Espectroscopia de infravermelho próximo para caracterização nutricional de gramíneas dos gêneros Urochloa, Cynodon e Megathyrsus

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dc.contributor.advisorMizubuti, Ivone Yurika
dc.contributor.authorSerafim, Camila Cano
dc.contributor.bancaMelquiades, Fábio Luiz
dc.contributor.bancaVendrame, Pedro Rodolfo Siqueira
dc.contributor.bancaBecquer, Thierry
dc.contributor.bancaMarchão, Robélio Leandro
dc.contributor.coadvisorCalixto, Odimari Pricila Prado
dc.coverage.extent181 p.
dc.coverage.spatialLondrina - PR
dc.date.accessioned2025-05-09T12:17:04Z
dc.date.available2025-05-09T12:17:04Z
dc.date.issued2023-02-10
dc.description.abstractA pecuária brasileira é representada em grande parte pela criação de bovinos a pasto de gramíneas tropicais. Para monitorar o valor nutritivo dessas forrageiras são realizadas análises químicas por métodos convencionais. Como alternativa a esses métodos, tem-se utilizado a Espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) de forma mais rápida, ecologicamente correta por não utilizar reagentes químicos e por determinar diversos parâmetros simultaneamente. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos preditivos para caracterizar os atributos nutricionais de gramíneas tropicais do gênero Cynodon, Megathyrsus e Urochloa pela NIRS, e avaliar o efeito de validações espécie-específicas em modelos multiespécies. O banco amostral total foi constituído de 1120 amostras, sendo 712 amostras de Urochloa brizantha cultivares Marandu e Piatã, compostas de lâmina foliar e colmo+bainha, coletadas de propriedades com sistema de pastejo com lotação contínua; 345 amostras de Megathyrsus maximus cultivar Tanzânia compostas de lâmina foliar, colmo+bainha e planta inteira, de uma propriedade com sistema de pastejo com lotação contínua; e 63 amostras de Cynodon spp. cultivar Tifton 85 compostas de lâmina foliar, colmo+bainha e planta inteira, de uma propriedade com área para fenação. Com as amostras secas e moídas determinaram-se os teores de matéria seca (MS), proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA) e cinzas (esse último apenas para M. maximus), além de se determinar a digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS), pelas metodologias bromatológicas de referência. Posteriormente, as amostras foram escaneadas em espectrômetro Vis-NIR para obtenção dos espectros na faixa de comprimento de onda de 1100 a 2500 nanômetros. A análise de componentes principais (PCA) foi empregada para análise exploratória, seja com os resultados dos métodos convencionais, seja com os espectros NIRS coletados em valores de absorbância. A calibração dos modelos preditivos foi realizada a partir do emprego da regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Com o banco amostral de M. maximus foram desenvolvidos e validados modelos espécie-específicos para cada atributo nutricional estudado, enquanto para o estudo dos modelos com amostras de U. brizantha, Cynodon spp. e M. maximus, esses foram calibrados e validados de forma conjunta, originando modelos multi-espécies, e em seguida as validações foram fragmentadas em espécie-especificas para teste desses mesmos modelos. Os modelos desenvolvidos demonstraram excelente capacidade preditiva para os teores de cinzas, PB, DIVMS, FDN e FDA de M. maximus cv. Tanzânia. Foram obtidos resultados de coeficiente de determinação (R²) maior que 0,90; taxa de desvio preditivo (RPD) acima de 3; taxa de desvio da performance (RER) maior que 12 para todos os parâmetros estudados, com uso de sete a oito variáveis latentes (VL). Dessa forma, pode-se considerar a metodologia NIRS como uma ferramenta alternativa para a avaliação nutricional do capim Tanzânia nas condições apresentadas. Os modelos preditivos multi-espécies de U. brizantha, M. maximus e Cynodon spp., apresentaram boa capacidade de predição da composição nutricional dessas espécies forrageiras, com resultados para PB, DIVMS, FDN e FDA de R² na faixa de 0,84 a 0,89; RPD de 2,5 a 3,0; RER > 11 e Bias próximos de 0. Na validação de forma espécie-específica dos modelos multi-espécies, sua precisão diminuiu para alguns atributos, classificados com baixa ou nenhuma qualidade de uso. Para os parâmetros DIVMS (R² 0,38; RPD 1,3; RER 4,4) e FDN (R² não significativo; RPD 0,9; RER 3,7) de Cynodon spp, e para DIVMS (R² 0,54; RPD 1,5; RER 6,6) e FDA (R² 0,51; RPD 1,4; RER 5,2) de M. maximus não foi possível considerar os modelos NIRS como alternativa às técnicas convencionais da análise dessas gramíneas. Conclui-se que modelos multi-espécies devem possuir um número amostral suficiente para representar cada espécie analisada, bem como ser avaliados minuciosamente para evitar possíveis predições errôneas e indesejadas. Em geral, os resultados encontrados demonstram que a espectroscopia de infravermelho próximo apresenta potencial como alternativa para a análise de atributos nutricionais de gramíneas tropicais. Entretanto, o estudo de todo o processo de modelagem apresenta importância e é preciso observar fatores de variabilidade extrema que possam afetar negativamente a precisão dos modelos e formas de amenizá-los, principalmente em relação a constituição do banco de dados.
dc.description.abstractother1Brazilian livestock farming is largely represented by raising cattle grazing tropical grasses. To monitor the nutritional value of these forages, chemical analyzes are carried out using conventional methods. As an alternative to these methods, Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been used in a faster, more environmentally friendly way as it does not use chemical reagents and determines several parameters simultaneously. The objective of this study was to develop predictive models to characterize the nutritional attributes of tropical grasses of the genus Cynodon, Megathyrsus and Urochloa by NIRS, and to evaluate the effect of speciesspecific validations in multi-species models. The total sample dataset consisted of 1120 samples, 712 samples of Urochloa brizantha cultivars Marandu and Piatã, composed of leaf blade and stem+sheath, collected from properties with a continuous stocking grazing system; 345 samples of Megathyrsus maximus cultivar Tanzania composed of leaf blade, stem+sheath and whole plant, from a property with a continuous stocking grazing system; and 63 samples of Cynodon spp. cultivar Tifton 85 composed of leaf blade, stem+sheath and whole plant, from a property with an area for haymaking. With the dried and ground samples, the contents of dry matter (DM), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF) and ash (the latter only for M. maximus) were determined, in addition to determining the in vitro digestibility of dry matter (IVDMD), using reference bromatological methodologies. Subsequently, the samples were scanned in a Vis-NIR spectrometer to obtain spectra in the wavelength range of 1100 to 2500 nanometers. Principal component analysis (PCA) was used for exploratory analysis, either with the results of conventional methods or with NIRS spectra collected at absorbance values. The calibration of the predictive models was carried out using partial least squares (PLS) regression. With the M. maximus dataset, species-specific models were developed and validated for each nutritional attribute studied, while for the study of models with samples of U. brizantha, Cynodon spp. and M. maximus, these were calibrated and validated together, originating multi-species models, and then the validations were fragmented into specific species to test these same models. The models developed demonstrated excellent predictive capacity for ash, CP, IVDMD, NDF and ADF contents of M. maximus cv. Tanzania. Results were obtained with a coefficient of determination (R²) greater than 0.90; residual prediction deviation (RPD) above 3; range error ratio (RER) greater than 12 for all parameters studied, using seven to eight latent variables (VL). Therefore, the NIRS methodology can be considered as an alternative tool for the nutritional assessment of Tanzania grass under the conditions presented. The multi-species predictive models of U. brizantha, M. maximus and Cynodon spp., showed good capacity to predict the nutritional composition of these forage species, with results for CP, IVDMD, NDF and ADF of R² in the range of 0.84 to 0.89; RPD from 2.5 to 3.0; RER > 11 and Bias close to 0. In the species-specific validation of multi-species models, their accuracy decreased for some attributes, classified as having low or no quality of use. For the parameters IVDMD (R² 0.38; RPD 1.3; RER 4.4) and NDF (R² not significant; RPD 0.9; RER 3.7) of Cynodon spp, and for IVDMD (R² 0.54; RPD 1.5; RER 6.6) and ADF (R² 0.51; RPD 1.4; RER 5.2) of M. maximus, it was not possible to consider NIRS models as an alternative to conventional techniques for analyzing these grasses. It is concluded that multi-species models must have a sufficient sample number to represent each species analyzed, as well as be thoroughly evaluated to avoid possible erroneous and unwanted predictions. In general, the results found demonstrate that near-infrared spectroscopy has potential as an alternative for the analysis of nutritional attributes of tropical grasses. However, the study of the entire modeling process is important, and it is necessary to observe factors of extreme variability that may negatively affect the accuracy of the models and ways to mitigate them, especially in relation to the constitution of the database.
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/18749
dc.languagepor
dc.language.isopor
dc.relation.departamentCCA - Departamento de Clínicas Veterinárias
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência Animal
dc.subjectAnálise quantitativa
dc.subjectGramíneas tropicais
dc.subjectModelos de predição
dc.subjectQuimiometria
dc.subjectValor nutritivo
dc.subject.capesCiências Agrárias - Medicina Veterinária
dc.subject.cnpqCiências Agrárias - Medicina Veterinária
dc.subject.keywordsChemometrics
dc.subject.keywordsPredictive models
dc.subject.keywordsNutritional value
dc.subject.keywordsQuantitative analysis
dc.subject.keywordsTropical grass
dc.titleEspectroscopia de infravermelho próximo para caracterização nutricional de gramíneas dos gêneros Urochloa, Cynodon e Megathyrsus
dc.title.alternativeNear infrared spectroscopy for nutritional characterization of grasses of the genus Urochloa, Cynodon e Megathyrsus
dc.typeTese
dcterms.educationLevelDoutorado
dcterms.provenanceCentro de Ciências Agrárias

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