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Processamento físico de amostras de Urochloa spp. e seus efeitos na predição do valor nutritivo por espectroscopia de infravermelho próximo portátil

2025-02-27T00:00:00Z

Título: Processamento físico de amostras de Urochloa spp. e seus efeitos na predição do valor nutritivo por espectroscopia de infravermelho próximo portátil Autor: Alves, Ariel Thais Rodrigues Resumo: A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) é uma ferramenta promissora para avaliar a qualidade de forragens de forma rápida e não destrutiva, embora seu desempenho possa variar conforme o processamento físico das amostras e o equipamento utilizado. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar os efeitos do processamento físico de amostras de Urochloa spp. sobre a predição do valor nutritivo por NIRS portátil (NIRSp) de baixo custo. Foram analisadas 121 amostras de Urochloa spp., submetidas a quatro graus de processamento físico: amostras frescas (FR), secas (SC), secas e moídas a 2 mm (SM2) e secas e moídas a 1 mm (SM1). As amostras foram coletadas a 50% da altura do dossel, picadas, homogeneizadas e submetidas aos diferentes graus de processamento, com seis espectros aleatórios obtidos para cada processamento utilizando um NIRSp (900–1700 nm; MyNIR, Spectral Solutions, São Paulo, Brasil). Os espectros obtidos foram relacionados a parâmetros bromatológicos, de digestibilidade e produção de gás: matéria seca (MS), matéria orgânica (MO), nitrogênio (N), fibra em detergente neutro (FDN), FDN corrigida para cinzas (FDNc), FDN indigestível (FDNi), digestibilidade in vitro da MS (DIVMS), digestibilidade in vitro da FDN (DIVFDN) e rendimento de metano in vitro (in vitro-CH4). Foram testadas 100 abordagens espectrais e os modelos foram calibrados por regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), com validação cruzada leave-one-out (LOOCV), e seu desempenho avaliado por coeficiente de determinação da LOOCV (R2 test), coeficiente de determinação da calibração (R2 train), erro quadrático médio da predição (RMSEP), raiz do erro quadrático médio de predição em % do valor médio observado (RMSEP%), inclinação da reta (slope), intercepto entre valores preditos e observados e erro absoluto médio (MAE). Os resultados demonstraram que o grau de processamento físico influenciou significativamente a qualidade preditiva dos modelos. As amostras FR mostraram menor precisão geral, mas desempenho viável para MS (R2 test = 0,82; RMSEP = 2,37), FDNi (R2 test = 0,72; RMSEP = 2,03) e N (R2 test = 0,55; RMSEP = 0,31; slope = 0,85; MAE = 0,0045). As amostras SC mantiveram alinhamento em MS (R2 test = 0,80; RMSEP = 2,36) e FDNi (R2 test = 0,78; RMSEP = 1,73). As amostras SM2 tiveram R2 test 0,59 e 0,86 e RMSEP% 0,85 e 9,43 para MO e N, com alinhamento adequado, mas interceptos mais altos que SM1. As amostras SM1 apresentaram os maiores R2 test para MS (0,84), FDN (0,87), FDNc (0,86), FDNi (0,79), DIVMS (0,74) e DIVFDN (0,76), com RMSEP% até 11,48 e slopes próximos de 1. Por outro lado, in vitro-CH4 foi limitada em todos os graus de processamento (R2 test ≤ 0,39), com alta variabilidade e acurácia reduzida. Conclui-se que o NIRSp é uma alternativa eficaz e acessível para predição nutricional, especialmente quando associado ao preparo adequado das amostras, com potencial de aplicação direta em campo com uso de material fresco.

Impactos do grau de processamento físico da amostra na capacidade preditiva de um espectrômetro portátil do infravermelho próximo na estimativa do valor nutritivo de gramíneas Megathyrsus maximus (syn. Panicum maximum).

2025-02-26T00:00:00Z

Título: Impactos do grau de processamento físico da amostra na capacidade preditiva de um espectrômetro portátil do infravermelho próximo na estimativa do valor nutritivo de gramíneas Megathyrsus maximus (syn. Panicum maximum). Autor: Carneiro, Priscila Pereira Resumo: A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) tem se consolidado como ferramenta promissora para análises em tempo real da composição química de gramíneas, melhorando o manejo nutricional e otimizando o consumo de forragem. Este estudo teve como objetivo avaliar o impacto do grau de processamento físico das amostras na capacidade preditiva de um espectrômetro NIRS portátil (pNIRS) para estimar parâmetros nutricionais e fermentativos de gramíneas do gênero Megathyrsus maximus. Foram coletadas 120 amostras ao longo de um ano em quatros locais (Seropédica, RJ; Lavras, MG; São João Del Rei, MG; Viçosa, MG) sob diferentes sistemas de manejo, estações do ano e estágios fenológicos, com alturas variando de 30 a 215 cm, e corte residual de 50% da altura inicial do dossel. As amostras foram seccionadas em partículas de 2 a 3 cm, pesadas, secas e moídas, obtendo-se quatro níveis de processamento: fresca (FR), seca (SC), seca e moída a 2 mm (SM2) e a 1 mm (SM1). Em cada nível de processamento foram realizadas seis varreduras espectrais por amostras, utilizando um dispositivo pNIRS (MyNIR, Spectral Solution), cobrindo uma faixa de absorbância de 900 a 1700 nm. Todas as calibrações foram realizadas utilizando métodos de química úmida como referência (matéria seca, MS; matéria orgânica, MO; nitrogênio, N; fibra insolúvel em detergente neutro, FDN; fibra insolúvel em detergente neutro corrigida para cinzas, FDNc; fração indigestível da fibra insolúvel em detergente neutro, FDNi, digestibilidade in vitro da matéria seca, DIVMS, digestibilidade in vitro da fibra insolúvel em detergente neutro, DIVFDN e rendimento de metano in vitro, CH4). Foram testadas 100 possíveis combinações de préprocessamento e os dados espectrais foram analisados por regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) e validados por validação cruzada leave-one-out em ambiente Python e o software estatísco R Studio. Foram comparados os valores do coeficiente de determinação para calibração (R2 train) e validação (R2 test), a raiz do erro quadrático médio de previsão (RMSEP), o erro médio absoluto (MAE), a inclinação da reta (Slope) e o intercepto. As calibrações mostraram desempenho superior em amostras com maior nível de processamento físico. Para MS, os melhores resultados foram obtidos com amostras FR apresentando R2 train e R2 test superiores a 0,75, RMSEP de 2,72, MAE de 0,0187 e um slope de 0,93 superando os demais níveis de processamento. Para MO, frações fibrosas e digestibilidade, o tratamento SM1 demonstrou melhores ajustes. Enquanto para N e CH4 os melhores resultados foram obtidos em amostras SM2. No entanto, todos os parâmetros analisados obtiveram bons resultados preditivos R2 train entre 0,70 e 0,78 para FR, seguindo a ordem N>FDNi>DIVFDN>FDNc>FDN. Para parâmetros como DIVMS e rendimento de CH4 a capacidade preditiva foi intermediária (0,62 e 0,67, respectivamente), mas ainda promissora para uso em campo. Apesar de amostras moídas apresentarem maior robustez estatística, os modelos obtidos com amostras frescas mostraram-se viáveis para aplicação prática. Conclui-se que o pNIRS apresenta potencial para estimativas nutricionais em forragens tropicais Megathyrsus mamiximus, minimamente processadas, podendo auxiliar no manejo nutricional de ruminantes com maior eficiência e menor custo.

Análise colorimétrica das concentrações de fósforo em alimentos para animais através de imagem em substituição à espectrofotometria

2024-02-29T00:00:00Z

Título: Análise colorimétrica das concentrações de fósforo em alimentos para animais através de imagem em substituição à espectrofotometria Autor: Mattos, Suellen Sobrinho França Resumo: A avaliação das concentrações de fósforo em alimentos para animais é um ponto chave para suprimento nutricional, utilização eficiente de insumos e redução da sua excreção urinária e fecal. Os métodos padrão para a quantificação de fósforo em alimentos são baseados em prévia digestão em ácidos nitrico:perclórico e reações colorimétricas de intensidade de azul, em espectrofotometria a 725nm. A aquisição e operacionalização de um equipamento de espectrofotometria é um desafio, principalmente quando se avalia um alto quantitativo de amostras, o que é comum na avaliação de alimentos para animais. Objetivou-se avaliar o uso de imagens de smartphone ou de scanner como substituição à espectrofotometria na quantificação de fósforo em soluções minerais de alimentos para animais. Foram avaliadas 48 amostras de alimentos, sendo forragens, ingredientes da alimentação animal e concentrados comerciais, divididas em 3 grupos de 16 amostras. Após digestão ácida e diluições, as soluções minerais tiveram o fósforo dosado por reação colorimétrica do fósforo-molibdato e suas soluções de leitura sistematizadas em microplacas de ELISA com 96 poços, sendo 4 rodadas de análise realizadas de forma subsequente, com amostras e padrões pipetados em quadruplicatas por placa. Foram gerados padrões de 0 a 1,4 a cada 0,2 mg de fósforo na solução de leitura. Os valores de absorbância de cada cubeta foram obtidas em espectrofotômetro de microplacas e imagens de smartphone e scanner foram obtidas sequencialmente. As imagens foram segmentadas e em cada cubeta foi amostrada um círculo de 10 pixels de diâmetro, sendo obtidos os valores de mínimo, máximo, média, mediana e desvio padrão das camadas vermelho, verde e azul (RGB). Foram realizadas estimativas das concentrações de fósforo utilizando-se a regressão linear entre a absorbância em função das concentrações de fósforo nos padrões e alternativas substituindo a absorbância por cada um dos parâmetros avaliados nas imagens, exceto desvio padrão. Foram calculadas a repetibilidade e os limites de detecção (LOD) e quantificação (LOQ). A absorbância se relacionou negativamente com os parâmetros RGB das imagens, sendo observada maior dispersão nas imagens de scanner em comparação ao smartphone. Maior desvio padrão entre os pixels foi observado nas imagens de scanner. Menores valores de repetibilidade, LOD e LOQ de 19%, 0,003 e 0,010 mg foram observados usando a absorbância como preditor. As imagens obtidas através de um de smartphone apresentaram de um modo geral, valores inferiores de repetibilidade, LOD e LOQ em comparação ao scanner. Os parâmetros média da camada vermelha e média e mediana da camada verde, em imagens de smartphone, apresentaram maior potencial por desempenho próximo, porém inferior ao observado com a absorbância. Conclui-se que imagens de smartphone apresentaram potencial superior ao scanner como uso em substituição à espectrofotometria para a dosagem de fósforo pelo método colorimétrico de fósforo-molibdato. As camadas vermelho e verde se mostraram com maior potencial preditivo e sensibilidade para limites de detecção e quantificação inferiores ao azul. O aprimoramento de técnicas do uso de smartphone para desempenhos equivalentes ao da espectrofotometria pode viabilizar o uso de smartphones para dosar fósforo em amostras de alimentos para animais.

Morfometria do úbere por análise de imagem digital e sua associação com a produção leiteira em cabras Saanen

2021-04-15T00:00:00Z

Título: Morfometria do úbere por análise de imagem digital e sua associação com a produção leiteira em cabras Saanen Autor: Arcanjo, Laura de Lucena Resumo: As avaliações morfométricas do úbere de cabras são normalmente realizadas por meio de análise visual e mensurações auxiliadas por ferramentas, como réguas e paquímetros. Entretanto, métodos superiores quanto a praticidade, objetividade e passíveis de automatização como a avaliação auxiliada por meio de imagens digitais têm sido utilizados de forma eficiente em vacas leiteiras. Este tipo de avaliação ainda não foi testado em cabras leiteiras. Desta forma, o objetivo deste estudo foi avaliar as dimensões do úbere de cabras leiteiras da raça Saanen por meio de imagens digitais e verificar suas associações com a produção de leite. Para tanto foram avaliadas trinta e sete cabras, oriundas de dois criatórios. Todas as análises do úbere foram realizadas antes da primeira ordenha do dia. O úbere dos animais foi avaliado segundo critérios visuais, métricos e, por meio de análise de sua imagem digital em vista caudal. O controle leiteiro foi realizado individualmente nos animais ao longo da lactação de modo a estimar a produção leiteira. Os dados foram avaliados quanto a correlação entre as mensurações do úbere, análise de componentes principais destas características e, correlações das medidas com a produção de leite. Adicionalmente, foram elaborados modelos de predição da produção de leite das cabras com base nas mensurações obtidas com auxílio de ferramentas ou análise de imagem digital. As mensurações do úbere por meio de análise de imagem digital foram correlacionadas significativamente com os escores visuais e as mensurações obtidas por ferramentas (p<0,05). Mais de 80% (15/18) das mensurações obtidas por análise de imagem digital apresentaram correlação significativa com a produção de leite (p<0,05). A mensuração que individualmente obteve maior poder preditivo (r=0,82 e r2=0,68) em relação a produção de leite foi a área livre do úbere obtida por análise da imagem digital do úbere, em vista caudal. Conclui-se que a avaliação do úbere de cabras leiteiras por meio de análise de imagens digitalizadas é um método eficiente, objetivo e de baixa invasividade que permite inferências sobre a produção de leite em cabras Saanen.