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Diferentes sistemas se han utilizado y se utilizan para la expresión y cálculo de requerimientos de los vacunos. Ellos consideran especificamente los requerimientos energéticos o protéicos, o ambos conjuntamente. En el presente trabajo se discutirán alcances y limitaciones de los sistemas para la expresión de requerimientos energéticos debido a que son más conocidos y utilizados que los de proteína.
Los sistemas a los que se hará referencia serán los propuestos por el Agriculture Research Council (Gran Bretaña) (ARC), National Research Council (USA)(NRC) y Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (Australia)(CSIRO), como así también los sistemas Total de Nutrientes Digestibles (TDN), Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS)(Fox et al., 1992), Equivalente vaca (Cocimano, Lange y Menville, 1983), Rostok (Nehring, Beyer y Hoffman, 1971) y Beltsville (Moe, Flatt y Tyrrell, 1972).
Una descripción de diferentes sistemas para expresión de requerimientos protéicos se realizó durante el Simposio de Oklahoma (Johnson, 1982).
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Un sistema es la expresión del valor nutritivo de los alimentos y de los requerimientos nutricionales de los animales con las mismas unidades de medida.
Desde otro punto de vista puede decirse que los sistemas son modelos matemáticos que incluyen relaciones estadísticas de sucesos observados (que encubren fenómenos desconocidos o no cuantificados), simplificaciones de procesos físicos y biológicos, y, más recientemente y en forma progresiva, representaciones de mecanismos biológicos.
Para comprender esto es necesario tener presente que un modelo matemático es una ecuación o un conjunto de ecuaciones usadas para representar el comportamiento de un sistema (Thornley y France, 1984) y que los modelos pueden ser:
- "Dinámicos" cuando incorporan el tiempo como una variable explícita, o "estáticos" cuando no lo hacen.
- "Estocásticos" cuando contienen elementos aleatorios o una distribución de probabilidad, o "determinísticos" cuando la predicción es un número que no tiene asociada una distribución de probabilidad.
- "Empíricos" cuando describen el comportamiento de un nivel del sistema en términos de los atributos de ese nivel, o "mecanísticos" cuando relacionan los fenómenos de interés de un nivel con las propiedades y procesos de los niveles subyacentes.
En base a estos términos los sistemas, como representación de la realidad, pueden considerarse modelos estáticos determinísticos empíricos con una progresiva incorporación de elementos mecanísticos.
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A. Determinar la cantidad de un alimento que sustituye a otro para un animal.
B. Determinar la cantidad de alimento para alcanzar un objetivo de manejo.
C. Estimar la performance de un animal si se conoce el alimento y el nivel de consumo.
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Los sistemas pueden clasificarse considerando la forma en que describen el mantenimiento (tabla 1). Así se puede distinguir entre los que consideran al mantemiento en función del metabolismo de ayuno (ARC, NRC, TDN y derivados) y los que lo expresan en términos de valores energéticos para producción (Beltsville, Rostok y derivados). Dentro de ellos pueden distinguirse los que asumen que el uso de la Energía Metabolizable (EM) es independiente de la naturaleza de la dieta y los que asignan eficiencias variables según la concentración energética del alimento (Moe y Tyrrel, 1973).
| Tabla 1. Esquema de clasificación de sistemas para expresar requerimientos energéticos vacunos. | ||
| Diferentes eficiencias para mantenimiento y producción | ||
| Diferentes eficiencias para diferentes niveles de Energía | ||
| NRC | ||
| ARC | ||
| CNCPS | ||
| CSIRO | ||
| Un solo tipo de eficiencia para diferentes niveles de Energía | ||
| TDN | ||
| Iguales eficiencias para mantenimiento y producción | ||
| Rostok > > eficiencia de engorde | ||
| Beltsville > > eficiencia de lactancia | ||
| Sistemas simplificados | ||
| ARC simplificado | ||
| Equivalente vaca | ||
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Los principales sistemas se basan en principios de Energía Neta (EN). Estos miden o estiman la producción de calor de ayuno como punto de partida y expresan por separado mantenimiento y producción. Para la expresión del valor de los alimentos usan EM o constituyentes proximales digestibles (aunque el NRC obtiene de algunos alimentos un valor de EN para mantenimiento y otro para producción). También coinciden en la realización de ajustes por plano de alimentación explícita o implicitamente. Por ejemplo el NRC lo hace de la última forma ya que obtiene una pendiente entre Energía Retenida (ER) y el consumo de materia seca digestible (Garrett y Johnson, 1983).
Además los sistemas están sujetos a revisiones períodicas en las que se incorporan nueva información y nuevos conceptos, generan nuevas interpretaciones de la información que dan orígen a nuevos modelos o sistemas y tienden a reemplazar factores empíricos por submodelos mecanísticos.
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Puede considerarse que los sistemas solo difieren en la aplicación de los mismos principios básicos (Moe y Tyrrel, 1973). Las diferencias se encuentran en la forma de obtención de los datos y en los niveles de agregación representados. Entre las primeras se encuentran la incorporación de bases de datos diferentes por parte de cada sistema y la metodología de estimación de la ER: el NRC lo hace por matanza comparativa (long term) en tanto que el ARC lo hace por calorimetría (short term). Entre las últimas pueden mencionarse:
- El ARC asume que el metabolismo de ayuno es variable con la edad en tanto que el NRC asume un valor constante para ganado de carne y otro para ganado lechero.
- CNCPS puede estimar la digestibilidad a través de submodelos de fermentación ruminal (Russell et al., 1992) y digestión (Sniffen et al., 1992).
- CSIRO emplea submodelos para estimar gastos por estrés térmico y por actividad (Australian Agriculture Council, 1990).
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Los sistemas de expresión de requerimientos presentan numerosas limitaciones que los tornan un compromiso operativo entre uno que permita estimaciones en cualquier situación y uno que sea posible en la práctica (Moe y Tyrrel, 1973):
A. Se usan valores tabulados de materiales que están sujetos a mucha variación (ej. composición del grano de maíz y su verdadero valor).
B. El procesamiento de los alimentos y el agregado de aditivos deben estar incorporados a la tabla.
C. Aspectos del animal que se asumen constantes como consumo, digestibilidad y eficiencia del uso están sujetos a variaciones genéticas y adquiridas de los individuos.
D. En general no estiman la composición de los productos (leche, carne, mantenimiento).
E. No se conoce como afecta el nivel de consumo a la metabolicidad de cada alimento.
F. No están identificadas las características de los alimentos que contribuyen a su nivel de consumo y como combinarlos para una máxima producción animal.
En general asumen linealidad (no consideran las interacciones entre los alimentos cuando estos son suministrados simultaneamente) y no representan las características de un alimento que determinan un tipo de fermentación y digestión ni relacionan el tipo y cantidad de metabolitos con la producción animal (figura 1) o lo hacen de manera incompleta (Moe y Tyrrel, 1973).
| Figura 1. Relación entre alimento y producción animal |
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El componente empírico de los sistemas hace que estos puedan generar estimaciones erróneas cuando se aplican en situaciones diferentes a aquellas en las que se obtuvieron los parámetros del modelo. Por otra parte algunas de las variables requeridas por los componentes mecanísticos (aunque también por muchos ajustes empíricos) son difíciles de estimar en condiciones prácticas.
Debido a este conjunto de limitantes los sistemas no pueden dar cuenta de las variaciones observadas entre individuos, rodeos, etc. Además debe tenerse presente que la coincidencia entre valores esperados y observados no implica que se esten representando los fenómenos subyacentes.
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Los sistemas alcanzan sus objetivos con un rango de variabilidad, permitiendo la planificación y control de explotaciones agropecuarias, la confección de presupuestos económicos y las simulaciones a nivel de sistemas de producción para el estudio de aspectos no nutricionales, por ejemplo Análisis de riesgo.
Los diferentes niveles de complejidad en la información, cálculo e interpretación requeridos por los sistemas permite que estos resulten útiles para usuarios con diferentes necesidades y recursos. Además, sistemas relativamente simples pueden ser desarrollados a nivel local y dar cuenta de los aspectos de interés.
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El desarrollo científico y tecnológico sumado al constante testeo de nuevos conceptos hacen preveer:
A. Desarrollo de nuevos métodos de determinaciones cuantitativas y abaratamiento y estandarización de los existentes.
B. Un intercambio de información más veloz y fluído.
C. Una unificación de los sistemas debido a la utilización en común de la información y la posibilidad de discusión de los conceptos en foros informáticos que eliminan las distancias. A partir de un modelo común se requeriría efectuar modificaciones para simplificarlo y adaptarlo a las necesidades locales (Garrett y Johnson, 1983).
Por otra parte, los medios de cálculo cada vez más potentes hacen posible la utilización de metodologías como la simulación mediante modelos mecanísticos cada vez más comprensivos en el ámbito de la investigación, y que pueden ser empleados en condiciones cada vez más cercanas a las prácticas (Nofziger, 1984). Además, nuevas estructuras de procesamiento de datos, incluídas dentro del concepto de Inteligencia Artificial, cobrarán mayor relevancia en la medida en que la construcción de modelos sea reemplazada por la definición de reglas para la construcción de modelos.
No obstante, cuestiones políticas, sociales y económicas pueden actuar frenando estos desarrollos y hacer que una parte del mundo quede relegado a no tener acceso a los mismos (por ejemplo bibliotecas que no puedan abonar las suscripciones o universidades que no puedan actualizar sus medios informáticos).
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Los sistemas para expresar requerimientos son herramientas útiles para muchos usos. No obstante, ellos no dan cuenta de las variaciones entre individuos, rodeos,etc. y pueden generar estimaciones erróneas, es por ello que se siguen desarrollando y nutriendo con nuevos hechos y conceptos. Por otra parte los desarrollos tecnológicos en materia de determinaciones y cálculo hacen que metodologías como la simulación mediante modelos mecanísticos cada vez más comprensivos puedan ser empleadas en condiciones cada vez más cercanas a las prácticas.
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- AUSTRALIAN AGRICULTURE COUNCIL. 1990. Feeding standards for australian livestock: Ruminants. CSIRO. Australia.
- COCIMANO, M., LANGE, A. y MENVILLE, E. 1983. Equivalencias ganaderas para vacunos de carne y ovinos. Colección estudios y metodos. ed. AACREA.
- FOX, D.G., SNIFFEN, C.J., O'CONNOR, J.D., RUSSELL,J.B. y VAN SOEST,P.J. 1992. A net carbohydrate and protein system for evaluating cattle diets. III. Cattle requirements and diet adequacy. J. Anim. Sci. 70:3578
- GARRETT, W.N. Y JOHNSON, D.E. 1983. Nutritional energetics of ruminants. J. Anim. Sci. 57(supl.2):478.
- JOHNSON, R.R. 1982. Summary of conference. In: F.N Owens(Ed.) Protein requirements of cattle: Symposum. Oklahoma State Univ., Misc. Proc.109.
- MOE, P.W.,FLATT, W.P. Y TYRRELL, H.F. 1972. Net energy value of feeds for lactation. J. Dairy Sci. 55:945.
- MOE, P.W. y TYRRELL, H.F. 1973. The rationale of various energy systems for ruminant. J. Anim. Sci. 37: 183-189.
- NEHRING, K., BEYER, M. Y HOFFMAN, B. 1971. Futtermitteltabeilenwerk. VEB Deutscher Landwirtschafverlag. Berlin.
- NOFZIGER, J. 1984. Summary discussion: What I have heard so far.In: Modeling ruminant digestion and metabolism. Proceedings of the Second International Workshop, eds. R.L. Baldwin and A.C. Bywater. Departament of Animal Science, University of California, Davis, CA, USA, p. 4.
- RUSSELL, J.B., O'CONNOR, J.D., FOX, D.G., VAN SOEST,P.J. y SNIFFEN, C.J. 1992. A net carbohydrate and protein system for evaluating cattle diets. I. Ruminal fermentation. J. Anim. Sci. 70:3551.
- SNIFFEN, C.J., O'CONNOR, J.D., VAN SOEST, P.J., FOX, D.G.,y RUSSELL,J.B. 1992. A net carbohydrate and protein system for evaluating cattle diets. II. Carbohydrate and protein availability. J. Anim. Sci. 70:3562.
- THORNLEY, J.H.M. y FRANCE, J. 1984. Role of modeling in animal production research and extension work. In: Modeling ruminant digestion and metabolism. Proceedings of the Second International Workshop, eds. R.L. Baldwin and A.C. Bywater. Departament of Animal Science, University of California, Davis, CA, USA, p. 4.
Modificado: 05 de Octubre de 2000
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