Avaliação da qualidade nutricional do milho pela utilização de técnicas de análise uni e multivariadas - Barbarino Júnior, Plinio (2001)
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo conceitual e prático de avaliação da qualidade nutricional e classificação do milho, baseado em características fisico-químicas, utilizando técnicas de análise estatística uni e multivariadas. Os dados utilizados foram gerados aleatoriamente, a partir de médias e desvios-padrão obtidos em literatura científica especializada, que caracterizam os milhos encontrados em diversas regiões do Brasil. As variáveis estudadas foram subdivididas em: variáveis relacionados à origem do milho (região e fornecedores); variáveis relacionados à composição química do milho (teores de energia metabolizável, de proteína bruta, de extrato etéreo e de amido e açúcares); e, variáveis relacionados às características físicas do milho (causas de avarias aos grãos). Foram verificadas altas correlações entre a ocorrência de grãos atacados por fungos e insetos e o total de grãos avariados. Foram observadas altas correlações negativas entre o total de grãos fungados e o conteúdo de matéria seca dos grãos, principalmente extrato etéreo. A análise de componentes principais possibilitou o descarte da variável característica de grãos imaturos, que apresentou contribuição insignificante à variabilidade dos dados. A análise de correlações canônicas mostrou que a ocorrência de ataques de fungos e de insetos, resultou em perdas nos conteúdos de extrato etéreo e de amido e açúcares dos grãos. Análises de variância uni e multivariadas e testes estatísticos foram utilizados para testar diferenç as estatísticas entre milhos de regiões e fornecedores, e permitiram concluir que existem diferenças significativas entre os milhos das diferentes regiões e dos diferentes fornecedores. A análise de variância também foi utilizada para testar diferenças entre os grupos de milhos de alta e baixa qualidade. Os grupos foram formados a partir da média geral do teor de energia metabolizável dos grãos, considerando-se milhos de baixa qualidade, os milhos com conteúdo energético abaixo do valor médio. Foram verificadas diferenças estatísticas entre os grupos de milhos, com base em seus diferentes perfis de grãos danificados. Caracterizada a diferença estatística entre os grupos, foi utilizada a análise discriminante descritiva para a obtenção das funções que melhor diferenciam os milhos, com relação ao seu teor energético, a partir das variáveis características de danos físicos aos grãos, e para avaliar a acurácia da classificação dos milhos. As equações que discriminaram as amostras de milho, nos grupos de milho de alta (MAQ) e de baixa (MBQ) qualidade foram: D MBQ = − 81 , 40934 + 7 , 27092 GQBR + 2 , 34127 FRIM + 7 , 86361 GFUN + 18 , 55977 GINS + 5 , 78943 GADC D MAQ = − 56 , 95729 + 6 , 75573 GQBR + 2 , 45536 FRIM + 5 , 71440 GFUN + 14 , 96686 GINS + 5 , 48161 GADC A classificação prévia dos milhos foi correta em 96% dos casos de milhos alocados no grupo de baixa qualidade, e em 100% dos casos de milhos alocados no grupo de alta qualidade, resultando em acurácia da classificação, de 98%. As associações entre as variáveis físicas e químicas foram quantificadas por análises de regressão múltipla e simples, em cada grupo, além de equações gerais. As equações obtidas para a estimativa da energia metabolizável do milho, a partir da composição de proteína bruta (PB), extrato etéreo (EE) e amido e açúcares (AA), em percentagem, foram: Geral EM = − 87 . 477 + 951 , 164 % PB + 1 . 002 , 10 % EE + 1 . 053 , 08 % AA R 2 = 0 , 999 MBQ EM = − 86 . 659 + 942 , 920 % PB + 993 , 469 % EE + 1 . 043 , 57 % AA R 2 = 0 , 999 MAQ EM = − 87 . 979 + 965 , 523 % PB + 1 . 007 , 59 % EE + 1 . 058 , 86 % AA R 2 = 0 , 999 As equações obtidas para a estimativa da energia metabolizável perdida dos grãos de milho (EMp), devido à quebra (GQBR), a fragmentos e impurezas (FRIM), ao ataque de fungos (GFUN), ao ataque de insetos (GINS) e às avarias por diversas outras causas (GADC), em percentagem, foram: Geral m EM p = − 0 , 06407 + 1 , 6151 GQBR + 6 , 9843 FRIM + 10 , 0649 GFUN + 12 , 2854 GINS + 5 , 8688 GADC R 2 = 0 , 999 MBQ EM P = 4 , 88214 + 1 , 5340 GQBR + 7 , 0538 FRIM + 9 , 7984 GFUN + 11 , 6640 GINS + 4 , 6073 GADC R 2 = 0 , 996 MAQ EM P = 0 , 80983 + 1 , 5053 GQBR + 6 , 6238 FRIM + 10 , 0409 GFUN + 12 , 5565 GINS + 6 , 2759 GADC R 2 = 0 , 999 Geral s EM p = − 21 . 5606 + 7 , 74718 GAVR R 2 = 0 , 752 Estas equações apresentaram ótimos coeficientes de determinação, indicando excelente ajuste das equações aos dados. A partir das funções discriminantes, novas amostras de milho, de conteúdos energéticos desconhecidos, foram classificadas em milhos de alta ou baixa energia e foram estimadas as perdas de energia metabolizável e o conteúdo energético dessas amostras. Médias, desvios-padrão, acurácia de classificação e correlações de rank dos grupos de milho de alta (MAQ) e de baixa (MBQ) qualidade, formados pela utilização de diversas técnicas de agrupamento, foram comparados com os valores obtidos pela separação dos milhos em grupos, com base em seus valores de energia metabolizável. Os melhores resultados foram obtidos com a utilização do método de agrupamento hierarquizado de ligações completas, com distância de Pearson. Para avaliar o impacto econômico do fracionamento do milho foram formuladas rações práticas para frangos de corte. Com o fracionamento do milho, a formulação resultou em rações mais baratas (-0,23%), com a utilização do milho de alta qualidade, e mais caras (+0,45%), com a utilização do milho de baixa qualidade, que as rações formuladas sem o fracionamento do milho. Para que as rações formuladas com o milho de pior qualidade tenham o mesmo custo que as formuladas com o milho sem fracionamento, é necessário que o milho seja depreciado em, no mínimo, 2%. A partir dos resultados obtidos, pode- se concluir que: a utilização das diversas técnicas de análise estatística uni e multivariadas possibilitou o desenvolvimento de um modelo conceitual e prático da avaliação nutricional do milho, a partir de suas características físicas e químicas; e, o modelo desenvolvido apresenta potencial para ser adaptado a outras matérias-primas.