Revisión: Nirs en el análisis de alimentos para la nutrición animal
El análisis de la composición nutricional de forrajes y de los alimentos usados en nutrición animal es relevante en la toma de decisiones dentro del proceso productivo. La espectroscopia por infrarrojo cercano (NIRS) es una metodología que se basa en la quimiométrica, asociando la luz absorbida en una muestra de alimento con la composición química de la misma y con base en ello se desarrollan ecuaciones de predicción por cada componente químico del alimento. La metodología ha sido aplicada en el análisis de forrajes con resultados  confiables para la predicción materia seca, proteína, carbohidratos estructurales, solubles, grasa y en leguminosas para la identificación de factores antinutricionales. Para el desarrollo de modelos... Ver más
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Revisión: Nirs en el análisis de alimentos para la nutrición animal Dryden, G. M. (2003). Near Infrared Reflectance Spectroscopy: Applications in Deer Nutrition 47 341, (July). Brogna, N., Pacchioli, M. T., Immovilli, A.,Ruozzi, F., Ward, R., & Formigoni, A.(2009). The use of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) in the prediction of chemical composition and in vitro neutral detergent fiber (NDF) digestibility of Italian alfalfa hay. Italian Journal of Animal Science, 8(SUPPL. 2), 271–273. https://doi.org/10.4081/ijas.2009.s2.271 Brown, W. F., Piacitelli, C. K., & Mislevy,P. (1987). Near infrared reflectance analysis of nonstructural carbohydrate concentration in tropical grasses. Crop Science, 27, 786–788. Bruno-Soares, A. M., Murray, I., Paterson,R. M., & Abreu, J. M. F. F. (1998). Use of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for the prediction of the chemical composition and nutritional attributes of green crop cereals. Animal Feed Science and Technology, 75(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/S0377-8401(98)00190-4 Buxton, D. R., & Mertens, D. R. (1991). Errors in forage-quality data predicted by near infrared reflectance spectroscopy. Crop Science, 31(1), 212–218. Cao, N. (2013). Calibration optimization and efficiency in near infrared spectroscopy, 183. Retrieved from http://lib.dr.iastate.edu/etd/13199/ Cozzolino, D. (2005). Uso De La Espectroscopía De Reflectancia En El Infrarrojo Cercano (Nirs) En El Analisis De Alimentos Para Animales. Agrociencia. VI, 25–32. Chemistry, F. (n.d.). No Title. Corson, D. C., Waghorn, G. C., Ulyatt, M.J., & Lee, J. (1999). NIRS : Forage analysis and livestock feeding. Proceedings of New Zealand Grassland Association, 61, 127–132. Retrieved from http://www.grassland.org.nz/publications/nzgrassland_publication_507.pdf Cougnon, M., Waes, C. Van, Dardenne, P.,Baert, J., & Reheul, D. (2013). Grass and Forage Science Comparison of near infrared reflectance spectroscopy calibration strategies for the botanical composition of grass-clover mixtures, (October 2012), 167–175. https://doi.org/10.1111/gfs.12031 Cox, M., Vasconselos, V. R., & Leite, E. R.(2000). Utilizacuo da Tecnica da Espectroscopia e Reflectlincia do InfraVermelho Proximo (NIRS) na Determinacuo do Valor Nutricional da Dieta de Ovinos em Caatinga. Revista Científica de Produção Animal, 2(1), 31–40. Cozzolino, D., & Moron, A. (2004).Exploring the use of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict trace minerals in legumes. Animal Feed Science and Technology, 111(1–4), 161–173. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2003.08.001 D’Mello, J. P. F. (2000). Farm animal metabolism and nutrition., 438. https://doi.org/10.1079/9780851993782.0000 De Boever, J. L., Cottyn, B. G., De Brabander, D. L., Vanacker, J. M., & Boucqué, C. V. (1996). 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La metodología ha sido aplicada en el análisis de forrajes con resultados  confiables para la predicción materia seca, proteína, carbohidratos estructurales, solubles, grasa y en leguminosas para la identificación de factores antinutricionales. Para el desarrollo de modelos de predicción por componente, se deben colectar muestras que abarquen todos los factores de variación de la composición química del alimento. Los modelos de predicción son desarrollados en tres fases: calibración, validación interna y validación externa en las cuales el modelo se evalúa de acuerdo a criterios estadísticos. El NIRS es una metodología que ha sido reconocida como confiable, de bajo costo, rápida y que durante el proceso no genera desechos químicos. Rivera-Rivera, Astrid Alba-Maldonado, Jose Manuel Composición Nutricional Quimiometría Calibración 13 1 Núm. 1 , Año 2017 : Enero - Junio Artículo de revista text/html application/pdf Revista Ingenio https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ingenio/article/view/2149 Alomar, D., & Fuhslocher, R. (1997). Fundamentos De La Espectroscopia De Reflectancia En El Infrarojo Cercano (Nirs) Como Método De Análisis De Forrajes, 5. Retrieved from http://mingaonline.uach.cl/scielo.php?pid=S030488021998000100011&script=sci_arttext Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0. Universidad Francisco de Paula Santander - 2017 https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 Español Publication Nirs for analyzing animal nutrition food: a review Journal article https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ingenio/article/download/2149/2242 2011-642X 10.22463/2011642X.2149 https://doi.org/10.22463/2011642X.2149 2017-06-30T00:00:00Z 2017-06-30T00:00:00Z 2017-06-30 199 211 2389-864X https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ingenio/article/download/2149/2946 |
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El análisis de la composición nutricional de forrajes y de los alimentos usados en nutrición animal es relevante en la toma de decisiones dentro del proceso productivo. La espectroscopia por infrarrojo cercano (NIRS) es una metodología que se basa en la quimiométrica, asociando la luz absorbida en una muestra de alimento con la composición química de la misma y con base en ello se desarrollan ecuaciones de predicción por cada componente químico del alimento. La metodología ha sido aplicada en el análisis de forrajes con resultados  confiables para la predicción materia seca, proteína, carbohidratos estructurales, solubles, grasa y en leguminosas para la identificación de factores antinutricionales. Para el desarrollo de modelos de predicción por componente, se deben colectar muestras que abarquen todos los factores de variación de la composición química del alimento. Los modelos de predicción son desarrollados en tres fases: calibración, validación interna y validación externa en las cuales el modelo se evalúa de acuerdo a criterios estadísticos. El NIRS es una metodología que ha sido reconocida como confiable, de bajo costo, rápida y que durante el proceso no genera desechos químicos.
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Grass and Forage Science Comparison of near infrared reflectance spectroscopy calibration strategies for the botanical composition of grass-clover mixtures, (October 2012), 167–175. https://doi.org/10.1111/gfs.12031 Cox, M., Vasconselos, V. R., & Leite, E. R.(2000). Utilizacuo da Tecnica da Espectroscopia e Reflectlincia do InfraVermelho Proximo (NIRS) na Determinacuo do Valor Nutricional da Dieta de Ovinos em Caatinga. Revista Científica de Produção Animal, 2(1), 31–40. Cozzolino, D., & Moron, A. (2004).Exploring the use of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict trace minerals in legumes. Animal Feed Science and Technology, 111(1–4), 161–173. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2003.08.001 D’Mello, J. P. F. (2000). Farm animal metabolism and nutrition., 438. https://doi.org/10.1079/9780851993782.0000 De Boever, J. L., Cottyn, B. G., De Brabander, D. L., Vanacker, J. M., & Boucqué, C. V. (1996). 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