Energía de los alimentos en crecimiento y terminación desde el punto de vista

económico y productivo

Mike TokachKansas State University

www.KSUswine.org

Porque la energía dietaría es importante?• La energía es la porción mas costosa de la dieta.• La energía neta predice la respuesta de los cerdos mejor que el sistema

de EM y ED – algunas modificaciones pueden aun ser necesarias.• Conocer la respuesta de los cerdos a la energía alimentaria es muy

importante..– La respuesta de la CA es linael si los valores de los ingredientes son

correcto.– La respuesta en GDP es muy variable.– La fibra dietaría reduce el porcentaje de rendimiento de carcasa.– La calidad de la grasa es también afectada (si es importante para usted)

• Reducir el tamaño de partículas y pelletizar el alimento incrementa la energía de la dieta.

• Mantener la relación Lis: Cal cuando cambia la energía de la dieta.

Determinar la densidad energética de las dietas es el primer paso critico en la formulación de raciones

1) Densidad energética2) Rel lisina:energía3) Rel Aminoácidos :Lis. 4) Rel P dig: energía5) Relación Ca:P6) Vitaminas & minerales7) Aditivos

Cual sistema de energía predice mejor los resultados productivos de los cerdos en

crecimiento y terminación

Dietas de baja energía reducen el costo de la dieta, pero usualmente reducen los resultados.

El impacto sobre crecimiento es esencial para cuantificar el efecto de la energía dietaría.

La EN es el sistema mas preciso para evaluar el efecto sobre el crecimiento

Como validar la EN de los ingredientes?

Energía Bruta (EB)

Energía Digestible(DE)

Energía Metabolica(EM)

Energía Neta (EN)

Energía Fecal

Energía UrinariaEnergía por gas

Incremento Calorico

Sistema de EN para cerdos• NRC (2012)• Sistema INRA

– Más utilizado históricamente– Basado en las investigaciones de Noblet involucrando

61 dietas• CVB EN

– Separa la digestibilidad de los carbohidratos.• Sistema de energía Danés

– Valor potencial para la producción si los nutrientes digestibles son completamente oxidados por el animal

5

Cálculos de Referencia

• EvaPig Software– Basado sobre la base de

datos del INRA Francia– Ecuaciones de NE, AA, y P – Base de datos de

ingredientes referentes– Cantidad de digestibilidad

diferentes según la edad

6

Cálculos de Referencia• Estima la energía relativa a una referencia bien definida

– Los ingredientes deben tener similar perfil de composición química

• Ejemplo:

7

Goncalves et al., 2015

Contenido de energía calculado

Contenido de Energía de referencia

2000 kcal/g ingrediente2651 kcal/g maíz X 2600 kcal/g maíz 1960 kcal/g ingrediente =

EN del ingrediente

EM modificada, EN modificada, o energía productiva

• Validación de las estimaciones de energía• Ajustes de los valores de energía de un ingrediente

basado en los resultados productivos en experimento de dosis respuesta ( Patience y Boyd., 2014).

• Comparativo con estándar (ej. Maíz)

8

Como estimar la energía productiva en cerdos en crecimiento?

• Testeo de un nivel energético estimado para uningrediente (Ej., harina de soja) contra una referencia deenergía conocida (maíz)

• Niveles de de incremento decrecientes del ingredientetesteado y remplazarlo con maíz y aminoácidos

• Determinar la pendiente para eficiencia alimenticia – sino es diferente de 0, entonces la estimación de EN paralas fuentes es confiable, porque la EN se mantuvoconstante en todos los tratamientos

• Boyd et al., 2011; Boyd et al. 2010.

9

10

• Pendiente de CA no es diferente desde cero (P > 0.70)• EN estimada desde Hna de soja de una fuente conocida

Estimación inicial de harina de soja 2.020 Mcal NE/kgValidación de EN usando Harina de Soja

Nivel de Harina de soja, lbs/ton

Conv

ersi

ón A

limen

ticia

Eficiencia calórica para validar los valores de energía

• La eficiencia calórica de las dietas debe ser similar en todas las dietas, si está valorada la energía de la dieta correctamente

Eficiencia calórica= (Consumo x Concentración de energía dietaría)Ganancia de peso

El aumento de peso podría ser ganancia en peso vivo, pero idealmente es ganancia en carcasa.

11

Evaluación de Energía en los Ingredientes

Cantidad de incremento en el ingrediente testeado

Efic

ienc

ia C

alór

ica

Buena

Pobre

Si la eficiencia calorica mejora (CA es mejor)Si subestimamos el contenido energético del ingrediente: su energía es mayor de lo que inicialmente pensamos

Swine Day 2012

Evaluación de Energía en los Ingredientes

Cantidad de incremento en el ingrediente testeado

Efic

ienc

ia C

alór

ica

Good

Pobre

Si la eficiencia calórica empeora (CA desmejora)Si sobreestimamos el contenido energético del ingrediente: su energía es menor de lo que inicialmente pensamos

Swine Day 2012

Evaluación de Energía en los Ingredientes

Cantidad de incremento en el ingrediente testeado

Efic

ienc

ia C

alór

ica

Buena

Pobre Si la eficiencia calórica no cambia en absolutoEstimamos correctamente el contenido energético del ingrediente

Swine Day 2012

Ejemplo de uso de la eficiencia calóricaDe Jong et al. (2014)

• Validar el efecto de la formulación con EN sobre la eficiencia calórica

• Cerdos de recría alimentados con los siguientes tratamientos:– 0% Afrechillo de trigo– 10% Afrechillo de trigo– 20% Afrechillo de trigo– 10% Afrechillo de trigo + 1.4% de aceite de soja para balancear

la EN del control– 20% Afrechillo de trigo+ 2.8% de aceite de soja para balancear

la EN del control

15

Dietas formuladas sobre la base de EM con afrechillo de trigo (De Jong et al., 2014)

Conversión Alimenticia

Control 10% 20% 10% 20% A. Trigo A. Trigo A. Trigo + Ac A. Trigo +

Ac

1,56 1,551,64

1,551,60

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70

1,80Midds Linear, P < 0.01

Dietas formuladas sobre la base de EM con afrechillo de trigo(De Jong et al., 2014)

2,503,003,504,004,505,005,506,00

Control 10%Midds

20%Midds

10%Midds +

Oil

20%Midds +

Oil

Efic

ienc

ia c

alor

ica,

Mca

l/kg

MENE

ME: Wheat midds level, P < 0.012NE: P > 0.05

• La eficiencia calórica (EM) fue mas baja cuando incremento el afrechillo de trigo

• Formulando sobre la base de EN es provista similar eficiencia calórica• La energía estada del afrechillo de trigo en EN fue precisa

Control 10% 20% 10% 20% A. Trigo A. Trigo A. Trigo + Ac A. Trigo +

Ac

1,03 1,041,02

1,03 1,03

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

Control 20% 40% 20% 40%

GDP

5.4% 9.6%

Graham et al., 2013

Efectos de diferentes fuentes de DDGS y niveles de uso sobre la ganancia diaria de peso (0 a 82 d)

2,51

2,59

2,70

2,512,56

2,4

2,5

2,6

2,7

2,8

Control 20% 40% 20% 40%

CAEfectos de diferentes fuentes de DDGS y

niveles de uso sobre la CA (0 a 82 d)

5.4% 9.6%

Graham et al., 2013

Valores de EN, kcal/kg (tal cual)

2672

21332320

2732

2497

2887

1500

1700

1900

2100

2300

2500

2700

2900

Corn 5.4 7.6 9.4 9.6 12.1

Aceite DDGS, %Graham et al., 2013

Maíz

Correlación entre contenido de aceite en el DDGS y los valores de ED y EN

y = 115.0x + 1501

y = 62,356x + 3058

1500

2000

2500

3000

3500

4000

5 6 7 8 9 10 11 12 13

Ener

gía,

Kca

l/kg

Extracto Etereo, %

Actual NEActual DE

Graham et al., 2013

Establecer el nivel de energía de la dieta

• Deberíamos saber cómo influye el cambio incremental en la energía de la dieta:– Costo de la dieta– Resultados productivos (GDP, CA)– Efecto en la carcasa (% rendimiento, % magro y otros)

• Valorizar los cambios en resultados productivos– Precio de mercado si los días son limitados– Costo del espacio si los días a mercado no son limitados

12 kg

35 kg

60 kg50 kg 70 kg90 kg

110 kg

130 kg

Tasa

de

crec

. de

mag

ro

Consumo de energía

Influencia del consumo de energía sobre el crecimiento de tejido magro

Influencia del consumo de energía sobre la conversión alimenticia

70%

80%

90%

100%

2700 2900 3100 3300 3500

% d

e la

Max

CA

EM, kcal/kg

Stein et al., 1996

Beaulieu et al.,2015

2025 2175 2325 2475 2625≈EN, kcal/kg

Influencia de la EN sobre la GDP

600650700750800850900950

1000

30 50 70 90 110 130

GD

P, g

Pesos, kg

2500210023002700

NE

GDP, g = 0.1135×EN (kcal/kg) + 8.8142× promedio

PV (kg) – 0.05068×[promedio PV (kg)]2+ 275.99

Nitikanchana et al. (2015).

Influencia del consumo de energía sobre la ganancia diaria de peso

85%

90%

95%

100%

105%

2700 2900 3100 3300 3500

% d

e la

Max

GDP

EM, kcal/kg

Stein et al., 1996

Beaulieu et al., 2015

2025 2175 2325 2475 2625≈ EN, kcal/kg

Smit et al., 2016

Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)

1,046 1,056 1,056 1,052

0,8

0,9

1

1,1

1,2

2100 2200 2300 2400

GDP

, kg

Energía Neta, kcal/kg

P = 0.78SEM 0.008

Smit et al., 2016

Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)

2,743 2,7242,676

2,596

2,3

2,4

2,5

2,6

2,7

2,8

2,9

2100 2200 2300 2400

Cons

umo,

kg

Energía Neta, kcal/kg

Linear, P < 0.010SEM 0.035

Smit et al., 2016

Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)

2,612,57

2,532,46

2,3

2,4

2,5

2,6

2,7

2,8

2100 2200 2300 2400

CA

Energía Neta, kcal/kg

Linear, P < 0.001SEM 0.037

Smit et al., 2016

Influencia de la energía neta sobre los resultados productivos (30 a 105 kg)

79,3 79,379,6

80

78

79

80

81

2100 2200 2300 2400

Rend

imie

nto,

%

Energía Neta, kcal/kg

Linear, P < 0.010SEM 0.18

Smit et al., 2016

Impacto del incremento de FDN sobre el rendimiento de la carcasa

Coble et al. (2015).

FDN, %

Rend

. Car

casa

, %

Ecuaciones de predicción de rendimiento de carcasa

Información usada en el analisis de regresión

Soto et al. (2017).

First author, year Source1 NDF12, % NDF23, % WP4, d Initial BW, kg Final BW, kg Yield, %

Asmus, 2014 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-47 41.0 122.8 71.6 - 73.2Coble, 2015 (exp. 1) T 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-20 38.4 126.0 71.2 - 72.7Coble, 2015 (exp. 2) T 8.8 - 20.2 8.8 - 20.3 0-24 44.5 132.5 74.3 - 75.4Gaines, 2007 J 8.7 - 15.3 8.8 - 15.3 0-42 66.1 128.5 75.9 - 77.1Graham, 2014 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-24 55.8 126.8 72.8 - 74.2Jacela, 2009 M 8.5 - 15.0 8.4 - 14.9 0-41 39.0 121.5 75.1 - 75.9Nemecheck, 2013 J 8.8 - 20.2 8.8 - 20.2 0-17 49.6 129.0 74.7 - 75.1Xu, 2010 J 8.8 - 15.3 8.8 - 15.3 0-63 30.0 125.0 75.8 - 77.0

1 Source type: J=Journal, T=Thesis, M=Technical memo.2 Range of NDF concentration in dietary phase before the final phase.3 Range of NDF concentration in final dietary phase before marketing.4 Range of withdrawal period.

= 0.03492 × WP (d) – 0.05092 × NDF1 (%) – 0.06897 × NDF2 (%) – 0.00289 × (NDF2 (%) × WP (d)) + 76.0769

Rend, %

Predicción de rendimiento de carcasa

73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2

0 5 10 15 20 25 30 35

Pred

icci

ón d

e Re

nd c

arca

sa, %

Tiempo de Retiro, d

9% NDF 16% NDF 21% NDF

Soto et al. (2017)

Predicción de rendimiento de carcasa

73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2

0 5 10 15 20 25 30 35

Pred

icci

ón d

e Re

nd ca

rcas

a, %

Tiempo de Retiro, d

9% NDF 16% NDF 21% NDF 16 to 9% NDF

Soto et al. (2017)

Predicción de rendimiento de carcasa

73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2

0 5 10 15 20 25 30 35

Pred

icci

ón d

e Re

nd ca

rcas

a, %

Tiempo de Retiro, d

9% NDF 16% NDF 21% NDF 16 to 9% NDF 21 to 9% NDF

Soto et al. (2017)

Predicción de rendimiento de carcasa

73,473,673,874,074,274,474,674,875,075,2

0 5 10 15 20 25 30 35

Pred

icci

ón d

e Re

nd ca

rcas

a, %

Tiempo de Retiro, d

9% NDF 16% NDF 21% NDF16 to 9% NDF 16 to 13% NDF 21 to 9% NDF

Soto et al. (2017)

Resultados productivos y económicos

Calibración del modelo

Programa Nutricional

Modelo economico para el optimo de energia dietaria en crecimiento y terminación

¿Los cerdos consumirán más energía durante un período corto al cambiarlos de una dieta baja en

energía a alta?

• Ej. Periodo de retiro de los ingredientes de alta fibra de la dieta.– Con o sin agregado de grasa

• Por lo general, los cerdos aumentarán la ingesta de energía.– En general, aumentará la tasa de crecimiento

0,920,88 0,89 0,88

0,86

0,70

0,75

0,80

0,85

0,90

0,95

1,00

76 42 27 15 0

GDP

kg

Tiempo de Retiro, d

Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre la GDP, 76 d a mercado Linear, P = 0.002

Quadratic, P = 0.973SEM = 0.012

Lerner et al., 2019

73,6 73,673,3

73,0 73,0

71

72

73

74

75

76 42 27 15 0

Rend

imie

nto,

%

Tiempo de retiro, d

Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre el rendimiento de carcasa

Linear, P = 0.094Quadratic, P = 0.615

SEM = 4.13

Lerner et al., 2019

99,197,7 97,2 96,1

94,8

85

90

95

100

105

76 42 27 15 0

Peso

car

casa

calie

nte,

kg

Tiempo de Retiro, d

Influencia de tiempo de retiro del DDGS sobre el peso de carcasa caliente

Linear, P = 0.010Quadratic, P = 0.554

SEM = 1.82

Lerner et al., 2019

Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)

126,0

124,9

126,0125,2

125,8 125,7

120

122

124

126

128

Peso

Viv

o, k

g

Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d

Corn-soy vs 0 d: P = 0.904 No Withdraw effects: P > 0.834SEM = 1.93

Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d

Coble et al., 2013

Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)

72,7 72,5 72,572,2

72,0

71,2

70

71

72

73

74

Rien

d. d

e ca

rcas

a, %

Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d

Corn-soy vs 0 d: P = 0.001Withdraw effects, quadratic: P < 0.039SEM = 0.21

Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d

Coble et al., 2013

92,2

91,091,4 91,1

90,7

89,3

86

88

90

92

94

Peso

de

la ca

rcas

a, k

g

Maíz-Soja 20 d 15 d 10 d 5 d 0 d

Corn-soy vs 0 d: P = 0.140No Withdraw effects: P > 0.334SEM = 1.39

Tiempo de retiro de ingrediente de alta fibra antes de mercado, d

Coble et al., 2013

Influencia del tiempo de retiro de los ingredientes de alta fibra (88 d)

Como podemos incrementar la energía de la dieta?

• Ingredientes– Fuentes de grano (maíz > sorgo)– Incrementar la inclusión ingredientes de alta energía

• Grasa de la dieta• Subproductos de panadería?

– Baja inclusión de ingredientes de baja energía y alta fibra

• Procesamiento– Tamaño de partículas– Pelletización

88,185,1

80,7

65707580859095

100

300 500 700Tamaño de particulas, micras

Dige

stib

ilida

dde

EB,

%

c

Influencia del tamaño de partículas sobre la digestibilidad de la energía bruta en maíz

P < 0.001

Adapted from Acosta et al., 2019

2,682,75

2,84

2,5

2,6

2,7

2,8

2,9

3,0

300 600 900Tamaño de partículas, micra

Efic

ienc

ia A

limen

ticia

c

Influencia del tamaño de partículas del maíz sobre la eficiencia alimenticia en cerdos

engordeP < 0.001

Adapted from Williams et al., 2019

Determinar la densidad energética de las dietas es el primer paso critico en la formulación de raciones

1) Densidad energética2) Rel lisina:energía3) Rel Aminoácidos :Lis. 4) Rel P dig: energía5) Relación Ca:P6) Vitaminas & minerales7) Aditivos

Método de formulación con el sistema de EN sobre GDP (0 a 91 d)

0,99

1,02

1,05

1,00 1,00

0,90

0,95

1,00

1,05

1,10

Low Medium High Medium High

GDP,

kg

Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %

Metodo de FormulaciónMarcal et al., 2016

Lys:NE, P < 0.01Lys%, P > 0.47

Bajo Medio Alto AltoMedio

Método de formulación con el sistema de EN sobre CA (0 a 91 d)

2,862,78

2,63

2,84

2,68

2,40

2,60

2,80

3,00

3,20

Low Medium High Medium High

CA

Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %

Métodos de Formulación

Marcal et al., 2016

Lys:NE, Linear P = 0.012Lys%, linear P = 0.018

Bajo Medio Alto AltoMedio

Método de formulación con el sistema de EN sobre el rendimiento de carcasa

73,4

74,0

74,7

73,7

74,7

72,0

73,0

74,0

75,0

76,0

Low Medium High Medium High

Rend

de

carc

asa,

%

Nivel ENControl Constante Lis:EN Constante Lis %

Método de FormulaciónMarcal et al., 2016

Lys:NE, linear P = 0.026Lys%, linear P = 0.030

Bajo Medio Alto AltoMedio

¿Qué nivel de energía debo usar?

• Esto depende…mayoritariamente del costo de la dieta,Ingredientes Costo,

$/tonEN,

Mcal/kgEN,

% del maízCosto,

¢/Mcal ENCosto,

¢/Mcal EN

Maíz 137.5 2.65 100% 5.2 100%

DDGS de Maíz 148.5 2.38 90% 6.2 120%Afrechillo de Trigo 123.75 2.18 83% 5.7 109%Subp de panaderia 165.0 2.98 113% 5.5 107%Harina de soja 302.5 1.96 74% 15.4 297%Grasa 572 7.39 279% 7.7 149%Pero tambien hay que considerar la respuestas en

productividad y efectos en la carcasa.

Porque es importante la energía de la dieta?• La energía es la porción mas costos de la dieta.

• La energía neta predice mejor la respuesta de los cerdos que el sistema EM y ED – algunas modificaciones pueden aun ser necesarias.

• Conocer la respuesta de los cerdos a la energía de la dieta es muy importante.– CA responde linealmente al valor de energía, si los ingredientes están valorizados

correctamente.

– GDP la respuesta es mas variable.

– La fibra dietaría reduce el porcentaje de rendimiento de carcasas.

– La calidad de la grasa es modificada (si es importante para ustedes).

• Reducir el tamaño de partículas y el pelletizado incrementa la energía de las dietas

• Mantener la relación Lis:Cal cuando cambia la energía de la dieta.