Modelagem das exigências nutricionais de treonina em suínos das fases de creche, crescimento e terminação
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG |
Texto Completo: | http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/4151 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é estudar as exigências nutricionais de treonina em suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, através da revisão sistemática e meta-análise. A treonina, é um aminoácido nutricionalmente essencial para suínos nas fases de crescimento. Esse aminoácido é importante para o crescimento animal, defesa contra patógenos atuando no sistema imune, nos quais produz mucina e imunoglobulinas. Diante disso, o fornecimento e estimação das exigências nutricionais de treonina para suínos se faz importante, pois a carência do mesmo reduz o desempenho animal. A base de dados contemplou 41 artigos publicados entre os anos 1990 a 2020, totalizando 4028 suínos, com 274 tratamentos. Os critérios de seleção foram: artigos revisados por pares, espaço temporal de 30 anos, experimentos com suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, artigo apresentar no mínimo 4 tratamentos (controle + 3 níveis de treonina), haver dados de desempenho no artigo e composição das dietas (porcentagem dos ingredientes). A avaliação dos dados envolveu análises gráficas, descritivas, teste de variância e covariância, modelos mistos, modelos lineares, modelos quadráticos, modelos não lineares e machine learning. Para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o melhor para estimar as exigências de treonina, onde obteve- se um ganho diário de 38 e 18 gramas para cada grama de treonina ingerida respectivamente. Para terminação, o modelo múltiplo foi o mais adequado, com um ganho de 16 gramas diárias para cada grama de treonina ingerida. Na forma inversa de estimação, para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o mais adequado, estimando 0,0103 e 0,0193 gramas de treonina para cada grama de ganho de peso diário respectivamente. Na terminação, o modelo múltiplo foi selecionado obtendo uma exigência de Tre de 0,01 gramas para cada grama de ganho de peso. Com relação aos modelos não lineares, a reestimação obteve um ganho de 45 gramas para cada grama de treonina ingerida para fase de creche e 26 gramas para crescimento. Para o machine learning, o modelo XGBOOST apresentou os melhores coeficientes de seleção do modelo, nos quais teve como principais variáveis preditoras o ganho de peso, consumo de ração e porcentagem de treonina na dieta. Porém o uso do machine learning não foi adequado para estimar as exigências nutricionais de treonina, por conta da limitação de dados. Conclui- se que através da meta-análise foi possível estimar as exigências nutricionais de treonina para leitões e suínos nas fases de creche, crescimento e terminação. |
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Modelagem das exigências nutricionais de treonina em suínos das fases de creche, crescimento e terminação. 2023. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Estadual de Ponta Grossa, Ponta Grossa, 2023.http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/4151O objetivo deste trabalho é estudar as exigências nutricionais de treonina em suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, através da revisão sistemática e meta-análise. A treonina, é um aminoácido nutricionalmente essencial para suínos nas fases de crescimento. Esse aminoácido é importante para o crescimento animal, defesa contra patógenos atuando no sistema imune, nos quais produz mucina e imunoglobulinas. Diante disso, o fornecimento e estimação das exigências nutricionais de treonina para suínos se faz importante, pois a carência do mesmo reduz o desempenho animal. A base de dados contemplou 41 artigos publicados entre os anos 1990 a 2020, totalizando 4028 suínos, com 274 tratamentos. Os critérios de seleção foram: artigos revisados por pares, espaço temporal de 30 anos, experimentos com suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, artigo apresentar no mínimo 4 tratamentos (controle + 3 níveis de treonina), haver dados de desempenho no artigo e composição das dietas (porcentagem dos ingredientes). A avaliação dos dados envolveu análises gráficas, descritivas, teste de variância e covariância, modelos mistos, modelos lineares, modelos quadráticos, modelos não lineares e machine learning. Para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o melhor para estimar as exigências de treonina, onde obteve- se um ganho diário de 38 e 18 gramas para cada grama de treonina ingerida respectivamente. Para terminação, o modelo múltiplo foi o mais adequado, com um ganho de 16 gramas diárias para cada grama de treonina ingerida. Na forma inversa de estimação, para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o mais adequado, estimando 0,0103 e 0,0193 gramas de treonina para cada grama de ganho de peso diário respectivamente. Na terminação, o modelo múltiplo foi selecionado obtendo uma exigência de Tre de 0,01 gramas para cada grama de ganho de peso. Com relação aos modelos não lineares, a reestimação obteve um ganho de 45 gramas para cada grama de treonina ingerida para fase de creche e 26 gramas para crescimento. Para o machine learning, o modelo XGBOOST apresentou os melhores coeficientes de seleção do modelo, nos quais teve como principais variáveis preditoras o ganho de peso, consumo de ração e porcentagem de treonina na dieta. Porém o uso do machine learning não foi adequado para estimar as exigências nutricionais de treonina, por conta da limitação de dados. Conclui- se que através da meta-análise foi possível estimar as exigências nutricionais de treonina para leitões e suínos nas fases de creche, crescimento e terminação.The objective of this work is to study the nutritional requirements of threonine in pigs in the nursery, growing and finishing phases, through systematic review and meta-analysis. Threonine is a nutritionally essential amino acid for pigs in the growth phases. This amino acid is important for animal growth and defense against pathogens acting on the immune system, in which it produces mucin and immunoglobulins. Therefore, the supply and estimation of threonine nutritional requirements for pigs is important, as its lack reduces animal performance. The database included 41 papers published between 1990 and 2020, totaling 4028 pigs, with 274 treatments. The selection criteria were: peer-reviewed papers, temporal space of 30 years, experiments with pigs in the nursery, growing and finishing phases, papers presenting at least 4 treatments (control + 3 levels of threonine), have performance data in the papers and composition of diets (percentage of ingredients). Data evaluation involved graphical and descriptive analyses, variance and covariance tests, mixed models, linear models, quadratic models, nonlinear models and machine learning. For the nursery and growing phases, the linear model was the best to estimate threonine requirements, where a daily gain of 38 and 18 grams was obtained for each gram of threonine ingested respectively. For finishing, the multiple model was the most appropriate, with a gain of 16 grams daily for each gram of threonine ingested. In the inverse form of estimation, for the nursery and growing phases, the linear model was the most appropriate, estimating 0.0103 and 0.0193 grams of threonine for each gram of daily weight gain respectively. At finishing, the multiple model was selected obtaining a Tre requirement of 0.01 grams for each gram of weight gain. In relation to the non-linear models, the reestimation obtained a gain of 45 grams for each gram of threonine ingested for the nursery phase and 26 grams for growing. For machine learning, the XGBOOST model presented the best model selection coefficients, in which the main predictor variables were weight gain, feed consumption and percentage of threonine in the diet. However, the use of machine learning was not suitable for estimating threonine nutritional requirements, due to limited data. It is concluded that through meta-analysis it was possible to estimate the nutritional requirements of threonine for pigs in the nursery, growing and finishing phases.Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2024-03-15T16:21:34Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Rafaela Hilgemberg.pdf: 1956690 bytes, checksum: 6261a0c29ad05d09692ab8a0bbb216cf (MD5)Made available in DSpace on 2024-03-15T16:21:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Rafaela Hilgemberg.pdf: 1956690 bytes, checksum: 6261a0c29ad05d09692ab8a0bbb216cf (MD5) Previous issue date: 2023-12-01Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Estadual de Ponta GrossaPrograma de Pós Graduação em ZootecniaUEPGBrasilDepartamento de ZootecniaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIAaminoácidodesempenhoestimaçãoleitãonutriçãoperformanceamino acidspigestimationnutritionModelagem das exigências nutricionais de treonina em suínos das fases de creche, crescimento e terminaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPGinstname:Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)instacron:UEPGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4151/3/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4151/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALRafaela Hilgemberg.pdfRafaela Hilgemberg.pdfdissertação completa em pdfapplication/pdf1956690http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/4151/1/Rafaela%20Hilgemberg.pdf6261a0c29ad05d09692ab8a0bbb216cfMD51prefix/41512024-03-15 13:21:34.35oai:tede2.uepg.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede2.uepg.br/jspui/PUBhttp://tede2.uepg.br/oai/requestbicen@uepg.br||mv_fidelis@yahoo.com.bropendoar:2024-03-15T16:21:34Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG - Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)false |
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CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA aminoácido desempenho estimação leitão nutrição performance amino acids pig estimation nutrition |
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O objetivo deste trabalho é estudar as exigências nutricionais de treonina em suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, através da revisão sistemática e meta-análise. A treonina, é um aminoácido nutricionalmente essencial para suínos nas fases de crescimento. Esse aminoácido é importante para o crescimento animal, defesa contra patógenos atuando no sistema imune, nos quais produz mucina e imunoglobulinas. Diante disso, o fornecimento e estimação das exigências nutricionais de treonina para suínos se faz importante, pois a carência do mesmo reduz o desempenho animal. A base de dados contemplou 41 artigos publicados entre os anos 1990 a 2020, totalizando 4028 suínos, com 274 tratamentos. Os critérios de seleção foram: artigos revisados por pares, espaço temporal de 30 anos, experimentos com suínos nas fases de creche, crescimento e terminação, artigo apresentar no mínimo 4 tratamentos (controle + 3 níveis de treonina), haver dados de desempenho no artigo e composição das dietas (porcentagem dos ingredientes). A avaliação dos dados envolveu análises gráficas, descritivas, teste de variância e covariância, modelos mistos, modelos lineares, modelos quadráticos, modelos não lineares e machine learning. Para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o melhor para estimar as exigências de treonina, onde obteve- se um ganho diário de 38 e 18 gramas para cada grama de treonina ingerida respectivamente. Para terminação, o modelo múltiplo foi o mais adequado, com um ganho de 16 gramas diárias para cada grama de treonina ingerida. Na forma inversa de estimação, para as fases de creche e crescimento, o modelo linear foi o mais adequado, estimando 0,0103 e 0,0193 gramas de treonina para cada grama de ganho de peso diário respectivamente. Na terminação, o modelo múltiplo foi selecionado obtendo uma exigência de Tre de 0,01 gramas para cada grama de ganho de peso. Com relação aos modelos não lineares, a reestimação obteve um ganho de 45 gramas para cada grama de treonina ingerida para fase de creche e 26 gramas para crescimento. Para o machine learning, o modelo XGBOOST apresentou os melhores coeficientes de seleção do modelo, nos quais teve como principais variáveis preditoras o ganho de peso, consumo de ração e porcentagem de treonina na dieta. Porém o uso do machine learning não foi adequado para estimar as exigências nutricionais de treonina, por conta da limitação de dados. Conclui- se que através da meta-análise foi possível estimar as exigências nutricionais de treonina para leitões e suínos nas fases de creche, crescimento e terminação. |
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2023 |
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HILGEMBERG, Rafaela. Modelagem das exigências nutricionais de treonina em suínos das fases de creche, crescimento e terminação. 2023. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Estadual de Ponta Grossa, Ponta Grossa, 2023. |
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