Fecal Near-Infrared Reflectance Spectroscopy to Predict Leymus chinensis of Diets From Penned Sheep in North China

El forrajeo selectivo entre herbívoros de rango libre puede lograr medir la composición botánica de las dietas difíciles. El uso de la espectroscopía de reflectancia infrarroja cercana (NIRS) en heces para predecir los componentes botánicos de las dietas de un animal individual es una nueva aplicación de esta técnica. Este estudio se llevó a cabo para determinar la capacidad del NIRS fecal para predecir el porcentaje de consumo de Leymus chinensis (Trin.) Tzvel., una especie dominante en el norte de China, por la oveja (Ovis aries L.). El conjunto de datos de calibración consistió de 47 dietas de una composición conocida de L. chinensis junto con los espectros fecales correspondientes. Estos pares fueron generados en un ensayo utilizando alimentación restringida. Los pares de validación (n  =  9) fueron recolectados en un ensayo similar que utilizó alimentación libre. Los coeficientes derivados de determinación (R2) y el error estándar de calibración fueron: 0.99% y el 2.2% para la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), y 0.89% y el 7.3% para la regresión gradual, respectivamente. Los coeficientes derivados de determinación (r2) y el error estándar de predicción (SEP) fueron los siguientes: 0.78% y 4.8% para la regresión de PLS, y 0.90% y el 3.2% para la regresión gradual, respectivamente. La regresión de PLS resultó en una mejor calibración que la regresión gradual, pero cuando el conjunto de datos de calibración fue pequeño la regresión gradual mejoró la precisión y la exactitud de las predicciones en comparación con la regresión de PLS. Los resultados del presente estudio muestran que una ecuación fecal de NIRS desarrollada a partir de un ensayo de alimentación restringida puede ser utilizado para predecir los porcentaje de L. chinensis en materiales fecales recogidos de los ensayos de alimentación voluntaria.