128
nas condições brasileiras
J. A. de Freitas1, R. de Paula Lana2, A. L. Rodriguez Magalhães3, J. C. de Souza1
Universidade Federal PR – Campus Palotina, Palotina, PR, Brasil
Prediction and validation of dairy cattle performance under brazilian conditions
ABSTRACT. The objectives of this research were to develop prediction equations of dry matter intake, requirements and ingestion of energy and protein and to validate the equations, as well as those of NRC (1989, 2001), to predict milking cows performance. Analyses were performed on a set of 132 data from 33 purebred Holsteins and Zebu crossbred (¾ HZ) lactating cows. Mean values for body weight, milk production, milk fat and milk protein contents and dry matter intake with the respective standard deviations were 499.1 ± 37.0 kg; 21.1 ± 3.2 kg/d, 3.89 ± 0.44%, 3.16 ± 0.32%; and 16.8 ± 2.0 kg/ d, respectively. Dry matter intake (DMI) was correlated positively withbody weight and milk production and negatively with TDN and NDF percentages in the consumed diet. Milk production was correlated positively with DMI and crude protein intake, and negatively with NDF content of the diet. Prediction equations of DMI and energy (TDN) and protein requirements were developed as a function of body weight and milk production and from these a table of nutritional requirements for milking cows was derived. These equations were more efficient in predicting cow performance under Brazilian conditions than those of NRC (1989; 2001). The NARC (2001) equation proved to be inadequate because it overestimated performance due to underestimating the energy requirement.Key words: Crude protein, dry matter intake, energy, milk production, nutrient requirements.
RESUMO. Objetivou-se com esse trabalho desenvolver equações de predição de consumo de matéria seca, consumo e exigências de energia e proteína e validar as equações, bem como o NRC (1989,2001), para predizer o desempenho de vacas de leite. Foram analisados 132 dados referentes a 33 vacas com grau de sangue variando de Holandês puro por cruza (HPC) a ¾ HZ. As médias referentes ao peso corporal, produção de leite, teores de gordura e de proteína do leite e consumo de matéria seca (CMS), e seus respectivos desvios padrões foram de 499,1 ± 37,0 kg; 21,1 ± 3,2 kg/dia; 3,89 ± 0,44%; 3,16 ± 0,32%; e 16,8 ± 2,0 kg/dia, respectivamente. O CMS correlacionou-se positivamente com o peso corporal e produção de leite e, negativamente, com as porcentagens de NDT e de FDN da dieta consumida. A produção de leite foi correlacionada positivamente com o CMS, consumo de proteína bruta (PB) e, negativamente, com o teor de FDN da dieta consumida. Foram geradas equações de predição de CMS e exigências de energia (NDT) e de PB em função do peso corporal e produção de leite e tabela de exigências nutricionais para vacas de leite a partir destas equações. As equações foram mais eficientes em predizer o desempenho das vacas nas condições brasileiras em relação às equações propostas pelo NRC (1989; 2001), o qual se mostrou inadequado, superestimando o desempenho, devido à subestimativa das exigências de energia.
Palavras chave: Consumo de matéria seca, energia, exigências nutricionais, produçao de leite, proteína bruta.
Introdução
Arch. Latinoam. Prod. Anim. 2006. Vol. 14 (4): 128-134
© 2006 ALPA. Todos los derechos reservados
As entidades nutricionais tais como energia, proteína, vitaminas e minerais, presentes na matéria seca, são essenciais para mantença e produção animal (crescimento, engorda, gestação e lactação) (Coelho da Silva e Leão, 1979). Para que as exigências desses nutrientes sejam totalmente atendidas pelos animais, faz-se necessário que os mesmos consumam quantidades suficientes de matéria seca.
Entre-tanto, a ingestão de matéria seca pode ser influenciada por diversos fatores como temperatura ambiente, fotoperíodo, tipo de alimento, raça do animal, freqüência de alimentação e estado sanitário do animal, podendo variar ainda com a produção de leite, estágio da lactação, sistema de manejo. O conhecimento das exigências nutricionais dos animais e da composição dos alimentos possibilita a
Recibido Marzo 25, 2006. Aceptado Julio 15, 2006.
1UFPR– Campus Palotina, Palotina, PR, e-mail: freitasjaf@ufpr.br. Rua: Pioneiros, 2153. CEP 85950-000 2UFV, MG– Bolsista CNPq
formulação de dietas balanceadas entre vários níveis de produção, de modo a proporcionar maior aproveitamento dos nutrientes pelo animal sem haver desperdícios de ali-mentos.
As tabelas de exigências nutricionais para bovinos de leite têm sido utilizadas amplamente pelos nutricionistas, sendo geradas a partir de dados provenientes de países de clima temperado como Estados Unidos (NRC, 1989, 2001) e Inglaterra (ARC, 1980). Deve-se, portanto, levar em consideração que as condições em que foram geradas as equações que deram origem às respectivas tabelas, são di-ferentes das condições predominantes em países de clima tropical como o Brasil. Deste modo, a aplicação de tais da-dos em condições tropicais deve ser adotada com cautela. Objetivou-se com esse trabalho desenvolver equações de predição de consumo de matéria seca, consumo e exigências de energia e proteína, e validação do desempenho de vacas de leite utilizando dados da litera-tura científica brasileira.
Material e Métodos
Foram analisados 132 dados referentes a 33 vacas com grau de sangue variando de Holandês puro por cruza (HPC) a ¾ HZ, obtidos de oito dissertações de mestrado e uma tese de doutorado da Universidade Federal de Viçosa-MG, Brasil, conforme pode ser observados na Quadro 1.
Os dados médios referentes ao peso corporal, produção de leite, teores de gordura e proteína do leite e consumo de matéria seca, bem como seus respectivos desvios padrões foram de 499,1 ± 37,0 kg; 21,1 ± 3,2 kg; 3,89 ± 0.44%; 3,16 ± 0,32%; e 16,8 ± 2,0 kg, respectivamente. Os teores de PB, NDT, EE e FDN das dietas utilizadas, expressos em porcentagem na matéria seca, foram de 16,4 ± 1,5; 69,4 ± 5,5; 4,2 ± 2,7; e 42,6 ± 9,4, respectivamente. Os dados relativos a cada animal, bem como o número de animais utilizados em cada um dos experimentos, encontram-se na Quadro 1.
Determinaram-se os coeficientes de correlação linear e significância dos mesmos em nível de 1% de probabilidade e, em seguida, foram desenvolvidas equações de regressão múltipla para consumos de matéria seca e de proteína bru-ta, exigências de energia (NDT) e, a partir das equações de consumo de MS e de PB, estimaram-se as exigências de PB. Utilizou-se o procedimento de eliminação de variáveis independentes não significativas (P>0,05), permanecendo os modelos reduzidos que melhor explicassem as variáveis dependentes avaliadas (Neter et al., 1990). As análises foram desenvolvidas utilizando o programa estatístico do Minitab (Ryan e Joiner, 1994).
Foram feitas validações das equações de consumo e exigências de NDT e PB desenvolvidas e das equações obtidas com base em tabelas ou equações reportadas no NRC (1989, 2001). As equações de regressão múltipla e seus res-pectivos coeficientes de determinação para estimar o CMS e exigências de NDT e PB de vacas em lactação, segundo o NRC (1989, 2001), são apresentados no Quadro 2.
Resultados e Discussão
O consumo de matéria seca (CMS) correlacionou-se po-sitivamente com o peso corporal e a produção de leite (P<0.01; Quadro 3), sendo que no primeiro caso a correlação foi menor devido ao baixo coeficiente de variação observa-do para o peso corporal (7,4%). O CMS correlacionou-se negativamente com as porcentagens de NDT e de FDN na dieta consumida. Estes resultados estão de acordo com os efeitos fisiológico e físico, respectivamente, que interferem sobre o consumo (NRC, 1989).
A produção de leite foi correlacionada positivamente com o CMS e CPB, e negativamente, com o teor de FDN da dieta consumida (P<0.01). Houve correlação entre CMS e CNDT (r = 0,63), mas não entre CMS e %NDT (r=-0,14), conforme pode ser observado na Quadro 2.
Estes resultados indicam que o CMS e o teor de fibra na dieta têm forte influência sobre a produção de leite. O estí-mulo ao consumo pode ser obtido utilizando dietas balan-ceadas e de alta qualidade, além de práticas adequadas de manejo, que incluem a freqüência de alimentação e carac-terísticas físicas apropriadas dos alimentos, bem como fatores ambientais controlados e uso de animais adapta-dos ao sistema de produção.
O teor de gordura no leite correlacionou-se positivamen-te com o positivamen-teor de propositivamen-teína no leipositivamen-te, CNDT e positivamen-teor de FDN da dieta (P<0,01), e correlacionou-se negativamente com a produção de leite e teor de NDT e PB da dieta (Quadro 4), concordando com as observações de Lucci (1997) em que o aumento da produção de leite induz à redução no teor de gordura no leite.
Por outro lado, a produção de gordura correlacionou-se positivamente com a produção de leite, CMS, CNDT e CPB (Quadro 4), indicando que o aumento verificado na produção de leite foi maior que a redução no teor de gordu-ra no leite.
A correlação positiva entre o teor de gordura e o teor de FDN da dieta tem sido explicada devido à fibra estimular uma maior produção ruminal de acetato em relação ao propionato, sendo o acetato precursor direto de metade da gordura do leite (Lucci, 1997). Entretanto, isto não explica a maior produção de gordura com aumento do consumo de NDT.
O teor e a produção de proteína no leite correlacionaram-se positivamente com o peso corporal e consumos de NDT e de PB (P<0,01 Quadro 4). A maior produção diária de proteína pode ser atribuída à maior produção de leite, devido à sua alta correlação, sendo que a produção de leite foi estimulada pelo CMS, CNDT e CPB e inibida pelo teor de FDN da dieta (Quadro 3).
Com base no banco de dados reportado no Quadro 1, foram geradas equações de regressão múltipla e seus res-pectivos coeficientes de determinação, apresentadas abaixo, para estimar o CMS, CNDT e CPB e teor de NDT, PB e FDN na dieta em função do peso corporal e produção de leite dos animais, sendo que as percentagens de NDT e PB representam as exigências dos animais, conforme mostra-do no Quadro 5.
Quadro 1. Número de animais por tratamento (NA), peso dos animais (Peso, kg), produção de leite (Leite, kg/dia), teores de gordura (%Gord) e proteína no leite (%Prot), consumo de matéria seca (CMS, kg/dia), e teores de extrato etéreo (%EE), energia (%NDT) fibra (%FDN) e proteína bruta (%PB) na ração dos animais.
Expto1 NA Peso Leite %Gord %Prot CMS %EE %NDT %FDN %PB
1 4 471 16,7 4,15 2,98 14,7 2,9 73,5 50,2 16,0 1 4 471 16,4 4,26 3,01 15,0 2,2 72,1 51,9 16,2 1 4 471 15, 8 4,29 2,99 14,4 1,5 70,6 53,4 16,5 1 4 471 14,9 4,32 2,99 13,8 0,9 68,9 55,9 16,6 2 3 521 25,8 3,62 3,23 18,0 2,15 72,2 33,4 16,9 2 3 521 26,1 3,13 3,3 16,6 4,13 72,8 32,4 19,1 2 3 521 26,1 3,3 3,13 17,0 6,19 73,4 33,3 19,3 2 3 521 22,9 3,12 2,99 15,6 7,47 72,4 34,3 19,7 3 4 480 24,3 3,78 2,85 20,3 2,81 71,0 36,2 16,1 3 4 480 26,9 3,67 2,66 19,6 6,58 72,7 36,0 16,1 3 4 480 26,2 3,73 2,73 19,4 8,98 73,8 35,9 16,1 3 4 480 27,2 3,64 2,59 19,9 11,93 75,2 35,8 16,1 4 4 500 20,1 3,5 2,6 15,2 2,1 71,4 44,7 16,2 4 4 500 19,1 3,6 2,7 14,7 2,9 71,8 43,5 16,5 4 4 500 18,2 3,6 2,6 14,4 3,5 72,7 45,4 17,1 4 4 500 19,6 3,4 2,7 14,2 4,2 72,9 47,5 15,4 5 4 450 22,2 3,5 3,2 16,0 2,15 72,6 31,6 17,4 5 4 450 20,9 3,4 3,2 15,2 4,13 73,8 35,0 17,6 5 4 450 21 3,5 3,2 14,7 6,19 74,7 33,2 17,6 5 4 450 21,4 3,5 3,1 15,6 7,47 76,1 39,2 17,9 6 3 512 20,1 3,74 3,3 16,0 10,1 75,5 34,5 16,9 6 3 512 19,7 3,73 3,47 18,2 3,52 70,6 36,7 16,3 6 3 512 19,7 3,69 3,25 16,8 4,47 64,7 46,2 16,9 6 3 512 19,6 3,64 3,38 17,3 4,84 65,2 46,7 16,8 7 3 542 24,17 4,17 3,46 20,0 3,2 68,8 39,5 15,3 7 3 543 23,28 4,04 3,52 19,1 2,77 68,2 37,7 15,0 7 3 538 22,1 4,19 3,55 18,5 2,36 64,0 35,3 14,9 7 3 527 20,36 3,85 3,63 17,3 1,94 61,8 33,6 15,2 8 4 472 21,59 3,62 2,9 10,4 2,08 73,5 47,4 15,9 8 4 472 21,14 3,62 2,9 10,3 2,2 75,3 46,1 16,0 8 4 472 20,27 3,62 2,9 11,3 2,03 76,9 42,2 18,3 8 4 472 18,99 3,62 2,9 13,1 2,43 78,5 38,7 19,4 9 4 562 20,2 4,55 3,52 18,6 2,8 63,6 46,1 16,2 9 4 567 20,7 4,49 3,51 18,7 2,7 66,1 46,2 16,4 9 4 564 20,6 4,57 3,52 19,1 2,6 65,6 47,9 16,3 9 4 567 20,5 4,63 3,52 18,6 2,5 65,1 47,9 15,9
11= Almeida (1997); 2= Mora (1995); 3- Malafaia (1998); 4- Vilela (1995); 5=Rabelo (1996); 6= Mayer (1995); 7= Magalhães (2001); 8=
Oliveira et al. (2001) e 9= Assis ( 2001)
Quadro 2. Equações de consumo e exigências de NDT e PB desenvolvidas obtidas com base em tabelas ou equações reportadas no NRC (1989 e 2001). NRC 1989 CMS 89 = 5.4* PV/500*[1-(%NPT/100)] R2 = 0.90 (Eq.1) NRC2001 CMS 01 = -4.69 + (0.0142*PV) + (0.356*Lei) + (1.72*%G) R2 = 0.99 (Eq.2) NRC 1989 % NDT 89 = 70.8 – (0.0179*PV) + (0.332*Lei) R2 = 0.90 (Eq.3) NRC 2001 % NDT 01 = 48.6 – (0.0183*PV) + (0.435*Lei) + (0.728*%G) R2 = 0.91 (Eq.4) NRC 1989 % PB 89 = 15.9 – (0.00782*PV) + (0.145*Lei) + (0.728*G%) R2 = 0.88 (Eq.5) NRC 2001 % PB 01 = 8.83 – (0.00483*PV) + (0.119* Lei) – (0.706*%G) R2 = 0.92 (Eq.6)
A equação 1 foi gerada a partir de modificação da equação apresentada na página 4 do NRC (1989), substituindo a matéria seca indigestível por 1-NDT/100. As equações 3 e 5 foram geradas a partir dos dados da tabela 6-5 apresentados na página 87 do NRC (1989). As equações 2, 4 e 6 foram geradas a partir dos dados das tabelas 14-2, 14-3, 14-5 e 14-6 apresentadas nas páginas 262 a 265 do NRC (2001).
Quadro 4. Coeficientes de correlações lineares entre parâmetros do leite e outros parâmetros1
%Gord no leite Gord no leite, g/d %Prot. no leite Prot. no leite, g/d
Gord no leite, g/d 0,31 %Prot. no leite 0,48* 0,29 Prot. no leite, g/d -0,12 0,75* 0,53* Peso, kg 0,19 0,41* 0,42* 0,46* Leite, kg -0,46* 0,70* -0,09 0,79* CMS 0,18 0,90* 0,28 0,73* CNDT 0,49* 0,68* 0,50* 0,51* %NDTt -0,54* -0,14 -0,61* -0,13 CFDN 0,38 0,14 -0,02 -0,09 %FDNt 0,61* -0,34 -0,07 -0,70* CPB -0,04 0,83* 0,44* 0,89* %PBt -0,43* -0,22 0,01 -0,12
1Os dados de consumos de matéria seca (CMS), de nutrientes digestíveis totais (CNDT), de fibra em detergente neutro (CFDN) e de proteína
bruta (CPB) são expressos em kg/dia; %NDTt ou %FDNt ou %PBt = tabelado = valor encontrado para NDT ou FDN ou PB na ração, de acordo com a composição da dieta e tabela de composição de alimentos (Lana, 2000).
* Significativo a 1% de probabilidade.
Qudro 3. Coeficientes de correlações lineares entre parâmetrosdos animais e das dietas1
Peso Leite CMS CNDT %NDTo %NDTt CFDN %FDNo %FDNt
Leite 0,22 CMS 0,52* 0,69* CNDT 0,31 0,29 0,63* %NDTo -0,18 -0,62* -0,45* 0,41* %NDTt -0,40 0,24 -0,14 -0,32 -0,18 CFDN -0,09 0,07 0,19 0,58* 0,45* 0,20 %FDNo -0,43* -0,77* -0,71* -0,14 0,74* 0,25 0,55* %FDNt 0,01 -0,77* -0,36 -0,06 0,64* -0,07 0,50* 0,86* CPB 0,47* 0,74* 0,79* 0,66* -0,28 -0,33 -0,05 -0,72* -0,65*
1Os dados de peso corporal (Peso) são expressos em kg e os dados de produção de leite (Leite) e consumos de matéria seca (CMS), de
nutrientes digestíveis totais (CNDT), de fibra em detergente neutro (CFDN) e de proteína bruta (CPB) são expressos em kg/dia; %NDTo ou %FDNo = observado = (Consumo de NDT ou FDN)/CMS * 100; %NDTt ou %FDNt = tabelado = valor encontrado para NDT ou FDN na ração em função dos ingredientes e composição química proveniente da tabela publicada por Lana (2000).
* Significativo a 1% de probabilidade.
Quadro 5. Equações de regressão múltipla e seus respectivos coeficientes de determinação para estimar o CMS, CNDT e CPB e teor de NDT, PB e FDN na dieta
CMS= -22.8 + (2.99*Lei) – (0.000131*PV2)– (0.00535 PV*Lei) R2 = 0.67 (Eq.7)
% NDT= - 223 + (1.24*PV) – (0.00134PV2)+ (0.000899PV*Lei) R2 = 0.46 (Eq.8)
CNDT = (Eq.7*Eq.8)/100 (Eq.9)
CPB = 10.9 – (0.0206*PV) – (0.46*Lei) + (0.00109*PV*Lei) R2 = 0.64 (Eq.10)
%PB = (Eq.10/Eq.7)*100 (Eq.11)
%FDN = (36.1 - Lei)/0,364 R2 = 0.59 (Eq.12)
CMS = consumo de matéria seca (kg/dia), Lei = produção de leite (kg/dia), PV = peso corporal dos animais (kg), CNDT = consumo de nutrientes digestíveis totais (kg/dia), CPB = consumo de proteína bruta (kg/dia).
As Figuras 1, 2 e 3 apresentam as validações das equações de consumo (Eq. 7), exigências de NDT (Eq. 8) e produção de leite em função do nível energético das dietas dos animais (Eq. 8) e das equações 1 a 4, obtidas com base em tabelas ou equações reportadas no NRC (1989, 2001), em função dos valores observados. Observa-se na Figura 1 que as três equações foram eficientes em estimar o CMS, embora a equação do NRC (1989) tendeu a superestimar o consu-mo por vacas de menor capacidade de ingestão.
Nenhuma das equações foi capaz de predizer o teor de NDT observado 100*consumo de nutriente digestíveis/ CMS em ensaios de digestibilidade (Figura 2), onde vacas com menor capacidade de consumo e produção de leite apresentaram maior digestibilidade das dietas, provavelmente devido à redução da taxa de passagem da dieta pelo trato gastrintestinal. Por esta razão, optou-se por obter as exigências energéticas de vacas de leite nas condições brasileiras de acordo com a equação 8, onde o teor de NDT das dietas foi calculado em função da proporção dos ingredientes e composição química
prove-niente da tabela publicada por Lana (2000). 3 (NRC, 1989) para estimar a produção de leite de vacasA Figura 3 mostra que a Eq. 8 foi mais eficiente que a Eq. nas condições brasileiras em função do nível de energia tabelado (Lana, 2000) das dietas. Entretanto, a Eq. 3 ainda apresenta-se em condições satisfatórias quando compara-da à Eq. 4 (NRC, 2001), que superestimou em excesso a produção de leite, mostrando neste caso ser inadequada para as condições brasileiras.
A superestimativa de produção de leite pelo NRC (2001) para vacas Holandesas com 500 kg de peso corporal, produzindo 20 kg de leite/dia com 4% de gordura, e consumindo dietas contendo 50% de silagem de milho (na base da MS) e concentrado à base de milho, farelo de soja e uréia foi confirmada utilizando o programa computacional que acompanha a publicação. Neste caso, o programa estimou produção de 34 kg de leite/dia em função do con-sumo de energia líquida de lactação.
Em adição às equações de regressão múltiplas reportadas anteriormente (Eq. 7 a 12), foram desenvolvidas outras estimativas do CMS, produção de leite e exigências de NDT e PB, em que foram incluídas, ainda, informações sobre o teor de gordura e proteína no leite, apresentadas no Quadro 6.
As equações 13 a 19 apresentaram altos coeficientes de determinação, mas devido ao grande número de parâmetros e complexidade dos mesmos, optou-se por utilizar as equações 7 a 12 para gerar uma tabela simplificada de exigências nutricionais para vacas em lactação nas condições brasileiras, com peso e produção de leite dentro do limite estudado (Quadro 7). Entretanto, as equações 13 a 19 poderão ser úteis em trabalhos posteriores mais aprofundados sobre exigências nutricionais, podendo melhor explicar as interações entre os fatores intrínsecos aos animais e os fatores dietéticos.
Houve interação entre peso corporal e produção de leite sobre o CMS (equação 7), sendo que ocorreu aumento no CMS com aumento do peso corporal em vacas de menor produção de leite (Quadro 7). Este resultado pode ser ex-plicado devido à maior produção de leite aumentar o Figura 1. Relação entre o consumo de matéria seca
estima-dos pelas equações 7, 2 (NRC, 2001) e 1 (NRC, 1989), e os valores observados. 50 55 60 65 70 75 80 85 50 55 60 65 70 75 80 85 NDT obs, % Ex ig ên ci a d e NDT, % NRC01 NRC89 Eq. 8 50 55 60 65 70 75 80 85 50 55 60 65 70 75 80 85 NDT obs, % Ex ig ên ci a d e NDT, % NRC01 NRC89 Eq. 8
Figura 2. Relação entre as exigências de NDT de vacas em lactação estimadas pelas Equações 4 (NRC, 2001), 3 (NRC, 1989) e 8, e os valores observados
Figura 3. Relação entre as produções de leite estimadas pelas Equações 4 (NRC, 2001), 3 (NRC, 1989) e 8, e os valores observados 10 12 14 16 18 20 22 10 12 14 16 18 20 22 CMSobs, kg/dia C M Sest. , kg/dia Eq. 7 NRC01 NRC89 10 12 14 16 18 20 22 10 12 14 16 18 20 22 CMSobs, kg/dia C M Sest. , kg/dia Eq. 7 NRC01 NRC89 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60
Prod. obs. de leite, kg/dia
Prod. e st. leit e, k g /di a NRC01 NRC89 Eq. 8 0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60
Prod. obs. de leite, kg/dia
Prod. e st. leit e, k g /di a NRC01 NRC89 Eq. 8
requerimento total de nutrientes pelo animal em detrimen-to ao requerimendetrimen-to nutricional de mantença.
O requerimento de NDT (%) aumentou com a redução do peso corporal e aumento da produção de leite. Porém, o consumo de NDT aumentou com a elevação da produção de leite e também com o aumento do peso corporal, sendo neste caso compensado pelo aumento no CMS (Quadro 3). Em relação ao teor de fibra, este deve ser diminuído na dieta com aumento da produção de leite.
O requerimento de PB (%) diminuiu com a produção de leite em vacas mais leves, devido ao aumento no CMS, mantendo o CPB constante. Por outro lado, o requerimento de PB (%) aumentou com a produção de leite em vacas mais pesadas devido à pequena variação no CMS (Quadro 7), levando-se ao aumento no CPB. Este resultado mostra que vacas mais pesadas apresentam menor eficiência de conversão de proteína alimentar em proteína do leite, provavelmente devido ao maior requerimento de proteína para mantença, que, com a degradação e ressíntese da pro-teína corporal, leva à maior excreção urinária de uréia.
Conclusões
Tanto as equações desenvolvidas através de dados gerados nas condições brasileiras, quanto às equações do NRC (1989, NRC 2001) foram eficientes em estimar o CMS, embora a equação do NRC (1989) tendeu a superestimar o Quadro 7. Exigências nutricionais de vacas de leite
Peso (kg) Leite (kg) CMS (kg) NDT (%) FDN (%) PB (%) CNDT (kg) CPB (kg) 460 18 14,4 71 50 15,0 10,3 2,2 460 21 16,0 73 41 14,3 11,6 2,3 460 24 17,6 74 33 13,7 13,0 2,4 500 18 15,6 70 50 13,6 10,9 2,1 500 21 16,6 71 41 14,4 11,8 2,4 500 24 17,5 73 33 15,1 12,7 2,6 540 18 17,2 65 50 12,1 11,1 2,1 540 21 17,5 66 41 14,1 11,6 2,5 540 24 17,8 68 33 16,1 12,0 2,9
CMS = consumo de matéria seca; NDT = nutrientes digestíveis totais; CNDT = consumo de NDT; e CPB = consumo de PB.
1Tabela gerada utilizando-se as equações 7 a 12.
Quadro 6. Equações para estimativa do CMS, produção de leite e exigências de NDT e PB
MS= -100 + (0.116*PV) + (2.91*Lei) +(22.8*%G) – (2.6%*G2)–(0.00483*PV*L) R2 = 0.91 (Eq.13)
CMS= 25.6- (0.0157*P) + (0.846*Lei) + (0.16%*FDN) – (0.363*%NDT) R2= 0.85 (Eq.14)
kg Lei = 23.4 – (0.418*%FDN) + (0.208*%NDT) R2=0.72 (Eq.15)
kg L = -24.4 + (0.0227*PV) + (0.891*CMS) – (0.232*%FDN) +(0.412*%NDT) R2= 0.95 (Eq.16)
%NDT= 315- (0.45*PV) – (8.65*Lei) - (3.62*%G) –(5.17*%Ptn) + (0.0182P*Lei) R2 = 0.81 (Eq.17)
%PB = -49.9 + (0.429*PV) – (35.4*%G) + (20.9*%Ptn) + (4.4* G2)– (3.18*Ptn2)–( 0.000445*PV2) R2 = 0.75 (Eq.18)
% FDN = 49.4 – (0.0206*PV) – (0.46*Lei) + (0.00109PV*Lei) R2 = 0.64 (Eq.19)
Ptn = % de proteína no leite, G = % gordura no leite, NDT = % de nutrientes digestíveis totais na dieta, FDN = % de fibra em detergente neutro na dieta
consumo por vacas de menor capacidade de ingestão. A equação desenvolvida a partir de dados obtidos nas condições brasileiras foi mais eficiente em estimar a produção de leite em função do nível energético das rações que as equações do NRC (1989, 2001).
A partir de banco de dados contendo informações sobre consumos de matéria seca e de nutrientes, peso dos animais, produção e composição do leite, torna-se possível estimar as exigências nutricionais dos animais através de equações de regressão, podendo inclusive fazer recomendações diferenciadas para os diversos sistemas de produção, como animais mantidos em condições de confinamento ou manejados em pastagens.
Literatura Citada
A.R.C. 1980. Agricultural Research Council. The Nutrient Requirements of Farm Livestock. England, Commonwealth Agricultural Bureaux.
Almeida, R.G. 1997. Saccharina em dietas para vacas lactentes. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa 1997. 52p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Viçosa.
Assis, A.J. 2001. Polpa cítrica em dietas de vacas em lactação. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 2001.49p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Viçosa.
Coelho da Silva, J. F e M.I Leão. 1979. Fundamentos de nutrição dos ruminantes. Piracicaba, Livroceres.
Lana, R.P. 2000. Sistema Viçosa de formulação de rações. Viçosa: Editora UFV, 60p.
Lucci, C.S. 1997. Nutrição e manejo de bovinos leiteiros. 1a ed.São
Magalhães, A.L.R. 2001. Cana-de-açúcar (Saccarum officinarum,L.) em substituição à silagem de milho (Zea mays) em dietas para vacas em lactação. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 2001.62p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Viçosa.
Malafaia, P.A.M. 1998. Consumo e digestibilidade de nutrientes, eficiência microbiana, produção e composição do leite em vacas com rações contendo sebo bovino. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 1998. 95p. Tese (Doutorado em Zootecnia) -Universidade Federal de Viçosa.
Mayer, L.R.R. 1995. Rações com diferentes teores de proteína degra-dada no rúmen para vacas em lactação. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 1995.76p. Dissertação (Mestrado em Zootec-nia) - Universidade Federal de Viçosa.
Mora, P.J.G. 1995. Utilização de diferentes níveis de grão de soja cru moído em rações concentradas e determinação da energia líquida da silagem de milho para vacas em lactação. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 1995.104p. Dissertação (Mestrado em Zootec-nia) - Universidade Federal de Viçosa.
Neter, J.;W. Wasserman, M.H. Kutner. 1990. Applied Linear Statistical Models. 3 ed. Homewood, IL.
NRC. 1989. Nutrient Requirements of Dairy Cattle. (6th. Ed). National
Academy Press. – Washington, D.C.
NRC. 2001. Nutrient requirements of dairy cattle. (7th. Ed). National
Academy Press. – Washington, D.C.
Oliveira, A.S., R.F.D. Valadares, S.C. Valadares Filho., Cecon, P.R., Oliveira,G.A, Silva, R.M.N, Costa, M.A.L. 2001. Consumo, digestibilidade aparente, produção e composição de leite de va-cas alimentadas com quatro níveis de compostos nitrogenados não protéicos. Rev. Bras. Zoot., 30:1358.
Rabelo,T.G. 1996. Grão de soja moído na alimentação de vacas lactantes. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 1996. 114p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Viçosa.
Ryan, B.F. e B.L. Joiner.1994. Minitab handbook. 3 ed. Belmont, CA: Duxbury Press.
Vilela, S.D.J. 1995. Utilização de caroço de algodão na alimentação de vacas em lactação. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa, 1995. 82p. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Federal de Viçosa.
