GONTIJO NETO, M. M.

GUIMARAES, C. de C.

SIMEONE, M. L. F.

Infoteca-e

Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIRMiguel Marques Gontijo Neto1Maria Lúcia Ferreira Simeone2Cristiane de Carvalho Guimarães3205ISSN 1679-0162Sete Lagoas, MGDezembro, 2012Foto: Maria Lúcia F. SimeoneTécnico1Engenheiro Agrônomo, D.Sc. em Forragicultura e Pastagem, Pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, miguel.gontijo@embrapa.br2Química, D.Sc. em Química Orgânica, Pesquisadora da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, marialucia.simeone@embrapa.br3Química, M.Sc. em Departamento de Química, Analista da Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, cristiane.guimaraes@embrapa.brComunicadoA espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) tem sido reconhecida com uma valiosa técnica para determinar com acurácia a composição química de um grande número de forragens (SHENK; WES-TERHAUS, 1994). Essa técnica analítica, quando associada a métodos quimiométricos, é conhecida por ser rápida, precisa, não destrutiva, de baixo custo e amplamente utilizada para análise rotineira de vários produtos agrícolas, incluindo gramíneas forrageiras (NORRIS et al., 1976; SINNAEVE et al., 1994). Nesse sentido, a técnica NIR tem sido adotada como método oficial, método 930.03, pela Associa-tion of Oficial Analytical Chemists, para a predição do teor de proteína bruta em forragens (ASSO-CIATION OF OFFICIAL ANALYTICAL CHEMISTS, 1984).A determinação da composição química das frações que compõem as plantas forrageiras é de funda-mental importância para a previsão do desempenho animal, para a melhoria da qualidade das cultivares em programas de melhoramento genético e para o desenvolvimento de diferentes sistemas de produção.Segundo Euclides et al. (2009), o aumento da pro-dução de forragem depende da adequada disponi-bilidade de nutrientes, dentre os quais se destaca o nitrogênio. A adubação nitrogenada estimula o cres-cimento mais rápido das plantas forrageiras e altera suas características nutricionais, principalmente o teor de proteína das plantas. O objetivo desse trabalho foi ajustar um modelo de calibração multivariada para a predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio da espectroscopia NIR. Materiais e métodosPreparo das amostras de biomassa de bra-quiária e análise do teor de proteína total As amostras de forragens de capim foram cole-tadas em três ensaios conduzidos na área experi-2 Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIRmental da Embrapa Milho e Sorgo, localizada no município de Sete Lagoas-MG, com as coordenadas geográficas latitude de 19º29.106´ S e longitude de 44º10.773´W e altitude de 708 m. O solo foi classificado como Latossolo Vermelho distrófico típico (LVd). O clima da região é o Aw (Koppen). As amostras foram coletadas entre os anos de 2010 e 2012 em ensaios avaliando sistemas de integração Lavoura-Pecuária-Floresta (iLPF). As amostras utilizadas neste trabalho foram seleciona-das de um universo que contemplava: pastagens implantadas solteiras e em sistemas de consórcio com milho ou sorgo forrageiro; sistema integrado envolvendo as culturas do milho, capins e eucalipto; diversas cultivares de braquiárias (Brachiaria brizan-tha cvs. Marandú, Xaraés e Piatã; B. ruziziensis e B. decumbens); pastagens de primeiro e segundo ano após a implantação e amostradas em diferentes épocas do ano; pastagens submetidas a condições de pleno sol e sob sombreamento moderado; pasta-gens submetidas a diferentes estratégias de mane-jo; e amostras compostas por diferentes componen-tes morfoanatômicos da planta (planta completa, lâminas foliares, pseudocaule e material morto). Assim, foram selecionadas 232 amostras de capins do gênero braquiária buscando-se maior representa-tividade das amostras para a realização das análises do teor de proteína bruta.O método de referência utilizado para a determi-nação do teor de nitrogênio total foi o método de Dumas e o teor de proteína foi calculado multi-plicando-se o teor de nitrogênio encontrado pelo fator 6,25 (ASSOCIATION OF OFFICIAL ANALYTI-CAL CHEMISTS, 1984). O equipamento utilizado para a realização das análises foi o Analisador de Nitrogênio, modelo FP-528, marca LECO (Leco Corporation St. Joseph, MI). O método de Dumas consiste na oxidação total da amostra na presen-ça de oxigênio 99,99995% a 800 ºC, seguida de redução dos óxidos de nitrogênio e detecção do nitrogênio molecular produzido por um detector de condutividade térmica. Análise das amostras de biomassa braqui-ária por espectroscopia no infravermelho próximoAs amostras de braquiária constituídas por plan-ta completa, lâminas foliares, pseudocaule (col-mo mais bainhas foliares) e material morto foram secas a 65 ºC até peso constante e trituradas em moinho de facas tipo Willey, utilizando penei-ra de 2 mm. Os espectros das amostras foram obtidos em equipamento BUCHI, modelo NIRFlex 500 (Buchi Labortechnik, Flawil, Switzerland) equipado com detector de InGaAs, utilizando como porta-amostra uma placa de Petri de vidro borossilicato. O equipamento foi calibrado uti-lizando o padrão Spectralon®. Os espectros das amostras de braquiária foram obtidos em triplica-ta, na região 4.000 a 10.000 cm-1 (1.000-2.500 nm), com resolução de  4 cm-1 e 32 varreduras por espectro. Os valores de proteína obtidos pelo método de referência foram utilizados para desenvolver o modelo de calibração multivariada. Nesse proces-so, utilizou-se o software Unscrambler® versão 10.2, (CAMO PROCESS AS, Oslo, Norway). As amostras foram dividas em dois conjuntos: 152 para calibração e 80 para validação externa após análise exploratória (PCA).Como pré-tratamento dos espectros, estes foram convertidos em logaritmo (log10 = 1/R, sendo R o valor obtido para cada comprimento de onda), centrados na média e correção da linha de base pelo método MSC. Em seguida aplicou-se o modelo de calibração multivariada por mínimos quadrados parciais (PLS). Os indicadores  esta-tísticos utilizados para estimar a qualidade dos modelos foram: RMSEC, RMSECV, RMSEP, SEP, BIAS e R2.Resultados e DiscussãoOs resultados obtidos para o teor de proteína utili-zando o método de Dumas variaram entre 1,81 a 14,94%, com valores médios de 7,75%, cujos valores representaram a faixa de amostragem para o desenvolvimento do modelo de calibração multivariada. A sensibilidade do método de referência foi avaliada pela análise de uma amostra contro-le (padrão certificado de alfafa) repetida 5 vezes, obtendo-se desvio padrão 0,08 e CV 0,02%. A Figura 1 apresenta os espectros NIR das amos-tras de braquiária após a aplicação dos pré-proces-samento sobre os espectros originais.3Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIRA calibração multivariada foi desenvolvida utilizan-do o método PLS e validação cruzada. A escolha do número de fatores foi por meio da resposta de maior variância e o menor valor de RMSECV. Os escores e o peso de cada modelo também foram avaliados, sendo que o melhor resultado foi encon-trado com 5 fatores (Figura 2). Podemos observar que o modelo PLS ajustado (Figura 3) apresentou as amostras distribuídas de forma aleatória em torno da reta linear, indicando ser adequado aos dados.  Na Tabela 1, pode-se observar os parâmetros de qualidade obtidos na calibração, validação cruzada e previsão utilizando o modelo PLS. O coeficiente de determinação (R2) obtido na calibração foi 0,9786 indicando que o modelo possui alta correlação entre os dados preditos e de referência.Tabela 1. Parâmetros de qualidade do modelo de calibração e validação externa (previsão) para prote-ína em amostras de braquiária.Parâmetro estatístico ResultadosRMSEC 0,6167R2 Calibração 0,9786RMSECV 0,6496R2 Validação cruzada 0,9771RMSEP 1,022R2 Predição 0,9418SEP 1,0302BIAS 0,0341A acurácia do modelo desenvolvido pode ser avalia-da pelos parâmetros obtidos para RMSEC (Calibra-ção), RMSECV (Validação Cruzada) e RMSEP (Va-lidação Externa), que apresentaram valores muito próximos (Tabela 1; Figuras 3 e 4). Obteve-se uma boa correlação entre os valores previstos pelo mo-delo e os valores do método de referência para os teores de proteína, com um coeficiente de determi-nação R2 = 0,9786 para as amostras do conjunto de calibração, R2 = 0,9771 para as do conjunto de validação cruzada e R2 = 0,9418 para as predições dos teores de PB de amostras externas à calibra-ção. Realizou-se também a análise de correlação de Pearson entre os métodos NIR e o de referência. Os dados obtidos estão apresentados na Tabela 2.3  Como pré-tratamento dos espectros, estes foram convertidos em logaritmo (log10 = 1/R, sendo R o valor obtido para cada comprimento de onda), centrados na média e correção da linha de base pelo método MSC. Em seguida aplicou-se o modelo de calibração multivariada por mínimos quadrados parciais (PLS). Os indicadores  estatísticos utilizados para estimar a qualidade dos modelos foram: RMSEC, RMSECV, RMSEP, SEP, BIAS e R2.     Resultados e Discussão  Os resultados obtidos para o teor de proteína utilizando o método de Dumas variaram entre 1,81 a 14,94%, com valores médios de 7,75%, cujos valores representaram a faixa de amostragem para o desenvolvimento do modelo de calibração multivariada.   A sensibilidade do método de referência foi avaliada pela análise de uma amostra controle (padrão certificado de alfafa) repetida 5 vezes, obtendo-se desvio padrão 0,08  e  CV 0,02%.   A Figura 1 apresenta os espectros NIR das amostras de braquiária após a aplicação dos pré-processamento sobre os espectros originais.   FIGURA 1- Espectros das 232 amostras de braquiária.     A calibração multivariada foi desenvolvida utilizando o método PLS e validação cruzada. A escolha do número de fatores foi por meio da resposta de maior variância e o menor valor de RMSECV. Os escores e o peso de cada modelo também foram avaliados, sendo que o melhor resultado foi encontrado com 5 fatores (Figura 2).   Figura 1. Espectros das 232 amostras de braquiária.4       FIGURA 2– Variância explicada em função do número de fatores   Podemos observar que o modelo PLS ajustado (Figura 3) apresentou as amostras distribuídas de forma aleatória em torno da reta linear, indicando ser adequado aos dados.      FIGURA 3– Gráfico de calibração para os teores de proteína bruta de amostras de braquiária.  4       FIGURA 2– Variância explicada em função do número de fatores   Podemos observar que o modelo PLS ajustado (Figura 3) apresentou as amostras distribuídas de forma aleatória em torno da reta linear, indicando ser adequado aos dados.      FIGURA 3– Gráfico de calibração para os teores de proteína bruta de amostras de braquiária.  Figura 2.Variância explicada em função do número de fatoresFigura 3. Gráfico de calibração para os teores de proteína bruta de amostras de braquiária.4 Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIRFoi obtido um alto coeficiente de correlação Pear-son, r=0,9786, indicando que os métodos de refe-rência e NIR são comparáveis, com desvio padrão e valores médios muito próximos.  Esses dados são comparáveis aos de outros trabalhos de pesquisa utilizando a técnica de espectroscopia no infravermelho próximo para a realização da análise do teor de proteína em braquiária (MARTEN et al., 1985; SHENK; WES-TERHAUS, 1994; OLIVEIRA, 2008; Del SANTO et al., 2010).ConclusõesO modelo de calibração multivariada NIR obtido para a análise do teor de proteína em biomassa de braquiária foi considerado adequado. Poderá ser adotado como método de rotina de análise, em substituição ao método de Dumas. A análise de proteína  utilizando a técnica de es-pectroscopia NIR permite que um maior número de amostras possa ser analisado a um custo menor, quando comparada ao método de Dumas, possibili-tando que a área experimental possa ser monitorada com maior frequência. ReferênciasASSOCIATION OF OFFICIAL ANALYTICAL CHE-MISTS. Official methods of analysis. 14th ed. Arlin-gton: AOAC International, 1984. Del SANTO, V.; SOUZA, G. B.; NOGUEIRA, A. R. A.; PICCHI, C. M. C.; GARCIA, C. H. Determina-ção das propriedades das forrageiras por meio de espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS), In: ENCONTRO NACIONAL SOBRE MÉTODOS DOS LABORATÓRIOS DA EMBRAPA, 2010, Pelotas, RS. Novas perspectivas para os laboratórios da Embra-pa. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2010.EUCLIDES, V. P. B.; MACEDO, M. C. M.; VALLE, C. B. do; DIFANTE, G. S.; BARBOSA, R. A.; CA-CERE, E. R. Valor nutritivo da forragem e produção animal em pastagens de Brachiaria brizantha. Pes-quisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 44, n. 1, p. 98-106, 2009 .MARTEN, G. C.; SHENK, J. S.; BARTON II, F. E. Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS): analysis of forage quality. Washington: USDA, 1985. 110 p.NORRIS, K. H.; BARNES, R. F.; MOORE, J. E.; SHENK, J. S. Predicting forage quality by near in-frared reflectance spectroscopy. Journal of Animal Science, Champaign, v. 43 p. 889-897, 1976.OLIVEIRA, D. A. Características produtivas e valor nutritivo num ano de recuperação do capim-braqui-ária com aplicações de nitrogênio e enxofre. 2008. 119 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba.SINNAEVE, G.; DARDENNE, P.; AGNEESENS, R.; BISTON, R. The use of near infrared spectroscopy Figura 4. Gráfico de validação externa para os teo-res de proteína bruta de amostras de braquiárias.6   FIGURA 4 – Gráfico de validação externa para os teores de proteína bruta de amostras de braquiárias.   TABELA 2 – Análise de correlação entre a composição de proteína em braquiária determinada por NIR e pelo método de referência.  Amplitude (%) Média (%) Desvio Padrão (%)  Parâmetro (%)  Nº de amostras  Coeficiente de Correlação de Pearson (r) Referência NIR Referência NIR Referência NIR  Proteína   152  0,9786  1,81- 14,94  1,85-14,39  7,75  7,90  4,19  4,14   Foi obtido um alto coeficiente de correlação Pearson, r=0,9786, indicando que os métodos de referência e NIR são comparáveis, com desvio padrão e valores médios muito próximos.   Esses dados são comparáveis aos de outros trabalhos de pesquisa utilizando a técnica de espectroscopia no infravermelho próximo para a realização da análise do teor de proteína em braquiária (MARTEN et al., 1985; SHENK; WESTERHAUS, 1994; OLIVEIRA, 2008; Del SANTO et al., 2010).    Conclusões  O modelo de calibração multivariada NIR obtido para a análise do teor de proteína em biomassa de braquiária foi considerado adequado. Poderá ser adotado como método de rotina de análise, em substituição ao método de Dumas.  A análise de proteína  utilizando a técnica de espectroscopia NIR permite que um maior número de amostras possa ser analisado a um custo menor, quando comparada ao Parâmetro (%)Nº de amostrasCoeficientede Correlaçãode Pearson (r)Amplitude (%) Média (%) Desvio Padrão (%)Referência NIR Referência NIR Referência NIRProteína 152 0,9786 1,81- 14,94 1,85-14,39 7,75 7,90 4,19 4,14Tabela 2. Análise de correlação entre a composição de proteína em braquiária determinada por NIR e pelo método de referência.5Determinação rápida de extrato etéreo utilizando extrator a alta temperaturaPresidente: Antônio Carlos de OliveiraSecretário-Executivo: Elena Charlotte LandauMembros: Flávio Dessaune Tardin, Eliane Aparecida Gomes, Paulo Afonso Viana, João Hebert Moreira Viana, Guilherme Ferreira Viana e Rosângela Lacerda de CastroRevisão de texto: Antonio Claudio da Silva BarrosNormalização Bibliográfica: Rosângela Lacerda de CastroTratamento das ilustrações: Alexandre EstevesEditoração eletrônica: Alexandre EstevesComitê de publicaçõesExpedienteExemplares desta edição podem ser adquiridos na:Embrapa Milho e Sorgo Endereço: Rod. MG 424 km 45 Caixa Postal 151 CEP 35701-970  Sete Lagoas, MG Fone: (31) 3027 1100 Fax: (31) 3027 1188 E-mail: sac@cnpms.embrapa.br1a edição1a impressão (2012): on lineComunicado Técnico, 205for the analysis of fresh grass silage. Journal of Near Infrared Spectroscopy, Sussex, v. 2, p. 79-84, 1994.SHENK, J. S.; WESTERHAUS, M. O. The aplication of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) to forage analysis. In: FAHEY JR., G. C. Forage quality evaluation and utilization. Madison: American Socie-ty of Agronomy, 1994. p. 406-449.AgradecimentosOs autores agradecem à Capes pela bolsa do Pro-grama Nacional de Pós-Doutorado (PNPD) e finan-ciamento parcial do projeto e à Fapemig pela bolsa de Iniciação Científica BIC-Jr. Lista de abreviaturas e siglasBIAS – Erro sistemáticoCV – Coeficiente de variaçãoMSC – Efeito Espalhamento Multiplicativo (do inglês Multiplicative Scatter Correction)NIR - Espectroscopia no Infravermelho Próximo (do inglês Near Infrared Spectroscopy)PCA – Análise de Componentes Principais (do  in-glês Principal Component)PLS – Mínimos Quadrados Parciais (do  inglês Par-tial Least Squares)R2 – Coeficiente de determinaçãoRMSEC – Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático de Calibração (do  inglês Root mean Square Error of Calibration)RMSECV - Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático de Validação Cruzada (do  inglês Root mean Square Error of Cross Validation)RMSEP - Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático de Predição (do  inglês Root mean Square Error of Prediction)SEP – Erro Padrão de Predição (do inglês, Standard Error of Prediction)SD – Desvio Padrão (do inglês, Standard Deviation)CGPE 10539

Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIR.

http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/bitstream/doc/954464/1/ct205.pdf

Predição do teor de proteína bruta em biomassa de capins braquiária por meio de espectroscopia NIR.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Infoteca-e