Resumen de Evaluación de dos modelos de predicción del contenido de proteína cruda en harina de soya mediante la técnica nirs.

Edgard Benites Franco, Mario Arjona

• español

  Esta investigación tuvo como objetivo evaluar dos modelos de predicción del contenido de proteína cruda (PC) en la harina de soya, generados mediante la técnica de Espectroscopia de Reflectancia en el Infrarrojo Cercano (NIRS). El estudio se realizó en el laboratorio de control de calidad de una granja avícola comercial ubicada en Perú. Se utilizaron 590 datos de resultados de valores de PC estimados por dos modelos, provenientes de 295 muestras de harina de soya. Los modelos empleados fueron el modelo NUTRECO (N) y el modelo ADISSEO (A). Los datos fueron analizados mediante un (ANOVA), comparación de promedios (Tukey), T de Student, correlación, regresión, y estadística descriptiva, utilizando el procedimiento GLM de SAS. Los valores de PC de la harina de soya estimados por los modelos N y A difirieron entre sí (P < 0.05). El modelo A presentó un menor coeficiente de variación, menor dispersión y error estándar que el modelo N. Se concluye que el modelo ADISSEO estima con mayor precisión el contenido de PC en la harina de soya que el modelo NUTRECO.

• English

  An investigation was conducted to comparatively evaluate two models predicting the level of crude protein (CP) in soybean meal using Near Infrared Reflectance Spectroscopy technique (NIRS). This study was conducted at the laboratory of quality control in a commercial poultry farm in Peru. The study included 590 data of CP estimated from 295 samples of soybean meal. The data were sorted and classified into two groups, based on the prediction model used, which were the NUTRECO Model (N) and the ADISSEO Model (A). Statistical analyses of variance (ANOVA), means comparison (Tukey), T-Student, correlation, regression, and descriptive statistics, using the GLM procedure of SAS were conducted. It was evaluated the CP values estimated by both models. The results show that the CP values ?? of soybean meal estimated by the models N and A differed (P < 0.05). Model A presented a lower coefficient of variation, lower dispersion and standard error that model N. It is concluded that ADISSEO model estimates the CP content in soybean meal with greater precision than NUTRECO model.