Webinar

O Nutricionista

8 de abril 19:00

(Segunda quarta-feira do mês)

Tom Tilutky – PhD – AMTS

Consultor em nutrição de vacas leiteiras em todos os

continentes. O que nós podemos interpretar da ciência e

aplicar nas nossas fazendas: foco em nutrição de precisão

Vagas limitadas – Registre e garanta sua vaga

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O Juíz !

3

PAPERS

Milhares de papers são publicados anualmente

relacionados a produção de leite e carne

mundialmente

Como é possível para uma pessoa ficar up to date

com toda esta informação ?

Como é possível tomar um decisão com toda esta

informação ?

Especialmente quando existem contradições ?

4

A RESPOSTA SIMPLES

Não é possível !

5

ESPECIALMENTE QUANDO

6

NOSSA INDÚSTRIA É:

Muito diversa

Desafiadora economicamente

Requer uma grande quantidade de capital

Possui variação no objetivo de cada produtor:

Baixo custo

Maximizar produção

Maximizar componentes

Maximizar saúde animal

Possui variação na disponibilidade de ingredientes,

genética, ambiente, manejo, etc...

7

PROCURAR ‘MAIS NOVO’ OU O ‘BÁSICO’?

O “mais novo” é normalmente mais atraente

comparado ao “básico chato”

MAS…

8

A LISTA QUE DEVEMOS SABER

Metas e objetivos do produtor Eu sempre pergunto para um novo cliente “onde

você quer seu negócio em 1 ano? 5 anos? 10

anos?”

E depois estas 20 perguntas…

9

20 PERGUNTAS DO TOM

Novilhas

Qual o peso ao desmame (49 dias) como

porcentagem do peso ao nascimento?

Para cada 100 bezerras nascidas, quantas estão

vivas aos 90 dias de idade?

Para cada 100 bezerras nascidas, quantas chegam

a lactação?

Qual a idade ao primeiro parto?

Qual o peso, ECC e altura ao parto?

10

VACAS SECAS

Um grupo ou dois grupos de vacas secas? Quantos dias secos

animais em primeira e segunda lactação?

Vacas secas GANHAM, PERDEM ou MANTÊM ECC durante o

período seco?

Qual o espaço de cocho por vaca no lote de vacas secas?

Quantas vezes as vacas são realojadas enquanto estão secas?

Qual o FDN de forragem como porcentagem do peso corporal?

Quantos gramas de Ca são fornecidos para vacas em transição?

Qual o DCAD da dieta?

11

Vacas em lactação

Qual o consumo de matéria seca por lote?

Qual o peso ao parto das vacas por número de lactação?

Para cada 100 vacas que parem, quantas:

Morrem nos primeiros 30 DEL?

Morrem entre 30 – 60 DEL?

São vendidas nos primeiros 30 dias?

São vendidas entre 30 – 60 DEL?

Qual o intervalo de partos?

Qual a incidência de problema de casco (escore 3 ou maior)?

Qual o espaço de cocho por vaca?

Alimentos são analisados e dietas formuladas por um nutricionista pelo

menos uma vez ao mês?

12

E

Qual o programa de manejo de alimentos utilizado?

Exemplo: FeedWatch, TMR Tracker, EZ Feed,

etc.

13

LEMBRE

Para cada 1000 vacas consumindo 22.7 kg de uma

dieta que possui 50% de MS

Com 1000 novilhas de reposição consumindo 9.1

kg de MS

64 toneladas de alimento é misturado e fornecido

diariamente

23.000 toneladas por ano!

Essas fazendas são uma fábrica de ração e devemos

trabalhar a área de alimentação com os mesmos

protocolos: manutenção, QC, HACCP, etc..

14

VAMOS COLOCAR EM PERSPECTIVA

15

25

43

60

100

106 106

112

0

30

60

90

120

kcal/kg B

W 100 kg Man

100 kg Man 42 km Marathon

75 kg Professional Football

600 kg High Cow (40 l)

600 kg High Cow 5 km walking

600 kg High Cow 35 C

600 kg High Cow 35 C 5 km

3

Em outras palavras

A vaca é o “super úbere”

Nós temos a

expectativa que ela

desempenhe o máximo

potencial todos os dias

Nós tratamos dela

assim?

4

Um dia na vida de uma vaca

5

Gestão do tempo de uma vaca

6

Em palavras

Durante 24 horas, uma vaca deve:

Estar a disposição da “gestão do tempo de uma

vaca”

ordenha

Tratamentos / trabalho de reprodução

Beber água

socializar

comer

E descansar

7

Influência externas

Ambiente

temperatura

Umidade relativa

Horas exposta ao sol

vento

Poeira / chuva / neve

Existem um número limitado de fatores de manejo

que podemos fazer para modular o impacto do

ambiente sobre uma vaca

8

Fatores humanos

Esta é uma lista INcompleta

lama

Taxa de lotação

Estratégia de agrupamento

Gestão do tempo

Distância que uma vaca deve percorrer

Design da instalação (tamanho da cama, headlocks, etc.)

Qualidade da cama

Macia, seca, etc...

Até mesmo no “piquetão” o teste do joelho deve ser

realizado

9

Gestão dos alimentos

Qualidade da dieta formulada

Qualidade da mistura e entrega

Acúrácia dos alimentos

Frequência de alimentação

Limpeza do alimento

Cochos limpos e qualidade da superfície do cocho

Sujeira/plástico/lixo etc.

Consistência na entrega da dieta

Consistência em empurrar a dieta

Eu digo isso sempre…

• A informação mais importante que devemos ter é o

peso corporal!

• Tem impacto na predição de :

• Consumo de matéria seca

• Taxa de passagem

• Mantença, crescimento, prenhes, reservas

• Se estivermos errados em 50 kg no peso corporal,

teremos um erro na predição do CMS de 1 kg e na

energia de mantença de 10%.

23

E…

• Em um mundo em crescimento sobre a utilização de antibióticos…

• exemplo: um antibiótico com a concentração de 200 mg/ml com uma

dosagem de 5 mg/kg PC

• Assumindo PC de 600 kg

• 600 x 5 / 200 = 15 ml administrados

• Peso real de 650 kg

• 650 x 5 / 200 = 16.25 ml requeridos

• Administrados : 4.6 mg/kg

• 8% menos do que o requerido

• Isso requeriria um tratamento mais longo para ter efeito?

• E o contrário: 550 kg ?

• 9% overdose

• Problemas residuais?

24

Ok entendo, peso corporal é importante

• A próxima variável mais importante para

controlarmos em dietas de vacas é:

• Matéria seca de alimentos úmidos

• Silagens irão variar com:

• Condições de crescimento e colheita

• Variabilidade do solo

• Gestão do armazenamento

25

Qual frequência devemos medir a MS?

• Depende do sistema de armazenamento

• Bolas ou “linguiças” precisam ser amostradas

várias vezes durante o dia

• Silos depende da cultura e como foi preenchido.

• Para um silo de milho bem manejado:

• n = 3.96 x DP^2 / L^2

• Onde: n = número de amostras, DP = desvio

padrão, e L = “proximidade que queremos”

26

Exemplo

27

How

Close to

Mean

Standard deviation

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

0.10 396 1584 3564 6336 9900

0.25 63 253 570 1014 1584

0.50 16 63 143 253 396

1.00 4 16 36 63 99

Nutrientes limitantes

• O primeiro nutriente limitante é:

• ENERGIA

• Cuidado pois não é uma afirmação correta visto que

energia é um pool misto. O que realmente precisamos

pensar é aumentar o suprimento de precursores para

várias funções metabólicas

• Exemplos

• Lactose de glucose primariamente de propionato

• Gordura no leite pré formado de ácidos graxos E

acetato E butirato

• Gordura corporal de acetato, propionato, ácido lático

e glicose

• Então, como fazemos isso?

28

Carboidratos fermentáveis

• Nosso principal objetivo deveria ser fazer a vaca

consumir o máximo de carboidrato fermentável

possível

• Açúcar (propionato e acetato)

• Amido (primariamente de proprionato)

• Fibra solúvel (propionato, acetato and butirato)

• FDN fermentável (acetato and butirato)

• Enquanto mantemos saúde ruminal

29

Dietary Sugar Addition Broderick & Radloff 2004

30

Liquid Molasses

Total Sugar

0

2.6%

3

4.9%

6

7.4%

9

10%

Milk, lb/d

Milk, kg/d

96

43.6

100

45.4

97

44.0

93

42.2

Fat % 3.67 3.74 3.54 3.72

Fat lb/d 3.6 3.7 3.4 3.3

Protein % 2.96 3.21 3.12 3.13

Protein lb/d 2.9 3.2 3.0 2.8

31

Mas

• Fermentabilidade do amido é muito difícil

• Tipo de amido (milho vs sorgo vs trigo)

• Genética dentro de tipo (conteúdo de prolamina)

• Efeito de processamento

• Tamanho de partícula

• E temos aqueles que não se importam se é

fermentado ou digerido no intestino mas...

• Não direi muito mais sobre amido pois este será um tópico do nosso

webinar.

32

Dr. Chris Reynolds (UK)

• In general, increasing glucose absorption will increase glucose supply to

the lactating dairy cow, but even in early lactation the primary metabolic

response appears to be an increase in body tissue energy balance,

rather than an increase in milk energy yield. This effect on insulin status

and body energy balance may have important implications for the

reproductive success of the cow (Gong et al., 2002)

• In summary, it appears that there is a reasonable capacity for small

intestinal digestion of starch in lactating dairy cows, and increased

glucose absorption, although increased small intestinal starch digestion

is invariably accompanied by increased starch fermentation in the hind-

gut. However, increases in glucose absorption into the portal vein are

accompanied by increased utilization of arterial blood glucose by tissues

drained by the portal vein, such as mesenteric and omental fat deposits.

33

E

• Permitindo que o amido chegue no intestino delgado

• Alguns dados novos têm demonstrado que se não é

fermentado a digestibilidade intestinal é menor!

• E

• Se não geramos microorganismos que irão gerar

aminoácidos nossa estratégia precisa mudar!

34

Fibra

• A nova área de implementação de 30, 120, e 240

horas de FDNd e uFDN240 é fascinante.

• uFDN correlaciona com CMS

• Pool rápido vs. lento em relação a

resposta atual da vaca.

35

uFDN e CMS, Miner Institute

36

Treatment Cow uNDF240om intake,

kg/d

Rumen Content

uNDFom, kg DM

Fecal uNDF240om

output, kg DM

Low forage,

conventional

corn silage

1529 2.13 4.56 2.31

1640 2.58 4.24 2.49

High forage,

conventional

corn silage

1529 2.69 4.59 2.74

1640 2.50 4.21 2.36

Low forage,

BMR corn silage

1529 2.01 4.03 2.04

1640 1.87 3.05 1.81

High forage,

BMR corn silage

1529 2.12 4.50 2.18

1640 2.42 3.29 2.32

Cuidado • Existem alguns números que estão sendo promovidos

como a capacidade de uma vaca de consumir uFDNmo

como % do PC. Mas

• Existem somente alguns estudos que avaliaram esta

correlação e utilizaram vacas grandes de alta produção.

• Até mesmo nestes estudos existe uma margem de

30% nos valores

• Nós NÃO SABEMOS se esta relação é consistente entre

lactações, raça, partos, etc...

• Esta é uma área fascinante mas ainda em

desenvolvimento

37

Pools Rápido vs. Lento

• Pool rápido

• Aumento taxa

consumo

• Aumento CMS

• Aumento

desaparecimento

ruminal

• Mas capacidade de

flutuar

38

• Pool lento (e maior pool

de uFDN)

• Mais “preenchimento”

• Mais ruminação e

mastigação

• Menor CMS

• Menor velocidade de

consumo

Qual a variação no tamanho de cada pool ?

39

Alfafa

40

Exemplo

41

Corn Silages 1 2 3

DNDF30 45% NDF 62.5 72

DNDF120 65 70 82.5

DNDF240 70 78 82.5

Portanto?

• Isto muda como suplementamos, alocamos e

substituímos ingredientes

• Enquanto a silagem 1 tem um pool rápido

relativamente pequeno, o pool lento (alto uFDN240)

irá resultar em menor CMS e menor produção de

massa microbiana

• Talvez substituir com um pouco de casca de soja

• Silagem 3 tem um pool rápido grande e um pool

lento menor. Portanto, maior CMS, maior produção

de massa microbiana e tipicamente maior produção

de leite

• Talvez estoque seja um fator limitante?

42

Mais interessante: Saúde da Planta

43

From: Kurt Cotanch, Miner Institute March 2015 Farm Report

E manejo do alimento

44

From: Santos et. al. 2015. Journal of Dairy

Science, 98:2603

Proteína não importa! Olmos Colmenero & Broderick, 2006

45

Fluxo de Proteina

46

Precisamos falar N e aminoácidos

• Requerimento de N de uma vaca

• Não existe

• Requerimento de N para os microorganismos

ruminais

• PDR, uréia, N reciclável

• Após atingirmos o requerimento de N para o rúmen,

o excesso é excretado.

47

Necessidade de N dos microorganismos

• Por enquanto discutimos somente duas populações de microorganismos no rúmen

• População CNF:

• Possui requerimento de amônia mas conseguem atingir o requerimento com 2/3 do N de aminoácidos livres e pequenos peptídeos

• População CF:

• Requer amônia

• Very good reference: Dr. James B. Russell’s classic textbook, “Rumen Microbiology and Its Role in Ruminant Nutrition”, originally published in 2002 available free at:

• https://www.ars.usda.gov/services/software/download.htm?softwareid=409

48

Chegamos em aminoácidos

• Nós estamos no estágio inicial de entendimento sobre

o que podemos fazer com formulação de

aminoácidos em ruminantes!

• Relatórios de campo

• Melhora de formulação com aminoácidos tem:

• Diminuído incidência de doenças sub-clínicas

• Melhorado reprodução

• Mais do que respostas típicas

49

Em geral podemos dizer

• Vacas são suplementadas com excesso de nitrogênio

• Algumas vezes é efetivo do ponto de vista

financeiro se não considerarmos o ambiente

• Vacas são deficientes em MET

• Vacas são algumas vezes deficientes em LIS

• Novilhas e bois em terminação são quase sempre

super suplementadados com N e aminoácidos

• NRC super estima suprimento de PM

50

NRC 2001 PM

• Efeito do nível de suplementação de proteína e aminoácidos

protegidos na utilização de aminoácidos para proteína do leite

em vacas em lactação

• Lee et. al. 2015. JDS 98:1885

• >40 kg

• PM balanço (per NRC 2001)

• Controle: -24 g (15.5% PB)

• PM deficiente: -281 g (13.7% PB)

• Sem diferença no CMS, produção de leite e

componentes do leite.

• 66 g diferença no consumo de N

• 69 g diferença no N urinário

• PUN 11.1 vs. 8.1 mg/dl

51

Consumo

• Quando eles discutem consumo, eles estão

discutindo consumo de energia

• Têm discutido e formulado para uma relação entre

aminoácidos e energia.

• Ruminantes: consumo geralmente significa consumo

de matéria seca

• Proteína e energia foram ’desconectados´. Isto não

faz sentido do ponto de vista da biologia

52

Proteína leite

53

Mas espere • Muitas empresas ainda pagam por proteína BRUTA no

leite

• Principalmente produtores de produtos em pó

• Por que?

• Padrão internacional para produtos em pó

• Devem atingir uma garantia mínima para proteína bruta

• Estratégia: maximizar proteína verdadeira do leite e super suplementar PDR para obter proteína bruta

• Na média nos EUA, a diferença entre proteína bruta e verdadeira é 0.19% mas é variável.

• Produtores de queijo querem proteína verdadeira pois representa mais a produção de caseína.

54

Gramas de MET (metabolizável) por Mcal de EM para maximizar a

produção de proteína

55

From Van Ambrugh

Integrando EM e Aminoácidos

• Para maximizar gramas de proteína verdadeira

• MET: 1.1-1.15 g MET %PM por 1 Mcal EM Suprido

• Ou 0.26 – 0.28 g por MJ

• LIS: 2.9-3.0 g por Mcal

• Ou 0.69 – 0.72 g por MJ

56

Minerais/Vitaminas

• Maioria dos minerais/vitaminas são super

suplementados.

• Spears and Weiss: Professional Animal Scientist

30(2014):180-191

• Review of research in beef and dairy since 2001

Dairy NRC and 1996 Beef NRC

57

58

Mineral Recommended changes from NRC

Phosphorus No change

Chromium 0.2 to 0.5 mg/kg DMI, especially transition cows and other times of stress

Cobalt 0.15 ppm for grow/finish

0.19 for others

Copper Probably no change but some breed differences.

Manganese Beef no change

Dairy increase in maintenance requirements (similar values as Beef NRC)

Zinc In general no change but maybe an increase for health

Meu resumo do Dr. Spears e Dr.

Weiss. Onde terminaremos? ?

Meu resumo do Dr. Spears e Dr.

Weiss. Onde terminaremos? ?

59

Vitamin Recommended changes from NRC

A No change but maybe a 10-25% safety factor due to degradation during

storage. 2-4x feeding rates show performance REDUCTION.

D

If in full sun, probably no supplementation needed

data regarding immune function growing. Probably 2x Dairy NRC for housed

cattle.

E

Beef: no change but 500 IU/d during last several weeks of finishing may help

meat color stability (especially diets high in PUFA)

Dairy: no change. Maybe increase dry cows to 3x current NRC

Biotin 10-20 mg/d

Choline Beef: 5 g/d, Dairy 15 g/d

BUT can be costly since must be protected.

Other Bs In general data inconsistent and can not make conclusion

Thiamine: in diets high in S, 120-240 ppm may help prevent PEM

Nutrição e modelos…

60

Modelos, na sua complexidade,

são nada mais que sistemas de

contabilidade.

O mesmo que um contador

dividiria despesas em categorias

mais específicas para definir,

explicar e controlar custos;

modelos nos permitem identificar

mais áreas com variação do que

podemos e finalmente medir.

Pense como um controle de

qualidade:

Realidade

61 Adopted from Roseler, 1993

52

Muito obrigado !

Bezerras podem ser uma

palestra separada !

13 de maio 19:00

Segunda quarta-feira do mês

Dan Undersander– PhD / Professor Universidade de

Wisconsin - Madison

Silagem de milho: da colheita ao silo. O que eu preciso

saber para produzir o máximo de leite com minha silagem.

Foco em seleção de híbridos, processamento e

armazenamento.

Sua empresa pode ser parceira no próximo Webinar.

Ajude-nos a trazer aos nutricionistas Brasileiros o que

existe de mais novo em nutrição de vacas leiteiras no

mundo.

Marianna.correa@terra.com.br

11 - 999756429

Cadastre-se nos nossos meios de comunicação para

receber os slides em português e o Webinar

gravado:

http://3rlab.wordpress.com/

https://www.facebook.com/3rlab

Excelente material para treinamento de equipes/grupos de estudos

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Toda vacaao parto,

pico e finalde lactação

Todo mêstodas asvacas no

leite

Nasecagem

Semprotocolo,de vez em

quando

Nãofazemos

ECC

Brasil

EUA

Argentina

Frequência de ECC

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100

Envia adieta para

umlaboratórioe monitoropH urina

MonitoropH urina

Se nãotenho

problemasclínicos nopós-partoDCAD esta

ok

Olho paraas vacas,eles irãome dizer

Nãofazemos

ECC

Brasil

EUA

Argentina

DCAD durante o período de transição

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Todo dia.Sabemos ooferecido epesamos

sobra.

Sabemos ooferecido e5% sobra, a

diferença é oCMS

Toda semanatemos umprotocolopara pesar

sobras

Sei produçãode leite das

vacas,dividido por

1.5 tenhoCMS

Nãomonitoramos

CMS

Brasil

EUA

Argentina

CMS por lote

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Balanceamospara Proteínametabolizável

(PM), LIS eMET

Balanceamospara PM,

aminoácidosnão:

esperandodados

Balanceamospara PM,

aminoácidosnão: AA´s são

caros

Balanceamospara PM,

aminoácidosnão: não vejo

benefício

Nãobalanceamos

para AA´s

Brasil

EUA

Argentina

Aminoácidos