AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdding more than four chemical compositions with ELOS did not improve the R2 values (80.4, %) for dry forages.Conclusion: In conclusion, a reasonably acceptable prediction equation of ME values of maize silage could be made by using ash, crude protein, ether extract and crude fiber or nitrogen free extract with EULOS.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: The aim of this study was to examine the validity of chemical composition and pepsin-cellulose solubility in predicting in vivo metabolizable energy (ME) values of maize silages and dry forages to develop prediction equations for routine use.Materials and Methods: Forty samples of maize silage and dry forages of known in vivo ME were used to compare an in vitro method with pepsin followed by cellulase technique. Dry forages were alfalfa hay, grass hay and wheat straw (n=30). For this reason, simple or multiple linear regression analysis with pepsin-cellulase solubility (ELOS) or insolubility (EULOS) and the chemical composition was used to establish equations for the prediction of ME. Results: The pearson correlation coefficients (r) were found significantly important between in vitro and in vivo ME for maize silages (r = 77.6, % and p= 0.008) and dry forages (r = 81.8, % and p= 0.000). While the highest determination coefficient (R2) value (72.3, %) using single chemical composition with EULOS were obtained with crude fiber, the combination ash and ether extract gave best R2 value (88.3,%) with EULOS for maize silages. Adding more than four chemical compositions with ELOS did not improve the R2 values (80.4, %) for dry forages.Conclusion: In conclusion, a reasonably acceptable prediction equation of ME values of maize silage could be made by using ash, crude protein, ether extract and crude fiber or nitrogen free extract with EULOS. Adding more than four chemical compositions with ELOS did not improve the R2 of ME values of dry forages. Further work is needed to found the causes of variability in predictive equations and significance of environmental and other factors.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, mısır silajı ve kuru kaba yemlerin in vivo metabolik enerji (ME) değerlerini tahminleme de rutin kullanılacak tahminleme eşitliği geliştirmek için kimyasal kompozisyon ve pepsin-selülaz çözünürlüğü tekniğinin kullanımını incelemektir. Materyal ve Metot: In vivo ME değeri bilinen toplam kırk adet mısır silajı (n=10) ve kuru kaba yem (n=30), pepsin takiben selülaz tekniği olan in vitro bir metodu karşılaştırmak için kullanıldı. Kuru kaba yemler yonca kuruotu, çayır kuruotu ve buğday samanıdır. Bu amaçla, ME değerini tahminleme eşitliği geliştirmek için, pepsin-selülaz çözünebilirliği (ELOS) veya çözünmeyen kısmı (EULOS) ve kimyasal kompozisyonlarla birlikte tekli ve çoklu linear regresyon analizleri yapıldı. Bulgular: In vitro ve in vivo ME değerleri arasındaki pearson korelasyon katsayısı mısır silajında (r = 77.6, % ve p= 0.008) ve kuru kaba yemlerde (r = 81.8, % ve p= 0.000) önemli bulundu (p<0.01). Mısır silajında en yüksek belirleme katsayısı (R2 %, 72.3) EULOS ve tekli kimyasal kompozisyon kullanıldığında ham selüloz ile, ikili kombinasyonlarda da ham kül ve ham yağ ile en iyi R2 ( % 88) değerini verdi. Kuru kaba yemlerde R2 değerleri ( % 80.4) ELOS’la dörtten fazla kimyasal kompozisyon kullanıldığında geliştirilemedi. Sonuç: Sonuç olarak, mısır silajının ME değerlerini tahminleyici kabul edilebilir eşitlik EULOS ile kül, ham protein, ham yağ ve ham selüloz veya nitrojensiz öz maddeler kullanıldığında oluşturuldu. Kuru kaba yemlerin ME değerlerinin belirleme katsayısı ELOS ile dörtten fazla kimyasal kompozisyon kullanıldığında geliştirilemedi. Bundan sonraki çalışmalarda tahminleyici eşitlikleri etkileyen varyasyonların nedenleri, çevresel ve farklı kaba yem kaynakları kullanımı gibi diğer önemli faktörler incelenmelidir.