DOI: https://doi.org/10.1093/jas/skag154
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42143620
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Donato Andueza وآخرون
الموضوع الرئيسي: الطيفية والتحليلات الكيميائية
نظرة عامة
تدرس الدراسة تقدير قابلية هضم المادة العضوية (OMD) في المجترات، مع التركيز على قيود الطرق التقليدية في الجسم الحي، والتي تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. لمعالجة هذه التحديات، يستكشف المؤلفون طرقًا غير مباشرة تستخدم طيفية الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) لعينات البراز. يقارنون نموذج التنبؤ العالمي، وهو الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا (PLSR)، مع عدة تقنيات نمذجة محلية، بما في ذلك الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا مع الوزن المحلي (LWPLSR) وتنوعاته. تم تحليل مجموعة بيانات تتكون من 466 عينة براز، مع 299 للتقويم و167 للتحقق والاختبار.
تشير النتائج إلى أنه على الرغم من عدم وجود فرق كبير في دقة التنبؤ بين الطرق المحلية (P > 0.05)، إلا أن LWPLSR تفوقت على نموذج PLSR العالمي (P < 0.05). كانت الخطأ القياسي لطريقة المرجع في الجسم الحي 0.013 جرام/جرام، بينما كان أفضل خطأ في التنبؤ القائم على NIR هو 0.016 جرام/جرام. تستنتج الدراسة أن LWPLSR موصى بها للتطبيقات العملية نظرًا لتوازنها بين دقة التنبؤ وكفاءة الحساب. تشير النتائج إلى أن الأساليب المحلية في النمذجة يمكن أن تعزز دقة التنبؤ لـ OMD في الماشية، مما يستدعي مزيدًا من البحث لتقييم قابليتها للتطبيق في ظروف المزرعة.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الحاجة الملحة لأنظمة إنتاج الماشية لتحقيق توازن بين الكفاءة الاقتصادية والملاءمة الغذائية للحيوانات من أجل ممارسات مستدامة. يركز البحث بشكل أساسي على تقييم قابلية هضم المادة العضوية (OMD)، والتي تعد حيوية لتحسين أداء الحيوانات، حيث تؤثر بشكل مباشر على امتصاص العناصر الغذائية وتوافر الطاقة للصيانة والإنتاج. تواجه الطرق التقليدية في الجسم الحي لتحديد OMD تحديات تتعلق برفاهية الحيوان والقيود العملية، مما يدفع إلى تطوير بدائل مختلفة قائمة على المختبر، بما في ذلك التقنيات في المختبر وطيفية الانعكاس بالأشعة تحت الحمراء القريبة (NIRS).
لقد اكتسبت NIRS شهرة في التنبؤ بالقيمة الغذائية للوجبات من الأعلاف المجففة وعينات البراز، حيث تقدم نهجًا غير جراحي لتقدير OMD على مستوى الحيوان الفردي. ومع ذلك، فإن الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا التقليدي (PLS) المستخدم في معايرة NIRS يفترض وجود علاقات خطية بين البيانات الطيفية والقيم المرجعية، وهو ما يمكن أن يكون مشكلة مع العينات غير المتجانسة. لتعزيز قوة النموذج، يُقترح أن تشمل مجموعات بيانات المعايرة جميع التباينات المتوقعة، على الرغم من أن ذلك قد يؤثر على دقة التنبؤ مع مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة. نظرًا للاختلافات الجوهرية في المواد البرازية، قد توفر أساليب الانحدار المحلية، مثل الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا المحلي، دقة محسنة من خلال تخصيص النماذج لمجموعات فرعية من العينات المتشابهة، وبالتالي معالجة التحديات التي تطرحها التباينات البيولوجية الشائعة في السياقات الزراعية.
طرق البحث
هدفت هذه الدراسة إلى تقييم فعالية طرق الانحدار المحلي – تحديدًا، الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا مع الوزن المحلي (LWPLSR)، والانحدار الجزئي الأقل تربيعًا مع الوزن المحلي لأقرب الجيران (KNN-LWPLSR)، وKNN-LWPLSR مع التجميع (KNN-LWPLSR-AGG) – في التنبؤ بقابلية هضم المادة العضوية (OMD) من طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) لبراز الأبقار، مقارنة بنماذج الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا التقليدية. افترض الباحثون أن الطرق المحلية ستظهر دقة تنبؤ أفضل، مع التركيز بشكل خاص على إمكانية الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا المحلي المتوسط لتقدير OMD في الماشية.
استخدمت الدراسة مجموعة بيانات تتكون من 466 عينة براز من 14 تجربة هضم في الجسم الحي تشمل كل من الأبقار اللحمية والأبقار الحلوب عبر فرنسا وبلجيكا والمملكة المتحدة. تم الحصول على الموافقة الأخلاقية للتجارب من اللجان الوطنية، مما يضمن الامتثال لمعايير رفاهية الحيوان. تم حساب OMD باستخدام الصيغة:
\[
\text{OMD} (\%) = \left( \frac{\text{مدخول OM} – \text{OM في البراز}}{\text{مدخول OM}} \right) \times 100
\]
كانت القيم المتوسطة والدنيا والقصوى لـ OMD المسجلة هي 0.709 جرام/جرام، 0.597 جرام/جرام، و0.782 جرام/جرام، على التوالي. تم جمع عينات البراز، وخلطها، وتخزينها لتحليل الطيف NIR، وفقًا للمنهجيات المعتمدة لضمان تمثيل دقيق للإنتاج الكلي للبراز.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلًا شاملاً لمقاييس القابلية للهضم، وتحديدًا قابلية هضم المادة العضوية (OMD)، عبر مجموعات التقويم والتحقق والاختبار. تشير الإحصائيات الوصفية إلى أن مجموعات التقويم والتحقق أظهرت نطاقات مشابهة وقيم متوسطة قابلة للمقارنة، مع معاملات تباين (CV) تبلغ 4.9% و5.5%، على التوالي. بالمقابل، عرضت مجموعة الاختبار نطاقًا أضيق وانحرافًا معياريًا أقل (CV = 3.4%). تم حساب متوسط OMD العام عند 0.71 جرام/جرام، مع انحراف معياري قدره 0.035 جرام/جرام، وتم تحديد الخطأ القياسي لطريقة المعيار الذهبي ليكون 0.0135 جرام/جرام.
كشف تحليل المكونات الرئيسية أن أول مكونين يمثلان 50% من التباين، مما يمثل الأفراد من كل من مجموعتي التحقق والاختبار بالنسبة لمجموعة التقويم. تم تقييم الأداء التنبؤي لمختلف النماذج، حيث تراوحت معامل التحديد للتحقق المتقاطع (R² CV) من 0.58 إلى 0.66 عبر منهجيات مختلفة. أسفرت مجموعة التحقق عن إحصائيات محسنة، مع قيم R² P تتراوح بين 0.80 و0.82، وقيم خطأ الجذر التربيعي النسبي للتنبؤ (RMSEP) تتراوح من 2.30 جرام/جرام إلى 2.46 جرام/جرام. عند تطبيقها على مجموعة الاختبار، أظهرت النماذج دقة تنبؤ أقل (قيم R² P من 0.37 إلى 0.53)، على الرغم من أن التحيز ظل قريبًا من الصفر. ومن الجدير بالذكر أن نماذج الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا مع الوزن المحلي (LWPLSR) وKNN-LWPLSR-AGG أظهرت قيم RMSEP أقل بكثير مقارنة بنموذج الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا، مما يبرز أدائها المتفوق في هذا السياق.
المناقشة
في هذه الدراسة، بحث المؤلفون استخدام طيفية الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIRS) للتنبؤ بقابلية هضم المادة العضوية (OMD) في عينات براز الأبقار، والتي أظهرت نطاقًا معتدلًا من قيم OMD (0.60 إلى 0.78 جرام/جرام). تم جمع العينات من أبقار ذات احتياجات غذائية متنوعة ومعالجتها باستخدام طرق طحن مختلفة. كشف تحليل المكونات الرئيسية (PCA) أن نوع العلف المستهلك يؤثر بشكل أساسي على البيانات الطيفية، بينما كانت العوامل مثل حجم الطحن ونوع المطحنة لها تأثير ضئيل على التباين الملحوظ. استخدمت الدراسة تقنيات انحدار مختلفة، بما في ذلك الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا العالمي (PLS) والأساليب المحلية في النمذجة، لتطوير نماذج تنبؤية. أظهرت النماذج المحلية، وخاصة الانحدار الجزئي الأقل تربيعًا مع الوزن المحلي (LWPLSR)، أداءً محسنًا مقارنة بالطرق التقليدية، حيث حققت خطأ الجذر التربيعي للتنبؤ (RMSEP) قدره 0.016.
تشير النتائج إلى أن NIRS يمكن أن تميز بفعالية بين وجبات الأبقار، على الرغم من أن موثوقية التنبؤات للحيوانات الفردية التي تتناول نفس الوجبة قد تكون محدودة. كما سلطت الدراسة الضوء على كفاءة LWPLSR الحسابية، مما يجعلها نهجًا موصى به للتطبيقات العملية. يقترح المؤلفون أن هناك حاجة لمزيد من البحث لتقييم جدوى استخدام عينات البراز المجمعة بشكل عشوائي، مما قد يعزز من عملية NIRS في ظروف الميدان. بشكل عام، تؤكد هذه الدراسة على إمكانيات NIRS في التنبؤ بـ OMD، مقدمة بديلًا أقل تدخلاً وأكثر كفاءة مقارنة بالطرق التقليدية في الجسم الحي.
DOI: https://doi.org/10.1093/jas/skag154
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42143620
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Donato Andueza et al.
Primary Topic: Spectroscopy and Chemometric Analyses
Overview
The study investigates the estimation of organic matter digestibility (OMD) in ruminants, emphasizing the limitations of traditional in vivo methods, which are costly and time-consuming. To address these challenges, the authors explore indirect methods utilizing near-infrared (NIR) spectroscopy of fecal samples. They compare a global prediction model, partial least squares regression (PLSR), with several local modeling techniques, including Locally weighted PLS regression (LWPLSR) and its variations. A dataset of 466 fecal samples, with 299 for calibration and 167 for validation and testing, was analyzed.
The findings indicate that while there was no significant difference in prediction accuracy among the local methods (P > 0.05), LWPLSR outperformed the global PLSR model (P < 0.05). The standard error for the in vivo reference method was 0.013 g/g, while the best NIR-based prediction error was 0.016 g/g. The study concludes that LWPLSR is recommended for practical applications due to its balance of predictive accuracy and computational efficiency. The results suggest that local modeling approaches can enhance prediction accuracy for OMD in cattle, warranting further research to assess their applicability in on-farm conditions.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the critical need for livestock production systems to achieve a balance between economic efficiency and the nutritional adequacy of animals for sustainable practices. A key focus is on the assessment of organic matter digestibility (OMD), which is vital for optimizing animal performance, as it directly influences nutrient absorption and energy availability for maintenance and production. Traditional in vivo methods for determining OMD face challenges related to animal welfare and practical constraints, prompting the development of various laboratory-based alternatives, including in vitro techniques and near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS).
NIRS has gained prominence for predicting the nutritive value of diets from dried forage and fecal samples, offering a non-invasive approach to estimate OMD at the individual animal level. However, the conventional partial least squares (PLS) regression used for NIRS calibration assumes linear relationships between spectral data and reference values, which can be problematic with heterogeneous samples. To enhance model robustness, it is suggested that calibration datasets encompass all expected variability, although this may compromise predictive accuracy with large and diverse datasets. Given the inherent heterogeneity of fecal material, local regression approaches, such as Local PLS regression, may provide improved accuracy by tailoring models to subsets of similar samples, thus addressing the challenges posed by the biological variability common in agricultural contexts.
Methods
This study aimed to assess the efficacy of Local regression methods—specifically, Locally weighted PLS regression (LWPLSR), k-nearest neighbors Locally weighted PLS regression (KNN-LWPLSR), and KNN-LWPLSR with aggregation (KNN-LWPLSR-AGG)—in predicting organic matter digestibility (OMD) from near-infrared (NIR) spectra of bovine feces, compared to traditional global PLS regression models. The researchers hypothesized that Local methods would demonstrate superior predictive accuracy, particularly emphasizing the potential of average PLS Local regression for estimating OMD in cattle.
The study utilized a dataset comprising 466 fecal samples from 14 in vivo digestibility trials involving both beef and dairy cows across France, Belgium, and the United Kingdom. Ethical approval for the trials was obtained from national committees, ensuring compliance with animal welfare standards. OMD was calculated using the formula:
\[
\text{OMD} (\%) = \left( \frac{\text{OM intake} – \text{OM in feces}}{\text{OM intake}} \right) \times 100
\]
The mean, minimum, and maximum OMD values recorded were 0.709 g/g, 0.597 g/g, and 0.782 g/g, respectively. Fecal samples were collected, homogenized, and stored for NIR spectral analysis, following established methodologies to ensure accurate representation of the total fecal output.
Results
The results section presents a comprehensive analysis of the digestibility metrics, specifically the organic matter digestibility (OMD), across calibration, validation, and test subsets. Descriptive statistics indicate that the calibration and validation subsets exhibited similar ranges and comparable mean values, with coefficients of variation (CV) of 4.9% and 5.5%, respectively. In contrast, the test subset displayed a narrower range and a lower standard deviation (CV = 3.4%). The overall mean OMD was calculated at 0.71 g/g, with a standard deviation of 0.035 g/g, and a standard error of the gold standard method was determined to be 0.0135 g/g.
Principal component analysis revealed that the first two components accounted for 50% of the variability, effectively representing individuals from both the validation and test subsets in relation to the calibration subset. The predictive performance of various models was assessed, with the coefficient of determination for cross-validation (R² CV) ranging from 0.58 to 0.66 across different methodologies. The validation subset yielded improved statistics, with R² P values between 0.80 and 0.82, and relative root mean square error of prediction (RMSEP) values ranging from 2.30 g/g to 2.46 g/g. When applied to the test subset, the models demonstrated lower predictive accuracy (R² P values from 0.37 to 0.53), although bias remained close to zero. Notably, the locally weighted PLS regression (LWPLSR) and KNN-LWPLSR-AGG models exhibited significantly lower RMSEP values compared to the PLS regression model, highlighting their superior performance in this context.
Discussion
In this study, the authors investigated the use of near-infrared spectroscopy (NIRS) to predict organic matter digestibility (OMD) in cattle fecal samples, which exhibited a moderate range of OMD values (0.60 to 0.78 g/g). The samples were collected from cows with varying nutritional needs and processed using different grinding methods. A principal component analysis (PCA) revealed that the type of forage consumed primarily influenced the spectral data, while factors such as grinding size and mill type had minimal impact on the variability observed. The study employed various regression techniques, including global partial least squares (PLS) regression and local modeling approaches, to develop predictive models. The local models, particularly locally weighted PLS regression (LWPLSR), demonstrated improved performance over traditional methods, achieving a root mean square error of prediction (RMSEP) of 0.016.
The findings indicate that NIRS can effectively differentiate between diets of cattle, although the reliability of predictions for individual animals consuming the same diet may be limited. The study also highlighted the computational efficiency of LWPLSR, making it a recommended approach for practical applications. The authors suggest that further research is needed to assess the feasibility of using spot-collected fecal samples, which could enhance the practicality of NIRS in field conditions. Overall, this research underscores the potential of NIRS in predicting OMD, offering a less invasive and more efficient alternative to traditional in vivo methods.