki udział wad jakości mięsa oraz bardzo dobrą mięsność (pow. 58%) stwierdzono natomiast w tuczu wielkofermowym przeprowadzonym w dwóch obiektach (D.b. 43) wykorzystujących w produkcji mieszańce czterorasowe (WBPxPBZ) x (HxD). Wykazano także, że świnie hybrydowe linii PEN-AR-LAN mogą być tuczone do wysokiej masy ubojowej ciała ok. 133 kg. Duża masa nie powoduje obniżenia mięsności tusz natomiast istotnie korzystnie wpływa na wielkość wyrębów, marmurkowatość, cechy fizykochemiczne i sensoryczne mięsa oraz polędwicy surowo-wędzonej. (D.b. 40). 2. Wpływ czynników środowiskowych i technologicznych na jakość mięsa wieprzowego Od momentu wdrożenia obiektywnej klasyfikacji aparaturowej w krajowym przemyśle mięsnym, niezbędne stało się śledzenie postępu w zakresie poprawy wartości rzeźnej tuczników oraz zmian związanych z jakością mięsa wieprzowego. Ocenę jakości tusz prowadziłem podczas cyklicznych prac badawczych nad monitoringiem jakości surowca z populacji masowej (A. 12, 13; D.a. 1, 7, 11, 12; D.b. 30, 31, 33). W 2002 roku mięsność tuczników ubijanych w zakładach mięsnych wynosiła ok %, ale udział tusz z udziałem mięsa wadliwego typu PSE był duży i osiągał poziom ok. 14% populacji (D.a. 7, 11, 12). Najwięcej tusz z wadą mięsa typu PSE notowano u mieszańców pochodzących od loch ras białych i knurów czystorasowych pietrain, najmniej u krzyżówek loch Naima z knurami P-76 (ok. 1,5% populacji). W ciągu kolejnych lat upowszechniania klasyfikacji EUROP i rozliczania producentów na jej podstawie, poziom mięsności tuczników zwiększał się. Równocześnie zmniejszeniu ulegał udział tusz z mięsem PSE. W 2005 roku poziom średnia zawartość mięsa u tuczników wynosiła ok. 52,7%, natomiast udział tusz z mięsem PSE 7,2% (D.a.1). W 2007 r. mięsność zwiększyła się do 53,8% a udział tusz z mięsem PSE zmniejszył się do 5,4% (D.b. 33). W 2014 roku poziom mięsności osiągnął wartość ok. 57% a udział tusz z mięsem PSE ok. 4,6% (E.4)

25 Badając częstotliwość wad jakościowych mięsa wieprzowego w populacji tuczników stwierdziłem, że w warunkach krajowych w okresie letnim udział tusz z mięsem PSE był dwukrotnie większy niż w okresie zimowym, np. w roku 2005 odpowiednio 4,2% zimą i 8,8% latem (D.a. 11; D.b. 50). Badania związku innych czynników środowiskowych z wartością rzeźną i jakością mięsa tuczników wykazały, że duże znaczenie mają masa ubojowa żywca, płeć, sposób żywienia, roczna skala produkcji w chlewni (A 12, 13; D.b.29, 42). Potwierdziłem, że masa żywca jest ujemnie skorelowana z mięsnością oraz dodatnio z otłuszczeniem podskórnym i śródmięśniowym (D.b. 29). Wykazałem, że żywienie tradycyjne w gospodarstwach drobnotowarowych powoduje zwiększenie otłuszczenia tusz i zmniejszenie mięsności w porównaniu z żywieniem intensywnym mieszankami treściwymi, typu Grover i Finisher. Badałem również związek pomiędzy jakością a ilością mięsa w tuszy. Porównałem jak zmieniają się właściwości mięsa w zależności od kwalifikacji tusz do klasy SEUROP (D.b. 10). Stwierdziłem, że klasy tusz miały związek z zawartością słoniny oraz wydajnością szynki i schabu. Kwalifikacja tusz do klas w systemie EUROP nie wykazywała związku z poziomem tłuszczu śródmięśniowego, jasnością barwy oraz smakiem, zapachem i soczystością mięśnia longissimus lumborum. Wykazałem natomiast, że mięso najbardziej umięśnionych tuczników klasy S charakteryzuje się większym wyciekiem, gorszą wodochłonnością i gorszą kruchością. Dlatego też mięsność 60% można uznać za wartość graniczną pożądanej jakości mięsa wieprzowego. 3. Wpływ dodatków paszowych na cechy prozdrowotne mięsa różnych gatunków zwierząt Zająłem się również tematyką związaną z wzbogaceniem mięsa o składniki prozdrowotne, tak by nadać mu cechy żywności funkcjonalnej. Jednym ze sposobów była zmiana bilansu kwasów tłuszczowych poprzez wzbogacenie tłuszczu w pożądane wielonienasycone kwasy (PUFA) i jednonienasycone kwasy (MUFA). Można to uzyskać stosując w diecie tuczników dodatków paszowych będących źródłem tych kwasów. Wykonałem w tym zakresie kilka prac, stosując jako dodatki nasiona roślin oleistych, oleje roślinne oraz tłuszcze zwierzęce (A 6, 7; D.a. 6; D.b. 6, 36). W jednej z prac wykazałem, że tłuszcz świń żywionych dodatkiem oleju lnianego zawierał więcej wielonienasyconych kwasów PUFA, niż żywionych dodatkiem mieszaniny olejów rzepakowego, rybiego i smalcu. Tłuszcz tych świń miał także korzystniejszy stosunek kwasów n-6 do n-3 (ok. 3:1), zgodny z

26 zaleceniami żywieniowymi Światowej Organizacji Zdrowia. W kolejnej pracy, w której zamiast oleju lnianego stosowano w żywieniu jego preparat, uzyskano jeszcze korzystniejsze wyniki, ponieważ stosunek kwasów n-6 do n-3 wynosił w słoninie 1,62:1 (D.b. 36). Podobny związek z profilem kwasów tłuszczowych uzyskano żywiąc jagnięta makuchem rzepakowym lub lnianym, a także ubocznymi produktami biopaliw (suszony wywar kukurydziany). Stosunek kwasów n-6 do n-3 osiągnął poziom 3,81:1 wobec 6,61:1 w grupie kontrolnej (D.b. 5). Interesowałem się także dodatkiem selenu w żywieniu świń jako czynnikiem zwiększającym cechy prozdrowotne wieprzowiny w diecie człowieka (A. 5). W pracy wykazałem, że żywienie zwierząt selenem w formie organicznej powodował wzrost koncentracji tego pierwiastka w mięsie i podrobach, a szczególnie w nerkach i w mięśniu szynki semimembranosus. Dodatek selenu nie miał wpływu na wartość rzeźną i jakość mięsa. W badaniach nad dodatkiem premiksu APC (pełnoporcjowej mieszanki paszowej), wykazałem, że tuczniki doświadczalne bardzo dobrą mięsność (55,6%), a słonina tych zwierząt zawierała istotnie więcej kwasów z rodziny PUFA, a w szczególności kwasu linolowego i linolenowego, co jest bardzo korzystne z punktu widzenia wartości dietetycznej mięsa (D.a. 4). 4. Jakość oraz przydatność technologiczna mięsa świń złotnickich Interakcja genotyp x środowisko, przy wykorzystaniu w produkcji ras lokalnych, wolno rosnących, utrzymywanych w warunkach ekologicznych, prowadzi do wytworzenia mięsa a także wyrobów o wysokiej jakości organoleptycznej. Ma to miejsce na szeroką skalę w krajach śródziemnomorskich, znanych np. z produkcji szynki parmeńskiej lub szynki surowo dojrzewającej Serrano. Również w Polsce na uwagę zasługują dwie rasy rodzime: złotnicka pstra i złotnicka biała. Przydatność technologiczną mięsa świń złotnickich i ich mieszańców określiłem w kilku pracach eksperymentalnych (A 9; D.b. 2, 4, 13, 14, 48, 49). Badania wykazały, że mięso świń rasy złotnicka pstra, jak i złotnicka biała charakteryzuje się pożądanym zakwaszeniem, małym wyciekiem naturalnym, dobrą wodochłonnością i pożądaną barwą, przy czym cechy te były nieco korzystniejsze w przypadku świń złotnickiej białej (A. 9). Mięso tej rasy jest dobrym surowcem do produkcji wyrobów surowo dojrzewających (D.b. 13). Wyniki badań potwierdziły, że dobre rezultaty daje krzyżowanie świń rasy złotnickiej pstrej ze świniami rasy wielkiej białej polskiej. Dzięki temu uzyskuje się tusze o większej o 4 p.p. mięsności i mniejszym o ok. 5 mm otłuszczeniu podskórnym, przy zachowaniu bardzo dobrej jakości mięsa i wyrobów (D.b. 2, 4, 14, 48)

27 5. Wpływ czynników genetycznych i żywieniowych na jakość mięsa jagnięcego Mięso jagnięce jest na rynkach zachodnich uważane za produkt dietetyczny i delikatesowy. Produkcja mięsa jagnięcego dobrej jakości uzależniona jest od wielu czynników a przede wszystkim od genotypu, masy żywca, metod żywienia, a także technologii produkcji. Dobrą bazą doświadczalną do badań w tym kierunku utworzono w Zootechnicznym Zakładzie Doświadczalnym w Kołudzie Wielkiej. Współpraca z tym Zakładem zaowocowała wieloma pracami naukowo-badawczymi, w których uczestniczyłem i których wyniki były na bieżąco publikowane (D.a. 15, 17, 18; D.b. 6, 8, 9, 27). Wykazałem m.in., że mięso jagniąt plennej rasy merynofin Mf-40 tuczonych intensywnie do masy ciała kg nie ustępuje pod względem cech fizykochemicznych i sensorycznych mieszańcom charollais x merynofin (D.a. 15, 16). Nie znaleziono również różnic pomiędzy rasami przy analizie takich cech jak: wydajność wyrębów podstawowych oraz ilość mięsa w tuszy (D.a. 14, 17). Stwierdzono natomiast, że krzyżowanie plennomlecznych owiec kołudzkich z trykami rasy mięsnej ile de france wpłynęło korzystnie na tempo wzrostu mieszańców i ich mięsność, przy tendencji do większego otłuszczenia podskórnego (D.b. 9) oraz mniejszej marmurkowatości i gorszej kruchości w porównaniu z jagniętami linii kołudzkiej (D.b.27). Stwierdziłem również, że duży wpływ na jakość mięsa jagnięcego ma żywienie zwierząt. Większe przetłuszczenie mięsa uzyskano u zwierząt wypasanych czasowo na pastwisku niż tuczonych w owczarni (D.b. 27). W tuczu alkierzowym uzyskano jaśniejszą barwę i lepszą kruchość mięsa longissimus dorsi. Wzrost zawartości tłuszczu w tuszach jagniąt owcy kołudzkiej utrzymywanych na pastwisku potwierdzono w kolejnej pracy (D.b. 34), nie znaleziono istotnych różnic w jakości mięsa jagniąt żywionych pastwiskowo oraz w owczarni paszami suchymi. Interesowałem się wpływem żywienia jagniąt ubocznymi produktami biopaliw na jakość ich mięsa i tłuszczu. Badania jakościowe mięsa jagniąt tuczonych mieszanką z udziałem suszonego wywaru kukurydzianego (tzw. DDGS) i nasion lnu oraz mięsa zwierząt kontrolnych wykazały zróżnicowanie profilu kwasów tłuszczowych oraz poziomu marmurkowatości mięsa (D.b. 6, 8, 9). Lipidy śródmięśniowe jagniąt grupy doświadczalnej charakteryzowały się większą zawartością kwasów tłuszczowych PUFA i MUFA oraz mniejszą zawartością kwasów nasyconych. Stosunek kwasów n-6 do n-3 w mięsie tych jagniąt był korzystniejszy niż jagniąt kontrolnych (odpowiednio 3,81:1 i 6,69:1). Nie stwierdzono istotnego wpływu badanego sposobu żywienia na wartość rzeźną, cechy

28 fizykochemiczne i sensoryczne mięsa oraz jego podstawowy skład chemiczny z wyjątkiem większej zawartości tłuszczu w grupie żywionej dodatkiem DDGS. 6. Czynniki warunkujące marmurkowatość mięsa wieprzowego Przydatność technologiczną mięsa determinują dwie podstawowe cechy tj. skład tkankowy i jego cechy fizykochemiczne. Tłuszcz jest nośnikiem smaku, odgrywającym dużą rolę w kształtowaniu soczystości, kruchości i smakowitości wyrobu. Nawet w wyrobach produkowanych z mięsa chudego jego obecność w postaci tłuszczu śródmięśniowego, stanowiącego o marmurkowatości, jest bardzo pożądana. Dlatego właśnie jego optymalny poziom wynosi ok. 3%. Cecha ta jest ważnym wyróżnikiem indeksów w programach hodowlanych wielu krajów UE. Dlatego też moje zainteresowania skupiły się na związkach pomiędzy marmurkowatością mięsa a czynnikami ją warunkującymi (A. 13; II.D.b. 11, 26, 29, 47). Na podstawie badań marmurkowatości sześciu różnych mięśni tuszy wieprzowej (D.b. 11, 26) wykazano ujemną zależność tej cechy z mięsnością (r = -0,6). Podobnie wysoką dodatnią korelację stwierdzono pomiędzy marmurkowatością a masą tłuszczu uzyskaną z dysekcji szynki i schabu. Wysokie współczynniki korelacji występują także pomiędzy marmurkowatością ocenianą w sześciu różnych mięśniach np. pomiędzy mięśniem LD a mięśniami: semimembranosus, biceps femoris, quadriceps femoris, triceps brachii i gluteus medius (r = ok. 0,6 0,7) (D.b. 47). Badania 10 różnych grup genetycznych pogłowia masowego (A 13; D.b. 29) wykazały, że największą zawartością tłuszczu śródmięśniowego w mięśniu LD charakteryzowały się mieszańce pochodzące od loch wbp x pbz z knurami ras pietrain, hampshire oraz mieszańce Naima x P-76 (2,12 do 2,43). Tuczniki linii hybrydowych PIC miały pośrednią zawartość tłuszczu w stosunku do ww. grup genetycznych (2,89%). 7. Prace metodyczne w zakresie oceny wartości rzeźnej i jakości mięsa Badania naukowe a szczególnie te, które dotyczą badań żywności wymagają stałej modyfikacji lub tworzenia nowych metod badawczych. Prace te najczęściej powstają przy rozwiązywaniu innych problemów i prowadzonych w dążeniu do ich rozwiązania podstawowych badań. Podczas realizacji doświadczenia, którego celem było określenie czynników wpływających na przewodność elektryczną mięsa wieprzowego wyznaczyłem zakres wartości charakterystycznych tego wskaźnika dla różnych grup jakościowych mięsa, tj. mięsa normalnego, mięsa PSE i mięsa ekstremalnie PSE (D.a. 3). W badaniach nad wpływem

29 obróbki termicznej mięsa na bilans kwasów tłuszczowych wykazano, że pieczenie powoduje najdalej idące zmiany w profilu kwasów tłuszczowych, w tym zwiększenie zawartości kwasów nasyconych i obniżenie zawartości kwasów wielonienasyconych PUFA (A. 3). Najmniejsze zmiany profilu kwasów tłuszczowych występowały podczas grillowania mięsa udźca jagniąt. Uczestniczyłem w badaniach nad opracowaniem ultrasonograficznej metody oceny i klasyfikacji marmurkowatości tusz jagnięcych (A. 2; D.b. 16). Opracowałem także, wspólnie z zespołem metody oceny zawartości tłuszczu śródmięśniowego w mięsie jagnięcym przy wykorzystaniu ultrasonografu i analizy sieci neuronowej (D.b. 15). Efektem prac była wysoka korelacja parametrów walidacji (r=0,858 i mały błąd szacowania (RSD = 0,151). Kolejna praca dotyczyła porównania metod dysekcji tusz wieprzowych (D.b. 51). Stwierdziłem m.in., że zawartość mięsa w tuszach wieprzowych określona dysekcyjnie nie różni się statystycznie istotnie pomiędzy metodą dysekcji pełnej DLG a badanymi czterema metodami dysekcji uproszczonej. Zawartość mięsa ustalona na podstawie dysekcji wg metody SKURTCH różni się średnio o ok. 1,28 p.p. w przypadku tusz otłuszczonych i o 1,53 p.p. dla tusz wysokomięsnych, w porównaniu z metodą dysekcji pełnej DLG. Straty masy podczas dysekcji są czynnikiem wpływającym na dokładność tej metody. W badaniach wykazałem, że ze wzrostem masy półtuszy maleje wielkość strat podczas dysekcji (D.b. 7). Najwyższe straty masy notowałem podczas dysekcji półtusz klasy S, najniższe w klasie R. Podczas szczegółowej dysekcji wyrębów najwięcej strat odnotowałem dla schabu i szynki. Z punktu widzenia zastosowań utylitarnych ważne jest dla przemysłu mięsnego szacowanie na liniach produkcyjnych udziału wyrębów podstawowych oraz ocena mięsności boczku. W tym celu opracowałem praktyczne równania regresji, oparte głównie na wskaźnikach otłuszczenia (A. 4; D.b. 1). Brałem aktywny udział w szukaniu zależności pomiędzy mięsnością tusz wieprzowych a wydajnością mięsa przerobowego i tłuszczu oraz wartością handlową tusz wieprzowych przy założeniu różnicowania mięsności tusz o 1% (D.b. 18, 20). Badania te umożliwiły opracowanie równania regresji do szacowania mięsa b/k z wykrawania oraz tłuszczu rozbiorowego. Uzyskano wysokie współczynniki korelacji dla mięsa r=0,82 i dla tłuszczu r=0,89. Stwierdzono, że wskaźnik przyrostu wartości, określający wzrost wartości 1 kg tuszy, przy zwiększeniu mięsności o 1% wynosi 7,32 gr., co oznacza wzrost wartości tuszy o masie 90 kg o około 33 zł w przypadku wzrostu mięsności o jedną klasę SEUROP

30 6. Sumaryczne zestawienie dorobku publikacyjnego. 1. Sumaryczne zestawienie dorobku publikacyjnego stanowiącego osiągnięcie wynikające z art. 16. Ust. 2 ustawy z dnia 14 marca 2003 roku o stopniach naukowych i tytule naukowym w zakresie sztuki (Dz. U. 65, poz. 595 ze zm.). Lp Rodzaj publikacji Zgodnie z datą Pozycja Liczba publikacji pierwszego prac Punkty IF autora MNiSW Publikacje naukowe w czasopismach znajdujących się w bazie Journal Citation ,325 3 Reports (JCR). Monografie i publikacje naukowe w czasopismach międzynarodowych lub krajowych innych niż znajdujące się w bazie o której mowa w punkcie II. A. (JCR). Razem ,

31 2. Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego przed uzyskaniem stopnia doktora bez dorobku stanowiącego osiągnięcie. Lp. Rodzaj publikacji Zgodnie z datą publikacji Liczba Punkty prac IF MNiSW 1. Publikacje naukowe w czasopismach znajdujących się w bazie Journal Citation Reports (JCR) Monografie i publikacje naukowe w czasopismach międzynarodowych lub 52 krajowych innych niż znajdujące się w 21 (19*) bazie o której mowa w punkcie II.A. 0 (JCR). 3. Rozdział (podręcznik) w języku niekongresowym 0 nie dotyczy 4. Inne publikacje 0 nie dotyczy 5. Prace konferencyjne w języku kongresowym 0 nie dotyczy 6. Prace konferencyjne w języku nie kongresowym 0 nie dotyczy 7. Doniesienia i abstrakty 38 nie dotyczy Publikacje popularno-naukowe w 8. czasopismach znajdujących się na liście MNiSW 9. Publikacje popularno-naukowe w czasopismach nie znajdujących się na liście MNiSW 52 nie dotyczy Razem * - liczba punktów uzyskanych za publikacje w suplementach 52 (19*)

32 2. Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego po uzyskaniu stopnia doktora bez dorobku stanowiącego osiągnięcie. Lp. Rodzaj publikacji Zgodnie z datą publikacji Liczba Punkty prac IF MNiSW 1. Publikacje naukowe w czasopismach ,337 znajdujących się w bazie Journal Citation 14 (24*) (0,188*) Reports (JCR). 2. Monografie i publikacje naukowe w czasopismach międzynarodowych lub 340 krajowych innych niż znajdujące się w 51 (74*) bazie o której mowa w punkcie II.A. 0 (JCR). 3. Rozdział (podręcznik) w języku niekongresowym 0 nie dotyczy 4. Inne publikacje 4 nie dotyczy 5. Prace konferencyjne w języku kongresowym 0 nie dotyczy 6. Prace konferencyjne w języku nie kongresowym 0 nie dotyczy 7. Doniesienia i abstrakty 61 nie dotyczy 8. Publikacje popularno-naukowe w czasopismach znajdujących się na liście MNiSW Publikacje popularno-naukowe w czasopismach nie znajdujących się na liście MNiSW 19 nie dotyczy Razem 90* - Liczba punktów uzyskanych w suplementach 628 (98*) 11,337 (0,188*)

33 dr inż. Dariusz Lisiak Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego przed i po uzyskaniu stopnia doktora bez dorobku stanowiącego osiągnięcie. Lp. Rodzaj publikacji Zgodnie z dał_łjl_ublikac.ii Liczba Punkty prac IF MNiSW l. Publikacje naukowe w czasopismach ,337 znajdujących się w bazie Joumal Citation 14 (24*) (0,188*) Reports (JCR). 2. Monografie l publikacje naukowe w czasopismach międzynarodowych lub 392 krajowych innych niż znajdujące się w 72 (84*) bazie o której mowa w punkcie II.A. o (JCR). 3. Rozdział (podręcznik) w jęz yku niekongresowym o nie dotyczy 4. Inne publikacje 4 nie dotyczy 5. Prace konferencyjne w języku kongresowym o nie dotyczy 6. Prace konferencyjne w języku nie kongresowym o nie dotyczy 7. Doniesienia i abstrakty 99 nie dotyczy 8. Publikacje populamo-naukowe w czasopismach znajdujących się na liście 2 14 o MNiSW 9. Publikacje populamo-naukowe w czasopismach nie znajdujących się na 71 nie dotyczy liście MNiSW Razem , *-liczba punktów uzyskanych za publikacje w (*l 08) (0, 188) suplementach Liczba cytowań publikacji według bazy Web of Science (W os) 62 (stan na r.) Indeks Hirscha według bazy Web of Science (W os) 3 (stan na r.). Dt9 2.1'l~ ~.. /l3... p~.. ~t?.1 G /~ Miejsce i data Podpis - 33-