Predicción de la composición química de alimentos secos para perros utilizando espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS)

Predicción de la composición química de alimentos secos para perros utilizando espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS)

27 ref.

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Main Author: Abarzúa B., Danitza
Other Authors: Universidad Austral de Chile. Facultad de Ciencias Agrarias
Format: Tesis biblioteca
Published: 2006
Subjects:perro, alimentos para animales, composicion quimica, analisis de alimentos, tecnicas analiticas, espectrometria, espectroscopia infrarroja,
Online Access:https://hdl.handle.net/20.500.14001/58577
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spelling dig-inia-cl-20.500.14001-585772024-08-20T02:42:46Z Predicción de la composición química de alimentos secos para perros utilizando espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) Abarzúa B., Danitza Universidad Austral de Chile. Facultad de Ciencias Agrarias perro alimentos para animales composicion quimica analisis de alimentos tecnicas analiticas espectrometria espectroscopia infrarroja 27 ref. Se realizo un estudio con el objetivo de predecir la composición nutricional de alimentos secos para perros utilizando la tecnología NIRS. Cincuenta y nueve alimentos para perros adultos y cachorros fueron colectados por reflectancia a través de un monocromador de barrido NIRS System 6500 con un módulo de transporte (en alimentos peletizados) y de rotación (en alimentos molidos, los que fueron obtenidos a partir de los alimentos peletizados), entre 400 y 2500 nm, manejado a través de un computador utilizando el programa WIN1SI 1.04 de Infrasoft Internacional, donde se evaluó la exactitud de predicción para materia seca, proteína bruta, aminoácidos, energía metabolizable, energía bruta, fibra cruda, lípidos y minerales. Se desarrollaron ecuaciones para los alimentos peletizados y molidos, donde se relacionaron los datos espectrales con los de referencia utilizando el método de los cuadrados mínimos parciales modificado (MPLS) aplicando distintos tratamientos matemáticos. La elección de ecuaciones fue basada en el coeficiente de determinación (1-VR), error estándar de validación cruzada (SECV) y la relación DS/SECV. Los datos obtenidos indican que los alimentos molidos predicen de mejor forma la composición nutricional que los alimentos paletizados y solamente en fibra cruda, proteína bruta, isoleucina, leucina, fenilalanina-tirosina, treonina y valina, se puede predecir en forma confiable su contenido. En el caso de energía metabolizable, histidina, metionina-cisteína, triptófano, lípidos y acido linoleico, esta metodología no es apropiada para su predicción, y en el caso de los minerales por el hecho de estar formados por estructuras químicas de naturaleza inorgánica, no poseen absorción en la región del infrarrojo, por lo tanto, el poder de predicción NIRS decrece. Con respecto a las transformaciones matemáticas, la segunda derivada fue la que presento la mayor utilización, entregando los mejores resultados, tanto en alimentos enteros como molidos, así también la transformación SNV y Detrend, se utilizo en la mayor parte de las ecuaciones de calibración seleccionadas. 2020-12-29T05:44:32Z 2020-12-29T05:44:32Z 2006 Tesis https://hdl.handle.net/20.500.14001/58577
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