Aplicación del método de reflectancia en infrarrojo cercano (NIRS) para determinar el valor nutritivo de variedades de alfalfa (Medicago sativa) y trébol rojo (Trifolium pratense)
Descripción del Articulo
Determina vía la aplicabilidad de la espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) la valoración nutritiva de dos especies y dos variedades de pisos forrajeros importantes en nuestro país: alfalfa (Medicago sativa) (ALF) y trébol rojo (Trifolium pratense) (TR). Con este fin se utili...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16006 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/16006 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Alfalfa Alimentos para animales Forraje Animales - Alimentación y alimentos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.03.01 |
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Aplicación del método de reflectancia en infrarrojo cercano (NIRS) para determinar el valor nutritivo de variedades de alfalfa (Medicago sativa) y trébol rojo (Trifolium pratense) Estupiñan Morales, Carlos Alberto Alfalfa Alimentos para animales Forraje Animales - Alimentación y alimentos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.03.01 |
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Determina vía la aplicabilidad de la espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) la valoración nutritiva de dos especies y dos variedades de pisos forrajeros importantes en nuestro país: alfalfa (Medicago sativa) (ALF) y trébol rojo (Trifolium pratense) (TR). Con este fin se utilizaron 75 muestras de variedades de ALF (SW 8210, WL 625Hq) y 75 muestras de variedades de TR (Quiñequeli, Kendland) obtenidas de los campos de la Estación Experimental IVITA–Mantaro, en las cuales se realizó el análisis proximal y se determinó el contenido de proteína cruda (PC), extracto etéreo (EE), fibra cruda (FC), cenizas totales (CZ) y fibra detergente neutra (FDN), realizándose la captura del espectro mediante equipo NIRS. Se elaboraron los modelos de calibración y validación para estimar la capacidad predictiva mediante Cuadrados Mínimos Parciales (PLS), siendo los estadísticos de exactitud y precisión usados el Coeficiente de Correlación (R), Coeficiente de Determinación (R2 ), Raíz Cuadrada Media del Error de Calibración (RMSEC), Raíz Cuadrada Media del Error de Predicción (RMSEP), Proporción del Rango con el Error (RER) y Desviación Residual Predictiva (RPD). Los modelos matemáticos obtenidos muestran que la técnica NIRS resulta ampliamente satisfactoria para la determinación de los parámetros evaluados PC, CZ, y FDN (R2: 0.97, 0.99, 0.94; RPD: 2.00, 2.17 y 2.00, respectivamente). |
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Facultad de Medicina Veterinaria. Unidad de PosgradoCiencia Animal con mención en Producción y Reproducción Animal07630662https://orcid.org/0000-0001-9516-080509540564811687Ara Gomez, Miguel ÁngelHidalgo Lozano, VíctorRojas Egoavil, Jeam Davidhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis000641962580287340129808ORIGINALEstupinan_mc.pdfEstupinan_mc.pdfapplication/pdf7366742https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/9432ad88-1cb6-4030-9f27-dccc120d791b/download6282dd52c8a8d6b1a9ea1c58aca4aea5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b9fef29f-d18b-4159-8d2a-d9eb16fce182/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTEstupinan_mc.pdf.txtEstupinan_mc.pdf.txtExtracted texttext/plain140576https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/0674f03e-5231-4e88-a396-860913037ed6/downloadf47ac699eefff75d180991b9358ed8efMD53THUMBNAILEstupinan_mc.pdf.jpgEstupinan_mc.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10262https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/26b27f8e-d27a-4840-96f3-e85412478ad8/download38586b115f98715f6eb83e5ed39a55acMD5420.500.12672/16006oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/160062021-10-15 12:36:12.908https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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