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Evaluaci ón: ¿Qué tan adecuado es el Modelo CNCPS?. Luis Orlindo Tedeschi Bertha Rueda- Maldonado Francisco “Paco” Juárez-Lagunes. Requerimientos para pronósticos precisos en los trópicos.

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Evaluaci n qu tan adecuado es el modelo cncps

Evaluación: ¿Qué tan adecuado es el Modelo CNCPS?

Luis Orlindo Tedeschi

Bertha Rueda-Maldonado

Francisco “Paco” Juárez-Lagunes


Requerimientos para pron sticos precisos en los tr picos
Requerimientos para pronósticos precisos en los trópicos

  • Se debe pronósticar con precisión los requerimientos para mantenimiento, crecimiento, gestación, lactación, y reservas de energía (tejidos grasos)

  • Se debe pronósticar con precisión las cantidades de energía y proteína absorbidos para cada condición específica de finca

  • Los valores tabulares de requerimientos de nutrientes y valores de alimentos de EE. UU. y Canadá son inadecuados para los trópicos


El cncps en el manejo alimenticio
El CNCPS en el manejo alimenticio

  • Desarrollar un modelo para pronosticar requerimientos y valores biológicos de alimentos en cada finca

  • Usar el modelo para identificar los factores que son limitantes de primer órden al comportamiento animal

    • Energía

    • Proteína

    • Aminoácidos

    • Minerales


Componentes del modelo cncps para los tr picos
Componentes del modelo CNCPS para los trópicos

  • Ajustes de raza para mantenimiento, crecimiento y lactación

  • Fracciones de CHO y proteína para forrajes tropicales y sus tasas de digestión

  • Ecuaciones para pronosticar el consumo de materia seca

  • Ajuste ruminal para deficiencias de N y aminoácidos de cadenas ramificadas



Vacas lactantes
Vacas lactantes

  • 50 vacas 3/4 Holstein x 1/4 Brahman con:

    • Peso corporal = 511 kg (550 maduro), condición corporal = 3, y producción diaria de leche = 10 kg

  • Pastoreo rotacional en Pangola con 3.5 kg/d de suplemento

  • From Juárez Lagunes et al. (1999), J. Dairy Sci. 82:2136


Composici n de alimentos
Composición de alimentos

Juárez Lagunes et al. (1999), Table 10


Tasas de digesti n
Tasas de digestión

Juárez Lagunes et al. (1999), Table 10


Sensibilidad al fdn y lignina
Sensibilidad al FDN y Lignina

1 Lignin = 6% DM. 2 NDF = 70% DM. From Juarez Lagunes et al. (1999), Table 4

Note: ME decreases 1.25 and 0.69 of % units/% of NDF and Lignin increase, respectively


Sensibilidad a la tasa de digesti n para f dn
Sensibilidad a la Tasa de digestión para F DN

1 CHO A and B1 @ 16%/h. Juarez Lagunes et al. (1999), Table 5



Evaluaci n del nrc 1996
Evaluación del NRC (1996) Finalizaci

  • Evaluación del modelo NRC (2000), nivel 2

  • 48 períodos de crecimiento

  • Holstein, Angus y Charolais

  • GPD varió entre 0.1 a 1.4 kg/d

  • Dietas comprendieron 90% forraje de baja calidad (ej., paja) hasta 90% concentrado

  • Datos de Wilkerson et al. (1993; JAS 71:2777) y Ainslie et al. (1993; JAS 71:1312)

  • Adaptado del NRC (2000) por Tedeschi (2001)



Evaluaci n del cncps 5 0
Evaluación del CNCPS 5.0 Finalizaci

  • 65 períodos de crecimiento

  • Razas Holstein, Angus, Charolais, y Nellore

  • Datos de 7 estudios publicados: Abdalla et al. (1988), Ainslie et al. (1993), Boin and Moura (1977), Danner et al. (1980) Fox and Cook (1977), Lomas et al. (1982), Wilkerson et al. (1993).

  • PC-reducido varió entre 114 y 340 kg,

    GPD varió de 0.22 a 1.11 kg/d,

    consumo de MS de 4.6 a 7.9 kg/d y

    PB del 10.6 al 18% (MS).

  • Fuente: Tedeschi (2001).


Evaluaci n del cncps 4 0
Evaluación del CNCPS 4.0 Finalizaci

RMSPE = Raíz cuadrado del error de predicción por cuadrados mínimos






Evaluaci n de la deficiencia ruminal en n
Evaluación de la deficiencia ruminal en N Finalizaci

  • Ajuste para la degradación de fibra y el crecimiento de FC microbial en el rumen con balance ruminal negativo en N

  • Este submodelo fue evaluado en base a los resultados de cinco estudios

  • Fuente: Tedeschi et al. (2000; JAS 78:1648)


Evaluaci n de deficiencia ruminal en n
Evaluación de deficiencia ruminal en N Finalizaci

  • 1. las cantidades disponibles de péptidos y amonio son utilizados para determinar el crecimiento microbial permitido por N,

  • 2. se resta este valor al crecimiento microbial permitido por la energía para obtener la reducción en la masa microbial,

  • 3. esta reducción en masa se distribuye entre los pool de bacteria que digiere los carbohidratos de la fibra (FC) y los CHO de no-fibra (NFC) conforme con las proporciones originales en el crecimiento microbial permitido por la energía,

  • 4. se computa la disminución en FC fermentado que es la pérdida en masa bacterial proveniente de FC, dividido por su rendimiento (g bacteria/g FC digerido), y

  • 5. se suma esta reducción a la fracción FC que escapa del rumen.



Cncps sin ajuste
CNCPS sin ajuste Finalizaci

r2 = 83%

Bias = -19.2%


Cncps con ajuste
CNCPS con ajuste Finalizaci

r2 = 88%

Bias = -4.7%


Relaci n entre gpd y balance ruminal en n
Relación entre GPD y balance ruminal en N Finalizaci

Maximum ADG @

0.4% RNB



Conjunto de datos
Conjunto de datos Finalizaci

  • 57 publicaciones (22 con ganado con cánulas ileales)

  • 257 tratamientos de dieta (175 de crecimiento/finalización, 82 con vacas lactantes)

  • 299 animales (197 en crecimiento o finalización, 102 vacas lactantes)

  • Sólo 2 trabajos con análisis fecal de heces frescas

  • Juan Marini (no publicado)


N bacterial
N bacterial Finalizaci


N duodenal
N duodenal Finalizaci


N fecal
N fecal Finalizaci


Conclusiones
Conclusiones Finalizaci

  • Variación en el contenido de fibra (FDN y lignina) tiene un efecto importante en el comportamiento animal

  • Información respecto al consumo de MS es crucial en la evaluación de modelos matemáticos

  • El ajuste para la deficiencia ruminal en N redujo el sesgo y incrementó el r2 (coeficiente de determinación)

  • El modelo pudo pronosticar en forma satisfactoria los rendimientos de N bacterial y duodenal, y el flujo de N fecal


Estudio de caso en la regi n amaz nica occidental de brazil

Estudio de caso en la Región Amazónica Occidental de Brazil

RUEDA et al. (2003). Production and economic potentials of cattle in pasture-based systems of the western Amazon region of Brazil. Journal of Animal Science, 81, 2923-37


Objetivos experimentales
Objetivos experimentales Brazil

  • Evaluación del comportamiento en lactación y crecimiento de ganado usando el modelo CNCPS para:

    • Estimar los efectos estacionales en los valores nutritivos de pastos y leguminosas

    • Evaluar opciones de manejo de pasturas y manejo nutricional para mejorar la productividad de ganado y el uso de tierra

    • Sugerir opciones de retornos económicos favorables utilizando alternativas de manejo nutricional


Descripci n del experimento
Descripción del experimento Brazil

  • Tres fincas

    • 1 finca doble-propósito (90 ha)

    • 2 fincas de ganado de carne (1600 and 3000 ha)

  • Se monitoreó información CNCPS de

    • Composición químico-cinética de forrajes

    • Datos ambientales

    • Características y comportamientos de animales



Incrementar producci n de leche
Incrementar producción de leche… Brazil

  • 1 a 2 kg/d de sorgo y 20% del consumo total de Kudzu fueron requeridos para lograr la meta

  • pero

  • “… suplementación para incrementar productividad individual no es atractivo economicamente en este sistema doble-propósito con la baja relación entre los precios de leche y sorgo …”


Incrementar ganancia de peso
Incrementar ganancia de peso … Brazil

  • “… los márgenes netos también fueron más bajos con los precios actuales de carne y grano para un crecimiento más rápido para novillos con suplementación por grano…”

  • “… el incremento en el costo de alimento para la producción de carne fue más que dos veces que el supuesto aumento en el ingreso bruto …”


Conclusiones1
Conclusiones Brazil

  • Variación en el contenido de fibra (FDN y lignina) tiene un efecto importante en el comportamiento animal.

  • Información sobre el consumo de MS es crucial para la evaluación de modelos.

  • El modelo CNCPS nivel 2 pronostica el comportamiento animal con más precisión que el tabular NDT

  • El ajuste para deficiencia ruminal en N aumentó la precisión de pronóticos de GPD


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