Determinação da exigência de lisina para frangos de corte utilizando diferentes modelos estatísticos - Cemin, Henrique Scher (2016)
O objetivo desta dissertação foi estimar a exigência de lisina (Lis) para frangos de corte machos Cobb x Cobb 500 de 1 a 12 dias de idade (experimento 1), 12 a 28 dias de idade (experimento 2) e 28 a 42 dias de idade (experimento 3). Dietas basais foram formuladas para atingir ou exceder as exigências nutricionais, com exceção da Lis. Cinco níveis de Lis foram suplementados às dietas basais a partir de L-Lis HCl ou sulfato de L-Lis de modo que os níveis variaram de 0,97% a 1,37% de Lis digestível no experimento 1, 0,77% a 1,17% de Lis digestível no experimento 2 e 0,68% a 1,08% de Lis digestível no experimento 3 em incrementos de 0,08%. Os tratamentos foram distribuídos em um delineamento inteiramente casualizado com 8 repetições de 25 aves. Em cada experimento, 2200 aves foram alojadas em 88 unidades experimentais. Nos dias 1 e 12 (experimento 1), 12 e 28 (experimento 2) e 28 e 42 (experimento 3) as aves e a ração foram pesadas para determinar o ganho de peso (GP) e conversão alimentar (CA). No experimento 3, quatro aves por unidade experimental foram abatidas para determinação do rendimento de carcaça e peito. A biodisponibilidade relativa (RBV) das fontes de Lis foi avaliada através de uma regressão multivariada e comparada pelo teste t. A exigência de Lis foi estimada por três modelos de regressão: polinomial quadrática, brokenline linear e broken-line quadrática. A exigência foi representada como 95% do ponto de máxima resposta. Não houve diferença entre a RBV da Lis no sulfato de L-Lis em relação ao L-Lis HCl, portanto ambas as fontes foram utilizadas para estimar as exigências. As exigências encontradas variaram de acordo com o modelo estatístico e a variável analisada. A regressão broken-line quadrática apresentou o melhor ajustamento aos dados de desempenho, enquanto a regressão broken-line linear se ajustou melhor aos dados de rendimento de carcaça e peito. As regressões polinomial quadrática, broken-line linear e broken-line quadrática estimaram, respectivamente, as exigências como 1,190, 1,032 e 1,101% para GP e 1,226, 1,038 e 1,124% para CA no experimento 1; 1,021, 0,900 e 0,961% para GP e 1,064, 0,966 e 1,043% para CA no experimento 2; 0,949, 0,833 e 0,925% para GP, 0,978, 0,851 e 0,960% para CA, 0,933, 0,842 e 0,931% para rendimento de carcaça e 0,952, 0,839 e 0,921% para rendimento de peito no experimento 3. Os resultados demonstraram que as exigências de Lis foram consideravelmente influenciadas pelas diferentes regressões. Portanto, a escolha do modelo estatístico é crítica para a obtenção de estimativas precisas e coerentes.