Estimación del contenido energético de maíces argentinos a partir de la espectrofotometría del infrarrojo cercano (nirs)
Trabajo presentado al VI Congreso Argentino de Nutrición Animal. Buenos Aires, 28-29 de junio de 2017.
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Cámara Argentina de Empresas de Nutrición Animal
2019
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| spelling | INTA56592019-08-21T13:47:26Z Estimación del contenido energético de maíces argentinos a partir de la espectrofotometría del infrarrojo cercano (nirs) Olocco Diz, María Julieta Iglesias, Bernardo Fabricio Schang, Marcelo Jorge Avicultura Nutrición Animal Maíz Valor Energético Aves Aviculture Animal Nutrition Maize Energy Value Trabajo presentado al VI Congreso Argentino de Nutrición Animal. Buenos Aires, 28-29 de junio de 2017. El maíz es el principal componente de dietas para aves en Argentina, aportando principalmente energía. El aporte energético del maíz varía por aspectos genéticos y ambientales y su determinación demanda técnicas “in vivo”. Por su parte, las técnicas de Espectrofotometría del Infrarrojo Cercano (NIRS), basada en la incidencia de luz sobre una muestra y su posterior absorción, se presenta como un método de laboratorio rápido y alternativo para estimar el contenido energético de esos maíces. El objetivo de este trabajo es desarrollar, vía NIRS, ecuaciones predictivas de la energía bruta (EB) medida por calorimetría y la energía metabolizable verdadera (EMv) medida por la técnica de Sibbald de diferentes muestras de maíces argentinos. Se procesaron 150 muestras de maíz molidas a 1mm. Los espectros se midieron en un equipo Foss NIRSystem 5000 y se analizaron con el ISIscan para generar ecuaciones de predicción para EB y EMv. Se utilizaron 127 muestras de maíces para calibrar y otras 23 muestras para validar dicha calibración. La ecuación más confiable para los modelos predictivos obtenidos (EQAs) resultó en los siguientes valores; para EB: error estándar de la calibración (SEC)= 39.72, coeficiente de determinación (R2)= 0.6686, error estándar de la validación cruzada (SECV)= 44.13 y error estándar de predicción (SEP)= 75.893 y para EMv: SEC= 50.91, R2= 0.5809, SECV= 57.41 y SEP= 64.698. La relación entre el desvío estándar del análisis original y el error estándar de la validación cruzada (SECV/SD), debe ser menor a 0.33 para considerar a una ecuación con alto poder de predicción. Preliminarmente la ecuación de EB con un valor de 0.247 (44.13/178.38) es predictiva, pero la de EMv aún no (0.46 = 57.41/124.12). Estos resultados permiten inferir que un incremento en la cantidad de muestras permitirá mejorar el valor predictivo de la EMv. EEA Pergamino Fil: Olocco Diz, María Julieta. Universidad Católica Argentina. Facultad de Ingeniería y Ciencias Agrarias; Argentina Fil: Iglesias, Bernardo Fabricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Aves; Argentina Fil: Schang, Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Aves; Argentina. Universidad Católica Argentina. Facultad de Ingeniería y Ciencias Agrarias; Argentina 2019-08-21T13:40:00Z 2019-08-21T13:40:00Z 2017-06 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://www.c0770314.ferozo.com/revista/agroindustria143.pdf http://hdl.handle.net/20.500.12123/5659 0328-7254 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Cámara Argentina de Empresas de Nutrición Animal Agroindustria 35 (143) : 62-65 (Junio 2017) |
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