Determinaçao de teores nutricionais de milho em grao por espectroscopia de reflectância no infravermelho e análise multivariada

Abstract

Resumo: O milho, dentre os cereais, é o mais usado na nutrição animal e, para uma adequada formulação das rações é necessário conhecer o seu valor nutricional. Este trabalho tem como objetivo propor uma técnica rápida de análise, sem uso de reagentes químicos, para a determinação de valores nutricionais do milho em grão, substituindo os métodos tradicionais de análise, os quais são demorados e de alto custo. Neste trabalho foi utilizada a espectroscopia no infravermelho com Transformada de Fourier aplicando a técnica de refletância difusa cujos dados espectrais foram correlacionados aos valores nutricionais do milho através do método de regressão dos mínimos quadrados parciais (PLS). Para a construção de modelo de calibração foram utilizados os dados de referência de análises químicas dos valores de umidade (UM), proteína bruta (PB), fibra bruta (FB), extrato etéreo (EE), resíduo mineral (RM) e fósforo (P) bem como os espectros no infravermelho com diferentes pré-tratamentos matemáticos, de 132 amostras de milho em grão, de diferentes procedências e variedades. Destas amostras, 83 foram usadas para o modelo de calibração, 35 para validação e 14 foram consideradas anômalas. Para cada valor nutricional foram construídos modelos independentes e, também, um modelo simultâneo para PB, FB, EE e P. Os melhores modelos foram obtidos com pré-tratamento de alisamento e MSC para região no infravermelho médio e com alisamento e cálculo de primeira derivada para a região do infravermelho próximo. Dos parâmetros analisados, a previsão do valor de proteína bruta, na região do infravermelho médio, apresentou os melhores reSultados, com erro relativo médio de previsão de 7,91%. Na determinação simultânea de PB, FB, EE e P, na região do infravermelho próximo, os melhores reSultados foram obtidos para os modelos com pré-tratamento de alisamento e MSC, com dez variáveis latentes, com erro relativo médio de previsão de 8,06; 10,09; 10,89 e 11,48%, respectivamente. A técnica de análise por espectroscopia no infravermelho médio e próximo associada a metodologia de calibração multivariada mostrou-se viável satisfazendo as exigências do mercado com relação à este tipo de análise, que são: rapidez, segurança, menor custo e não poluente, com erro próximo aos métodos tradicionais.

Abstract: The maize is the most important cereal in terms of its animal nutrition use. For this, it’s necessary to know its nutritional value for an adequate rations formularization. The aim of this work is to suggest a fast analysis technique, without the use of chemical reagents, for nutritionist values determination of maize in grain, replacing the delayed and high cost traditional methods of analysis. In this work, Fourier transformed infrared spectroscopy, using diffuse reflectance technique and partial least square (PLS) regression method was applied to correlate the maize nutritionists values. For the calibration model construction, reference data of chemical analyses like humidity (UM), crude protein (PB), crude fiber (FB), crude fat (EE), mineral residue (RS), phosphorus (P) values and the infrared spectra with different mathematical pre-treatment of 132 maize grains samples from different origins and varieties had been used. From those samples, 83 were used for the calibration model, 35 for validation and 14 were considered anomalous samples. For each nutritional value, independent models had been constructed, as also, a simultaneous model for PB, FB, EE and P. The better models had been gotten with smoothing and MSC pre-treatment for the medium infrared region and with smoothing and first derivative calculation for the near infrared region. From the analyzed parameters, the best reSult had been gotten for brute protein value forecast, in the medium infrared region, with forecast average relative error of 7,91%. For the simultaneous determination of PB, FB, EE and P, in the near infrared region, the better reSults had been gotten for models with smoothing and MSC pre-treatment, with ten latent variables and with forecast average relative error of 8.06; 10.09; 10.89 and 11.48, respectively. The technique of analysis by medium and near infrared spectroscopy is viable satisfying the market requirements which are rapidity, security, low cost and not pollutant, with an error close enough to the traditional methods.