1 / 26

El “sorting” y la Cinética de Degradación HC, como herramientas para mejorar la eficiencia nutricional

El “sorting” y la Cinética de Degradación HC, como herramientas para mejorar la eficiencia nutricional.

baris
Download Presentation

El “sorting” y la Cinética de Degradación HC, como herramientas para mejorar la eficiencia nutricional

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. El “sorting” y la Cinética de Degradación HC, como herramientas para mejorar la eficiencia nutricional Este proyecto ha sido posible gracias a la colaboración del equipo de Núter Feed S.A.U.; Granja Pascual ; al trabajo de campo de Virginia de Pablo Sanz (Universidad de León); Laboratorio de Finca Mouriscade (Pontevedra); al L.I.C.Y.L. (CyL); Ignacio Iparraguerre, Alessandro Mereu, y Cesar Rey, (Lucta SA.).

  2. Introducción Principales factores que influyen en la reducción del coste de producción de un litro de leche según la International Farm Comparasion Network (IFCN), Farm comparison data 2009,2010: 1- Estado de la moneda nacional respecto al US-$ 2- Bajos precios de las materias primas o imputs asociados al coste de producción 3- Incrementar la eficiencia de producción láctea 4- Reducir los costes de eliminación de animales La leche seguida de las materias primas para alimentación es la más volátil de los “commodity” agrícolas (IFCN Dairy Research Center, 2010) 2

  3. Introducción 3

  4. Introducción 4

  5. Introducción Gráfico 1: Fluctuación del pH ruminal a través del sorting y del diferente tamaño de partícula. Leonardi et al., 2005. • “Minimizar el coeficiente de variación de la distribución de • partículas de una ración debería minimizar la capacidad de • selección” FEDNA, 2006 • Tiempo de masticación total (rumia + ingesta) es el factor que • más impacto tiene sobre el pH ruminal • Los rumiantes son muy selectivos (azúcares y almidones) y • este comportamiento les puede crear problemas (SARA, • fermentaciones no saludables e ineficientes, menor producción) Gráfico 2: Efecto de la variación del pH ruminal a través de diferentes estrategias de manejo (Inducción a SARA). Keunen et al., 2002. 5

  6. Hipótesis Central Systems Endocannabinoid Opioid Intake Regulation (Short term) CCK (Colecistoquinina), Ghrelin Intake Regulation (Long term) Leptin, Insulin Feeding behavior Meal initiation/termination Meal size Meal length Number of meals Energy homeostasis Lipogenesis Di Marzo & Matias, 2005 Morton et al., 2006 6

  7. Hipótesis 7

  8. Objetivos Relacionar la menor selección por parte de los animales (a través del Tiempo de Picado de la ración y del Tratamiento del Forraje) y los diferentes CHC del concentrado, con: 1- los kilogramos de leche producidos (PL), 2- la Grasa Bruta (GB), Proteína Bruta (PB), el cociente GB/PB, 3- ingesta diaria (IMS), 4- el índice de dis-confort (IC), 5- la presencia de fracción larga sin digerir en las heces (HFL). 8

  9. Materiales y MétodosDatos • Muestra: 240 vacas, raza Holstein, dos ordeños. • Dos réplicas por tratamiento: Control, frente al resto de Tratamientos a estudio. • Raciones se suministran en forma Unifeed, 1 vez al día. • Cálculo ingesta individual diaria. • Se anotó los problemas metabólicos y se calculó el índice de dis-confort diario por tratamiento. • Se registró la producción diaria individual por vaca. • La composición química de las raciones, heces e ingredientes se analizaron según la AOAC, 2006; la grasa, proteína y lactosa de la leche según la IDF, 2000. • Estadística: Los resultados obtenidos se analizaron con comparación de medias por una T de Student; para el estudio del tipo de CHC se utilizó un análisis de varianza (ANOVA) y para la producción de leche se hace con el procedimiento PROC Mixed con medidas repetidas del paquete estadístico SAS System. 9 9

  10. Materiales y MétodosTMR y Heces Las Muestras Unifeed (TMR) se procesarán en el separador de partículas de la universidad de Pennsylvania con el procedimiento descrito para tal fin (Jud Heinrichs y Paul Kononoff, 2003) y se hará nada más suministrarse la comida (TMR 0) y a las 6 horas (Leonardi et al., 2005) del inicio del suministro (TMR 1). Se enviará una muestra final por día y por tratamiento, para TMR 0 y TMR 1. Las Heces (479 gr.) se procesarán con un digestor de heces separándose en tres tamaños de partícula con tres tamices de diferente diámetro de poro y se obtendrá una muestra final una vez extraída la humedad (81 % MS) para su posterior análisis químico. 10

  11. Material y Métodos TMR 11

  12. Material y Métodos TMR 12

  13. Material y Métodos TMR kg FL TMR 1 (6 horas) - kg FL TMR 0 (Recien Suministrada) Sorting FL = --------------------------------------------------------------------------------- kg FL TMR 0 (Recien Suministrada) kg FM TMR 1 (6 horas) - kg FM TMR 0 (Recien Suministrada) Sorting FM = --------------------------------------------------------------------------------- kg FM TMR 0 (Recien Suministrada) kg FC TMR 1 (6 horas) - kg FC TMR 0 (Recien Suministrada) Sorting FC = --------------------------------------------------------------------------------- kg FC TMR 0 (Recien Suministrada) 13

  14. Material y Métodos Heces 14

  15. Material y Métodos Heces 15

  16. Material y Métodos Heces kg Heces Fracción Larga Heces FL = --------------------------------------- × 100 kg Heces Totales kg Heces Fracción Media Heces FM = --------------------------------------- × 100 kg Heces Totales kg Heces Fracción Corta Heces FC = --------------------------------------- × 100 kg Heces Totales 16

  17. Material y MétodosRación y concentrados experimentales 17 17 Tabla 1: Ración y concentrados experimentales, según parametraje Brill, Núter Feed S.A.U.

  18. Resultados Tiempo de Picado Tabla 2: Resultados Productivos comparando diferente tiempo de picado de la ración Superíndices diferentes en la misma columna significa diferencias significativas (p<0,05) 18

  19. Resultados Tiempo de Picado 23 min. FL -74,6% FM +18,2% FC +51,9% 15 min. FL +16,9% FM -5,8% FC +1,2% 23 min. FL -13,6% FM -0,9% FC +2,4% Tabla 3: Resultados del tamaño de partícula en el TMR nada más suministrarlo y a las 6 horas; y del tamaño de partículas en heces para el diferente Tiempo de Picado Superíndices diferentes en la misma columna significa diferencias significativas (p<0,05) 19

  20. ResultadosCHC b Tabla 4: Resultados Productivos comparando diferente CHC del concentrado Superíndices diferentes en la misma columna significa diferencias significativas (p<0,05) 20

  21. ResultadosCHC Tabla 5: Resultados del tamaño de partícula en el TMR nada más suministrarlo y a las 6 horas, y del tamaño de partículas en heces para los CHC 21

  22. Resultados Tratamiento del Forraje Control FL: + 37 % Tratamiento FL: - 3 % Tratamiento FL: - 19,4 % FM: + 7,5 % FC: + 16,3 % Tabla 6: Resultados del tamaño de partícula en el TMR nada más suministrarlo y a las 6 horas; y del tamaño de partículas en heces para el Tratamiento del forraje. TMR 1 se analiza a las 6 horas y TMR 2 a las 24 horas, tras el suministro de la comida. Superíndices diferentes en la misma columna significa diferencias significativas (p<0,05) 1 Tratamiento a base de mezclas de aroma + mezclas de melaza (Lucta S.A.) aplicado directamente sobre el forraje 22

  23. Resultados Tratamiento del Forraje Tabla 7: Resultados Productivos comparando el Tratamiento del Forraje Superíndices diferentes en la misma columna significa diferencias significativas (p<0,05) 1 Tratamiento a base de mezclas de aroma + mezclas de melaza (Lucta) aplicado directamente sobre el forraje 23

  24. Resultados Heces ¿? FL Heces Gráfico 3: Relación entre el índice de dis-confort y el tamaño de partícula en heces en los diferentes experimentos Índice de dis- confort Tabla 8: Resultados analíticos promedio de las heces expresados en materia seca 24

  25. Conclusiones • Aumentando el Tiempo de Picadoevitamos selección por parte de los animales, obtenemos mayor IMS, mayor PB en leche y menor tamaño de partícula en heces, sin perjuicio de la GB láctea producida (Zebeli et al., 2008, Yang et al., 2006, Zhijun et al., 2010, Leonardi et al., 2005). • Aumentando los CHC del concentrado obtenemos mayor PL, con una menor IMS. Por el contrario, el tratamiento con CHC más bajo resulta en una mayor producción de GB y PB en leche que el resto de tratamientos. • Si mejoro el Sorting, a través del estímulo de la ingesta del forraje de la dieta, mejoraré la digestibilidad de la fibra, estimulando su ingesta previniendo la SARA y mejoraré la función del rumen aumentando el rendimiento lácteo 25

  26. “”Después de haber probado la fruta, desprecia un pastizal sin querer ni la raiz (…) Ella corre de árbol en árbol donde se encuentra y endulza las ganancias inesperadas (…) Ella deja el picado cuando tiene que volar (…) Se marchita la ubre y la leche se seca”” Robert Frost (The Cow In Apple Time) 1874-1963

More Related