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The aim of this study was to determine the energy and protein requirements of crossbred Holstein x Zebu steers fed with or without the supplementation of dicalcium phosphate in the diet. Thirty-two steers with an average initial body weight of 377.5 ± 49.4 kg were used, of which four were initially slaughtered to estimate the empty body weight (EBW) of the animals. Twenty-four steers were fed ad libitum and were distributed in a completely randomized design with two levels of concentrate (30 and 60 %), and diets with or without dicalcium phosphate and four steers were fed at maintenance level, so that the body weight gain was equal to zero. After 84 days the animals were slaughtered. The animal tissues were sampled, and composted by two samples, denominated by "carcass" (bone, muscle and fat) and "non-carcass" (head, limbs, blood, hide, organs and viscera) for determination of the body composition. The net energy requirements (NEm) and metabolizable energy for maintenance (MEm) were obtained while relating heat production (HP) and metabolizable energy intake (MEI); meanwhile, the net energy requirements for gain (NEg) and the net protein requirements for gain (NPg) were obtained as a function of empty body weight (EBW), empty body gain (EBG) and retained energy (RE) in EBW. The daily net and metabolizable energy requirements for maintenance were 76.90 and 119.36 kcal/EBW0.75, respectively. The net energy requirements for gain can be obtained by the following equation: NEg = 0.0568±0.0025 × EBW0.75 × EBG1.095. The efficiencies of use of metabolizable energy for maintenance and gain are 64.4 and 29.68 %, respectively. The metabolizable protein requirements for maintenance are 4.14 g/BW0.75. The net protein requirements for gain can be obtained through the following equation: NPg = 236.36±30.06 × EBG - 19.84±6.14 × RE. We recommend the use of the equations obtained in this experiment to calculate the energy and protein requirements of crossbred Holstein x Zebu steers.

Objetivou-se desenvolver e avaliar modelos de regressão para a predição da composição química da cana-de-açúcar, farelo de soja e fubá de milho por NIR portátil aliado a técnicas quimiométricas. Foram utilizadas 95 amostras de cana-de-açúcar, 92 amostras de farelo de soja e 120 amostras de fubá de milho. Após a moagem das amostras, foi realizada aquisição dos espectros de cada amostra. Os valores referência foram obtidos através de análises químicas convencionais. Para construção dos modelos, foi utilizada a regressão por quadrados mínimos parciais e a validação cruzada leave one out. Os modelos com menor raiz quadrada do erro quadrático médio da validação cruzada foram submetidos a validação externa. Para avaliar a qualidade de ajuste dos modelos, os valores preditos foram comparados com os valores obtidos pelos métodos laboratoriais convencionais. Os modelos construídos estimaram corretamente todos os constituintes avaliados para a cana-de-açúcar, farelo de soja e fubá de milho (P ≥ 0,056). Os modelos construídos para predição dos teores de amostra seca em estufa a 55°C (ASA) e a 105°C (ASE), matéria seca total (MS), matéria orgânica (MO), fibra insolúvel em detergente neutro (FDN), FDN corrigida para cinzas e proteína (FDNcp), proteína insolúvel em detergente neutro (PIDN), fibra insolúvel em detergente ácido (FDA), proteína bruta (PB), carboidratos não fibrosos (CNF) e nutrientes digestíveis totais (NDT) da cana-de-açúcar; ASE, MO, FDN, FDA, FDN indigestível (FDNi), PB, NDT e amido de farelo de soja; e ASE, PB do fubá de milho apresentaram elevada acurácia e precisão (R2 ≥ 0,50 e CCC ≥ 0,60). Contudo os modelos construídos para predição dos teores de cinzas insolúveis em detergente neutro (CIDN) da cana-de-açúcar; extrato etéreo (EE) e CIDN do farelo de soja; e FDN, FDNi, CIDN, CNF e EE do fubá de milho foram acurados, porém pouco precisos (R2 ≥ -0,04 e CCC ≥ 0,03). Conclui-se que os modelos de regressão por NIR portátil estimaram acuradamente e, portanto, são recomendados para estimar a composição química da cana-de-açúcar, farelo de soja e fubá de milho.