Kennard-Stone method outperforms the random sampling in the selection of calibration samples in SNPs and NIR data / Método Kennard-Stone supera a amostragem aleatória na seleção de amostras de calibração em dados SNPs e NIR

ABSTRACT: Splitting the whole dataset into training and testing subsets is a crucial part of optimizing models. This study evaluated the influence of the choice of the training subset in the construction of predictive models, as well as on their validation. For this purpose we assessed the Kennard-Stone (KS) and the Random Sampling (RS) methods in near-infrared spectroscopy data (NIR) and marker data SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms). It is worth noting that in SNPs data, there is no knowledge of reports in the literature regarding the use of the KS method. For the construction and validation of the models, the partial least squares (PLS) estimation method and the Bayesian Lasso (BLASSO) proved to be more efficient for NIR data and for marker data SNPs, respectively. The evaluation of the predictive capacity of the models obtained after the data partition occurred through the correlation between the predicted and the observed values, and the corresponding square root of the mean squared error of prediction. For both datasets, results indicated that the results from KS and RS methods differ statistically from each other by the F test (P-value < 0.01). The KS method showed to be more efficient than RS in practically all repetitions. Also, KS method has the advantage of being easy and fast to be applied and also to select the same samples, which provides excellent benefits in the following analyses.

RESUMO: A divisão de subconjuntos de treinamento e teste é parte fundamental da otimização de modelos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da escolha do subconjunto de treinamento na construção dos modelos, bem como sua validação. Os métodos Kennard-Stone (KS) e a amostragem aleatória (AA) foram avaliados em dados de espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e em dados de marcadores SNPs (Single Nucleotide Polymorphisms). Vale destacar, que em dados SNPs, não há conhecimento de relatos na literatura a respeito da utilização do método KS. Para a construção e validação dos modelos, o método de estimação dos mínimos quadrados parciais (PLS) e Lasso bayesiano (BLASSO) mostraram-se mais eficientes para os dados NIR e para os dados SNPs, respetivamente. A avaliação da capacidade preditiva dos modelos obtidos após a partição dos dados ocorreu por meio da correlação entre os valores preditos e os valores reais, e da raiz quadrada do erro quadrático médio de predição. Para ambos os conjuntos de dados, os resultados indicam que os métodos KS e AA diferem estatisticamente entre si pelo teste F (valor P < 0.01), com o KS mais eficiente do que o AA em praticamente todas as repetições. Além disso, o método KS possui a vantagem de ser fácil e rápido de ser aplicado e também de selecionar sempre as mesmas amostras, o que proporciona grandes benefícios em futuras análises.

Assessment of physicochemical, textural and microbiological properties of Brazilian white mold surface-ripened cheeses: a technological approach / Avaliação das propriedades físico-químicas, de textura e microbiológicas de queijos brasileiros maturados com mofo branco: uma abordagem tecnológica

There are no specific technical regulations regarding the identity and quality of white mold surface-ripened cheeses in Brazil. These cheeses are sold both whole (Camembert-type) and in wedges (Brie-type). The aim of the study was to evaluate the physical and chemical properties; technological parameters and microbiological safety of 20 whole cheeses (Camembert-type) and 16 cheese wedges (Brie-type) produced in Brazil. Samples showed a wide range in sodium (91.0-731.0 mg/100 g, cheeses wedges) and calcium (238.0-1100.0 mg/100g, whole cheeses) contents. The cheese groups presented no significant differences in relation to the majority of the analyzed parameters. Listeria monocytogenes was reported in 5% of the whole cheese samples. The other microbiological parameters were in accordance with the current legislation, RDC no 12/2001 of Anvisa. The comparative assessments between these two cheeses indicated that they are different. In addition, the wide range of results indicated a lack of processing standardization. The mean values of the physicochemical and textural parameters should be considered as recommended for these cheeses in Brazil.(AU)

No Brasil, não há uma regulamentação técnica específica sobre a identidade e qualidade de queijos maturados com mofo branco na superfície. Estes queijos são comercializados inteiros (tipo Camembert) e em cunhas (tipo Brie). O objetivo da pesquisa foi avaliar as propriedades físicas e químicas; parâmetros tecnológicos e marcadores microbiológicos de 20 queijos inteiros (tipo Camembert) e 16 cunhas de queijo (tipo Brie) produzidos no Brasil. Os teores de sódio e cálcio apresentaram elevada amplitude (8,0 e 4,6 vezes o valor mínimo, respectivamente). Os valores médios destes queijos não apresentaram diferenças significativas em relação à maioria dos parâmetros analisados. Listeria monocytogenes foi encontrada em 5% das amostras de queijo tipo Camembert. Os demais parâmetros microbiológicos estavam de acordo com a legislação vigente, RDC no 12/2001 da Anvisa. Esta avaliação comparativa entre estes dois queijos indica que são diferentes. Além disso, os valores com elevada amplitude correspondem a falta de padronização do processamento. Os valores médios poderiam ser considerados como recomendados para estes queijos no Brasil.(AU)

: Predição de micotoxinas em cereais e subprodutos via espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo

A qualidade do grão de cereal pode ser alterada pela presença de fungos, os quais podem produzir micotoxinas com potencial de causar danos à saúde humana e animal. Portanto, faz-se necessário monitorar os níveis dessas substâncias em produtos destinados ao consumo. Apesar de eficientes, as metodologias analíticas atualmente utilizadas são morosas e requerem o uso de diversos reagentes e instrumentos, sendo o desenvolvimento de métodos rápidos e confiáveis uma demanda da Indústria para agilizar a tomada de decisão. Nesse contexto, o presente trabalho emprega a espectroscopia de refletância no infravermelho próximo (NIRS) associada a métodos quimiométricos para quantificação e classificação na construção de modelos multivariados para a predição de micotoxinas. Quatro estudos foram desenvolvidos nas seguintes matrizes: milho; resíduo seco de destilaria com solúveis (DDGS) de milho; e farinha de trigo. As micotoxinas analisadas foram: aflatoxina B1 (AFB1), fumonisina B1 (FB1) + fumonisina B2 (FB2) (fumonisinas totais, FBs), deoxinivalenol (DON) e zearalenona (ZEA). Os dados espectrais foram processados pelo método de mínimos quadrados parciais e o número de componentes principais dos modelos foi determinado por validação cruzada. A cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas em tandem foi usada como metodologia de referência. O primeiro estudo desenvolveu curvas de predição para FBs e ZEA em milho. O coeficiente de correlação (R), o coeficiente de determinação e a relação de desempenho do desvio (RPD) para FBs e ZEA foram, respectivamente: 0,809 e 0,991; 0,899 e 0,984; e 3,33 e 2,71. O segundo estudo analisou a prevalência micotoxicológica e a composição nutricional (atividade de água, proteína bruta, extrato etéreo, amido e energia metabolizável aparente para aves) em 8.854 espectros de milho proveniente da Argentina, Bolívia, Brasil (estratificado por região), Colômbia e Peru em 2020. As FBs apresentaram a maior prevalência nas amostras latino-americanas assim como nas brasileiras: 91,6% e 92,6%, respectivamente. A proteína bruta variou de 6,7% na Colômbia a 8,4% na Bolívia em relação à média (7,4%). A composição química das amostras originárias da região Sudeste do Brasil mostrou a maior variabilidade positiva em relação às médias. O terceiro estudo foi realizado em DDGS e elaborou curvas de predição para FB1 e FB2. Os modelos foram construídos a partir de 190 amostras, sendo 132 para calibração e 58 para validação externa. Os resultados de R e RPD para FB1 e FB2 foram, respectivamente: 0,90 e 0,88; e 2,16 e 2,06. O quarto estudo avaliou amostras de farinha de trigo contaminadas com DON utilizando os métodos de análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e análise discriminante linear de componentes principais (PC-LDA). A classificação das amostras baseou-se no limite máximo tolerado (LMT) para DON no Brasil, 750 g kg-1, sendo dois grupos estabelecidos para o conjunto de calibração: categoria A ( 450 g kg-1), não contaminado ou inferior ao LMT; e categoria B (> 450 g kg-1), contaminado ou acima do LMT. As amostras de validação analisadas por PLS-DA apresentaram taxas de classificação correta entre 85 e 87,5%; para PC-LDA, a taxa de acerto foi superior a 85%. Nos dois casos, o erro foi de 10 a 15%. Os resultados obtidos através desses estudos indicam o potencial da tecnologia alternativa NIRS para uso na Indústria, conferindo agilidade ao processo analítico dos ingredientes. Dessa forma, as decisões podem ser tomadas de forma assertiva e assim assegurar a qualidade e a segurança alimentar.

Cereal grain quality can be altered by the presence of fungi, which may produce mycotoxins that have the potential to cause harm to human and animal health. It is thus essential to monitor the levels of such substances in products intended for consumption. Despite being efficient, current analytical methodologies are time consuming and require the use of varied reagents and instruments, so the Industry demands the development of fast and reliable methods to expedite decision making. In this setting, the present work employs near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) in association with chemometric methods for quantification and classification to build multivariate models for predicting mycotoxins. Four studies were performed in the following matrices: corn; corn distillers dried grains with solubles (DDGS); and wheat flour. The analyzed mycotoxins were aflatoxin B1 (AFB1), fumonisin B1 (FB1) + fumonisin B2 (FB2) (total fumonisins, FBs), deoxynivalenol (DON) and zearalenone (ZEA). Spectral data were processed through partial least squares and the number of principal components of the models was determined by cross-validation. Liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry was used as the reference methodology. The first study developed prediction curves for FBs and ZEA in corn. Correlation coefficient (R), determination coefficient and residual prediction deviation (RPD) for FBs and ZEA were, respectively: 0.809 and 0.991; 0.899 and 0.984; and 3.33 and 2.71. The second study assessed mycotoxicological prevalence and chemical composition (water activity, crude protein, ether extract, starch and apparent metabolisable energy in poultry) in 8,854 spectra of corn originating from Argentina, Bolivia, Brazil (stratified per regions), Colombia and Peru in 2020. FBs showed the greatest prevalence in South American as well as in Brazilian samples: 91.6% and 92.6%, respectively. Crude protein ranged from 6.7% in Colombia to 8.4% in Bolivia in relation to the mean (7.4%). The chemical composition of the samples from the Southeast region of Brazil presented the largest positive variability in relation to the means. The third study was conducted in DDGS and elaborated prediction curves for FB1 and FB2. One hundred ninety samples were used to build the models, being 132 for calibration and 58 for external validation. The results of R and RPD for FB1 and FB2 were, respectively: 0.90 and 0.88; and 2.16 and 2.06. The fourth study evaluated DONcontaminated wheat flour samples using partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA) and principal components-linear discriminant analysis (PC-LDA). The samples were classified according to the maximum tolerated limit (MTL) for DON in Brazil, 750 g.kg-1, and two groups were established for the calibration set: category A ( 450 g kg-1), non-contaminated or below the MTL; and category B (> 450 g kg-1), contaminated or above the MTL. Validation samples analyzed via PLS-DA showed correct classification rates between 85 and 87.5%; for PC-LDA, the hit rate was over 85%. Both methods presented a 10-15% error. The results achieved through these studies evidence the potential of the alternative technology NIRS to be used in the Industry, providing agility to the analytical process of the ingredients. Therefore, decisions can be made assertively and thus ensure food quality and safety

CONSTRUÇÃO E VALIDAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO A PARTIR DE ESPECTROS NIR PARA PREDIZER A DEGRADABILIDADE DA SILAGEM DE MILHO E A COMPOSIÇÃO DE SILAGEM DE MILHO, FEZES E DIGESTA OMASAL PARA BOVINOS

O objetivo deste estudo foi desenvolver e validar modelos de regressão para predizer a composição de amostras de silagem de milho (SM), fezes e digesta omasal de bovinos e predizer parâmetros de degradabilidade ruminal in situ da silagem de milho a partir da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). Foram utilizadas 94 amostras de SM, 498 amostras de fezes de bovinos, 60 amostras de fase sólida e 74 amostras de fase líquida de digesta omasal de bovinos para desenvolver e validar os modelos. No entanto, apenas 23 amostras de SM foram utilizadas para desenvolver e validar os modelos para predizer a degradabilidade ruminal in situ. As propriedades avaliadas para cada tipo de amostra foram determinadas através de métodos convencionais de análise de alimentos. Todas as amostras previamente secas e moídas foram então alocadas em placas de Petri e os espectros NIR foram obtidos. Os modelos foram construídos usando a regressão por quadrados mínimos parciais (PLS), e o método de seleção de variáveis dos preditores ordenados (OPS) foi empregado. De forma geral, os modelos de regressão obtidos para predizer a composição da SM, com exceção do modelo para matéria orgânica (MO), estimaram de forma adequada as propriedades estudadas. Não foi possível construir modelos de predição para as frações potencialmente degradáveis da MO e proteína bruta (PB) e para a taxa de degradação (kd) da MO. Os modelos obtidos para predizer as frações solúveis da matéria seca (MS), MO e PB, as frações potencialmente degradáveis da MS e da fibra insolúvel em detergente neutro (FDN), a fração indegradável da FDN e kd da MS, PB e FDN da SM, estimaram adequadamente tais propriedades. Os modelos de regressão obtidos para predizer a composição das amostras de fezes bovinas estimaram adequadamente as propriedades avaliadas, com exceção do modelo para predição dos carboidratos não fibrosos. Os modelos obtidos para predizer a composição das amostras de fase sólida da digesta omasal de bovinos estimaram adequadamente as propriedades avaliadas, com exceção do modelo para predição da PB. Considerando os modelos de regressão para estimar a composição da fase líquida da digesta omasal, apenas o modelo para predição de extrato etéreo estimou adequadamente. A utilização de modelos de regressão associados a espectroscopia NIR fornece uma boa ferramenta para avaliação nutricional, podendo substituir boa parte dos métodos convencionais de análises.

The aim of this study was to develop and validate regression models to predict the composition of corn silage (CS), cattle feces, and omasal digesta, also to predict parameters of ruminal in situ degradability of corn silage by near-infrared spectroscopy (NIR). To develop and validate the models, 94 samples of CS, 498 samples of cattle feces, 60 samples of the solid phase, and 74 samples of the liquid phase of omasal digesta were used. However, only 23 samples of CS were used, to develop and validate the models to predict in situ ruminal degradability. The properties evaluated for each type of sample were determined using conventional methods of food analysis. All previously dried and ground samples were then placed in Petri dishes, where the NIR spectra were obtained. The models were developed using the regression by partial least squares (PLS), and the method of ordered predictors selection (OPS) was used. In general, the regression models obtained to predict the composition of corn silage, except the model for organic matter (OM), adequately estimated the studied properties. It was not possible to develop prediction models for the potentially degradable fractions (b) of OM and crude protein (CP) and the degradation rate (kd) of OM. The models obtained to predict the soluble fractions (a) of dry matter (DM), OM and CP, the b fractions of DM and B of neutral detergent insoluble fiber (NDF), the undegradable fraction of NDF, and kd of DM, CP and NDF of corn silage, adequately estimated such properties. The regression models obtained to predict the composition of cattle feces, except the model for NFC, adequately estimated the properties evaluated. The models to predict the composition of the solid phase of omasal digesta have adequately estimated the properties evaluated, except for the model to predict CP. For the liquid phase of the omasal digesta, only the regression model for ether extract estimated adequately. The use of regression models associated with NIR spectroscopy provides an alternative for nutritional assessment and can replace most of the conventional methods of analysis.

Predição de micotoxinas via espectroscopia no infravermelho próximo (NIRs) para gerenciamento micotoxicológico em milho

O objetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRs) na predição de micotoxinas em lotes de milho armazenados em silos. Foram analisadas 240 amostras armazenadas em 4 silos, coletadas com auxílio de uma sonda pneumática utilizando 2 processos de amostragem: A e B. No processo A foram coletadas três amostras coletivas (terço superior, médio e inferior da profundidade do silo). No processo B foi coletada apenas uma amostra, composta pelos grãos de toda profundidade do silo. Cinco pontos foram coletados de cada silo: centro da superfície e centro de cada quadrante da superfície (norte, sul, leste e oeste). As análises de Aflatoxina B1 (AFB1), Zearalenona (ZEA) e Deoxinivalenol (DON) foram feitas por cromatografia líquida de alta eficiência acoplada a espectrometria de massas (LC-MS/MS), utilizando HPLC Infinity 1200 Series (Agilent, Palo Alto, EUA), acoplado a um espectrômetro de massas 5500 QTRAP (Applied Biosystems, Foster City, CA, EUA). Os espectros foram obtidos utilizando equipamento NIRs, modelo XDS (Foss, Hilleroed, Copenhagen, DK). O espectro de cada amostra foi enviado para a plataforma Olimpo da Pegasus Science para obtenção dos resultados de predição micotoxicológica. As amostras analisadas para DON apresentaram valor menor que o limite de quantificação de NIRs que é de 350 µg.kg-1). Foram determinadas faixas de contaminação aceitáveis para cada micotoxina, e o resultado via NIRs foi considerado correto quando estava dentro dessas faixas em comparação com o resultado de LC-MS/MS. A variabilidade aceita, para cima ou para baixo (±), foi de ±10 µg.kg-1 para AFB1 e ±100 µg.kg-1 para ZEA. Além disso, foram comparados os processos de amostragem para cada ponto de coleta de amostras no silo: a média da predição de três amostras via NIRs (plano de amostragem A) foi comparada com o resultado de uma análise via LC-MS/MS (plano de amostragem B). A análise de uma amostra via LC-MS/MS versus a predição de uma amostra via NIRs apresentou 91, 95 e 100% de precisão para AFB1, ZEA e DON, respectivamente. Ao comparar a média da predição de três amostras via NIRs com a análise de uma amostra via LC-MS/MS, houve precisão de 100% para AFB1, ZEA e DON. Para a avaliação quantitativa foi calculado o Z-Score dos resultados via NIRs, tomando os resultados de LC-MS/MS como padrão. Os dados foram classificados em: satisfatório, questionável e insatisfatório, sendo satisfatórios em 81%, 90% e 100% das amostras para AFB1, ZEA e DON, respectivamente. A concentração média de cada silo para as análises via LC-MS/MS e para predição via NIRs foram, respectivamente: silo 1= AFB1: 0,6 e 2,2 µg.kg-1 e ZEA: 13 e 26 µg.kg-1; silo 2= AFB1: 0,5 e 2,7 µg.kg-1 e ZEA: 18 e 18 µg.kg-1; silo 3= AFB1: 5,3 e 6,1 µg.kg- 1 e ZEA: 38 e 57 µg.kg-1; e silo 4= AFB1: 2,1 e 4 µg.kg-1 e ZEA: 46 e 39 µg.kg-1. Concluímos que a metodologia NIRs pode ser utilizada como uma ferramenta de monitoramento micotoxicológico prática, precisa, rápida e não destrutiva para lotes de milho estocados em silos.

The present study was aimed at evaluating the performance of Near Infrared Spectroscopy (NIRs) in the prediction of mycotoxins in silo-stored lots of maize. We analyzed 240 samples from 4 silos, which were collected with the aid of a pneumatic probe using 2 sampling processes: A and B. In process A, three collective samples were taken (upper, middle and lower third of the silo depth). In process B, only one sample composed of grains from the whole depth of the silo was obtained. Five points were collected from each silo: surface center and center of each surface quadrant (north, south, east and west). Analyses of Aflatoxin B1 (AFB1), Zearalenone (ZON) and Deoxynivalenol (DON) were performed by high performance liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS/MS) using an Infinity 1200 Series HPLC (Agilent, Palo Alto, USA), coupled to a 5500 QTRAP mass spectrometer (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA). Spectra were obtained via a NIRs equipment, model XDS (Foss, Hilleroed, Copenhagen, DK). The spectrum of each sample was sent to Pegasus Science Olimpo platform to obtain the results of mycotoxicological prediction. The value of the samples analyzed for DON was lower than the NIRs quantification limit, which is 350 g.kg-1. Acceptable contamination ranges were determined for each mycotoxin, and the result via NIRs was considered correct when it was within those ranges compared to the LC-MS/MS result. The accepted variability, upwards or downwards (±), was ±10 g.kg-1 for AFB1 and ±100 g.kg- 1 for ZON. In addition, the sampling processes for each sample collection point in the silo were compared: the mean of the prediction of three samples via NIRs (plan A) was compared with the result of one analysis via LC-MS/MS (plan B). The analysis of one sample via LC-MS/MS versus the prediction of one sample via NIRs showed 91, 95 and 100% accuracy for AFB1, ZON and DON, respectively. When comparing the mean of the prediction of three samples via NIRs with the analysis of one sample via LC-MS/MS, there was 100% accuracy for AFB1, ZON and DON. The Z-Score of the results via NIRs was calculated for the evaluation, taking the LC-MS/MS results as standard. Data were classified as satisfactory, questionable and unsatisfactory, being satisfactory in 81%, 90% and 100% of the samples for AFB1, ZON and DON, respectively. The average concentration of each silo for the analyses through LC-MS/MS and prediction via NIRs were, respectively: silo 1= AFB1: 0.6 and 2.2 g.kg-1; and ZON: 13 and 26 g.kg-1; silo 2= AFB1: 0.5 and 2.7 g.kg-1 and ZON: 18 and 18 g.kg-1; silo 3= AFB1: 5.3 and 6.1 g.kg-1 and ZON: 38 and 57 g.kg-1; and silo 4= AFB1: 2.1 and 4 g.kg-1 and ZON: 46 and 39 g.kg-1. It may be concluded that the NIRs methodology can be used as a practical, accurate, fast and non-destructive mycotoxicological monitoring tool for lots of maize stored in silos.

Best conditions for biodegradation of diesel oil by chemometric tools

Diesel oil biodegradation by different bacteria-yeast-rhamnolipids consortia was tested. Chromatographic analysis of post-biodegradation residue was completed with chemometric tools (ANOVA, and a novel ranking procedure based on the sum of ranking differences). These tools were used in the selection of the most effective systems. The best results of aliphatic fractions of diesel oil biodegradation were observed for a yeast consortia with Aeromonas hydrophila KR4. For these systems the positive effect of rhamnolipids on hydrocarbon biodegradation was observed. However, rhamnolipids addition did not always have a positive influence on the biodegradation process (e.g. in case of yeast consortia with Stenotrophomonas maltophila KR7). Moreover, particular differences in the degradation pattern were observed for lower and higher alkanes than in the case with C22. Normally, the best conditions for "lower" alkanes are Aeromonas hydrophila KR4 + emulsifier independently from yeasts and e.g. Pseudomonas stutzeri KR7 for C24 alkane.(AU)

Rosetas e concrescências cristalinas silicificadas em Piper (Piperaceae): registros inéditos de macropadrões / Silicified crystal concretions and rosettes in Piper (Piperaceae): unpublished reports on their macropatterns

Piper L. (Piperaceae) is monophyletic, with species of difficult taxonomic distinction, and thus tools that facilitate interspecific identification are needed. The aims of this study were to describe the macropatterns and characterize in situ the chemical composition of leaf and stem crystals of Piper arboreum Aubl. var. arboreum, P. callosum Ruiz & Pav. and P. tuberculatum Jacq., in order to evaluate the use of the crystals on interspecific distinction. Samples were submitted to analyses under light and scanning electron microscopies, energy-dispersive x-ray spectroscopic microanalyses, and histochemical tests. We observed cuneiform, tabular, cubic, and bipiramidal prismatic crystals; raphides; styloids; blocky crystal druses; styloid crystal rosettes; and crystal concretions. We described 15 crystal macropatterns, which were distributed along three categories. The crystals were chemically classified as: pure calcium oxalate; and mixtures of oxalates and sulfates, and of oxalates, sulfates and silica. Crystal rosettes, silicified crystal concretions, and 14 out of the 15 macropatterns described are unpublished reports on biomineral inclusions in Piper and Piperaceae. The stem and leaf crystal macropatterns observed are constitutive and useful for interspecific separation of the studied species. Moreover, the crystals present relevant functions for the autecology of the analyzed taxa from Piper.

Piper L. (Piperaceae) é monofilético, com espécies de difícil distinção taxonômica, sendo necessários ferramentas que auxiliem a identificação interespecífica. Os objetivos do trabalho foram descrever os macropadrões e caracterizar in situ a composição química dos cristais caulinares e foliares de Piper arboreum Aubl. var. arboreum, P. callosum Ruiz & Pav. e P. tuberculatum Jacq., visando avaliar o uso dos cristais para a separação interespecífica. Para tanto, amostras foram submetidas à análise em microscopias de luz e eletrônica de varredura, microanálises espectroscópicas de raios-X por dispersão de energia e testes histoquímicos. Foram observados cristais prismáticos cuneiformes, tabulares, cúbicos e bipiramidais; ráfides; estiloides; drusas de cristais em bloco; rosetas cristalinas de estiloides e concrescências cristalinas. Foram descritos 15 macropadrões cristalinos reunidos em três categorias. Os cristais foram classificados quimicamente como: puros de oxalato de cálcio e misturas entre oxalatos e sulfatos e entre oxalatos, sulfatos e sílica. Rosetas cristalinas, concrescências cristalinas silicificadas e 14 dos 15 macropadrões cristalinos descritos são registros inéditos para inclusões biominerais de Piper e Piperaceae. Os macropadrões cristalinos caulinares e foliares observados são constitutivos e úteis à separação interespecífica das espécies estudadas. Ademais, os cristais desempenham funções relevantes para a autoecologia dos taxa de Piper analisados.

Rosetas e concrescências cristalinas silicificadas em Piper (Piperaceae): registros inéditos de macropadrões / Silicified crystal concretions and rosettes in Piper (Piperaceae): unpublished reports on their macropatterns

Piper L. (Piperaceae) is monophyletic, with species of difficult taxonomic distinction, and thus tools that facilitate interspecific identification are needed. The aims of this study were to describe the macropatterns and characterize in situ the chemical composition of leaf and stem crystals of Piper arboreum Aubl. var. arboreum, P. callosum Ruiz & Pav. and P. tuberculatum Jacq., in order to evaluate the use of the crystals on interspecific distinction. Samples were submitted to analyses under light and scanning electron microscopies, energy-dispersive x-ray spectroscopic microanalyses, and histochemical tests. We observed cuneiform, tabular, cubic, and bipiramidal prismatic crystals; raphides; styloids; blocky crystal druses; styloid crystal rosettes; and crystal concretions. We described 15 crystal macropatterns, which were distributed along three categories. The crystals were chemically classified as: pure calcium oxalate; and mixtures of oxalates and sulfates, and of oxalates, sulfates and silica. Crystal rosettes, silicified crystal concretions, and 14 out of the 15 macropatterns described are unpublished reports on biomineral inclusions in Piper and Piperaceae. The stem and leaf crystal macropatterns observed are constitutive and useful for interspecific separation of the studied species. Moreover, the crystals present relevant functions for the autecology of the analyzed taxa from Piper.(AU)

Piper L. (Piperaceae) é monofilético, com espécies de difícil distinção taxonômica, sendo necessários ferramentas que auxiliem a identificação interespecífica. Os objetivos do trabalho foram descrever os macropadrões e caracterizar in situ a composição química dos cristais caulinares e foliares de Piper arboreum Aubl. var. arboreum, P. callosum Ruiz & Pav. e P. tuberculatum Jacq., visando avaliar o uso dos cristais para a separação interespecífica. Para tanto, amostras foram submetidas à análise em microscopias de luz e eletrônica de varredura, microanálises espectroscópicas de raios-X por dispersão de energia e testes histoquímicos. Foram observados cristais prismáticos cuneiformes, tabulares, cúbicos e bipiramidais; ráfides; estiloides; drusas de cristais em bloco; rosetas cristalinas de estiloides e concrescências cristalinas. Foram descritos 15 macropadrões cristalinos reunidos em três categorias. Os cristais foram classificados quimicamente como: puros de oxalato de cálcio e misturas entre oxalatos e sulfatos e entre oxalatos, sulfatos e sílica. Rosetas cristalinas, concrescências cristalinas silicificadas e 14 dos 15 macropadrões cristalinos descritos são registros inéditos para inclusões biominerais de Piper e Piperaceae. Os macropadrões cristalinos caulinares e foliares observados são constitutivos e úteis à separação interespecífica das espécies estudadas. Ademais, os cristais desempenham funções relevantes para a autoecologia dos taxa de Piper analisados.(AU)

ESPECTROSCOPIA DE INFRAVERMELHO PRÓXIMO NA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE NUTRICIONAL DE Brachiaria brizantha CULTIVADA EM DIFERENTES TIPOS DE SOLO

A avaliação da composição química da pastagem é essencial para o bom desempenho dos bovinos. A espectroscopia de infravermelho próximo tem sido utilizada como uma ferramenta em substituição às análises convencionais de laboratório. O objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade nutricional da Brachiaria brizantha cv. Marandu e Piatã, cultivada em solos desenvolvidos de basalto e arenito, e gerar modelos de predição da forrageira e dos nutrientes ingeridos por bovinos de corte mantidos em regime de pastejo contínuo, nas estações do outono e primavera. As equações de predição foram desenvolvidas para a quantificação dos nutrientes das pastagens para utilização como um método alternativo às análises convencionais. Foram coletadas 240 amostras de solos (120 em arenito e 120 em basalto), 360 amostras de forragem do gênero Brachiaria brizantha (240 de cv. Marandu e 120 de cv. Piatã) e 360 amostras de fezes de bovinos de corte, mantidos nessas pastagens (240 de cv. Marandu e 120 de cv. Piatã). As amostras de forragem foram separadas por sua morfologia em lâmina foliar e colmo + bainha, e analisadas separadamente para determinação de amostra seca ao ar (ASA), amostra seca em estufa (ASE), teores de matéria seca (MS), matéria mineral (MM), proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA), lignina, celulose, hemicelulose, digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS), nutrientes digestíveis totais (NDT), N, K, P, Ca, Mg, Mn e Zn. Em seguida, todas as amostras de forragem e fezes foram escaneadas em um espectrômetro Vis-NIR, marca Foss NIRSystems XDS. A análise de componentes principais (PCA) foi aplicada nos dados espectrais, para reduzir a dimensionalidade dos mesmos e facilitar sua interpretação. Para correlacionar os dados laboratoriais ou valores de referência (variáveis independentes) com os valores preditos através do NIRS (variáveis dependentes), utilizou-se a regressão pelos quadrados mínimos parciais (PLS). Para a predição da dieta foram utilizados pares de dados dieta:fezes, de forma a relacionar os valores de referência da dieta com os dados espectrais fecais. A forragem cultivada na primavera, na área de solo desenvolvido de basalto foi nutricionalmente superior em relação à forragem cultivada no solo desenvolvido de arenito. Para a predição da composição química da cultivar Marandu, os coeficientes de determinação da validação (R2v), foram de 0,79; 0,94; 0,88; 0,86; 0,82; 0,81; 0,88 e 0,88 para MM, PB, FDN, FDA, lignina, celulose, DIVMS e NDT, respectivamente. Na predição da dieta, os coeficientes de determinação da validação (R2v) e os valores da taxa de desempenho do desvio (RPD), para ASA, ASE, MS, MM, PB, FDN, FDA, DIVMS e NDT foram respectivamente, de 0,47 e 1,37; 0,67 e 1,65; 0,65 e 1,66; 0,73 e 1,91; 0,81 e 2,26; 0,87 e 2,82; 0,89 e 3,05; 0,76 e 2,07; 0,90 e 3,15 no algoritmo GLOBAL e 0,43 e 1,27; 0,59 e 1,54; 0,58 e 1,54; 0,75 e 1,94; 0,84 e 2,51; 0,89 e 3,07; 0,91 e 3,23; 0,80 e 2,21; 0,90 e 3,20 no algoritmo LOCAL. O algoritmo LOCAL proporcionou modelos de predição superiores para todas as variáveis em estudo, exceto para ASA, ASE e MS. O emprego da espectroscopia de infravermelho próximo pode substituir com eficiência, economia e rapidez os métodos laboratoriais tradicionais para predição da qualidade da dieta dos animais e para determinação da composição química de forragem do gênero Brachiaria brizantha, proporcionando informações para implementar medidas de manejo nutricional do rebanho.

The evaluation of the chemical composition of the pasture is essential for the good performance of the cattle. Near infrared spectroscopy has been used as a tool in place of conventional laboratory analyzes.The objective of this study was to evaluate the nutritional quality of Brachiaria brizantha cv. Marandu and Piatã, cultivated in soils developed on basalt and sandstone, and to generate prediction models of the forage and nutrients ingested by beef cattle maintained under continuous grazing regime, in the autumn and spring seasons. Prediction equations were developed for the quantification of pasture nutrients for use as an alternative method to conventional analyzes. A total of 240 soil samples (120 in sandstone and 120 in basalt), 360 forage samples of the genus Brachiaria brizantha (240 from cv. Marandu and 120 from cv. Piatã) and 360 samples of feces from beef cattle kept in these pastures (240 from cv. Marandu and 120 from cv. Piatã) were collected. The forage samples were separated by their morphology in leaf blade and stem+sheath, and analyzed separately for air dried sample (ADS), oven dried sample (ODS), dry matter (DM), mineral matter (MM), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), lignin, cellulose, hemicellulose, in vitro dry matter digestibility (IVDMD), total digestible nutrients (TDN), N, K, P, Ca, Mg, Mn and Zn. Then, all forage samples and faeces were scanned by the Vis-NIR spectrometer, brand Foss NIRSystems XDS. Principal component analysis (PCA) was applied on the spectral data to reduce their dimensionality and to facilitate their interpretation. In order to correlate the laboratory data or reference values (independent variables) with the values predicted through NIRS (dependent variables), the least squares regression (PLS) was used. For dietary prediction, diet:feces pairs were used in order to relate dietary reference values to fecal spectral data. Forage cultivated in spring in the soil area developed from basalt, was nutritionally superior in relation to forage cultivated in the soil developed from sandstone. For the prediction of the chemical composition of the Marandu cultivar, the validation determination coefficients (R2v) were 0.79; 0.94; 0.88; 0.86; 0.82; 0.81; 0.88 and 0.88 for MM, CP, NDF, ADF, lignin, cellulose, IVDMD and TDN, respectively. In the diet prediction, the coefficients of determination in validation (R2v) and the values of the rate of performance to deviation (RPD) for ADS, ODS, MS, MM, PB, NDF, FDA, IVDMD and NDT were respectively, 0.47 and 1.37; 0.67 and 1.65; 0.65 and 1.66; 0.73 and 1.91; 0.81 and 2.26; 0.87 and 2.82; 0.89 and 3.05; 0.76 and 2.07; 0.90 and 3.15 in the GLOBAL algorithm and 0.43 and 1.27; 0.59 and 1.54; 0.58 and 1.54; 0.75 and 1.94; 0.84 and 2.51; 0.89 and 3.07; 0.91 and 3.23; 0.80 and 2.21; 0.90 and 3.20 in the LOCAL algorithm. The LOCAL algorithm provided superior prediction models for all study variables, except for ADS, ODS, and DM. The use of near-infrared spectroscopy can efficiently, economically and quickly replace traditional laboratory methods for predicting the quality of the animals' diet and for determining the chemical composition of forage of the genus Brachiaria brizantha, providing information to implement measures of nutritional management of the herd.

MONITORAMENTO DA NUTRIÇÃO DE PEQUENOS RUMINANTES NA CAATINGA CEARENSE, UTILIZANDO A ESPECTROSCOPIA NIR

O Brasil apresenta grande potencial para a atividade pecuária a pasto, em razão da expansão territorial e da diversidade da vegetação. Portanto, é necessário conhecer a qualidade da dieta selecionada e o consumo por pequenos ruminantes em pastejo para fazer a correção da alimentação e assim melhorar os índices produtivos. Objetivou-se com este estudo desenvolver modelos com a técnica NIRS, para que os mesmos sejam usados no monitoramento da qualidade da dieta de pequenos ruminantes, em pasto de caatinga. Foram avaliados também o consumo e digestibilidade dos nutrientes, bem como a avaliação do pasto, nos diferentes estratos, ao longo dos períodos avaliados. O experimento foi conduzido na Escola Família Agrícola Dom Fragoso, em Independência - CE, em uma área de 35 ha de pasto de caatinga, onde foi feito uma avaliação do pasto, qualidade da dieta e o consumo de caprinos e ovinos, no período de maio de 2014 a abril de 2015. Para avaliação da composição botânica, parâmetros fitossociológicos, cobertura do solo e vegetal, massa de forragem, definições de padrões visuais e avaliação da composição bromatológica dos diferentes estratos, a área experimental foi dividida em transectos, totalizando 246 pontos avaliados. Foram identificadas 81 espécies, distribuídas em 32 famílias, mostrando a diversidade de plantas presentes na área. As condições climáticas, relacionadas principalmente com a distribuição das chuvas, nos diferentes períodos e estratos avaliados afetaram a disponibilidade de massa de forragem, cobertura do solo e vegetal, frequência de espécies forrageiras do estrato herbáceo, bem como o valor nutricional do pasto, obtendo melhores resultados no período chuvoso. Para determinação da composição bromatológica da dieta selecionada e o consumo de pequenos ruminantes, foram utilizados cinco caprinos e cinco ovinos fistulados no rúmen, onde foi realizada a coleta de extrusa, durante seis dias, mensalmente, por todo o período experimental. Para coleta das amostras fecais foram utilizadas bolsas coletoras de fezes, sendo o consumo de matéria seca obtido pela razão entre a produção fecal durante um período de 24 horas e o inverso da digestibilidade in vitro da matéria seca da extrusa. A partir do consumo de matéria seca foram calculados os demais nutrientes, multiplicando a quantidade de matéria seca consumida pelo percentual de cada um dos nutrientes da extrusa. A qualidade da dieta de caprinos e ovinos foi afetada pelo período avaliado, o qual refletiu no consumo de nutrientes e na digestibilidade. O consumo de matéria seca influenciou o consumo dos demais nutrientes em ambas as espécies, caprinos e ovinos, e períodos. A digestibilidade in vitro da matéria seca e digestibilidade in vitro da matéria orgânica da dieta dos ovinos foram superiores aos caprinos, porém os mesmos conseguiram manter o peso corporal. Os altos teores de proteína bruta na dieta de caprinos e ovinos na época chuvosa estão ligados em parte à fração da fibra em detergente ácido, deixando a mesma indisponível para o animal. Para a coleta dos espectros das amostras de fezes frescas e secas sem moer foi utilizado o equipamento NIR Perten® DA 7250, o qual faz uma leitura na faixa espectral de 950 a 1650 nm, com intervalo espectral de 5 nm. Já na obtenção dos espectros das amostras pré-secas e moídas, foram utilizados dois modelos diferentes de aparelhos NIR, Perten® DA 7250 e o NIR FOSS© 5000, com leitura numa faixa de 1100 a 2500 nm na região do infravermelho próximo e resolução de 2 nm. Foram escaneadas 711 amostras de fezes, sendo 336 amostras de caprinos e 375 de ovinos, onde se desenvolveu modelos com amostras compostas e individuais, com o uso de diferentes tratamentos matemáticos, análise exploratória e o uso de regressão da PLS para os modelos de calibração, validação e predição dos parâmetros de proteína bruta (PB) e digestibilidade in vitro da matéria orgânica (DIVMO), com amostras de fezes em diferentes processamentos. A espectroscopia NIR, associada às técnicas de quimiometria, permitiu a construção de modelos de calibração, validação e predição capazes de quantificarem os parâmetros de PB e DIVMO da dieta de caprinos e ovinos em pastejo na caatinga, com precisão e exatidão, sendo que os modelos com amostras individuais apresentam maiores erros de previsão e precisão em relação aos modelos com amostras compostas. O uso da PCA e SIMCA mostrou que seria possível incluir ambas as espécies, ovinos e caprinos, períodos (chuvoso, transição chuva/seca, seco, transição seca/chuva) e a variação dos parâmetros de PB e DIVMO no desenvolvimento de um modelo global. Os tipos de processamento das amostras geraram espectros diferentes e mostraram que os procedimentos de secagem e moagem podem melhorar o desempenho dos modelos, assim como o uso da ferramenta de seleção dos comprimentos de ondas mais importantes. A tecnologia NIRS pode ser utilizada como ferramenta para o monitoramento da dieta de pequenos ruminantes em pasto de caatinga.

Brazil has great potential for pasture farming, due to the territorial expansion and the diversity of vegetation. Therefore, it is necessary to know the quality of the selected diet and the consumption by small ruminants in grazing to make the correction of the feed and thus improve the productive indexes. The objective of this study was to develop models with the NIRS technique, so that they can be used to monitor the quality of the diet of small ruminants in caatinga grass. The nutrient intake and digestibility, as well as the pasture evaluation, were also evaluated in the different strata over the evaluated periods. The experiment was conducted at the Dom Fragoso Agricultural Family School in Independência, CE, in an area of 35 ha of pasture of caatinga, where an evaluation of the pasture, quality of the diet and the consumption of goats and sheep in the period of May from 2014 to April 2015. For the evaluation of the botanical composition, phytosociological parameters, soil and plant cover, fodder mass, definitions of visual patterns and evaluation of the bromatological composition of the different strata, the experimental area was divided into transects, totaling 246 points evaluated. It was identified 81 species, distributed in 32 families, showing the diversity of plants present in the area. Climatic conditions, mainly related to rainfall distribution, in the different periods and strata evaluated affected the availability of forage mass, soil and plant cover, frequency of forage species of the herbaceous stratum, as well as the nutritional value of the pasture, obtaining better results in the rainy season. To determine the bromatological composition of the selected diet and the consumption of small ruminants, five goats and five sheep were used fistulated in the rumen, where the extrusa was collected, during six days, for the whole experimental period. Fecal collection bags were used to collect faecal samples, and the dry matter intake was obtained by the ratio of fecal production during a period of24 hours and the inverse of the in vitro dry matter digestibility of the extrusa. From the dry matter consumption the other nutrients were calculated, multiplying the amount of dry matter consumed by the percentage of each of the nutrients of the extrusa. The quality of the goats and sheep diet was affected by the period evaluated, which reflected in the nutrient intake and digestibility. The dry matter consumption influenced the consumption of the other nutrients in both species, goats and sheep, and periods. The in vitro digestibility of the dry matter and in vitro digestibility of the organic matter of the sheep diet were superior to the goats, but they were able to maintain the body weight. The high levels of crude protein in the diet of goats and sheep in the rainy season are linked in part to the fraction of acid detergent fiber, leaving it unavailable to the animal. The NEN Perten® DA 7250 equipment was used to collect spectra of the fresh and dry faeces samples without grinding, which makes a reading in the spectral range from 950 to 1650 nm, with a spectral range of 5 nm. In order to obtain the spectra of the pre-dried and milled samples, two different models of NIR devices, Perten® DA 7250 and the FOSS® 5000 NIR were used, with reading in a range of 1100 to 2500 nm in the near infrared region and resolution of 2 nm. 711 stool specimens were scanned, 336 goats and 375 sheep samples, where models were developed with composite and individual samples, using different mathematical treatments, exploratory analysis and the use of PLS regression for the calibration models, validation and prediction of crude protein (CP) parameters and in vitro digestibility of organic matter (IVDM), with faecal samples in different processes. NIR spectroscopy, combined with chemometrics techniques, allowed the construction of calibration, validation and prediction models capable of quantifying the CP and IVDM parameters of the goat and sheep diet in grazing in the caatinga, with precision and accuracy, with the models with individual samples present greater prediction and precision errors than models with composite samples. The use of PCA and SIMCA showed that it would be possible to include both species, sheep and goats, periods (rainy, rain / dry, dry transition, dry / rainy transition) and variation of CP and IVDMD parameters in the development of a global model . The types of processing of the samples generated different spectra and showed that the drying and grinding procedures can improve the performance of the models, as well as the use of the tool of selection of the most important wavelengths. NIRS technology can be used as a tool to monitor the diet of small ruminants in caatinga grass.

Grapevine leaf water potential based upon near infrared spectroscopy

Leaf water potential is a measure commonly used to describe crop water status and water stress dynamics. The established method for determining leaf water potential using a pressure chamber is cumbersome and subject to operator error as well as time/temperature limitations. These limitations prohibit the intensive sampling required to support proactive water management of commercial crops, including vineyards. Particular for grapevines there is need for faster, more precise and more reliable tools for determining leaf water potential in the field. Portable Near-infrared spectroscopy and multivariate data analysis were applied for the modeling and prediction of leaf water potential in grapevines. For field-grown wine grapes the most significant and intensive leaf absorptions occurs in the region from 1440 to 1950 nm and again beyond 2,200 nm. Multivariate analysis of these spectra, referenced against pressure chamber measurements as a standard, showed correlation coefficients from 0.87 to 0.95 clearly demonstrated that this technology can provide a fast and reasonable assessment of leaf water potential in the field.

O potencial da água na folha é um parâmetro amplamente utilizado para descrever o estado hídrico e a dinâmica do estresse hídrico de culturas de interesse agrícola, onde se inclui a videira vinífera. Um dos métodos correntes para determinação do potencial da água na folha é a câmara de pressão, que é complexa, sujeita a erros operacionais, possuindo limitações no preparo da amostra ligados ao tempo/temperatura. As limitações citadas dificultam amostragens intensivas requeridas para subsidiar estratégias de manejo mais avançadas em cultivos comerciais, como vinhedos. Portanto, há carência de instrumentação que ofereça maior rapidez de leitura, precisão e confiabilidade para a determinação do potencial da água na folha. Espectroscopia "portátil", operando na faixa do infravermelho-próximo e análise multivariada foi aplicada para a modelagem e simulação do potencial da água na folha de videira vinífera. Para videira vinífera de campo, a absorção mais intensiva e significativa da folha ocorre na faixa entre 1.440 e 1.950 nm e acima de 2.200 nm. Análise multivariada espectral referenciada contra medições da câmara de pressão evidenciou coeficientes de correlação de 0.87 a 0.95, claramente demonstrando que esta tecnologia pode proporcionar maior velocidade de aquisição e determinações razoáveis para dados de potencial da água na folha, em campo.

Grapevine leaf water potential based upon near infrared spectroscopy

Leaf water potential is a measure commonly used to describe crop water status and water stress dynamics. The established method for determining leaf water potential using a pressure chamber is cumbersome and subject to operator error as well as time/temperature limitations. These limitations prohibit the intensive sampling required to support proactive water management of commercial crops, including vineyards. Particular for grapevines there is need for faster, more precise and more reliable tools for determining leaf water potential in the field. Portable Near-infrared spectroscopy and multivariate data analysis were applied for the modeling and prediction of leaf water potential in grapevines. For field-grown wine grapes the most significant and intensive leaf absorptions occurs in the region from 1440 to 1950 nm and again beyond 2,200 nm. Multivariate analysis of these spectra, referenced against pressure chamber measurements as a standard, showed correlation coefficients from 0.87 to 0.95 clearly demonstrated that this technology can provide a fast and reasonable assessment of leaf water potential in the field.

O potencial da água na folha é um parâmetro amplamente utilizado para descrever o estado hídrico e a dinâmica do estresse hídrico de culturas de interesse agrícola, onde se inclui a videira vinífera. Um dos métodos correntes para determinação do potencial da água na folha é a câmara de pressão, que é complexa, sujeita a erros operacionais, possuindo limitações no preparo da amostra ligados ao tempo/temperatura. As limitações citadas dificultam amostragens intensivas requeridas para subsidiar estratégias de manejo mais avançadas em cultivos comerciais, como vinhedos. Portanto, há carência de instrumentação que ofereça maior rapidez de leitura, precisão e confiabilidade para a determinação do potencial da água na folha. Espectroscopia "portátil", operando na faixa do infravermelho-próximo e análise multivariada foi aplicada para a modelagem e simulação do potencial da água na folha de videira vinífera. Para videira vinífera de campo, a absorção mais intensiva e significativa da folha ocorre na faixa entre 1.440 e 1.950 nm e acima de 2.200 nm. Análise multivariada espectral referenciada contra medições da câmara de pressão evidenciou coeficientes de correlação de 0.87 a 0.95, claramente demonstrando que esta tecnologia pode proporcionar maior velocidade de aquisição e determinações razoáveis para dados de potencial da água na folha, em campo.