Predicción de la Composición Química y Fibra Detergente Neutro de Rye Grass Italiano (Lolium multiflorum Lam) mediante Espectroscopía de Reflectancia en Infrarrojo Cercano (NIRS)
DOI:
https://doi.org/10.15381/rivep.v28i3.13357Palabras clave:
NIRS, espectroscopía de reflectancia en infrarrojo cercano, evaluación de forrajes, análisis proximal, rye grass italiano, Lolium multiflorum Lam, calibraciónResumen
El objetivo del presente estudio fue generar ecuaciones de calibración que permitan predecir la composición químico nutricional de la especie forrajera rye grass italiano (RG) (Lolium multiflorum Lam) mediante la técnica de Espectroscopía de Reflectancia en Infrarrojo Cercano (NIRS). Se colectaron 75 muestras de RG de diferentes semanas de corte provenientes de los campos experimentales del Centro de Investigacion IVITA-El Mantaro (Huancayo, Perú), a las cuales se les realizó la captura del espectro mediante equipo NIRS y se hizo el análisis químico de referencia para los componentes proteína cruda (PC), extracto etéreo (EE), cenizas totales (CZ), fibra cruda (FC) y fibra detergente neutro (FDN). Se desarrolló un modelo de calibración y validación mediante mínimos cuadrados parciales (PLS) y como estadísticos de exactitud y precisión se utilizaron el coeficiente de correlación (R), coeficiente de determinación (R2), raíz cuadrada media del error de calibración (RMSEC), raíz cuadrada media del error de predicción (RMSEP), proporción del rango con el error (RER) y desviación residual predictiva (RPD). El análisis proximal promedio fue para PC=19.02%, EE=4.53%, CZ=12.79%, FC=16.50% y FDN=60.98%. Altos valores de R2 y bajos RMSEC y RMSEP fueron obtenidos para PC (0.96, 1.02, 1.19), EE (0.94, 0.29, 1.05), CZ (0.90, 0.57, 0.92) y FDN (0.90, 1.01, 1.25, respectivamente). El mayor RER (22.34) y RPD (4.90) se obtuvo para EE. Se concluye que las ecuaciones de calibración y validación NIRS obtenidas permiten una óptima predicción cuantitativa de PC, EE, CZ y FDN en rye grass italiano (Lolium multiflorum Lam).Descargas
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Derechos de autor 2017 Sandra Bezada Q., Teresa Arbaiza F., Fernando Carcelén C., Felipe San Martín H., Christian López L, Jean Rojas E., Virginia Rivadeneira, Oscar Espezúa F., Jorge Guevara V., Víctor Vélez M.
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