Evaluation of models utilized in in vitro gas production from tropical feedstuffs / Avaliação de modelos utilizados na produção de gás in vitro de alimentos tropicais

ABSTRACT

This study aimed to evaluate the adequacy of seven non-linear models (France, Orskov and McDonald, Gompertz, exponential, logistic, two-pool exponential and two-pool logistic) in the adjustment of the curve and in the generation of parameters of cumulative gas production from five tropical feedstuffs (rice hulls, sugarcane, cassava chips, turnip by-product, and peach-palm by-product) used in ruminant nutrition. To this end, the feedstuffs were incubated in vitro in graduated glass syringes together with a buffer inoculum solution, in triplicate. Gas production was read at 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 26, 28, 30, 32, 36, 48, 52, 54, 56, 60 and 72 h of incubation. The data were used to generate the parameters of each model using the SAS statistical package. After the parameters were generated, the gas volume values were obtained at the aforementioned times, for each model, and these were compared with the values observed at incubation by using Model Evaluation System (MES) software. For the comparison, regression parameters were tested using Mayers test, in addition to the evaluation of the mean bias (MS), concordance correlation coefficient (CCC), and mean squared prediction error (MSPE). The France, Logistic, and Gompertz models, for rice hulls, and the Orskov and McDonald model, for cassava chips, were significant (P<0.1) according to Mayer's test, indicating lack of fit of the model. Besides presenting the lowest MSPE, the models that showed fit according to Mayers test were the two-pool logistic for rice hulls and cassava chips, and the two-pool exponential for sugarcane, turnip, and peach palm. Thus, the non-linear two-pool models are the most efficient in adjusting to the curve and in the generation of parameters of cumulative production of gases from the tested feedstuffs.(AU)

RESUMO

Objetivou-se avaliar a adequação de sete modelos não lineares (France, Orskov & McDonald, Gompertz, exponenciais simples e bicompartimental e logísticos simples e bicompartimental) no ajuste da curva e na geração de parâmetros de produção cumulativa de gases de cinco alimentos tropicais (casca de arroz, cana-de-açucar, raspa de mandioca, resíduo de nabo e resíduo da pupunha) utilizados na nutrição de ruminantes. Para tal, realizou-se a incubação in vitro, em triplicata, dos alimentos em seringas de vidro graduadas junto com solução tamponada de inoculante. A leitura da produção de gás foi realizada nos tempos 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 26, 28, 30, 32, 36, 48, 52, 54, 56, 60 e 72 horas. Os dados gerados foram utilizados para geração dos parâmetros de cada modelo testado com auxílio do pacote estatístico SAS. Após a geração dos parâmetros foram obtidos valores de volume de gás nos tempos supracitados, para cada modelo, e estes foram comparados aos valores observados na incubação através do programa Model Evaluation System (MES). Para comparação, testou-se os parâmetros de regressão pelo teste de Mayer, além da avaliação dos valores de viés médio (VM), coeficiente de concordância da correlação (CCC) e quadrado médio do erro de predição (QMEP). Os modelos de France, Logístico e Gompertz, para casca de arroz, além do modelo de Orskov & McDonald, para raspa de mandioca, foram significativos (P<0,1) ao teste de Mayer, indicando falta de ajuste do modelo. Os modelos que apresentaram ajuste segundo o teste de Mayer, além de apresentarem os menores QMEP, foram o Logístico Bicompartimental para a casca de arroz e raspa de mandioca e o Exponencial Bicompartimental para cana-de-açucar, nabo e pupunha. Sendo assim, os modelos não lineares bicompartimentais são os mais eficientes no ajuste da curva e na geração de parâmetros de produção cumulativa de gases dos alimentos testados.(AU)