Prediction of the nutritive value of whole plants and morphological fractions of forage sunflower by near-infrared reflectance spectroscopy and empirical equations

Английский. Abstract This technical note sought to examine the ability of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict the chemical content and organic matter digestibility (OMD) of whole plants and the morphological components of forage sunflower. Empirical models for the prediction of OMD values from chemical components were developed, and their predictive ability vs. NIRS models was assessed. The total set of samples (n=147) was composed of whole plants (n=14) and morphological components (n=133) from different experiments performed at Galicia (Spain) and were scanned using a Foss NIR System 6500 instrument. The reference values of OMD corresponded to in vitro determinations (n=112 samples) from laboratory incubation tests using rumen fluid. The predictive capacity of the NIRS models was assessed by the coefficient of determination value in external validation (r2), showing good to excellent quality prediction of OMD and chemical components with values of r2≥0.88. However, the estimation of lignin did not show predictive utility (r2=0.40). Using the NIRS models to predict the OMD of whole plants and morphological components of forage sunflower led to a decrease in the standard error in external validation, in contrast to the best empirical equation through the chemical components of samples (from ±8.25 to ±3.23%). This technical note showed that NIRS is a suitable technology, providing a rapid assessment of forage sunflower. However, these results should be considered preliminary, as they are based on a limited number of samples, and it is desirable to improve the performance of NIRS equations by increasing the dataset in future works.

Испанский язык; кастильский. Resumen En esta nota técnica se evalúa la capacidad de la técnica NIRS para estimar la composición química y la digestibilidad de la materia orgánica de la planta entera de girasol (n=14) y sus componentes morfológicos (n=133) aprovechado para forraje, y se desarrollan ecuaciones empíricas basadas en parámetros químicos para la estimación de la digestibilidad de la materia orgánica (DMO), comparando su capacidad predictiva con la obtenida mediante NIRS. La información espectral de las muestras secas y molidas se realizó en un instrumento Foss NIRSystem 6500. Los valores de referencia de DMO (n=112) corresponden a determinaciones mediante incubaciones in vitro con líquido ruminal. Las calibraciones NIRS obtenidas para la predicción de todos los parámetros mostraron valores del coeficiente de determinación en validación externa (r2) de calidad buena a excelente para la predicción de DMO y composición química, con valores de r2 iguales o superiores a 0.88. Sin embargo, la ecuación NIRS de estimación del contenido en lignina no mostró utilidad predictiva (r2=0.40). La tecnología NIRS mostró una superioridad predictiva de la DMO, comparada con la mejor ecuación empírica, permitiendo reducir el error de predicción de validación externa, desde ±8.25% a ±3.23%. Se concluye que las ecuaciones NIRS desarrolladas son una herramienta útil para la evaluación nutricional rápida y precisa de la planta entera de girasol y sus componentes morfológicos. Sin embargo, estos resultados deben considerarse como preliminares, ya que se basan en un número limitado de muestras y es deseable mejorar la robustez de las ecuaciones NIRS mediante el incremento de la colección de muestras.