Modelaje de la Fermentaci

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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

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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

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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

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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)

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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
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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)

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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

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Objectivos 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

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1er paso Pronosticar requerimientos

• Requerimientos
• 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 requerimientos pronosticados varian con
• los días de gestación
• el rendimiento de leche esperado
• Se pronotican las reservas corporales y flujos de
  energía para evaluar el estado positivo o
  negativo de balance energético

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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 absorpción de
  energía y proteína de cada alimento
• Computar digestibilidad intestinal, NDT, y PM

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El modelo tiene que diagnosticar con precisión
el comportamiento
animal antes de ser utilizado para
identificar cambios de dieta que mejorarían el
comportamiento
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Precisión de pronósticos de crecimiento
r2 sesgo EPCM
Primer limitante EM en la dieta Primer limitante EM en la dieta Primer limitante EM en la dieta Primer limitante EM en la dieta
Tabular 0.61 -11.4 0.23
Empírico 0.73 - 2.2 0.14
Modelo ruminal 0.80 0.4 0.10
Primer limitante PM en la dieta Primer limitante PM en la dieta Primer limitante PM en la dieta Primer limitante PM en la dieta
Tabular 0.80 - 4.3 0.21
Empírico 0.79 - 0.5 0.22
Modelo ruminal 0.92 1.9 0.11
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Crecimiento, gdo de carne
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Ganado lactante
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Pronósticos de los requerimientos del animal

• Mantenimiento

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Factores que afectan al mantenimiento

• Peso corporal
• Estado fisiológico
• No lactante
• Lactante
• Compensación
• Aclimatización
• Previas temperaturas

• Estrés de calor o frío
• Aislamiento externo
• Condición del pellejo
• Viento (velocidad)
• Grosor de la piel
• Aislamiento externo
• Condición corporal
• Edad

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Cámaras calorimétricos del USDA en Beltsville,
Maryland
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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

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Pronósticos de los requerimientos del animal

• Crecimiento

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Pronósticos de ENcr 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

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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
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Grupo racial vs. grasa corporal
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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

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Composición de proteínanacimiento a madurez
35
Composición de grasanacimiento a madurez
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Cálculo de EqSBW en base al peso estandar de
referencia (SRA)

• EqSBW PCactual x (SRW / FW)
• SRW
• 435 kg _at_ 25 EBF
• 462 kg _at_ 27 EBF
• 478 kg _at_ 28 EBF

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Cálculo de ENc requerido
ENc 0.0635 x EqEBW0.75 x EBG1.097
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Requerimiento de Energía Neta Un ejemplo
Peso final 478 kg A B
peso, kg 227 408
ENm, Mcal/d 4.51 7.00
Peso final 667 kg C D
peso, kg 324 583
ENm, Mcal/d 5.89 9.15
ENc, Mcal/d
0.68 kg/d 2.14 3.32
1.59 kg/d 5.42 8.42
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Pronósticos de los requerimientos del animal

• Reservas corporales

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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

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Cambios en condición corporal durante lactación
Modified from Mao et al. (2004)
42
Reservas de energía en diferentes estados de
condición corporal (CC)
Peso maduro con CC 3 Peso maduro con CC 3 Peso maduro con CC 3
400 kg 600 kg 800 kg
CC de peso vivo Mcal EN por unidad de cambio en CC Mcal EN por unidad de cambio en CC 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
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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 (2460.82/3)
• Si el balance energético es 3 Mcal ENL/d, ganará
  1 grado de CC en 70 días (246/(3/0.6440.75)

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Pronósticos de los requerimientos del animal

• Gestación y lactación

45
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

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Pronósticos de las ofertas de energía y
nutrientes

• El rumen

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Fracciones de carbohidratos y proteína utilizadas
por el modelo ruminal del CNCPS

• A rápida degradación en el rumen
• azúcares, proteína soluble
• B degración más lenta en el rumen
• almidones, FDN disponible
• C no disponible para digestión ruminal
• lignina, proteína FDA

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Análisis químico de alimentos para determinar
fracciones de carbohidratos y proteína

• Materia seca
• Cenizas
• FDN
• Extracto etéreo
• Lignina
• Almidón

• Proteína bruta
• Proteína bruta soluble
• N no-proteíco
• Proteína FDN
• Proteína FDA

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(No Transcript)
50
Fracciones de carbohidratos (CHO)
Acido orgánico y azúcares
CHO A (kd rápido)
CHO libres de N (por diferencia)
Almidón y fibra soluble
CHO B1 (kd mediano)
CHO B2 (kd lento)
FDN
FDN
CHO C (no disponible)
Lignina
51
Estructura de CHO en el CNCPS
52
Fracciones de proteína (PRO)
PRO B3 (kd lento)
RUBISCO Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato
53
Estructura de proteína en el CNCPS
54
Degradación ruminal
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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

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Caracterización de alimentos
Fracciones CHO
Fracciones PRO
Kd1
Kd2
Kd3
Kd4
Kd5
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Tasas de degradación CHO
Acido orgánico y azúcares
A 175 a 300/h (kdgtgtkp)
CHO libres de N (por diferencia)
Almidón y fibra soluble
B1 25 a 40/h (kd gt kp)
B2 3 6/h (kd kp)
FDN
FDN
C 0/h
Lignina
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Tasa de degradación PRO
PRO A 8 (kd gtgtgtgtgtgt kp)
PNP
Proteína soluble
PRO B1 175 a 300/h (kd gtgt kp)
Péptidas
RUBISCO
PRO B2 6 a 12/h (kd kp)
PBFDN
PRO B3 0.12 a 2/h (kd ltlt kp)
Extensinas
PRO C 0/h
PBFDA
RUBISCO Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato
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Dinámica de alimentos en el rumen
Kp 5/h y Kd 5/h Digestibilidad ruminal
5/(5 5) 5/10 50
60
El concepto del FDN efectivo
Mertens (2002) _at_ Plains Nutrition Conference
61
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)

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Efectividad física de forrajes
Forma física Longitud (cm) Heno de pasto Heno de pasto Ensi- laje, pasto Ensi- laje, pasto Ensi-laje, maíz Heno, alfalfa Ensi-laje, alfalfa
de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo
Largo 100 100 95
Picado, grueso 4.8 a 8 4.8 a 8 95 95 95 90 85
Picado, mediano 1.2 a 2.0 1.2 a 2.0 90 90 90 85 85 80
Picado, fino 0.3 a 0.5 0.3 a 0.5 85 85 85 80 80 70
Molido 0.15 a 0.25 0.15 a 0.25 40 40 40
Mertens (1997)
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Efectividad física de granos
HMC Cebada Maíz, quebrado Maíz, molido Harina/pelet
de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo de FDN que es físicamente efectivo
Rolado 80 70
Grueso 60
Mediano 40
Fino 30
Mertens (1997)
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(No Transcript)
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Efecto del tamaño de partículas sobre la rumiación
Rumiación Partícula min/día de
largo Paja larga 528 100 Capturado con
454 89 malla de 1.18 mm Capturado
con 208 39 malla de 0.60 mm (J.G.
Welch, personal communication, Un. Vermont)
67
feNDF vs pH ruminal
68
FDN kd vs pH ruminal
69
Tasa de pasaje vs consumo de MS
70
Tasa de pasaje vs peso corporal
71
Factor de ajuste vs feNDF
72
Modelo del crecimiento bacterial ruminal
Bacteria CF
Bacteria CNF
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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 descarboxila-ción de AA
• Isobutyric ? Valine
• Isovaleric ? Leucine
• 2-Methylbutyric ? Isoleucine
• Una deficiencia en estas AGV tiene mayor impacto
  en dietas altas en fibra (ej., pastoreo)

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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