NIRS potential use for the determination of natural resources quality from dehesa (acorn and grass) in Montanera system for Iberian pigs

• Tejerina, D. ^[1] ; García-Torres, S. ^[1] ; Martín-Tornero, E. ^[1] ; Gordillo, A. ^[1] ; Ortiz, A. ^[1] ; Ferraz-de-Oliveira, M.I. ^[2] ; Machado, G. ^[2] ; Sales-Baptista, E. ^[2] ; Cabeza de Vaca, M. ^[1] ; Romero-Fernández, M.P. ^[1]
  1. [1] Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura

     Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura

     Badajoz, España

     
  2. [2] Universidade de Évora

     Universidade de Évora

     Senhora da Saúde, Portugal

     
• Localización: Archivos de zootecnia, ISSN-e 1885-4494, ISSN 0004-0592, Nº Extra 1, 2018, págs. 71-73
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Uso potencial de la tecnología NIRS en la determinación de la calidad de los recursos naturales (bellotas y pastos) de dehesa destinados a la alimentación del cerdo Ibérico
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• Resumen
  • español

    La tecnología NIRS se utilizó como alternativa a los métodos convencionales para determinar el contenido de nutrientes en bellotas y pastos de la dehesa. Materia seca (MS), contenido en grasa (G), proteína total (TP), almidón, compuestos fenólicos totales (FT), α-tocoferol, γ-tocoferol, ácidos grasos, fibra neutro detergente (FND), actividad antioxidante total (AAT) y energía total (ET) fueron determinadas por métodos convencionales para el posterior desarrollo de las ecuaciones de predicción del NIRS. Se han realizado todos los espectros NIR de cada una de las muestras para todos los parámetros estudiados obteniendo un modelo predictivo y una validación externa. Se han obtenido buenas ecuaciones de predicción para la humedad, contenido en grasa, proteína total, energía total y γ –tocoferol en muestras de bellotas obteniendo un alto coeficiente de correlación (1-VR) y un bajo error estándar de predicción (SEP) (1-VR=0.81, SEP=2.62; 1-VR=0.92, SEP=0.54; 1-VR=0.86, SEP=0.47; 1-VR=0.84, SEP=0.2; 1-VR=0.88, SEP=5.4, respectivamente), así como la proteína total, NDF, α-tocoferol y contenido de ácido linolénico en muestras de pasto (1-VR=0.9, SEP=1.99; 1-VR=0.87, SEP=4.13; 1-VR=0.76, SEP=10.9; 1-VR=0.82, SEP=0.6, respectivamente). Por lo tanto, estos modelos de predicción podrían ser utilizados para determinar la composición nutricional de los recursos naturales de la Montanera.

  • English

    NIRS technology has been used as an alternative to conventional methods to determinate the content of nutrients of acorns and grass from dehesa ecosystem. Dry matter (DM), crude fat (CF), crude protein (CP), starch, total phenolic compounds (TP), α-tocopherol, γ-tocopherol, fatty acids, neutral detergent fiber (NDF), total antioxidant activity (TAA) and total energy (TE) were determined by conventional methods for later development of NIRS predictive equations. The NIR spectrum of each sample was collected and for all studied parameters, a predictive model was obtained and external validated. Good prediction equations were obtained for moisture, crude fat, crude protein, total energy and γ-tocopherol in acorns samples, with high coefficients of correlation (1-VR) and low standard error of prediction (SEP) (1-VR=0.81, SEP=2.62; 1-VR=0.92, SEP=0.54; 1-VR=0.86, SEP=0.47; 1-VR=0.84, SEP=0.2; 1-VR=0.88, SEP=5.4, respectively) and crude protein, NDF, α-tocopherol and linolenic acid content in grass samples (1-VR=0.9, SEP=1.99; 1-VR=0.87, SEP=4.13; 1-VR=0.76, SEP=10.9; 1-VR=0.82, SEP=0.6, respectively). Therefore, these prediction models could be used to determinate the nutritional composition of Montanera natural resources.