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Titulos:
Predicción de la digestibilidad de silabes de sorgo / María Alejandra Brunetti.
Lugar de Edición:
Córdoba :
Editor:
[S.n.],
Fecha de Edición:
2010
Notas #:
Trabajo realizado en: INTA EEA Manfredi - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria Estación Experimental Agropecuaria Manfredi
Nota de contenido:
Si presenta resumen; Con el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de métodos de laboratorio para el uso de ecuaciones de predicción de la digestibilidad in vivo con los silajes de sorgo en rumiantes, se establecieron las relaciones existentes entre la digestibilidad in vivo y distintas determinaciones químicas: Materia seca (MS), contenido de cenizas (Cen), fibra detergente neutro con agregado de amilasa (aFDN), fibra detergente ácido (FDA), y lignina detergente ácido (LDA) y métodos biológicos de laboratorio: in situ con muestras secas y molidas y con muestras frescas y dos métodos in vitro: Tilley y Terry (1963) convencional, con muestras secas y molidas (TyT) y con muestras frescas (TyT fr) y en el analizador Daisy II (Ankom Technology), siguiendo el protocolo de Holden (1999) (H) y el método propuesto por Van Soest (1966). Se analizó además, la digestibilidad de la fibra detergente neutro (dFDN) y la fibra detergente neutro digestible (FDND). Para ello, se utilizaron 19 materiales de silajes de sorgo, los cuales fueron las dietas base de cuatro novillos (como mínimo) para obtener la digestibilidad in vivo de cada material. Se analizaron dichas relaciones entre las variables y la digestibilidad, utilizando ecuaciones lineales simples y múltiples, considerando que cada ecuación incluiría sólo un método biológico.Cuando se consideró la capacidad predictiva de cada variable en forma individual, empleando ecuaciones de regresión simples, la variable química que mejor se comportó fue LDA, con un R²= 0,52. Sólo se logró superar dicha predicción cuando se incluyeron determinaciones con materiales frescos en las determinaciones in situ e in vitro (R²= 0,68 y 0,53 respectivamente). Sin embargo, para lograr una mejor predicción en la determinación de digestibilidad se requiere más de una variable (Regresión múltiple). La ecuación de regresión múltiple obtenida con variables químicas aumentó la predicción (R²= 0,62). En tanto, cuando se incorporó en el modelo alguna determinación in vitro, las predicciones alcanzaron estimaciones más precisas. La técnica in vitro propuesta por Holden (1999), junto con las determinaciones químicas MS, Cen y aFDN fueron la que permitieron obtener los mejores ajustes. Se consideró además, que la ecuación resultante ofrece una mejor repetibilidad en las variables que participan. Es por esto que no se incluyeron variables biológicas de menor repetibilidad, como en las situaciones donde se utilizan materiales frescos en su determinación. En base a lo anteriormente expuesto y considerando el número de variables necesarias para la evaluación de un silaje de sorgo, tanto para su caracterización, como así también considerar costos, tiempo, simplicidad y confianza en los datos (establecido por el CV entre mediciones), la mejor predicción resultante y sus coeficientes fueron: DIV (%)= 20,75 0,64 % MS 1,57 % Cen + 0,28 % aFDN + 0,76 % H (R²= 0,76; ECMP= 5,60)
Palabras clave:
Química analítica; Alimentos para animales; Bovinos; Sorgos; Métodos de laboratorio; Digestibilidad; Métodos de simulación; Ensilado
Leader:
nam
Campo 003:
AR-CdUAS
Campo 008:
100830s2010 ag_||||| |||| 00| 0 spa d
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10^aPredicción de la digestibilidad de silabes de sorgo / ^cMaría Alejandra Brunetti.
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^aTrabajo realizado en: INTA EEA Manfredi - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria Estación Experimental Agropecuaria Manfredi
Campo 520:
^aSi presenta resumen
Campo 520:
^aCon el objetivo de evaluar la capacidad predictiva de métodos de laboratorio para el uso de ecuaciones de predicción de la digestibilidad in vivo con los silajes de sorgo en rumiantes, se establecieron las relaciones existentes entre la digestibilidad in vivo y distintas determinaciones químicas: Materia seca (MS), contenido de cenizas (Cen), fibra detergente neutro con agregado de amilasa (aFDN), fibra detergente ácido (FDA), y lignina detergente ácido (LDA) y métodos biológicos de laboratorio: in situ con muestras secas y molidas y con muestras frescas y dos métodos in vitro: Tilley y Terry (1963) convencional, con muestras secas y molidas (TyT) y con muestras frescas (TyT fr) y en el analizador Daisy II (Ankom Technology), siguiendo el protocolo de Holden (1999) (H) y el método propuesto por Van Soest (1966). Se analizó además, la digestibilidad de la fibra detergente neutro (dFDN) y la fibra detergente neutro digestible (FDND). Para ello, se utilizaron 19 materiales de silajes de sorgo, los cuales fueron las dietas base de cuatro novillos (como mínimo) para obtener la digestibilidad in vivo de cada material. Se analizaron dichas relaciones entre las variables y la digestibilidad, utilizando ecuaciones lineales simples y múltiples, considerando que cada ecuación incluiría sólo un método biológico.Cuando se consideró la capacidad predictiva de cada variable en forma individual, empleando ecuaciones de regresión simples, la variable química que mejor se comportó fue LDA, con un R²= 0,52. Sólo se logró superar dicha predicción cuando se incluyeron determinaciones con materiales frescos en las determinaciones in situ e in vitro (R²= 0,68 y 0,53 respectivamente). Sin embargo, para lograr una mejor predicción en la determinación de digestibilidad se requiere más de una variable (Regresión múltiple). La ecuación de regresión múltiple obtenida con variables químicas aumentó la predicción (R²= 0,62). En tanto, cuando se incorporó en el modelo alguna determinación in vitro, las predicciones alcanzaron estimaciones más precisas. La técnica in vitro propuesta por Holden (1999), junto con las determinaciones químicas MS, Cen y aFDN fueron la que permitieron obtener los mejores ajustes. Se consideró además, que la ecuación resultante ofrece una mejor repetibilidad en las variables que participan. Es por esto que no se incluyeron variables biológicas de menor repetibilidad, como en las situaciones donde se utilizan materiales frescos en su determinación. En base a lo anteriormente expuesto y considerando el número de variables necesarias para la evaluación de un silaje de sorgo, tanto para su caracterización, como así también considerar costos, tiempo, simplicidad y confianza en los datos (establecido por el CV entre mediciones), la mejor predicción resultante y sus coeficientes fueron: DIV (%)= 20,75 0,64 % MS 1,57 % Cen + 0,28 % aFDN + 0,76 % H (R²= 0,76; ECMP= 5,60)
Campo 650:
4^9607^aQuímica analítica
Campo 650:
4^91651^aAlimentos para animales
Campo 650:
4^98586^aBovinos
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Campo 650:
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Campo 650:
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Campo 650:
4^9486^aMétodos de simulación
Campo 650:
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Campo 700:
1 ^aOrtiz, Patricia Ines^cUniversidad Nacional de Córdoba.^cFacultad de Ciencias Químicas. ^cDepartamento de FísicoQuímica. ^cConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas.^cInstituto de Investigaciones en Fisicoquímica de Córdoba.^eths^96322
Campo 700:
1 ^aRubinstein, Héctor Ramon^cUniversidad Nacional de Córdoba. ^cFacultad de Ciencias Químicas. ^cDepartamento de Bioquímica Clínica. ^cConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. ^cCentro de Investigaciones en Bioquímica Clínica e Inmunología.^ecths^97061
Campo 700:
1 ^aJaurena, Gustavo^98593^ecths
Campo 700:
1 ^aUstarroz, Enrique^98592^eevl
Proveniencia:
^aUniversidad Nacional de Córdoba - Facultad de Ciencias Químicas - Biblioteca
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Institucion:
Universidad Nacional de Córdoba
Dependencia:
Facultad de Ciencias Químicas

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