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Los nutricionistas formulan raciones según recomendaciones nutricionales que con frecuencia contienen “factores de seguridad” significativos.
Los factores de seguridad son esenciales, ya que las necesidades y la disponibilidad nutricional es variable según los animales, piensos y condiciones ambientales o de manejo.
Los nutrientes adicionales contemplados en los factores de seguridad, que se incluyen para asegurar que los requerimientos nutricionales sean satisfechos, suelen aumentar la excreción de nutrientes y tienen efectos adversos sobre la calidad del agua y del aire.
Una evaluación precisa de las necesidades de los animales y el suministro de nutrientes en la dieta es importante a nivel económico y ambiental.
En los rumiantes, las pérdidas de nitrógeno del rumen se reducen:
Los rumiantes son capaces de hacer un uso más eficiente de las dietas pobres en proteínas, tanto en cantidad como en calidad, gracias a la capacidad microbiana del rumen para captar el nitrógeno ureico reciclado y sintetizar la proteína microbiana.
Las vacas lecheras utilizan la proteína de forma mucho más eficiente que otros rumiantes, pero aún así excretan alrededor de 2 a 3 veces más nitrógeno en el estiércol que en la leche.
La utilización ineficiente del nitrógeno hace necesaria la ingestión de grandes cantidades de proteína suplementaria, contribuyendo al aumento de los costes de producción de la leche e incrementando la contaminación ambiental por nitrógeno.
La determinación de los niveles óptimos de Proteína Bruta (PB) se logra mediante el estudio del efecto de la adición de diferentes porcentajes de PB en la dieta, tal y como ilustra el siguiente ejemplo:
Si el objetivo es mejorar la eficacia, necesitamos evaluar la máxima cantidad de información posible. Los modelos lineales empíricos son fáciles de implementar, pero tienen limitaciones a la hora de evaluar la respuesta del animal a diferentes niveles:
EL PODER DE LOS MODELOS MATEMÁTICOS
Un modelo matemático es una ecuación o conjunto de ecuaciones que representan el comportamiento de un sistema.
Nuestro sistema puede ser un animal, un conjunto de animales o una explotación ganadera, todo depende de los objetivos planteados.
Lógicamente, un modelo no puede mostrarlo todo y es esencial distinguir entre lo superfluo y lo esencial.
La nutrición de precisión se basa en la construcción de modelos matemáticos que tratan de dar múltiples respuestas según unas determinadas entradas (inputs).
Para construir modelos matemáticos, es esencial realizar una descripción matemática del sistema, ya que sin ella, no se pueden tomar decisiones que se puedan aplicar en el campo.
Hay diferentes modelos que se pueden utilizar, que van desde ecuaciones simples con un solo parámetro a complejos sistemas de ecuaciones.
CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO MATEMÁTICO PARA LA NUTRICIÓN DE PRECISIÓN
La nutrición de precisión se basa en modelos que reflejan los cambios en el sistema a lo largo del tiempo, y su complejidad depende de los objetivos propuestos.
TIPOS DE MODELOS MATEMÁTICOS UTILIZADOS EN LA NUTRICIÓN DE PRECISIÓN
MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
Los nutrólogos trabajan con frecuencia con modelos de regresión lineal como el siguiente, en el que se utilizan parámetros como la producción de heces y el nivel de ingestión:
Los modelos de regresión lineal permiten determinar la digestibilidad de la dieta una vez que la ingestión y la producción de heces se haya estabilizado, pero al carecer del elemento “temporal” de una ecuación previa, no se puede representar la velocidad de ingestión ni el ritmo de excreción de heces a lo largo del día.
Cambio de dieta
En el caso de un cambio de dieta, solo con una ecuación previa se podrá predecir exactamente la producción de heces, ya que es necesario que el animal consuma la dieta durante el tiempo suficiente para que las condiciones del tracto digestivo sean constantes.
Si la dieta cambia, no podremos predecir la producción de heces de forma precisa hasta que vuelva a estabilizarse el tracto digestivo.
MODELO DINÁMICO
Los modelos dinámicos incorporan “el tiempo” en la ecuación o modelo, permitiendo predecir y estudiar los cambios que se producen a lo largo del tiempo, sin tener que esperar a una situación constante o estable.
La variable tiempo está explícitamente definida en el modelo, de forma que se puede predecir la cantidad de un aminoácido [Metabolito (t)] presente en la sangre en cada momento, conociendo:
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