Durante varios años, los estudios realizados para descubrir biomarcadores de ternura han propuesto una lista de 20 candidatos. El objetivo del presente trabajo fue desarrollar una metodología innovadora para seleccionar los más predictivos de esta lista. La abundancia relativa de las proteínas fue evaluada en cinco músculos de 10 vacas Holstein: , , , y . Para seleccionar los biomarcadores más predictivos, se utilizó un modelo de varios bloques: El Modelo de Mínimos Cuadrados Parciales Esparcidos Dirigidos por Datos. y la ternura de los músculos podrían predecirse bien ( = 0.95 y 0.94 respectivamente) con un total de 7 de los 5 veces 20 biomarcadores analizados. Un resultado original es que las proteínas predictivas fueron las mismas para estos dos músculos: u-calpaína, m-calpaína, h2afx y Hsp40 medidos en m. y u-calpaína, m-calpaína y Hsp70-8 medidos en m. . Así, este método se adapta bien a este conjunto de datos, lo que permite proponer biomarcadores candidatos sólidos de ternura que deben validarse en una población más grande.