Estimación de la composición química de granos y pastas proteicas mediante espectroscopia (NIRS-FTIR)
2025
Ricardo Basurto Gutiérrez | Ericka Ramírez Rodríguez | Gerardo Mariscal Landín
El objetivo de este estudio fue utilizar la espectroscopía de reflectancia del infrarrojo cercano (NIRS) para estimar la composición química de ingredientes para cerdos. Se recolectaron muestras (n=118) de granos (maíz y sorgo) y harinas (soya y canola). Las muestras se analizaron para materia seca (MS), materia orgánica (MO), proteína cruda (PB), extracto etéreo (EE), fibra detergente neutro (FDN) o fibra detergente ácido (FDA), almidón total (almidón y energía bruta (EB) y fueron escaneadas con un espectrofotómetro FTIR. Con esta información, ecuaciones de calibración (ECS) fueron desarrolladas con el uso de un paquete de programa (TQ Analyst; Thermo Fisher Scientific). La selección de CE se basó en la minimización de los errores estándar de calibración (EEC), de la validación cruzada (EEVC) y de predicción (EEP), y la maximización de los coeficientes de determinación de la calibración (R2cal), y validación. (R2val). El poder predictivo de la ECS se evaluó mediante la estadística RPD (tasa/desviación de predicción). Excepto MS, las estadísticas de MO (0,99, 0,21, 0,39, 0,999, 0,34 y 7,3), PC (0,99, 0,62, 0,95, 0,998; 0,99 y 28,2), EE (0,98, 0,15, 0,31, 0,963, 0,22 y 3,7), FDN (0,98, 0,60, 1,82, 0,962; 1,38 y 3,6), ADF (0,99, 0,70, 1,43, 0,979, 1,04 y 4,6), almidón (0,99, 2,31, 3,34, 0,994; 3,03 y 9.7) y EB (0.98, 22.8, 34.9, 0.976; 36.0 y 4.2), R2cal, EE, EEVC, R2val, EEP y RPD, respectivamente, apoyan la conclusión de que los ECS tienen una capacidad predictiva aceptable de la composición química de ingredientes para la alimentación de cerdos.
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