Ученые предложили математическую модель для быстрой и эффективной оценки уровня железа в мышечной ткани крупного рогатого скота. Этот элемент очень важен для здоровья человека, однако превышение его концентрации в мясе может быть небезопасно, а также влияет на качество продукта. Новый метод позволит регулировать концентрацию железа в мышцах животных всего лишь по результатам анализа крови и соблюдать его допустимую норму перед продажей мяса. Об исследовании сообщила пресс-служба Российского научного фонда.
Железо — важный и полезный микроэлемент, который необходим всем живым организмам. Оно помогает синтезировать коллаген и серотонин, позволяет поддерживать работу иммунной системы. Но основная функция железа — давать клеткам крови «дышать», то есть получать кислород и доставлять его к тканям, после чего клетки выводят из организма отработанный углекислый газ. Человеческий организм не может самостоятельно вырабатывать железо, а получает его из пищи. Поэтому в рацион необходимо включать продукты с железом — красное мясо, брокколи, шпинат, тофу, темный шоколад. Если происходит дефицит железа, то это приводит к снижению иммунитета и повышает риск заражения различными инфекциями.
Суточная норма железа для человека зависит от пола и возраста, но в среднем этот показатель составляет около 12–15 мг. Из мясных продуктов железом наиболее богато красное мясо — в основном говядина, содержание железа в которой составляет 3–4 мг на 100 г. При этом концентрация элемента может меняться в зависимости от условий содержания животных и превышать допустимые показатели (10 мг на 100 г) в 2–3 раза. Уровень железа в мышечной ткани влияет на качество говядины и при правильном подходе обеспечивает до 18 % суточной потребности.
Ученые из Новосибирского государственного аграрного университета разработали новый математический метод для анализа уровня железа в мышечной ткани крупного рогатого скота. Модель позволяет не только делать качественную оценку, но и отслеживать динамику концентрации железа у животных на протяжении их жизни. По словам ученых, это позволит проводить прижизненную диагностику стад и выявлять уровень нагрузки тяжелых металлов в организме животных. Если обнаружатся нарушения, то удастся предпринять меры. В результате можно будет получить качественный и безопасный продукт, соответствующий общемировой тенденции на экологичность.
Ученые взяли стограммовые образцы диафрагмальной мышцы коров породы герефорд, а также сделали анализ крови животных. Герефордская порода — самая распространенная на планете мясная порода коров. С помощью регрессионного анализа исследователи сравнили уровень железа в мышечной ткани и крови и выяснили, что эти величины имеют достаточно высокую корреляцию друг с другом, то есть, зная значения одной, можно рассчитать и другую. На основе полученных данных авторы разработали математическую модель для прогнозирования уровня железа в крови животных с точностью 70 %. В норме ли уровень микроэлемента, определяется концентрацией глобулинов (шарообразных белков, в том числе участвующих в транспорте железа), эритроцитов, а также цветовым показателем крови.
«Сегодня узнать уровень железа в мясе можно только после забоя животного и анализа образцов с помощью атомно-абсорбционной спектрометрии, а это дорогой и сложный анализ, который проводится не в каждой лаборатории. Мы разработали метод, основанный на эффективной модели прогнозирования уровня железа в мышечной ткани. Он является относительно простым в использовании, а также имеет большой плюс — с его помощью можно отслеживать уровень железа на протяжении жизни животных. Для внедрения в производство его необходимо апробировать и в идеале масштабировать, то есть провести эксперимент на большой популяции животных. Эти шаги позволят доработать модель и повысить точность прогноза. Наша модель позволит преодолеть недостатки используемых в настоящее время подходов», — рассказал руководитель проекта Кирилл Нарожных, заведующий лабораторией элементологии сельскохозяйственных животных кафедры ветеринарной генетики и биотехнологии Новосибирского государственного аграрного университета.
Исследования поддержаны грантом Российского научного фонда. Результаты работы опубликовал Global Journal of Environmental Science and Management.