"Predecir el rendimiento del ganado no es una ciencia simple": experto

Según el nutricionista John McKinnon, la predicción del rendimiento productivo del ganado bovino no es una tarea sencilla. Si bien se encarga de desarrollar programas de alimentación para que los animales alcancen su mayor potencial, hay múltiples factores que inciden en el rendimiento de cada uno.

En una columna publicada en la revista Canadian Cattlemen, explicó que lograr un determinado peso depende de varios factores, incluida la naturaleza de la ración, el tipo de animal, el impacto del medio ambiente, así como el manejo de la alimentación o el comedero.

“Con todos estos factores en juego, uno podría preguntarse si es posible predecir con precisión el rendimiento del ganado. Con este artículo, quiero presentarles una de las herramientas en las que confían los nutricionistas cuando intentan esta tarea”, detalló.

Para ser precisos, muchos nutricionistas confían en modelos informáticos hechos con los resultados de una gran cantidad de investigaciones para predecir el rendimiento. (Lea: Conozca las tecnologías para mejorar y predecir la alimentación de bovinos)

Ejemplo de ello son las publicaciones de Nutrient Requirements of Beef Cattle (requerimientos nutricionales para ganado de carne) de 1996 a 2000 y 2016. O el programa Alberta Agriculture Cowbytes que parte del modelo NRC de 1996 a 2000, o el de la Universidad de Cornell.

Si bien difieren en complejidad, la mayoría de los modelos tienen una estructura similar. En primer lugar, trabajan con ecuaciones basadas en investigaciones con animales y ambientes específicos para predecir los requisitos de nutrientes del ganado.

Por ejemplo, al usar Cowbytes para desarrollar una ración para terneros destetados, se puede ingresar la edad, el peso, la raza, el sexo, el grosor de la piel y el peso de madurez/faena del ganado que se está alimentando, así como factores ambientales como temperatura.

Además de predecir los requerimientos de nutrientes, un segundo componente importante de todos estos modelos es la predicción del consumo de materia seca. (Lea: Genética y ambiente predicen el comportamiento productivo del animal)

Esto se logra utilizando ecuaciones con datos como el peso corporal del animal y la energía de la dieta. Se pueden hacer ajustes para el uso de implantes y aditivos para piensos, la puntuación de la condición corporal y las diferentes condiciones ambientales.

Un tercer componente común es una biblioteca de alimentos que proporciona valores típicos para el contenido de nutrientes de los alimentos más comunes. Los que son nuevos o locales pueden ser agregados por el usuario.

Tras detallar las características del ambiente y de los ejemplares, estos componentes del modelo funcionan en conjunto para determinar primero los requisitos de nutrientes esenciales para cada animal, en particular el de energía y proteínas.

Los modelos mecánicos como el de Cornell predicen el suministro de nutrientes en función de la energía del rumen y la dinámica de las proteínas del alimento ingerido y el flujo proyectado de nutrientes hacia el intestino inferior para un determinado animal.

El resultado es un conjunto de estimaciones, una para el requerimiento de nutrientes (como la energía) y otra para la fuente de nutrientes. Si el suministro de energía es igual al requisito, los valores de rendimiento previstos y esperados deben coincidir.

El modelo de rendimiento del ganado ha recorrido un largo camino, gracias a los esfuerzos de investigadores en Canadá, EE. UU. y muchos otros países. Sin embargo, no es una ciencia perfecta. (Lea: Científicos estudian biomarcadores para predecir calidad de la carne)

A su juicio, se requiere más investigación para mejorar la precisión de las ecuaciones de predicción. Por ahora, es importante entender que estos modelos permiten predecir el rendimiento, mas no proporcionan una garantía absoluta.