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, Xmatkuil, Yucatán 11 al 15 de octubre de 2004

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

¿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

Variation in environment: Bell Ranch, New Mexico, US (October 23, 2003)

Variation in feed: Experimental Station in Pernambuco, PE, Brazil (December 2, 2003)

Variation in environment and animal: Fazenda Bartira, Rancharia, SP (November 7, 2003)

Variation in environment and animal: FZEA, SP, Brazil (Dec 5, 2003)

Variation in environment and animal: Monforti, CO (Aug 26, 2003)

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)

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

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)

¿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

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

1er paso: Pronosticar 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

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

El modelo tiene que diagnosticar con precisión el comportamiento animal antes de ser utilizado para identificar cambios de dieta que mejoren el comportamiento

Precisión de pronósticos de crecimiento sesgo EPCM Primer limitante: EM en la dieta Tabular 0.61 -11.4* 0.23 Empírico 0.73 - 2.2 0.14 Modelo ruminal 0.80 0.4 0.10 Primer limitante: PM en la dieta - 4.3 0.21 0.79 - 0.5 0.22 0.92 1.9 0.11

Crecimiento, gdo de carne From the CVDS model using mean body weight simulation

Ganado Lactante

Pronósticos de los requerimientos del animal: Mantenimiento

Factores que afectan al mantenimiento Peso corporal Estado fisiológico No lactante Lactante Compensación Aclimatización Previas temperaturas Estrés de calor o frío Aislamiento externo Condición de la piel Viento (velocidad) Grosor de la piel Condición corporal Edad 4

Cámaras calorimétricos del USDA en Beltsville, Maryland May 2002

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

Omaha, NE, 2002

MARC, Lincoln, NE, 2002

Cornell University T&R, Hartford, NY, 2002

Cornell University T&R, Hartford, NY, 2002

Cornell University T&R, Hartford, NY, 2002

Pronósticos de los requerimientos del animal: Crecimiento

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 24

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 25

Grupo racial vs. grasa corporal

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

Composición de proteína: nacimiento a madurez

Composición de grasa: nacimiento a madurez

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 34

Cálculo de ENg requerido ENg = 0.0635 x EqEBW0.75 x EBG1.097 35

Requerimiento de Energía Neta: Un ejemplo Peso final: 478 kg A B * peso, kg 227 408 * ENm, Mcal/d 4.51 7.00 Peso final: 667 kg C D 324 583 5.89 9.15 ENg, Mcal/d * 0.68 kg/d 2.14 3.32 * 1.59 kg/d 5.42 8.42 Animals A and C have 48% of AFBW Animals B and D have 85% of AFBW

Pronósticos de los requerimientos del animal: Reservas corporales

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

Cambios en condición corporal durante lactación Modified from Mao et al. (2004)

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

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)

Pronósticos de los requerimientos del animal: Gestación y lactación

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

Pronósticos de las ofertas de energía y nutrientes: El rumen

A = rápida degradación en el rumen 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

Análisis químico de alimentos para determinar fracciones de carbohidratos y proteína Materia seca Cenizas FDN Extracto etéreo Lignina Almidón Proteína bruta Proteína bruta soluble N no-proteíco Proteína FDN Proteína FDA

Fracciones de carbohidratos (CHO) Acido orgánico y azúcares CHO A (kd rápido) CHO libres de N (por diferencia) Almidón y fibra soluble CHO B1 (kd mediano) CHO B2 (kd lento) FDN FDN CHO C (no disponible) Lignina

Estructura de CHO en el CNCPS

Fracciones de proteína (PRO) PBFDA Péptidos PBFDN PNP PRO A (kd veloz) PRO B1 (kd rápido) PRO C (indigestible) Proteína soluble PRO B2 (kd variable) Extensinas RUBISCO* PRO B3 (kd lento) * RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato

Estructura de proteína en el CNCPS

tasa de digestión + tasa de pasaje Degradación ruminal tasa de digestión tasa de digestión + tasa de pasaje Proporción degradada =

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 16

Caracterización de alimentos Fracciones CHO Fracciones PRO The rumen sub model of the CNCPS is dependent on the balance of carbohydrate and protein degradation in the rumen. However, the first step is a chemical characterization of the feed. CLICK Carbohydrates are subjected to a series of extractions that involve either water or detergents, and this description is largely based on the work of Peter Van Soest. The A pool is freely soluble in water and is largely sugars and organic acids. The B1 pool is soluble in NDF and is primarily starch and pectin. The B2 is insoluble in NDF and is either hemicellulose or cellulose. Hemicellulose and cellulose can be differentiated by subjecting the sample to ADF and determining the difference between NDF and ADF. The C fraction is made up of lignin and carbohydrates that are highly resistant to ruminal degradation. Proteins are described by a similar scheme. The A pool is primarily NPN but it can include peptides and amino acids. The B1 pool is made up of rapidly degraded proteins. The B2 and B3 pools are proteins that are less soluble and are degraded more slowly by ruminal bacteria. This scheme of fractionation is, however, only the first step. Each pool from each feedstuff must have its own unique degradation rate that we call Kd. Kd1 Kd2 Kd3 Kd4 Kd5

Tasas de degradación: CHO Acido orgánico y azúcares A: 175 a 300%/h (kd>>kp) CHO libres de N (por diferencia) Almidón y fibra soluble B1: 25 a 40%/h (kd > kp) B2: 3 – 6%/h (kd ≈ kp) FDN FDN C: 0%/h Lignina

Tasa de degradación: PRO PRO A: ∞ (kd >>>>>> kp) PNP Proteína soluble PRO B1: 175 a 300%/h (kd >> kp) Péptidas RUBISCO* PRO B2: 6 a 12%/h (kd ≈ kp) PBFDN PRO B3: 0.12 a 2%/h (kd << kp) Extensinas PBFDA PRO C: 0%/h * RUBISCO = Carboxilasa de ribulosa 1,5-bifosfato

Dinámica de alimentos en el rumen The reason that each feed component must has its own Kd value is due to the fact that the rumen operates as a continuous culture system and there is a competition between degradation and passage rates from the rumen. CLICK If the Kd and Kp are the same, 50% of the feed is ruminally degraded and 50% passes, but the ratio of Kd to Kp can be significantly different. The graph at the right shows the relationship between Kd and ruminal degradation at 2 different passage rates. Please note that ruminal degradations can vary from virtually zero to nearly 100%. Kp = 5%/h y Kd = 5%/h Digestibilidad ruminal = 5/(5 + 5) = 5/10 = 50%

El concepto del FDN efectivo Mertens (2002) @ Plains Nutrition Conference

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)

Efectividad física de forrajes Forma física Longitud (cm) Heno de pasto Ensi- laje, pasto Ensi-laje, maíz Heno, alfalfa Ensi-laje, alfalfa % de FDN que es físicamente efectivo Largo 100 95 Picado, grueso 4.8 a 8 90 85 Picado, mediano 1.2 a 2.0 80 fino 0.3 a 0.5 70 Molido 0.15 a 0.25 40 Mertens (1997)

Efectividad física de granos HMC Cebada Maíz, quebrado molido Harina/pelet % de FDN que es físicamente efectivo Rolado 80 70 Grueso 60 Mediano 40 Fino 30 Mertens (1997)

Efecto del tamaño de partículas sobre la rumiación Partícula min/día % de largo Paja larga 528 100 Capturado con 454 89 malla de 1.18 mm Capturado con 208 39 malla de 0.60 mm (J.G. Welch, personal communication, Un. Vermont)

feNDF vs pH ruminal

FDN kd vs pH ruminal

Tasa de pasaje vs consumo de MS

Tasa de pasaje vs peso corporal

Factor de ajuste vs feNDF

Modelo del crecimiento bacteriano ruminal Bacteria CF Bacteria CNF Fibra CHO AGV NH3 Células microbiales 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) derrame, energía ,The rumen is inhabited by an diverse microflora, but the CNCPS has only 2 pools of bacteria: The FC bacteria ferment fiber and the NFC bacteria utilize non-fiber carbohydrates. These two types of bacteria also have fundamental difference in nitrogen metabolism. The FC bacteria use ammonia as a N source, do not take up amino nitrogen and never produce ammonia. The NFC bacteria can use ammonia, but they prefer amino nitrogen like peptide and amino acids. If the rate of NFC carbohydrate degradation is insufficient to drive protein synthesis, incoming amino acids will be degraded and converted to ammonia. The growth rate of both types of bacteria is dictated by the Kd values of each feed component. The rumen submodel uses growth rate to predict the amount of energy that is available for growth and the amount that is expended on maintenance. Ruminal bacteria can also dissipate energy in futile reactions that are called energy spilling. NFC bacteria spill energy if they are deprived of amino N or ammonia N and the Kd is faster than the growth rate.

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)

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