Ejercicio 55: Cálculo de la tasa de pasaje de la fracción sólida en el rumen
Publicado: 27 de mayo de 2024
Por: Germán David Mendoza Martínez, Pedro Abel Hernández García, Fernando Xicotencatl Plata Pérez, José Antonio Martínez García, José Luis Arcos García, Héctor Aarón Lee Rangel
Se dosificó con 5 gramos equivalente de cromo (7.308 g óxido de cromo) a un bovino canulado, alimentado con una dieta alta en granos y se tomaron muestras de digesta ruminal, las cuales fueron procesadas de acuerdo con las recomendaciones de Uden et al. (1982). Se determinó la concentración de cromo en espectrofotómetro de absorción atómica (cuadro 55.3). Estime la tasa de pasaje de la fracción sólida y el tamaño del pool de la materia seca en el rumen.
Cuadro 55.3 Concentración de cromo en digesta ruminal después de dosificar cinco gramos de cromo
Resultados ejercicio 55
En el cuadro 55.4 se presenta el ln de la concentración de cromo (Y) con los que se hace la regresión lineal en función del tiempo (X).
Cuadro 55.4 Valores requeridos para estimar la tasa de pasaje de la digesta
La ecuación resultante es: ln [Cr]=6.565711079-0.05450818 Tiempo
Entonces la tasa de pasaje es 5.45 %/h o -0.545/h. Para estimar el volumen estimamos la función exponencial f(x)=ex o exp(x) del intercepto 6.5657 con calculadora científica 6.5657 ex=710 que sería la concentración teórica en inicio.
El volumen sería entonces:
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15 de enero de 2025
Si ln([Cr]) = at+ b, entonces [Cr]= exp(at+b)
Y de esa forma se determinan los mejores parámetros para el modelo.
Para saber si el modelo es bueno, uno necesita más datos, y comprobar si (se puede hacer en el modelo lineal original):
1) los residuales tienen distribución normal con media 0
2) la distribución de los residuales no está ligada a los tiempos
3) el modelo explica una alta parte de la variación de los datos.
Y de esa forma se determinan los mejores parámetros para el modelo.
Para saber si el modelo es bueno, uno necesita más datos, y comprobar si (se puede hacer en el modelo lineal original):
1) los residuales tienen distribución normal con media 0
2) la distribución de los residuales no está ligada a los tiempos
3) el modelo explica una alta parte de la variación de los datos.
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