Constantemente los forrajes deben realizar procesos de adaptación a los diferentes cambios en los factores ambientales lo cual conlleva a que sus variables fisiológicas se vean afectadas. El objetivo fue evaluar el comportamiento fisiológico de siete especies forrajeras tropicales en diferentes condiciones ambientales durante 2019 en Palmira, Colombia. Se implementó un diseño de bloques completos al azar, en tres localidades con diferentes altitudes, con cuatro repeticiones por especie para un total de 28 unidades experimentales por localidad. Se utilizó un analizador de medición fotosintético portátil Lcpro+, para la toma de datos de la tasa de fotosíntesis, conductancia estomática, tasa de transpiración y CO2 interno. Los datos recolectados fueron analizados mediante una comparación de medias con la prueba de Duncan (p≤ 0.05). Los indicadores fisiológicos de la especie Estrella, Kikuyo y la leguminosa Centrosema molle en las tres altitudes y las dos épocas demostrarían los mecanismos de adaptación que estas desarrollan en lugares adversos a los que se establecen.
Our goal was to determine the digestion rates of carbohydrate fractions A (sugars, oligosaccharides and organic acids), B1 (starch and soluble fiber), NSC (non-structural carbohydrates) and B2 (available NDF) in four tropical grasses using the gas production technique. Samples of whole forage (WF), residue insoluble in 90% ethanol (EIR) and isolated NDF (ND) were fermented in vitro and gas production measured. Gas volumes determined from the following fractions, A = WF minus EIR; B1 = EIR - ND; NSC = WF - ND; and B2 = ND. Grasses were Andropogon gayanus, Urochloa brizantha, Cynodon plectostachyus, and Megathyrsus maximum each grown in Veracruz, Mexico on four plots (5×5 m), fertilized (relationship equivalent to 0 and 100 kg N/ha) and clipped 35 d after the N fertilization. A complete randomized block design with factorial arrangement 4×2 and two replicates per treatment was used. Factors were grass species and N fertilization. Data were fit using a single-pool exponential model with lag. The volume (mL gas/100 mg OM), rate (%/h) and lag (h) were: WF (22.8; 5.3; 2.1); A (3.2; 15.7; 0.5); B1 (1.5; 15.7; 0.2); and B2 (18.3; 6.6; 5.2). Andropogon and Urochloa had higher NSC content compared to Megathyrsus and Cynodon but lower gas yield per unit of NSC. Rates of digestion for the B2 fraction ranged from 4 to 8 %/h; and NSC digestion rate averaged 15.7 %/h. Nitrogen fertilization reduced carbohydrate pool sizes but did not affect rates of digestion. It is concluded that ruminally available energy from SC and NSC in tropical forages should be revised more extensively.
El objetivo fue desarrollar modelos de calibración de espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) para estimar el contenido de las fracciones de fibra y de carbohidratos en pastos Urochloa sp. para la zona tropical de México. Ciento ochenta y nueve muestras de tres híbridos de Urochloa fueron cosechadas cada 35 días durante un año, las cuales fueron analizadas por química húmeda para las fracciones de fibra: Fibra Detergente Neutra (NDF), Proteína insoluble en Detergente Neutro (NDIP), Fibra Detergente Ácida (ADF), Proteína Insoluble en Detergente Ácido (ADIP) y Lignina (LIG), y se estimaron los carbohidratos totales (TC), carbohidratos fibrosos (FC), carbohidratos no fibrosos (NFC) y carbohidratos indigestibles (UC). Los modelos de calibración y de validación se evaluaron por los respectivos Coeficientes de Determinación (R2); Errores Estándar de Validación Cruzada (SECV); y la desviación residual de la predicción (RPD). Además, con un conjunto de muestras externas, se realizó una prueba de sensibilidad evaluada por el Cuadrado Medio del Error de Predicción (MSPE). Las calibraciones obtenidas presentaron un adecuado ajuste y eficiencia predictiva mediante espectrofotometría NIR para NDF (RPD 2.4) y TC (RPD 2.5) lo que demuestra confiabilidad y capacidad de predicción para estas fracciones. Sin embargo, LIG, FC, NFC y UC requieren más observaciones para acrecentar su confiabilidad.
El contenido de proteína, después de fibra, es condicionante del consumo voluntario y digestibilidad de pastos tropicales por los rumiantes. Sin embargo, su determinación en el laboratorio es lenta y costosa, por lo que se requiere desarrollar ecuaciones de calibración para aplicar la tecnología de espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) en su estimación. El objetivo fue desarrollar modelos de calibración NIRS para estimar el contenido de las fracciones proteicas en pastos de Urochloa sp. para la zona tropical de México. Se obtuvieron 189 muestras de tres especies del género Urochloa, cosechadas cada 35 días durante un año y analizadas para las fracciones químicas Proteína Cruda (PC), Nitrógeno No Proteico (NNP), Proteína Soluble (PS), Proteína insoluble en Detergente Neutro (PIDN), Proteína Insoluble en Detergente Ácido (PIDA) y se estimaron las fracciones nutricionales proteicas A,B1+B2, B3 y C de acuerdo con la estructura del CNCPS (Cornell Net Carbohydrate and Protein System). La precisión de los modelos de calibración y validación se evaluaron por el coeficiente de determinación (R2), el error estándar de validación cruzada (EEVC) y la desviación residual de la predicción (DRP) obtenida por la relación (DE/EEVC). La validación se realizó mediante un conjunto de 63 muestras externas, las cuales presentaron altos coeficiente de determinación (R2) de 0.95 y 0.92 y DRP de 4.0 y 3.4 para PC y PS, respectivamente. La validación para las fracciones nutricionales proteicas A y B1+B2 presentó bajos valores de R2 (0.69 y 0.86) y DRP (1.6 y 1.9), respectivamente. Las validaciones de las fracciones de proteína ligadas a la pared celular [PIDN, PIDA (C) y B3], con R2 ≤ 0.39 y DRP ≤ 0.9 no fueron explicadas suficientemente. Se concluye que los modelos de calibración NIRS desarrollados para estimar PC y PS son precisos y confiables.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.