Fecal Near-Infrared Reflectance Spectroscopy to Predict Leymus chinensis of Diets From Penned Sheep in North China

Abstract

Selective foraging among free-ranging herbivores can make measuring botanical composition of diets challenging. Using near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) on feces for predicting botanical components of individual animal diets is a novel method for studying diet selection. This study was conducted to determine the ability of fecal NIRS to predict the percentage of consumption of Leymus chinensis (Trin.) Tzvel., a dominant species in north China, by sheep ( Ovis aries L.). The calibration data set consisted of 47 diets of known L. chinensis composition, paired with corresponding fecal spectra. These pairs were generated in a trial using restricted feeding. Validation pairs ( n = 9) were collected in a similar trial that used ad libitum feeding . Derived coefficients of determination ( R 2 ) and standard error of calibration were 0.99% and 2.2% for partial least squares (PLS) regression and 0.89% and 7.3% for stepwise regression, respectively. Derived coefficients of determination ( r 2 ) and standard error of prediction were 0.78% and 4.8% for PLS regression and 0.90% and 3.2% for stepwise regression, respectively. PLS regression resulted in better calibration than stepwise regression, but when the calibration data set was small, stepwise regression improved the precision and accuracy of predictions compared with the PLS regression. Results of the present study show that a fecal NIRS equation developed from a restricted feeding trial could be used to predict the percentage of L. chinensis in fecal materials collected from voluntary feeding trials. El forrajeo selectivo entre herbívoros de rango libre puede lograr medir la composición botánica de las dietas difíciles. El uso de la espectroscopía de reflectancia infrarroja cercana (NIRS) en heces para predecir los componentes botánicos de las dietas de un animal individual es una nueva aplicación de esta técnica. Este estudio se llevó a cabo para determinar la capacidad del NIRS fecal para predecir el porcentaje de consumo de Leymus chinensis (Trin.) Tzvel., una especie dominante en el norte de China, por la oveja ( Ovis aries L.). El conjunto de datos de calibración consistió de 47 dietas de una composición conocida de L. chinensis junto con los espectros fecales correspondientes. Estos pares fueron generados en un ensayo utilizando alimentación restringida. Los pares de validación ( n = 9) fueron recolectados en un ensayo similar que utilizó alimentación libre. Los coeficientes derivados de determinación ( R 2 ) y el error estándar de calibración fueron: 0.99% y el 2.2% para la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), y 0.89% y el 7.3% para la regresión gradual, respectivamente. Los coeficientes derivados de determinación ( r 2 ) y el error estándar de predicción (SEP) fueron los siguientes: 0.78% y 4.8% para la regresión de PLS, y 0.90% y el 3.2% para la regresión gradual, respectivamente. La regresión de PLS resultó en una mejor calibración que la regresión gradual, pero cuando el conjunto de datos de calibración fue pequeño la regresión gradual mejoró la precisión y la exactitud de las predicciones en comparación con la regresión de PLS. Los resultados del presente estudio muestran que una ecuación fecal de NIRS desarrollada a partir de un ensayo de alimentación restringida puede ser utilizado para predecir los porcentaje de L. chinensis en materiales fecales recogidos de los ensayos de alimentación voluntaria.