CONSEQUÊNCIAS ECONÔMICAS DECORRENTES DAS MUDANÇAS NOS PROGRAMAS DE ALIMENTAÇÃO
DE FRANGOS
R. M. Gous
Faculty of Science and Agriculture University of KwaZulu-Natal, South Africa
Os nutricionistas de aves precisam tomar decisões a respeito do conteúdo nutricional dos alimentos fornecidos para os frangos durante o período de crescimento, e do período de tempo em que cada ração será fornecida. Tais decisões deveriam basear-se em princípios biológicos e econômicos: as aves respondem em consumo de ração, crescimento e composição da carcaça quando ocorrem mudanças no suprimento de nutrientes ou no balanço entre nutrientes, e esses fatores têm conseqüências econômicas. A questão é, como predizer estas conseqüências biológicas e econômicas? Há uma crença geral de que a experiência e/ou experimentos são meios acurados para predizer as conseqüências de diferentes ações, mas isso não é o caso. É necessário ter uma teoria refinada para que se possa tomar as decisões corretamente.
A experiência é um estimador ruim do desempenho na produção de frangos, simplesmente porque os genótipos com os quais estamos trabalhando mudam a cada ano. Na Tabela 1 são mostrados por década dados dos últimos 50 anos quanto ao tempo necessário para os frangos atingirem 1,8kg de peso vivo e a quantidade de ração necessária para obter um kg desse peso. Não há dúvida de que a experiência com o frango que foi criado dez anos atrás será de pouca ajuda ao criar-se um frango hoje.
Tabela 1. Alterações no desempenho de frangos nos últimos 50 anos
Período Dias para atingir 1,8kg CA
1950 84 3.25
1960 70 2.50
1970 59 2.20
1980 51 2.10
1990 42 1.93
2000 36 1.55
As características de desempenho apresentadas na Tabela 1 são facilmente mensuradas, e claramente mostram a extraordinária melhora no desempenho de frangos nos últimos 50 anos. De não tão fácil mensuração são as mudanças que ocorreram como resultado da seleção pelos programas de melhoramento genético das companhias visando a Conversão alimentar, redução no conteúdo lipídico da carcaça, e maior rendimento de peito. Estes critérios de seleção têm mudado o frango de maneira difícil de ser medida, e os efeitos são quase impossíveis de separar do melhora geral no desempenho, embora tenham um profundo efeito na maneira em que o frango deve ser alimentado para maximizar o desempenho e a eficiência. A maioria dos produtores de frango poderiam não estar cientes que tais mudanças ocorreram, especialmente se eles tem continuado a utilizar tecnologia que visava o desempenho dos frangos uma a três décadas atrás.
A maneira tradicional utilizada para predizer o desempenho tem sido realizar experimentos nos quais diferentes conteúdos nutricionais são fornecidos, sendo o resultado mensurado. Evidentemente esse método tem sido bem sucedido na produção de frangos. Entretanto, através desse método não tem sido possível coletar dados de respostas empíricas suficientes para aplicação rotineira na prática comercial. Tentativas de fazer isso combinando os resultados de vários experimentos, e.g. Boorman e Burgess (1986), foram interessantes, mas não possibilitam uma solução geral para o problema. A Corporação Degussa (1995), utilizando dados de experimentos conforme descrito por Rodehutscord and Pack (1999), produziu um modelo (Amino Chick) para o cálculo dos conteúdos economicamente ótimos de lisina e metionina + cistina. O cálculo pode ser feito para qualquer fase da vida dos frangos (embora não esteja claro como isso é feito) e considera o retorno na granja e no processamento, levando em conta os custos da ração e dos aminoácidos sintéticos. Na realidade, o cálculo otimiza o nível de suplementação com aminoácidos cristalinos e não o conteúdo geral da dieta. Mack et al. (2000) apresentaram equações novas para serem utilizadas nesse tipo de otimização.
O maior problema em utilizar experimentos na tentativa de predizer o desempenho zootécnico é que há muitas variáveis que influenciam o desempenho dos frangos. Cada vez que um experimento é conduzido, as condições utilizadas podem ser diferentes quanto à instalações, equipamentos e genótipos. Considerando que estamos interessados na interação entre aves, o ambiente, a ração e o programa de alimentação utilizado, experimentos de extrema complexidade seriam necessários para testar todas as combinações desses fatores. Nesse ponto, devido às mudanças que ocorrem com os genótipos, estes experimentos deveriam ser repetidos em intervalos regulares visando avaliar as alterações nessas interações. O objetivo dos experimentos deveria ser avaliar os números que testam uma uma teoria, ou possibilitar-nos escolher entre duas teorias, i.e., experimentos somente deveriam ser conduzidos após a teoria ou a hipótese terem sido propostas.
A exigência de aminoácidos de frangos tem sido estimada a partir de resultados de experimentos nos quais é oferecido às aves dietas contendo níveis crescentes de determinado um aminoácido em estudo. A concentração do aminoácido na dieta que propicia a máxima resposta de crescimento é normalmente considerada como sendo a exigência para aquele aminoácido.
Embora seja passível de conter erros em potencial (Gous and Morris, 1985), este ainda é o método preferido por alguns nutricionistas e comitês. A exigência resultante é expressa como uma concentração fixa na dieta, ideal para a elaboração de tabelas e para a formulação de dietas de mínimo custo. Mas é impossível aplicar uma acurada análise de custo/benefício sobre tais números.
Com uma exigência fixa, não é possível determinar o efeito do crescimento, do consumo alimentar, ou da composição da carcaça tanto da redução quanto do aumento da concentração de um aminoácido na dieta. Também não é possível sugerir como, ou mesmo se, a exigência deveria mudar com os genótipos disponíveis na indústria de frangos. De fato, embora bem expressivas, as mudanças no material genético pouco tem sido consideradas a nível de formulação. É assumido pela maioria dos nutricionistas que os frangos de crescimento rápido apresentam maior consumo de ração, o que compensaria o conteúdo de aminoácidos da dieta que seria menor do que o exigido. Entretanto, Morris and Njuru (1990) demonstraram convincentemente que isso nem sempre ocorre.
Fisher et al. (1973) mostrou que que houve vantagem em considerar a exigência dos animais como variáveis, dependendo do custo marginal do aminoácido e do retorno marginal do produto. Equações de predição poderiam então ser usadas para determinar a ingestão ótima do aminoácido para uma dada condição econômica. Apesar de uma aceitação geral da teoria de que a exigência de aminoácidos não deveria ser considerada fixa, na prática continua-se utilizando este método.
A principal razão para esta aparente relutância em mover desse sistema desatualizado e impreciso para uma teoria mais dinâmica é que há muitos fatores que precisam ser integrados antes que o programa de alimentação com ótimo econômico possa ser determinado. Isso é especialmente verdadeiro para programas de alimentação de animais em crescimento. Os fatores a serem considerados incluem o potencial de deposição protéica do genótipo; diferenças entre indivíduos em determinado tempo e para indivíduos num período de tempo; o efeito do conteúdo nutricional e a relação energia/proteína no consumo alimentar; a composição da carcaça e o ganho protéico; o efeito do genótipo na quantidade de energia disponível para deposição lipídica, e o razão máxima em que isso ocorre;
os efeitos das temperaturas ambientais altas e baixas sobre todos os itens acima citados; e o impacto restritivo imposto sobre o animal pela ambiente e pelo alimento, os quais impedem a ave de ingerir a quantidade necessário de determinada ração para atingir o potencial de crescimento.
Somente através do desenvolvimento de teorias plausíveis e do advento da computação que tem tornado possível integrar todas estas funções em uma forma possível de trabalhar de forma prática. Assim, pode-se predizer o consumo alimentar, o que abre um número de oportunidades que não estavam disponíveis aos nutricionistas, geneticistas e produtores que objetivam tornar a produção de frangos mais eficiente e lucrativa. De fato, não há maneira de estimar as exigências nutricionais de animais em crescimento, ou de otimizar a alimentação de frangos, a não ser através de modelos de simulação.
Neste artigo, uma revisão da teoria do consumo alimentar e do crescimento corporal é apresentada, formando a base de um otimizador que determina o mais lucrativo programa de alimentação a usar sob as circunstâncias ambientais e econômicas que predominam em uma determinada granja de frangos. Com este modelo de simulação é possível predizer as conseqüências econômicas resultantes de alterações efetuadas nos programas de alimentação de frangos.
A revisão de uma teoria de crescimento e consumo voluntário de ração Descrevendo o genótipo – Potencial de desenvolvimento corporal
Para que possa ser predito o consumo alimentar é necessário que haja conhecimento sobre o que uma ave ou um animal está tentando atingir quando se defronta com um determinado alimento. Emmans (1981) sugeriu que frangos buscam crescer o mais rápido possível, e dessa forma reproduzir tão cedo e eficientemente quanto possível. Baseado nessa premissa, é necessário conhecer o potencial de crescimento de um frango antes que uma teoria de consumo alimentar possa ser aplicada. Mas predizer o desempenho de animais é um problema na produção animal, sendo que a solução depende, em parte, em na habilidade em descrever o animal adequadamente (Emmans and Fisher, 1986). No passado não havia consenso nem qualquer discussão geral na literatura sobre métodos que
definissem genótipos visando comparar similaridades e diferenças entre animais.
Entretanto, com o advento dos modelos de simulação para descrever o crescimento corporal e o consumo alimentar dos animais, uma descrição adequada do genótipo tornou-se essencial.
Os cientistas da avicultura e produtores por vezes equivocam-se sobre o conceito de potencial da taxa de crescimento. Não é a taxa máxima de crescimento que pode ser atingida por um lote de frangos de determinado genótipo em condições de manejo comerciais, mas a máxima taxa de crescimento que o genótipo pode possivelmente atingir em condições perfeitas de nutrição e manejo. A composição da carcaça de uma ave criada em tais condições refletiria a composição corporal do genótipo, sem alterações por fatores externos – o que é particularmente importante quanto ao conteúdo lipídico da ave, o qual é significativamente influenciado por desvios das condições perfeitas de ambiente, de nutrição, e estratégias de alimentação.
A sugestão de Emmans (1989) para descrever e avaliar diferentes genótipos começa com uma definição do potencial de deposição protéica, e o peso vivo do animal é construído a partir disso utilizando as relações alométricas que existem entre proteína, água, cinza e lipídios. Ele mostrou que algumas poucas e simples pressuposições podem originar a descrição de um animal suficiente para predizer seu desempenho em condições não limitantes e para calcular o que seriam essas condições. Parece sensato ter condições de predizer o desempenho em condições não limitantes antes de partir à parte mais difícil que é definir o crescimento em condições limitantes.
Valores para os parâmetros genéticos que definem o animal podem ser mensurados aquando o animal é criado em condições ambientais que sejam tão próximas ao ideal quanto possível. Nessas condições, as curvas de crescimento obtidas representam o potencial genético de um particular genótipo. Curvas de cresciemento assim obtidas possibilitam comparações entre linhagens. Exemplos de pesquisas nessa linha foram publicados por Hancock et al. (1995), e Gous et al.
(1999).
Predizendo exigências nutricionais
Para que um modelo de crescimento seja bem sucedido ele deve possibilitar o cálculo das exigências nutricionais e ambientais das aves para as quais deseja-se o crescimento próximo ao máximo potencial. O modelo deve também ser capaz de predizer as conseqüências de desvios das condições ótimas. Um animal em crescimento necessita receber nutrientes visando satisfazer suas exigências para mantença corporal e para o crescimento de todos os componentes do corpo. Os recursos necessários para atender estas exigências podem ser determinadas a partir do conhecimento da taxa de crescimento e composição dos vários componentes do corpo. Os recursos disponíveis para atender estas exigências, presentes em vários ingredientes da ração, devem ser descritas nos mesmos termos utilizados para descrever a exigência de nutrientes.
A Exigência para proteína depende da composição em aminoácidos da referida proteína e da taxa em qual é produzida. A soma de cada aminoácido exigido para mantença, crescimento das penas, e de proteínas constituintes corporais constitui a exigência diária para cada um dos aminoácidos. A retenção de lipídeos, água e cinza não requer proteínas. A escala na qual os aminoácidos requeridos pelo animal são mensurados, e na qual os aminoácidos na dieta são
descritos deve ser a mesma. Convencionalmente estes valores são expressos em termos digestíveis. A eficiência marginal na qual o primeiro aminoácido limitante é usado para retenção protéica além da mantença não é necessariamente constante, mas pode ser modificado pelo suprimento de outros aminoácidos e pelo suprimento de energia. Uma teoria acurada levaria estes fatores em consideração.
Emmans (1984) mostrou que a escala de energia metabolizável (EM) não é suficientemente acurada para descrever o conteúdo energético dos alimentos. A escala de EM é incapaz de diferenciar entre a eficiência de utilização da energia oriunda dos componentes digestíveis de proteína, lipídios e carboidratos, além de não considerar o efeito de material orgânico indigestível na energia da dieta disponível ao animal. A escala energética proposta por Emmans (1984) que considera estas deficiências no sistema de EM é conhecida como a escala de energia efetiva (EE) e é o sistema de energia preferido para ser usado em modelagem de simulação.
Predizendo o consumo alimentar voluntário
A implicação da discussão acima é que um animal tem exigência para certas substâncias necessárias parra manter o estado corporal e para crescer de acordo com o programado para seu genótipo. Uma vez que o animal é motivado para crescer a uma taxa que é seu potencial, é prioritária a procura por alimento visando satisfazer tal necessidade. O apetite pode ser considerado dependente na exigência nutricional do animal e do conteúdo nutricional da ração (Emmans and Fisher, 1986).
Visando estimar o consumo de ração em condições ad libitum, é necessário primeiro se possível predizer o consumo de uma ração balanceada em condições ambientais neutras. Este consumo é denominado “consumo desejado” (Emmans and Fisher, 1986) e possibilita a obtenção da taxa de crescimento potencial. Como assume-se que o animal come para satisfazer sua exigência na primeira substância limitante na ração, o consumo de ração, é esperado que o consumo de ração seja diferente do desejado quando a ração estiver desbalanceada de alguma forma ou se o animal estiver alojado em um ambiente desfavorável. Em caso de deficiência marginal de um nutriente essencial, o animal pode ser capaz de consumir ração desbalanceada o suficiente para atingir o crescimento potencial, mas assim que a deficiência se fizer mais severa, o crescimento em proteína cairia aquém do potencial. A inabilidade do animal ingerir quantidade insuficiente da ração desbalanceada deve-se à limitação física e/ou à inabilidade de liberar ao ambiente o calor adicional produzido quando mais alimento é ingerido. Esta teoria de consumo alimentar é explicada de forma compreensível por Emmans e Fisher (1986).
A mais importante conseqüência em utilizar-se dietas com deficiência marginal em aminoácidos para frangos de corte é que as aves consumirão excesso de energia na tentativa de obter quantidade suficiente da substância limitante, sendo o excesso de energia direcionado à deposição lipídica. Para frangos foi mostrado (Gous et al., 1990) que quando a concentração de aminoácidos na dieta é superior à convencional, as aves apresentam melhor conversão alimentar e menor conteúdo lipídico na carcaça.
Conforme aumenta a taxa de crescimento potencial dos frangos com a seleção genética, elevam-se as necessidades diárias de aminoácidos e de energia, mas não na mesma proporção. A exigência de aminoácidos aumenta em proporção maior do que a de energia, portanto a relação aminoácidos/energia eleva-se conforme a taxa
de crescimento das linhagens de frango de corte aumenta. Isso foi bem ilustrado pelos resultados de um experimento de Morris and Njuru (1990), no qual dietas com níveis crescentes de proteína foram fornecidos a frangos de corte e machos Legorn na fase de crescimento. O máximo ganho em peso e no conteúdo protéico nas aves Legorn foi obtido com dietas de conteúdo protéico consideravelmente menor do que o requerido para maximizar o ganho dos frangos.
Lidando com o ambiente
O consumo de determinado alimento por determinada ave em dado estágio de crescimento depende da temperatura ambiental. Emmans e Fisher (1986) sugeriram que a perda de calor de uma ave varia com a temperatura ambiente, e uma vez que a habilidade da ave em armazenar calor é zero, sua taxa de perda de calor deve igualar sua taxa de produção de calor. O ambiente claramente determina o limite na quantidade de calor que uma ave pode perder, o que tem importantes conseqüências na formulação de ração para frangos de corte. O aumento na taxa de crescimento dos frangos implica em zona de conforto com menor temperatura ambiental, o que tem sido ignorado.
A produção de calor eleva-se com a ingestão de alimento assumindo que a qualquer consumo o ambiente é neutro em termos de temperatura. Segue-se que a temperatura do ambiente que é termoneutro decrescerá com o aumento na taxa de consumo. Prevê-se que o consumo alimentar eleve-se quando decresce o conteúdo de um nutriente limitante. Assim, a taxa de crescimento, que define a exigência, e a composição da ração, que determina o consumo desejado, interagem para definir a temperatura que será termoneutra para a ave naquele tempo. Alimentos com baixa relação nutriente/energia farão decrescer a temperatura termoneutra. Os cálculos envolvidos em prever as conseqüências dessas interações são complexos, portanto fazem uso de modelos de simulação bem construídos.
Otimizando o programa de alimentação para frangos
O programa de alimentação ótimo para frangos é aquele que possibilita a obtenção do maior lucro para a empresa. Portanto, é decisão econômica determinar a densidade ótima de nutrientes, a concentração ótima de aminoácidos em relação à energia na dieta, e o período de tempo ótimo em que cada dieta deve ser utilizada. A informação necessária para a otimização consiste do preço das rações com diferentes níveis de aminoácidos, uma descrição de todas as respostas relevantes do animal, os custos fixos e variáveis que afetam o sistema de produção, e detalhes do retorno econômico (lucro). A complexidade da informação necessária dependeria do nível de organização no qual a otimização será feita. Se o lucro do produtor de frango está por ser otimizado na porteira da granja, dados de mortalidade, ganho de peso, e conversão alimentar serão decisivos. Entretanto, e mais realisticamente, uma visão mais ampla será necessária, e o efeito da nutrição de frangos nas variáveis do abatedouro (rendimento de carcaça, condenados, etc.) e processamento (composição da carcaça) devem ser definidos. Mack et al. (2000) enfatizou a importância das companhias de frangos considerarem todos os aspectos do ciclo de produção ao tomar-se decisões ligadas à nutrição.
O custo da ração para qualquer especificação nutricional é prontamente calculado por programas lineares. Isso deve considerar a disponibilidade de
ingredientes da ração, análise e custo. Custos de processamento e transporte podem ser acrescentados. Embora os custos de produção de frangos sejam complexos, é usual que sejam especificados pelas companhias.
Portanto, o único problema persistente na otimização está, como sempre, na definição da resposta animal. Consideremos alguns dos procedimentos que seriam necessários na otimização de um programa de alimentação. Seria necessário determinar o potencial da taxa de crescimento e o potencial de deposição de gordura das aves a serem alimentadas; a distribuição das taxas de crescimento (maiores quando sexo misto é utilizado); as condições ambientais fornecidas, e o custo de alterar as condições existentes; os custos de uma variedade de rações diferindo quanto à densidade nutricional em cada dada relação energia/proteína; o custo de elaborar e então transportar as rações às granjas (o que limita o número de dietas que poderiam ser consideradas no ciclo de produção). Considere então que as aves podem ajustar o consumo de uma determinada ração, o que é limitado pelas condições ambientais; que o efeito de fornecer uma ração de relativa baixa qualidade no início pode ser compensado em períodos posteriores. Considere também que a quantidade de lipídeos no ganho de peso é importante para alguns produtores, mas não para outros; e que a duração do ciclo de produção pode ser alterada consideravelmente pelo uso de diferentes programas de alimentação. Fica claro que não é através de um experimento, ou mesmo uma série de experimentos que se consiga otimizar a alimentação. Tal otimização somente é possível se utilizado um acurado modelo de simulação.
Uma nova visão para otimização
Uma ferramenta de otimização foi recentemente desenvolvida por EFG Software (Natal). Trata-se de um produto comercial, mas os métodos utilizados são abertos e o trabalho é aqui apresentado como parte do desenvolvimento científico nessa área.
Essencialmente, o método combina três tipos de programas de computador:
1. Um programa de formulação de ração, usando programação linear.
2. Um modelo de crescimento de frangos.
3. Um procedimento de otimização.
Otimizador da Nutrição de Frangos
Figura 1. Fluxo de informação na otimização do programa de alimentação de frangos de corte.
O fluxo da informação mostrado na Figura 1 é muito simples. O otimizador define as restrições nutricionais para as dietas práticas de frangos. Esta informação é passada ao programa de formulação de ração onde as restrições são atendidas na formulação de custo mínimo. As características de dieta formulada são então repassadas, como dado de entrada, ao modelo de crescimento de frangos. O desempenho esperado quando aplicada a dieta a determinado lote de frangos em determinado ambiente é predito pelo modelo, e o desempenho predito é então passado ao otimizador para completar o ciclo. O próximo ciclo inicia pelo otimizador modificando as especificações da dieta, movendo, de acordo com algumas regras inseridas no sistema, a um ponto ótimo.
A função objetivo a ser otimizada pode ser definida em termos de qualquer saída do modelo de crescimento de frangos, mas realisticamente seria um índice econômico. Exemplos são margem sobre o custo da ração, margem por m2 por ano, ou rendimento máximo de carne de peito em determinada idade.
O sistema permite a utilização de todos os dados acima considerados. O modelo de crescimento de frangos permite que um lote seja recolhido do aviário em idades múltiplas e calcula o retorno de qualquer mistura de carcaças comercializadas inteiras ou processadas. Variáveis econômicas típicas são incluídas embora, na realidade, elas sejam ajustadas conforme as necessidades individuais das companhias. No modelo de crescimento de frangos a nutrição protéica dos frangos deve ser simplificada; por exemplo, os efeitos do desbalanço de aminoácidos no consumo de ração são ignorados.
A chave para este método está na habilidade do modelo de crescimento refletir acuradamente o desempenho esperado sob condições comerciais. Os modelos de crescimento estão evoluindo, sendo que modelos desenvolvidos em laboratórios diferentes podem ser incluídos em esquemas de otimização como o aqui descrito. Contudo, até hoje infelizmente há pouca evidência de que modelos estejam em desenvolvimento na comunidade científica ligada à avicultura.
O programa de computador que executa os cálculos indicados na Figura 1 está inserido no programa de formulação de ração, o WinFeed. Especificações práticas de dietas são elaboradas de modo usual e fornecem o ponto inicial para a
Composição da ração
Saída
Especificação da ração
otimização. Um programa de alimentação é montado a partir dessas dietas (lista de rações com tempo ou quantidades fornecidas) sendo então a otimização iniciada. Isto considera de todos os outros fatores tanto do programa de formulação de ração (preços, restrições de ingredientes e nutrientes, etc.) e o modelo de crescimento de frangos (genótipo, ambiente, custos fixo e variável, fontes e taxas de retorno). Dados de mortalidade são input no modelo.
O programa existente otimiza, de forma independente, três aspectos de um programa comercial de alimentação de frangos: otimiza o conteúdo de aminoácidos (ou energia) em cada ração; otimiza a densidade nutricional de cada ração dentro do programa de alimentação, e otimiza a alimentação, dadas as rações de composição fixa.
Otimizando o conteúdo de aminoácidos em cada ração
A relação ótima entre aminoácidos essenciais e energia varia durante o período de crescimento, e o otimizador determina a relação dentro de cada período especificado de crescimento que maximize (usualmente) ou minimize a função objetivo. O objetivo é determinar a relação ótima aminoácidos/energia em cada uma das rações no programa de alimentação de modo que o desempenho geral seja maximizado, ou que a função objetivo escolhida seja maximizada ou minimizada. O objetivo não é determinar independentemente a relação ótima em cada uma das rações a fornecer. Uma vez que o desempenho com o uso de uma ração impacta no desempenho das rações subseqüentes, este é um pré-requisito essencial na otimização da alimentação de frangos.
Para otimizar o conteúdo de aminoácidos, o processo trabalha somente com lisina. O conteúdo dos outros aminoácidos essenciais é controlado por referência a uma relação de proteína ideal, a qual pode ser definida para cada dia do período de crescimento mas que seria definida mais realisticamente para cada período de alimentação. Na versão atual do programa, ambos os conteúdos de aminoácidos e energia são otimizados simultaneamente, embora o usuário possa fixar qualquer deles, portanto com maior flexibilidade.
Otimizando a densidade nutricional
Considerando que o usuário pode querer manter uma relação entre os aminoácidos essenciais e a energia, o programa otimizará a densidade nutricional em cada uma das rações no programa de alimentação, maximizando a função objetivo, e cobrindo todo o período de crescimento. Conforme mostraram Fisher e Wilson (1974), a densidade ótima de nutrientes depende de fatores como sexo, a razão entre custos de entrada e saída, e custos de elaboração e transporte da ração. Estes e outros fatores podem ser considerados pelo usuário quando determinar-se a densidade ótima de nutrientes de cada uma das rações do programa.
Otimizando o programa de alimentação
Muitos produtores de frango não tem a oportunidade de elaborar as rações de acordo com suas especificações, pois utilizam a ração elaborada pela companhia. Há uma variedade quase infinita de opções para estes produtores em desenharem seu programa de alimentação, o qual pode basear-se na quantidade
fornecida em cada período ou em períodos fixos para cada ração. O programa de alimentação ótimo depende da composição das rações, seus respectivos preços, o retorno esperado da venda dos frangos, o tamanho do caminhão que entrega a ração, do número de tanques a granel disponíveis, e muitos outras considerações biológicas e econômicas.
Resultados
Algumas ilustrações sobre o uso do programa podem ser dadas, embora isso não seja apropriado em locais nos quais as condições físicas e econômicas difiram das usadas nesse exercício. Para este objetivo, os três diferentes otimizadores foram usados para ilustrar o efeito das alterações em diferentes variáveis na composição ótima da ração ou no programa ótimo de alimentação.
Os frangos foram criados até 42 dias em todos os casos, gerando-se o retorno somente do frango inteiro. Para a disponibilidade e o preço dos ingredientes da ração foi considerada a realidade da África do Sul. Dados como os custos fixos de produção (R$21/m2/ano) e os custos variáveis (R$6.6/ave/ciclo) são ilustrativos. A mortalidade foi considerada em 5%. O retorno foi gerado R$12/kg, frango inteiro.
Otimizando o conteúdo de aminoácidos em cada ração
Neste exercício, um programa de alimentação de três estágios foi usado, inicial (0-16 d); crescimento (16-32 d) e final (32-42 d). Na Tabela 2 é apresentado um breve sumário dos resultados para frangos machos e fêmeas alimentados: (a) em condições de preços atuais, (b) em condições de preço das fontes protéicas com incremento de 25%, e (c) em condições de preço das fontes protéicas com redução de 25%. Em todos os demais aspectos os três casos foram idênticos. Os preços das fontes protéicas ajustadas foram utilizadas para farinha de peixes, farelo de soja, farinha de girassol, DL-metionina e L-lisine HCl.
Estes resultados ilustrativos pelo menos mostram o padrão esperado. O conteúdo ótimo de lisina para frangos machos é maior do que para fêmeas.
Quando o preço da proteína sobe, o conteúdo ótimo de lisina e o nível ótimo de desempenho dos frangos decrescem. Quando o preço da proteína decresce, há pouca alteração na estratégia de alimentação sugerida. Nestas circunstâncias, o programa sugere que fiquemos com a margem extra.
Tabela 2. Efeito da alteração no preço da proteína nos conteúdos ótimos de lisina, e produção de frangos nesses conteúdos ótimos (dados calculados). A função objetivo usada foi foi margem sobre custo da ração
Lisina, % Produção frangos @ 42 dias
Sexo Preços Inicial Cresc. Final Peso corp. CA Margen
kg cent/ave
M Normal 1.5 1.1 0.9 2.71 1.84 1093
M +20% 1.2 1.0 0.9 2.52 1.93 948
M -20% 1.6 1.1 0.9 2.72 1.84 1176
F Normal 1.5 0.9 0.8 2.28 1.98 912
F +20% 1.2 0.9 0.7 2.19 2.10 838
F -20% 1.5 0.9 0.9 2.29 1.97 980
Otimizando a densidade nutricional
Neste exemplo, três rações de frangos foram fornecidas novamente, mas a relação entre os aminoácidos e a EMA foi fixa. A ração inicial foi fornecida até o dia 16, a ração crescimento até o dia 28, e a final a partir daí. As otimizações foram conduzidas usando machos e fêmeas criados separadamente, e juntos, em duas avaliações de retorno. Os resultados estão na Tabela 3.
Tabela 3. Peso corporal, Conversão alimentar (CA), percentagem de carne de peito, e margem/m2 anual aos 42d com ração de ótima densidade nutricional (DN). A função objetivo usada foi margem sobre custo da ração
AME com DN ótima Sexo Retorno
R$/kg Inicial Cresc. Final
Peso vivo
42dias Cons.
ração CA
42d Peito
%
M base 13.23 12.09 11.46 2510 4520 1.800 17.66
M +25% 13.00 12.40 12.40 2495 4256 1.706 17.58
F base 13.15 12.56 11.76 2038 3786 1.858 18.91
F +25% 13.00 12.60 13.40 2113 3793 1.796 18.23
M/F base 13.23 11.93 11.47 2262 4218 1.877 18.28
M/F +25% 13.00 12.60 13.00 2293 3942 1.727 17.99
No ótimo, a ração inicial para machos teve uma densidade nutricional do que as fêmeas, mas em rações subseqüentes isso foi revertido. Ao melhorar o retorno, o otimizador alterou as densidades nutricionais das rações de forma a melhorar a CA consideravelmente em cada caso.
Otimizando os programas de alimentação
Três dietas foram formuladas para frangos Ross 308, de acordo com as recomendações da Ross (2004), com 12.6, 13.3 e 13.5 MJ EMA/kg, e 12.7, 11.0 e 9.2g de lisina digestível/kg, respectivamente). Em um exercício inicial, oito tratamentos dietéticos foram desenhados para ilustrar as respostas que podem ser esperadas quando uma variação de diferentes tratamentos alimentares é utilizada. Os tratamentos alimentares são descritos na Tabela 4, e as respostas preditas pelo modelo de crescimento estão na Tabela 5, os valores sendo expressos relativos ao tratamento alimentar controle recomendado pela Ross (2004). Subsequentemente, o programa de alimentação ótimo foi obtido pelo otimizador, utilizando as mesmas três rações, e com margem máxima/m2/ano como função objetivo. Os resultados da otimização constam na Tabela 6.
Tabela 4. Tratamento alimentares usados para ilustrar diferenças na resposta de frangos criados até 42dias
Tratamento Duração da alimentação, dias
Inicial Cresc. Final
1 42
2 42
3 42
4 21 21
5 21 21
6 21 21
7 5 20 17
8 15 10 17
Controle 10 15 17
É de interesse no primeiro exercício a variação dos resultados conseqüência dos tratamentos alimentares utilizados: a redução máxima no peso corporal foi 4.5% e aumento, 0.3%, o mesmo observado para rendimento de peito; a variação no conteúdo de gordura abdominal foi bem mais alta que a variação no peso corporal, o menor sendo 46.9% e o maior 107.9% do controle. De forme semelhante, a excreção mínima de N foi 94% e a máxima 125% do controle. A margem anual/m2 variou de 85.9% a 100.2% do controle, indicando que o tratamento controle estava próximo do ótimo entre os programas alimentares utilizados.
Tabela 5. Respostas a oito tratamentos alimentares em relação ao tratamento controle (veja Tabela 4) mensurado no período de 42 dias de crescimento
Variável Tratamento alimentar
1 2 3 4 5 6 7 8
Peso vivo 95.5 95.5 93.7 97.6 100.3 99.4 100.1 99.7
Cons. Ração 97.6 93.6 95.3 96.2 101.5 100.2 100.3 99.8
CA 102.3 98.2 101.7 98.7 101.2 100.8 100.2 100.1
Carne peito, % 100.0 99.7 98.5 100.0 100.0 99.7 100.0 100.0
Carne peito, g 95.5 95.2 92.3 97.6 100.3 99.1 100.1 99.7
Carne total - machos 95.1 94.4 91.4 96.3 100.1 98.9 100.0 99.7 - fêmeas 95.9 96.4 94.5 99.2 100.5 99.5 100.1 99.7 Gord. Abdominal, % 49.8 68.7 115.5 75.2 102.5 108.7 101.3 97.9 Gord. Abdominal, g 46.9 64.4 107.9 71.8 102.7 107.9 101.3 97.6
Lipid % 65.3 78.0 110.2 82.2 101.7 105.9 56.8 98.3
Excreção N 125.1 94.0 94.7 103.5 106.4 99.4 99.8 101.2
Custo alimentação 113.1 99.0 91.6 104.2 102.3 98.5 100.0 100.4
Revenue 94.2 94.6 93.4 96.9 100.4 99.5 100.1 99.7
Margem sobre custo
ração 86.1 92.6 94.2 93.8 99.5 99.9 100.2 99.4
Margem/m²/ano 85.9 92.5 94.1 93.7 99.5 99.9 100.2 99.4
Conversão energética 93.1 95.9 96.9 96.6 99.7 99.3 99.7 100.0
Entretanto, quando o otimizador foi utilizado para determinar o programa alimentar obtendo a maior margem/m2 anual, foi observado que um programa alimentar alternativo foi mais rentável do que o controle. Isso foi a 2,5%, o que ocorreu quando a ração inicial foi utilizada por somente seis dias, a crescimento por oito dias, e a final pelo restante do período (28 dias). Um resultado diferente seria obtido se as variáveis de retorno fossem alteradas, ou se os preços da ração fossem considerados relativamente ao retorno. A vantagem do otimizador é que o
efeito de tais alterações no programa de alimentação ótimo podem ser acessados rápida e acuradamente. A decisão quanto ao melhor conteúdo em aminoácidos e á densidade nutricional em cada uma das rações do programa alimentar, bem como quanto ao tempo de utilização de cada uma das rações depende de várias variáveis. Portanto, os resultados das Tabelas acima devem ser consideradas somente como ilustrativas e não devem formar a base de decisões de alimentação em circunstâncias que difiram das utilizadas nos exercícios de otimização.
Tabela 6. Os períodos de alimentação ótimos para três rações de composição fixa, para frangos machos e fêmeas em criação mista. O desempenho é relativo ao programa de alimentação base (=100), da inicial até 10 dias, crescimento até 24 dias e final no período posterio. A função objetivo maximizada foi a margen/m2/anual.
Período de alimentação
ótimo Peso
corporal 42d
Consumo raçãode
CA Carne peito
(g)
Gord.
Abdom.
(g)
Margem/
m2 anual 0 - 6 7 – 14 15 - 42 101.6 103.3 101.8 101.5 117.4 102.5
O programa de alimentação ótimo seria diferente somente no conteúdo de aminoácidos e na densidade nutricional utilizada em cada uma das rações do programa de alimentação. Assim, o ideal é que todas as variáveis sejam otimizadas simultaneamente. Seria necessário cooperação entre o nutricionista e o produtor de frangos visando assegurar que todos os dados de entrada estão corretos antes que seja conduzido o exercício.
Referências Bibliográficas
BOORMAN, K.N. & A.D. BURGESS. 1986. Responses to amino acids. In: Nutrient Requirements of Poultry and Nutritional Research (edit. C. Fisher and K.N.
Boorman). Butterworths, London. pp.99-123.
DEGUSSA. 1995. Amino Chick version 1.0. Degussa AG, Hanau, Germany.
EMMANS, G.C. 1981. A model of the growth and feed intake of ad libitum fed animals, particularly poultry. In: Computers in Animal Production. Ed. Hillyer, G.M., Whittemore, C.T. and Gunn, R.G., Animal Production, Occasional Publication No 5, London. pp 103 - 110.
EMMANS, G.C. 1989. The growth of turkeys. In: Recent Advances in Turkey Science. Ed. Nixey, C. and Grey, T.C., Butterworths, London. pp 135 - 166.
EMMANS, G.C. 1994. Effective energy: a concept of energy utilization applied across species. British Journal of Nutrition, 71: 801 – 821.
EMMANS, G.C. & C. FISHER. 1986. Problems in nutritional theory. In: Nutrient Requirements of Poultry and Nutritional Research. Ed. Fisher, C. and Boorman, K.N., Butterworths, London. pp 9-39.
FISHER, C., T.R. MORRIS & R.C. JENNINGS. 1973. A model for the description and prediction of the response of laying hens to amino acid intake. British Poultry Science, 14: 469 - 484.
FISHER, C. & B.J. WILSON. 1974. Response to dietary energy concentration by growing chickens. In: Energy Requirements of Poultry, Ed Morris, T.R. &
Freeman, B.M., British Poultry Science Ltd. Edinburgh, British Poultry Science Symposium 9: 151 – 184.
GOUS, R.M. 1986. Measurement of response in nutritional experiments. in : Nutrient Requirements of Poultry and Nutritional Research, Ed. Fisher, C. and Boorman, K.N., Butterworths, London, British Poultry Science Symposium 19:
41-57.
GOUS, R.M., G.C. EMMANS, L.A. BROADBENT & C. FISHER. 1990. Nutritional effects on the growth and fatness of broilers. British Poultry Science 31: 495 - 505.
GOUS, R.M., E.T. MORAN, JR., H.R. STILBORN, G.D. BRADFORD & G.C.
EMMANS. 1999. Evaluation of the parameters needed to describe the overall growth, the chemical growth, and the growth of feathers and breast muscles of broilers. Poultry Science 78: 812-821.
HANCOCK, C.E., G.D. BRADFORD, G.C. EMMANS & R.M. GOUS. 1995. The evaluation of the growth parameters of six breeds of commercial broiler chickens.
British Poultry Science 36: 247 - 264.
MACK, S., D. HOHLER & M. PACK. 2000. Evaluation of dose-response data and implications for commercial formulation of broiler diets. Proceedings Australian Poultry Science Symposium 2000: 82-87.
MORRIS, T.R. & D.M. NJURU. 1990. Protein requirements of fast- and slow- growing chicks. British Poultry Science 31: 803-809.
ROSS (2004). Ross 308 Technical Manual.
Agradecimento
Ao Dr. Gerson Neudi Scheuermann, Pesquisador da Embrapa Suínos e Aves pela tradução dessa palestra.
