Avanços na matriz de composição dos ingredientes para uma alimentação de precisão

A optimização dos custos de alimentação na produção de suínos é fundamental para a viabilidade deste sector económico. Actualmente, também é muito importante realizar esta actividade de forma sustentável, o que significa uma utilização cada vez mais eficiente dos recursos na produção e da avaliação e redução do seu impacto ambiental. Do ponto de vista da alimentação animal, isto pode ser alcançado por várias estratégias expressas no Quadro nº 1.

Quadro nº 1. Estratégias de alimentação animal para melhorar a sustentabilidade da produção. Adaptado de den Hartog et al. (2016) e Choct (2016).

Entre as alternativas indicadas está a aplicação de métodos de nutrição de precisão que incluem:

• melhor conhecimento do valor nutricional das matérias-primas utilizadas na alimentação de suínos,
• melhor conhecimento das necessidades nutricionais dos animais em suas diferentes fases de produção, e
• sistemas (por exemplo, sensores, estações de alimentação, modelagem) para ajustar o fornecimento de nutrientes às necessidades dos animais.

Neste artigo vamos concentrar-nos na aplicação de valores nutricionais mais precisos das matérias-primas, como resultado da recente publicação da nova edição das Tabelas FEDNA em 2019. Estas Tabelas representam um avanço na estimativa do valor nutricional das matérias-primas utilizadas em Espanha, para melhorar a precisão da formulação da ração e, portanto, contribuir para melhorar o uso de recursos e a economia de produção.

Por muitos anos, as diferentes instituições e empresas que propuseram tabelas de avaliação de alimentos (por exemplo, NRC, INRA, ARC, Rhône-Poulenc, Adisseo, Degussa, Evonik, etc., e o próprio FEDNA) ofereceram valores nutricionais “estáticos” de matérias-primas, de modo que a sua aplicação em matérias-primas de composição altamente variável, como a maioria, não tem permitido muita precisão.

No entanto, surgiram recentemente novas tabelas por instituições como o NRC dos Estados Unidos, CVB da Holanda, INRA francês, as Tabelas Brasileiras e a recente edição do FEDNA, que oferecem equações de predição para poder avaliar, de acordo com a composição das matérias-primas utilizadas, o seu valor nutricional (ver tabela 2). Isto é particularmente crítico no caso da energia, pois é o componente mais caro da alimentação e por uma uma determinação directa não ser possível, mas por meio de equações de previsão.

Quadro nº 2. Principais características das tabelas de avaliação nutricional das matérias-primas em suíno, recentemente publicadas.

A principal contribuição das tabelas FEDNA é que inclui as mais recentes pesquisas internacionais sobre avaliação nutricional de matérias-primas utilizadas na alimentação animal e, sobretudo, porque é resultado da colaboração entre a Universidade e a empresa. A consequência é que se dispõe de informação sobre as principais matérias-primas utilizadas em Espanha, bem como a sua variabilidade. Além disso, as equações de previsão de energia são relativamente simples de aplicar porque incluem parâmetros facilmente determináveis ​​(ver tabela 3), ao contrário de outras tabelas (por exemplo, CVB), nas quais muitos parâmetros são incorporados e muitos deles não podem ser analisados ​​de forma simples.

Quadro nº 3. Equação de predição do valor energético dos cereais segundo as tabelas FEDNA (2019)

A disponibilidade quase geral da tecnologia NIRS (Near Infra Red Spectroscopy), para avaliar a composição em princípios imediatos das matérias-primas que chegam à fábrica, permite aplicar equações de predição dos principais componentes nutricionais da ração (valor fundamentalmente energético, aminoácidos e fósforo digestível).

O Quadro 4 apresenta um exemplo das vantagens proporcionadas pela estimativa do valor energético da cevada em suínos, através de tabelas dinâmicas, por meio de equações de estimativa, em relação ao uso de tabelas estáticas. Esta tabela mostra a composição química da cevada de acordo com as tabelas FEDNA (2019) e os valores médios analisados ​​pela Trouw Nutrition Spain (TNE) durante o ano de 2021. Além disso, duas cevadas com valores extremos de amido e a sua correspondente composição analisada. Com estes dados e as equações de predição recomendadas pela FEDNA, os seus respectivos teores de energia digestível (DE), metabolizável (EM) e líquida (NE) foram calculados para suínos em crescimento.

Pode observar-se que as variações da

composição de um ou mais dos seus componentes analíticos, implica uma avaliação energética que pode variar até mais de 200 kcal EN/kg de cevada, por exemplo.

Dado que a energia é o nutriente mais caro de uma fórmula, é fácil imaginar o impacto que pode ter no custo final da ração para suínos em crescimento (considerando um custo de NE de € 0,10/kcal, usando dados actuais). , essa diferença de 200 kcal EN/kg na avaliação da cevada, significaria uma economia, ou mais custo, da alimentação de cerca de 10 €/t se a inclusão for de 50%). Além disso, essa imprecisão na avaliação nutricional levará a resultados produtivos irregulares e imprevisíveis.

A aplicação de uma avaliação dinâmica das matérias-primas permite ajustar o seu valor nutricional com precisão de acordo com a sua composição química e, consequentemente, formular os alimentos adequando-os o mais possível às características das matérias-primas e às necessidades dos animais. Além disso, permite reduzir os possíveis excessos de nutrientes e seu efeito no meio ambiente. É necessário um sistema de controlo de qualidade rápido e frequente para poder trabalhar com esses valores dinâmicos.

Quadro nº 4. Avaliação energética da cevada segundo a sua composição em principios imediatos