[en] Knowledge of the composition of animal bodies and animal tissue growth is very important for the characterization of the effect of a genotype, the sexual condition, the management or to analyze the feed efficiency and adjust the diet to growth states, because fat and lean composition are dependent on intrinsic and extrinsic factors. The application of computed tomography (CT) to living animals allows analyzing non-invasively the evolution of the body composition of a single animal through its growing period. Subsequently, growth and development of the different body tissues can be modeled, without the necessity to slaughter the animal. The PhD Thesis at hand investigates the evolution of the composition of pig bodies from different genetic types (experiment 1) and sexual conditions (experiment 2). Experiment 1 was performed on 90 pigs of three genetic types (all of them were commercial and very used in the swine industry), while experiment 2 was performed on 92 animals with four different sexual conditions (females, entire males, castrated males and immunocastrated males). The animals were scanned by CT at 30, 70, 100 and 120 kg live weigh. One subsample for each genetic type and sexual condition (n=5/genetic type and n=4/sexual condition) were slaughtered at the different target weights and were fully or partially dissected. The rest of the animals (animals of the study) were evaluated with the CT at each target weight and, once they reached 120 kg, they were slaughtered. Knowledge gained from slaughtered and dissected animals was used to formulate prediction equations for body and pieces composition. They were then applied to the animals of the study. Predictions were performed independently for each genetic type (Chapter 4) or generalized for all the genetic types and sexual conditions of this work (Chapter 6). Both equations produce good results for the prediction of body composition (Chapter 8). Presenting the individual predictions depending on the genetic type reduces the error (RMSE between 0.011 and 0.886). However, the global equation allows generalizing the predictions for a bigger number of animals, thus, it has preference if the population is mixed or if high level of accuracy is not required. If high accuracy is needed, for instance for genetic companies, individual equations specifically developed for each genetic type are prefered. Results show that tissues grow different depending on the genetic type and sexual condition (Chapter 5 and 7). Tissue that shows the highest allometric coefficient was the fat, corresponding to the fastest deposition. From the different genotypes, LA was the one that shows the fastest deposition of fat (Chapter 5). With respect to the sexual condition, CM and IM exert the highest deposition value for the fat, with EM and FE showing the lowest (Chapter 7). Lean tissue behaves in the opposite way as fat. The IM and CM had a very similar behavior with respect to the deposition speed of fat and lean, even IM behave as EM until the study animals received the second dose of the immunocastration vaccine. In conclusion, CT can be very useful for the meat industry due to its ability to predict quality parameters, as well as carcass composition, at early growth stage. This technique can thus bring economic benefits for all the livestock and food chain industry.

[es] Conocer la composición corporal en animales vivos y la deposición de los diferentes tejidos durante su crecimiento es de vital importancia para, entre otras cosas, caracterizar el efecto de una genética, la condición sexual, el manejo e incluso analizar la eficiencia alimentaria y adecuar la dieta a cada estadio de crecimiento, ya que la composición en tejido graso y muscular del cuerpo de los animal está influenciada tanto por factores intrínsecos como extrínsecos. La aplicación de la tomografía computerizada (CT) en animales vivos permite analizar, de manera no invasiva, la evolución de la composición corporal de un mismo animal a lo largo del período de crecimiento. Esto permite modelizar el crecimiento y desarrollo de los diferentes tejidos del cuerpo sin necesidad alguna de sacrificar el animal. Esta tesis propone conocer la evolución de la composición corporal de cerdos de distintas genéticas (experimento 1) o sexos (experimento 2). El experimento 1 estaba formado por 90 animales de tres genéticas distintas (todas ellas comerciales y altamente utilizadas en el sector), y el experimento 2 estaba formado por 92 animales de cuatro condiciones sexuales distintas (hembras (FE), machos enteros (EM), machos castrados quirúrgicamente (CM) y machos inmunocastrados (IM)). Los animales se evaluaron con el CT a 30, 70, 100 i 120 kg de peso objetivo. Una submuestra de animales de cada genética y sexo (n=5/genética y n=4/sexo) se sacrificaron a los diferentes pesos objetivo y se disecaron total o parcialmente. El resto de animales (animales de seguimiento), se evaluaron con el CT a cada peso objetivo y, al llegar a 120 kg, se sacrificaron. A partir de los animales sacrificados y disecados, se obtuvieron ecuaciones de predicción, de la composición corporal y de las diferentes piezas, que se usaron en el resto de animales de seguimiento. Las predicciones se hicieron para cada genética independientemente (Chapter 4) o bien generalizadas para todas las genéticas y sexos (Chapter 6). Ambas ecuaciones fueron adecuadas para la predicción de la composición corporal (Chapter 8). En este sentido, presentar las predicciones individuales según la genética reduce el error (RMSE entre 0.011 y 0.886). No obstante, la ecuacion global permite generalizar las predicciones para un mayor número de animales, así pues, es preferible usarla cuando la población está mezclada o cuando el parámetro estimado no requiere un alto valor de precisión. Cuando esta precisión se requiere, como es el caso de compañías genéticas, es preferible utilizar las ecuaciones individuales, específicamente desarrolladas para cada genética. Los resultados muestran que los tejidos crecen de manera diferente según la genética s y el sexo (Chapter 5 y 7). El tejido que mostró el mayor coeficiente alométrico fue la grasa, indicando el índice de deposición más rápido de este tejido. De entre las distintas genéticas, LA fue quien mostró la deposición de grasa más rápida (Chapter 5), mientras que respecto a los sexos, los CM e IM fueron los que tuvieron un índice de deposición de grasa más elevado y más lento en los EM y FE (Chapter 7). El comportamiento de la deposición de magro fue inverso al de la grasa. Añadir que, los IM y CM tuvieron un comportamiento muy similar respecto a la velocidad de deposición de grasa y magro, a pesar que los IM se comportaron como los EM hasta que recibieron la segunda dosis de la vacuna de immunocastración. Finalmente, en las condiciones de realización de este trabajo se puede concluir que el CT puede ser muy útil para la industria cárnica, porque los parámetros de calidad y composición de la canal se pueden conocer a pesos muy tempranos. Como resultado, el uso de esta información puede aportar beneficios económicos para todos los integrantes de la cadena alimenticia.