1. Estudante de Graduação da Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Unioeste. E-mail: julia@zootecnista.com.br .Rua Pernambuco, 1777. Caixa Postal 91 - CEP: 85960-000. Marechal Cândido Rondon/PR
   
2. Estudante de Graduação da Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Unioeste. Email: leonardob@zootecnista.com.br . Rua Pernambuco, 1777. Caixa Postal 91 - CEP: 85960-000. Marechal Cândido Rondon/PR
   
3. Estudante de Graduação da Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Unioeste. E-mail: ze.luiz@zootecnista.com.br . Rua Pernambuco, 1777. Caixa Postal 91 - CEP: 85960-000. Marechal Cândido Rondon/PR
   
4. Zootecnista. Mestranda do CCA – Unioeste E-mail: vanessa_zoo@hotmail.com . Rua Pernambuco, 1777. Caixa Postal 91 - CEP: 85960-000. Marechal Cândido Rondon/PR
   
5. Professor do CCA – Unioeste. E-mail: v_olliveira@yahoo.com.br. Rua Pernambuco, 1777. Caixa Postal 91 - CEP: 85960-000. Marechal Cândido Rondon/PR

Resumo: O estudo foi realizado com o objetivo de avaliar equações utilizadas na predição do conteúdo de aminoácidos do farelo de soja. Elaborou-se um banco de dados contendo informações de composição de aminoácidos de 50 amostras de farelos de soja, variando entre 41 a 54% de proteína bruta. Foram avaliados modelos para estimar lisina (modelo 1: Lisina=0,0508*PB + 0,432; modelo 2: Lisina=0,0632*PB + 0,0660; modelo 3: Lisina=0,01323*PB + 0,02263), metionina (modelo 1: metionina=0,0170*PB – 0,1630; modelo 2: metionina=0,0118*PB + 0,0950; modelo 3: metionina=0,0132*PB + 0,0226) e treonina (modelo 1: treonina=0,0368*PB+0,0900; modelo 2: treonina=-0,0409*PB+0,0580; modelo 3: treonina= 0,0353*PB + 0,2093). A acurácia e a precisão foram determinadas pelo viés médio e erro residual, respectivamente. Os modelos estudados podem ser utilizados para estimar o conteúdo de lisina, metionina e treonina com acurácia e precisão médias aceitáveis. Entretanto, o modelo 1 foi o que apresentou melhor desempenho na estimativa dos aminoácidos estudados.

Palavras-chave: Ingredientes de rações, nutrição animal

Evaluate equations used to predict the amino acids amount of soybean meal

abstract: The study was realized to evaluate equations used to predict the amino acids amount of soybean meal. One data set with amino acid content of 50 soybean meal samples was organized. The models evaluate were (model 1: Lysine=0.0508*CP + 0.432; model 2: Lysine =0.0632*CP + 0.0660; model 3: Lysine=0.01323*CP + 0.02263), methionine (model 1: methionine=0.0170*CP - 0.1630; model 2: methionine=0.0118*CP + 0.0950; model 3: methionine=0.0132*CP + 0.0226) e threonine (model 1: threonine=0.0368*CP+0.0900; model 2: threonine=-0.0409*CP+0.0580; model 3: threonine= 0.0353*CP + 0.2093). The accuracy and precision were determined for mean bias and residual error, respectively. The models studied can used to estimate lysine, methionine and threonine contents with accuracy and precision. However, the model 1 had the better performance to estimate amino acids studied.

Keywords: Animal nutrition, feed ingredients

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