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Uso de infrarrojo cercano para pronosticar la calidad de los nutrientes

20 January 2014

La tecnología de Infrarrojo Cercano (NIRS) se basa en la absorción de la radiación electromagnética a longitudes de onda en el rango de 780-2500 nm. Se examinó el potencial de las técnicas basadas en NIR para determinar con precisión los parámetros de digestibilidad que son, por mucho, los nutrientes más costosos en la alimentación de monogástricos. Es decir, los aminoácidos digestibles, energía metabolizable y la disponibilidad de fósforo.

calidad de los nsumos de alimentos para pollos, ElSitioAvicolaPresentación de Cécile Gady, Adisseo, Francia, durante el XXIII Congreso Latinoamericano de Avicultura llevado a cabo en San Salvador en noviembre de 2013.

El Infrarrojo Cercano (NIR) se basa en la absorción de la radiación electromagnética a longitudes de onda en el rango de 780-2500 nm. Espectros NIRS de materias primas comprenden amplias bandas ue surgen de absorciones sobrepuestas correspondientes principalmente a matices y combinaciones de modos de vibración que implican enlaces químicos de C-H, S-H, O-H y N-H.

La técnica se ha utilizado de forma rutinaria por la industria de la nutrición animal durante la última década como método rápido y preciso de la evaluación de los principales constituyentes químicos en los alimentos.

Sin embargo, la mayor parte de la variación de nutrientes es ignorada o subestimada por estos parámetros, ya que sólo se correlacionan con un limitado grado con el verdadero valor nutricional de las materias primas.

Los genotipos, las condiciones ambientales, la madurez en la cosecha, fertilizantes aplicados durante el crecimiento de los cultivos, factores anti-nutricionales, condiciones de procesamiento, son parte de los criterios multifactorial que pueden influir fuertemente en la calidad de las materias primas.

Como consecuencia de ello, también se mostró la contribución de las técnicas de NIR a la optimización de la gestión de fábrica de piensos y la formulación del alimento en el marco de un mercado en constante cambio en los precios de las materias primas.

El análisis a las materias primas y alimentos balanceados terminados proporciona información para los productores para optimizar la utilización de los nutrientes en los alimentos para animales, a los productores de alimentos para preparar mezclas de alimentación adecuados para los diferentes sistemas de producción de animales, a los investigadores para optimizar el valor nutritivo de las nuevas variedades (Wrigley, 1999).

Hay, pues, una necesidad de técnicas analíticas simples pero robusta que podrían ayudar de manera eficiente la toma de decisiones.

Como consecuencia, para la evaluación efectiva de las materias primas es necesario tener entradas múltiples de datos valorados como los que ofrece el NIRS, el ejemplo más significativo es su potencial para no realizar el análisis de ingredientes tradicional mediante la predicción de la digestibilidad de nutrientes directamente medidos de experimentos por la metodología in vivo.

A continuación, la revisión se realizó para examinar el potencial de las técnicas basadas en NIR para determinar con precisión los parámetros de digestibilidad que son, por mucho, los nutrientes más costosos en la alimentación de monogástricos (es decir, los aminoácidos digestibles, energía metabolizable y la disponibilidad de fósforo).

Revisión de investigaciones

El presente trabajo es una revisión de varios trabajos que implican varios métodos in vivo y analíticos.

- Pruebas de digestibilidad de aminoácidos: para la presente síntesis de trabajos, se analizaron ingredientes para determinar su concentración en aminoácidos totales (TAA) y se evaluó su digestibilidad verdadera ideal de aminoácidos (SID del AA ) con gallos cectomizados. Los coeficientes de digestibilidad se han corregido los valores de aminoácidos endógenos que se determinaron con una dieta libre de proteínas. El procedimiento utilizado para estos ensayos in vivo ha sido descrito por Green et al. (1987).

- Pruebas de energía metabolizable aparente (AMEn): se utilizaron pollitos de engorde machos (Ross 308) obtenidos de una incubadora comercial. Hasta los 12 días de edad, los pollos fueron alimentados con una dieta de iniciador. Al día 12, después de 4 horas de ayuno, los pollos se distribuyeron aleatoriamente en 10 grupos experimentales de 12 pollos, de tal forma que los grupos tenían el mismo peso promedio.

Las aves fueron alimentadas hasta el día 21 con dieta experimental granulada (pellet). La AME se midió utilizando el método de referencia europeo con alimentación ad libitum y recolección total de excretas (Bourdillon et al.,1990).

Las excretas se recolectaron diariamente durante período de equilibrio de 72 horas (días 20, 21 y 22 ) . Los valores de la energía metabolizable aparente se calcularon según la fórmula clásica sobre la base de una corrección para el balance de nitrógeno.

- Análisis de fósforo total y fítico: Las materias primas se analizaron por sus concentraciones de P total utilizando el método de mineralización (AOAC 984.27) e ICP- OES detección (espectrometría de emisión de plasma-óptico acoplado inductivamente). Además, se analizaron los ingredientes para sus concentraciones en P fítico por una extracción ácida de fosfatos de inositol (PI) seguido de un tratamiento con un tratamiento con una 6-fitasa y subsiguiente con fosfatasa alcalina .

Tecnologia de infrarrojo cercano, NIRS, el sitio avicolaInvestigaciones con NIRS

Se llevaron a cabo varios estudios para correlacionar la digestibilidad ileal estandarizada (SID) de aminoácidos (AA) medidos con gallos cectomizados a la absorbancia vía NIRS de una amplia gama de ingredientes.

A modo de ejemplo, la tabla 1 ilustra los resultados de las calibraciones desarrolladas para la harina de soja.

Además, el potencial de los NIRS ha sido investigado con el desarrollo de calibraciones directas para predecir el contenido de AME de los ingredientes. Nuestros trabajos indican que AME y AMEn pueden predecirse a partir de modelajes basados en NIR con el error estándar de la validación cruzada (SECV ) de 64 y 66 , 53 y 58 , 74 y 75 kcal/kg, respectivamente, para la harina de trigo , maíz y harina de soja.

Finalmente, se encontró que estas ecuaciones explican 97 y 93 por ciento, respectivamente de las variaciones medidas en P y PP, con el error estándar de 0,054 y 0,063 por ciento.

Las primeras indicaciones de la precisión de la calibración se dieron ejecutando validaciones cruzadas que llevaron a SECV se encuentra en línea con los errores estándar de las calibraciones (SEC) (0,054 vs. 0,060 por ciento y 0,063 vs. 0,071 por ciento.)

Las calibraciones en las poblaciones subconjunto de las materias primas, por ejemplo, mediante el desarrollo de las ecuaciones específicas para los cereales (no mostrado), dirigido a disminuir la SECV de las calibraciones en comparación con las desarrolladas en toda la gama de materias primas (0.052 vs.0.060 por ciento y 0.036 vs.0.071 por ciento, respectivamente, para el fósforo total y fítico ) (Gady y Dalibard , 2011), (Tahir et al., 2012 ).

Tabla 1: Desempeño de las calibraciones NIRS para la predicción de la proteína cruda , AA, digestibilidad ileal estandarizada (SID) de AA , AME y AMEN en la harina de soya 1

 NPromedioDSRangoSECR2CSECVSEP
Proteína ( %, tal cuales) y aminoácidos totales ( %, tal cuales)
Proteína 359 46.00 2.23 41.0 – 51.9 0.87 0.92 0.89 0.90
T Lys 340 2.78 0.18  2.38 – 3.08 0.09 0.90 0.10 0.10
T Met 351 0.60 0.05 0.54 – 0.72 0.03 0.84 0.03 0.04
T Cys 285 0.66 0.06 0.45 – 0.84 0.03 0.79 0.03 0.04
T Thr 314 1.79 0.12 1.49 – 2.07 0.02 0.89 0.02 0.05
T Trp 292 0.65 0.04 0.42 – 0.72  0.01 0.79 0.02 0.02
Coeficientes de digestibilidad ileal estandarizada de aminoácidos ( % )
D Lys 125 88.0 2.04 80.0 – 93.7 2.0 0.94 2.3 2.4
D Met 122 90.4 1.71 84.4 – 94.1 1.2 0.78 1.3 1.3
D Cys 96 78.6 6.00 60.2 – 93.3 2.8 0.83 2.9 2.9
D Thr 123 84.2 2.87 74.1 – 91.9 1.8 0.88 1.9 1.9
D Trp 119 88.2 2.67 75.0 – 94.0 1.6 0.77 1.6 1.6

1 AA: Las concentraciones de aminoácidos totales, digestibilidad ileal estandarizada (SID) de AA:, AME: energía metabolizable aparente,: AMEn: la energía metabolizable aparente corregida por nitrógeno, N: número de muestras ; R2C : coeficiente de determinación de la calibración , SEC: error estándar de calibración, SECV : error estándar de la validación cruzada , septiembre : error estándar de la predicción.

NIRS es eficiente

NIRS se considera generalmente como robusto y eficiente y ahora puede ser utilizado por la media de analizador NIRS portátiles o "en línea " con el objetivo de evaluar la calidad de la producción de alimentos y garantizar la composición de los ingredientes y alimentos balanceados para los nutrientes más importantes.

El progreso realizado en los campos de la instrumentación NIR y quimiometría ofrece mejoras permanentes.

La tecnología NIRS también ha ganado una amplia aceptación y valor agregado debido a su capacidad para predecir la digestibilidad de los nutrientes de los ingredientes al ser directamente correlacionado con precisión para mediciones in vivo.

La determinación de AME, SID de AA y el fósforo disponible derivada de la predicción de: el fósforo no fítico; así como otros factores antinutricionales que pudieran afectar la digestibilidad de los animales, nos ofrece la posibilidad de establecer o afinar las especificaciones de los ingredientes y los márgenes de seguridad en la base como la clave y los controladores más costosas de las formulaciones prácticas de alimentos balanceados.

Referencias

Bourdillon AB, Carré L, Conan J.J, Duperray G, Huyghebaert B, Leclercq M, Lessire J McNab, Wiseman J (1990) European reference method for the in vivo determination of metabolisable energy with adult cockerels: reproducibility, effect of food intake and comparison with individual laboratory methods. Br. Poult. Sci., 31, 557-565.

Gady, C. y Dalibard, P. (2011). Total and phytic phosphorus in raw materials of plant origin: quantification using Near Infrared Spectroscopy. Proceedings of the ESPN, Cesme, Turkey.

Green, S., Solange, L., Bertrand, Madeleine, J.C. Duron and R. Maillard. (1987). Digestibilities of amino acids in soyabean, sunflower and groundnut meals, determined with intact and cacectomised cockerels. British Poultry Science 28: 643-652.

Tahir, M., Shim, M.Y., Ward, N.E., Westerhaus, M.O. and Pesti, G. M. 2012. Evaluation of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) techniques for total and phytate phosphorus of common poultry feed ingredients. Poultry Science 91 :2540–2547.

Wrigley, C.W. (1999). Potential methodologies and strategies for the rapid assessment of feed-grain quality. Australian Journal of Agricultural Research, 50: 789-805.

 

Enero 2014

 

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