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Uso de la espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIR) para predecir la composición química de forrajes en modelos de calibración amplia Garcia, Jaime & Cozzolino, Daniel Resumen El objetivo del trabajo fue evaluar el potencial de la espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIR) como método rápido para la predicción de la composición química de forrajes en modelos de calibración amplia. Un total de 650 muestras de forrajes de un amplio rango de características químicas, origen y estados fenólogicos, fueron analizadas en un instrumento NIR en reflectancia. Los coeficientes de determinación en calibración (R2) y los errores estándares de la validación cruzada (SECV) para las calibraciones NIR fueron 0,95 (SECV: 0,7%), 0,98 (SECV: 0,98%), 0,90 (SECV: 0,99%), 0,95 (SECV: 2,0%), 0,86 (SECV: 5,4%) y 0,90 (SECV: 3,6%) para materia seca (MS), proteína cruda (PC), cenizas, fibra detergente ácido (FDA), fibra detergente neutro (FDN), y digestibilidad in vitro de la materia orgánica (DIVMO), base materia seca, respectivamente. Los resultados demostraron el potencial del NIR para predecir la composición química de forrajes; sin embargo, se sugiere que la técnica podría ser usada como un procedimiento de rutina en programas de mejoramiento sólo si se realiza calibración para cada especie, estación y condiciones particulares. Palabras-clave composición química, NIR, calidad forrajera, espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano

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Use of near infrared reflectance (NIR) spectroscopy to predict chemical composition of forages in broad-based calibration models Garcia, Jaime & Cozzolino, Daniel Abstract The objective of the study was to evaluate the potential of near infrared reflectance (NIR) spectroscopy as a rapid method to predict the chemical composition of forage in broad-based calibration models. In total, 650 samples representing a wide range of chemical characteristics, phenological states and origins were scanned in an NIR instrument. The coefficient of determination in calibration (R2) and standard error in cross validation (SECV) for the NIR calibration models were as follows: dry matter 0.95 (SECV: 0.7%), crude protein 0.98 (SECV: 0.98%), ash 0.90 (SECV: 0.99%), in vitro organic matter digestibility 0.90 (SECV: 3.6%), acid detergent fiber 0.95 (SECV: 2.0%) and neutral detergent fiber 0.86 (SECV: 5.4%) on a dry matter basis. The results demonstrated the potential of NIR to predict the chemical composition of different forage plant species ; however, it is suggested that the technique could be used as a routine procedure to apply in breeding programs only if calibration is done for each species, season and particular conditions. Keywords forage quality, NIR, chemical composition, near infrared analysis

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