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Modelización nutricional en el periparto de la cerda
Francisco Gil Rueda, Guillermo...
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El impacto económico de la producción porcina es cada vez mayor y su repercusión sobre el medio ambiente y la salud humana es cada vez más preocupante. Los animales son más productivos y las reglas para generar carne de cerdo van cambiando, ajustándose a los nuevos tiempos: se exige un menor grado de confinamiento y no introducir medicamentos en el pienso de los animales. Por eso, se hace especialmente necesario una alimentación eficiente y de calidad de los animales.
El sistema de producción porcina moderna exige una conexión más estrecha entre las distintas fases para su óptimo funcionamiento (cerda-lechón-cerdo de crecimientcebo). Así, cuanto mejores condiciones reciba la cerda para expresar su potencial genético productivo, mayor productividad lechera tendrá y mejores lechones destete se obtendrán, preparados para afrontar sus primeros días lejos de la madre de manera segura. Entre estas condiciones, la calidad de la alimentación de la cerda será de vital importancia para alargar y optimizar su vida productiva. Hasta la primera década del siglo XXI se asumía que la alimentación de una cerda era independiente de su línea genética. Hoy ya sabemos que es necesario modelizar la alimentación de las distintas líneas para cubrir de forma óptima sus necesidades, y se han ido desarrollando varios modelos matemáticos para predecir el aprovechamiento y la retención de los nutrientes. Sin embargo, existe poca información respecto a las fases reproductivas (gestación y lactación), de forma que solo se han publicado unos pocos estudios, además, la mayoría son modelos de investigación.
Los resultados experimentales de los últimos 30 años en materia de utilización energética y de aminoácidos por las cerdas en su fase reproductiva permiten la determinación de sus necesidades nutricionales de acuerdo con un rendimiento objetivo (método factorial) y/o predecir la respuesta del animal a los nutrientes aportes (modelado). Estos modelos necesitan ser adaptados o desarrollados para permitir dichas predicciones en entornos ambientales diversos, para las distintas líneas genéticas existentes, etc., y poder desarrollar nuevas estrategias de alimentación y, por tanto, optimizar la producción.
Conceptos fundamentales
Las mediciones de la composición corporal y de la producción de leche, por ejemplo, pueden ser muy laboriosas y costosas de llevar a cabo y, por tanto, no se hacen muy a menudo, por lo que los modelos matemáticos pueden ser una herramienta muy eficaz para describir y generalizar los procesos metabólicos.
Un aspecto importante que considerar en el desarrollo de estos modelos es que los datos deben ser relevantes para los sistemas de producción actuales, pero se ha de tener en cuenta que cambian rápida y continuamente (debido, fundamentalmente, al progreso genético de las cerdas). Por tanto, es importante generar los datos apropiados y validarlos en los diversos modelos para su correcta adecuación a un hato simulado dado ya que, de lo contario, se producirán desviaciones muy significativas en las predicciones.
Está bien establecido que los aportes nutricionales de los piensos difieren entre grupos de cerdos y se ven influidos por el estado fisiológico del animal, su potencial productivo y las condiciones ambientales.
Los modelos matemáticos que describen cada uno de estos aspectos son mecanicistas, dinámicos y, muchas veces, deterministas en la representación biológica del aprovechamiento de los nutrientes y la de energía aportados por el pienso a nivel de todo el animal.
Los modelos pueden ser considerados mecanicistas desde el punto de vista que matemáticamente representan los principios biológicos que se sabe que influyen en las necesidades de los distintos nutrientes. Sin embargo, y necesariamente, los modelos contienen elementos empíricos para hacer que las estimaciones sobre requerimientos nutritivos generadas sean consistentes con las observaciones de campo. Además, deben representar todos estos aspectos de manera dinámica con el fin de explorar las necesidades nutritivas a lo largo del tiempo y durante las sucesivas fases productivas. Sin embargo, muchos modelos son deterministas en la estimación de los
requerimientos nutritivos, ya que lo hacen para grupos de animales sin representar explícitamente la variabilidad entre ellos. No obstante, se puede ir más allá y considerar esta variabilidad individual implícitamente en los modelos mediante el desarrollo de potentes herramientas matemáticas iterativas que ajusten estas estimaciones a nivel individual (o sea para cada individuo, su modelo).
Este doble enfoque podrá dar lugar al uso de modelos a priori (o predictivo) en su vertiente de simulación y de cálculo de necesidades de un hato determinado y a posteriori (o prospectivo) con el fin de determinar si se están aplicando correctamente las pautas nutritivas adecuadas o la respuesta productiva es la esperada.
Dado que la dinámica metabólica y fisiológica de la fase de gestación difiere enormemente de la de lactación, se hace necesario el desarrollo de submodelos independientes, poniendo especial énfasis en cuantificar y ajustar a las particularidades ocurridas en el momento del periparto como enlace entre los dos modelos, que, llegado el caso, pueden enmarcarse conjuntamente dentro de un modelo de crecimiento que explique con precisión las variaciones de peso de las cerdas a lo largo de su vida productiva.
Modela de gestación
Suponiendo que, en promedio, las cerdas son capaces de tener 2,4 partos al año, alrededor de 280-290 días a lo largo del año (80 % de las veces) están en periodo de gestación. A pesar de esto, la gestación es una etapa muchas veces olvidada dentro del ciclo reproductivo de la cerda, ya que, al parecer, solo “pequeñas cosas” ocurren en este periodo, además de estar muy sometida a impactos económicos. Los requerimientos de energía y nutrientes a lo largo de la gestación son bajos (1,3 veces el mantenimiento en promedio), y el régimen alimenticio es restringido, a fin de mantener una condición corporal óptima al momento del parto. [...]
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