RESUMO A utilização de valores preditos de energia metabolizável aparente (EMA), obtidos a partir de equações de regressão, pode ser útil para instituições de pesquisa e indústrias de nutrição. Contudo, há a necessidade de validação em amostras independentes para assegurar que a equação de predição da EMA seja confiável. Neste estudo, foram coletados dados para estimar equações de predição da EMA do milho, sorgo e farelo de trigo para suínos em função de composição química, além de avaliar a validade do procedimento stepwise de seleção de regressoras pelo método de reamostragem bootstrap não paramétrico. Dados de ensaios de metabolismo com suínos e de composição química dos alimentos foram coletados na literatura científica nacional e internacional e expressos na matéria seca. Após a análise de resíduos, foram ajustados cinco modelos de regressão linear múltipla e geradas aleatoriamente 1000 amostras bootstrap de mesmo tamanho a partir do banco de dados formado via meta-análise. Em todas as amostras bootstrap foram ajustados os cinco modelos estimados, utilizando-se do stepwise. Os maiores percentuais de significância por regressora (PSR) ocorreram para a energia digestível (100%) no modelo EMA1, e para a energia bruta (95,7%) no modelo EMA2, indicando alta correlação das regressoras com a EMA. As regressoras selecionadas nos EMA4 e EMA5 apresentaram PSR maior que 50% e são válidas para estimar a EMA de alimentos energéticos para suínos. Entretanto, os percentuais de ocorrência conjunta de regressoras dos modelos apresentaram baixa confiabilidade, com valores entre 2,6% (EMA2) e 23,4% (EMA4), invalidando o procedimento stepwise.

ABSTRACT The use of predicted values of apparent metabolisable energy (AME), obtained from regression equations, can be useful for both research institutions and nutrition industries. However, there is a need to validate independent samples to ensure that the predicted equation for AME is reliable. In this study, data was collected in order to estimate the prediction equations of corn, sorghum and wheat bran for pig feed, based on the chemical composition, in addition to evaluating the validity of the stepwise selection procedure regressive method of non-parametric bootstrap resampling. Data from metabolism trials in pigs and the chemical composition of feedstuffs was collected from both Brazilian and international literature, expressed as dry matter. After the residue analysis, five models of multiple linear regression were adjusted to randomly generate 1000 bootstrap samples of equal size from the database via meta-analysis. The five estimated models were adjusted for all bootstrapped samples using the stepwise method. The highest percentage significance for regressor (PSR) value was observed for digestible energy (100%) in the AME1 model, and gross energy (95.7%) in the AME2 model, indicating high correlation of the regressive model with AME. The regressors selected for AME4 and AME5 resulted in a PSR of greater than 50%, and were validated for estimating the AME of pig feed. However, the percentage of joint occurrence of regressor models showed low reliability, with values between 2.6% (AME2) and 23.4% (AME4), suggesting that the stepwise procedure was invalid.

RESUMO O presente estudo teve por objetivo determinar a energia metabolizável aparente (EMA) de seis cultivares de milho, dois cultivares de sorgo e dois farelos de trigo e avaliar a validação cruzada de modelos de predição da EMA do milho, sorgo e farelo de trigo para suínos em crescimento, estimados com base na composição química. Quarenta e quatro suínos, com peso médio inicial de 24,3 kg, foram utilizados em delineamento experimental de blocos ao acaso, com 11 tratamentos (dez alimentos e a ração referência), quatro repetições e um suíno por unidade experimental. A ração referência foi substituída, na base da matéria natural, em 30% para os milhos e sorgos, e em 20% para os farelos de trigo. Os valores de EMA dos milhos, sorgos e farelos de trigo para suínos variaram de 3161 a 3275, 3317 a 3457 e 2767 a 2842 kcal kg-1 de matéria natural, respectivamente. A metabolizabilidade média da energia bruta não diferiu entre milhos e sorgos, que formaram um grupo homogêneo de alimentos. Em seguida, ajustaram-se modelos de regressão linear de 1º grau dos valores observados em função dos preditos de EMA, para teste da hipótese β0 = 0 e β1 = 1 em amostra experimental e em 200 amostras bootstrap. Quatorze modelos de predição apresentaram baixos percentuais de validação cruzada (0 a 29,5%). O modelo EMA1A = 2,547 + 0,969EDA foi validado em amostra experimental e em 68% das amostras bootstrap, sendo acurado para estimar a EMA de milhos e sorgos nacionais para suínos em crescimento.

ABSTRACT The present study aimed to determine the apparent metabolizable energy (AME) of six corn cultivars, two sorghum cultivars and two wheat brans and to evaluate the cross-validation of predictive models of AME for corn, sorghum and wheat bran for growing pigs, as estimated from the data of chemical composition. Forty-four pigs, with an average initial weight of 24.3 kg, were distributed in a randomized block design, with 11 treatments (ten food treatments and the reference diet), four replicates and one pig per experimental unit. The reference diet was replaced by 30% for the ground corn and sorghum conditions and 20% for the wheat bran condition. The values of AME for corn, sorghum and wheat meal for pigs ranged from 3161 to 3275, 3317 to 3457 and 2767 to 2842 kcal kg-1 as a feed basis, respectively. The average metabolizability of the gross energy did not differ between the corn and sorghum cultivars, which formed a homogeneous group of food. Next, linear regression models were fitted to the 1st degree of the observed values as a function of the predicted AME, to test the hypothesis β0 = 0 and β1 = 1 in an experimental sample and 200 bootstrap samples. Fourteen predictive models had low percentages of cross-validation, ranging from 0-29.5%. The AME1A = 2.547 + 0.969ADE model was validated in experimental sample and 68% of bootstrap samples, proving its accuracy in estimating the AME of corn and sorghum from national data for growing pigs.

RESUMO A predição dos valores de energia metabolizável (EM) da farinha de carne e ossos (FCO) para suínos é uma ferramenta interessante, mas os modelos usados para predizer esses valores devem ser validados para garantir maior precisão. Objetivou-se com este trabalho, determinar a composição química e energética de diferentes FCO para suínos; ajustar e validar modelos de predição da EM, a partir da composição química, e validar os modelos, utilizando um conjunto de dados independentes. Foram utilizados 32 suínos machos e castrados, com peso médio inicial de 26,75 ± 1,45 kg, distribuídos individualmente em delineamento experimental de blocos ao acaso, com oito tratamentos e quatro repetições. Os tratamentos consistiram em sete diferentes FCO que substituíram em 20% a ração referência. Para o ajuste das equações de predição, foi utilizado o procedimento estatístico Stepwise, em que a EM foi a variável dependente. Os valores de EM das FCO variaram de 1645 a 2645 kcal kg-1. As equações que, eficientemente, estimaram a EM da FCO, em condições brasileiras, foram: EM1 = -4233,58 + 0,4134EB + 72PB + 89,62MM - 159,06Ca; EM2 = 2087,49 + 0,3446EB + 31,82MM - 189,18Ca; EM3 = 2140,13 + 0,3845EB - 112,33Ca; EM4 = -346,58 + 0,656EB; e EM5 = 3221,27 + 178,96EE - 76,55MM e EM6 = 5356,45 - 84,75MM.

ABSTRACT The prediction of metabolizable energy (ME) of meat and bone meal (MBM) for pigs is an interesting tool, however, used models to predict these values must be validated in order to garantee higher precision. The aim of this study was to determine the chemical and energetic composition of different types of MBM for pigs and to adjust and validate models to better predict the ME based on the chemical composition. Thirty-two barrows, averaging an initial weight of 26.75 ± 1.45 kg, were individually allotted in a randomized block design with eight treatments and four replicates. The treatments consisted of seven types of MBM that replaced 20% of the basal diet. A stepwise procedure was the statistical procedure used to adjust the prediction equations and the ME was the dependent parameter. The validation of the adjusted models was performed using an independent databank of chemical and energetic composition of theBrazilian and international MBM. The metabolizable energy of different meat and bone meals ranged from 1645 to 2645 kcal kg-1. The equations that provide a good prediction of metabolizable energy of meat and bone meal for swine in Brazil are EM1 = -4233.58 + 0.4134GE + 72CP + 89.62ash - 159.06Ca; EM2 = 2087.49 + 0.3446GE + 31.82ash - 189.18Ca; EM3 = 2140.13 + 0.3845GE - 112.33Ca; EM4 = -346.58 + 0.656GE; EM5 = 3221.27 + 178.96fat - 76.55ash; and EM6 = 5356.45 - 84.75ash.