Resumen de Uso de la tecnología NIRS como herramienta de predicción del contenido en proteína del triticale de doble aptitud

Ramón Antonio Gallego Olivenza, David Tejerina Barrado, Verónica Cruz Sobrado, Fernando Llera Cid

• español

  La utilización simultánea del triticale para forraje y grano tiene gran interés para el sectorganadero, ya que su modelo de aprovechamiento encaja con la curva de producción de pastos de secano.Conocer su valor nutritivo, principalmente el contenido en proteína bruta (PB), requiere numerosasanalíticas en laboratorio, ralentizando y encareciendo el proceso. El objetivo de este estudio fue laobtención de un modelo predictivo fiable, mediante tecnología NIRS, para cuantificar la PB del forrajede triticale de doble aptitud a lo largo su ciclo de desarrollo. Para ello, se tomaron los datos espectralesNIRS (1000 a 2500 nm) de cada muestra y se relacionaron con el contenido en proteína mediante elprograma Unscrambler®, para obtener las mejores ecuaciones de predicción, considerando comocriterios discriminantes el coeficiente de determinación de validación cruzada (1-VR), error estándar devalidación cruzada (EEVC) y el ratio performance deviation (RPD). Los resultados revelaron que elpretratamiento espectral con mayor capacidad predictiva fue el EMSC (Extended Multiplicative ScatterCorrection) sobre los datos de absorbancia, mostrando un RPD=7,09; 1-VR= 0,98 y EEVC=0,872 sobreel conjunto de calibración. Por tanto, la tecnología NIRS podría ser usada para predecir el contenido dePB del triticale de doble aptitud.

• English

  The use of triticale as a dual-purpose forage and grain crop is of great interest to thelivestock sector, since its harvest regime fits the yield curve in upland pastures. The knowledge of theirnutritional value, mainly the crude protein content (CP) requires laboratory analysis of numeroussamples, slowing and expensive process. So, the aim of this study was to obtain a reliable model, topredict CP content of triticale with dual purpose using NIRS technology. To this end, the spectralinformation of 648 samples along its development cycle were taken (NIRS, 1000 to 2500 nm). Eachspectrum was associated with their protein content using the Unscrambler® program, to obtain thebest prediction equations, considering as discriminant criteria the determination coefficient (1-VR),standard error of cross validation (EEVC) and the ratio performance deviation (RPD). The resultsrevealed that pretreatment spectral best predictor was the EMSC (Extended Multiplicative ScatterCorrection) on the absorbance data, showing a RPD = 7,09, 1-VR = 0,98 and = 0,872 EEvc. Therefore,the NIRS could be used to predict the content of PB of triticale of dual purpose.