modelaje de la fermentación ruminal y requerimientos nutricionales de ganado bovino con el cncps...

Modelaje de la Fermentación Ruminal y Requerimientos Nutricionales de Ganado Bovino con el CNCPS

Luis O. Tedeschi y Danny G. FoxCornell UniversityFMVZ-UADY, Xmatkuil, Yucatán11 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

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 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

r2 sesgo EPCM

Primer limitante: EM en la dietaTabular 0.61 -11.4* 0.23Empírico 0.73 - 2.2 0.14Modelo ruminal 0.80 0.4 0.10

Primer limitante: PM en la dietaTabular 0.80 - 4.3 0.21Empírico 0.79 - 0.5 0.22Modelo ruminal 0.92 1.9 0.11

Crecimiento, gdo de carne

y = 0.9535x + 0.1456

r2 = 0.89

0.5

0.7

0.9

1.1

1.3

1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.5

0.5 1 1.5 2 2.5

Predicted ADG, kg d-1

Obs

erve

d A

DG

, kg

d-1

Y=X

Ganado Lactante

ME First Limiting:y = 0.7447x + 12.472

r2 = 0.76

MP First Limiting:y = 0.9647x + 0.5534

r2 = 0.84

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50 60

Predicted milk, kg d-1

Obs

erve

d m

ilk, k

g d

-1

All Points:y = 1.0008x + 1.7307

r2 = 0.88

Y=X

Pronósticos de los requerimientos del animal:

Mantenimiento

Factores que afectan al mantenimiento Peso corporal Estado fisiológico

No lactanteLactanteCompensación

AclimatizaciónPrevias

temperaturas

Estrés de calor o fríoAislamiento

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

5%

10%

15%

20%

25%

30%

100 600

Empty body weight, kg

Em

pty

bo

dy

fa

t, %

6 - Holstein bulls

5 - Angus bulls

4 - Holstein steers

3 - Angus steers

2 - Holstein heifers

1 - Angus heifers

1 32 546

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

Composición de proteína:nacimiento a madurez

02468

101214161820

0 200 400 600 800 1000

Shrunk Body Weight, kg

Pro

tein

in

ga

in,

%

0

20

40

60

80

100

120

Em

pty

Bo

dy

Pro

tein

, k

gBody ProteinProtein in gain

Composición de grasa:nacimiento a madurez

0

20

40

60

80

100

120

0 200 400 600 800 1000

Shrunk Body Weight, kg

Fa

t in

ga

in,

%

0

100

200

300

400

500

600

700

Em

pty

Bo

dy

Fa

t, k

g

Body Fat

Fat in gain

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 ejemploPeso final: 478 kg A B * peso, kg 227 408 * ENm, Mcal/d 4.51 7.00Peso final: 667 kg C D * peso, kg 324 583 * ENm, Mcal/d 5.89 9.15ENg, Mcal/d * 0.68 kg/d 2.14 3.32 * 1.59 kg/d 5.42 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

azúcares, proteína soluble

B = degración más lenta en el rumen almidones, FDN disponible

C = no disponible para digestión ruminal lignina, proteína FDA

• Materia seca

• Cenizas

• FDN

• Extracto etéreo

• Lignina

• Almidón

• Proteína bruta

• Proteína bruta soluble

• N no-proteíco

• Proteína FDN

• Proteína FDA

Análisis químico de alimentos para determinar fracciones de

carbohidratos y proteína

Lignina

Almidón

y fibra

soluble

FDN

Acido orgánico

y azúcares

CHO libres de N

(por diferencia)

CHO A (kd rápido)

CHO B1 (kd mediano)

CHO B2 (kd lento)

CHO C (no disponible)

FDN

Fracciones de carbohidratos (CHO)

Feed CHO

Starch

Sugars

ADF

Ethanol Insoluble Residue (EIR)

Pectins (NDSF) NDF

B1 A B2 C

ND-AD

Cel. Lig.

Estructura de CHO en el CNCPS

PRO B3 (kd lento)

Fracciones de proteína (PRO)

* RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato

PBFDA

Péptidos

PBFDN

PNP PRO A (kd veloz)

PRO B1 (kd rápido)

PRO C (indigestible)

Proteína soluble

PRO B2 (kd variable)

Extensinas

RUBISCO*

Feed N

ADIN

Borate-phosphate buffer insoluble N

Buffer soluble N NPN NDIN NDF soluble N

B1 A B2 B3 C

ND-AD

Buffer soluble TP

Estructura de proteína en el CNCPS

Degradación ruminal

tasa de digestión

tasa de digestión + tasa de pasaje

Proporción degradada =

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 Fracciones PRO

Kd1 Kd2 Kd3 Kd4 Kd5

Lignina

Almidón y fibrasoluble

FDN

Acido orgánico

y azúcares

CHO libres de N(por diferencia)

A: 175 a 300%/h (kd>>kp)

B1: 25 a 40%/h (kd > kp)

B2: 3 – 6%/h (kd ≈ kp)

C: 0%/h

FDN

Tasas de degradación: CHO

PRO B3: 0.12 a 2%/h (kd << kp)

Tasa de degradación: PRO

* RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato

PBFDA

Péptidas

PBFDN

PNP PRO A: ∞ (kd >>>>>> kp)

PRO B1: 175 a 300%/h (kd >> kp)

PRO C: 0%/h

Proteína soluble

PRO B2: 6 a 12%/h (kd ≈ kp)

Extensinas

RUBISCO*

Dinámica de alimentos en el rumen

- - - - - - - - - - - - Liquids

SolidsFeed

k p

k p

0.08 - 0.20 h -1

0.03 - 0.20 h -1

0.03 - 0.15 h -1

0.20 - 0.70 h -1

k d

k d

0

20

40

60

80

100

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1A

mou

nt o

f F

eed

Dig

este

d in

Rum

en (

%)

Kd

(h-1)

Kp= 0.05 h-1

Kp=0.15 h-1

Kd / (K

d + K

p)

Kp = 5%/h y Kd = 5%/h

Digestibilidad ruminal = 5/(5 + 5) = 5/10 = 50%

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)

Formafísica

Longitud(cm)

Heno de

pasto

Ensi-laje, pasto

Ensi-laje, maíz

Heno, alfalfa

Ensi-laje,

alfalfa

% de FDN que es físicamente efectivoLargo 100 95

Picado, grueso

4.8 a 8 95 95 90 85

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 40

Efectividad física de forrajes

Mertens (1997)

Efectividad física de granos

HMC Cebada Maíz,quebrado

Maíz,molido

Harina/pelet

% de FDN que es físicamente efectivo

Rolado 80 70

Grueso 60

Mediano 40

Fino 30

Mertens (1997)

RumiaciónPartícula min/día % de largo

Paja larga 528 100

Capturado con 454 89malla de 1.18 mm

Capturado con 208 39malla de 0.60 mm

(J.G. Welch, personal communication, Un. Vermont)

Efecto del tamaño de partículas sobre la rumiación

5.0

5.5

6.0

6.5

7.0

7.5

0 10 20 30 40 50

% physically effective NDF in Diet

pH

feNDF vs pH ruminal

FDN kd vs pH ruminal

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

5.7 5.8 5.9 6.0 6.1 6.2

Ruminal pH

ND

F D

ige

sti

on

Ra

te,

%/h

4 %/h6 %/h8 %/h10 %/h

Tasa de pasaje vs consumo de MS

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

8 12 16 20 24 28

Dry Matter Intake, kg

Pa

ss

ag

e R

ate

, %

/h

Forages

Concentrates

Tasa de pasaje vs peso corporal

0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0%

400 450 500 550 600 650 700 750

Body Weight, kg

Pa

ss

ag

e R

ate

, %

/h

Forages

Concentrates

Factor de ajuste vs feNDF

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Effective NDF, %DM

Ad

jus

tme

nt

Fa

cto

r Forages

Concentrates

Bacteria CF Bacteria CNF

derrame, energía

Fibra

CHO

AGV

NH3

Célulasmicrobiales

Energía (ATP)

Mantenimiento(50 mg hexosa

mg-1 proteína h-1)

No fibra CHO

AGV

Péptido + AA

Energía (ATP)

Mantenimiento(150 mg hexosa

Mg-1 proteína h-1)

Modelo del crecimiento bacteriano ruminal

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 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