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Título:
Predicción de la composición química de alimentos secos para perros utilizando espectroscopia de reflectancia en el infrarojo cercano (Nirs)
Autor:
Abarzúa Benítez, Danitza Ximena
Profesor Patrocinante:
Alomar Carrio, Daniel
Grado a Optar:
Ingeniero Agrónomo - Licenciado en Agronomía
Materia:
perros; alimentos para animales; alimentación de perros
Universidad:
Universidad Austral de Chile
Facultad:
Facultad de Ciencias Agrarias
Escuela:
Escuela de Agronomía
Año de Aceptación:
2006
Resumen:
Se realizó 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 WINISI 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 peletizados 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 Ácido 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 2ª derivada fue la que presento la mayor utilización, entregando los mejores resultados, tanto en alimentos enteros como molidos, así también la transformación SNV&Detrend, se utilizó en la mayor parte de las ecuaciones de calibración seleccionadas.
Abstract:
A study with the objective of predicting the nutritional composition of dry food for dogs using NIRS technology was carried out. Fiftynine brands of food for adult and growing dogs were analysed by reflectancy using a NIRS System 6500 monochromator with a transport module (in extruded) and rotation module (in ground food, which was obtained from extruded food) between 400 and 2500 nm, managed by a computer using the program WINISI 1.04 by Infrasoft International, where the exact prediction for dry matter, crude protein, amino acids, metabolizable energy, gross energy, crude fiber, lipids, and minerals was evaluated. Equations for extruded and ground food were developed, where the spectral and reference data were related, using the method of modified partial least square (MPLS) applying different mathematical treatments. The selection of the best equation was based on the determination coefficient (1-VR), standard error of crossed validation (SECV) and the relation DS/SECV. The obtained data indicated that the nutritional composition could be better predicted in ground food than extruded food and only the crude fiber, crude protein, isoleucine, leucine, phenylalanine-tyrosine, threonine and valine contents can be reliably predicted using NIRS. In the case of metabolizable energy, histidine, methionine-cysteine, tryptophane, lipids and linoleic acid, this methodology is not appropriate for their prediction, and in the case of minerals, since they are formed by chemical structures of inorganic nature; there is no absorption in the infrared area, therefore, their contents can not be reliably predicted. In the case of the mathematical transformations, the 2nd derivative gave the best results, in both extruded and ground food; and also, the transformation SNV&Detrend was used in the greatest part of the selected calibration equations.
Palabras Clave:
perros; alimentos para animales; alimentación de perros
Editor:
Universidad Austral de Chile - Sistema de Bibliotecas - Programa Cybertesis
Formato:
text/pdf
Idioma:
es
Copyright:
Abarzúa Benítez, Danitza Ximena
Dirección Electrónica:
http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2006/faa118p/doc/faa118p.pdf