Ajustamento de equações para predizer a energia metabolizável do milho para codornas de corte

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pasquetti, Tiago Junior
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Pozza, Paulo Cesar, Furlan, Antonio Claudio, Castilha, Leandro Dalcin, Diaz-Huepa, Laura Marcela, Fachinello, Marcelise Regina, Marcato, Simara Márcia, Tanamati, Wesley
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Semina. Ciências Agrárias (Online)
Texto Completo: https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/18582
Resumo: A determinação da energia metabolizável (EM) de alimentos utilizados em dietas para codornas de corte, por meio de ensaios de metabolismo, demanda tempo, infraestrutura e recursos financeiros, o que torna interessante o desenvolvimento de equações de predição da EM baseadas na composição proximal dos alimentos.Objetivou-se com este trabalho ajustar equações de predição dos valores de EM do milho para codornas de corte.Foi determinada a composição química de 12 diferentes cultivares de milho e realizado um ensaio de metabolismo, com estas cultivares, para determinação da EM aparente (EMA) e EMA corrigida para balanço de nitrogênio (EMAn).De posse da composição química, e dos valores de EMA e EMAn, convertidos para a matéria seca, procedeu-se com o ajuste das equações de predição.O ajuste inicial dos modelos de regressão linear simples e múltipla, dos dados de EMA e EMAn, foi realizado utilizando-se os valores de proteína bruta (PB), extrato etéreo (EE), fibras em detergentes neutro (FDN) e ácido (FDA), matéria mineral (MM), cálcio (Ca) e fósforo (P) como regressoras (modelo completo).Para o ajustamento das equações de predição, dos valores de EMA e EMAn, foi utilizado o procedimento de regressão linear simples e múltipla, por meio da técnica de eliminação indireta (Backward).Houve ajustamento de 10 equações de predição da EM do milho, sendo 5 para EMA e 5 para EMAn, cujos valores de R² variaram de 0,20 a 0,75 e de 0,21 a 0,78, respectivamente.Em todas as equações ajustadas observou-se correlação negativa para a matéria mineral, o que pode estar associado ao seu efeito diluente da energia bruta contida nos milhos.Conclui-se que as equações que apresentaram melhor ajustamento foram EMA = 5605,46 - 385,074PB + 111,648EE + 48,1133FDN +  303,924FDA - 929,931MM (R² = 0,75) e EMAn = 5878,16 - 403,937PB + 81,9618EE + 41,8954FDN + 303,506FDA - 901,621MM (R² = 0,78).
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The objective of this study was to adjust the prediction equations of metabolizable energy (ME) of corn for quail. The chemical compositions of 12 maize varieties were determined and a metabolism assay was carried out in order to determine the apparent metabolizable energy (AME) and nitrogen-corrected apparent metabolizable energy (AMEn) of these corn varieties. The values of chemical composition, AME and AMEn, converted to dry matter, were used to adjust the prediction equations. The initial adjustment of simple and multiple linear regression of the AME and AMEn was performed using the values of crude protein (CP), ether extract (EE), neutral (NDF) and acid (ADF) detergent fiber, mineral matter (MM), calcium (Ca) and phosphorus (P) as regressors (full model). To adjust the prediction equations the statistical procedure of simple and multiple linear regression was used, with the technique of indirect elimination (Backward). There was adjustment of 10 prediction equations, in which five were for AME and another five for AMEn, the R² values of which ranged from 0.20 to 0.75 and from 0.21 to 0.78, respectively. For all adjusted equations, negative correlations for MM were observed, which may be related to its dilutive effect of the gross energy contained in corn. In conclusion, the equations that showed better adjustment were AME= 5605.46 - 385.074CP + 111.648EE + 48.1133NDF + 303.924ADF - 929.931MM (R²= 0.75) and AMEn= 5878.16 - 403.937CP + 81.9618EE + 41.8954NDF + 303.506FDA - 901.621MM (R²= 0.78). UEL2015-08-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPesquisa Empírica de Campoapplication/pdfhttps://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/1858210.5433/1679-0359.2015v36n4p2861Semina: Ciências Agrárias; Vol. 36 No. 4 (2015); 2861-2870Semina: Ciências Agrárias; v. 36 n. 4 (2015); 2861-28701679-03591676-546Xreponame:Semina. Ciências Agrárias (Online)instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELporhttps://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/18582/pdf_804Copyright (c) 2015 Semina: Ciências Agráriashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessPasquetti, Tiago JuniorPozza, Paulo CesarFurlan, Antonio ClaudioCastilha, Leandro DalcinDiaz-Huepa, Laura MarcelaFachinello, Marcelise ReginaMarcato, Simara MárciaTanamati, Wesley2023-01-12T15:17:26Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/18582Revistahttp://www.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrariasPUBhttps://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/oaisemina.agrarias@uel.br1679-03591676-546Xopendoar:2023-01-12T15:17:26Semina. Ciências Agrárias (Online) - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
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