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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorMARTINS, F. E. B.pt_BR
dc.contributor.authorBOMFIM, M. A. D.pt_BR
dc.contributor.authorGALVANI, D. B.pt_BR
dc.contributor.authorFERNANDES, A. M. F.pt_BR
dc.contributor.authorSANTOS, S. F. dospt_BR
dc.contributor.authorDUTRA, M. de S.pt_BR
dc.contributor.authorCOSTA, H. H. A.pt_BR
dc.contributor.authorMACHADO, H. C.pt_BR
dc.date.accessioned2019-03-22T00:39:41Z-
dc.date.available2019-03-22T00:39:41Z-
dc.date.created2019-03-20
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 12., 2017, Juazeiro, BA. Construindo pontes entre o ensino, a pesquisa e a extensão: anais. Petrolina: Univasf: Embrapa Semiárido: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia, Sertão de Pernambuco, 2017. 1 CD-ROM. p. 1091-1093.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1107303-
dc.descriptionResumo: A espectroscopia de refletância na região do infravermelho próximo (NIRS) propicia determinar a composição e qualidade de alimentos como alternativa aos métodos convencionais. Com a pesquisa, objetivou-se verificar se os modelos NIR apresentam potencial para rápida predição do teor de proteína bruta (PB) do milho. As amostras de milho selecionadas foram representativas das regiões Centro-Oeste, Nordeste e Norte, totalizando 342 amostras. Os espectros das amostras do milho inteiro e moído foram coletados em aparelho NIR (Perten DA 7250, Perten Instruments, Hägersten, Sweden). O teor de PB do milho foi determinado e usado como referência. Foram selecionadas 140 amostras, por meio da ferramenta Evenly Distributed Samples. A seleção das amostras implicou em melhor distribuição na base de dados para variável estudada. A partir das amostras selecionadas, realizou-se análise dos componentes principais evidenciando formação de grupamentos conforme a procedência, contudo não significativo quando considerados os limites de Hotelling. O coeficiente de determinação (R2 ) para calibração e validação cruzada foram de 0,90 e 0,88, respectivamente. A raiz quadrada média do erro (RMSE) da calibração e da validação foi de 0,29 e 0,33, respectivamente. Modelos desenvolvidos a partir de espectros oriundos de amostras de milho secas e moídas apresenta potencial para predizer o teor de proteína bruta. [Exploring the use of near infrared reflectance spectroscopy to predict the crude protein of corn]Abstract: The near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) allows to determine the composition and quality of feeds as an alternative to conventional methods. With the research, the objective was to verify if the NIR model to presents potential for rapid prediction of the crude protein (CP) content of corn. The maize samples selected were representative of the Midwest, Northeast and North regions, totaling 342 samples. The spectra of whole and ground maize samples were collected in NIR apparatus (Perten DA 7250, Perten Instruments, Hägersten, Sweden). The CP content of corn was determined and used as a reference. Were selected 140 samples using the Evenly Distributed Samples tool. The selection of the samples implied a better distribution in the database for the studied variable. A partir das amostras selecionadas, realizamos uma análise dos principais componentes evidenciando a formação de grupos de acordo com a origem, mas não significativos quando se consideram os limites de Hotelling. The coefficient of determination (R2) for calibration and cross validation was 0.90 and 0.88, respectively. A raiz de erro quadrada média (RMSE) da calibração e validação foi de 0,29 e 0,33, respectivamente. Models developed from spectra from dried and ground corn samples have the potential to predict crude protein content.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectValor nutricionalpt_BR
dc.subjectNIRSpt_BR
dc.subjectNutritional valuept_BR
dc.subjectEspectroscopia de refletância do Infravermelho Próximopt_BR
dc.titleExplorando o uso da espectroscopia do infravermelho próximo para prever a proteína bruta do milho.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2019-09-23T11:11:11Z
dc.subject.thesagroComposição Químicapt_BR
dc.subject.thesagroValor Nutritivopt_BR
dc.subject.thesagroZea Mayspt_BR
dc.subject.thesagroNutrição Animalpt_BR
dc.subject.nalthesaurusChemical compositionpt_BR
dc.subject.nalthesaurusNutritive valuept_BR
dc.subject.nalthesaurusReflectance spectroscopypt_BR
dc.subject.nalthesaurusInfrared spectroscopypt_BR
dc.subject.nalthesaurusBrazilpt_BR
dc.subject.nalthesaurusSemiarid soilspt_BR
riaa.ainfo.id1107303pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2019-09-23 -03:00:00
dc.contributor.institutionFRANCISCA ERLANE BRITO MARTINS, Universidade Estadual Vale do Acaraú (UVA) - Sobral, CE; MARCO AURELIO DELMONDES BOMFIM, CNPC; DIEGO BARCELOS GALVANI, CNPC; ANTÔNIO MARCOS FERREIRA FERNANDES; SUELI FREITAS DOS SANTOS; MIKAELLE DE SOUSA DUTRA; HÉLIO HENRIQUE ARAÚJO COSTA; HELEN CISNE MACHADO.pt_BR
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPC)

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