Ricardo Ramos Cruz, Ricardo Basurto Gutierrez, Ericka Ramírez Rodríguez, Tércia Cesária Reis de Souza, Gerardo Mariscal Landín
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Las variables analizadas en la DI fueron: proteína cruda (PC), Leucina (Leu), lisina (Lys) y treonina (Thr) y en las H: materia seca (MS), PC y energía (E). Los valores en DI fueron: PC: R2 0.98, error estándar de calibración (SEC) 0.330, error estándar de predicción (SEP) 0.640; Leu: R2 0.95, SEC 0.040, SEP 0.102; Lys: R2 0.93, SEC 0.077, SEP 0.143; Thr: R2 0.67, SEC 0.209, SEP 0.187. En H fueron PC: R2 0.98, SEC 0.95, SEP 1.19; E (kcal/kg): R2 0.94, SEC 60.8, SEP 95.3; MS: R2 0.87, SEC 0.83, SEP 1.15. Los resultados muestran que la robustez de la calibración (DE/SEP) fue buena para PC, 3.34, Leu 2.07 y Lys 2.48 y regular para Thr 1.94, la predicción (RPD) fue buena para PC 2.11 en la DI. En H las R2 fueron altas para PC 0.98 y E 0.94. La mayor robustez fue para PC 5.59 y su predicción fue excelente 4.16 y buena para E 2.53. Se concluye que el NIRS puede predecir la PC en la DI y la PC y E en H. 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Predicción de la composición química de las heces y digesta ileal de cerdos mediante espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS)
La espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) permite estimar la composición química de diversas muestras, (ingredientes, productos de origen animal, etc.); sin embargo, existe poca información de su uso con muestras de digesta ileal (DI) o heces (H) de cerdo; por lo que el objetivo fue desarrollar ecuaciones de predicción basadas en el método de cuadrados mínimos parciales para predecir la composición química de DI y H a través de un NIRS. Se utilizaron 110 muestras de DI y 202 de H de experimentos de digestibilidad, obteniéndose su espectro y mediante un modelo multivariado se desarrolló el método de predicción. Las variables analizadas en la DI fueron: proteína cruda (PC), Leucina (Leu), lisina (Lys) y treonina (Thr) y en las H: materia seca (MS), PC y energía (E). Los valores en DI fueron: PC: R2 0.98, error estándar de calibración (SEC) 0.330, error estándar de predicción (SEP) 0.640; Leu: R2 0.95, SEC 0.040, SEP 0.102; Lys: R2 0.93, SEC 0.077, SEP 0.143; Thr: R2 0.67, SEC 0.209, SEP 0.187. En H fueron PC: R2 0.98, SEC 0.95, SEP 1.19; E (kcal/kg): R2 0.94, SEC 60.8, SEP 95.3; MS: R2 0.87, SEC 0.83, SEP 1.15. Los resultados muestran que la robustez de la calibración (DE/SEP) fue buena para PC, 3.34, Leu 2.07 y Lys 2.48 y regular para Thr 1.94, la predicción (RPD) fue buena para PC 2.11 en la DI. En H las R2 fueron altas para PC 0.98 y E 0.94. La mayor robustez fue para PC 5.59 y su predicción fue excelente 4.16 y buena para E 2.53. Se concluye que el NIRS puede predecir la PC en la DI y la PC y E en H. Para mejorar la estimación de aminoácidos en DI deben explorarse las causas que afectan la robustez de las calibraciones.
期刊介绍:
The MEXICAN MAGAZINE OF SCIENCES PECUARIAS is an organ of scientific and technical diffusion of the livestock sector. Its periodicity is quarterly and arbitrated by pairs in the double-blind mode. Its objective is to make known the results of the research carried out by any scientific institution, in Mexico and in any part of the world, related to the livestock sciences, particularly those that refer to the different disciplines of Veterinary Medicine and Animal Science. The Journal is bilingual, publishes the complete articles in Spanish or English and is included in various indexing services and international dissemination platforms, such as the Index of Mexican Journals of Scientific and Technological Research of the National Council of Science and Technology (CONACYT); In the EBSCO Host database; In the Network of Scientific Journals of Latin America and the Caribbean, Spain and Portugal (RedALyC); In the Ibero-American Network of Scientific Journals of Free Access Veterinary Medicine. Indexed in the ISI Journal Citation Report Science Edition; And Elsevier''s SCOPUS and EMBASE indices.