Comparación del infrarrojo-cercano fecal con métodos convencionales para estimar consumo y digestibilidad en ovinos
DOI:
https://doi.org/10.15517/am.v34i2.51436Palabras clave:
rumiantes, forrajes, análisis espectral, heces, marcadoresResumen
Introducción. El consumo y la digestibilidad son parámetros que definen la calidad de un forraje, sin embargo, son difíciles y costosos de estimar. La tecnología espectroscopía de infrarrojo cercano aplicada a las heces (NIRSf) es una alternativa a los métodos convencionales de referencia para estimar el consumo voluntario (CVMS) y digestibilidad de materia seca (DMS) en ovinos. Objetivo. Comparar la tecnología NIRSf con métodos convencionales para la estimación de CVMS y DMS en ovinos en confinamiento. Materiales y métodos. Se realizaron seis bioensayos en el centro de investigación Tibaitata, Cundinamarca, Colombia, durante los años 2019 y 2021 con cinco ovinos (PV 58,28±11 kg) para estimar CVMS y DMS por tres métodos: gravimetría, marcadores y NIRSf. Los animales fueron alimentados con seis regímenes alimenticios contrastantes en su valor nutricional. Se colectaron muestras de forrajes y heces, las cuales se secaron y molieron para su posterior análisis químico y espectral. Resultados. La estimación de CVMS y DMS fue diferente (p<0,001) en los seis regímenes alimenticios evaluados, donde el CVMSPM varió de 37,54 a 82,58 g/kg PV0,75 y la DMS varió de 36,32 a 58,81 %. En la comparación de la estimación del CVMS y DMS por el método referente (gravimétrico) con los métodos de marcadores y NIRSf, se observó que el método NIRSf presentó mejor ajuste comparado con el de marcadores, al presentar menor valor de la raíz del cuadrado medio del error (-1,53 y -1,75, respectivamente), menor error medio absoluto (-3,01 y -0,5, respectivamente) y mayor coeficiente de determinación (+0,09 y +0,28, respectivamente). Conclusión. La estimación del CVMS y la DMS por medio de ecuaciones NIRSf presentó mejor ajuste comparado con la metodología de marcadores; sin embargo, es necesario mejorar la precisión de las calibraciones con muestras de heces de animales bajo diferentes contextos productivos.
Descargas
Citas
Andueza, D., Noziere, P., Herremans, S., de La Torre Capitan, A., Froidmont, E., Picard, F., Pourrat, J. Constant, I., Martin, C., & Cantalapiedra-Hijar, G. (2019, August). Faecal-NIRS for predicting digestibility and intake in cattle: efficacy of two calibration strategy [Conference presentation]. 70 Annual meeting of the European Association for Animal Production (EAAP), Ghent, Belgium. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02383603
Andueza, D., Picard, F., Dozias, D., & Aufrère, J. (2017). Fecal near-infrared reflectance spectroscopy prediction of the feed value of temperate forages for ruminants and some parameters of the chemical composition of feces: Efficiency of four calibration strategies. Applied Spectroscopy, 71(9), 2164–2176. https://doi.org/10.1177/0003702817712740
Ariza-Nieto, C., Mayorga, O. L., Mojica, B., Parra, D., & Afanador-Tellez, G. (2018). Use of LOCAL algorithm with near infrared spectroscopy in forage resources for grazing systems in Colombia. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 26(1), 44–52. https://doi.org/10.1177/0967033517746900
Bender, R. W., Cook, D. E., & Combs, D. K. (2016). Comparison of in situ versus in vitro methods of fiber digestion at 120 and 288 hours to quantify the indigestible neutral detergent fiber fraction of corn silage samples. Journal of Dairy Science, 99(7), 5394–5400. https://doi.org/10.3168/jds.2015-10258
Church, D. C., Pond, W. G., & Pond, K. R. (2002). Fundamentos de nutrición y alimentación de animales (2ª ed.). Limusa Wiley
de Oliveira Franco, M., Detmann, E., de Campos Valadares Filho, S., Darlisson Batista, E., de Almeida Rufino, L. M., Barbosa, M. M., & Lopes, A. R. (2017). Intake, digestibility, and rumen and metabolic characteristics of cattle fed low-quality tropical forage and supplemented with nitrogen and different levels of starch. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 30(6), 797–803. https://doi.org/10.5713/ajas.16.0629
de Souza, J., Batistel, F., Welter, K. C., Mendes Silva, M., Fleury Costa, D., & Portela Santos, F. A. (2014). Evaluation of external markers to estimate fecal excretion, intake, and digestibility in dairy cows. Tropical Animal Health and Production, 47, 265–268. https://doi.org/10.1007/s11250-014-0674-6
Decruyenaere, V., Lecomte, P., Demarquilly, C., Aufrere, J., Dardenne, P., Stilmant, D., & Buldgen, A. (2009). Evaluation of green forage intake and digestibility in ruminants using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS): Developing a global calibration. Animal Feed Science and Technology, 148(2–4), 138–156. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2008.03.007
Decruyenaere, V., Peters, M., Stilmant, D., Lecomte, P. H., & Dardenne, P. (2003). Near infrared reflectance spectroscopy applied to faeces to predict dry matter intake of sheep under grazing, comparison with n-alkanes and direct biomass measurement methods. Tropical and Subtropical Agroecosystems, 3, 471–475.
Decruyenaere, V., Planchon, V., Dardenne, P., & Stilmant, D. (2015). Prediction error and repeatability of near infrared reflectance spectroscopy applied to faeces samples in order to predict voluntary intake and digestibility of forages by ruminants. Animal Feed Science and Technology, 205, 49–59. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2015.04.011
Detmann, E., Gionbelli, M. P., & Huhtanen, P. (2014). A meta-analytical evaluation of the regulation of voluntary intake in cattle fed tropical forage-based diets. Journal Animal Science, 92(10), 4632–4641. https://doi.org/10.2527/jas.2014-7717
dos Santos Cabral, Í., Gomes Azevêdo, J. A., dos Santos Pina, D., Ribeiro Pereira, L. G, Moreira de Almeida, F., Lins Souza, L., & de Lima, R. F. (2017). Evaluation of internal markers as determinants of fecal dry matter output and digestibility in feedlot sheep. Semina: Ciencias Agrarias 38(5), 3331–3340. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2017v38n5p3331
Jancewicz, L. J., Swift, M. L., Penner, G. B., Beauchemin, K. A., Koening, K. M., Chibisa, G. E., He, M. I., McKinnon, J. J., Yang W. -Z., &McAllister, T. A. (2017). Development of near-infrared spectroscopy calibrations to estimate fecal composition and nutrient digestibility in beef cattle. Canadian Journal of Animal Science, 97(1), 51–64. https://doi.org/10.1139/cjas-2016-0107
Jarque-Bascuñana, L., Bartolomé, J., Serrano, E., Espunyes, J., Garel, M., Calleja Alarcón, J. A., López-Olvera, J. R., & Albanell, E. (2021). Near infrared reflectance spectroscopy analysis to predict diet composition of a mountain ungulate species. Animals, 11(5), Article 1449. https://doi.org/10.3390/ani11051449
Johnson, J. R., Carstens, G. E., Prince, S. D., Ominski, K. H., Wittenberg, K. M., Undi, M., Forbes, T. D. A., Hafla, A. N., Tolleson, D. R., & Basarab, J. A. (2017). Application of fecal near-infrared reflectance spectroscopy profiling for the prediction of diet nutritional characteristics and voluntary intake in beef cattle. Journal of Animal Science, 95(1), 447–454. https://doi.org/10.2527/jas2016.0845
Lahart, B., McParland, S., Kennedy, E., Boland, T. M., Condon, T., Williams, M., Galvin, N., McCarthy, B., & Buckley, F. (2019). Predicting the dry matter intake of grazing dairy cows using infrared reflectance spectroscopy analysis. Journal of Dairy Science, 102(10), 8907–8918. https://doi.org/https://doi.org/10.3168/jds.2019-16363
Lunesu, M. F., Decandia, M., Molle, G., Atzori, A. S., Bomboi, G. C., & Cannas, A. (2021). Dietary starch concentration affects dairy sheep and goat performances differently during mid-lactation. Animals, 11(5), Article 1222. https://doi.org/10.3390/ani11051222
Lyons, R. K., & Stuth, J. W. (1992). Fecal NIRS equations for predicting diet quality of free-ranging cattle. Journal of Range Management, 45(3), 238–244. https://doi.org/doi:10.2307/4002970
Mejía-Díaz, E., Mahecha-Ledesma, L., & Angulo-Arizala, J. (2017). Consumo de materia seca en un sistema silvopastoril de Tithonia diversifolia en trópico alto. Agronomía Mesoamericana, 28(2), 389–403. https://doi.org/10.15517/ma.v28i2.23561
Mertens, D. R., & Ely, L. O. (1979). A dynamic model of fiber digestion and passage in the ruminant for evaluating forage quality. Journal of Animal Science, 49(4), 1085–1095. https://doi.org/10.2527/jas1979.4941085x
Norris, K. H., Barnes, R. F., Moore, J. E., & Shenk, J. S. (1976). Predicting forage quality by Near Infrared Reflectance spectroscopy. Journal Animal Science, 43(4), 889–897. https://doi.org/10.2527/jas1976.434889x
Núñez-Sánchez, N., Carrion, D., Peña Blanco, F., Domenech García, V., Garzón Sigler, A., & Martínez-Marín, A. L. (2016). Evaluation of botanical and chemical composition of sheep diet by using faecal near infrared spectroscopy. Animal Feed Science and Technology, 222, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2016.09.010
Ozaki, Y., McClure, W. F., & Christy, A. A. (Eds.). (2006). Near-infrared spectroscopy in food science and technology. John Wiley & Sons.
Showers, S. E., Tolleson, D. R., Stuth, J. W., Kroll, J. C., & Koerth, B. H. (2006). Predicting diet quality of white-tailed deer via NIRS fecal profiling. Rangeland Ecology & Management, 59(3), 300–307. https://doi.org/10.2111/04-069.1
Velásquez, A. V., da Silva, G. G., Sousa, D. O., Oliveira, C. A., Martins, C. M. M. R., dos Santos, P. P. M., Balieiro, J. C. C., Rennó, F. P., & Fukushima, R. S. (2018). Evaluating internal and external markers versus fecal sampling procedure interactions when estimating intake in dairy cows consuming a corn silage-based diet. Journal of Dairy Science, 101(7), 5890–5901. https://doi.org/10.3168/jds.2017-13283
Williams, P. (2014). The RPD statistic: A tutorial note. NIR News, 25(1), 22–26. https://doi.org/10.1255/nirn.1419
Archivos adicionales
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Diana Parra-Forero, Olga Mayorga Mogollón, Claudia Ariza-Nieto
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
1. Política propuesta para revistas de acceso abierto
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
- Los autores/as conservan los derechos morales de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la licencia de atribución, no comercial y sin obra derivada de Creative Commons, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista, no se puede hacer uso de la obra con propósitos comerciales y no se puede utilizar las publicaciones para remezclar, transformar o crear otra obra.
- Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales) antes y durante el proceso de revisión y publicación, ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access).
