Equações de regressão para estimar valores energéticos do grão de trigo e seus subprodutos para frangos de corte, a partir de análises químicas

Abstract

RESUMOUm experimento foi realizado com frangos de corte para a obtenção de equações de predição da energia a partir de análises químicas e dados de energia metabolizável (EM) utilizando como alimentos-teste o trigo e alguns de seus produtos, comparando quatro metodologias de estimação. Sete alimentos oriundos do trigo e uma ração-referência foram utilizados nos cinco tratamentos: trigo integral moído, gérmen de trigo, farinha de trigo clara, farinha de trigo escura, farelo de trigo para uso humano, farelo de trigo para uso animal e farelo de trigo grosso. Com base nas análises químicas de fibra bruta (FB), extrato etéreo (EE), proteína (PB), cinzas (Cz) e amido (A) dos alimentos e com os resultados observados de EM aparente (EMA), EM verdadeira (EMV), EM aparente corrigida (EMA n ) e EM verdadeira corrigida pelo balanço de nitrogênio (EMV n ) nos cinco tratamentos, desenvolveram-se equações de predição por stepwise. FB foi a variável que melhor se relacionou com os valores de energia metabolizável, entretanto esse valor isolado não foi suficiente para uma boa estimativa dos valores energéticos (R 2 abaixo de 0,80). Quando somada ao EE e à PB aumentou-se a precisão das equações, com valores de R 2 acima de 0,90 na maioria das equações. Estimativas a partir dos valores de todos tratamentos resultaram em equações menos precisas para EMA, com menores R 2 . Quando se utilizaram somente dados dos tratamentos pela metodologia tradicional ou de alimentação forçada separadamente aumentou-se a precisão das equações, com R 2 acima de 0,85. Para EMV e EMV n , as equações lineares múltiplas, utilizando-se FB, EE e PB, apresentaram boa precisão (R 2 >0,90), independente da utilização de todos os dados experimentais ou seu agrupamento por metodologia. Para a EMV n , além da alta precisão, os valores do coeficiente linear (a) das equações foram muito próximos quando se utilizaram todos os tratamentos ou agrupando-os por metodologia, o que significou pouca influência da metodologia sobre essa medida. A FDN não mostrou ser melhor preditor de EM do que a FB.Palavras-chave: frango, trigo, energia metabolizável, equação de predição ABSTRACT One experiment was run with broiler chickens, to obtain prediction equations for metabolizable energy (ME) based on feedstuffs chemical analyses, and determined ME of wheat grain and its by-products,

Equações de predição para estimar valores da energia metabolizável de alimentos concentrados energéticos para aves utilizando meta-análise

“…Uma forma rápida de se determinar os valores energéticos e de digestibilidade de nutrientes dos alimentos é pelo uso de equações de predição, que são estabelecidas em função da composição química simplificada dos alimentos, normalmente de fácil e rápida obtenção. Alguns estudos realizados (Rodrigues et al, 2001;2002;Borges et al, 2003;Nagata et al, 2004;Zonta et al, 2004) para estabelecer equações de predições de valores energéticos e nutritivos de uma série de alimentos foram elaborados com amostras que apresentavam pequena variabilidade. Esse problema pode, contudo, ser minimizado aumentando o número de informações de digestibilidade de nutrientes e composição química que utilizou dados oriundos de vários experimentos realizados no Brasil, procedimento semelhante ao adotado por Janssen (1989), na Europa.…”

Innovation in the prediction of the energy values of poultry feedstuffs

“…Outro meio de se obter os valores de EMAn são as equações de predição estabelecidas em função da composição química dos alimentos (ALVARENGA et al, 2011;MARIANO et al, 2013), normalmente de fácil e rápida obtenção. Na literatura existem trabalhos que obtiveram as equações de predição por meio de regressão múltipla (RODRIGUES et al, 2001(RODRIGUES et al, , 2002BORGES et al, 2003;ZHAO et al, 2008), meta-análise (NASCIMENTO et al, 2009(NASCIMENTO et al, , 2011MARIANO et al, 2012) e redes neurais (PERAI et al, 2010;AHMADI et al, 2007AHMADI et al, , 2008MARIANO et al, 2013). No entanto, é necessário a inovação em termos de utilização metodológica (ALVARENGA et al, 2015), podendo assim, resultar em melhores estimativas dos valores energéticos.…”