| Revista: | Revista ciencia agronomica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000416010 |
| Autores: | Ellery, Everardo Ayres Correia1 Watanabe, Pedro Henrique1 Bertol, Teresinha Marisa2 Freitas, Ednardo Rodrigues1 Nascimento, Germano Augusto Jeronimo do1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Ceara, Centro de Ciencias Agrarias, Fortaleza, Ceara. Brasil 2Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria, Centro Nacional de Pesquisa de Suinos e Aves, Concordia, Santa Catarina. Brasil |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 46 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 873-880 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Nota breve o noticia |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | The aim of this study was to determine and validate prediction equations for digestible (DE) and metabolizable energy (ME) of soybean meal for growing pigs. The prediction equations were developed using data from chemical composition, digestibility and metabolizability of soybean meal samples (n = 25) evaluated in essays at Embrapa Suínos e Aves. The equations were estimated through regression analysis, using the REG procedure of SAS and adjusted R² was the criterion of choice to select the best models. Two equations were estimated for DE and two for ME. To validate the equations, one experiment with two essays was performed to determine the values of DE and ME of five samples of soybean meal. In each essay, 24 growing pigs with an initial weight of 54.20 ± 1.28 kg at first and 54.60 ± 2.26 kg at second essay, were sorted in a complete randomized block design with 6 treatments (1 reference diet and 5 test diets) and 4 replicates. Considering the lowest prediction error (ep), the equations to predict the DE and ME of soybean meal were: DE = 48153 - 1586.1(PB) + 744.5(EE) + 363.6(FB) - 1398.3(MM) + 15.5(PB2) - 170.8(EE2) - 29.3(FB2) + 5.4(FDA2) - 2.5(FDN2) + 90.6(MM2) - 8.2(EEFDA) + 33(EEFDN), with R² = 0.88 and ep = 2.32 and ME = 12692 - 2397.7(MM) - 56.8(EE2) + 164.9(MM2) - 102.2(EEFB) - 12.25(EEFDA) + 67.6(EEFDN) + 5.5(PBFB) - 2.9(PBFDN) with R2 = 0.65 and ep= 1.69. Based on the chemical composition data and correlations, it was possible to establish prediction equations for the values of digestible and metabolizable energy of soybean meal for pigs, being necessary validation for greater accuracy of the models |
| Resumen en portugués | Objetivou-se determinar e validar equações de predição para energia digestível (ED) e metabolizável (EM) do farelo de soja para suínos em crescimento. Foram utilizados dados de composição química, digestibilidade e metabolizabilidade de amostras de farelo de soja (n = 25), avaliadas em ensaios realizados na Embrapa Suínos e Aves. As equações foram estimadas por meio da análise de regressão, utilizando-se o procedimento REG do pacote estatístico SAS, e o R² ajustado para selecionar os melhores modelos. Foram estimadas duas equações para ED e duas para EM. Para a validação das equações, foi realizado um experimento composto por dois ensaios, para a determinação dos valores de ED e EM de amostras do farelo de soja (n = 5). Em cada ensaio, 24 leitões machos castrados, com peso inicial de 54,20 ± 1,28 kg no primeiro e 54,60 ± 2,26 kg no segundo, foram distribuídos em delineamento em blocos ao acaso, com 6 tratamentos (1 ração referência e 5 rações testes) e 4 repetições por tratamento. Considerando-se o menor erro de predição (ep), as equações que melhor se ajustaram para predição dos valores ED e EM do farelo de soja foram: ED = 48153 - 1586,1(PB) + 744,5(EE) + 363,6(FB) - 1398,3 (MM) + 15,5(PB2) - 170,8(EE2) - 29,3(FB2) + 5,4(FDA2) - 2,5(FDN2) + 90,6(MM2) - 8,2(EEFDA) + 33(EEFDN), com R² = 0,88 e ep=2,32, EM = 12692 - 2397,7(MM) - 56,8(EE2) + 164,9(MM2) - 102,2 (EEFB) - 12,25(EEFDA) + 67,6(EEFDN) + 5,5(PBFB) - 2,9(PBFDN) com R2 = 0,65 e ep = 1,69. A partir dos dados de composição química e das correlações existentes, foi possível estabelecer equações de predição para os valores de energia digestível e metabolizável do farelo de soja para suínos, sendo a validação necessária para maior acurácia dos modelos |
| Disciplinas: | Medicina veterinaria y zootecnia, Biología |
| Palabras clave: | Nutrición animal, Porcinos, Fisiología animal, Harina, Soya, Energía digerible, Metabolismo, Crecimiento, Predicción, Modelos matemáticos |
| Keyword: | Veterinary medicine and animal husbandry, Biology, Animal nutrition, Swine, Animal physiology, Flour, Soybean, Digestible energy |
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