Utilización de la técnica NIRS para evaluar la composición química de subproductos vegetales destinados en alimentación animal

Abstract

Para analizar la composición nutricional de muestras de subproductos vegetales destinados para la alimentación animal se han desarrollado modelos de estimación para la grasa bruta, proteína bruta, fibra bruta, materia seca, materia orgánica y cenizas usando un equipo de espectroscopía en el infrarrojo cercano (NIRS). Para ello se utilizaron 100 muestras de diversos subproductos vegetales y se aplicó el algoritmo PLS (mínimos cuadrados) con distintos pretratamientos espectrales par el desarrollo de los modelos de estimación. El modelo óptimo de estimación para la grasa bruta, proteína bruta, fibra bruta, materia seca, materia orgánica y cenizas presentó coeficientes de determinación (R2cv) de 0,749; 0,939; 0,794; 0,931; 0,930 y 0,902 respectivamente

To analyze the nutritional composition of vegetable by-products destined for animal feed, estimation models were developed for crude fat, crude protein, crude fibre, dry matter, organic matter and ash using near infrared spectroscopy (NIRS). One hundred samples of different vegetable by-products were used. Partial least squares (PLS) regression was applied with different pretreatment of spectra for model development. The optimal estimation for crude fat, crude protein, crude fibre, dry matter, organic matter and ash had coefficients of correlation (R2cv) of 0,749; 0,939; 0,794; 0,931; 0,930 y 0,902 respectively