Avaliação da instrumentação NIR para previsão do teor de fibra em detergente ácido (FDA) do grão de sorgo. - GIFFONI, V. P. (2022)
Resumo: A utilização de alimentos alternativos pode ser uma opção viável para reduzir o custo da dieta que é muito influenciado pela utilização de concentrado na produção animal, que é necessário para aumentar a produção e não prejudicar o desempenho dos animais na época seca, que há pouca disponibilidade de forragem para os animais, assim o sorgo é uma alternativa pois é uma cultura adaptada as condições edafoclimáticas de regiões semiáridas, capaz de fornecer alimento de boa qualidade nos períodos mais secos do ano. A análise da composição químico física dos alimentos pelo método tradicional possui algumas desvantagens como o tempo para obter o resultado, necessidade de preparar a amostra e utilização de reagentes que deixam resíduos que podem ir para meio ambiente. Portanto a espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) é uma alternativa para as análises tradicionais pela sua rapidez e confiabilidade no resultado das análises. Objetivou-se com este estudo desenvolver e validar modelos de predição da composição bromatológica do grão de sorgo por meio de espectroscopia NIRS, para fibra em detergente ácido (FDA). O sorgo em grão foi adquirido pela parceria com a Fábrica de Rações da Integral Agroindustria LTDA situada em Fortaleza – CE. Para aquisição dos espectros utilizaram-se os equipamentos NIR Perten DA 7250 e NIR Foss 5000. Inicialmente foi realizado a coleta dos espectros dos em equipamento NIR Perten DA 7250 como amostras recebidas, em seguida foram pré secos e moídos e novamente coletados os espectros no espectrômetro NIR Perten DA 7250 e NIR Foss 5000, utilizando o auxílio do software The Unscrambler®v.10.5.1 (Camo Inc) foi selecionado um grupo de amostras para o banco de calibração. Os valores de referência para FDA foram obtidos por meio de metodologias de análise tradicional. Para análise exploratória dos dados foi usada a análise de componentes principais (PCA), que permitiu selecionar amostras do banco de dados para desenvolvimento dos modelos de calibração. A técnica de calibração multivariada utilizada foi a regressão por meio de quadrados mínimos (PLS). Para avaliar o desempenho dos modelos foi usado os erros médios de calibração (RMSEC) e validação (RMSECV), coeficiente de determinação (R2) e da relação de desempenho de desvio dos modelos (RPD). Abstract: The use of alternative foods can be a viable option to reduce the cost of the diet, which is greatly influenced by the use of concentrate in animal production, which is necessary to increase production and not harm the performance of animals in the dry season, when there is little availability. of forage for the animals, so sorghum is an alternative because it is a culture adapted to the edaphoclimatic conditions of semi-arid regions, capable of providing good quality food in the driest periods of the year. The analysis of the physical chemical composition of foods by the traditional method has some disadvantages such as the time to obtain the result, the need to prepare the sample and the use of reagents that leave residues that can go into the environment. Therefore, near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is an alternative to traditional analyzes due to its speed and reliability in the analysis results. The objective of this study was to develop and validate prediction models of the chemical composition of sorghum grain by means of NIRS spectroscopy, for acid detergent fiber (ADF). Grain sorghum was acquired through a partnership with the Animal Feed Factory of Integral Agroindustria LTDA located in Fortaleza – CE. To acquire the spectra, the NIR Perten DA 7250 and NIR Foss 5000 equipment were used. Initially, the spectra of the NIR Perten DA 7250 equipment were collected as samples received, then they were pre-dried and ground and the spectra were collected again in the spectrometer NIR Perten DA 7250 and NIR Foss 5000, using the software The Unscrambler® v.10.5.1 (Camo Inc) a group of samples was selected for the calibration bank. Reference values for FDA were obtained using traditional analysis methodologies. Principal components analysis (PCA) was used for exploratory data analysis, which allowed the selection of samples from the database for the development of calibration models. The multivariate calibration technique used was regression using least squares (PLS). To evaluate the performance of the models, the mean errors of calibration (RMSEC) and validation (RMSECV), coefficient of determination (R2) and the relationship of performance deviation of the models (RPD).