Validação de equações preditivas da fração indigestível da fibra em detergente neutro em gramíneas tropicais

• Main Author: Detmann,Edenio
• Publication Date: 2004
• Other Authors: Zervoudakis,Joanis Tilemahos, Cabral,Luciano da Silva, Rocha Júnior,Vicente Ribeiro, Valadares Filho,Sebastião de Campos, Queiroz,Augusto César de, Ponciano,Niraldo José, Fernandes,Alberto Magno
• Format: Article
• Language: por
• Source: Revista Brasileira de Zootecnia (Online)
• Download full: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-35982004000700026
• topic: fibra em detergente neutro indigestível; lignina; sistema Cornell; sistema NRC

Objetivou-se neste trabalho validar as equações de predição da fração indigestível da fibra em detergente neutro (FDNi) adotadas pelos sistemas nutricionais Cornell Net Carbohydrate and Protein System (equação de Sniffen) e National Research Council (equação de Conrad) em gramíneas tropicais. Para tal, construiu-se um banco de dados constituído por 114 observações realizadas em gramíneas tropicais, centrando-se nos teores de lignina e de fibra em detergente neutro indigestível (FDNi). A comparação entre valores preditos e observados foi realizada por intermédio do ajustamento de equação de regressão linear simples de valores preditos sobre valores observados. A utilização da equação de Conrad forneceu estimativas dos teores de FDNi distintos daqueles observados, com vício constante de +5,60 pontos percentuais. A alteração do expoente que compõe tal equação de 0,667 para 0,85 levou à anulação deste vício, garantindo a similaridade entre valores preditos e observados. Um quadro de falta de ajustamento foi observado sobre a equação de Sniffen, que proporcionou a sub e superestimação dos teores de FDNi para concentrações de lignina inferiores e superiores a 10,4% da FDN, respectivamente. Tal comportamento suporta-se na ausência de relações curvilineares desta equação, constituindo seu principal elemento de deficiência. O ajustamento empírico da equação de Conrad neutralizou o vício de estimação, atribuindo ao novo modelo o menor quadrado médio do erro de predição entre as equações avaliadas.