AULA 9 NIRS Minerais e Cálculos

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04/06/2017
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Professor: MSc. Gustavo Krahl
BROMATOLOGIA
NIRS
Análise de minerais
Cálculos
Espectroscópio de refletância no infravermelho próximo (NIRS)
NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (NIRS)
• Princípios:
• Os compostos orgânicos absorvem energia eletromagnética 
na região do infravermelho (IV).
• Em suas absorções vibracionais, as ligações covalentes se 
comportam como se fossem elásticas.
• "O espectro no IV tem sido comparado a uma impressão 
digital da molécula" (Vogel, 1992; citado por Saliba et al., 2003).
Espectroscópio de refletância no infravermelho próximo (NIRS)
NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY (NIRS)
• Princípios:
• O espectroscópio de refletância no infravermelho próximo 
(NIRS) é constituído de:
• Câmara de leitura ótica;
• Software para tratamentos matemáticos que, por meio de 
curvas espectrais dentro da faixa do infravermelho (700-2.500 
nanômetros), gera equações para estimar valores de qualidade. 
• Aliado a um software estatístico, permite a identificação, 
qualificação e quantificação de compostos orgânicos nos 
alimentos.
Infravermelho-próximo
• Infravermelho-próximo é o nome dado à região do espectro 
eletromagnético imediatamente superior à região visível em 
termos de comprimento de onda, ou seja, trata-se da região do 
infravermelho “mais próxima” da região visível.
• Luz é uma forma de onda eletromagnética que se propaga em 
determinado espaço em forma de energia. 
• As ondas eletromagnéticas são designadas pela frequência e 
comprimento de onda (Tabela 1). 
• O espectro eletromagnético entre 390 e 900 nanômetros (nm) 
determina o espectro da luz. 
• A região do infravermelho (IV) estende-se dos 3x1011 Hz até 
aproximadamente os 4x1014 Hz e é subdividida em três regiões: 
• IV-próximo (i.e., próximo da luz visível: 780 – 2500 nm).
• IV-intermédio (2500 – 50000 nm).
• IV-longínquo (50000 nm – 1 mm).
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Comprimento x Frequência
Técnica
• A técnica baseia-se no princípio de que diferentes ligações 
químicas na matéria orgânica absorvem ou emitem luz de 
comprimentos de onda diferentes quando a amostra é irradiada.
• As ligações N-H, O-H e C-H que são fortemente absorvidas pela 
radiação próxima ao infravermelho. 
• Assim, amostras com elevados níveis de proteínas (muita ligação N-
H) absorvem mais em regiões de ligação amino do que amostras 
com baixo nível de proteína. 
• Por outro lado, amostras com elevados níveis de umidade ou açúcar, 
terão absorção mais elevada na região associada com hidroxilas 
(OH).
Composto Químico vs. Comprimento de Onda
Fonte: Dryden (2003).
Entidade Química Comprimento de Onda (nm)
Comp. Aromáticos, lignina 1143
Ligações de amido 1496, 1668, 1976
Taninos condensados 1660-1670, 1720-1730, 2100-
2200
Ligações éster 1772
Água 1930
Proteína 1960-2180
Ligações peptídicas 2140, 2180
Celulose 2088, 2410-2460
Hemicelulose 2380
Amido 2461
Transmitância x Refletância
Transmitância (NIT) Refletância (NIR)
Fonte de Luz
D
e
te
c
to
r
D
e
te
c
to
r
F
o
n
te
 d
e
 L
u
z
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Potencial de Utilização do NIRS
NIRS
Alimentação
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Seca e moída
Seca e não moída
Não seca e não moída
Foss NIRSystem 5000-6500
Características e Benefícios
• Permite a transferência e reutilização de calibração para 
vários instrumentos;
• Assegura a integridade e a identificação automática de 
amostras;
• É rápido (as análises estão prontas em 15 a 40 segundos);
• Não é necessário preparar as amostras;
• Reduz os erros do operador e aumenta o rendimento da 
análise.
Características e Benefícios
• O instrumento é operado por um computador através de um programa de 
software, onde é possível ter acesso às mais recentes tecnologias de calibração 
com informações e com capacidade e habilidade de troca de dados.
• O aparelho NIRS é programado com o máximo de confiança analítica e uma 
adequada transferência dos dados para as indústrias de alimentos e rações. Essa 
transferência permite uma eficiente operação na network quando é necessário 
repartir informações com outros instrumentos, com um mínimo de custeio.
• Quando o copo de amostra é colocado no instrumento, o software lê todas as 
suas informações, permitindo uma seleção automática para calibração antes do 
começo da análise. O copo pode ser carregado com um número de identificação e 
código do produto, juntamente com outros dados definidos pelo usuário ou 
operador.
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Vantagens
• O NIRS oferece várias vantagens importantes sobre os 
métodos convencionais tais como:
• Medidas frequentes e rápidas;
• Preparação rápida e simples das amostras;
• Compatibilidade de uso em conexões on-line e;
• Determinação simultânea de diferentes atributos.
Desvantagens
• Como as desvantagens principais do método 
destacam-se: 
• sua dependência em método de referência;
• fragilidade para componentes menores
• transferência limitada de calibração entre instrumentos 
diferentes e interpretação de dados espectral complicada
Aplicação Aplicação
Uso de uma Calibração
Espectro de uma 
Amostra Desconhecida
Predição
Calibração
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R2 da Calibração do NIRS para os Teores de 
PB, FDA e FDN
PB FDN FDA LDA
Norris et al., 1976 0,99 0,98 0,96 0,96
Burdick et al., 1981 - - - -
Marten et al., 1983 0,99 0,94 0,98 0,96
Valdez et al., 1985 0,93-0,95 -
0,75-
0,92
-
Petersen, 1986 0,97 0,97 0,96 -
Brown & Moore, 
1987 0,73-0,98 0,70-0,95 0,92 0,87
Flinn & Murray, 
1987
0,83-0,98 0,90-0,96 - -
Brown et al., 1987 0,92 0,82 - -
Pires & Prates, 1997 0,96 0,95 0,96 0,90
Rodrigues, 1998 0,97 0,95 0,97 0,94
Na (n=70) Observado vs. Predito pelo NIRS
N
a
 (
g
/k
g
) 
-
N
IR
S
Na (g/kg) - Químico
Fonte: Cozzolino & Moron (2004).
B (n=70) Observado vs. Predito pelo NIRS
B
 (
m
g
/k
g
) 
-
N
IR
S
B (mg/kg) - Químico
Fonte: Cozzolino & Moron (2004).
S (n=70) Observado vs. Predito pelo NIRS
S
 (
g
/k
g
) 
-
N
IR
S
S (g/kg) - Químico
Fonte: Cozzolino & Moron (2004).
PB Observada vs. Predita em Silagens de Milho
Fonte: UW Corn Silage Breeding Program (2004).
P
B
 (
%
) 
-
N
IR
S
PB (%) - Laboratório
Amido Observado vs. Predito em Silagens de Milho
Fonte: UW Corn Silage Breeding Program (2004).
A
m
id
o
 (
%
) 
-
N
IR
S
Amido (%) - Laboratório
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FDN Observada vs. Predita em Silagens de Milho
Fonte: UW Corn Silage Breeding Program (2004).
F
D
N
 (
%
) 
-
N
IR
S
FDN (%) - Laboratório
DViv Observada vs. Predita em Silagens de Milho
Fonte: UW Corn Silage Breeding Program (2004).
D
IV
 (
%
) 
-
N
IR
S
DIV (%) - Laboratório
DMO in vivo vs. NIRS em Gramíneas Tropicais
D
M
O
 -
N
IR
S
DMO - in vivo
Fonte: Boval et al. (2004).
Relação entre os Dados da Análise Convencional 
vs. NIRS (calculado dos tempos preditos) para Kd 
da FDN em Milho
Fonte: Jung et al. (1998).
N
IR
S
 –
K
d
 (
h
-1
)
Convencional – Kd (h-1)
Metionina Observada vs. Predita em Soja
(análise de referência n=125)
Fonte: Goodson & Fontaine (2005).
N
IR
S
Laboratório
Lisina Observada vs. Predita em Soja
(análise de referência n=125)
Fonte: Goodson & Fontaine (2005).
N
IR
S
Laboratório
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APLICAÇÕES PRÁTICAS
• Em quais situações é viável?
• R$ 350.000,00 o equipamento mais curvas.
• Alto fluxo de matéria prima;
• Necessidade de ajustes constantes;
• Custo : Benefício;
APLICAÇÕES PRÁTICAS
• Alimentos secos e moídos;
• Alimentos in natura;
• Fixos e portáteis;
• Sólidos e Líquidos;
• Pesquisax Prática;
?
NIR no recebimento de matérias primas ?
1. Recebimento – controle de ingredientes
• Controle e planejamento de produção
• Segregação de matérias primas para 
otimizar a produção 
• Rejeição de matérias primas fora de 
especificação
• Monitoramento de fornecedores através 
de análises descriminantes dos 
ingredientes
NIR na dosagem?
2. No dosador – controlando a mistura
• Detecção de problemas na 
pesagem
• Identificação de matérias primas 
incorretas ou inadequadas 
• Diminuição potencial de rações 
fora de especificações 
• Ajuste exato de ingredientes 
líquidos ( gorduras e/ou umidade) 
NIR nos resfriadores?
3. Depois da extrusão – controle da qualidade
• Detecção de problemas na pesagem
• Identificação de matérias primas incorretas ou 
inadequadas 
• Determinação da homogeneidade da produção 
• Composição dos ingredientes conforme 
especificações do produto final
• Criação de documentação para gerenciamento da 
qualidade e laudos para clientes finais
NIR na expedição?
4. No carregamento – controle antes da entrega
• Monitoramento da qualidade de suas 
matérias-primas e os seus processos 
• Detecção de problemas no carregamento 
• Verificação do produto final conforme 
especificação da rotulagem
• Checagem do tipo de ração conforme 
pedido de carregamento
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Determinação de 
minerais
Determinação de minerais
• A determinação de minerais em amostras de alimento pode ser 
quantificada por espectrofotometria com relativa precisão. 
• A análise de macro e microminerais é realizada por digestão 
nitroperclórica seguida de leitura em espectrofotômetro de 
absorção atômica com base em curvas-padrão construídas para 
cada elemento.
• Solução nitro-perclórica (2:1) Adicionaram-se 200 mL de ácido nítrico 65% e 100 mL
do ácido perclórico 70% a uma proveta graduada de 500 mL.
Determinação de minerais
• Os macrominerais (cálcio-Ca, fósforo-P, magnésio-Mg, potássio-K, cloro-
Cl, sódio-Na e enxofre-S) são expressos em porcentagem (%);
• Os microminerais (ferro-Fe, zinco-Zn, manganês-Mn, iodo-I, selênio-Se, 
cobre-Cu, cobalto-Co e cromo-Cr) na base de miligrama por quilo de 
alimento (mg/Kg) ou em parte por milhão (ppm).
• As análises mais comuns são para determinação de Ca e P, pois 
representam 70% do total de minerais encontrados no corpo do animal, 
sendo que 90% destes estão presentes nos ossos e dentes.
Conceitos gerais 
“A espectrometria de absorção atômica (AAS) é um 
técnica espectroanalítica para determinações 
quantitativas de elementos baseada na absorção da 
radiação por átomos livres no estado gasoso”.
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Ex: Fe e Zn
• Para a realização da leitura de Fe e Zn, 
calibrou-se o equipamento selecionando-se os 
comprimentos de onda no UVVIS a 248,3 nm e 
213,9 nm, respectivamente.
RESUMO PARA 
CÁLCULOS
Fracionamento dos CHO
Estimativa do valor energético dos alimentos
Fracionamento dos 
Carboidratos dos 
alimentos
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CARBOIDRATOS TOTAIS
• Inicialmente temos os carboidratos totais (CHOT):
• Onde:
• PB = proteína bruta (%MS)
• EE = extrato etéreo (%MS)
• MM = matéria mineral (%MS)
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CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS
• Equação recomentada, com FDN corrigido para Proteína;
CNF = 100 - (PB + EE + FDNc + MM)
• Onde:
• PB = proteína bruta (%MS)
• EE = extrato etéreo (%MS)
• MM = matéria mineral (%MS)
• FDNc = FDNc (na MS) = FDN – (NIDN x 6,25) ou
• FDNc (na MS) = FDN – PIDN
• Onde: NIDN ou PIDN são apresentados em % da MS
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Fracionamento dos CHO
• Usando as equações de Sniffen et al. (1992) conforme descrito 
abaixo se pode caracterizar as diferentes frações em percentagem 
dos CHOT.
1) C = FDN (%MS) x 0,01 x Lignina (%FDN) x 2,4
2) B2 = FDN (%MS) – (PIDN (%PB) x 0,01 x PB (%MS)) – C
3) CNF = CHOT – B2 – C
4) B1 = [Amido (%CNF) x CNF] / 100
5) A = CNF – B1
3
4
5
6
7
Fracionamento dos CHO
• FDN (%MS) = FDN em relação a MS. 
• Lignina (%FDN) = lignina em relação ao FDN. 
• PIDN (%PB)= PIDN (NIDN x 6,25) em relação a PB.
• PB (%MS) = proteína bruta em relação a MS
• Amido (%CNF) = amido em relação aos carboidratos não fibrosos
• CNF = carboidratos não fibrosos.
Estimativa do valor 
energético dos alimentos 
para ruminantes
SISTEMA NDT
• O calculo do NDT considera que os lipídeos contem 
2,25 vezes mais energia que carboidratos e proteínas. 
• Os valores 2,25: 1: 1 significam 9: 4: 4, ou seja, 9 kcal/g 
para lipídeos e 4 kcal/g para carboidratos e proteínas.
• Estes valores foram obtidos com humanos e são dos 
valores calóricos fisiológicos.
NDT = PBD + FDND + CNFD + (EED x 2,25)
Fórmula geral
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Cálculo baseado em NDT1x 
(Mantença)
• NRC (2001) estima os valores de NDT de duas formas.
• A primeira estimativa e feita no consumo de matéria seca para 
atender a mantença (NDT1X);
• A segunda para consumo múltiplo da mantença. 
• Para consumo de matéria seca acima da mantença ocorre 
uma redução na digestibilidade dos componentes da dieta 
e, consequentemente, uma redução do NDT.
• Existe um fator de correção: 
Cálculo baseado em NDT1x 
(Mantença)
Os cálculos a seguir são utilizados para determinar o 
valor energético de todos os alimentos que não são 
classificados como alimentos para bezerros ou como 
vitamina/mineral.
Cálculo baseado em NDT1x 
(Mantença)
• A formula geral para o calculo do NDT em consumo 
de mantença é:
NDT1X(%) = PBdig + (EEdig x 2,25) + CNFdig + FDNdig – 7
onde:
7 = NDT metabólico fecal;
Para os cálculos solicitados, deve-se utilizar esta equação proposta.
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CNF digestível
%MS
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CNF digestível PB digestível
%MS
%MS
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EE digestível
**Obs.: Se o teor de EE for brevemente acima de 3%, pode-se utilizar esta fórmula.
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FDN digestível
Ambos em %MS
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Cálculo baseado em ED1x 
(Mantença)
• A formula geral para o calculo do NDT em consumo 
de mantença é:
ED1X (Mcal/kg) = (PBdig x 0,056) + (EEdig x 2,25) + (CNFdig x 
0,056) + (FDNNdig x 0,056) – 0,3;
onde:
0,3 = energia digestível metabólica fecal;
Para os cálculos solicitados, deve-se utilizar esta equação proposta.
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Equações Gerais
ED (Mcal/kg de MS) = 0,04409 x NDT (%); 
EM (Mcal/kg de MS) = 0,82 x ED;
ELm (Mcal/kg de MS) = -1,12 + 1,37EM - 0,138EM² + 0,0105EM³; 
ELg (Mcal/kg de MS) = -1,65 + 1,42EM - 0,174EM² + 0,0122EM³; 
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EM de acordo com nível de EE
• Se EEtotal ≥ 3, então:
EMP = (1,01 x ED) – 0,45 + (0,0046 x (EE – 3))
ELL = (0,703 x EM) – 0,19 + ((((0,097 x EM) + 0,19) / 97) x (EE – 3))
• Se EEtotal < 3, então:
EM = (1,01 x ED) – 0,45
ELL = (0,703 x EM) – 0,19
Onde: 
- EMP = Energia metabolizável para produção;
- ENL = Energia líquida para lactação;
- ED = Energia digestível;
- EE = Extrato etéreo;
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21
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