Mısır silajının metabolik enerji içeriğini tahmin etmek için en uygun regresyon eşitliğinin belirlenmesi üzerine bir araştırma
A research on determining of the best regression equation to estimate of metabolizable energy content of corn silage
Yazar: RUKEN ÖZMEN
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN AKKAN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Yemlerin metabolik enerji içeriklerinin regresyon eşitlikleri vasıtasıyla belirlenebilmesi için en güvenilir parametreler, in vivo klasik sindirim denemeleri sonucunda elde edilebilmektedir. Ancak, bu çalışmalar zaman alıcı ve aynı zamanda oldukça pahalıdır. Bu nedenle, yemlerin metabolik enerji içeriklerinin belirlenmesinde ham besin madde (KM, OM, HK, HP, HY, HS, ADF ve NDF) içeriklerini temel alan regresyon eşitlikleri geliştirilmiştir. Ülkemizde geviş getiren hayvanların beslenmesinde kullanılan yemlerdeki metabolik enerjiyi tahmin edebilmek için Türk Standartlar Enstitüsü'nün 9610 No'lu Standardında belirtilmiş olan regresyon eşitliğinin kullanılması önerilmektedir. Bu çalışmada, TSE tarafından önerilen regresyon eşitliğinin mısır silajı gibi diğer kaba yemlerin enerji içeriklerinin hesaplanması için güvenilir olmadığı belirlenmiştir. Günümüzde, geviş getiren hayvanların beslenmesinde kullanılan yemlerin enerji içeriklerini belirlemek amacıyla çok sayıda regresyon eşitlikleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada mısır silajının metabolik enerji içeriğinin tahmin edilmesinde kullanılabilecek en uygun regresyon eşitliğini belirleyebilmek için yaygın olarak kullanılan regresyon eşitlikleri istatistiki olarak değerlendirmeye alınmıştır. Bu regresyon eşitliklerinden MEe (ME, kcal/kg KM = 3019 - 10,66 x %HP + 37.33 x %HY - 26,90 x %HK - 23,29 x %HS)'nin kullanılmasının güvenilir olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, 40 adet mısır silajı örneğinin kuru madde, organik madde ve doğal haldeki besin maddeleri kullanılarak yeni regresyon eşitlikleri geliştirilmiştir. Geliştirilmiş olan yeni regresyon eşitlikleri arasından ME, MJ/kg yem = 0,393 x %HP + 1,440 x %HY + 0.192 x %HS - 0,372 regresyon eşitliğinin kullanılmasının daha uygun olacağı belirlenmiştir. Daha güvenilir regresyon eşitliği elde edebilmek için silajlık mısır materyali çeşidinin, iklim ve yetiştirme koşullarının da dikkate alınmasının gerekli olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
The most reliable way to identify the parameters of metabolizable energy contents of feeds by regression equations are gathered by in-vivo classic digestion trials. However, these efforts are time and money consuming. Therefore, regression equations which are based upon the nutrients contents of feed?s (DM, OM, CA, CP, CF, CC, ADF and NDF) were developed to estimate metabolizable energy contents of feeds. In Turkey, it has been adviced to use the regression eqution proposed in TSE 9610 Standard to determine metabolizable energy contents of feeds used in the nutrition of ruminant animals. In this study, it was established that the regression equation proposed by TSE wasn?t to be reliable to determine the metabolizable energy contents of mazie silage and other roughages. Today, there are a large number of regression equations to determined the metabolizable energy contents of feeds used in animal nutrition. In this study to determine the best regression equation for maize silage the regressiom equations commonly used were evaluated statistically. From these regression equations, it has been established that MEe (ME, kcal/kg DM = 3019 - 10,66 x %CP + 37.33 x %CF - 26,90 x %CA - 23,29 x %CC) is reliable to determine the metabolizable energy content of maize silage. In addition, the new regression equations were developed by using the nutrient contents in the dry matter, organic matter and natural form of 40 samples of corn silage. From new regression equations it has been established than ME, MJ/kg feed = 0,393 x %CP + 1,440 x %HY + 0.192 x % HS - 0,372 is to be the best regression equation to determine the metabolizable energy content of maize silage. As a result, to supply a better equations of regression, it is concluded that the variety corn plant raising conditions and climate should be taken into account.