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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
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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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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
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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 pronostican 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 absorción de energía y proteína de cada alimento
Computar digestibilidad intestinal, TND, 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
mejoren el comportamiento
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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
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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
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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
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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 lactanteLactanteCompensación
AclimatizaciónPrevias
temperaturas
Estrés de calor o fríoAislamiento
externo Condición de la piel 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 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
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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
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
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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 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
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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
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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
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Cálculo de ENg requerido
ENg = 0.0635 x EqEBW0.75 x EBG1.097
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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
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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)
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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
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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 (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)
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Pronósticos de los requerimientos del animal:
Gestación y lactación
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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
![Page 48: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/48.jpg)
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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• 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
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![Page 52: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/52.jpg)
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)
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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
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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*
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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
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Degradación ruminal
tasa de digestión
tasa de digestión + tasa de pasaje
Proporción degradada =
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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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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
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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*
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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%
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El concepto del FDN efectivo
Mertens (2002) @ Plains Nutrition Conference
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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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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)
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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)
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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
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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
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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
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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
![Page 72: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/72.jpg)
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
![Page 73: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/73.jpg)
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
![Page 74: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/74.jpg)
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
![Page 75: 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,](https://reader037.vdocumento.com/reader037/viewer/2022102900/5528bde3497959977d8f9aa3/html5/thumbnails/75.jpg)
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)
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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