Modelagem!!! Composição de carcaça. Modelagem da composição. Composição da carcaça. Porque são diferentes? Dá para controlar?

Modelagem

Modelagem da da composi composiç ção ão de de carca carcaç ça a de su de suí ínos nos

Prof. Marson Bruck Warpechowski Depto. Zootecnia – UFPR II SIMCARNE – UEL – maio/2013

• Quantidade de carne e gordura

• Rendimento para a indústria

– de carcaça, de cortes, de carne, de banha – de processados (embutidos, curados, cozidos) – Interfere na qualidade da carne e processados

• Rendimento para o produtor – CA, tempo x kg/ano, valor do produto

Composição de carcaça

Porque são diferentes?

Ingredientes das dietas Manejo alimentar Clima/ambiência

Uso de aditivos Peso/idade ao abate Potencial genético

Bebedouros Lotação/N°

Comedouros

Gênero/Castrações

Desafio sanitário

Número de dietas

Balanceamento/processamento/forma física

Composição da carcaça

Comportamento/bem estar

Dá para controlar?

Ingredientes das dietas Manejo alimentar Clima/ambiência

Uso de aditivos Peso/idade ao abate Potencial genético

Bebedouros Lotação/N°

Comedouros

Gênero/Castrações

Desafio sanitário

Número de dietas

Balanceamento/processamento/forma física Comportamento/bem estar

Como considerar tantos fatores e

interações ao mesmo tempo?

Modelagem !!!

• Muito útil em situações multifatoriais

• Permite estimar valores e simular situações integrando diferentes fatores

• Precisa de valores e relações conhecidas (dados empíricos/teoria)

• Permite simular efeitos conjuntos que nunca foram misturados (SISTEMAS)

• Exige validação/avaliação empírica

Sistemas dinâmicos integrados:

Princípios e Aplicações

Classificação dos modelos

• Simples x Complicados

– Quanto? Número de fatores, relações, compartimentos e entradas (inputs)

• Empíricos x Mecanísticos

– Quanto? Profundidade da descrição do(s) mecanismo(s) utilizado(s)

• Deterministas x Probabilísticos

• Estáticos x Dinâmicos

Ex. modelo simples, empírico, linear, estático, paramétrico

- uma variável de entrada

- uma relação estática (não varia com o tempo) - a saída é um valor pontual, sem dispersão

entrada:

CONSUMO

saída:

GANHO DE PESO CA

Sempre igual???

Compartimento 1 Compartimento 2

X N°células X N°células

Tecido 1 Ex. músculo, fígado, rim

Tecido 2 Ex. sangue, tecido adiposo A

Fatores externos

Efeitos sobre parâmetros

Taxas de fluxo

D F

E

• Em modelos mecanístas e dinâmicos, os fatores afetam os parâmetros que descrevem os mecanismos e limites

Efeitos dos Fatores Alguns modelos e sistemas aplicados

NRC 1998… Estima necessidades nutricionais para leitões em crescimento, porcas em gestação e em lactação, considerando curvas de deposição de proteína (cúbica e exponencial), sexo e efeitos de ambiente

Rostagno Estima necessidades nutricionais por fase e categoria animal com base na curva de deposição protéica

INRAPORC Estima e compara necessidades nutricionais, desempenho, eficiência biológica e excreção de dejetos de leitões em crescimento, porcas em gestação e lactação, considerando efeitos de sexo, genótipo, manejo, composição e forma física do alimento, ambiente, alojamento, sistema de produção … EFG Utiliza a descrição do potencial genético para crescimento

com parâmetros da curva de Gompertz. Determina as necessidades nutricionais de energia, proteína e aminoácidos e programa alimentação para maximizar o lucro. Não leva em conta efeitos de composição da dieta

“Motor” dos modelos

• Não cresce sem comer, mas quanto vai comer???

• “Cresce-porque-come” ou

“Come-porque-cresce”?

• “Predição das necessidades nutricionais” ou “Predição do desempenho e deposição”?

• Potencial de deposição imediato (dinâmico) – Homeostase x Homoerese

– Crescimento ponderal dos tecidos

– Disponibilidade x necessidade de nutrientes/energia

• Atendimento das necessidades nutricionais – Consumo (limites físicos e metabólicos x disponibilidade) – Balanceamento (valores disponíveis)

• Controlando-se esses fatores, controla-se a composição do produto

O que determina o crescimento?

“Motor” dos modelos

• Ex. Cresce porque come

– Potencial de consumo baseado em curva polinomial ou não linear de peso vivo – Fatores diminuem o consumo: estresse

térmico, lotação, sexo, ...

– Partição do consumido depende da curva de deposição protéica + gordura mínima – Excesso usado para acumular gordura

Temperatura x Consumo x Idade

Quiniu et al. 2000 Consumoemunidadesde EM mantença(/kg PV0,75)

• Curvas de crescimento/deposição

– Forma da curva X Período considerado – Linear, linear-platô, polinomial, não linear – Unifatorial x Multifatorial (superfície) – Efeito de fatores: geral ou por parâmetro

Parâmetros dos modelos

Taxa de g anh o de tecid o mag ro

80 90 100 110 120 130 140 150 160

10 30 50 70 90 110 130

Pe s o vivo ( k g) Deposição de proteina corporal (g/dia)

300 325 350

Curva de Crescimento

idade

peso vivo

nascimento

aceleração do crescimento desaceleração do crescimento

maturidade sexual

idade

peso vivo

Tecido adiposo Tecido magro

Curva de Crescimento (consumo à vontade)

Ganho total

Ganho de gordura

Ganho magro

Elaborado com dados empíricos da EMBRAPA-CNPSA (1979) Evolução da composição corporal de suínos de acordo com o peso vivo (kg) - consumo a vontade

20 40 60 80 100 120

Minerais Lipídios Proteína Água

Composição tecidual x química

água

gordura

proteína

água

gordura

proteína

Tecido adiposo Tecido magro

80 g alimento

= 20 g gordura

100 g alimento

= 80 g tecido magro

Composição do ganho de peso de suínos de acordo com a faixa de peso vivo (kg) - consumo à vontade

0%

20%

40%

60%

80%

100%

15-20 20-40 40-60 60-80 80-100 100-120 Água Proteína Lipidios Minerais

Elaborado com dados empíricos da EMBRAPA-CNPSA (1979)

Composição de carcaça e conversão alimentar de suínos

Adaptado de STAHLY 1989 2,5

3 3,5 4

40 45 50 55 60

% tecido magro na carcaça

Conversão alimentar

Média do período de crescimento

InraPorc: Um modelo matemático e uma ferramenta de apoio a decisões para nutrição de suínos

Funcionamento geral

Carcaça

Parâmetros de referência

• Concentração de PB no tecido magro: 23 %

• Concentração de gordura no tecido adiposo: 90 %

• Deposição óssea associada à deposição protéica

• Curvas de deposição protéica para tipos diferentes de suínos (sexo, genótipo,...)

• Consumo e ganho de peso calibráveis para a situação de campo (curva de consumo a vontade)

Exemplo de calculo fatorial

• Necessidade LIS (digestib. ileal padronizada) Mantença = 0,036 g/kg PV0,75

Crescimento = 0,12 g/g PB depositada

• EB x ED x EM x EL (Composição x Digestibilidade)

• EM mantença = 106 kcal/kg PV^0,75

• EM deposição proteína = 10,6 kcal/g

• EM deposição gordura = 12,5 kcal/g

Cálculos

• Para os outros AAs essenciais (digest ileal verdadeira)

• Calculados a partir da LIS, em g/dia

• Soma de necessidades para mantença e ganho

• Convertidos para % através do consumo diário calculado AA Mantença Deposição

LIS 100 100

MET 25 27

MET + CIS 123 55

TRE 151 60

TRI 26 18

LEU 70 102

Diferenciais - INRAPORC

• Calibração: permite ajustar fatores locais desconhecidos que afetam consumo e deposição

• Entrada detalhada de manejo alimentar, plano de dietas, composição anatômica da carcaça...

• Permite escolha de diferentes métodos e modelos de ajuste da curva de deposição

• Permite simulação de comparação de cenários

• Simula os efeitos com dinâmica diária

• Balanço final x Soma de oscilações

Exemplo simulação/análise com INRAPORC – Módulo Crescimento Exemplo simulação/análise com INRAPORC – Módulo Crescimento

Exemplo simulação/análise com INRAPORC – Módulo Crescimento

Avaliação do INRAPORC em

condições brasileiras

• Calibração com dados teóricos/médios

• 36 machos castrados e 36 fêmeas

• Inicio com ~20kg e abate com ~110 kg PV

• 2 dietas de crescimento e 2 de terminação

• Controle (Rostagno) x Nova (INRAPORC)

• Consumo a vontade até o abate

Avaliação do INRAPORC em condições brasileiras Rossi et al. 2013 (UFSM)

• Sem efeitos sobre desempenho zootécnico

• Sem efeito sobre carcaças – peso e rendimento de carcaça

– perda no resfriamento, qualidade da carne – Comprimento, quantidade de carne – ET e conformação

• Menor custo e maior da Receita Liquida

Avaliação do INRAPORC em condições brasileiras Rossi et al. 2013 (UFSM)

Avaliação do INRAPORC em condições brasileiras

• Efeitos de peso de abate (até ~160 kg), sexo, manejo alimentar, genótipos distintos

• Peso e rendimento de carne por cortes

• Principais dúvidas (Brasil – França) – Métodos de abate e avaliação de carcaças – Composição de ingredientes das dietas – Manejo alimentar e ambiência – Interações genótipo ambiente

Efeito de sexo e restrição quantitativa sobre o peso de carcaça fria (Warpechowski et al., 1999)

Geral = 0,83x - 2,7 R2 = 0,90

RC geral = 0,80x + "0"

R² = 0,90

60 65 70 75 80 85 90 95 100

80 90 100 110 120

Peso de abate (kg)

Peso de carcaça (kg) Castrados AV

Fêmeas AV Castrados 7%RA Fêmeas 7%RA Castrados 14%RA Fêmeas 14%RA Castrados 21%RA Fêmeas 21%RA

Efeito do peso de abate sobre o peso de carcaça de suínos (Experimentos da UFPR)

y = 0,83x - 2,7 R2 = 0,90 y = 0,84x - 5,4

R2 = 0,99

y = 0,86x - 7,5 R2 = 0,98

40 60 80 100 120 140 160

60 80 100 120 140 160 180

UFPR 1999 (68 suínos) UFPR 2010 (250 suínos) UFPR 2009 (160 suínos)

Efeito do nível da restrição quantitativa sobre a percentgem de pernil na carcaça fria (Warpechowski et al., 1999)

Y = 0,13X + 27,7 R² = 0,32

25 26 27 28 29 30 31 32 33

-7 0 7 14 21 28

Restrição de oferecimento em relação ao controle (%)

Efeito do nível da restrição quantitativa sobre a espessura de toicinho na carcaça (mm) (Warpechowski et al., 1999)

y = 0,026x² - 0,735x + 32,926 R² = 0,15

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

-7 0 7 14 21 28

Restrição de oferecimento em relação ao controle (%)

Avaliação do INRAPORC Experimento UFPR 2012

• Simulação de manejo comercial

• Machos castrados x Fêmeas

• Alimentação a vontade ou restrita fixa

• Peso de abate de ~80 a ~160 kg

• Pesagem e ecografia semanal

• Calibração com desempenho à vontade

• Avaliação da predição da carcaça e do efeito de sexo e restrição quantitativa

Avaliação do INRAPORC – UFPR 2012

Avaliação do INRAPORC – UFPR 2012 Avaliação do INRAPORC – UFPR 2012

Avaliação do INRAPORC – UFPR 2012 Medição de espessura de toicinho e de lombo por ecografia

Entre última e penúltima costelas, 6,5 cm lateral à linha dorsal Warpechowski, Pierozan, et al., UFPR (2012)

Medição de espessura de toicinho e de lombo por ecografia

A A B B

17,6 7,5

39,1 50,1

Entre última e penúltima costelas, 6,5 cm lateral à linha dorsal Warpechowski, Pierozan, et al., UFPR (2012)

Avaliação do INRAPORC – UFPR 2012

Predição pelo INRAPORC da espessura de toicinho de suínos entre 80 e 155 kg

y = 1,08x - 2,00 R² = 0,99

y = 0,98x R² = 0,98 10

12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

ET calculada (mm)

ET medida (mm)

Avaliação do INRAPORC Experimento UFPR 2012

• INRAPORC foi muito eficiente para predizer desempenho e carcaça de machos castrados e fêmeas antes da puberdade, sob diferentes condições de consumo e até pesos superiores a 150 kg

• Não foi possível calibrar para as fêmeas que entraram em puberdade (>100 kg)

Ganho de peso semanal (kg) de fêmeas suínas entre 80 e 155 kg PV (bolas vermelhas representam média de machos castrados)

-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16

28/8 4/9 11/9 18/9 25/9 2/10 9/10 16/10 23/10 30/10 6/11 13/11 20/11 27/11

Warpechowski, Machado, et al., UFPR (2012) Alojadas em grupos de 2-3 fêmeas, sob arraçoamento a vontade ou restrito

Efeito de sexo

~80 kg 130 dias

Interactions and 95,0 Percent Confidence Intervals

Cicloestral 0

0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8

GPD kg por dia

Castrados MT-DI1 PE-ES PP-DI2

Alimentação A Vont Restr

Machado, et al. SBZ (2013) PP pré-puberes, PE pró-estro, ES estro, MT metaestro, DI1-2 Diestro

Efeito de sexo

Avaliação do INRAPORC Próximos experimentos UFPR

• Modelagem do efeito de ciclo estral sobre comportamento de consumo e deposição

• Avaliação da precisão e exatidão da predição de alterações na formulação da dieta e no manejo alimentar sobre desempenho, carcaça e excreção

• Interações entre qualidade da carcaça e a qualidade da carne

Agradecimentos

• Equipe GPAC – UEL

• Equipe LabSisZoot – UFPR

• PPG Ciências Veterinárias – UFPR

• Ajinomoto Animal Nutrition

• INRA-PEGASE e AgroCampus Ouest

Prof. Marson Bruck Warpechowski Depto. Zootecnia – UFPR

marson@ufpr.br www.ufpr.br/~labsiszoot