Pasturas: medición de proteína en Vicia

Las especies del género Vicia L. se encuentran ampliamente distribuidas en Argentina. V. villosa y V. sativa son las más utilizadas en planteos ganaderos, como cultivos puros o en consociación con gramíneas, generalmente con cereales de invierno. Su contenido proteico se ve influenciado por la fenología del cultivo y las condiciones ambientales, entre otros factores. La determinación de su valor nutritivo por química húmeda es lenta e implica un uso intenso de mano de obra, reactivos y equipamiento. Como alternativa existe la tecnología NIRS (Espectroscopía en Infrarrojo Cercano) la cual, permite determinar la concentración de parámetros químicos de interés en pocos minutos. El objetivo de este trabajo fue desarrollar calibraciones para estimar el contenido de PB de muestras de vicia con tecnología NIRS.

Se trabajó con 97 muestras de vicia procedentes de ensayos de evaluación de pastoreo y muestreos en diferentes estados fenológicos de cultivos establecidos en las EEAs Anguil y Cesáreo Naredo del INTA. Las muestras fueron secadas a 60 °C y molidas en molino a cuchillas, con malla de 2 mm. En laboratorio se determinó contenido de humedad (HUM, en estufa 105 °C por 4 h) y de PB (Kjeldahl; AOAC 1995) expresado en base tal cual (PBtc). Los espectros de absorción de energía visible e infrarroja cercana se tomaron con un equipo FOSS DS-2500 en modo reflectancia, en el rango 400 a 2500 nm con lecturas cada 0,5 nm, lo que da 4200 puntos definiendo la curva de absorción de cada muestra. Los espectros se tomaron por duplicado. En base a espectros y datos de laboratorio se desarrollaron modelos de predicción (“calibraciones”) para PBtc y HUM (software WINISI IV) utilizando el método de cuadrados mínimos parciales modificados previa aplicación de tratamientos matemáticos como derivadas, suavizado y corrección por tamaño de partícula. Se eliminaron las muestras aberrantes (outliers) espectrales y composicionales. Los modelos se desarrollaron en base tal cual. Los mejores modelos para cada componente se eligieron en base a parámetros estadísticos como el error estándar de calibración (EEC), error estándar de validación cruzada (EEVC), coeficiente de determinación entre laboratorio y NIRS (R²), relación entre la variabilidad del conjunto de muestras y el EEC (RPD) y una figura de mérito (FM, relación entre el rango y el EEC).

Se desarrollaron calibraciones aceptables para HUM y satisfactorias para PBtc, con RPD de 1,81 y 4,22, respectivamente (Tabla 1) y con desvíos promedio de: 0,89 y 0,57 EEVC, respectivamente. Para la elección de la calibración se tuvieron en cuenta que tanto el R² como las pendientes de las regresiones y sus desvíos fueron cercanos a los valores ideales de 1 y 0 respectivamente. En cuanto a los valores de RPD y de FM para la calibración de proteína fueron elevados comparados con el límite propuesto por Hsu et al. (1998) mayor a 2,5 y 10 respectivamente. Mientras que para la calibración de HUM no se lograron resultados satisfactorios.

Tabla 1. Parámetros estadísticos de calibraciones desarrolladas para predecir con tecnología NIRS el contenido de humedad residual (HUM) y proteína bruta en base tal cual (PBtc), en forraje de vicia de diferentes estados fenológicos

Se observa una reducción del número de muestras usadas para las calibraciones de PBtc y HUM debido a que se descartaron los outliers. Los valores de PBbs son similares a los reportados en bibliografía (rango 18,5-28,3 %) Sanchez et al. (2009).

Se concluye que con la cantidad de muestras evaluadas se logró una calibración NIRS que permite evaluar la calidad de diferentes cortes de vicia (PBtc y HUM) en muestras de vicia secas a 65°C y molidas a 2 mm. A futuro, para completar el perfil del valor nutritivo del forraje, se propone incorporar a la base de datos muestras con análisis de laboratorio de FDA, FDN y Cenizas y generar las calibraciones NIRS para estos parámetros.