Energía de los alimentos en crecimiento y terminación desde el punto de vista
económico y productivo
Mike TokachKansas State University
www.KSUswine.org
Porque la energía dietaría es importante?• La energía es la porción mas costosa de la dieta.• La energía neta predice la respuesta de los cerdos mejor que el sistema
de EM y ED – algunas modificaciones pueden aun ser necesarias.• Conocer la respuesta de los cerdos a la energía alimentaria es muy
importante..– La respuesta de la CA es linael si los valores de los ingredientes son
correcto.– La respuesta en GDP es muy variable.– La fibra dietaría reduce el porcentaje de rendimiento de carcasa.– La calidad de la grasa es también afectada (si es importante para usted)
• Reducir el tamaño de partículas y pelletizar el alimento incrementa la energía de la dieta.
• Mantener la relación Lis: Cal cuando cambia la energía de la dieta.
Determinar la densidad energética de las dietas es el primer paso critico en la formulación de raciones
1) Densidad energética2) Rel lisina:energía3) Rel Aminoácidos :Lis. 4) Rel P dig: energía5) Relación Ca:P6) Vitaminas & minerales7) Aditivos
Cual sistema de energía predice mejor los resultados productivos de los cerdos en
crecimiento y terminación
Dietas de baja energía reducen el costo de la dieta, pero usualmente reducen los resultados.
El impacto sobre crecimiento es esencial para cuantificar el efecto de la energía dietaría.
La EN es el sistema mas preciso para evaluar el efecto sobre el crecimiento
Como validar la EN de los ingredientes?
Energía Bruta (EB)
Energía Digestible(DE)
Energía Metabolica(EM)
Energía Neta (EN)
Energía Fecal
Energía UrinariaEnergía por gas
Incremento Calorico
Sistema de EN para cerdos• NRC (2012)• Sistema INRA
– Más utilizado históricamente– Basado en las investigaciones de Noblet involucrando
61 dietas• CVB EN
– Separa la digestibilidad de los carbohidratos.• Sistema de energía Danés
– Valor potencial para la producción si los nutrientes digestibles son completamente oxidados por el animal
5
Cálculos de Referencia
• EvaPig Software– Basado sobre la base de
datos del INRA Francia– Ecuaciones de NE, AA, y P – Base de datos de
ingredientes referentes– Cantidad de digestibilidad
diferentes según la edad
6
Cálculos de Referencia• Estima la energía relativa a una referencia bien definida
– Los ingredientes deben tener similar perfil de composición química
• Ejemplo:
7
Goncalves et al., 2015
Contenido de energía calculado
Contenido de Energía de referencia
2000 kcal/g ingrediente2651 kcal/g maíz X 2600 kcal/g maíz 1960 kcal/g ingrediente =
EN del ingrediente
EM modificada, EN modificada, o energía productiva
• Validación de las estimaciones de energía• Ajustes de los valores de energía de un ingrediente
basado en los resultados productivos en experimento de dosis respuesta ( Patience y Boyd., 2014).
• Comparativo con estándar (ej. Maíz)
8
Como estimar la energía productiva en cerdos en crecimiento?
• Testeo de un nivel energético estimado para uningrediente (Ej., harina de soja) contra una referencia deenergía conocida (maíz)
• Niveles de de incremento decrecientes del ingredientetesteado y remplazarlo con maíz y aminoácidos
• Determinar la pendiente para eficiencia alimenticia – sino es diferente de 0, entonces la estimación de EN paralas fuentes es confiable, porque la EN se mantuvoconstante en todos los tratamientos
• Boyd et al., 2011; Boyd et al. 2010.
9
10
• Pendiente de CA no es diferente desde cero (P > 0.70)• EN estimada desde Hna de soja de una fuente conocida
Estimación inicial de harina de soja 2.020 Mcal NE/kgValidación de EN usando Harina de Soja
Nivel de Harina de soja, lbs/ton
Conv
ersi
ón A
limen
ticia
Eficiencia calórica para validar los valores de energía
• La eficiencia calórica de las dietas debe ser similar en todas las dietas, si está valorada la energía de la dieta correctamente
Eficiencia calórica= (Consumo x Concentración de energía dietaría)Ganancia de peso
El aumento de peso podría ser ganancia en peso vivo, pero idealmente es ganancia en carcasa.
11
Evaluación de Energía en los Ingredientes
Cantidad de incremento en el ingrediente testeado
Efic
ienc
ia C
alór
ica
Buena
Pobre
Si la eficiencia calorica mejora (CA es mejor)Si subestimamos el contenido energético del ingrediente: su energía es mayor de lo que inicialmente pensamos
Swine Day 2012
Evaluación de Energía en los Ingredientes
Cantidad de incremento en el ingrediente testeado
Efic
ienc
ia C
alór
ica
Good
Pobre
Si la eficiencia calórica empeora (CA desmejora)Si sobreestimamos el contenido energético del ingrediente: su energía es menor de lo que inicialmente pensamos
Swine Day 2012
Evaluación de Energía en los Ingredientes
Cantidad de incremento en el ingrediente testeado
Efic
ienc
ia C
alór
ica
Buena
Pobre Si la eficiencia calórica no cambia en absolutoEstimamos correctamente el contenido energético del ingrediente
Swine Day 2012
Ejemplo de uso de la eficiencia calóricaDe Jong et al. (2014)
• Validar el efecto de la formulación con EN sobre la eficiencia calórica
• Cerdos de recría alimentados con los siguientes tratamientos:– 0% Afrechillo de trigo– 10% Afrechillo de trigo– 20% Afrechillo de trigo– 10% Afrechillo de trigo + 1.4% de aceite de soja para balancear
la EN del control– 20% Afrechillo de trigo+ 2.8% de aceite de soja para balancear
la EN del control
15
Dietas formuladas sobre la base de EM con afrechillo de trigo (De Jong et al., 2014)
Conversión Alimenticia
Control 10% 20% 10% 20% A. Trigo A. Trigo A. Trigo + Ac A. Trigo +
Ac
1,56 1,551,64
1,551,60
1,30
1,40
1,50
1,60
1,70
1,80Midds Linear, P < 0.01
Dietas formuladas sobre la base de EM con afrechillo de trigo(De Jong et al., 2014)
2,503,003,504,004,505,005,506,00
Control 10%Midds
20%Midds
10%Midds +
Oil
20%Midds +
Oil
Efic
ienc
ia c
alor
ica,
Mca
l/kg
MENE
ME: Wheat midds level, P < 0.012NE: P > 0.05
• La eficiencia calórica (EM) fue mas baja cuando incremento el afrechillo de trigo
• Formulando sobre la base de EN es provista similar eficiencia calórica• La energía estada del afrechillo de trigo en EN fue precisa
Control 10% 20% 10% 20% A. Trigo A. Trigo A. Trigo + Ac A. Trigo +
Ac
1,03 1,041,02
1,03 1,03
0,90
0,95
1,00
1,05
1,10
Control 20% 40% 20% 40%
GDP
5.4% 9.6%
Graham et al., 2013
Efectos de diferentes fuentes de DDGS y niveles de uso sobre la ganancia diaria de peso (0 a 82 d)
2,51
2,59
2,70
2,512,56
2,4
2,5
2,6
2,7
2,8
Control 20% 40% 20% 40%
CAEfectos de diferentes fuentes de DDGS y
niveles de uso sobre la CA (0 a 82 d)
5.4% 9.6%
Graham et al., 2013
Valores de EN, kcal/kg (tal cual)
2672
21332320
2732
2497
2887
1500
1700
1900
2100
2300
2500
2700
2900
Corn 5.4 7.6 9.4 9.6 12.1
Aceite DDGS, %Graham et al., 2013
Maíz
Correlación entre contenido de aceite en el DDGS y los valores de ED y EN
y = 115.0x + 1501
y = 62,356x + 3058
1500
2000
2500
3000
3500
4000
5 6 7 8 9 10 11 12 13
Ener
gía,
Kca
l/kg
Extracto Etereo, %
Actual NEActual DE
Graham et al., 2013
Establecer el nivel de energía de la dieta
• Deberíamos saber cómo influye el cambio incremental en la energía de la dieta:– Costo de la dieta– Resultados productivos (GDP, CA)– Efecto en la carcasa (% rendimiento, % magro y otros)
• Valorizar los cambios en resultados productivos– Precio de mercado si los días son limitados– Costo del espacio si los días a mercado no son limitados
12 kg
35 kg
60 kg50 kg 70 kg90 kg
110 kg
130 kg
Tasa
de
crec
. de
mag
ro
Consumo de energía
Influencia del consumo de energía sobre el crecimiento de tejido magro
Influencia del consumo de energía sobre la conversión alimenticia
70%
80%
90%
100%
2700 2900 3100 3300 3500
% d
e la
Max
CA
EM, kcal/kg
Stein et al., 1996
Beaulieu et al.,2015
2025 2175 2325 2475 2625≈EN, kcal/kg
Influencia de la EN sobre la GDP
600650700750800850900950
1000
30 50 70 90 110 130
GD
P, g
Pesos, kg
2500210023002700
NE
GDP, g = 0.1135×EN (kcal/kg) + 8.8142× promedio
PV (kg) – 0.05068×[promedio PV (kg)]2+ 275.99
Nitikanchana et al. (2015).
Influencia del consumo de energía sobre la ganancia diaria de peso
85%
90%
95%
100%
105%
2700 2900 3100 3300 3500
% d
e la
Max
GDP
EM, kcal/kg
Stein et al., 1996
Beaulieu et al., 2015
2025 2175 2325 2475 2625≈ EN, kcal/kg
Smit et al., 2016
Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)
1,046 1,056 1,056 1,052
0,8
0,9
1
1,1
1,2
2100 2200 2300 2400
GDP
, kg
Energía Neta, kcal/kg
P = 0.78SEM 0.008
Smit et al., 2016
Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)
2,743 2,7242,676
2,596
2,3
2,4
2,5
2,6
2,7
2,8
2,9
2100 2200 2300 2400
Cons
umo,
kg
Energía Neta, kcal/kg
Linear, P < 0.010SEM 0.035
Smit et al., 2016
Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)
2,612,57
2,532,46
2,3
2,4
2,5
2,6
2,7
2,8
2100 2200 2300 2400
CA
Energía Neta, kcal/kg
Linear, P < 0.001SEM 0.037
Smit et al., 2016
Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)
79,3 79,379,6
80
78
79
80
81
2100 2200 2300 2400
Rend
imie
nto,
%
Energía Neta, kcal/kg
Linear, P < 0.010SEM 0.18
Smit et al., 2016
Impacto del incremento de FDN sobre el rendimiento de la carcasa
Coble et al. (2015).
FDN, %
Rend
. Car
casa
, %
Ecuaciones de predicción de rendimiento de carcasa
Información usada en el analisis de regresión
Soto et al. (2017).
First author, year Source1 NDF12, % NDF23, % WP4, d Initial BW, kg Final BW, kg Yield, %
Asmus, 2014 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-47 41.0 122.8 71.6 - 73.2Coble, 2015 (exp. 1) T 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-20 38.4 126.0 71.2 - 72.7Coble, 2015 (exp. 2) T 8.8 - 20.2 8.8 - 20.3 0-24 44.5 132.5 74.3 - 75.4Gaines, 2007 J 8.7 - 15.3 8.8 - 15.3 0-42 66.1 128.5 75.9 - 77.1Graham, 2014 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-24 55.8 126.8 72.8 - 74.2Jacela, 2009 M 8.5 - 15.0 8.4 - 14.9 0-41 39.0 121.5 75.1 - 75.9Nemecheck, 2013 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-17 49.6 129.0 74.7 - 75.1Xu, 2010 J 8.8 - 15.3 8.8 - 15.3 0-63 30.0 125.0 75.8 - 77.0
1 Source type: J=Journal, T=Thesis, M=Technical memo.2 Range of NDF concentration in dietary phase before the final phase.3 Range of NDF concentration in final dietary phase before marketing.4 Range of withdrawal period.
= 0.03492 × WP (d) – 0.05092 × NDF1 (%) – 0.06897 × NDF2 (%) – 0.00289 × (NDF2 (%) × WP (d)) + 76.0769
Rend, %
Predicción de rendimiento de carcasa
73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2
0 5 10 15 20 25 30 35
Pred
icci
ón d
e Re
nd c
arca
sa, %
Tiempo de Retiro, d
9% NDF 16% NDF 21% NDF
Soto et al. (2017)
Predicción de rendimiento de carcasa
73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2
0 5 10 15 20 25 30 35
Pred
icci
ón d
e Re
nd ca
rcas
a, %
Tiempo de Retiro, d
9% NDF 16% NDF 21% NDF 16 to 9% NDF
Soto et al. (2017)
Predicción de rendimiento de carcasa
73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2
0 5 10 15 20 25 30 35
Pred
icci
ón d
e Re
nd ca
rcas
a, %
Tiempo de Retiro, d
9% NDF 16% NDF 21% NDF 16 to 9% NDF 21 to 9% NDF
Soto et al. (2017)
Predicción de rendimiento de carcasa
73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2
0 5 10 15 20 25 30 35
Pred
icci
ón d
e Re
nd ca
rcas
a, %
Tiempo de Retiro, d
9% NDF 16% NDF 21% NDF16 to 9% NDF 16 to 13% NDF 21 to 9% NDF
Soto et al. (2017)
Resultados productivos y económicos
Calibración del modelo
Programa Nutricional
Modelo economico para el optimo de energia dietaria en crecimiento y terminación
¿Los cerdos consumirán más energía durante un período corto al cambiarlos de una dieta baja en
energía a alta?
• Ej. Periodo de retiro de los ingredientes de alta fibra de la dieta.– Con o sin agregado de grasa
• Por lo general, los cerdos aumentarán la ingesta de energía.– En general, aumentará la tasa de crecimiento
0,920,88 0,89 0,88
0,86
0,70
0,75
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
76 42 27 15 0
GDP
kg
Tiempo de Retiro, d
Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre la GDP, 76 d a mercado Linear, P = 0.002
Quadratic, P = 0.973SEM = 0.012
Lerner et al., 2019
73,6 73,673,3
73,0 73,0
71
72
73
74
75
76 42 27 15 0
Rend
imie
nto,
%
Tiempo de retiro, d
Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre el rendimiento de carcasa
Linear, P = 0.094Quadratic, P = 0.615
SEM = 4.13
Lerner et al., 2019
99,197,7 97,2 96,1
94,8
85
90
95
100
105
76 42 27 15 0
Peso
car
casa
calie
nte,
kg
Tiempo de Retiro, d
Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre el peso de carcasa caliente
Linear, P = 0.010Quadratic, P = 0.554
SEM = 1.82
Lerner et al., 2019
Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)
126,0
124,9
126,0125,2
125,8 125,7
120
122
124
126
128
Peso
Viv
o, k
g
Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d
Corn-soy vs 0 d: P = 0.904 No Withdraw effects: P > 0.834SEM = 1.93
Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d
Coble et al., 2013
Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)
72,7 72,5 72,572,2
72,0
71,2
70
71
72
73
74
Rien
d. d
e ca
rcas
a, %
Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d
Corn-soy vs 0 d: P = 0.001Withdraw effects, quadratic: P < 0.039SEM = 0.21
Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d
Coble et al., 2013
92,2
91,091,4 91,1
90,7
89,3
86
88
90
92
94
Peso
de
la ca
rcas
a, k
g
Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d
Corn-soy vs 0 d: P = 0.140No Withdraw effects: P > 0.334SEM = 1.39
Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d
Coble et al., 2013
Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)
Como podemos incrementar la energía de la dieta?
• Ingredientes– Fuentes de grano (maíz > sorgo)– Incrementar la inclusión ingredientes de alta energía
• Grasa de la dieta• Subproductos de panadería?
– Baja inclusión de ingredientes de baja energía y alta fibra
• Procesamiento– Tamaño de partículas– Pelletización
88,185,1
80,7
65707580859095
100
300 500 700Tamaño de particulas, micras
Dige
stib
ilida
dde
EB,
%
c
Influencia del tamaño de partículas sobre la digestibilidad de la energía bruta en maíz
P < 0.001
Adapted from Acosta et al., 2019
2,682,75
2,84
2,5
2,6
2,7
2,8
2,9
3,0
300 600 900Tamaño de partículas, micra
Efic
ienc
ia A
limen
ticia
c
Influencia del tamaño de partículas del maíz sobre la eficiencia alimenticia en cerdos
engordeP < 0.001
Adapted from Williams et al., 2019
Determinar la densidad energética de las dietas es el primer paso critico en la formulación de raciones
1) Densidad energética2) Rel lisina:energía3) Rel Aminoácidos :Lis. 4) Rel P dig: energía5) Relación Ca:P6) Vitaminas & minerales7) Aditivos
Método de formulación con el sistema de EN sobre GDP (0 a 91 d)
0,99
1,02
1,05
1,00 1,00
0,90
0,95
1,00
1,05
1,10
Low Medium High Medium High
GDP,
kg
Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %
Metodo de FormulaciónMarcal et al., 2016
Lys:NE, P < 0.01Lys%, P > 0.47
Bajo Medio Alto AltoMedio
Método de formulación con el sistema de EN sobre CA (0 a 91 d)
2,862,78
2,63
2,84
2,68
2,40
2,60
2,80
3,00
3,20
Low Medium High Medium High
CA
Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %
Métodos de Formulación
Marcal et al., 2016
Lys:NE, Linear P = 0.012Lys%, linear P = 0.018
Bajo Medio Alto AltoMedio
Método de formulación con el sistema de EN sobre el rendimiento de carcasa
73,4
74,0
74,7
73,7
74,7
72,0
73,0
74,0
75,0
76,0
Low Medium High Medium High
Rend
de
carc
asa,
%
Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %
Método de FormulaciónMarcal et al., 2016
Lys:NE, linear P = 0.026Lys%, linear P = 0.030
Bajo Medio Alto AltoMedio
¿Qué nivel de energía debo usar?
• Esto depende…mayoritariamente del costo de la dieta,Ingredientes Costo,
$/tonEN,
Mcal/kgEN,
% del maízCosto,
¢/Mcal ENCosto,
¢/Mcal EN
Maíz 137.5 2.65 100% 5.2 100%
DDGS de Maíz 148.5 2.38 90% 6.2 120%Afrechillo de Trigo 123.75 2.18 83% 5.7 109%Subp de panaderia 165.0 2.98 113% 5.5 107%Harina de soja 302.5 1.96 74% 15.4 297%Grasa 572 7.39 279% 7.7 149%Pero tambien hay que considerar la respuestas en
productividad y efectos en la carcasa.
Porque es importante la energía de la dieta?• La energía es la porción mas costos de la dieta.
• La energía neta predice mejor la respuesta de los cerdos que el sistema EM y ED – algunas modificaciones pueden aun ser necesarias.
• Conocer la respuesta de los cerdos a la energía de la dieta es muy importante.– CA responde linealmente al valor de energía, si los ingredientes están valorizados
correctamente.
– GDP la respuesta es mas variable.
– La fibra dietaría reduce el porcentaje de rendimiento de carcasas.
– La calidad de la grasa es modificada (si es importante para ustedes).
• Reducir el tamaño de partículas y el pelletizado incrementa la energía de las dietas
• Mantener la relación Lis:Cal cuando cambia la energía de la dieta.
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