Food Industry Processing By-products as Alternative Feedstuffs and Comparison of Their Nutrient Analysis Results Obtained by Chemical and Spectroscopic (NIRS) Methods

Abstract

The aim of study is to determine the nutrient composition of some food industry under-sieve materials (lentil brokens, chickpea brokens, bean brokens, rice brokens, lentil bran, bulgur bran, corn bran mix, and semolina by-products) using chemical and spectroscopic (NIRS) analysis methods. When the statistical analysis results of the alternative feedstuffs analyzed according to both methods were evaluated, the differences between crude ash, ether extract, crude fiber, ADF, and NDF analysis results were found to be significant (P<0.05). The difference between NDF analysis results was found to be significant (P<0.01). Among the moisture analysis results, the differences between semolina by-products, bulgur bran, corn bran mix, and lentil brokens were statistically insignificant (P>0.05). However, the differences between chickpea brokens, rice brokens, bean brokens, and lentil bran were found to be significant (P<0.05). According to the paired group t-test analysis results of crude protein contents, the differences in corn mix, chickpea brokens, rice brokens, lentil brokens, and lentil bran were found to be significant (P<0.05). On the other hand, there was no difference between the results of semolina by-products, bulgur bran, and bean brokens using chemical and NIRS analysis methods (P>0.05). In the starch analysis results, the differences between the results in the corn mix were found to be statistically insignificant (P>0.05). The difference between the starch analysis results of semolina by-products, bulgur bran, chickpea brokens, rice brokens, bean brokens, lentil brokens, and bran was found to be significant (P<0.01). According to the results of sugar analysis made by chemical and NIRS methods, the difference between semolina, lentil bran, chickpea and rice brokens was found significant (P<0.05). The differences were found insignificant in bulgur bran, corn mix, rice brokens, bean, and lentil brokens (P>0.05). When the metabolizable energy (ME; kcal kg-1) values calculated from the nutrient analysis results were compared, the difference was found statistically insignificant only for corn mix (P>0.05). Although the NIRS is a widespread method thanks to its fast and accurate results, the inability to make the appropriate calibration to represent the raw materials analyzed in our study and also the inhomogeneity of the under-sieve material might be the reasons why the NIRS results do not reflect the chemical analysis.

Keywords

• Under-sieve products
• Alternative feed ingredients
• Chemical analysis
• NIRS

Alternatif Yem Hammaddesi Olarak Gıda Endüstrisi İşleme Yan Ürünlerinin Besin Madde İçeriklerinin Kimyasal ve Spektroskopik (NIRS) Analiz Yöntemleriyle Karşılaştırılması

Abstract

Çalışma ile, gıda fabrikalarının bazı elek-altı ürünlerinin (mercimek kırığı, nohut kırığı, fasulye kırığı, pirinç kırığı, mercimek kepeği, bulgur kepeği, mısır karması, irmik altı) besin madde kompozisyonunun kimyasal ve spektroskopik (NIRS) analiz metotları kullanılarak tespit edilip, sonuçların arasındaki farklılıkların ortaya konulması amaçlanmıştır. Her iki yönteme göre analiz edilen yemlerin istatistik analiz sonuçları değerlendirildiğinde, ham kül, ham selüloz, ADF, NDF ve ham yağ analiz sonuçları arasındaki farklılıklar önemli bulunmuştur (P<0,05). Nem analiz sonuçları arasında irmik altı, bulgur kepeği, mısır karması ve mercimek kırığı arasındaki farklılık istatistiki olarak önemsiz bulunmuştur (P>0,05). Bununla birlikte, nohut kırığı, pirinç kırığı, fasulye kırığı ve mercimek kepeğinin arasındaki farklılıklar ise önemli bulunmuştur (P<0,05). Ham protein içeriklerinin eşleştirilmiş grup t-testi analizi sonuçlarına göre mısır karması, nohut kırığı, pirinç kırığı, mercimek kırığı ve mercimek kepeğinin farklılıkları önemli bulunmuştur (P<0,05). İrmik altı, bulgur kepeği ve fasulye kırığının ise farklı analiz yöntemleri ile saptanan sonuçları arasında bir farklılık saptanmamıştır (P>0,05). Nişasta analiz sonuçları incelendiğinde, sadece mısır karması için farklılıklar istatistiki olarak önemsiz bulunmuştur (P>0,05). İrmik altı, bulgur kepeği, nohut kırığı, pirinç kırığı, fasulye kırığı, mercimek kırığı ve kepeğinin nişasta analiz sonuçları arasındaki fark önemli bulunmuştur (P<0,01). Kimyasal ve NIRS metotları ile yapılan şeker analiz sonuçlarına göre, irmik altı, nohut kırığı, pirinç kırığı ve mercimek kepeğinin arasındaki fark önemli bulunmuştur (P<0,05). Bulgur kepeği, mısır karması, pirinç kırığı, fasulye kırığı ve mercimek kırığında ise farklar önemsiz bulunmuştur (P>0,05). Besin maddesi analiz sonuçlarından hesaplanarak bulunan metabolize olabilir enerji (ME; kcal kg-1) değerleri karşılaştırıldığında, yalnızca mısır karması için fark istatistiki olarak önemsiz bulunmuştur (P>0,05). NIRS metodu, hızlı ve doğru sonuç vermesi sayesinde yaygınlaşmış bir teknik olmakla beraber, çalışmamızda analizi yapılan hammaddeleri temsil edecek uygun kalibrasyonun yapılamaması ve ürünlerin elek altı olmaları sebebiyle yeterince homojen olmamaları da, NIRS sonuçlarının kimyasal analizleri yansıtmamasının sebepleri olabilir.

Keywords

• Elek-altı ürünler
• Alternatif yem hammaddeleri
• Kimyasal analiz
• NIRS

References

1. Alçiçek A., Akkan S., Özkan K., Taluğ M., Karaayvaz K., Basmacıoğlu H. Konserve sanayi yan ürünü bezelye artıklarının silolanma imkanı ve yem değeri üzerine bir araştırma. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 2002; 39: 72-79.
2. Anıl H. 1999. Çarşamba ovasında şeker mısırın verim, verim unsurları ile bazı kalite karakterlerine şaşırtmanın ve farklı ekim zamanlarının etkisi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, sayfa no: 63, Samsun, Türkiye.
3. AOAC. Association of Official Analytical Chemists. 16th ed. Washington D.C., USA, 1997.
4. Barber GD., Givens DI., Kridis MS., Offer NW., Murray I. Prediction of the organic matter digestibility of grass silage. Animal Feed Science and Technology 1990; 28: 115-128.
5. Carpenter KJ., Clegg KM. The metabolizable energy of poultry feeding stuffs in relation to their chemical composition. Journal of the Science of Food and Agriculture 1956; 7: 45-51.
6. Close W., Menke KH. Selected topics in animal nutrition. In: A manual Prepared for the 3rd Hohenheim Course on Animal Nutrition in the Tropics and Semi-tropics (2nd ed.), Universitat, s. 170-185, Hohenheim, 1986.
7. Dardenne P., Andrieu J., Barriere Y., Biston R., Demarquilly C., Femenais N., Lila M., Maupetit P., Riviereand F., Ronsin T. Composition and nutritive value of whole maize plants fed fresh to sheep. II. Prediction of the in vivo organic matter digestibility. Annales de Zootechnie, INRA/EDP Sciences 1993; 42: 251-270.
8. De Boever JL., Cottyn BG., De Brabander DL., Vanacker JM., Boucque CV. Prediction of the feeding value of maize silages by chemical parameters, in vitro digestibility and NIRS. Animal Feed Science and Technology 1997; 66: 211-222.

9. Deaville ER., Givens DJ. Regions of normalised near infrared reflectance spectra related to the rumen degradation of fresh grass, grass silage and maize silage. Animal Feed Science and Technology 1998; 72: 41-51.
10. Düzgüneş O., Kesici T., Gürbüz F., İstatistik Metodlar I. Ankara Üniversitesi Ziraata Fakültesi Yayınları, 861/229. Ankara, 1983.
11. Elbirlik O., Özdoğan M. Yem formunun yakın kızılötesi yansıma spektroskopi metoduyla süt sığırı karma yemlerinin besin madde değerlerine etkisinin belirlenmesi. Ege Universitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 2021; 58: 263-271.
12. Grasser LA., Fadel JG., Garnett I., DePeters E. 1995. Quantity and economic importance of nine selected by-products used in California dairy rations. Journal of Dairy Science 1995; 78: 962-971.
13. Gürocak AB., Yeldan M., Işık N. Soya küspesi yerine fındık küspesi kullanılan rasyonların, kasaplık piliçlerin verimine etkileri üzerine bir araştırma. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yıllığı 1982; 30: 469-484.
14. İpçak HH., Özüretmen S., Alçiçek A., Özelçam H. Possible usage of alternative protein sources in animal nutrition. Hayvansal Üretim 2018; 59: 51-58.
15. Kara K. Effect of dietary fibre and condensed tannins concentration from various fibrous feedstuffs on gas production kinetics with rabbit faecal inoculum. Animal Feed Science and Technology 2016; 25: 266-272.
16. Kirchgessner M., Kellner RJ. Schatzung des energetischen futterwertes von grün-und rauhfutter durch die cellulase-methode. Landwirtschaftliche Forschung 1981; 34: 276-281.
17. Kirchgessner M., Kellner RJ., Roth FX., Ranfft K. Zur schätzung des futterwertes mittels rohfaser und der zellwandfraktionen der detergentien analyse. Landwirtschaftliche Forschung 1977; 30: 245-250.
18. Kirk RS., Sawyer R. Pearson’s Composition and Chemical Analysis of Foods. 9th Ed. Longman Scientific & Technical. Essex. England, 1991.
19. Minitab Statistical Software. Version: 13.2, Minitab Inc., PA, USA, 2000.
20. Norris KH., Barnes RF., Moore JE., Shenk JS. 1976. Predicting forage quality by infrared reflectance spectroscopy. Journal of Animal Science 1976; 43: 889-897.
21. Park RS., Gordon FJ., Agnew RE., Barnes RJ., Steen RWJ. The use of near infrared reflectance spectroscopy on dried samples to predict biological parameters of grass silage. Animal Feed Science and Technology 1997; 68: 235-246.
22. Pehlevan F. Bazı alternatif yemlerin kimyasal kompozisyonunun tahmini için NIRS kullanımı. Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, sayfa no: 57, Aydın, Türkiye, 2014.
23. Redshaw ES., Mathison GW., Milligan LP., Weisenburger RD. Near infrared reflectance spectroscopy for predicting forage composition and voluntary consumption and digestibility in cattle and sheep. Canadian Journal of Animal Science 1986; 66: 103-115.
24. Shenk JS., Westerhaus MO. Accuracy of NIRS instruments to analyse forage and grain. Crop Science 1985; 25: 1120-1122.
25. Soysal Mİ. Biyometrinin Prensipleri (İstatistik I ve II Ders Notları). Namık Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayın No:95, Ders Notu No:64, Tekirdağ, 2000.
26. Stuth J., Jama A., Tolleson D. Direct and indirect means of predicting forage quality through near infrared reflectance spectroscopy. Field Crops Research 2003; 84: 45-56.
27. Şenköylü N. Modern Tavuk Üretimi (gözden geçirilmiş ve genişletilmiş) 3. Baskı, s. 538, Tekirdağ, 2001.
28. Türkiyem-Bir (Türkiye Yem Sanayicileri Birliği). Karma Yem Sanayii Raporu 2019. Poyraz Ofset Matbaacılık, Ankara, 2020a.
29. Türkiyem-Bir (Türkiye Yem Sanayicileri Birliği). Yem AR&GE. Yem Magazin 2020b; 89: 22-25.
30. Ulyatt MJ., Lee J., Corson D. 1995. Assessing feed quality. Ruakura Farmers Conference 1995; 47: 59-62.
31. Van Soest PJ., Robertson JB., Lewis BA. Method for dietary fiber, neutral detergent fiber and nonstarch polysaccharides in relation to animal nutrition. Journal of Dairy Science 1991; 74: 3583-3597.
32. Vasta V., Nudda A., Cannas A., Lanza M., Priolo A. Alternative feed resources and their effects on the quality of meat and milk from small ruminants. Animal Feed Science and Technology 2008; 147: 223-246.
33. Williams PC., Sobering D. 1993. Comparison of commercial near infrared transmittance and reflectance instruments for analysis of whole grains and seeds. Journal of Near Infrared Spectroscopy 1993; 1: 25-32.
34. Yalçın S. Yemlerde antinutrisyonel faktörler. Yemler ve Yem Hijyeni ve Teknolojisi, Genişletilmiş 5. Baskı, s.261-286, Ankara Üniv., Veteriner Fakültesi, Ankara, 2013.
35. Yaralı E. Tahıl teknolojisi II, Ders Notları. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, https://akademik.adu.edu.tr/myo/cine/webfolders/File/ders%20notlari/Tahil%20Teknolojisi%20II.pdf, 2018 (Erişim tarihi: Ocak 2021).