Uma abordagem meta-analítica de equações de predição da energia metabolizável da farinha de mosca-soldado negra (Hermetia illucens) para codornas japonesas
A principal preocupação em relação ao futuro da alimentação e da agricultura é se os sistemas globais serão capazes de alimentar a humanidade de forma sustentável até 2050, ao mesmo tempo em que acomodam a demanda por commodities agrícolas.
Nos últimos anos, os insetos foram identificados como uma promissora fonte de proteína e energia para alimentação animal.
A utilização de insetos na alimentação de aves é atrativa visto que:
Vários insetos têm sido testados como ingredientes na alimentação das aves, sendo a larvas de mosca-soldado negra (Hermetia illucens) uma das espécies mais promissoras. Seu alto potencial como ingrediente alternativo está relacionado à possibilidade de controlar o seu ciclo de vida e, assim, cria-las em massa. Além disso, as larvas de mosca-soldado negra possuem grandes quantidades de proteína, lipídeos e aminoácidos essenciais como, por exemplo, metionina e lisina.
Todavia, informações confiáveis sobre o teor de nutrientes e a digestibilidade da farinha de larvas de mosca-soldado negra são essenciais para a formulação de dietas precisas. Ensaios in vivo para determinar a digestibilidade da farinha de mosca-soldado negra são caros, demorados e impraticáveis para fábricas de alimento para animais obterem estimativas precisas das fontes de farinhas de insetos usadas na formulação de rações. [cadastrar]
A predição do conteúdo de energia metabolizável aparente (EMA) de um ingrediente com base na composição química pode ser um método útil e prático para a obtenção de valores precisos para a formulação de dietas, e várias equações de predição para vários ingredientes já foram publicados.
No entanto, nenhuma equação de predição da EMA para farinha de larvas de mosca-soldado negra para codornas Japonesa foi relatada.
Equações de predição acuradas e precisas podem ser obtidas por meio da sistematização de achados quantitativos de vários estudos, denominada meta-análise.
A meta-análise se baseia na síntese de dados de vários estudos publicados para a construção de um modelo estatístico que melhor explique as observações. Assim, a meta-análise pode produzir equações de predição mais precisas para calcular os valores de EMA da farinha de mosca-soldado negra.
Pensando nisso, o grupo de estudos em nutrição de codornas (GENCO) da Universidade Estadual de Maringá juntamente com o grupo de...
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