ESPECTROSCOPIA DE REFLECTÂNCIA NO INFRAVERMELHO PROXIMO (NIR) NA ANÁLISE DA COMPOSIÇÃO BROMATOLÓGICA DE BRAQUIÁRIAS
Alessandra schaphauser Rosseto Fonseca1, Barbara Fernandes Lima Alves2, Jefferson Darlan Costa Braga3, Kênia Larissa Gomes Carvalho Alves4, Sérgio Antonio Garcia Pereira Junior5, Edimar Barbosa de Oliveira6, Joadil Gonçalves de Abreu7, Rosemary Laís Galati8
1 - Universidade Federal de Mato Grosso
2 - Universidade Federal de Mato Grosso
3 - Universidade Federal de Mato Grosso
4 - Universidade Federal de Mato Grosso
5 - Universidade Federal de Mato Grosso
6 - Universidade Federal de Mato Grosso
7 - Universidade Federal de Mato Grosso
8 - Universidade Federal de Mato Grosso
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RESUMO -
O objetivo foi o de calibrar e validar o NIR para a predição da composição bromatológica das braquiárias Marandu e Convert HD364. A MS, cinzas, PB, FDN e FDA foram analisadas pelos métodos convencionais. A FDNi foi obtida pela incubação in situ. Na calibração, as equações foram obtidas tendo como variáveis independentes os resultados convencionais e, como dependentes, os preditos pelo NIR. Na validação, foram utilizadas 33 amostras de braquiárias que não compuseram a matriz de dados da calibração. Houve correlação (P0,05). O NIR encontra-se calibrado e validado para a predição da MS, FDN e FDA do Marandu e do Convert HD364.
Palavras-chave: calibração, fibra, proteína bruta, validação
NEAR INFRARED REFLECTANCE (NIRS) ANALYSIS OF THE BROMATOLOGICAL COMPOSITION OF BRACHIARIAS
ABSTRACT - This work had as objective the calibration and validation of the NIR, the bromatological composition the grasses Marandu and Convert HD364. The grasses was harvested in different heights and doses of nitrogen in between aphil 2015 and 2016. The dry matter (DM), mineral matter (MM), crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF) and unavailable neutral detergent fiber (NDFu). In the calibration was used the Multiple Linear Regression for determined a algorithm to the prediction. In validation was used the samples of grasses and the composition was analised by laboratory techniques and predicted by NIRS. Even validated variables CP and NDFu cannot be considered accurate. The correlation of the variable MM were not significant, thus have not been validated, all the other variables were significant.Keywords: calibration, fiber, crude protein, validation
Introdução
Os métodos convencionais usados para avaliar o valor nutritivo dos alimentos demandam tempo e envolvem o uso de reagentes químicos que produzem resíduos. Em geral, estes resíduos não são tratados ou descartados adequadamente, e como alternativa a este problema, tem-se a opção de substituição dos métodos convencionais pelo uso da Espectroscopia de Reflectancia no Infravermelho Próximo (NIR). O NIR baseia-se no principio da radiação eletromagnética, em que a energia radiante infravermelha é utilizada para caracterizar as substâncias orgânicas. A absorção da luz é medida pela diferença entre a quantidade emitida pelo NIR e a refletida pela amostra (VAN KEMPEM e JACKSON, 1996), e é através desta relação, que equações de predição são desenvolvidas. Para que isso ocorra, o NIR deve possuir uma matriz de dados, de forma que o equipamento seja capaz de interpretar o espectro de luz emitido pelo alimento, e relacioná-lo a uma composição. Em se tratando da pecuária de corte, a maior parte da criação é em pasto, e as gramíneas do gênero Brachiaria, as mais utilizadas, o que justifica a necessidade de protocolos analíticos rápidos, exatos e precisos que possam quantificar os componentes nutritivos. Diante da importante contribuição que o equipamento NIR pode trazer aos laboratórios de pesquisa e ensino, e devido à importância das braquiárias, o objetivo deste trabalho foi o de calibrar e validar o NIR para predição da composição bromatológica dos capins Marandu e Convert HD364.Revisão Bibliográfica
Os métodos convencionais usados nos laboratórios para a avaliação da composição dos alimentos são os métodos de Weende e Van Soest, que fornecem informações acerca da quantidade de matéria seca, cinzas, proteína bruta, extrato etéreo, fibra bruta, extrativo não nitrogenado e fibra em detergente neutro, fibra em detergente ácido. A grande limitação desses métodos é o descarte inapropriado dos reagentes químicos, impactando o meio ambiente. A Espectroscopia de Reflectância no Infravermelho Próximo (NIR) é um método alternativo aos convencionais, e que tem como vantagens a rapidez e ausência de reagentes químicos para a obtenção de um resultado. Na espectroscopia, estuda-se a interação das radiações eletromagnéticas com o material analisado (OLIVEIRA, 2014). Cada ligação química responde de maneira diferente quando estimuladas a vibrações. Desta forma, quando submetidos à ação de radiações, a resposta a essas vibrações faz com que ocorra a identificação dos componentes presentes no alimento (ARAÚJO, 2007). A captação da energia da amostra ocorre por reflectância, e a radiação parcialmente refletida é enviada ao detector produzindo um gráfico representativo do espectro de radiação da amostra (MONTEIRO, 2011). O espectro sozinho não permite a interpretação do resultado, e por este motivo existe a necessidade de se criar um banco de dados contendo amostras com composição variável, de forma que essa amplitude permita o desenvolvimento de equações de predição, e a validação das mesmas. Portanto, existem duas importantes etapas para o NIRS: a calibração e a validação. Na calibração, são utilizadas várias amostras para se construir uma matriz de dados, nesta etapa, é estabelecida a relação entre os valores analisados a partir dos métodos convencionais, e a predição pelo NIR. Enquanto a calibração é um procedimento matemático que encontra o melhor modelo ou algoritmo que permite a estimativa de variáveis a partir de resultados previamente registrados pelo instrumento (MONTEIRO, 2011), a validação é feita a partir do uso de amostras que não compõem a matriz original (FERREIRA, 1999). Neste caso, a validação se dá quando o componente nutritivo predito estiver estatisticamente igual ao analisado pelos protocolos usuais.Materiais e Métodos
O experimento foi conduzido na Fazenda Experimental da Faculdade de Agronomia e Zootecnia da Universidade de Mato Grosso, em Santo Antônio do Leverger, onde foram coletadas amostras de capim Convert HD364 e Marandu para a calibração e validação de modelos de predição da composição bromatológica a partir do NIR. As amostras coletadas entre os meses de abril de 2015 e 2016 foram moídas a 1 mm. A matéria seca definitiva, cinzas e proteína bruta foram analisadas segundo a AOAC (1995). A fibra em detergente neutro e detergente ácido de acordo com as soluções descritas por Van Soest (1991), e digestão no Ankom® 220. A fibra em detergente neutro indigestível foi obtida utilizando-se bolsas de TNT (100 g/m2) após incubação in situ por 288 horas (Valente et al., 2011). O primeiro passo para a calibração foi a seleção de amostras dos dois capins para a construção de uma matriz de dados. O equipamento utilizado foi o EspectraAnalyzer da marca Zeutec Opto Elektronik Gmbh, com 19 filtros. A leitura realizada no aparelho NIR foi pelo módulo de reflectância com intervalo de 1100 a 2500 nanômetros, tendo como resultado o espectro de log1/R (reflectância) versus o comprimento de onda. Para a calibração, e após a digitação dos dados de composição das amostras da matriz de dados, selecionou-se o modelo matemático de Regressão Linear Múltipla (RML). Houve a exclusão de amostras anômalas identificadas pelo software Works, e tratamentos matemáticos para a obtenção dos melhores parâmetros estatísticos apresentados para cada variável bromatológica. Para validação das equações, 33 amostras que não faziam parte da matriz de dados do NIR foram escaneadas, e a predição da composição comparada com os valores analisados por meio dos métodos convencionais. Os dados obtidos foram submetidos à análise de correlação simples, aplicando-se o teste de Pearson a 1% de probabilidade. Utilizou-se o programa de Análises Estatística e Genética - SAEG (1995).Resultados e Discussão
Na Tabela 1 encontram-se os parâmetros obtidos para os modelos de calibração multivariada para predição da 2ªMS, cinzas, PB, FDN, FDA e FDNi de braquiárias a partir do NIR. O número de amostras utilizadas na calibração não foi uniforme e variou de 72 a 160, mas de acordo com Windham et al. (1989), Johnson e Wichern (2002) e Mingoti (2005), a calibração foi alcançada, pois 50 observações seriam o número mínimo ideal para obter-se uma calibração. Todas as variáveis estudadas neste trabalho apresentaram R² considerado elevado (>0,90) segundo Windham et al. (1989), o que é desejável, pois reflete a confiança no modelo desenvolvido a partir da população selecionada, predizendo bons resultados. O RMSEC é um parâmetro indicativo de qualidade do modelo, pois reflete o desvio-padrão da diferença entre os valores preditos pelo NIR, e os analisados em laboratório. O RMSEC deve apresentar valores baixos. Windham et al. (1989) sugeriram como valores de referência para uma equação de predição acurada, RMSEC inferiores a 0,6; 0,9; 1,5; 2,0 para a MS, PB, FDA e FDN, respectivamente, com isso podemos afirmar que os modelos desenvolvidos neste trabalho são acurados. Com a calibração concluída, houve a validação do modelo. Na Tabela 2, são apresentadas as análises estatísticas descritivas referentes às composições bromatológicas obtidas pela análise convencional em laboratório (LAB) e preditas no NIR a partir dos modelos desenvolvidos neste estudo. Para a validação, os resultados das variáveis 2ªMS, cinzas, PB, FDN, FDNi e FDA obtidos pelos os métodos LAB foram correlacionados com os encontrados no NIR. Os coeficientes de correlação de Pearson entre LAB e NIR foram significativos para a 2ªMS, PB, FDN, FDA e FDNi, enquanto que para as cinzas, não houve correlação, portanto, não se alcançou a validação. Embora os modelos obtidos para PB e FDNi tenham se correlacionado, ao analisar a diferença existente entre as médias obtidas para LAB e NIR, esta é superior a 5%, valor este normalmente inaceitável na prática analítica. Considerando como referência as médias obtidas para LAB, é possível afirmar que embora a correlação aponte para a validação dos dois modelos (PB e FDNi), e os dados preditos se mostrem estatisticamente precisos, eles não podem ser considerados exatos.Conclusões
O aparelho NIR encontra-se calibrado e validado para a predição da matéria seca definitiva, fibra em detergente neutro, fibra em detergente acido e fibra em detergente neutro indigestível das braquiárias Marandu e Convert HD364.Gráficos e Tabelas
