AUTOREFERAT

Transkrypt

AUTOREFERAT

AUTOREFERAT
Dr inż. Dariusz Paweł Lisiak
Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno –
Spożywczego im. prof. Wacława Dąbrowskiego
Poznań 2016
Załącznik 2
dr inż. Dariusz Lisiak
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
23
5. Sumaryczne zestawienie dorobku
30
-2-
Załącznik 2
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
01.09.1997 – 30.04.1998 Instytut Przemysłu Mięsnego i Tłuszczowego
na stanowisku specjalista
na stanowisku asystent
na stanowisku adiunkt
na stanowisku kierownik Działu
01.07.2009 – obecnie
Instytut Biotechnologii Przemysłu Rolno Spożywczego
im. prof. Wacława Dąbrowskiego, kierownik Pracowni Badania
Surowców i Produkcji Rzeźnianej
-3-
Załącznik 2
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): 585–596 (IF2012=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): 1044 - 1050 (IF2014=1,286, 30 pkt MNiSW)
• pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej,
• wiodący udział w planowaniu eksperymentu,
• tworzenie bazy danych,
-4-
Załącznik 2
• obliczenia statystyczne,
• sformułowanie stwierdzeń i wniosków,
• przygotowanie manuskryptu do druku.
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: 29–38 (IF2007=2,006, 32 pkt.
MNiSW)
• udział w planowaniu eksperymentu,
• tworzenie bazy danych dotyczące jednego z urządzeń,
• obliczenia statystyczne dotyczące jednego z urządzeń,
• sformułowanie stwierdzeń i wniosków dotyczących wyników krajowych,
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): 987-996 (IF2015=0,613, 20 pkt. MNiSW)
•
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.
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, 65-75 (MNiSW 2014 = 7
pkt.)
•
pomysłodawca w tworzeniu hipotezy badawczej,
•
wybór materiału zwierzęcego,
-5-
Załącznik 2
•
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.
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.
-6-
Załącznik 2
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-
Załącznik 2
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. 2012 )
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 01.04.06 „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 2000-2008 nastąpiło intensywne zwiększenie mięsności tuczników
krajowych, od ok. 53% do ok. 56%, zmniejszenie grubości słoniny grzbietowej z ok. 18 do 9
mm, zwiększenie do 52-54 cm2 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-
Załącznik 2
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.
-9-
Załącznik 2
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): 585–596
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 (60 - 120 kg) oraz
płcią (w połowie loszki i wieprzki). Zastosowano procedurę testowania zgodną z przepisami
Unii Europejskiej. Wynikiem badań było opracowanie równań regresji do szacowania
- 10 -
Załącznik 2
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).
- 11 -
Załącznik 2
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): 1044 - 1050
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 R2 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 1,31,6 pkt. Osiągnięciem tej pracy są równania, które stanowią alternatywne rozwiązanie
łatwego przewidywania wartości tuszy, bez konieczności użycia drogiej aparatury
klasyfikacyjnej.
- 12 -
Załącznik 2
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, 29–38
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
- 13 -
Załącznik 2
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.
- 14 -
Załącznik 2
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): 987-996
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
- 15 -
Załącznik 2
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).
- 16 -
Załącznik 2
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): 65-75
W związku ze zmianą wartości rzeźnej tuczników w latach 2003-2011 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 2002-2003) 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. 2008 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 180 988 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 2003. 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
- 17 -
Załącznik 2
procedury testowania, a przede wszystkim zmiana formuły obliczania zawartości mięsa w
półtuszy podczas dysekcji.
- 18 -
Załącznik 2
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
(R2=0,92), najmniejszy natomiast dla równania szacującego masę boczku (R2=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.
- 19 -
Załącznik 2
Literatura
1. Biuletyn „ Rynek mięsa wieprzowego”. (2013). Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi,
Zintegrowany System Rolniczej Informacji Rynkowej Nr 21 (http:www. 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, 17-22.
3. 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, 1-84.
4. 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), 54.
5. Borzuta K., Lisiak D., Grześkowiak E. (2011). Biologiczna ewolucja krajowej populacji
zwierząt rzeźnych. Część I. Trzoda Chlewna. Monografia SITSpoż. Warszawa, 50-70.
6. 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, 95-108.
7. Branscheid W., Dempfle L., Dobrowolski A., Sack E., Höreth R. (1990). Die
Handelsklassen für Schweinehälften. Neue Wege der apparativen Klassifiezierung.
Fleischwirtschaft, 70, 1428-1436.
8. Branscheid W., Dobrowolski A., Höreth R. (1991). Klassifiezierung von Schweinehälften
mit ultraschallgeräten. Fleischwirtschaft 71, 760-762.
9. Brondum J., Jensen S.A., (1996). Carcass grading using the Autofom ultrasound system.
42nd ICoMST Lillehammer, Norway, Poster Proc., 238-239.
10. Daumas G., Causeur D., Dhorne T., Schollhammer E. (1998). The new pig carcass
grading methods in France. Proc. of 44th, ICOMST Barcelona, Spain, 948-949.
11. 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,
338-344.
12. Font i Furnols M. , Gispert M. (2009). Comparison of different devices for predicting the
lean meat percentage of pig carcasses. Meat Science, 83, 443-446.
- 20 -
Załącznik 2
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, 75-85.
14. 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, 507–510.
15. 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, 67-75.
16. 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, 323-329.
17. Lisiak D. Borzuta K., Jankowski M. (2004). Wyniki Monitoringu mięsności tusz
tuczników pogłowia masowego. Gospodarka Mięsna, 8, 18-20.
18. 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., 81-82.
19. 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., 81-82.
20. 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 29.01.2016
21. 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), 125-131.
22. 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, 21-26.
23. Wajda S., Denaburski J : Efekty skupu trzody chlewnej przy klasyfikacji przyżyciowej i
poubojowej. Gosp. Mięsna, 1986, 14-16.
- 21 -
Załącznik 2
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 96.014 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, 351-358.
- 22 -
Załącznik 2
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%).
- 23 -
Załącznik 2
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. 50-51%, 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).
- 24 -
Załącznik 2
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
- 25 -
Załącznik 2
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).
- 26 -
Załącznik 2
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 35 – 40 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
- 27 -
Załącznik 2
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
- 28 -
Załącznik 2
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.
- 29 -
Załącznik 2
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.).
Zgodnie z datą
Lp.
publikacji
Liczba
Rodzaj publikacji
prac
Punkty
MNiSW
Pozycja
pierwszego
IF
autora
Publikacje naukowe w czasopismach
1.
znajdujących się w bazie Journal Citation
4
97
4,325
3
1
7
0
1
5
104
4,325
4
Reports (JCR).
Monografie i publikacje naukowe w
czasopismach
2.
międzynarodowych
lub
krajowych innych niż znajdujące się w
bazie o której mowa w punkcie II. A.
(JCR).
Razem
- 30 -
Załącznik 2
2. Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego przed uzyskaniem stopnia doktora
bez dorobku stanowiącego osiągnięcie.
Lp.
1.
Liczba
Rodzaj publikacji
prac
Zgodnie z datą publikacji
Punkty
IF
MNiSW
0
0
0
Reports (JCR).
2.
czasopismach
międzynarodowych
lub
21
52
0
(19*)
bazie o której mowa w punkcie II.A.
(JCR).
3.
Rozdział (podręcznik) w języku
niekongresowym
4.
Inne publikacje
5.
Prace konferencyjne w języku
kongresowym
6.
Prace konferencyjne w języku nie
kongresowym
7.
Doniesienia i abstrakty
0
nie dotyczy
0
nie dotyczy
0
nie dotyczy
0
nie dotyczy
38
nie dotyczy
Publikacje popularno-naukowe w
8.
czasopismach znajdujących się na liście
0
0
0
MNiSW
9.
czasopismach nie znajdujących się na
nie dotyczy
52
liście MNiSW
Razem
52
* - liczba punktów uzyskanych za publikacje w suplementach
(19*)
- 31 -
Załącznik 2
2. Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego po uzyskaniu stopnia doktora bez
dorobku stanowiącego osiągnięcie.
Lp.
1.
Liczba
Rodzaj publikacji
prac
14
Reports (JCR).
2.
Zgodnie z datą publikacji
Punkty
IF
MNiSW
274
11,337
(24*)
(0,188*)
czasopismach
międzynarodowych
lub
51
340
0
(74*)
(JCR).
3.
0
nie dotyczy
4
nie dotyczy
0
nie dotyczy
0
nie dotyczy
61
nie dotyczy
niekongresowym
4.
Inne publikacje
5.
kongresowym
6.
kongresowym
7.
8.
2
14
0
MNiSW
9.
nie dotyczy
19
liście MNiSW
Razem
628
11,337
90* - Liczba punktów uzyskanych w suplementach
(98*)
(0,188*)
- 32 -
Załącznik
dr inż . Dariusz Lisiak
2
Sumaryczne zestawienie całkowitego dorobku publikacyjnego przed i po uzyskaniu stopnia doktora
bez dorobku
stanowiącego osiągnięcie.
Lp.
l.
Rodzaj publikacji
Liczba
prac
Publikacje
naukowe w czasopismach
w bazie Joumal Citation
14
Reports (JCR).
Monografie l publikacje naukowe w
czasopismach międzynarodowych lub
72
(JCR).
o
niekongresowym
Inne publikacje
4
o
kongresowym
o
kongresowym
99
Publikacje populamo-naukowe w
2
MNiSW
Publikacje populamo-naukowe w
71
liście MNiSW
Razem
108*-liczba punktów uzyskanych za publikacje w
suplementach
znajdujących się
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Liczba
cytowań
Zgodnie z dał_łjl_ublikac.ii
Punkty
IF
MNiSW
274
(24*)
11,337
(0,188*)
392
(84*)
o
nie dotyczy
nie dotyczy
nie dotyczy
nie dotyczy
nie dotyczy
o
14
nie dotyczy
680
(*l 08)
10,256
(0, 188)
publikacji według bazy Web of Science (W oS)
62 (stan na 23.05.2015 r.)
Indeks Hirscha według bazy Web of Science (W oS)
3 (stan na 23.05.2015 r.)
.Dt9 2.1'l~ ~ .. /l3...p~·.. ~t? .1G.
. .. .. .......
Miejsce i data
/~
Podpis
- 33-
........ .. ... .

AUTOREFERAT

Transkrypt

Podobne dokumenty

Tusz INCORE do HP 17 Color 40 ml (C6625AE) reg.

sklep.jarobiuroserwis.pl Tusz do HP nr 27

Tusz HP 45 zamiennik

Nasze LOGO

Tusz Printe AH21 XL zamiennik HP C9351AE/CE czarny - AR-Can

24,99! - Oriflame

Szukamy dobrego tuszu