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Armando Guerrero Peña
, Gloria Esperanza de Dios León, Francisco Anguebes Franseschi, Jesús Alberto Ramos-Juárez
En este trabajo se emplearon espectros visible e infrarrojo (VIS-NIR) y la quimiometría para desarrollar ecuaciones para estimar propiedades nutricionales y la degradación in situ del pasto Cuba CT-115 (Pennisetum purpureum). Se colectaron 134 muestras de pasto de cinco edades de rebrote y en cada una se determinó: proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido (FDA), contenido celular (CC), hemicelulosa (H), cenizas (C), degradación in situ de la materia seca (DIMS) y los espectros VIS-NIR. Con las propiedades medidas y los espectros de cada muestra se generaron las respectivas ecuaciones para la predicción de estas. Los coeficientes de determinación y correlación de la validación interna y externa obtenidos para cada modelo son excelentes, cercanos a la unidad (0.988 a 0.997), mientras que los errores estándar de calibración (SEC, 0.282 a 1.292) y de validación (SEV 0.317 a 1.383) son bajos; la relación SEC/SEV es buena (menor a la unidad, de 0.766 a 0.938). Las relaciones de desviación de la predicción (RPD) fueron aceptables para DIMS y FDA (1.41 y 1.71, respectivamente) y excelentes para PC, FDN, CC, H y C (2.33 a 7.88). Los estadísticos confirman que las ecuaciones de predicción, basadas en las combinaciones espectrales VIS-NIR, estiman cada parámetro, con precisión. Con la ventaja de que el análisis con NIRS no es destructivo, no genera residuos químicos, requiere menor tiempo analítico (minutos) y menor costo del análisis; cuando es comparada con los métodos convencionales.
In this work, visible and infrared (VIS-NIR) spectra and chemometrics were used to develop equations to estimate nutritional propertiesand in situ degradation of Cuba CT-115 grass (Pennisetum purpureum). 134 grass samples of five regrowth ages were collected and in each one the following were determined: crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), cell content (CC), hemicellulose (H), ash (A), in situ dry matter degradation (ISDM) and VIS-NIR-SWIR spectrum. With the measured properties and the spectra of each sample, the respective equations for their prediction were generated. The determination and correlation coefficients, from the internal and external validation, obtained for each model are excellent, close to unity (0.988 to 0.997); while the standard errors of calibration (SEC, 0282 to 1.292) and validation (SEV 0.317 to 1.383) are low; the SEC/SEV ratio is good (less than unity, from 0.766 to 0.938). Prediction deviation (PDR) ratios are acceptable for ISDM and FDA (1.41 and 1.71) and excellent for PC, NDF and ADF (1.41 and 1.71) and excellent for PC, NDF, CC, H, and C (2.33 to 7.88). Based on the statistics, it is concluded that the prediction equations, based on the VIS-NIR-SWIR spectral combinations, estimate each parameter with precision and accuracy. With the advantages that NIRS analysis is non –destructive, does not generate chemical waste, requires less analytical time (minutes) and lower analysis cost; when compared to conventional methods.
