Resumo |
A formulação de dieta para bovinos é feita com base na matéria seca (MS) dos alimentos utilizados. Um dos alimentos mais utilizados como fonte de volumoso na dieta desses animais é a Silagem de milho (SM). Porém, ocorre grande variação no teor de MS da silagem de milho, podendo variar de semana a semana ou até mesmo dia a dia. Dessa forma, a utilização de dados tabulados para formulação de dietas não possibilita balanceamento adequado. Neste sentido, a análise por espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) associada a técnicas quimiométricas se torna um método alternativo rápido para se obter informações sobre os alimentos. Este sistema pode oferecer análise múltipla dos constituintes em menor tempo, custo e labor. Assim, objetivou-se neste trabalho desenvolver modelos de regressão para predição de MS total (MSt) e o teor de água residual (MS105) da SM. Foram coletadas 94 amostras de SM provenientes de 8 estados do Brasil. As amostras foram secas em estufa com ventilação forçada (55°C) por 72 horas, moídas em moinho de facas (Tecnal, Piracicaba, São Paulo, Brasil) com peneiras de porosidade 1 mm e então analisadas quanto aos teores de MSt e MS105 segundo o método INCT-CA G-003/1 (Detmann et al., 2012). Para a análise espectrofotométrica, foi realizada a leitura de todas as amostras de silagem de milho utilizando espectrofotômetro NIR (modelo poliSPECNIR 900-1700, Breganze, Itália). As amostras previamente moídas a 1 mm foram homogeneizadas e acondicionadas em placas de petri em três sub-amostras. Os espectros foram registrados como log(1/R), onde R é a reflectância da amostra, na faixa de 902 e 1680nm, medidos em intervalos de 2nm. Para cada amostra, três espectros foram tomados, sendo utilizada a média de cada para compor a matriz X. Os teores de MSt e MS105 foram denominados como vetor y, que possui número de linhas igual ao número de amostras na matriz X. Para construção dos modelos de calibração foi utilizada a regressão por quadrados mínimos parciais (PLS). Os dados obtidos foram divididos em conjunto de calibração e validação, usando o algoritmo de Kennard-Stone. O vetor y foi centrado na média e diferentes pré-tratamentos e, suas combinações foram estudadas para a matriz completa X, sendo escolhido aqueles que apresentaram um menor valor da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) da validação cruzada. Os valores da RMSE da predição (RMSEP) e o coeficiente da correlação dos valores medidos e preditos pelo modelo (RP) foram utilizados para avaliar o ajuste do modelo. Os pré-tratamentos aplicados foram normalização e segunda derivada para ambas as propriedades. O modelo para estimar MSt apresentou RMSEP de 2,683 e RP de 0,74. Enquanto o modelo para estimar MS105 apresentou RMSEP de 1,199 e RP de 0,83. Dessa forma, conclui-se que os modelos desenvolvidos estimam adequadamente os teores de MSt e MS105 da silagem de milho e podem substituir o método laboratorial convencional. |