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.).

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

Introducción Autor, año Conclusiones Beauchemin et al., 2003 La variación de FNDpe (22-42 % MS) sin efecto sobre GB o PL Calberry et al., 2003; Soita et el., 2002; Krause et al., 2002 Si existe efecto entre tamaño de partícula y pH ruminal Einarson et al., 2004; Kononoff et al., 2003 Aumento GB en leche al reducir el tamaño de partícula Kononoff et al., 2003; Bach et al., 2003 No existe relación entre GB y Penn State Krause et al., 2002; Beauchemin et al., 2003 Relación directa entre tiempo de masticación y pH ruminal Kononoff y Heinrichs, 2003; Plaizier, 2004; Beauchemin y Yang, 2005; Yang y Beauchemin, 2006 No existe relación entre tiempo de masticación y pH ruminal 3

Introducción Autor, año Conclusiones DeVries et al., 2008 La susceptibilidad de SARA influenciada por el sorting Leonardi et al., 2005 Incrementando el tamaño de partícula, decrece la PL, GB, pH ruminal, gastando más tiempo por día comiendo y masticando por kg de MS Keunen et al., 2003 La inducción a SARA proporcional al tiempo que pasan las vacas con pH ruminal <6 Yang et al., 2001; Knonoff et al., 2003; Einarson et al., 2004 No hay efecto entre el pH ruminal y el tamaño de partícula Noirot, 2010; Noirot et al., 2011 (Phodé laboratories) Relación entre el comportamiento del consumo, el placer del animal y correlación negativa con el estrés (a través de ingredientes olfatorios) 4

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. Los rumiantes son muy selectivos Pueden seleccionar del TMR las partículas de azúcares y almidones Consumen la fibra después Este comportamiento les puede crear problemas El pH del rumen cae debido a la fermentación rápida Más probabilidad de SARA Deficiente consumo de FNDpe Menos tampón: fermentaciones no saludables e ineficientes Menor producción 5

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 6

Hipótesis 7

Objetivos 1- los kilogramos de leche producidos (PL), 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

Materiales y Métodos Datos 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

Materiales y Métodos TMR 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. (12 mm (4mm), 7 mm (3 mm)) PS (5, 2,5 y 1,5 mm (1,5 mm)) 10

Material y Métodos TMR 11

Material y Métodos TMR 12

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

Material y Métodos Heces 14

Material y Métodos Heces 15

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

Material y Métodos Ración y concentrados experimentales Ingredientes Kg MF Nutrientes Calculados % MS Ensilado Maíz 17 PB 16,1 Heno de Alfalfa 1 UFL 0,97 Concentrado 10,8 MSF 50,55 Silo Triticale 15 ALM 21,98 Silo Alfalfa 3,6 FAD 21,7 Cascarilla Soja Pulpa Naranja 1,5 0,4 FNDf EE 26,18 Composición Calculada Concentrado (% MF) TC CHC bajo CHC alto MS 89,5 89,2 89,6 Proteína Bruta 20,7 Extracto Etéreo 4 Almidón 31 Calcio 1 UFL CHC 1,02 8,8 6 12 Chc=vdg (alm+az)*Alm+az * Calculo de la fraccion de azucares (az +alm) degradadas en la primera hora. * Datos C % /H del INRA 2004. * Velocidad azucares ESTIMADA A 65% * vdg_alm+aZ con (65%*azucar + C* Almidón) = VDG_ALM+AZ (SMX_RM_CHC)=((SMX_RM_VDG_ALM+AZ)*(SMX_RM_ALM+AZC))/(100) (SMX_RM_CHC)=(SMX_RM_CHC)*(100) (TEMP_CHCr)=RND(SMX_RM_CHC) (SMX_RM_CHC)=(TEMP_CHCr)/(100) Tabla 1: Ración y concentrados experimentales, según parametraje Brill, Núter Feed S.A.U. 17 17

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

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

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

Resultados CHC 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

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

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

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 % FND-FAD % PB % LAD Gránulo 26,39 4,87 27,5 Harina 25,41 4,81 7,8 Picado Control 27,25 4,43 11 Picado Tratado 29,85 4,77 8,9 Carbonato 27,42 4,93 9,2 Paja 27,23 4,60 CHC control 27,32 4,88 9,9 CHC más bajo 29,17 4,69 15,5 CHC más alto 26,19 4,73 27,4 Tabla 8: Resultados analíticos promedio de las heces expresados en materia seca 24

Conclusiones Aumentando el Tiempo de Picado evitamos 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

Ella deja el picado cuando tiene que volar (…) “”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