La energía en los ingredientes del alimento puede ser estimada usando varios sistemas diferentes. La energía bruta (EB) se mide primero quemando una muestra de alimento en una cámara de calorimetría de bomba y midiendo el calor producido. Alimentando a los cerdos en jaulas de metabolismo y midiendo la diferencia entre la EB consumida y la excretada en las heces, o excretada en las heces y orina, podemos estimar la energía digestible y metabolizable (ED, EM), respectivamente.
Estimar la energía neta de los ingredientes también es importante porque diferentes ingredientes tienen grandes diferencias en el incremento de calor. Por ejemplo, los ingredientes altos en fibra perderán un mayor porcentaje de su energía como incremento de calor durante la digestión, mientas que las grasas y aceites tienen un incremento de calor muy bajo.
Esto significa que alimentar con fibra a un cerdo resultara en una mayor producción de calor en comparación con alimentar con grasa. Esto crea una carga de calor excesiva para el cerdo en el verano y puede resultar en menores ingestas de energía a medida que los cerdos trabajan para disipar el calor excesivo. Por esta razón, las grasas y aceites históricamente se han usado en niveles más altos en el verano y en ambientes más cálidos.
El almidón y la proteína tienen incrementos de calor intermedios en comparación con la fibra y la grasa. Estas relaciones son importantes para predecir con precisión la energía que un ingrediente contiene y que un cerdo puede utilizar para el crecimiento.
El papel de la energía neta en el rendimiento del crecimiento: una mirada más cercana
En cuanto a la producción porcina, asegurar tasas optimas de crecimiento de manera económica es una preocupación clave para los productores. Al igual que en otros campos de estudio (meteorología, finanzas, marketing, salud, ingeniería etc.), la industria porcina puede usar ecuaciones de predicción para pronosticar resultados futuros. Estas ecuaciones de predicción son fórmulas matemáticas basadas en datos históricos que permiten estimar un resultado al introducir factores o variables relevantes.
Predicción del Crecimiento
Al formular dietas para cerdos, el primer paso es determinar la densidad energética adecuada. Esto implica equilibrar los objetivos de producción con las consideraciones económicas. Numerosos estudios han documentado cómo los cambios en la densidad energética impactan el rendimiento del crecimiento. Una revisión notable de Nitikanchana et al. (2015) exploró este concepto en detalle. En total, se utilizaron 100 experimentos en 41 ensayos para generar ecuaciones de predicción. Los autores encontraron que predecir la ganancia media diaria (GMD) y la conversión alimenticia (CA) en cerdos requiere considerar múltiples factores. Inicialmente, usar solo la energía neta dietética (EN) fue un buen predictor, pero añadir el peso corporal medio (PC) de los cerdos mejoró la precisión del modelo.
Un análisis posterior reveló que incluir la EN dietética, el PC medio, la proteína cruda, la lisina digestible ileal estandarizada (LDE) y sus interacciones proporcionó las mejores predicciones. Específicamente, la interacción entre EN y proteína cruda o LDE mostró que niveles más altos de estos nutrientes maximizaban las mejoras en el crecimiento cuando la LDE estaba por debajo del requerimiento sugerido. Si los cerdos se alimentaban al nivel de requerimiento de LDE o por encima, se eliminaba la LDE y la proteína cruda como predictores significativos. En el caso de la GMD, el modelo predecía que por cada cambio de 25 kcal/lb en EN, la GMD cambiaba en un 0.8%.
Predicción de la Eficiencia Alimenticia
Al predecir la eficiencia alimenticia en cerdos, se encontró que la EN sola proporcionaba un buen punto de partida. Sin embargo, la precisión del modelo mejoraba al incluir la interacción entre EN y LDE, junto con el peso corporal medio. Un análisis adicional reveló que el mejor modelo mostraba que la eficiencia alimenticia mejoraba con una mayor EN dietética, especialmente cuando los niveles de LDE también eran altos.
Esto sugiere que la LDE era un factor limitante en muchos ensayos. Después de eliminar los ensayos con insuficiencia de LDE, el modelo óptimo incluía EN dietética, peso corporal medio y grasa. Este modelo indicaba que la eficiencia alimenticia mejoraba con una mayor EN dietética y grasa, y un menor peso corporal. Se esperaba que por cada cambio de 25 kcal/lb en EN, la CA mejorara en un 2%.
¿Cómo Ponemos Esto en Práctica y para Qué es Útil Conocer Esta Información? energía
Durante el verano, el aumento de temperatura provoca estrés por calor en la producción porcina, lo que resulta en una reducción del consumo alimenticio, crecimiento más lento y un impacto negativo en los procesos metabólicos del cerdo. Cuando los cerdos experimentan estrés por calor, usualmente sufren algún tipo de inflamación y decaimiento del sistema inmune. La energía disponible se desvía para contrarrestar o disminuir esa inflamación, en lugar de utilizarse para el crecimiento y la deposición de músculo (o proteína).
Una opción para mitigar estos efectos negativos de las altas temperaturas del verano podría ser incrementar los días de alimentación en la granja, pero no todos los sistemas pueden costear un mayor presupuesto de alimento para alcanzar el mismo peso. Otra opción es implementar dietas altas en energía, pero esta estrategia puede no ser siempre costo-efectiva para todos los sistemas de producción, ya que se deben evaluar varios factores. Sin embargo, cuando el escenario económico en términos de ganancia es prometedor, esta estrategia no solo ayuda a mitigar los efectos del estrés por calor, sino que también garantiza obtener ganancias.
Uno de los factores a considerar al implementar dietas altas en energía es la relación del precio de la fuente de grasa con relación al precio del maíz. Esta relación debe ser menor o igual a 5:1. Es decir, si el precio de la grasa es de aproximadamente $840 por tonelada y el precio del maíz es de $4.76 por bushel ($170 por tonelada), la relación grasa/maíz es 4.94, lo que indica que se podría aprovechar el uso de grasas en las dietas.
Una vez que se determina que la relación es apropiada, ¿qué se puede esperar en el rendimiento de los cerdos? Como se mencionó previamente, las grasas y aceites tienen un incremento de calor muy bajo. Proporcionar grasa durante un reto de estrés por calor se traduce en que el cerdo necesita esforzarse menos para obtener las calorías necesarias. Menos viajes al comedero resulta en menos calorías utilizadas por cada visita, lo que deja más calorías disponibles para el crecimiento.
Utilizando ecuaciones de predicciones, en la práctica se puede observar un incremento del 0.3-0.5% de ganancia diaria de peso por cada 1% de incremento en densidad energética después de las 60 libras de peso corporal del cerdo. La eficiencia alimenticia generalmente ocurre de manera proporcional al cambio en ganancia de peso. Se recomienda incrementar gradualmente la energía en la dieta a medida que el cerdo avanza en sus etapas de crecimiento.
Además del ejercicio matemático y la determinación de si es una solución costo-efectiva, se deben considerar otros aspectos como la temperatura alta, el número de cerdos por corral, el espacio de comedero y los bebederos suficientes. El momento de aprovechar esta estrategia también dependerá de si la ganancia en el retorno de inversión es positiva. Por eso es recomendable seguir las tendencias de los precios de mercado, el precio de las materias primas, etc. Si se espera obtener $5.00 por cerdo en retorno o ganancia, valdría la pena evaluar la implementación de dietas altas en energía.
El manejo adecuado de la energía neta en la alimentación porcina no solo puede mejorar el rendimiento del crecimiento y la eficiencia alimenticia, sino también mitigar los efectos del estrés por calor, especialmente durante los meses de verano. Implementar dietas altas en energía puede ser una estrategia efectiva y económicamente viable, siempre y cuando se evalúen adecuadamente los factores.
Referencia:
Nitikanchana, S., S. S. Dritz, M. D. Tokach, J. M. DeRouchey, R. D. Goodband, and B. J. White. 2015. Regression analysis to predict growth performance from dietary net energy in growing-finishing pigs. J. Anim. Sci. 93:2826-2839. doi:10.2527/jas2015-9005.