Avanços na matriz de composição de ingredientes para alimentação de precisão

A otimização dos custos de alimentação na produção de suínos é essencial para a viabilidade do setor. Atualmente, também é muito importante realizar esta atividade de forma sustentável, o que significa uma utilização cada vez mais eficiente dos recursos na produção e a avaliação de redução do seu impacto ambiental. Do ponto de vista da alimentação animal, isso pode ser alcançado por meio de várias estratégias expressas na tabela 1.

Tabela 1. Estratégias de alimentação animal para melhorar a sustentabilidade da produção. Adaptado de den Hartog et al. (2016) e Choco (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 nos concentrar 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 na 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 várias instituições e empresas que propuseram tabelas de avaliação de alimentos (por exemplo, NRC, INRA, ARC, Rhône-Poulenc, Adisseo, Degussa, Evonik, etc., e a própria FEDNA) ofereceram valores nutricionais “estáticos” das matérias-primas, de modo que a aplicação da composição se torna altamente variável, como a maioria, não tem permitido muita precisão.

No entanto, novas tabelas surgiram recentemente 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, seu valor nutricional (tabela 2). Isso é particularmente crítico no caso da energia, pois é o componente mais caro da alimentação, e como uma determinação direta não é possível, mas por meio de equações de previsão.

Tabela 2. Principais características das tabelas de avaliação nutricional de matérias-primas em suínos publicadas recentemente.

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, por ser resultado da colaboração entre a Universidade e a empresa. A consequência é que se dispõe de informação sobre as principais matérias-primas utilizadas na 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 ​​automaticamente.

Tabela 3. Equação de previsão do valor energético dos cereais de acordo com 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).

A Tabela 4 apresenta um exemplo das vantagens proporcionadas pela estimativa do valor energético da cevada em suínos, por meio de tabelas dinâmicas, 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 Espanha (TNE) durante o ano de 2021. Além disso, duas cevadas com valores extremos de amido e seus correspondentes foram analisados na composição. Com esses dados e as equações de predição recomendadas pela FEDNA, seus respectivos teores de energia digestível (DE), metabolizável (EM) e líquida (EL) foram calculados para suínos em crescimento.

Observa-se que variações na composição de um ou vários de seus componentes analíticos levam a uma avaliação energética que pode variar até mais de 200 kcal EL/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 atuais, 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 utilização de uma avaliação dinâmica das matérias-primas permite ajustar o seu valor nutricional precisamente 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. Um sistema de controle de qualidade rápido e frequente é necessário para poder trabalhar com esses valores dinâmicos.

Tabela 4. Avaliação energética da cevada de acordo com sua composição em princípios imediatos