Evaluación: ¿Qué tan adecuado es el Modelo CNCPS?

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1 Evaluación: ¿Qué tan adecuado es el Modelo CNCPS?
Luis Orlindo Tedeschi Bertha Rueda-Maldonado Francisco “Paco” Juárez-Lagunes

2 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

3 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

4 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

5 Evaluación de vacas de doble propósito en México

6 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

7 Composición de alimentos
Item Unidad Pangola (pasto) Sorghum (grano) Pasta de soya FDN %MS 69.5 10.3 11.4 Lignina %FDN 7.5 12.8 0.9 Proteína 8.9 10.4 52.6 PBSol %PB 41.9 14.9 16.0 PNP %PBSol 36.3 33.0 55.0 Juárez Lagunes et al. (1999), Table 10

8 Tasas de digestión Item Unidad Pangola (pasto) Sorgo (grano)
Pasta de soya CHO A %/h 19.7 14.3 7.9 CHO B1 CHO B2 5.3 6.0 5.7 Prot. B1 135 230 Prot. B2 11.0 Prot. B3 0.12 0.20 Juárez Lagunes et al. (1999), Table 10

9 Sensibilidad al FDN y Lignina
EM para milk, kg/d PM para milk, PM bacteria, g/d FDN1, %MS 60 11.3 7.7 685 70 9.4 5.7 640 80 7.4 3.8 593 Lignina2,%FDN 4 10.5 6.8 668 8 8.2 4.6 612 Variance NDF = 16% = Variance ME = -20% => -1.25%/% of NDF increase Variance Lignin = 50% = Variance ME = -28% => -0.69%/% of Lignin Increase 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

10 Sensibilidad a la Tasa de digestión para F DN
EM para leche, kg/d PM para leche, PM bacteria, g/d 3%/h 5.0 415 6%/h 9.4 5.7 640 9%/h 11.7 9.9 789 1 CHO A and 16%/h. Juarez Lagunes et al. (1999), Table 5

11 Ganado Bovino en Crecimiento y Finalización

12 Evaluación del NRC (1996) 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) Data having predicted ADG by NRC (1996) model level 2 equal zero were removed (21 points) Outliers were removed (1 point) Observed data were regressed on predicted by NRC (1996) model level 2 (Y = Obs and X = Pred) Filename = Neb_ains.WK1 on Mike Barry dataset

13 Evaluación del NRC (1996)

14 Evaluación del CNCPS 5.0 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).

15 Estadísticas de regresión
Evaluación del CNCPS 4.0 GPD, kg/d Estadísticas de regresión MIN Media MAX r2,,% Sesgo,% RMSPE EM, primer limitante (N=19) Observado 0.80 1.11 1.44 - Tabular NDT 0.73 1.25 1.78 61 -11.4* 0.23 CNCPS NDT 0.79 1.10 1.48 80 0.4 0.10 PM, primer limitante (N=28) 0.12 0.78 1.36 Tabular UIP 0.11 0.81 -4.3 0.21 CNCPS UIP 0.77 1.45 92 1.9 RMSPE = Raíz cuadrado del error de predicción por cuadrados mínimos

16 Pronóstico GPD con limitación en EM

17 Pronóstico GPD con limitación en EM

18 Pronóstico GPD con limitación en EP

19 Pronóstico GPD con limitación en EP

20 Evaluación de la deficiencia ruminal en N
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)

21 Evaluación de deficiencia ruminal en N
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.

22 Evaluación de la deficiencia ruminal en N
Ajuste CNCPS Observado Sin ajuste Con ajuste GPD, kg/d Media 0.829 0.988 0.868 Sesgo promedio - 0.16 0.039 RMSPE/SD 0.371 0.222 0.138 Consumo MS, kg/d 6.017 6.536 6.018 0.519 0.001 1.763 1.142 0.61

23 CNCPS sin ajuste r2 = 83% Bias = -19.2%

24 CNCPS con ajuste r2 = 88% Bias = -4.7%

25 Relación entre GPD y balance ruminal en N
Maximum 0.4% RNB

26 Pronóstico del flujo de N con el modelo CNCPS

27 Conjunto de datos 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)

28 N bacterial

29 N duodenal

30 N fecal

31 Conclusiones 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

32 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,

33 Objetivos experimentales
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

34 Descripción del experimento
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

35 Composición Química de Forrajes
Biological values of Brachiaria brizantha, B. decumbens and Pueraria phaseoloides (kudzu) consumed by finishing steers (a) and lactating cows (b). TDN = total digestible nutrients, % of DM; DIP = digestible intake protein, % of CP.

36 Incrementar producción de leche…
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 …”

37 Incrementar ganancia de peso …
“… 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 …” Forage nutrients were lower in the rainy than the dry season  Poor animal performance (Also: health and intake) ME was first limiting at a low level production, but MP was first limiting at high level production scenario Sensitivity analysis revealed that only unrealistic increases in the prices of milk and beef would give this approach potential for adoption

38 Conclusiones 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