Download doc
Transcript
Modelaje de la Fermentación Ruminal y Requerimientos Nutricionales de Ganado Bovino con el CNCPS Luis O. Tedeschi y Danny G. Fox Cornell University FMVZ-UADY, Xmatkuil, Yucatán 11 al 15 de octubre de 2004 Propósito del modelo Mejorar la eficiencia de conversión de nutrientes en dietas del ganado a alimentos para consumo humano Mejorar la nutrición de ganado conduce a mayor productividad y reduce el consumo de escasos recursos e impactos ambientales indeseables La sostenibilidad requiere de costos bajos de alimentación por unidad de rendimiento Hay de considerar los factores que afectan al comportamiento de cada finca ¿Por qué modelos matemáticos? Existe amplia variación en los tipos de ganado, los alimentos, y los ambientes de producción ganadera Hay muchas variables que contar… Son complejos los procesos biológicos y las ecuaciones requeridas para cada uno Es decir, las interacciónes son complejas… Permiten la integración de análisis económico de respuestas a los procesos biológicos Aplicaciones del modelo CNCPS Herramienta pedagógica para estudiantes y consultores para diseñar e interpretar experimentos Aplicar resultados de las investigaciones Desarrollar tablas de requerimientos nutricionales Diagnosticar y mejorar programas nutricionales Planificar el manejo de nutrientes (ej., finca) El CNCPS es una herramienta para comprender mejor la nutrición de rumiantes, para estimular el intelecto e intuición, y para mejorar la capacidad de simulación mental Software que utiliza el CNCPS CNCPS v. 5.0 y 6.0 CPM LECHERO v. 2 y v. 3 Productos de la industria de alimentos: ej., el sistema Dalex Componentes del modelo NRC para gdo de carne (1996) Componentes del modelo NRC para gdo lechero (2001) ¿Dónde se obtiene información sobre el modelo CNCPS? Visitar nuesto sitio internet: http://www.cncps.cornell.edu Más de 50 artículos científicos publicados (ver sitio) Cornell Animal Science Bulletin 213 (boletín técnico) CD-ROM con el programa de computadora CNCPS, artículos de revistas científicas, y el Boletín 213 Objetivos de la presentación Resumir la estructura del CNCPS para computar los requerimientos y la oferta de nutrientes para satisfacer los requerimientos Describir cómo el modelo ruminal utiliza conocimiento sobre la fermentación ruminal para pronosticar la digestión de alimentos Proveer información respecto a futuras estructuras del modelo CNCPS 1er paso: Pronosticar requerimientos Requerimientos Los requerimientos pronosticados varian con para mantenimiento son pronosticados por grupo racial y condiciones ambientales para crecimiento son computados para cualquier tamaño corporal maduro para una productividad de vida óptima los días de gestación el rendimiento de leche esperado Se pronostican las reservas corporales y flujos de energía para evaluar el estado positivo o negativo de balance energético 2do paso: Pronosticar ofertas Computar fracciones de carbohidratos y proteína de cada alimento disponibles para fermentación ruminal Se utiliza un modelo ruminal mecanístico para pronosticar crecimiento microbial y absorción de energía y proteína de cada alimento Computar digestibilidad intestinal, TND, y PM El modelo tiene que diagnosticar con precisión el comportamiento animal antes de ser utilizado para identificar cambios de dieta que mejoren el comportamiento Precisión de pronósticos de crecimiento Tabular r2 sesgo Primer limitante: EM en la dieta 0.61 -11.4* Empírico 0.73 - 2.2 Modelo ruminal 0.80 0.4 Primer limitante: PM en la dieta Tabular 0.80 - 4.3 Empírico Modelo ruminal 0.79 0.92 - 0.5 1.9 EPCM 0.23 0.14 0.10 0.21 0.22 0.11 Crecimiento, gdo de carne 2.5 y = 0.9535x + 0.1456 Observed ADG, kg d-1 2.3 Y=X r2 = 0.89 2.1 1.9 1.7 1.5 1.3 1.1 0.9 0.7 0.5 0.5 1 1.5 Predicted ADG, kg d-1 2 2.5 Ganado Lactante Y=X 60 ME First Limiting: y = 0.7447x + 12.472 Observed milk, kg d-1 50 r2 = 0.76 40 MP First Limiting: y = 0.9647x + 0.5534 30 r2 = 0.84 20 All Points: y = 1.0008x + 1.7307 10 r2 = 0.88 0 0 10 20 30 40 Predicted milk, kg d-1 50 60 Pronósticos de los requerimientos del animal: Mantenimiento Factores que afectan al mantenimiento Peso corporal Estado fisiológico No lactante Lactante Compensación Aclimatización Previas temperaturas Estrés de calor o frío Aislamiento externo Condición de la piel Viento (velocidad) Grosor de la piel Aislamiento externo Condición corporal Edad Cámaras calorimétricos del USDA en Beltsville, Maryland Requerimientos para mantenimiento Vaquillas lecheras = SBW0.75 x 0.086 Vacas lecheras = SBW0.75 x 0.080 Ganado de carne = SBW0.75 x 0.077 Hay que incluir metabolismo basal más un 10% para actividad física Pronósticos de los requerimientos del animal: Crecimiento Pronósticos de ENg requerido en EE. UU. Genotipo: más de 80 grupos raciales Sex Novillos castrados para engorda, vaquillas y toros Vaquillas de reemplazo Toros Vacas Combinaciones de implantes Sistemas de alimentación Establecer la meta para el contenido de grasa corporal Grado de marmoleo Grasa (%) Calif. USDA Calif. Canadiense Trazas 25 Estandar A Mínimo 27 Selecto AA Poco 28 Choice AAA Grupo racial vs. grasa corporal Empty body fat, % 30% 1 2 34 5 6 25% 6 - Holstein bulls 20% 5 - Angus bulls 4 - Holstein steers 15% 3 - Angus steers 10% 2 - Holstein heifers 1 - Angus heifers 5% 100 600 Empty body weight, kg Pronosticar requerimiento para crecimiento Las ecuaciones NRC de 1984 para castrados de mediano tamaño corporal describen la curva de crecimiento de bovinos con base en 20 años de datos sobre composición corporal en la Univ. de California Ajustes al sistema base debido a la amplia variabilidad en tamaño corporal 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 Body Protein Protein in gain 120 100 80 60 40 20 0 200 400 600 Shrunk Body Weight, kg 800 0 1000 Empty Body Protein, kg Protein in gain, % Composición de proteína: nacimiento a madurez 120 700 100 600 500 80 400 60 300 Fat in gain 40 Body Fat 20 0 0 200 400 600 Shrunk Body Weight, kg 800 200 100 0 1000 Empty Body Fat, kg Fat in gain, % Composición de grasa: nacimiento a madurez Cálculo de EqSBW en base al peso estandar de referencia (SRW) EqSBW = BWactual x (SRW / FW) SRW: 435 kg @ 25% EBF 462 kg @ 27% EBF 478 kg @ 28% EBF Cálculo de ENg requerido ENg = 0.0635 x EqEBW0.75 x EBG1.097 Requerimiento de Energía Neta: Un ejemplo Peso final: 478 kg * peso, kg * ENm, Mcal/d Peso final: 667 kg * peso, kg * ENm, Mcal/d ENg, Mcal/d * 0.68 kg/d * 1.59 kg/d A 227 4.51 C 324 5.89 B 408 7.00 D 583 9.15 2.14 5.42 3.32 8.42 Pronósticos de los requerimientos del animal: Reservas corporales Computar las reservas corporales Pronosticar los suplementos requeridos para alcanzar la meta de condición corporal y Pronosticar la cantidad de alimento reemplazado por las reservas Cambios en condición corporal durante lactación Modified from Mao et al. (2004) Reservas de energía en diferentes estados de condición corporal (CC) Peso maduro con CC 3 400 kg 600 kg 800 kg CC % de peso vivo Mcal EN por unidad de cambio en CC 2 86 134 201 251 3 100 164 246 307 4 114 193 290 362 5 127 222 333 417 Contenido de grasa corporal cambia 7.54% por unidad de CC (lechero): 1 Mcal sustituye a 0.82 Mcal ENL y 1 Mcal ENL en la dieta provee (1/0.644) x 0.75 = 1.16 Mcal EN de las reservas Reserva corporal: Un ejemplo Considerar una vaca lactante que pesa 600 kg con condición corporal de grado 3 Si el balance energético es -3 Mcal ENL/d, perderá 1 grado de CC en 67 días (246×0.82/3) Si el balance energético es +3 Mcal ENL/d, ganará 1 grado de CC en 70 días (246/(3/0.644×0.75) Pronósticos de los requerimientos del animal: Gestación y lactación Gestación y lactación Computar los requerimientos de gestación conforme con el peso esperado al nacer y número de días post-concepción Computar los requerimientos de lactación conforme con la composición y cantidad de leche producida Pronósticos de las ofertas de energía y nutrientes: El rumen Fracciones de carbohidratos y proteína utilizadas por el modelo ruminal del CNCPS A = rápida degradación en el rumen B = degración más lenta en el rumen azúcares, proteína soluble almidones, FDN disponible C = no disponible para digestión ruminal lignina, proteína FDA Análisis químico de alimentos para determinar fracciones de carbohidratos y proteína • Materia seca • Proteína bruta • Cenizas • Proteína bruta soluble • FDN • N no-proteíco • Extracto etéreo • Proteína FDN • Lignina • Proteína FDA • Almidón Fracciones de carbohidratos (CHO) CHO libres de N (por diferencia) Acido orgánico y azúcares CHO A (kd rápido) Almidón y fibra CHO B1 (kd mediano) soluble FDN FDN Lignina CHO B2 (kd lento) CHO C (no disponible) Estructura de CHO en el CNCPS Feed CHO Su gars Ethanol Insolu ble Resid ue (EIR) Starch Pectins (NDSF) NDF ADF N D -A D Cel. A B1 B2 Lig. C Fracciones de proteína (PRO) PNP Proteína soluble Péptidos RUBISCO* PRO A (kd veloz) PRO B1 (kd rápido) PRO B2 (kd variable) PBFDN PRO B3 (kd lento) PBFDA PRO C (indigestible) Extensinas * RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato Estructura de proteína en el CNCPS Feed N Bu ffer solu ble TP NPN A Bu ffer solu ble N B1 Borate-p hosp hate bu ffer insolu ble N NDF solu ble N B2 NDIN ND-AD AD IN B3 C Degradación ruminal Proporción degradada = tasa de digestión tasa de digestión + tasa de pasaje Tasas de degradación • • Estas tasas son específicas respecto a la fracción (pool) y alimento; son basadas en datos de investigación Pueden ser modificadas por • el procesamiento del alimento • el pH del rumen Caracterización de alimentos Fracciones CHO Kd1 Kd2 Fracciones PRO Kd3 Kd4 Kd5 Tasas de degradación: CHO CHO libres de N (por diferencia) FDN Acido orgánico y azúcares Almidón y fibra soluble FDN Lignina A: 175 a 300%/h (kd>>kp) B1: 25 a 40%/h (kd > kp) B2: 3 – 6%/h (kd ≈ kp) C: 0%/h Tasa de degradación: PRO PNP Proteína soluble Péptidas RUBISCO* PRO A: ∞ (kd >>>>>> kp) PRO B1: 175 a 300%/h (kd >> kp) PRO B2: 6 a 12%/h (kd ≈ kp) PBFDN PRO B3: 0.12 a 2%/h (kd << kp) PBFDA PRO C: 0%/h Extensinas * RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato Dinámica de alimentos en el rumen kd Feed -1 kp Liquids -- -- -- -- -- -Solids kp kd 0.08 - 0.20 h -1 0.03 - 0.20 h -1 0.03 - 0.15 h -1 Kp = 5%/h y Kd = 5%/h Digestibilidad ruminal = 5/(5 + 5) = 5/10 = 50% Amount of Feed Digested in Rumen (%) 0.20 - 0.70 h 100 Kp= 0.05 h-1 Kp=0.15 h-1 80 60 Kd / (K d + Kp) 40 20 0 0 0.2 0.4 0.6 Kd (h-1) 0.8 1 El concepto del FDN efectivo Mertens (2002) @ Plains Nutrition Conference FDN físicamente efectivo (feFDN) Tal porción de la pared celular total que incrementa la rumiación y motilidad del rumen con bases en: tamaño de partículas grado de lignificación de la FDN Está medido como el % de FDN del alimento capturado con una malla de 1.18 mm después del agite vertical (Mertens, 1997) Efectividad física de forrajes Forma física Longitud (cm) Heno de pasto Ensilaje, pasto Ensilaje, maíz Heno, alfalfa Ensilaje, alfalfa % de FDN que es físicamente efectivo Largo 100 95 Picado, grueso 4.8 a 8 95 95 90 Picado, mediano 1.2 a 2.0 90 90 85 85 80 Picado, fino 0.3 a 0.5 85 85 80 80 70 Molido 0.15 a 0.25 40 Mertens (1997) 85 40 Efectividad física de granos HMC Cebada Maíz, Maíz, quebrado molido Harina/ pelet % de FDN que es físicamente efectivo Rolado Grueso Mediano Fino Mertens (1997) 80 70 60 40 30 Efecto del tamaño de partículas sobre la rumiación Partícula Rumiación min/día % de largo Paja larga 528 100 Capturado con malla de 1.18 mm 454 89 Capturado con malla de 0.60 mm 208 39 (J.G. Welch, personal communication, Un. Vermont) feNDF vs pH ruminal 7.5 pH 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0 0 10 20 30 40 % physically effective NDF in Diet 50 FDN kd vs pH ruminal 0.12 NDF Digestion Rate, %/h 0.10 0.08 4 %/h 6 %/h 8 %/h 10 %/h 0.06 0.04 0.02 0.00 5.7 5.8 5.9 6.0 Ruminal pH 6.1 6.2 Tasa de pasaje vs consumo de MS 8% Passage Rate, %/h 7% 6% 5% 4% 3% 2% Forages 1% Concentrates 0% 8 12 16 20 Dry Matter Intake, kg 24 28 Passage Rate, %/h Tasa de pasaje vs peso corporal 5.0% 4.5% 4.0% 3.5% 3.0% 2.5% 2.0% 1.5% 1.0% 0.5% 0.0% 400 Forages Concentrates 450 500 550 600 Body Weight, kg 650 700 750 Factor de ajuste vs feNDF Adjustment Factor 1.60 1.40 Forages 1.20 Concentrates 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 0 10 20 30 40 50 60 Effective NDF, %DM 70 80 90 100 Modelo del crecimiento bacteriano ruminal Bacteria CF Bacteria CNF Péptido + AA Fibra NH3 No fibra CHO CHO Energía (ATP) Energía (ATP) AGV AGV Células microbiales Mantenimiento Mantenimiento (50 mg hexosa (150 mg hexosa mg-1 proteína h-1) Mg-1 proteína h-1) derrame, energía Ajuste para deficiencia ruminal de AGV de cadenas ramificadas Los ácidos grasos volátiles de cadenas ramificadas (AGVCR) son derivados de la dieta o de proteína bacterial reciclado por deaminación oxidativa ruminal y descarboxilación de AA: Valine Isovaleric Leucine 2-Methylbutyric Isoleucine Isobutyric Una deficiencia en estos AGV tiene mayor impacto en dietas altas en fibra (ej., pastoreo) Resumen Modelos pueden ser aprovechados en fincas para integrar y aplicar conocimientos científicos de requerimientos de animales y función ruminal La evolución del CNCPS continuará en base a nuevas investigaciones para: pronosticar mejor la variación en comportamiento animal mejorar la productividad animal y la utilización de alimentos reducir la carga de nutrientes en las excretas