Previsão da composição químico-bromatológica de vagem de algaroba usando a espectroscopia no infravermelho próximo

Revista Agrária Acadêmica

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ISSN: 2595-3125
Editor Chefe: Jailson Honorato
Início Publicação: 01/05/2018
Periodicidade: Bimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Biologia geral, Área de Estudo: Bioquímica, Área de Estudo: Botânica, Área de Estudo: Ciência e Tecnologia de Alimentos, Área de Estudo: Ecologia, Área de Estudo: Engenharia Agrícola, Área de Estudo: Medicina Veterinária, Área de Estudo: Melhoramento Animal, Área de Estudo: Microbiologia, Área de Estudo: Recursos Florestais e Engenharia Florestal, Área de Estudo: Recursos Pesqueiros e Engenharia da Pesca, Área de Estudo: Recursos pesqueiros e engenharia de pesca, Área de Estudo: Zoologia, Área de Estudo: Zootecnia

Previsão da composição químico-bromatológica de vagem de algaroba usando a espectroscopia no infravermelho próximo

Ano: 2022 | Volume: 5 | Número: 6
Autores: Antônio Marcos Ferreira Fernandes, Marco Aurélio Delmondes Bomfim, Sueli Freitas dos Santos, Juliete de Lima Gonçalves, Carlos Mikael Mota
Autor Correspondente: Sueli Freitas dos Santos | [email protected]

Palavras-chave: Alimento alternativo, análise de alimentos, caatinga, suplementação, NIRS

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Amostras de vagem de algaroba coletadas no Nordeste brasileiro, foram lidas in natura e pré-processadas em NIR Perten® DA 7250 (PerkinElmer, Inc., USA), e pré-processadas em NIR FOSS 5000 Nirsystem II utilizando o software ISIScan®. Análises de referência foram obtidas por metodologias convencionais em laboratório de nutrição animal. Os resultados de referência mostraram boa variação quanto a composição bromatológica. No desempenho dos modelos, aqueles desenvolvidos com pré-processamento da amostra se mostraram mais eficientes do que os construídos com amostras in natura. E entre os instrumentos, o Perten apresentou desempenho semelhante ao instrumento FOSS.



Resumo Inglês:

Mesquite pod samples collected in Northeast Brazil were read in natura and pre-processed in NIR Perten® DA 7250 (PerkinElmer, Inc., USA), and pre-processed in NIR FOSS 5000 Nirsystem II using ISIScan® software. Reference analyzes were obtained by conventional methodologies in an animal nutrition laboratory. The reference results showed good variation in chemical composition. In the performance of the models, those developed with sample pre-processing were more efficient than those built with in natura samples. And among the instruments, Perten performed similarly to the FOSS instrument.