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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE MEDICINA VETERINARIA Y ZOOTECNIA
CARRERA DE MEDICINA VETERINARIA Y ZOOTECNIA
“EVALUACIÓN DEL EFECTO DE TRES FRECUENCIAS DE PASTOREO SOBRE
LAS RELACIONES ENERGÍA-PROTEÍNA Y ENERGÍA-FIBRA DEL PASTO Y EL
CONTENIDO DE NITRÓGENO UREICO EN LECHE Y SANGRE DE VACAS BAJO
PASTOREO DE RYE GRASS PERENNE (Lolium perenne) Y TRÉBOL BLANCO
(Trifolium repens). FASE 3”
Trabajo de Grado presentado como requisito para optar por el Título de
Médico Veterinario Zootecnista
AUTORAS
Sofía Lorena Benítez Buenaño
Gabriela Jacqueline Cujilema Flores
TUTOR
Ing. Jorge Eduardo Grijalva Olmedo
Quito, Enero 2017
i
DEDICATORIA
A mi padre Nelson, que gracias a su amor, comprensión, apoyo incondicional,
perseverancia y demás cualidades que lo hacen un hombre con ejemplo a seguir,
he seguido adelante.
A mi madre Mariana que desde donde se encuentre ha guiado mis pasos, ha sido
siempre mi compañía y no me desamparara en el recorrido de la vida.
A mis hermanos Tamara y Santiago, que han sido mi fuerza para continuar y
lograr metas, a mis tías que han estado a mi lado siempre y abuelos que con
amor, consejos y sabiduría han sabido guiar el camino en mi vida.
A mis profesores y mentores que con sus enseñanzas, amistad, no han desistido
en enseñarme, y depositar su confianza en mí, por sus consejos que servirán para
mi vida profesionalmente.
A mis amigos y novio, quienes han estado a mi lado en la vida estudiantil, los
considero mi segunda familia, les agradezco por los momentos buenos y malos
que hemos pasado, por su apoyo y comprensión.
Para todos ellos es esta dedicatoria de tesis, pues es a ellos a quienes se las debo
por su apoyo incondicional.
Gabriela Jacqueline
ii
Para mis padres Galo y Anita, mis hermanos Santiago y José y mi cuñada Jenny
quienes con sus consejos y apoyo han sido parte fundamental de mi vida y han
estado en los momentos más difíciles.
Para mi abuelita Georgina que me cuida, me guía y con sus oraciones me da paz
y serenidad y mi abuelito José que desde el cielo sigue protegiendo mis pasos.
A mis sobrinas Carolina y Misha, quienes con su alegría y picardías iluminan mi
sonrisa.
A mi compañera y amiga Gabriela por tu amistad incondicional y por todas las
cosas que hemos vivido juntas.
A mis amigos que son la familia que escogí para formar parte de todas las cosas
que he vivido y han estado en los momentos más felices y también los más duros
y han sabido valorar mi amistad y mi persona
A todos ellos va dirigida ésta dedicatoria porque sin ustedes no hubiera logrado
gran parte de los éxitos de mi vida
Sofía Lorena
iii
AGRADECIMIENTOS
El presente trabajo de tesis primeramente agradecemos a ti Dios por bendecirnos
para llegar hasta donde hemos llegado, porque hiciste realidad este sueño
anhelado.
Expresamos nuestros más sinceros agradecimientos a la Facultad de Medicina
Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Central del Ecuador, a sus autoridades
y personal docente de manera especial al Ing. Jorge Grijalva por su destacada
labor como Tutor en la dirección, ejecución, culminación y aporte intelectual al
presente proyecto de investigación. Igualmente a Roy Vera, estudiante de
doctorado en la Universidad de Sakachetwan-Canadá por su aporte en el modelo
estadístico.
Agradecemos al Dr. Eduardo Aragón por su amistad, confianza apoyo y
enseñanzas que nos ayudaron a desempeñar nuestro papel como futuras
profesionales.
A la Dra. Alexandra Naranjo quien deposito su confianza en nosotras, en el
transcurso de la carrera, y por su amistad.
Al Centro Experimental Uyumbicho donde se realizó la investigación, y al equipo
que lo conforma, para la realización del proyecto.
Finalmente agradecemos de manera mutua a nuestras familias y amistades que
gracias a su colaboración e incondicional apoyo y compresión en el transcurso de
este largo camino no han dejado que nos rindamos, y continuar hasta el final,
gracias a ellos hemos logrado culminar este proyecto. Muchas gracias por su
ayuda.
iv
AUTORIZACION DE LA AUTORIA INTELECTUAL
Nosotras, SOFÍA LORENA BENITEZ BUENAÑO y GABRIELA JACQUELINE
CUJILEMA FLORES, en calidad de autoras del trabajo de Investigación
EVALUACIÓN DEL EFECTO DE TRES FRECUENCIAS DE PASTOREO SOBRE
LAS RELACIONES ENERGÍA-PROTEÍNA Y ENERGÍA-FIBRA DEL PASTO Y EL
CONTENIDO DE NITRÓGENO UREICO EN LECHE Y SANGRE DE VACAS
BAJO PASTOREO DE RYE GRASS PERENNE (LOLIUM PERENNE) Y TRÉBOL
BLANCO (TRIFOLIUM REPENS). FASE 3, autorizamos a la UNIVERSIDAD
CENTRAL DEL ECUADOR, a hacer uso de todos los contenidos que nos
pertenecen o de parte de los que contienen esta obra, con fines estrictamente
académicos o de investigación.
Los derechos que como autoras nos corresponden, con excepción de la presente
autorización, seguirán vigentes a nuestro favor, de conformidad con lo establecido
en los artículos 5, 6, 8 y 19 y de más pertinentes de la Ley de Propiedad
Intelectual y su Reglamento.
Asimismo, autorizamos a la Universidad Central de Ecuador para que realice la
digitación y publicación de este trabajo de investigación en el repositorio virtual, de
conformidad a lo dispuesto en el Art. 144 de la Ley Orgánica de Educación
Superior.
-------------------------------------------- ------------------------------------------------
Sofía Lorena Benitez Buenaño Gabriela Jacqueline Cujilema Flores
CC 1719185421 CC 1723627418
v
INFORME DEL TUTOR
En carácter de tutor del Trabajo de Grado, presentado por las señoritas SOFÍA
LORENA BENITEZ BUENAÑO y GABRIELA JACQUELINE CUJILEMA FLORES,
para optar por el título o Grado de Médico Veterinario y Zootecnista, cuyo título es
EVALUACIÓN DEL EFECTO DE TRES FRECUENCIAS DE PASTOREO SOBRE
LAS RELACIONES ENERGÍA-PROTEÍNA Y ENERGÍA-FIBRA DEL PASTO Y EL
CONTENIDO DE NITRÓGENO UREICO EN LECHE Y SANGRE DE VACAS
BAJO PASTOREO DE RYE GRASS PERENNE (LOLIUM PERENNE) Y TRÉBOL
BLANCO (TRIFOLIUM REPENS). FASE 3 considero que dicho trabajo reúne los
requisitos y méritos suficientes para ser sometido a presentación pública y
evaluación por parte del tribunal asignado.
En la ciudad de Quito, a………………………………………………….. del 2017
……………………………………….
Jorge Eduardo Grijalva Olmedo
CC:170407834-2
vi
vii
viii
ix
x
xi
xii
xiii
INDICE GENERAL
PAG
DEDICATORIAS i
AGRADECIMIENTOS iii
AUTORIZACIÓN DE AUTORIA INTELECTUAL iv
INFORME TUTOR v
APROBACION DEL TRABAJO/ TRIBUNAL vi
INDICE GENERAL xii
LISTA DE CUADROS xiv
LISTA DE FIGURAS xvi
LISTA DE ANEXOS xvii
RESUMEN xvii
SUMMARY xix
CAPITULO I
1. INTRODUCCIÓN 1
CAPITULO II
2. OBJETIVOS 3
OBJETIVO GENERAL 3
OBJETIVOS ESPECÍFICOS 3
HIPOTESIS 3
CAPITULO III
3. REVISION DE LITERATURA
3.1. Pasturas 4
3.1.1. Gramíneas 4
3.1.2. Leguminosas 5
3.2. Utilización del pasto en vacas 5
3.3. Ciclo de la urea 6
3.3.1. Nitrógeno ureico en leche 8
3.3.2. Nitrógeno ureico en sangre 9
3.4. Composición química de la leche 10
xiv
CAPITULO IV
4. MATERIALES Y MÉTODOS 13
4.1. Materiales de campo 13
4.1.1. Características del sitio experimental 13
4.2. Factores de estudio 14
4.2.1. Unidades Experimentales 15
4.2.2. Diseño Experimental 15
4.3. Datos Tomados y Métodos de Evaluación 16
4.3.1. Análisis Proximal el pasto 16
4.3.2. Rendimiento de Materia Seca 16
4.3.3. Nutrientes Digestibles Totales (EDNT) 16
4.3.4. Energía Digestible 17
4.3.5. Densidad Calórica 17
4.3.6. Nitrógeno Ureico en Sangre (NUS) 17
4.3.7. Nitrógeno Ureico en Leche (NUL) 18
4.3.8. Composición Química de la Leche 18
CAPITULO V
5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.1. Tasa de Crecimiento y Rendimiento de Materia Seca (MS) 19
5.2. Composición Química del Pasto 21
5.3. Composición Botánica 23
5.4. Análisis de relaciones entre (NUS) y (NUL) 24
5.5. Análisis de covarianza entre NUL y Frecuencia de corte 25
5.6. Análisis de regresión entre frecuencia de corte y NUL con NUS 26
5.7. Análisis de relaciones entre NUS y NUL y animales en distintas etapas
de lactancia
29
5.8. Análisis de Composición Química de la leche 31
CAPITULO VI
6. CONCLUSIONES 33
REFERENCIAS 34
ANEXOS 40
xv
LISTA DE CUADROS
PAG
Cuadro 1. Características Climáticas del Sitio Experimental.
14
Cuadro 2. Tratamientos.
14
Cuadro 3. Esquema del Análisis de varianza.
15
Cuadro 4. Efecto de tres frecuencias de corte sobre la tasa de crecimiento
y rendimiento de MS promedio de una mezcla forrajera de Rye grass más
trébol blanco.
19
Cuadro 5. Efecto de tres frecuencias de corte sobre la Composición
Química de una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco
21
Cuadro 6. Efecto de la frecuencia de corte sobre el Total de Nutrientes
digestibles (NDT), energía digestible y energía metabolizable de una
mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco
23
Cuadro 7. Efecto de la frecuencia de corte sobre la composición botánica de la mezcla forrajera de Rye grass y trébol Blanco en tres frecuencias de corte.
23
Cuadro 8. Efecto de tres frecuencias de corte sobre NUS y NUL de bovinos que han consumido una mezcla forrajera de Rye grass y Trébol blanco.
24
Cuadro 9. Análisis de covarianza para NUL en cada frecuencia de corte. 25
Cuadro 10. Análisis de regresión entre Frecuencia de corte y NUL con NUS.
26
Cuadro 11. NUS y NUL de bovinos en diferentes días de lactancia que han consumido una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias de corte
29
Cuadro 12. NUS de bovinos en distintas horas de muestreo, bajo pastoreo
de una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias
de corte
30
xvi
Cuadro 13. Composición Química de la leche de vacas que han
consumido una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres
frecuencias de corte.
31
Cuadro 14. Composición química de la leche de vacas en distintos días de
lactancia que han consumido una mecha forrajera de Rye grass y trébol
blanco en tres frecuencias de corte.
32
xvii
LISTA DE FIGURAS
PAG
Figura 1. Vías Metabólicas de la Urea.
8
Figura 2. Déficit y Excesos de Nitrógeno Ureico en la Leche.
9
Figura 3. Relación entre la frecuencia de corte y acumulación de
biomasa seca en sistemas lecheros bajo pastoreo de Rye grass y
Trébol blanco.
20
Figura 4. Covarianza entre NUL y NUS en tres Frecuencias de
pastoreo
26
Figura 5. Relación entre la frecuencia de corte (días) y NUS en un
rebaño lechero bajo pastoreo rotativo de Rye Grass perenne y
trébol blanco.
27
xviii
LISTA DE ANEXOS
PAG
ANEXO A: Muestreo de pasto. 40
ANEXO B: Seguimiento de pastoreo. 40
ANEXO C: Toma de muestras de Sangre y Leche. 41
ANEXO D: Cálculo de ANADEVA. 41
xix
RESUMEN
El propósito de esta investigación fue evaluar el efecto de tres frecuencias de
pastoreo sobre la relación energía-proteína y energía-fibra del pasto y el
contenido de nitrógeno ureico en leche y sangre de vacas bajo pastoreo de
Rye grass perenne (Lolium perenne) más Trébol blanco (Trifolium repens). Se
tomaron muestras de leche y sangre de vacas para determinar NUL y NUS en
cada frecuencia de corte de 28, 35 y 42 días de intervalo. Igualmente, se
tomaron varias muestras de pasto en cada frecuencia, para determinar
rendimiento de Materia seca, NDT y análisis de componentes proximales. Los
datos se analizaron mediante un diseño completamente al azar, utilizando el
software estadístico InfoStat versión 2008, y para comparar las medias de
tratamientos, se utilizó el test de Tukey al 5%. Los resultados de rendimiento
de MS fueron 535.6, 1319.3 y 1540.7 kg MS ha-1 (<0,0001) para las frecuencias
28, 35 y 42 días, respectivamente. En ese mismo orden, NDT fue de 69,7,
69,95 y 68,69%. La variable NUS varió significativamente cuyos valores fueron
20.53, 25.11 y 25.66 mg dl-1 (p≤0.0001) e igualmente NUL en valores de 22.14,
25.98 y 21.32 (p=0,0034) a los 28, 35 y 42 días de frecuencia de corte. Estos
resultados sugiere la existencia de altos niveles de N en las pasturas y
probables desbalances con relación al aporte energético.
Palabras Clave: Nitrógeno ureico, Sangre, Leche, pastoreo.
xx
SUMMARY
The purpose of this research was to evaluate the effect of three grazing
frequencies on the energy-protein and energy-fiber relationship of pasture and
urea nitrogen content in milk and blood of cows grazing perennial Rye grass
(Lolium perenne) plus Clover White (Trifolium repens). Cow blood samples
were taken to determine NUL and NUS at each cut-off frequency of 28, 35 and
42 days interval. Also, several grass samples were taken at each frequency to
determine dry matter yield, NDT, and analysis of proximal components. The
data were analyzed using a completely randomized design, using the statistical
software InfoStat version 2008, and to compare the means of treatments, the
Tukey test was used at 5%. The yields of MS were 535.6, 1319.3 and 1540.7
kg MS ha-1 (<0.0001) for frequencies 28, 35 and 42 days, respectively. In the
same order, NDT was 69.7, 69.95 and 68.69%. The NUS variable varied
significantly with values of 20.53, 25.11 and 25.66 mg dl-1 (p≤0.0001) and also
NUL values of 22.14, 25.98 and 21.32 (p = 0.0034) at 28, 35 and 42 days of
frequency Cutting. These results suggest the existence of high levels of N in the
pastures and probable imbalances in relation to the energy input.
Keywords: Nitrogen, Blood, Milk, Grazing.
1
CAPITULO I
INTRODUCCION
La ganadería, es una actividad extensiva y desarrollada, prácticamente por todo el
país, se la considera como un renglón socioeconómico para el desarrollo de
campo; la misma que ha sido tratada vigorosamente por su desempeño productivo
e impacto ambiental. Por lo tanto, todo esto debe equilibrarse en un nivel
tecnológico aceptable y sostenible (Aguayo, 2015).
La defoliación del pasto es uno de los factores que puede ser manipulada para
lograr un adecuado aprovechamiento de nutrientes para beneficio de la producción
animal (Chulde, 2014; Mclennan et al., 2012).
Cerón et al. (2014) menciona que el estado de nutrición de los animales puede ser
evaluado mediante parámetros sanguíneos, uno de esos indicadores es el nivel de
nitrógeno ureico en sangre (NUS) y en la leche (NUL). La determinación de los
niveles de NUS y NUL son considerados una alternativa para la determinación del
balance proteico del ganado lechero (Arias et al.,1999).
La medición del NUL es actualmente una herramienta de amplio uso en los hatos
especializados en producción de leche, debido a que la urea es un metabolito que
está afectado por factores de tipo nutricional como el porcentaje de proteína,
cantidad de carbohidratos solubles y la relación proteína: energía (Pardo et al.,
2008). A decir de estos autores, la lactancia no necesariamente afecta el nivel en
leche. La raza, nivel de producción de leche, condición corporal, edad, tipo de
alimentación son componentes importantes que producen variaciones entre NUL y
NUS (Acosta, 2005).
2
Al respecto, Baset et al. (2010) manifiestan que los parámetros bioquímicos del
nitrógeno ureico en leche (NUL) y nitrógeno ureico en sangre (NUS) de manera
general fluctúan entre 28,55 y 33,13 mg/dl, y varios años después Barrios et al.
(2013) sostienen que los niveles de NUS y NUL oscilan entre 12- 48 mg/dl
dependiendo de las condiciones de alimentación. Por otra parte, Mitchell et al.
(2005) sugieren que un desbalance de estos puede estar relacionado con el
rendimiento del animal, ya que se ha afirmado que el exceso en el consumo de
nitrógeno, puede afectar la integridad digestiva y el desempeño reproductivo.
Los resultados de este estudio servirán para establecer estrategias de manejo de
pasturas con el propósito de optimizar la calidad del pasto y maximizar la
producción de leche. Así, se plantearon los siguientes objetivos.
3
CAPÍTULO II
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Evaluar el efecto de tres frecuencias de pastoreo sobre la relación energía-
proteína y energía-fibra del pasto y el contenido de nitrógeno ureico en
leche y sangre de vacas bajo pastoreo de Rye grass perenne (Lolium
perenne) más Trébol blanco (Trifolium repens).
OBJETIVOS ESPECIFICOS
Evaluar el efecto de tres frecuencias de pastoreo sobre la relación de (E-P)
y (E-F) en pasturas de Rye grass perenne más Trébol blanco bajo pastoreo
en el CEU.
Determinar el efecto de tres frecuencias de pastoreo sobre la concentración
de NUL y NUS en vacas en producción de leche bajo pastoreo.
Evaluar el efecto de tres frecuencias de pastoreo sobre la composición
química de la leche de vacas bajo pastoreo de Rye grass perenne y Trébol
blanco.
HIPOTESIS:
HO: Las frecuencias de pastoreo no tienen efecto sobre la relación energía-
proteína, energía-fibra del pasto y el contenido de nitrógeno ureico en leche y
sangre de vacas bajo pastoreo de Rye grass perenne (Lolium perenne) más
Trébol blanco (Trifolium repens).
HI: Las frecuencias de pastoreo tienen efecto sobre la relación energía-proteína,
energía-fibra del pasto y el contenido de nitrógeno ureico en leche y sangre de
vacas bajo pastoreo de Rye grass perenne (Lolium perenne) más Trébol blanco
(Trifolium repens).
4
CAPÍTULO III
REVISIÓN DE LITERATURA
3.1. Pasturas
Bernal (2005) y Palacios (2012) coinciden en afirmar que las pasturas son la base
de la alimentación del ganado y de la producción de la explotación, el éxito de las
mezclas forrajeras al asociar gramíneas con leguminosas consiste en proveer un
alimento completo y balanceado a los animales.
Sin embargo, cuando se quiere considerar el valor económico que significa la
utilización de pasturas y mezclas forrajeras por la fuente de alimento que
representan, Bernal (2005), León (2003) citado por Palacios et al. (2012) y Oliva et
al. (2015) afirman en que es la fuente más conveniente para la alimentación de la
ganadería.
Es de importancia conocer el valor nutricional, digestibilidad y rendimiento de
materia seca de los pastos en cuanto a sus propiedades cualitativas y
cuantitativas, ya que según Sánchez et al. (2008) citado por Oliva et al. (2015)
afirman que esto permite seleccionar las especies más importantes o
representativas de la composición florística de las praderas para establecer las
cantidades de nutrientes que los animales consumirán, Además contribuyen a
determinar si los pastos satisfacen o no los requerimientos nutricionales de los
animales y a diseñar complementos nutricionales, suministrar suplementos
alimenticios y formular raciones.
3.1.1. Gramíneas
Pulla (2016) manifiesta que las gramíneas son plantas que toleran el pisoteo del
ganado durante el pastoreo, esto ayuda a eliminar la mayoría de las plantas
competidoras, establecidas en un mismo terreno, ostentan un contenido
relativamente alto de fibra y bajo en lignina, se adecuan fácilmente a las
5
variedades del clima y aportan la mayor parte de la materia seca de los
carbohidratos consumidos por el ganado.
El Rye grass (Lolium perenne).- Gramínea con un valor nutritivo muy variable.
Dependiendo de la especie, puede fluctuar entre 15 a 17,5% de proteína en las
especies diploides, y alcanzar un 25% en especies tetraploides. La digestibilidad
puede ser de un 80%. Las hojas pueden tener 3- 3,4 Mcal de EM/kg de materia
seca (Paladines, 2002). Es un pasto ideal para la alimentación ya que por su
rápido de rebrote y disposición de las hojas, muestra resistencia al pisoteo de los
animales (Pulgarín, 2011).
3.1.2. Leguminosas
Romero y Carillanca (2012) reportan a las leguminosas como una de las especies
de gran importancia desde el punto de vista agronómico, por su alto contenido
proteico (18- 22%), su capacidad de fijar nitrógeno debido a la acción de bacterias
llamadas rizobios. Sin embargo, además de fijar nitrógeno incrementan la porción
proteica y mineral, equilibrando la dieta del animal (León, 2003).
El Trébol Blanco (Trifolium repens).- Se desarrolla en clima templado frio y
húmedo. Se ajusta a variedad de suelos, suele tener un valor nutritivo de 25% de
proteína cruda y una digestibilidad mayor al 77,8% (León, 2003) la fijación del
nitrógeno por la simbiosis entre la bacteria Rhizobium y el trébol blanco puede ser
muy elevada, aproximadamente 400 kg de nitrógeno por hectárea al año (Bernal,
2005).
3.2. Utilización del nitrógeno en las vacas
Cerón-Muñoz et al. (2014) plantean que la proteína consumida por las vacas es
degradada en el rumen por acción de los microorganismos (PDR), y una fracción
más pequeña de la proteína pasa intacta al intestino delgado (PNDR); La proteína
que es degrada en el rumen por los microorganismos libera amoniaco (NH3),
energía y fragmentos de carbono. Parte del amoniaco es ingerido por las
bacterias, hongos y protozoos para producir proteína microbiana, si hay
6
disponibilidad de energía. El destino del amoniaco en el organismo de la vaca
siempre dependerá del balanceo de la dieta.
Annison y Lewis (1966) y Czerkawski (1986), manifiestan que cuando la dieta se
mantiene balanceada y hay un consumo adecuado (ph 6 a 7 “óptimo”), se
favorece la formación de sustratos que producirán leche con niveles óptimos de
solidos totales, proteína y grasa y la población bacteriana se mantiene estable.
Sin embargo, cuando hay cambios en la dieta ya sea en las proporciones de
energía o proteína causando alcalosis o acidosis en el pH ruminal, los
microorganismos ruminales pueden ser afectados provocando variaciones en la
calidad de la leche o en el metabolismo de nutrientes y una reducción en la
digestibilidad de los alimentos o toxicidad por exceso de amoniaco, que en casos
extremos puede incluso causar la muerte de las vacas (Bonifaz y Gutiérrez, 2013).
La presencia de la fibra en la dieta es importante en la regulación del pH y la
formación de la proteína, ya que permite la multiplicación de bacterias, hongos y
protozoos como también es clave para la disposición de amoniaco
Ciclo de urea
El ciclo de la urea fue descrito por H.A.Krebs y K.Henseleit en 1932, por esa razón
lleva sus nombres. La urea cuya composición química está representada así
(H2N-CO-NH2), es el principal producto del catabolismo de los aminoácidos que
se obtiene a partir de la oxidación de los aminoácidos. Cuando éstos son oxidados
en el hígado, por medio de la desaminación oxidativa, se producen grandes
cantidades de NH3, que debe ser eliminado del organismo ya que es
extremadamente tóxico. En la síntesis de la urea, intervienen tres aminoácidos: la
ornitina, la citrulina y la arginina, que trabajan en forma de ciclo, y que tienen
responsabilidades muy precisas dentro del ciclo. Además, todo ese proceso
consume gran cantidad de energía en forma de enlaces de ATP (Carreño, 2015).
Pardo (2008) menciona que la urea es un metabolito afectado por factores de tipo
nutricional tales como el porcentaje de proteína, cantidad de carbohidratos
7
solubles y la relación proteína - energía. Es decir, la urea se difunde por todos los
tejidos de la vaca, de tal manera que en la leche hay una relación directa entre la
cantidad de proteína ingerida y la concentración de urea en sangre. Al respecto,
Carreño (2015) indica que el 60% de urea plasmática proviene de la urea ruminal,
el resto resulta del metabolismo intermediario, la urea es eliminada en gran parte
por el riñón por medio de la orina, una cierta cantidad retorna al retículo-rumen con
la saliva y por difusión directa a partir de la sangre al rumen.
Cuando existe un elevado consumo de energía, se produce una disminución de
urea en la sangre ya que ésta es eliminada aumentando la ingesta de agua, lo que
produce mayor evacuación de orina. La urea en sangre oscila durante todo el día,
siendo los niveles más altos en las primeras horas, es decir entre las 4-6 horas
posteriores a la ingesta de alimento, y disminuirá justo antes de la nueva ingesta
alimentaria (Ferguson, 2002).
Los niveles de urea en leche serán menos notorios en comparación a una muestra
en sangre, debido a que la leche es recolectada dos o tres veces en el día dando
así menores resultados que fluctúan de una hora a otra (Ferguson, 2005). Pero
aún así, las muestras tomadas en la mañana o tarde, reflejarán concentraciones
de urea que indican el tiempo de alimentación entre los ordeños.
Figura 1: Vías Metabólicas de la Urea (Adaptado de AGQ, Azotest, 2005).
8
3.2.1. Nitrógeno ureico en leche
La concentración del NUL varía de acuerdo a la cantidad de proteína que se
encuentre en la dieta, cantidad de orina excretada, consumo de agua de bebida,
días de lactancia. Al respecto, Dieste y Olivera (2004), Peña (2002), Acosta et al.
(2006) concuerdan en la necesidad de considerar ciertos antecedentes para
interpretar los niveles de concentración de urea en leche tales como: raza, número
de pariciones, días de lactancia estación del año, manejo nutricional, todos estos
factores tienen que ver con la variabilidad de niveles de concentración de urea en
leche. Bach (2004) afirma que si se utiliza el nivel de urea en leche como indicador
sobre la calidad de nutrición proteica del animal, debe tomarse en cuenta que
vacas primíparas suelen presentar concentraciones de urea menor en
comparación de vacas mayores. Por su parte, Acosta y Delucchi (2002) señalan
que niveles altos y bajos de urea en leche se encuentran relacionados con la
reducción de la eficiencia reproductiva y limitadas tasas de preñez. Esos niveles
son relacionados con la toxicidad que afecta a los embriones por la concentración
excesiva de nitrógeno en las estructuras reproductivas, como anestros por déficit
profundo y prolongado en la ingesta energética.
Un rango de NUL de 12 a 18 mg / dl es un valor apropiado cuando se evalúa a un
grupo de vacas y de 8 a 25 mg / dl cuando es de forma individual. Valores de NUL
menores a 12 mg / dl se consideran bajos, lo que indicaría un bajo contenido de
proteína degradable de los alimentos en comparación a la disponibilidad ruminal
de energía lo que tiene como consecuencia una menor eficiencia en utilización y
consumo de alimento lo que a su vez afecta producción de leche. Por otro lado se
pueden considerar niveles altos valores superiores a 25 mg/dl de leche
(Charmandarian et al., s/f). Wenninger y Distl (1994) recomiendan niveles de urea
en leche de 15-25 mg/dl, mientras que Pherson et al. (1992) manifiesta un valor
de 24-41 mg/dl. De otra parte, Gustafsson y Carlsson (1993) sugieren niveles de
27-30 mg/dl. Ferguson et al. (1988) sugieren un valor de 20 mg/dl.
9
Figura 2. Déficit y Excesos de Nitrógeno ureico en la leche. (Adaptado de AGQ; Azotest. 2005).
3.2.2. Nitrógeno ureico en sangre
La concentración de urea en sangre se ve afectada tanto por la ingesta de
proteína así como también por el consumo de energía en la dieta, además de la
excreción urinaria. Como se describió anteriormente un alto consumo de proteína
en la dieta dará como resultado un alto nivel de urea en sangre, mientras que un
aumento en el consumo de energía en la dieta va a producir regularmente niveles
bajos de urea en sangre, ya que esta será eliminada por la orina, lo que provocará
mayor consumo de agua, mayor excreción de orina y por tanto se obtendrán datos
no verdaderos con la concentración de urea en sangre (Pardo, 2008).
Se debe considerar que la urea es sensible al consumo de dietas altas en proteína
y energía, al igual que el consumo de agua lo que es imprescindible (Ferguson,
2002). Los excesos de proteína provocan un incremento en la concentración de
urea en la sangre (Bach, 2002).
Cuando existen niveles altos de urea en sangre, se afecta la fertilidad y el
desarrollo embrionario, debido a la toxicidad de la urea dando lugar a muerte
embrionaria en las primeras fases de gestación, pero si la preñez se encuentra en
10
fases de mayor desarrollo se producirán abortos, debido a que se suprime la
síntesis de progesterona por el alto nivel de nitrógeno ureico (Garriz y López,
2002; Zegarra y Vélez, 2000; Martínez y Sánchez, 2001).
Cuando existen desórdenes reproductivos por alteraciones de compuestos
nitrogenados, se toma en consideración al eje hipófisis-pituitaria-ovario, conduce a
una disminución de progesterona y de hormona luteinizante, existen efectos
tóxicos en gametas y embrión además que el sistema inmunitario produciría una
disminución de linfocitos lo que conlleva a estos desórdenes reproductivos
(Ferguson ,2002). Bach (2002) indica que tanto los niveles de urea y amoniaco a
nivel del útero afectan la función reproductiva debido al alto consumo energético
que demanda el exceso de nitrógeno, debido a que se necesitan 7,3 Kcal para
transformar 1g de N. En otros términos, significa 1,5 litros de leche por cada
4mg/dl de aumento de N uterino en sangre o leche.
3.3. Composición química de leche
Las características de la leche es el reflejo de muchos factores (nutrición,
alimentación y manejo del hato) que producen cambios observables a corto plazo
en la composición de la leche que pueden ser modificados en sistema a través de
diferentes prácticas de manejo.
La composición promedio de la leche, para los principales componentes lácteos
es: 3,6% materia grasa 3,2% proteína, 4,7% lactosa, 6,10% - 9,45% SNG, 1022 a
1035 g/ml densidad. La grasa y la proteína de la leche son los componentes
lácteos más variable entre y dentro de las razas. El estado de lactancia influye en
sus contenidos ya que al inicio de la misma o sea cuando se está produciendo
calostro, se encuentran concentraciones altas y conforme avanza la lactancia
(Morales, 1999).
Grant (1980) citado por Calvache y Navas (2012) mencionan que la proteína de la
leche puede presentar variaciones en su concentración y responder cambios en la
nutrición de las vacas, el contenido de proteína puede variar aproximadamente en
11
0,6 unidades porcentuales por medio de la manipulación nutricional mientras que
la grasa responder a cambios en la nutrición de las vacas en tres unidades
porcentuales.
Cerón y Correa (2005) afirman que la fibra del forraje es el factor nutricional que
más afecta la concentración de grasa en la leche, bajos contenidos de fibra
efectiva en la dieta ocasionan una disminución en la concentración de grasa en la
leche (Heinrichs, et al., 2007). La causa de esta disminución está dada por la
inadecuada producción de ácido acético y butírico en el rumen para la síntesis de
grasa (Jenkins y McGuire, 2006). Sin embargo, dietas con alto contenido de fibra
reducen la producción de leche (Yang y Beauchemin, 2007).
Entre los factores ya nombrados que afectan la concentración de materia grasa en
la leche cabe mencionar que el tipo de forraje, la calidad de forraje, el tamaño de
partícula o de picado del forraje tiene gran influencia sobre el porcentaje de grasa
de la leche.
La energía de la dieta es el factor nutricional de mayor importancia que afecta la
producción y porcentaje de proteína de la leche; ya sea en cantidad, densidad
energética o fuente de energía. Un incremento de la energía dietaria produce un
aumento de la producción de leche y del porcentaje de proteína. Fuentes de
energía que deriven en un incremento a la producción en el rumen de ácido
propiónico, producto del bajo suministro de fibra efectiva en la dieta y una alta
concentración de carbohidratos no estructurales, conllevan a un incremento en la
concentración de proteína en leche (Heinrichs et al., 1997; Morales, 1999).
La materia prima con la cual las bacterias mediante la acción de las enzimas,
elaboran el ácido láctico, que preserva los derivados de la leche, determina las
características de los productos terminados dándoles su sabor y aroma
característicos (García y Ochoa, 1987). La lactosa, minerales y vitaminas
presentan un comportamiento bastante constante y no están sujetos a grandes
modificaciones, ya sea por vía de la manipulación genética y/o nutricional
(Morales, 1999).
12
García y Ochoa (1987) manifiestan que los sólidos no grasos corresponden a los
sólidos totales a excepción de la grasa. Ellos son: proteínas, azucares, vitaminas,
enzimas y materia mineral. Calderón et al. (2007) manifiesta que los rangos
aceptables de los SNG son de 6,10% a 9,45. La densidad de la leche está
relacionada con su riqueza en materia seca. Sus rangos aceptables son: 1022 a
1035 g/ml (Calderón et al., 2007).
13
CAPITULO IV
MATERIALES Y METODOS
4.1. Materiales de Campo
Para muestreo de pasto:
- Hoz.
- Balanza.
- Fundas plásticas.
- Papel periódico.
- Cerca eléctrica.
- Cooler para conservación de muestras.
Para muestreo de leche:
- Frascos plásticos de 100 ml (muestras para leche).
Para muestreo de sangre:
- Agujas multi- muestra.
- Capuchones.
- Tubos de ensayo tapa roja.
- Guantes.
- Papel higiénico.
- Algodón y alcohol.
- Cooler para conservación de muestras y transporte.
4.1.1. Características del sitio experimental
Centro Experimental Uyumbicho (CEU) de la Facultad de Medicina Veterinaria y
Zootecnia, de la Universidad Central del Ecuador (UCE). Ubicado en la Parroquia
Uyumbicho, Cantón Mejía, Provincia de Pichincha.
14
Cuadro 1. Características climáticas del sitio experimental
Altitud 2740 m.s.n.m
Temperatura promedio 15°C
Temperatura mínima 8°C
Temperatura máxima 20°C
Precipitación 1465,4 mm
Luminosidad Anual 1805,6 horas
Humedad 78%
Velocidad de viento 37 km/h.
Coordenadas UTM E 0.399438 N 78.533501
Fuente:http://freemeteo.ec/eltiempo/uyumbicho/historia/historialmensual/?gid=3650324&station=23040&month
=6&year=2015&language=spanishar&country=ecuador
4.2. Factores en estudio
Frecuencias de corte o aprovechamiento: 28, 35 y 42 días
Tratamientos
Cuadro 2. Tratamientos
Tratamientos Frecuencia de pastoreo
1 28 días
2 35 días
3 42 días
15
4.2.1. Unidades Experimentales
Categoría: Vacas en producción de leche
Raza: Holstein Friesian alta cruza
Peso promedio: 450 kg al inicio del experimento.
Número de lactancias: 2 a 4
Grupo 1.- vacas primer tercio de lactancia (0-90 dias)
Grupo 2.- vacas segundo tercio de lactancia (91-180 dias)
Grupo3.- vacas tercero tercio de lactancia (181-300 dias)
4.2.2. Diseño experimental
Tipo de diseño: Completamente al Azar (DCA)
Cuadro No 3. Esquema del análisis de varianza
Fuentes de Variación Grados de libertad
(gl)
Total (t*r) -1 35
Tratamientos (t-1) 2
Error 33
Análisis funcional
- CV, %
- Prueba de hipótesis: Fisher 5%
- Correlaciones entre:
16
- Frecuencia de pastoreo vs NUL.
- Frecuencia de pastoreo vs NUS.
- NUL vs NUS.
4.3. Datos tomados y Métodos de Evaluación.
4.3.1. Análisis Proximal del pasto
En cada una de las frecuencias de pastoreo, se tomó una muestra de 1kg de
peso, para ser remitidas al laboratorio de Nutrición. La materia seca, proteína
cruda, fibra cruda, extracto etéreo, extracto libre de nitrógeno y cenizas totales, se
determinó mediante la metodología adaptada por el laboratorio de Nutrición
Animal de la Facultad de Ciencias Agrícolas de la UCE. Los resultados de cada
elemento proximal fueron expresados como % de la materia seca.
4.3.2. Rendimiento de Materia Seca.- En la superficie de cada parcela
experimental y en cada frecuencia de pastoreo, se realizó un muestreo del
pasto, utilizando un cuadrante de 0,5 x 0,5 m. Al menos 10 lecturas fueron
tomadas de forraje verde, a una altura de 5-7 cm sobre la base del suelo.
Se registraron los pesos de cada cuadrante, se sumó y se transformó en Kg
ha-1 de materia verde.
Se tomaron tres muestras de 500 gr de pasto de cada tratamiento y se enviaron al
laboratorio de Nutrición Animal de la Facultad de Ciencias Agrícolas de la
Universidad Central del Ecuador, para determinar el porcentaje de materia seca.
Con el resultado de materia verde, se calculó el rendimiento de materia seca y se
expresó en kg MS ha-1.
4.3.3. Nutrientes Digestibles Totales (EDNT).- Para calcular esta variable, se
utilizaron ecuaciones de predicción, obtenidas de regresiones múltiples que
han demostrado coeficientes de correlación altos entre el análisis químico y
el coeficiente de digestibilidad de muchos nutrientes (Cañas, 1995).
17
Para ello, conociendo los valores proximales enunciados anteriormente, se
tomaron en cuenta la sumatoria de nutrientes digestibles totales (ENDT) mediante
la siguiente ecuación la cual fue propuesta por Cañas (1995).
Y = 92,46 – 3,33 FC – 6,94 EE – 0,76 ENN + 1,11 PC + 0,03 FC2 – 0,33 EE2 +
0,036 FC ENN + 0,207 EE ENN + 0,100 EE PC – 0,02 EE2 PC
4.3.4. Energía Digestible: en base al resultado de ésta ecuación se obtuvieron
valores para la ENDT en cada frecuencia de corte, con dichos valores se
calculó la Energía Digestible en kcal/kg MS multiplicando por el coeficiente
de Energía Bruta o calor de combustión, cuyo valor utilizado fue 4400
kcal/kg MS
ED (kcal/kg MS) = ENDT* 4440
4.3.5. Densidad Calórica.- Expresa la relación entre la Energía Metabolizable
respecto de la Materia Seca (Kcal EM/kg MS). Esta fracción se determinó
de manera indirecta, conociendo el valor de digestibilidad de la materia
seca y asumiendo que alrededor del 19% de la energía aparentemente
digerida, es excretada en la orina y en los gases como metano. Así, la EM
se estimó mediante la siguiente ecuación (Cañas, 1995):
EM (Mcal/Kg MS) = ED x 0,81
4.3.6. Nitrógeno Ureico en Sangre (NUS).- Este análisis se realizó después del
pastoreo diario de las vacas del rejo en cada frecuencia de
aprovechamiento, a la primera hora del día siguiente (04h00) y después del
ordeño se tomó una muestra de 10 ml de sangre, de cada una de las 12
vacas o unidades experimentales utilizadas en cada tratamiento, utilizando
una aguja multimuestra con tubo de tapa roja por punción en la vena
coccígea. A continuación se esperó 4 horas y se volvió a tomar unas
segunda muestra de sangre en cada una de las unidades experimentales
(8h00). Las muestras fueron conservadas a 4ºC de temperatura, previo al
envío al laboratorio VETELAB (Laboratorio de Diagnóstico Veterinario),
18
donde se determinó el contenido de nitrógeno ureico en sangre (NUS)
mediante la técnica Enzimática Colorimétrica empleada en dicho
laboratorio. Los resultados se expresaron en miligramos por decilitro (mg dl-
1).
4.3.7. Nitrógeno Ureico en Leche (NUL).- Para la determinación del NUL,
después del pastoreo diario de las vacas del rejo en cada frecuencia de
aprovechamiento, a primera hora del siguiente día y después del ordeño del
rebaño lechero, se procedió a tomar una muestra de 100 ml de leche del
botellón donde se recolecta la leche ordeñada, empleando un frasco
plástico esterilizado para toma de muestras. Esas muestras fueron
conservadas a 4ºC de temperatura, previo al envío al laboratorio VETELAB
(Laboratorio de Diagnóstico Veterinario), donde se realizaron los análisis de
nitrógeno ureico en leche (NUL), mediante la técnica Enzimática
Colorimétrica empleado en dicho laboratorio. Los resultados se expresaron
en miligramos por decilitro (mg dl-1).
4.3.8. Composición química de la leche.- En las muestras de leche tomadas,
empleando el método de espectrofotometría por infrarrojo utilizado en el
laboratorio de VETALAB, se procedió a determinar la composición de la
leche: grasa total, proteína total, proteína verdadera. Los resultados se
reportaron en porcentajes (%).
19
CAPITULO V
5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.1. Tasa de Crecimiento y Rendimiento de Materia Seca (MS)
Cuadro 4.- Efecto de tres frecuencias de corte sobre la tasa de crecimiento y rendimiento de MS promedio de una mezcla forrajera de Rye grass más trébol blanco.
Variable
Frecuencia de Corte, días
n 28 35 42 p- valor
Materia Seca, Kg ha-1 3 535,6 c
1319,3 b
1540,7 a <0,0001
Tasa de Crecimiento, Kg ha-1 dia-1 3 19,1 b 37,7 a
36,7 a <0,0001
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
El rendimiento de MS que expresa el cuadro 4 y la Figura 3, indican diferencias
estadísticas entre frecuencias de corte (p≤0.0001). Eso significa que el
rendimiento de materia seca incrementó significativamente a medida que aumentó
la frecuencia de corte desde 28 a 35 días. Sin embargo, al comparar el
rendimiento de forraje entre 35 y 42 días, los valores no difieren estadísticamente
entre sí, lo cual parece indicar que el rendimiento de materia seca aumentó de
forma decreciente, siguiendo la ley de rendimientos decrecientes, con sucesivos
aumentos en el intervalo de corte o aprovechamiento.
La tasa de crecimiento aumentó en forma directamente proporcional a la biomasa
acumulada; esto significa que mientras mayor es la acumulación de biomasa seca,
mayor es la tasa de crecimiento, reflejando un salto considerables entre 28 y 35
días de intervalo. Luego de 35 días de frecuencia de corte, el crecimiento se hace
más lento, lo cual significa que las plantas ya no desarrollan nuevos tejidos, sino
más bien sugiere que a partir de esa frecuencia de corte, se inicia el proceso de
senescencia o muerte de tejido vegetal.
20
Al respecto Ramírez (2011) menciona que el rendimiento de materia seca
incrementa en forma proporcional al envejecimiento del pasto. Otros autores como
Grijalva et al. (1995), Grijalva (2014), Velasco et al. (2001) y León (2003) afirman
que el rendimiento de una mezcla forrajera tiene a aumentar conforme aumenta el
intervalo de corte o pastoreo debido a una mayor acumulación de biomasa, pero
contrariamente, el valor nutritivo disminuye a causa de la muerte de tejidos en la
parte basal de las plantas. De otra parte, Quinodoz (2004) indica que la tasa de
crecimiento se encuentra influenciada por la humedad del pasto debido a que la
mayor parte de nutrientes entran a la planta disueltos en agua, lo cual gobierna
buena parte del crecimiento vegetal. Sin embargo, hay otros factores que
intervienen, sobre todo la luz, temperatura, humedad y los nutrientes provistos
mediante
fertilización que influyen sobre la tasa de crecimiento.
21
Figura 3. Relación entre la frecuencia de corte y acumulación de biomasa seca en
sistemas lecheros bajo pastoreo de Rye grass y trébol blanco.
5.2. Composición Química del Pasto
Cuadro 5.- Efecto de tres frecuencias de corte sobre la Composición Química de una mezcla forrajera de Rye grass y trébol blanco.
Variable
Frecuencia de Corte, días 28 35 42
Materia seca, % 17,1 13,8 14 Proteína cruda,% 21,6 21,7 20,6 Fibra cruda,% 21,4 21,1 22,0 Extracto etéreo,% 2,8 2,7 2,6 Extracto libre de Nitrógeno, % 46,5 46,5 47,3 Cenizas totales, % 7,7 7,9 7,5 Resultados expresados en base seca
En el Cuadro 5, se puede apreciar el porcentaje de materia seca en cada
frecuencia de corte. A 28 días se evidenció un 17,1%, en tanto que a 35 y 42 días
la MS disminuyó a valores cercanos al 14%. La humedad del pasto cambia
22
constantemente durante su crecimiento, y la magnitud de cambio, está en función
de múltiples factores no solamente de manejo sino por variables ambientales.
Al respecto, Grijalva et al. (1995) han reportado disminuciones de la calidad del
pasto a medida que aumenta la madurez del pasto, aunque el contenido de
materia seca, puede sufrir variaciones no significativas. En otros estudios, se ha
observado que a 49 días de intervalo, el porcentaje de MS fue de 13,9 (Pulla,
2016) en tanto que Ardilla (2014) a una frecuencia de pastoreo de 28 días
encontró un valor de MS de 15,4%, valor similar a lo encontrado a 35 y 42 días de
rebrote. Hidalgo (2013), encontró valores de 14-15% a 47 días de intervalo,
mientras que Posada et al. (2013) encontró 13,7% de MS al día 35. Finalmente,
Pulgarín (2011) también muestra datos superiores de MS de 17,3% de MS, a 40
días de intervalo de pastoreo.
La proteína cruda parece disminuir de manera sensible a medida que aumentó la
frecuencia de pastoreo. Al respecto, Ardilla (2014) reporto valores de 17,1% de PC
a los días 28 de pastoreo, disminuyendo a 12,6% a los 35 días de pastoreo y
11,8% a los 42 de pastoreo, resultados bastante similares a los encontrados en
esta investigación. Por otro lado, algunos estudios (Sánchez, 2005) sugieren que
el pastoreo está condicionada por la variación de factores climáticos y por factores
físico-químicos del suelo, lo cual se traduce en una diminución de nitrógeno
soluble, proteína y también en un aumento de la pared celular lignificada cuando el
pasto va madurando. Por el contrario, Robalino (2010) reporta rangos de 18,7 a
17,6%, al pasar de 28 a 49 días de intervalo de corte.
En relación con la FC, los resultados muestran un ligero aumento a medida que
aumentó el intervalo de corte, lo cual podría provocar una lenta tasa de digestión
de partículas causadas por un mayor tiempo en pasaje por el tracto digestivo (Mc
Donald et al., 2001).
Ardilla (2014) encontró variaciones de FB desde 25,6% a 28 días hasta 29,0% a
49 días, en tanto que Vargas (2010) evidenció valores de 24,1% de FB a 21 días y
24,2% a 49 días de intervalo. Todas la fuentes coinciden en señalar que al
23
aumentar la edad de corte de la pastura, aumenta la fibra cruda (Grijalva, 2014;
Ardilla, 2014; León, 2003; Pulgarrín, 2011).
El extracto no nitrogenado presenta resultados casi semejantes a medida que
aumentó la madurez con el intervalo de aprovechamiento. Hidalgo (2013),
encontró valores de 34,6% a intervalos de 47 días, y Robalino (2010), 46,1% a 49
días. Consecuentemente, parece que ENN sufre variaciones con la edad de la
pastura.
Cenizas totales se mantuvo casi constante, semejante al estudio de Vargas
(2010), pero diferentes a los estudios de Robalino (2010) quien encontró a 28 días
de pastoreo 11,8% y 10,7% a los 49 días.
Cuadro 6. Efecto de la frecuencia de corte sobre el Total de Nutrientes digestibles (NDT), energía digestible y energía metabolizable de una mezcla forrajera de Rye grass y trébol blanco. Frecuencia de corte, días
NDT %
Energía Digestible Kcal/kg MS
Energía Metabolizable kcal/kg MS
28 69,77 3069,88 2486,6 35 69,95 3077,36 2493,0 42 68,69 3022,36 2448,1
El Cuadro 6 muestra los resultados de DNT, ED y EM en las distintas frecuencias
de corte. Se puede apreciar que NDT y ED y EM no sufrieron variaciones
relevantes con el aumento de la frecuencia de corte, aunque se puede describir
una ligera tendencia a disminuir de manera lenta los valores de esas variables con
el cambio en la frecuencia de pastoreo. Eso se puede interpretar por el hecho de
que en las condiciones en que se realizó el experimento, la calidad del pasto se
24
mantuvo en niveles comparativamente similares, a pesar de que se evidenció un
ligero aumento de la fibra cruda y una disminución también leve de la fracción de
proteína cruda. Es probable que las condiciones de humedad y temperatura de la
zona de estudio durante el experimento, influyeron en una respuesta similar e
independiente de la frecuencia de pastoreo.
5.3. Composición Botánica
Cuadro 7.- Efecto de la frecuencia de corte sobre la composición botánica de la mezcla forrajera de Rye grass y trébol blanco en tres frecuencias de corte. Variables
Frecuencia de Corte, Días
28 35 42 p-valor
Rye grass, % 57,7 56,1 56,0 0,9827
Trébol blanco, % 38,8 33,8 37,9 0,8757
Otras especies 1 % 3,5 b 10,2 a 6,1 ab 0,0601
1 kikuyo (Pennisetum clandestinum), lengua de vaca (Rumex Crispus), trébol rojo (Trifolium pratense)
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
El análisis de varianza que se expresa en el Cuadro 7, demuestra que no
existieron diferencias estadísticas en las proporciones de gramíneas y de
leguminosas, en la medida en que aumentó la frecuencia de corte. Eso significa
que esta variable no influyó sobre el comportamiento de estas dos fracciones. Sin
embargo, se debe destacar el hecho de que la proporción de leguminosas en
todas las alternativas fue bastante alta, lo cual contribuyó a un alto nivel de
proteína del pasto independientemente de la frecuencia de defoliación. Esto
probablemente es el resultado del manejo de pasturas, desde la propia siembra de
las especies de la pradera, que seguramente incluyó alto nivel de leguminosas en
la mezcla forrajera.
Normalmente, se esperaría una disminución progresiva de leguminosas con el
incremento de la frecuencia de corte, debido a un incremento en la tasa de
crecimiento y acumulación de biomasa seca de las gramíneas. Sin embargo, las
25
especies invasoras tienden a aumentar con mayor intervalo de corte. Estos
hallazgos, asociados a una alta población de tréboles en la pradera,
probablemente expliquen los altos niveles de proteína cruda en la mezcla
forrajera, tal como se evidencia en el Cuadro 5.
5.4. Análisis de relaciones entre Nitrógeno Ureico en Sangre (NUS) y
Nitrógeno Ureico en Leche (NUL).
Cuadro 8. Efecto de tres frecuencias de corte sobre NUS Y NUL de bovinos que han consumido una mezcla forrajera de Rye grass y trébol blanco.
Variable
Frecuencia de Corte, Días
n 28
35
42 p-valor
NUS, mg dl-1 24 20,53 b 25,11 a 25,66 a <0,0001
NUL, mg dl-1 12 22,14 b 25,98 a 21,32 b
0,0034
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
El análisis de varianza que se expresa en el Cuadro 8, muestra diferencias
significativas (p≤0.0001) en la variable NUS y NUL (p = 0,0034) con la frecuencia
de defoliación o de aprovechamiento. Esos resultados indican un incremento de
NUS y NUL al aumentar la frecuencia de corte de 28 a 35 días, siendo consistente
el valor de NUS a 42 días de corte que no difirió significativamente respecto del
día
35 de frecuencia de pastoreo.
NUL por su parte, a la mayor frecuencia, retornó al valor encontrado a la menor
frecuencia. Todos los valores de NUS y NUL superan los 20 mg dl-1, lo cual hace
presumir que las pasturas acusan altos niveles de proteína cruda, sobre todo a
causa de la presencia de tréboles.
5.5. Análisis de covariancia entre NUL y Frecuencia de corte
Cuadro 9. Análisis de covarianza para NUL en cada frecuencia de corte
26
Coeficientes Estimador Desviación estandar
t-valor Pr(>|t|)
28 dias 11.8478 2.6703 4.437 0.000101***
35 dias 3.0781 1.0132 3.038 0.004713**
42 dias 5.4367 0.9129 5.955 0.00000124***
NUL Leche 0.3919 0.1171 3.347 0.002098** Multiple R-squared: 0.6078; Adjusted R-squared: 0.5711; p-value: 1.148e-06
Se analizó la frecuencia como factor (Cuadro 9 y Figura 4), por lo que el modelo
ajustado que se indica, corresponde a un análisis de la covarianza incluyendo la
variable respuesta NUS en función de la Frecuencia y la NUL en leche.
El resultado sugiere que los valores de NUS en la sangre difiere según la
frecuencia en días (el intercepto varía), y éste a su vez es afectado por NUL en
0.3919 (el valor de la pendiente en la regresión). La regresión es altamente
significativa, lo que indica que los valores de la sangre pueden ser estimados a
partir de los valores obtenidos en la leche con una probabilidad del 57%.
Figura 4. Covariancia entre NUL y NUS en tres frecuencias de pastoreo
20
25
30
15 20 25 30
Milk mg dl-1
Blo
od
mg
dl-
1
freq_days
28
35
42
27
5.6. Análisis de regresión entre frecuencia de corte y NUL con NUS
Cuadro 10. Análisis de regresión entre Frecuencia de corte y NUL con NUS
Coefficients Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|) Intercept 0.48559 3.34717 0.145 0.88553
ns
Freq_days 0.38975 0.06426 6.065 7.97e-07 ***
NUL Milk 0.41611 0.09766 4.261 0.00016*** Multiple R-squared: 0.606; Adjusted R-squared: 0.5821; p-value: 2.117e-07
En este caso que se describe en el Cuadro 10 y la Figura 5, el análisis se realizó
utilizando la frecuencia como variable numérica para comparar los resultados con
el anterior modelo de covariancia. En forma global, el nivel de NUS es afectado
por los niveles de NUL y la frecuencia en días. Partiendo del origen (intercept no
significativo), el resultado sugiere que a medida que aumenta una unidad de NUL
el N ureico en sangre aumenta en 0.41611 y en 0.38975 por cada nivel de
frecuencia de corte que aumente (28, 35 y 42 días). El ajuste es altamente
significativo lo que indica que los niveles de la sangre pueden ser explicados por
los niveles de la leche y la frecuencia en días. Globalmente, este modelo explica
un
58%
de la
varia
bilida
d de
NUS.
20
24
28
28 32 36 40
Frequency (days)
Blo
od m
g dl
-1
28
Figura 5. Relación entre la Frecuencia de corte (días) y NUS en un rebaño lechero
bajo pastoreo rotativo de Rye Grass perenne y trébol blanco.
Acosta et al. (2006), Bach (2000) y Cerón Muñoz (2014), coinciden en afirmar que
los niveles de NUL se deben mantener entre 12- 15 mg/dl ya que valores mayores
de 21 mg/dl representan excesos de nitrógeno en la dieta y probablemente afecten
la reproducción al cambiar el ambiente uterino. Otros autores como Baset et
al.(2010) manifiestan que los parámetros bioquímicos del nitrógeno ureico en
leche (NUL) y nitrógeno ureico en sangre (NUS), de manera general fluctúan entre
28,55 y 33,13 mg/dl, aunque varios años después Barrios et al.(2013) indican que
los niveles de NUS y NUL oscilan entre 12- 48 mg/dl dependiendo de las
condiciones de alimentación.
Al respecto, como lo mencionaba Annison y Lewis (1966) y Czerkawski (1986) si
la dieta es balanceada y hay un consumo adecuado, se favorece la formación de
sustratos que producirán una leche con niveles adecuados de solidos totales,
proteína y grasa. No obstante Acosta y Deluchi (2010) precisan que cuando hay
un exceso de proteína o no hay disponibilidad de carbohidratos solubles en la
dieta, las bacterias ruminales no pueden convertir el NH3 en proteína bacteriana,
29
lo que produce altas concentraciones de urea en el torrente sanguíneo lo que
puede producir intoxicaciones. De la misma forma, Arias (1999) señala que la
cantidad de nitrógeno presente en sangre está directamente relacionada con el
porcentaje de proteína que el animal adquiere de la dieta, es decir, porcentajes
altos de proteína cruda en la dieta incrementan la cantidad de NUS y esto a su vez
afecta la salud de los animales y provocar problemas hepáticos, aparición tardía
del primer estro.
Contrariamente, cuando la dieta tiene un exceso de energía en comparación con
la proteína, se satisfacen ampliamente los requerimientos energéticos, pero es
insuficiente el niveles de nitrógeno para la adecuada multiplicación microbiana, por
lo que la energía se emplea en el mantenimiento microbiano y no en su
multiplicación, generando un panorama que conduciría a una disminución de la
digestibilidad de los nutrientes (Bonifaz y Gutiérrez, 2013).
Sin embargo, Mitchell et al. (2005) manifiesta que un desbalance de estas dos
fracciones puede estar relacionado con el rendimiento del animal, ya que se ha
afirmado que el exceso en el consumo de nitrógeno, puede afectar la integridad
digestiva y el desempeño reproductivo.
5.7. Análisis de relaciones entre NUS y NUL y animales en distintas etapas de lactancia
Cuadro 11. NUS y NUL de bovinos en diferentes días de lactancia que han consumido una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias de corte.
Variables
Días de Lactancia
N 0-90 91- 180 181- 300 p- valor
30
NUS, mg dl-1 24 24,25 a 23,66 a 23,38 a 0,7472
NUL, mg dl-1 12 23,98 a 22,97 a 22,49 a 0,6314
Letras iguales en forma horizontal indican no hay diferencias estadísticas (p≤0.05)
Como se observa en el Cuadro 11, no demostró significancia en ninguno en los
tratamientos en ninguna de las variables.
Como lo menciona Acosta et al. (2006) los factores que influyen a la urea en
sangre lo hacen también en leche por la rapidez en la que la urea se disipa en los
fluidos del cuerpo. Por esa razón, los muestreos de leche para la valoración de
nitrógeno aparte de ser un fluido fácil de colectar al menos dos veces al día, sirve
como un estimador del nitrógeno en sangre.
De cualquier manera, estos valores están por encima de un nivel normal de
nitrógeno en NUS y NUL lo que indica que independiente del tercio de lactancia, la
situación del nitrógeno de la dieta, aparentemente se encuentra en niveles
excesivos, o lo que es más, en condición de déficit de energía.
Cuadro 12. NUS de bovinos en distintas horas de muestreo, bajo pastoreo de una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias de corte
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
Variable Horas de Muestreo
NUS, mg dl-1
N H1 H2 p- valor
12 23,34 a 24,19 a 0,3655
31
En relación con la hora de muestreo, en el cuadro N°12 se observa que en las dos
horas que se realizaron los muestreos no existe significancia. La concentración de
NUS se mantuvo relativamente en la misma concentración.
De tal manera las horas de muestreo que fueron una a primera hora de la mañana
después de la ingesta de alimento y las subsiguientes cuatro horas después del
ordeño no influye sobre la concentración o cantidad de nitrógeno en la sangre,
pues los valores se mantienen en ambos tratamientos u horas de muestreo.
Para corroborar éstos resultados Ferguson (2002) en su estudio, indica que la
urea que se encuentra en sangre ondulará durante todo el día siendo los niveles
más altos en las primeras horas, es decir entre las 4-6 horas posteriores a la
ingesta de alimento, y disminuirá justo antes de la ingesta alimentaria, mientras
que las muestras de leche recolectadas en la mañana y en las de la tarde tendrán
concentraciones de urea que reflejarán el tiempo de alimentación relativo al
ordeño.
De tal forma que en las condiciones en las que se realizó el experimento a las
primeras horas del día se pudo analizar la concentración de NUS en su máximo
potencial según Ferguson (2002) y esto nos indica brevemente el potencial que
estarían adquiriendo los animales en su dieta respecto a la proteína y energía.
5.8. Análisis de Composición Química de la leche
Cuadro Nº 13.- Composición Química de la leche de vacas que han consumido
una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias de corte.
32
Variables
Frecuencia de Corte, Días
28
35
42 p- valor
Grasa, % 2,70 b 3,60 a 3,77 a 0,0007
Proteína, % 2,99 b 3,19 ab 3,22 a 0,0685
SNG, % 7,92 a 8,45 a 8,20 a 0,4750
Lactosa, % 4,36 b 4,63 ab 4,67 a 0,0982
Densidad, g cm3 1,03 a 1,03 a 1,03 a 0,2258
Resultados representan el promedio de 12 muestras de leche por frecuencia
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
Con relación a la grasa se puede observar en el cuadro que existe diferencias
estadísticas (p<0,0007) entre frecuencias de pastoreo. Esto se puede atribuir a la
edad de los pastos, siendo el tenor de grasa mucho menor a menor frecuencia de
pastoreo, lo que según Calvache y Navas (2012) vacas que consumen pasto joven
tendrán valores menores de grasa, y a medida que aumenta la edad del pasto las
concentraciones de grasa incrementan.
De otra parte, la proteína sufrió variaciones con la frecuencia de pastoreo. Al
respecto Linn (1988) indica que la concentración de la proteína responde
directamente a los cambios en la nutrición en los animales, debido a que hay
cambios en la composición química del pasto.
Los niveles de SNG no variaron con la frecuencia de pastoreo. Valores entre 6,1-
9,4 % son sugeridos por (Calderón et al., 2007). Igualmente, lactosa varió
relativamente poco, lo que según (Linn, 1988) y Bachman (1992) lactosa,
vitaminas y minerales son valores que se encuentran constantes y no tienen
efecto alguno bajo variables que puedan influenciar en sus cambios, estos
factores que se mencionan son la dieta y manipulación genética. Igual respuesta
se puede observar en la densidad de la leche, valores dentro de los rangos
establecidos por Calderón et al. (2007) de 1022 a 1035 g/ml.
33
El análisis de los datos de leche en distintas etapas de lactancia, se muestran en
el Cuadro 14.
Cuadro Nº 14.- Composición Química de la leche de vacas en distintos días de lactancia que han consumido una mezcla forrajera de Rye Grass y Trébol Blanco en tres frecuencias de corte.
Variables
Días de Lactancia
0-90 91- 180 181- 300 p- valor
Grasa % 3,18 a 3,57 a 3,32 a 0,5000
Proteína % 3,10 a 3,21 a 3,09 a 0,4501
SNG % 8,21 a 8,52 a 7,85 a 0,2937
Lactosa % 4,51 a 4,67 a 4,48 a 0,4302
Densidad g cm3 1,03 a 1,03 a 1,03 a 0,6100
Resultados representan el promedio de 12 muestras de leche por frecuencia
Letras distintas en orden horizontal, indican diferencias estadísticas (p≤0.05)
Los datos del cuadro 14 sugieren que no se presentaron diferencias significativas
entre grupos de lactancia en ninguna de las variables. Niveles normales de grasa
son de 3,4 % (Martínez. et al., 2007). En cuanto a la proteína, se sugiere valores
de 3,2% (Linn, 1988). Los SNG de igual manera se encuentran dentro de rangos
sugeridos por Calderón et al. (2007) de 6,10-9,45%. El valor normal según Linn
(1988) es de 4,7% de lactosa. Finalmente, la densidad de leche, parece ser
concordante con Calderón et al., 2007, cuyos valores son entre 1022 a 1035 g/ml.
CAPÍTULO VI
34
6. CONCLUSIONES
En base a las condiciones en que se realizó éste experimento, se establecieron
las siguientes conclusiones:
Los niveles de NUL y NUS constituyen una herramienta para predecir la
calidad de las pasturas que consumen las vacas, y podrían servir para
diagnosticar el estatus nutricional de las vacas en producción de leche,
basado en el análisis del aporte de nitrógeno y las probables relaciones
entre energía-proteína y energía-fibra de la dieta en pastoreo. De hecho, los
valores de N ureico en sangre y leche observadas en este experimento,
superiores a 20 mg dl-1 sugieren la existencia de altos niveles de nitrógeno
en las pasturas y probables desbalances con relación al aporte energético.
Las variaciones de los componentes nutritivos, particularmente, la proteína
y fibra, así como las tendencias de NDT y energía metabolizable de las
pasturas, sugieren que el mejor momento del pastoreo oscila entre 35 y 42
días, donde se consigue un balance entre calidad y cantidad de biomasa
seca disponible.
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41
ANEXOS
ANEXO A
Muestreos de pasto
ANEXO B
Seguimiento de Pastoreo
42
ANEXO C
Toma de muestras de Sangre y Leche
ANEXO D
43
Cálculo de ANADEVA
6.1. Análisis de variancia para NUS/frecuencia de pastoreo
6.1.1. Cuadro de Promedios de NUS/frecuencia
6.2. Análisis de variancia de NUS/hora de hora de muestreo
6.2.2. Cuadro de promedios NUS/hora de muestreo
6.3. Análisis de varianza de NUS/grupo de lactancia
44
6.3.1. Cuadro de promedios para NUS/grupo de lactancia.
6.4. Análisis de varianza de NUL/ frecuencia
6.4.1. Cuadro de promedios de NUL/frecuencia de corte
6.5. Análisis de variancia de NUL/grupo de lactancia
45
6.5.1. Cuadro de promedios de NUL/grupo de lactancia
6.6. Análisis de varianza Grasa/frecuencia de corte
6.6.1. Cuadro de promedios de Grasa/frecuencia
6.7. Análisis de varianza de Grasa/grupo de lactancia
6.7.1. Cuadro de promedios de Grasa/grupo de lactancia
46
6.8. Análisis de varianza de Proteína leche/frecuencia de corte
6.8.1. Cuadro de promedios de Proteína leche/frecuencia de corte
6.9. Análisis de variancia de Proteína leche/ grupo de lactancia
6.9.1. Cuadro de promedios de proteína leche/ grupo de lactancia
47
6.10. Análisis de variancia de SNG/frecuencia de corte
6.10.1. Cuadro de promedios de SNG/frecuencia de corte
6.11. Análisis de varianza de SNG/grupo de lactancia
6.11.1. Cuadro de promedios de SNG/grupo de lactancia
6.12. Análisis de varianza de lactosa/frecuencias de corte
48
6.12.1. Cuadro de promedios de lactosa/frecuencia de corte
6.13. Análisis de varianza de lactosa/grupo de lactancia
6.13.1. Cuadro de promedios de lactosa/grupo de lactancia
6.14. Análisis de varianza de densidad/frecuencia de corte
49
6.14.1. Cuadro de promedios de densidad/frecuencia de corte
6.15. Análisis de varianza de densidad/grupo de lactancia
6.15.1. Cuadro de promedios de densidad/grupo de lactancia
6.16. Análisis de varianza de materia seca/frecuencia de corte
6.16.1. Cuadro de promedios de materia seca/frecuencia de corte
50
6.17. Análisis de Varianza de tasa de crecimiento/frecuencia de corte
6.17.1. Cuadro de promedios de tasa de crecimiento/frecuencia de corte
6.18. Análisis de Varianza de Gramíneas/Frecuencia de corte
6.18.1. Cuadro de promedios de gramíneas/frecuencia de corte
51
6.19. Análisis de Varianza de leguminosas/frecuencia de corte
6.19.1. Cuadro de promedios de leguminosas/frecuencia de corte
6.20. Análisis de varianza de especies invasoras/frecuencia de corte
6.20.1. Cuadro de promedios de especies invasoras/frecuencia de corte
