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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
CURSO DE ZOOTECNIA
LAIS MILENA BUBNIAK
PREDIÇÃO E VALIDAÇÃO DA TAXA LINEAR DE TAMPONAMENTO DE DIETAS
POR MEIO DA COMPOSIÇÃO QUÍMICO-BROMATOLÓGICA
CURITIBA 2014
LAIS MILENA BUBNIAK
PREDIÇÃO E VALIDAÇÃO DA TAXA LINEAR DE TAMPONAMENTO DE DIETAS
POR MEIO DA COMPOSIÇÃO QUÍMICO-BROMATOLÓGICA
Trabalho de Conclusão do Curso de Gradação em Zootecnia da Universidade Federal do Paraná, apresentado como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Zootecnia.
Orientador: Prof. Dr. Marson B. Warpechowski
Orientador do Estágio Supervisionado: Elaine Schulz, Zootecnista
CURITIBA 2014
TERMO DE APROVAÇÃO
.
LAIS MILENA BUBNIAK
PREDIÇÃO E VALIDAÇÃO DA TAXA LINEAR DE TAMPONAMENTO DE DIETAS
POR MEIO DA COMPOSIÇÃO QUÍMICO-BROMATOLÓGICA
Trabalho de conclusão de curso aprovado como requisito parcial para obtenção do
grau de Bacharel em Zootecnia pela Universidade Federal do Paraná.
BANCA EXAMINADORA
____________________________________________
Prof. Dr.Marson Bruck Warpechowski
Departamento de Zootecnia, Setor de Ciências Agrárias
Presidente da Banca
____________________________________________
Prof. Dr. Alex Maiorka
Departamento de Zootecnia, Setor de Ciências Agrárias
____________________________________________
Prof. Dr.Simone G. de Oliveira
Departamento de Zootecnia, Setor de Ciências Agrárias
Curitiba
2014
AGRADECIMENTOS
Aos
Meus pais Eduardo Bubniak e Regina Petryk
Pela força e incentivo que me deram antes e durante a faculdade.
Meu professor e orientador Marson Bruck Warpechowski
Pelas oportunidades que me ofereceu durante o estágio no LabSisZoot.
Pessoal do LabSisZoot, Lucélia Hauptli, Juahil Martins de Olivera Júnior,
Melisa Machado, Aderbal Cavalcante, Tatiana Souza, Emanuella A. Pierozan
(Manu), Sebastião Magagnin, Eduardo A. de Oliveira e Marina L. de Souza, em
especial Ana Rosália Mendes
Pelos ensinamentos, ajuda e orientação em todos os momentos que precisei.
Minhas amigas Francyelle R. C. Conceição e Priscila Lima
Por terem aguentado a minha ausência durante os períodos que tive que ficar
estudando.
Minhas grandes amigas de faculdade, Núbia K. Grosko e Lúcia M. O.
Prosdócimo
Pela amizade nesses anos de faculdade e parceria em diversos trabalhos.
Pessoal da ITCP, Denys Dozsa, Dante, Marlene D'aroz, João Paulo Viana
(Pará), Maria Fernanda e Wagner Poulmann
Pelo aprendizado e maravilhosas viagens de extensão.
Meu querido Thiago Augusto Cruz, que foi colega de faculdade, pela
amizade e acolhida na Quimtia e ajuda para eu escrever este trabalho.
Luciano Andriguetto
Por ter me dado a oportunidade de fazer o meu estágio obrigatório na
Quimtia.
Meus novos amigos da Quimtia, Danieli Girardello, Ione Gonçalves e
Jotaniel
Pela orientação, ensinamentos durante meu estágio obrigatório e pelas risadas
proporcionadas.
Elaine Schulz e Ana Paula S. Konrad da Quimtia
Pela orientação durante o estágio.
Professores que foram importantes na minha formação, Adhemar Pegoraro,
Alex Maiorka, Simone G. de Oliveira, Luciano Andriguetto, Ananda P. Félix,
Edson G. de Oliveira, João Ricardo Dittrich,
Paulo Rossi Jr., Marson B. Warpechowski e José Milton Andriguetto.
Enfim, a todos que de algum modo, tornaram este sonho possível.
MUITO OBRIGADA!
EPÍGRAFE
“Agradeço todas as dificuldades que enfrentei; não fosse por elas, eu não teria
saído do lugar…”
Chico Xavier
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1. Valores medidos e estimados de TLT de rações de acordo com as equações avaliadas. .................................................................................................. 22
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Amostras utilizadas para estimar as equações de TLT, classe e demais análises químico-bromatológicas .............................................................................. 16 Tabela 2. Amostras utilizadas para validação das equações de predição, classe e demais análises químico-bromatológicas. ................................................................. 17 Tabela 3. Equações de regressão múltipla obtidas para a predição da Taxa Linear de Tamponamento (TLT; mEq/MS amostra) a partir da composição químico-bromatológica das amostras. .................................................................................... 19 Tabela 4. Avaliação entre valores medidos e estimados de TLT de rações para cada equação selecionada. Número de rações testadas (N), variáveis da regressão linear e probabilidade P do Teste de Hipóteses .................................................................. 21
LISTA DE ABREVIATURAS
CT = Capacidade Tamponante TLT = Taxa Linear de Tamponamento AT = Acidez Titulável pHi = pH inicial Ca = Cálcio P = Fósforo HCl = Ácido Clorídrico PB = Proteína Bruta MS = Matéria Seca RM = Resíduo Mineral FB = Fibra Bruta FDN = Fibra em Detergente Neutro FDA = Fibra em Detergente Ácido UM = Umidade EE = Extrato Etéreo
SUMÁRIO
1.OBJETIVOS ............................................................................................................ .1 2.CAPÍTULO 1 ............................................................................................... .............2 3.Revisão Bibliográfica sobre capacidade tamponante na dieta de suínos ................. 2 3.CAPÍTULO 2 ............................................................................................................ 4 3.1.Relatório do Estágio .............................................................................................. 4 3.1.1 Plano de Estágio ................................................................................................ 4 3.1.2 Empresa ou local do Estágio .............................................................................. 4 3.1.3 Laboratório de Análises Bromatológicas ............................................................ 4 3.1.3.1 Metodologia usada no laboratório ................................................................... 6 4.CAPÍTULO 3 .......................................................................................................... 12 4.1.Introdução ........................................................................................................... 12 4.2 Material e Métodos .............................................................................................. 14 4.3 Resultados e discussão....................................................................................... 18 4.4 Conclusão ........................................................................................................... 23 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 24 REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 25 ANEXOS ................................................................................................................... 27 Anexo 1. Plano de estágio. ....................................................................................... 27 Anexo 2.Termo de compromisso. .............................................................................. 28 Anexo 3.Ficha de avaliação no local de estágio. ....................................................... 29
RESUMO
O trabalho foi realizado visando à obtenção de equações de predição da Taxa Linear de Tamponamento (TLT) de dietas de suínos a partir da sua composição químico-bromatológica. Foram utilizadas 14 amostras para determinação das equações de predição e 8 amostras utilizadas para a validação das equações.Todas as amostras foram analisadas quanto a TLT, pH inicial e quanto aos teores de matéria seca, proteína bruta, extrato estéreo, resíduo mineral, fibra bruta, fibra em detergente neutro, fibra em detergente acido, cálcio e fósforo. As equações de predição da TLT em função das variáveis de composição química foram determinadas por meio de análise de regressão múltipla, e foram selecionadas pelo coeficiente de determinação (R2) maior que 80%. Foi possível a obtenção de equações de predição da TLT pela composição químico-bromatológica dos alimentos com alta precisão. Utilizou-se o Teste de Hipótese para a validação das equações, comparando os valores de TLT preditos com os estimados. A partir deste foram selecionadas 8 equações que melhor representam a regressão linear entre esses valores, onde o valor do intercepto foi próximo a zero e o valor da inclinação, próximo a um. Os resultados obtidos permitem afirmar que é possível predizer a TLT de alimentos e dietas pelo conhecimento da sua composição químico-bromatológica. O estágio aconteceu no laboratório da empresa Quimtia S/A, onde as análises bromatológicas das amostras foram realizadas para que este trabalho fosse concretizado. Palavras-chaves: capacidade tamponante, leitões, pH
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1. OBJETIVO GERAL
O objetivo geral do presente trabalho foi aprofundar os conhecimentos sobre
a capacidade tamponante de dietas para leitões e suas metodologias de
determinação.
1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
1- Revisão Bibliográfica: levantar dados e aprimorar os conhecimentos sobre
a capacidade tamponante de rações para suínos;
2- Estágio Supervisionado: participar ativamente das análises de rotina de
um laboratório industrial, descrevendo as análises e metodologias
utilizadas;
3- Trabalho Científico: a partir dos dados obtidos nas análises químico-
bromatológicas de rações de suínos durante o estágio supervisionado,
elaborar equações para predizer e validar a Taxa Linear de
Tamponamento.
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2. CAPÍTULO 1
2.1 Revisão bibliográfica
2.1.1 Acidificação de Dietas de Suínos
Os leitões são desmamados precocemente, em torno de 21 dias de idade,
nessa fase eles não estão fisiologicamente preparados para receber dietas à base
de vegetais, já que a sua produção de HCl (ácido clorídrico) no estômago é baixa
(PUPA, 2008). Isso pode acarretar em estresse nutricional devido à mudança
abrupta do leite (alta digestibilidade) para uma dieta vegetal com outras fontes de
energia (amido e óleo vegetal). É importante que o pH seja baixo no estômago para
estimular a secreção e atividade enzimática pancreática e intestinal, levando a uma
maior digestão e absorção de nutrientes.
Devido às dificuldades em controlar os problemas no pós-desmame,
antimicrobianos em doses sub-terapêuticas ainda são utilizados como promotores
de crescimento, pois controlam microrganismos patogênicos do trato gastrintestinal,
alterando a composição da microbiota intestinal, reduzindo a incidência de diarreias
com consequente melhora de desempenho (Rego, 2013; Miguel et al., 2008). No
entanto, devido ao risco de resistência e as barreiras comerciais pelo uso destes
aditivos, se necessita buscar alternativas ao uso de antimicrobianos. Os ácidos
orgânicos se apresentam como uma alternativa aos aditivos, pois estimulam a
secreção de enzimas pancreáticas (Sano et al., 1995), fazem a diminuição do pH
estomacal (Hansen et al., 2007; Krygierowicz, 2010), e aumentam a digestibilidade
(Krygierowicz, 2010); além de supressão do desenvolvimento de microrganismo
patogênicos (Risley et al., 1992).
CRISTANI, 2008, comparou acidificante, prebiótico e antibiótico em dietas de
leitões desmamados para saber qual destes seria mais eficaz no desempenho,
morfologia intestinal, pH dos conteúdos dos segmentos do trato digestório e menor
incidência de diarreia. E verificou que os antibióticos foram os que deram melhor
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desempenho e menor incidência de diarreia. Apesar dos acidificantes ficarem em
segundo lugar, estes ainda estão longe de alcançarem os antibióticos.
2.1.2 Capacidade Tamponante na Dieta de Suínos
A capacidade tamponante (CT), pode ser definida como a habilidade de um
alimento ou ingrediente em suspensão aquosa em resistir a alterações de pH após
adição de solução ácida ou básica (GIGERREVERDIN, 2002).
A CT é uma particularidade dos alimentos, rações ou ingredientes em
neutralizar o HCl estomacal, proporcionado um pH maior. Porém, essa neutralização
diminui a capacidade dos leitões em ativar suas enzimas digestivas afetando sua
saúde gastrintestinal (PUPA, 2008).
Dietas com alto poder tamponante resistem à acidificação estomacal,
ocasionando redução da sua digestibilidade. Segundo Miguel (2008), os cereais e
seus coprodutos apresentam o menor poder tamponante, os alimentos protéicos
apresentam intermediários a alto e as fontes minerais são as que apresentam maior
capacidade tamponante. Desse modo o poder tamponante da dieta é um fator
determinante do pH estomacal. Diante do exposto, fica evidente o conhecimento da
capacidade tamponante das dietas usadas para alimentação dos leitões.
Krygierowicz (2010) relata que a CT é uma das características físico-
químicas mais importantes para a formulação das dietas de leitões recém
desmamados, pois esta pode influenciar a resposta do acidificante no trato
gastrointestinal do animal.
Em suínos, a capacidade tamponante dos alimentos pode interferir e
modular o pH da digesta no trato gastrointestinal. Essa atividade pode ser
especialmente importante para leitões recém-desmamados porque após o desmame
o conteúdo estomacal apresenta pH mais elevado devido a insuficiente capacidade
de secreção de HCl. A elevação do pH pode baixar a atividade proteolítica no
estomago e assim a proteína ingerida entra no intestino intacta, resultando em uma
redução na eficiência da hidrolise de proteínas. (MIGUEL, 2008).
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2.1.3 Métodos de avaliação da CT
Existem diversas metodologias para determinar a CT de alimentos para
animais. Dentre elas estão o b-value que é a quantidade (mEq) de HCl 1,0M
necessário para acidificar um quilograma de alimento até o pH 4,0 ou 5,0; a acidez
titulável (AT) que é a quantidade de ácido ou base necessária para alterar o pH de
uma solução ou suspensão dentro de uma faixa de pH pré-determinada (McBurney
et al., 1983; Warpechowski e Ciocca, 2006); a CT que é obtida dividindo-se a AT
pelo intervalo total de pH considerado (McBurney et al., 1983; Gabert et al., 1995;
Lawlor et al., 2005) e a TLT que é calculada como o inverso da inclinação da
regressão linear obtida entre o pH e a quantidade adicionada de ácido ou base
(Oliveira Jr., 2009).
Bockor (2007) avaliou a capacidade tamponante de ingredientes e dietas
para leitões por três métodos, a acidez ou alcalinidade titulável (AT), o pH inicial e a
capacidade tamponante (CT) e concluiu que a CT é a medida que descreve melhor
as diferenças entre alimentos e dietas, e que o pH inicial não se enquadra para
avaliar a CT.
Nos diversos métodos de determinação de CT as curvas de titulação
apresentam comportamento não linear, principalmente em pH abaixo de 4,0. Este
comportamento resulta em não aditividade da medida CT em faixas de pH abaixo de
4,0, ou seja,não permite estimar a CT de misturas a partir dos valores de CT de seus
componentes (OLIVEIRA, 2009). Este autor avaliou um método de linearização de
curvas, o qual utiliza transformação exponencial, para ajustar as regressões lineares
às curvas de titulação dentro das faixas de pH do 8,0 ao 2,0, nomeando esta medida
como Taxa Linear de Tamponamento (TLT). Concluiu ainda que este método
permite ajuste satisfatório à regressão linear, permitindo assim a obtenção de uma
taxa linear única que explica a capacidade tamponante em qualquer faixa de valores
entre o pH 8,0 e 2,0. Portanto este seria o método mais adequado para a
determinação da CT dos alimentos.
De acordo com Ferreira (2010), os vários métodos para avaliar a CT dos
alimentos são baseados em curvas de titulação, o que torna sua determinação
laboriosa e demorada. Portanto, sugeriu equações que poderiam predizer a CT de
ingredientes e dietas através de sua composição bromatológica. Ela obteve
equações de regressão múltipla com R2acima de 90% para a classe de misturas e
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dietas, concluindo que é possível obter equações de predição de TLT pela
composição químico-bromatológica dos alimentos. No entanto, um maior número de
dados analíticos de rações estimaria com maior exatidão os valores da capacidade
tamponante de dietas através da TLT.
3. CAPÍTULO 2
3.1 Relatório do Estágio
3.1.1 Plano de Estágio
Conforme o Plano de Estágio aprovado pela Comissão Orientadora de
Estágios (COE), as atividades desenvolvidas foram:
– Acompanhamento da rotina do Laboratório de Bromatologia;
– Auxílio das atividades rotineiras do laboratório;
– Acompanhamento de cálculos de resultados laboratoriais.
3.1.2 Empresa ou Local do Estágio
O estágio supervisionado foi realizado no Laboratório de Análises
Bromatológicas da empresa Quimtia S/A, situada à Rua Maria Dalprá Berlesi, 229,
Canguiri, Colombo, Paraná, no período de 10/03/2014 a 27/05/2014, totalizando 450
horas.
A Quimtia S/A é uma corporação multinacional que possui escritórios na
América Latina, Europa e Ásia. Está organizada em três grandes unidades: Quimtia
Food/Farma, Quimtia Industrial e Quimtia Feed. A Quimtia S. A oferece amplo
portfólio de produtos e serviços para ajudar os seus clientes a melhorar seus
processos e produtos.
A Quimtia Food & Pharma desenvolve, produz e distribui produtos e
soluções para a indústria alimentícia e farmacêutica. E está no mercado há mais de
30 anos e produzem blends de enzimas, fibras, sabores e cheiros, misturas
vitamínicas e minerais. Contam com escritórios na China que ajudam a melhorar a
cadeia de fornecimento e com depósitos localizados nos diferentes países da região,
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onde armazenam um amplo e variado portfólio de produtos onde entregam o produto
em tempo e forma conforme a necessidade de quem nos escolhe.
A Quimtia Industrial é uma empresa líder na fabricação, comercialização e
distribuição de produtos químicos e insumos industriais.
A unidade de Colombo é especializada na produção de produtos para
alimentação animal. Esta se encarrega de desenvolver, fabricar e comercializar
produtos de nutrição e saúde animal para as indústrias avícola, suinícola, pecuária,
aquícola e pets. Dispõem de um variado catálogo de produtos especializados para a
indústria avícola. Este portfólio está composto por uma completa linha de
aminoácidos, anticoccidianos, enzimas, promotores de crescimento, ácidos
orgânicos, adsorventes de micotoxinas e vitaminas solúveis. Possuem linhas de
premixes vitamínicos e núcleos e com o suporte de plantas e equipamentos de
última geração. No setor de sanidade avícola, oferecem diversas vacinas,
antibióticos, premix e solúveis, e grande variedade de desinfetantes para controlar a
sanidade de sua produção. Na linha pecuária produzem produtos para atender as
necessidades das diferentes espécies como sais minerais e premixes para otimizar o
rendimento dos animais. Possuem ainda uma ampla gama de antiparasitários,
reconstituintes e antibióticos orais e injetáveis para cuidar da saúde do gado e
otimizar sua rentabilidade.
3.1.3 Laboratório de Análises Bromatológicas
O estágio foi realizado totalmente no laboratório e teve duração de três meses.
Este tempo foi muito importante para conhecer a rotina de uma empresa, já que a
experiência anteriormente adquirida foi somente nos laboratórios da Universidade
Federal do Paraná.
3.1.3.1 Análises Laboratoriais
O laboratório da Quimtia S/A faz análises bromatológicas de matérias-primas,
rações, premixes e sais minerais da própria empresa e também de clientes. Lá são
feitas as seguintes análises: Cálcio, Fósforo, Fibra Bruta, Fibra em Detergente Ácido,
Fibra em Detergente Neutro, Proteína Bruta, Umidade, Resíduo Mineral, Extrato
Etéreo, Matéria Secas Atividade Ureática, Análise de Peróxido e Acidez, Análise de
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pH, Solubilidade Proteica em Hidróxido de Potássio (KOH), Hidrólise Ácida,
Digestibilidade em Pepsina, Análise de Nitrogênio Não Proteico (NNP), Cloretos de
Sódio, Diâmetro Geométrico Médio (DGM) e Micotoxinas (aflatoxinas, zearalenona).
3.1.3.2 Equipamentos
Apresenta equipamentos específicos para realizar as análises. Recentemente
foi adquirido o Determinador de fibras, modelo TE-149 da fabricante Tecnal, o qual
realiza as análises de FB, FDA e FDN pelos métodos de Weende e Van Soest. Este
ainda está sendo testado para enfim começar a usá-lo nas análises. Atualmente, as
análises de fibras estão sendo determinadas no aparelho digestor, o qual se
determina cinco amostras por vez e o consumo de reagentes é maior. Já o novo
equipamento realizará a análise de trinta amostras por vez, proporcionando maior
eficiência.
O laboratório também possui o Sistema para determinação de
proteína/nitrogênio com neutralização e exaustão de gases, modelo TE-008/50-SE
também da fabricante Tecnal. Este conta com os seguintes equipamentos: Bloco
Digestor, modelo TE-008/50; Galeria Exaustora, modelo TE-008/50 GE; Scrubber,
modelo TE-152; Destilador de Nitrogênio, modelo TE-0363.
O Extrator de Gordura é o modelo XT-15 Extrator de Gordura Crua da
fabricante Ankon, o qual apresenta uma recuperação de solvente de 97%, pode
processar até 150 amostras por dia, proporcionando grande eficiência nas análises.
Há também o espectrofotômetro para analisar a leitura na determinação do
fósforo.
Possui o equipamento de espectrometria de reflectância por infravermelho
proximal (NIRS) que apresenta a vantagem de fazer as análises com mais rapidez e
não há gasto com reagentes, porém ainda estão sendo determinadas as curvas de
calibração do aparelho. O NIRS usa uma fonte de luz produtora de comprimento de
onda conhecido (normalmente 700–2500 nm) que permite a obtenção da
composição orgânica de uma substância ou material analisado (CAMPESTRINI,
2005).
O equipamento de HPLC (High Performance Liquid Chromatography)
utilizado para analisar vitaminas e aminoácidos não está em operação, pois não há
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mão de obra especializada para realizar a validação do equipamento. Estas análises
são enviadas para outros laboratórios.
Há também, duas balanças de precisão e duas muflas para realizar a queima
das amostras.
Eles utilizam o software Optimal®, um programa de computador que foi
desenvolvido para calcular os resultados quando se digita todos os pesos das
amostras obtidos nas analises. Isto proporciona mais rapidez, já que não precisa
passar estes dados para o Microsoft Excel® para serem calculados os resultados.
Este programa também já mostra se o resultado está dentro do intervalo
considerado normal para cada tipo de amostra.
Depois de realizadas todas as análises de acordo com a amostra, as
matérias-primas são armazenadas por 18 meses, as rações da empresa por 9
meses e as matérias-primas e rações de clientes por um período de 3 meses para
servirem de contraprova.
3.1.3.3 Equipe
A supervisora do laboratório é a Ana Paula S. Konrad, técnica em química,
que é responsável pela recepção das amostras, liberação de laudos, pesquisa de
preços de equipamentos e gestão das pessoas que trabalham no laboratório.
A Elaine Schulz, formada em Zootecnia pela UFPR, é a coordenadora de
controle de qualidade e é responsável pela regulação que se refere à alimentação
animal e pela compra de equipamentos.
Para a análise das amostras os responsáveis são:
- Danieli Girardello, formada em Biotecnologia pela Universidade Tuiuti do
Paraná, trabalha como analista de controle de qualidade;
- Ione Gonçalves, técnica em química, também é analista de controle de
qualidade;
- Jotaniel, também é técnico em química, e trabalha como assistente do
controle de qualidade.
O laboratório também conta com uma auxiliar e uma aprendiz que fazem a
moagem das amostras e lavagem das vidrarias. A auxiliar está afastada, portanto
somente a aprendiz é quem está realizando estas atividades.
O laboratório segue a seguinte rotina:
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- Recepção das amostras;
- Entrada das amostras no programa Optmal®;
- Identificação das amostras;
- Moagem das amostras;
- Análises bromatológicas;
- Liberação dos laudos
3.1.3.1 Metodologias Utilizadas no Laboratório
As metodologias usadas seguem o Compêndio Brasileiro de Nutrição Animal,
2009. Porém, a metodologia de analise de FDN corresponde a descrita na versão de
2013. As análises são descritas a seguir:
a) Determinação de Proteína Bruta - Deixar a amostra em digestão com mistura digestiva por 4 horas a temperatura de
350 ºC e aguarda esfriar;
- Levar o tubo digestor ao Destilador para que seja liberado o nitrogênio na forma de
amônia;
- A amônia desprendida é recebida em um erlenmeyer contendo ácido bórico 2%;
- Titular o conteúdo do erlenmeyer com ácido sulfúrico 0,05 N até a mudança da cor
verde/azul para rosa.
b) Determinação de Extrato Etéreo pelo método Ankom
-Levar os saquinhos com as amostras à estufa à 105ºC por 3 horas e depois esfriar
em dessecador;
- Acondicionar as amostras no suporte e levar ao equipamento extrator de gordura;
- Despejar 200 ml de éter de petróleo no vessel;
- Despejar 150 ml de éter sobre as amostras;
- Após a extração, retirar o compartimento de teflon com as amostras e com um
papel absorvente retire a gordura do vessel;
- Levar as amostras à estufa à 105ºC por 30-60 min;
- Retirar as amostras em bolsas dessecantes e colocar em dessecador;
- Após resfriar, repesar e anotar o peso.
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c) Determinação de Matéria Seca - Pesar o cadinho, previamente seco a 105°C, já frio;
- Anotar o peso e pesar aproximadamente 2,0 gramas amostra no cadinho;
- Anotar o peso e levá-lo a estufa a 105°C por 12 horas;
- Retirar em dessecador, resfriar e pesar o cadinho com amostra.
d) Determinação de Resíduo Mineral
- Pesar o cadinho de porcelana, anotar o peso e tarar;
- Pesar aproximadamente 2,0 gramas de amostra dentro do cadinho, anotar o peso
e levá-lo à mufla por 4 horas a 600ºC;
-Tirar em dessecador, resfriar e repesar.
e) Determinação de Cálcio em Farinhas e Rações - Proceder conforme o Resíduo Mineral;
- Após repesar o resíduo, levar o cadinho a capela e preencher até a boca com
ácido clorídrico 1:3 (1 parte de HCl e 3 de água);
- Levar a fervura até evaporação e sobrar um pouco acima da metade de volume.
Resfriar;
- Filtrar em balão volumétrico com auxílio de funil, completar o volume com água
destilada;
- Em erlemneyer, filtrar aproximadamente 75 ml com auxilio de funil e papel-filtro;
- Tomar uma alíquota de 10 ml e adicionar 100 ml de água destilada;
- Adicionar 10 ml de hidróxido de sódio 30%, 10 ml de trietanolamina 50% e
indicador calcon;
- Titular imediatamente com EDTA 0,05 M até a mudança da coloração vermelho-
alaranjada para verde.
f) Determinação de Fósforo - Fazer a calibração do espectrofotômetro conforme especificação do fabricante;
- Utiliza-se a mesma solução mãe utilizada na análise Ca;
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- Pipeta-se a alíquota de amostra para os tubos de ensaios devidamente
identificados;
- Adicionar a cada tubo 1 ml de solução de metavanadato de amônio e 1 ml de
molibdato de amônio;
- Agitar em agitador vórtex por duas vezes, deixar em repouso por 10 minutos e
proceder à leitura no espectrofotômetro;
- Anotar a absorbância.
g) Determinação de FDA - Pesar 0,5 g amostra e transferir para Becker de 400 ml;
- Adicionar 50 ml de solução detergente ácido;
- Digerir com refluxo por 60 minutos a partir do inicio da ebulição, movimentando o
becker periodicamente para evitar que partículas fiquem aderidas na parede do
frasco;
- Filtrar sob vácuo em funil de porcelana contendo papel-filtro quantitativo e
previamente tarado;
- Lavar o funil com água destilada quente e deixar a amostra de molho por 1 minuto
sem vácuo;
- Ligar o vácuo e filtrar;
- Repetir três vezes a lavagem com água destilada quente e duas vezes com
acetona;
- Levar a estufa a 105°C por 4 a 6 horas;
- Retirar, esfriar em dessecador e pesar.
h) Determinação de FDN - Pesar 0,5 g amostra em becker de 400 ml;
-Adicionar 30 ml de solução de uréia 8,0 mol/L e 0,5 ml de alfa-amilase;
- Deixar em temperatura entre 80 e 90º C por 5 minutos;
-Adicionar 50 ml solução detergente neutro e digerir com refluxo por 1 hora a partir
da ebulição;
- Repete o processo do FDA até a estufa.
i) Determinação de Fibra Bruta
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- Pesar a amostra, colocar em um becker e adicionar ácido sulfúrico 1,25%;
- Colocar no aparelho digestor e marcar 30 minutos após a fervura;
-Filtrar o conteúdo do becker em um funil com tela de mesh a vácuo;
- Lavar com água para que todo o conteúdo passe para a tela;
- Lavar a tela de mesh com hidróxido de sódio (NaOH) 1,25% para passar o resíduo
de volta para o becker, preencher com NaOH até 100 ml;
- Colocar no aparelho digestor por mais 30 minutos após fervura;
- Passar o conteúdo do becker em um funil com papel-filtro e no vácuo com ajuda de
água;
- Lavar duas vezes o papel-filtro com álcool;
- Colocar o funil em estufa por 4 horas;
- Tirar em dessecador, resfriar e pesar.
4. CAPÍTULO 3
PREDIÇÃO E VALIDAÇÃO DA TAXA LINEAR DE TAMPONAMENTO DE DIETAS
POR MEIO DA COMPOSIÇÃO QUÍMICO-BROMATOLÓGICA
4.1 Introdução
A capacidade tamponante é uma propriedade físico-química que muitas
vezes não é considerada na formulação de rações. Tendo em vista que os alimentos
possuem diferentes valores de CT e que podem neutralizar o ácido clorídrico
secretado no estômago dos leitões, pode-se ressaltar que a CT é uma medida
importante e que deve ser considerada na formulação de dietas. Segundo
BELLAVER (2000), a quantidade de acidificantes a serem adicionados nas dietas
depende do seu pH e da sua CT, sendo que seu efeito é dependente da idade dos
animais, composição da dieta, e da presença ou ausência de antimicrobianos.
A CT dos alimentos pode interferir no pH estomacal, aumentando a
quantidade necessária de HCl para reduzir o pH (Penz, 1991), além disso, nas
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dietas que utilizam acidificantes, essa propriedade pode influenciar na capacidade
de resposta desses aditivos (Blank et al., 1999).
Os vários métodos usados na determinação da CT são baseados em curvas de
titulação, o que torna sua determinação laboriosa e demorada (FERREIRA, 2010).
Por isso, esta autora sugere a obtenção de equações que poderiam predizer a
capacidade tamponante de ingredientes e dietas através de sua composição
químico-bromatológica.
O objetivo do presente trabalho foi elaborar um artigo cientifico para avaliar
equações que possam predizer a taxa linear de tamponamento de rações de suínos
em crescimento através de sua composição químico-bromatológica. Para tanto, foi
realizado o estágio supervisionado em um laboratório industrial.
4.2 Material e Métodos
Os dados de TLT utilizados na pesquisa foram obtidos em trabalho
anteriormente publicado por Ferreira (2010) e por Rego (2013). Este banco de
dados foi aumentado com amostras obtidas durante o estágio supervisionado na
empresa Quimtia S.A. As análises bromatológicas das novas amostras foram
realizadas no laboratório da Quimtia S/A com base no Compêndio Brasileiro de
Nutrição Animal, 2009. As analises realizadas são as seguintes: MS, PB, EE, RM,
FB, FDA, FDN, Ca e P. Estas metodologias já foram descritas anteriormente.
Utilizou-se 14 amostras (Tabela 1) para determinação das equações de
predição. Foram utilizadas somente amostras de rações sem acidificantes, pois nas
dietas que utilizam acidificantes, essa propriedade pode influenciar na capacidade
de resposta desses aditivos.
Para a realização das análises laboratoriais as amostras foram processadas
em moinho com peneira de abertura de malha de 0,5 mm.
Para todos as amostras determinaram-se o pH inicial (pHi) e as curvas de
titulação de acordo com metodologia adotada por Gabertet al. (1995), com as
seguintes modificações: utilizou-se 2,5 g de amostra para diluição em 250 ml de
água destilada. Foi modificado
O pH inicial (pHi) foi mensurado na solução sob agitação magnética constante
após 5 minutos, utilizando-se de peagâmetro pH 330:SET, WTW, com precisão de
14
três casas decimais, ajuste para temperatura e detecção automática de oscilação
estável.
A partir da determinação do pHi, acrescentou-se NaOH 0,10 N para elevar o
pH da solução até 8,0. Em seguida, a solução foi titulada com HCl até o pH 2,0,
usando-se pipetas automáticas com precisão de 100 e 10 microlitros, sendo utilizado
HCl 0,25N até atingir o pH 6,0 e HCl 0,50 N até atingir o pH 2,0. O pH foi medido 60
segundos após cada adição de HCl com volume variável, de forma a se obter
intervalos de aproximadamente 0,2 pontos de pH. Os volumes de HCl adicionados
foram expressos em mEq/g MS de amostra.
Para a determinação da medida linearizada da capacidade tamponante, os
dados de pH foram transformados por meio da função Y=EXP(1/pH), e a taxa linear
de tamponamento (TLT) foi calculada como inverso da inclinação da regressão
linear entre a medida transformada de pH, como variável dependente, e a
quantidade de ácido adicionada, como variável independente. Todas as análises de
TLT foram realizadas em triplicata.
15
Tabela 1– Amostras utilizadas para estimar as equações de predição de TLT, classe e demais análises químico-bromatológicas
Amostras Classe PB EE RM FB FDN FDA Ca P ENN pHi TLT medida
1 Crescimento 12,51 4,00 3,76 2,50 14,72 3,11 1,12 0,35 77,23 6,32 3,83
2 Crescimento 19,78 8,09 7,03 4,99 17,83 5,56 1,58 1,08 60,10 6,68 4,61
3 Engorda 41,36 4,81 12,90 6,30 20,24 8,17 2,43 1,52 34,62 6,60 6,84
4 Inicial 24,02 2,67 5,14 3,96 19,91 5,72 0,88 0,68 64,21 6,01 3,70
5 Inicial 22,63 4,79 5,79 3,15 12,79 3,74 1,10 0,65 63,64 6,52 4,43
6 Inicial 16,06 2,46 4,38 2,69 15,47 3,85 0,82 0,43 74,41 6,31 3,56
7 Inicial 19,13 3,71 5,21 3,77 14,13 4,11 0,95 0,48 68,18 6,28 4,39
8 Inicial 19,05 5,16 5,33 3,64 14,95 4,32 1,24 0,47 66,81 6,39 4,34
9 Inicial 22,04 5,43 4,22 3,73 16,22 3,98 1,14 0,57 64,58 6,69 3,89
10 Mistura 23,71 4,22 3,18 4,74 24,45 8,70 0,28 0,47 64,15 6,92 3,37
11 Mistura 22,18 3,91 3,43 4,67 26,25 8,86 0,21 0,61 65,81 6,97 3,09
12 Mistura 23,43 3,60 4,22 12,77 39,68 18,10 0,31 0,53 55,98 7,00 3,85
13 Pré-inicial 22,94 5,98 6,98 5,30 12,80 3,85 1,04 0,80 58,80 5,95 3,79
14 Pré-inicial 19,19 6,19 6,58 5,15 12,78 3,66 0,85 0,67 62,89 5,84 3,84 FB, fibra bruta; FDN, fibra detergente neutro;FDA, fibra detergente ácido; Ca, cálcio; P, fósforo; pHi, pH inicial; TLT, taxa linear de tamponamento, mEq/g MS de alimento. Todas as variáveis expressas com base na matéria seca
16
Tabela 2- Amostras utilizadas para a validação das equações de predição, classe e demais análises químico-bromatológicas
Amostras Classe PB EE RM FB FDN FDA Ca P ENN pHi TLT Medida
A Engorda 17,60 8,18 5,85 3,92 15,09 3,91 1,67 0,79 64,46 6,70 4,53
B Inicial 22,43 4,88 5,57 3,42 13,81 3,48 1,09 0,61 63,70 6,48 4,71
C Inicial 21,61 7,06 7,26 3,30 1,10 0,57 60,76 3,93
D Inicial 22,67 10,18 6,32 4,33 0,87 0,56 56,50 3,57
E Mistura 21,75 3,82 3,23 7,29 24,28 11,26 0,26 0,50 63,91 6,91 3,20
F Mistura 22,53 3,86 3,44 10,61 31,06 14,75 0,31 0,42 59,55 7,00 3,63
G Pré- inicial 25,36 5,10 6,21 2,01 1,18 0,70 61,32 6,55 3,63
H Pré- inicial 24,58 4,80 6,48 2,46 1,15 0,72 61,68 6,48 3,71 PB, proteína bruta; EE, extrato etéreo; RM, resíduo mineral; FB, fibra bruta; FDN, fibra detergente neutro;FDA, fibra detergente ácido; Ca, cálcio; P, fósforo; pHi, pH inicial; TLT, taxa linear de tamponamento, mEq/g MS de alimento. Todas as variáveis expressas com base na matéria seca
17
A partir dos dados bromatológicos de cada amostra foi utilizada análise de
regressão múltipla, por meio do procedimento Regression Model Selection do
programa computacional estatístico StatGraphics Centurion 15.2.11.0 para a
determinação das equações de predição da TLT. As equações foram classificadas
pelo R2 ajustado e pelo erro padrão, para posterior seleção. Àquelas que
apresentaram R2 acima de 70% foram consideradas para a validação e comparação.
Utilizou-se rações que não pertenciam ao banco de dados para a validação (Tabela
2), comparando os valores de TLT preditos como variável independente e os
medidos como variável dependente através do procedimento Calibração de Modelos
e Teste de Hipótese do programa computacional estatístico StatGraphicsCenturion
15.2.11.0.
4.3 Resultados e Discussão
Na Tabela 3 são apresentadas todas as equações com R2 ajustado acima
de 70%, preditas a partir da composição químico-bromatológica das amostras. O
total de equações obtidas foi de 638 equações, sendo que destas foram
selecionadas as com os maiores R2 ajustado, totalizando 24 equações.
A partir dos das 24 equações obtidas foi realizada a comparação entre os
valores medidos e estimados de TLT através de regressão linear para as rações
descritas na Tabela 2, que não faziam parte do banco de dados. Os melhores
resultados foram encontrados para as equações apresentadas na Tabela 4. Na
Figura 1 estão demonstrados os Gráficos obtidos na avaliação das melhores
equações.
Pelos resultados encontrados, a equação 12 (PB, FDA, Ca) é a que melhor
estima a TLT a partir da composição químico-bromatológica, sendo que o valor de
intersecção (a) foi mais próximo de zero e o da inclinação (b) mais próximo de um,
com R2 de 72,6%. Foi realizado o Teste de Hipótese para avaliação da hipótese nula
a=0 ou b=1, e para todas as equações observou-se a não rejeição das hipóteses, e
as probabilidades estão descritas na Tabela 4.
Foram encontradas cinco equações contêm apenas duas variáveis
(equação 17 a 21), o que faz com que o custo seja menor.
18
O melhor R2 obtido foi de 97,68% (equação 1, Tabela 3). Porém ela
apresenta muitas variáveis (PB, FB, FDN, FDA, Ca), o que torna a analise
bromatológica com custo maior.
As seis primeiras equações possuem os maiores R2 e são as que
apresentam pelo menos as variáveis FB, FDN, FDA e Ca e por isso apresentam o
maior custo para analisar estas variáveis.
Quase todas as equações apresentam a variável Ca, com exceção das
equações 22 e 23, apontando que o cálcio pode ser uma boa variável para estimar a
TLT. Segundo Miguel (2008, os minerais apresentam maior capacidade tamponante
em relação aos alimentos fibrosos.
Apenas quatro equações apresentaram a variável pH inicial. Isso está de
acordo com o que Bockor (2007) observou em seu experimento. Ela relatou que o
pH inicial não se enquadra para avaliar a CT. Essa variável possivelmente se tornará
importante na estimativa da capacidade tamponante de dietas acidificadas, pois esta
variável é a única que pode mostrar se a ração tem acidificante ou não.
Neste estudo foram excluídas as amostras de rações com acidificantes
porque o conhecimento da CT de rações sem acidificantes é necessário para saber
a quantidade exata de acidificante a ser adicionado à dieta.
19
Tabela 3- Equações de regressão múltipla obtidas para a predição da taxa linear de tamponamento (TLT; mEq/MS amostra) a partir da composição químico-bromatológica das amostras
Coeficientes
Equação Constante PB EE RM FB FDN FDA Ca P pHi ENN R2
normal R2
ajustado Erro
1 4,01 0,01 -0,21 -0,21 0,56 1,33 97,68 96,23 0,17
2 4,03 0,05 -0,24 -0,20 0,57 1,26 97,62 96,14 0,18
3 4,92 -0,24 -0,21 0,58 1,33 -0,01 97,58 96,07 0,18
4 4,36 -0,03 -0,21 -0,22 0,60 1,45 97,53 95,98 0,18
5 5,05 -0,26 -0,23 0,64 1,44 -0,12 97,44 95,85 0,18
6 4,30 -0,24 -0,23 0,62 1,43 97,36 96,18 0,17
7 -3,44 0,42 0,68 -1,73 0,88 96,83 95,42 0,19
8 3,55 -0,09 -0,12 0,29 1,51 95,07 92,88 0,17
9 2,71 0,03 -0,09 0,22 1,26 95,04 92,84 0,24
10 -1,09 -0,09 0,21 0,83 0,56 94,84 92,55 0,24
11 3,01 -0,10 0,26 1,45 93,53 91,59 0,26
12 1,79 0,03 0,05 1,37 93,13 91,06 0,27
13 -1,30 0,20 0,75 0,55 93,03 90,94 0,27
14 1,97 0,11 0,06 1,16 93,03 90,94 0,27
15 7,27 1,31 -1,13 -0,06 92,98 90,87 0,27
16 1,79 0,03 0,02 0,06 1,19 92,43 89,07 0,30
17 2,03 0,08 1,60 91,21 89,61 0,29
18 5,28 1,07 -0,04 91,06 89,43 0,29
19 1,87 0,05 1,12 90,57 88,85 0,30
20 1,74 0,04 1,64 88,90 86,89 0,32
21 2,12 0,10 1,50 88,54 86,45 0,33
22 2,07 0,02 0,38 -0,01 -0,78 84,14 77,09 0,43
23 2,26 0,33 82,86 81,43 0,38
24 2,70 1,41 80,35 78,72 0,41 Em %: PB, proteína bruta; EE, extrato etéreo, RM, resíduo mineral; FB, fibra bruta; FDN, fibra em detergente neutro; FDA, fibra em detergente ácido; Ca, cálcio, P, fósforo; pHi, pH inicial. Todas as variáveis expressas com base na matéria seca
20
Foram obtidas 19 equações de regressão múltipla com R2 acima de 90 %.
(Tabela 3) Isso está de acordo com o encontrado por Ferreira, 2010 que obteve
equações com R2 acima de 90% para a classe de misturas e dietas, concluindo que
é possível obter equações de predição de TLT pela composição químico-
bromatológica dos alimentos.
No entanto, considerando o tempo, custo e disponibilidade de analises,
poderia se utilizar a equação 19, pois esta apresenta apenas duas variáveis (Ca e
PB) que são de baixo custo e normalmente utilizadas na avaliação das dietas.
A melhor equação encontrada por Ferreira, 2010 foi a que continha as
variáveis RM, PB, EE, Ca e pHi e o R2 desta foi de 89,57%. Já o melhor R2
encontrado neste trabalho foi de 97,68% com as variáveis PB, FB, FDN, FDA e Ca.
As equações 23 e 24 apresentam R2 ajustado acima de 75% mesmo
contendo apenas uma variável, RM e Ca respectivamente. Já Ferreira, 2010 não
encontrou nenhuma equação com apenas uma variável.
Apenas seis equações apresentam à variável PB, o que difere de Ferreira
(2010) que encontrou todas as equações com esta variável.
21
Tabela 4 – Avaliação entre os valores medidos e estimados de TLT de rações para cada equação selecionada. Número de rações testadas (n), variáveis da regressão linear e probabilidade (P) do Teste de Hipóteses Equação R2 Erro
9 TLT = 2,71 + 0,03 PB - 0,09 FDN + 0,22 FDA + 1,26 Ca 95,04 0,24
12 TLT = 1,79 + 0,03 PB + 0,05 FDA + 1,37 Ca 93,13 0,27
13 TLT = -1,30 + 0,20 RM + 0,75 Ca + 0,55 pHi 93,03 0,27
14 TLT = 1,97 + 0,11 RM + 0,06 FDA + 1,16 Ca 93,03 0,27
16 TLT = 2,03 + 0,08 FDA + 1,60 Ca 91,21 0,29
19 TLT = 1,74 + 0,04 FDN + 1,64 Ca 88,90 0,32
20 TLT = 2,12 + 0,10 FB + 1,50 Ca 88,54 0,33
22 TLT = 2,70+ 1,41 Ca 80,35 0,41
Regressão entre valores estimados e medidos
Equação N R2 Erro Intercepto (a) Inclinação (b) P (a=0) P(b=1)
9 4 55,91 0,59 -1,59 1,35 0,70 0,72
12 4 72,56 0,46 0,16 0,97 0,93 0,95
13 6 39,54 0,51 1,31 0,63 0,46 0,40
14 4 69,91 0,48 0,30 0,94 0,88 0,91
16 4 60,91 0,55 0,89 0,78 0,67 0,67
19 4 68,03 0,50 1,26 0,70 0,45 0,47
20 8 56,91 0,36 0,75 0,77 0,52 0,44
22 6 65,61 0,38 1,43 0,63 0,19 0,18
22
y = 1,3649x - 1,6385R² = 0,56
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 9
y = 0,9779x + 0,1351R² = 0,73
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 12
y = 0,6366x + 1,289R² = 0,40
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 13
y = 0,6325x + 1,4297R² = 0,66
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 22
y = 0,9462x + 0,2891R² = 0,70
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00TL
T ES
TIM
AD
A
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 14
y = 0,7032x + 1,2523R² = 0,69
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 19
y = 0,7752x + 0,7385R² = 0,57
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 20
y = 0,7852x + 0,8596R² = 0,62
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00
TLT
ESTI
MA
DA
TLT MEDIDA
EQUAÇÃO 16
Figura 1 – Gráficos que representam os valores medidos e estimados de TLT de rações de acordo com as equações avaliadas.
23
4.4 Conclusão
Conclui-se que é possível obter equações de predição da TLT pela
composição químico-bromatológica dos alimentos.
É possível a predição a Taxa Linear de Tamponamento com alto nível de
ajuste com mais de uma opção de equação, de acordo com o interesse ou
disponibilidade de variáveis da composição química disponíveis.
24
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O estágio foi uma experiência importante profissionalmente porque foi
possível conhecer e vivenciar o trabalho em uma empresa, buscando colocar em
prática todo o conhecimento adquirido durante a graduação. E conviver com
profissionais de várias áreas é maravilhoso, pois sempre há aprendizado.
Todo o aprendizado adquirido na Universidade foi satisfatório para a redação
Trabalho de Conclusão de Curso e realidade profissional vivenciada durante o
estágio obrigatório, não sentindo a necessidade de buscar conhecimentos fora da
Universidade.
Todos os estágios anteriormente realizados foram dentro da Universidade por
falta de tempo disponível, já que o curso é integral. É difícil ter esse tipo de
experiência porque acaba faltando tempo para os alunos procurarem algum estágio
fora. Acredito que os estudantes deveriam se empenhar mais para conhecer o
mercado de trabalho.
25
REFERÊNCIAS
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ANEXOS
Anexo 1. Plano de estágio.
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ANEXOS
Anexo 2.Termo de compromisso.
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ANEXOS
Anexo 3. Ficha de avaliação no local de estágio.