We have developed a classification method to discriminate the quality of Iberian pigs with different feeding patterns (bellota, recebo, extensive and intensive feeding) in view of the large price differences encountered in the market depending on availability of acorns diet or other type of food. We used the ChemSensor Technique which combines a gas chromatograph with a mass detector as well as a liquid autosampler and a headspace system. Our starting material consisted of 207 samples of back side bacon extracted from pigs previously fattened with different feeding systems and subsequently fatty acid and volatile compound analysis were performed. Up to 75% of the samples were analyzed in a first step obtaining a prediction model that applies to the remaining 25% of samples. A proper software adds mass abundances in the range of m/z scanned (41-550) for further analysis by a chemometric software (Pirouette, by Infometrix Inc.). The classification method used was established with SIMCA (Soft Independent Modelling Class Analogy). Our results indicate a satisfactory classification up to 96% and a prediction of ca. 90% in bellota-type pigs and in intensive type and somewhat lower in recebo and extensive types.

Nous avons développé une méthode de classification pour distinguer la qualité du porc Ibérique élevé selon différents modes d'alimentation (bellota, recebo, extensif et intensif) en raison de grandes différences de prix sur le marché en fonction du régime alimentaire ou d'un autre type d’alimentation. Nous avons utilisé la technique ChemSensor qui combine un chromatographe en phase gazeuse avec un détecteur de masse ainsi qu'un échantillonneur automatique liquide et un système d'espace-de-tête. Notre matériau de départ se composait de 207 échantillons de lard arrière extraits de porcs engraissés avec différents systèmes d'alimentation et ensuite les analyses des acides gras et des composés volatils ont été effectuées. Dans un premier temps jusqu'à 75% des échantillons ont été analysés, obtenant ainsi un modèle de prévision appliqué aux 25% restants des échantillons. Un software ajoute l'abondance de masse dans la gamme des m / z numérisés (41-550) pour une analyse plus approfondie par un software de chimiométrie (Pirouette, par Infometrix Inc.). La méthode de classification utilisée était SIMCA (Soft Independent Modelling Class Analogy). Nos résultats indiquent une classification satisfaisante jusqu'à 96% et une prévision de presque 90% chez les porcs de type Bellota et de type intensif et un peu plus faible pour les types Recebo et les modes extensifs.