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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP
INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS E AMBIENTAIS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ZOOTECNIA
Modelos Matemáticos para Estimação dos Parâmetros da
Cinética de Degradação Ruminal de Coprodutos Protéicos
Ubiara Henrique Gomes Teixeira.
Dissertação apresentada ao Programa de Pós Graduação
em Zootecnia da Universidade Federal de Mato Grosso,
Campus Universitário de Sinop, como parte das exigências
para a obtenção do título de Mestre em Zootecnia.
Área de concentração: Zootecnia.
Sinop, Mato Grosso
Março de 2014
ii
UBIARA HENRIQUE GOMES TEIXEIRA
Modelos Matemáticos para Estimação dos Parâmetros da
Cinética de Degradação Ruminal de Coprodutos Protéicos
Dissertação apresentada ao Programa de Pós Graduação
em Zootecnia da Universidade Federal de Mato Grosso,
Campus Universitário de Sinop, como parte das exigências
para a obtenção do título de Mestre em Zootecnia.
Área de concentração: Zootecnia.
Orientador: Prof. Dr. Douglas dos Santos Pina.
Sinop, Mato Grosso
Março de 2014
iii
Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou
eletrônico, para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte.
FICHA CATALOGRÁFICA
iv
v
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus, porque sem ele não estaríamos aqui hoje.
Ao meu pai Ubiara, minha mãe Agringola, meu irmão Eduardo, que mesmo longe sempre
estiveram ao meu lado me incentivando e apoiando, minhas tias Tita e Marina, e meu tio Devanil,
meus primos, Jhol, Laís, Luana, pelo amor e apoio durante esse período.
À Universidade Federal de Mato Grosso/Campus Sinop, pela oportunidade de realização do
curso de mestrado.
Agradecer ao Prof. Dr. Douglas dos Santos Pina, pela paciência e por ter participado na
realização deste curso de mestrado como meu orientador acreditando e me incentivando, orientando e
auxiliando no conhecimento científico e profissional e pela confiança que ele teve durante esse
período de convívio.
A todos os professores do Programa de Pós Graduação em Zootecnia pelos valiosos
ensinamentos.
Agradecer a Ligia que mesmo fazendo o curso de mestrado em outra instituição sempre se
mostrou preocupada comigo e também me incentivando a concluir este curso.
Agradecer aos amigos Diego (Di) e Leonardo (Lau) que me acompanharam desde o inicio do
curso, pelo companheirismo e ajuda que recebi deles. Aos meus amigos de moradia Lucão (Galo
Cego), Kaio (Zoio) e Edeon (Jão) que me ajudaram quando cheguei aqui em Sinop, e depois
arrumaram um lugar pra morar com eles.
Agradecer ao meu amigo Tiago (Pato Branco) pela amizade e ajuda na execução desse
projeto, aos amigos Alvair (Vavá) e Fagner (Fafinho) que sempre que precisei de ajuda eles estiveram
prontos pra ajudar. A todos que já me deram carona e me ajudaram de alguma forma, obrigado.
vi
BIOGRAFIA
Em agosto de 2006 ingressou no curso de Zootecnia na Universidade do Estado de Mato
Grosso (UNEMAT) Campus Universitário de Pontes e Lacerda – MT, em setembro de 2011 concluiu
o curso obtendo o titulo de Bacharel em Zootecnia.
Em março de 2012 ingressou no curso de mestrado em Zootecnia na Universidade Federal de
Mato Grosso (UFMT)/Sinop – MT, no dia 13 de março de 2014 apresentou sua dissertação como
norma do programa de pós-graduação para obtenção do titulo de Mestre em Zootecnia.
vii
RESUMO
TEIXEIRA, Ubiara Henrique Gomes Teixeira. Dissertação de Mestrado (Zootecnia),
Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Sinop, março de 2014, 50 f
Modelos Matemáticos para Estimação dos Parâmetros da Cinética de Degradação
Ruminal de Coprodutos Protéicos.Orientador: Prof. Dr. Douglas dos Santos Pina.
Coorientadores: Prof. Dr. Eduardo Henrique Beitori Kilng de Moraes e Prof. Dr. Dalton
Henrique Pereira.
RESUMO: Objetivou-se avaliar os parâmetros da cinética de degradação ruminal dos
coprodutos protéicos da produção de biocombustível Grãos Secos de Destilaria com Solúveis
(GSDS) de milho (GSDSM) de sorgo (GSDSS), Farelo de Soja (FS) e Torta de Algodão
(TA). bem como, avaliar diferentes modelos matemáticos para caracterizarem o perfil de
degradação ruminal destes concentrados protéicos. O experimento foi realizado na
Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT) campus de Sinop. Para estimativa dos
parâmetros da cinética de degradação in situ da MS e PB dos alimentos estudados, foi
realizado o ajuste de 5 diferentes modelos matemáticos não-lineares: Exponencial, Van
Milgen, Logístico, Gompertz e Richards. Para avaliação in situ foram utilizados quatro
alimentos, GSDSM, GSDSS, FS e TA. Amostras dos alimentos, foram incubadas no rúmem
nos tempos 0, 2, 4, 6 12, 16, 24, 36, 48 e 72 horas. Nos resíduos de incubação foram
determinados os teores de MS e PB, e sua degradabilidade efetiva. De acordo com a
ponderação de Akaike (Wi) o modelo de Richards apresenta 71,29; 74,63; 95,45 e 49,64 % de
chance de ser o modelo mais adequado, para caracterizar a cinética de degradação in situ da
MS do GSDSM, GSDSS, FS e TA, respectivamente. Seguindo a ponderação Wi o modelo de
Gompertz apresenta 23,78; 39,05; 63,86 e 66,49 % de chance de ser o modelo mais adequado
para caracterizar a degradação da PB do GSDSM, GSDSS, FS e TA.
Palavras chave: Cinética de degradação, degradabilidade efetiva, modelos matemáticos.
viii
ABSTRACT
TEIXEIRA, Ubiara Henrique Gomes Teixeira. Dissertação de Mestrado (Zootecnia),
Universidade Federal de Mato Grosso, Campus Universitário de Sinop, março de 2013, 50 f.
Mathematical Models for Parameter Estimation of Ruminal Degradation Kinetic of
Protein Byproducts.Adviser: Prof. Dr. Douglas dos Santos Pina. Co-adivisers: Prof. Dr.
Eduardo Henrique Beitori Kilng de Moraes e Dalton Henrique Pereira.
ABSTRACT: The objective of this study was to evaluate the parameters of ruminal
degradation kinetics of byproducts from biofuel production, as well as, evaluate different
mathematical models to characterize the profile of ruminal degradation of these protein
concentrates. The experiment was conducted at the Universidade Federal do Mato Grosso
(UFMT) campus de Sinop, where the byproducts of chemical and qualitative analyzes were
performed at the Laboratory of Animal Nutrition and Forage. To estimate the parameters of
the kinetics of in situ degradation of DM and CP of the foods studied, the adjustment of 5
different nonlinear mathematical models was performed: Exponencial, Van Milgen,
Logístico, Gompertz and Richards, by iterative Marquardt, inserted in the PROC NLIN of
SAS. To evaluate in situ four foods were used, two of Dried Distillery Grains with Solubles
(DDGS) corn (DDGSC) sorghum (DDGSS), Soybean meal (SM) and cottonseed meal (CM).
In situ incubation procedure two crossbred, were cannulated in the rumen, with average
weight 250 kg, aged 20 to 24 months. Samples of food (DDGSC, DDGSS, SM and CM),
were incubated in the rumen in times 0, 2, 4, 6 12, 16, 24, 36, 48 and 72 hours. In incubation
residues were determined for DM and CP, in order to estimate the proportion of these
fractions disappearance of food in their incubation times. The models proposed by Richards
and Gompertz were the best suited for characterizing the parameters of ruminal degradation
kinetics of byproducts from ethanol production.
Keywords: Kinetics of degradation, effective degradability, mathematical models.
ix
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO GERAL ...................................................................................................1
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ..........................................................................................3
2.1 Grãos Secos de Destilaria com Solúveis – GSDS ........................................................3
2.3 Métodos in situ de avaliação de alimentos ..................................................................7
3 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 12
CAPÍTULO 1 ...................................................................................................................... 17
1 Introdução .................................................................................................................... 17
2 Materiais e Métodos ..................................................................................................... 18
3 Resultados e Discussão ................................................................................................. 21
4 Conclusão ..................................................................................................................... 38
5 Referências ................................................................................................................... 39
1
1 INTRODUÇÃO GERAL
A industrialização de produtos agrícolas pode resultar em coprodutos com potencial de
uso na alimentação de animais ruminantes, que dependendo de sua origem e forma de
obtenção pode apresentar valores desequilibrados de nutrientes em sua composição
química.No entanto, é de interesse comum à obtenção de informações sobre o aproveitamento
ruminal destes materiais, principalmente quando se trata da fração nitrogenada e da matéria
orgânica (Pereira et al., 2000).
Os coprodutos da produção de etanol a partir do milho são identificados na literatura
internacional como grãos secos destilados com solúveis GSDS
(drieddistillersgrainswithsolubles - DDGS) que são obtidos após a fermentação do amido
pelas leveduras e enzimas selecionadas para produzir o etanol e o dióxido de carbono
(Fastingeret al., 2006). Estes coprodutos possuem concentração de proteína, lipídeo e fibra
aproximadamente três vezes mais que a do milho. A proteína aumenta de 10 para 30 %, o
lipídio entre de 4 para 12 %, o FDN de 12 para 36 %, e o fósforo (P) de 0,3 a 0,9 %), devido
ao fato do amido ser convertido em etanol durante a fermentação (Spiehset al., 2002).
Considerando-se a importância da produção de biocombustíveis e as políticas
governamentais brasileiras que encorajam sua produção, espera-se aumento do total
produzido bem como, o uso de novas fontes renováveis de combustíveis(IPEA. 2010). Muitas
pesquisas foram conduzidas durante os últimos anos (Cao et al., 2009; Gilbery et al., 2006,
Kleinschmit et al., 2007; Li et al., 2012; Maxin et al., 2013; Segers et al., 2012) para avaliar a
concentração nutricional, digestibilidade, valor alimentar e propriedades associadas aos
GSDS. Entretanto, o etanol produzido, como na América do Norte ou Europa, pode ser
produzido a partir de vários cereais como milho, sorgo, trigo, caracterizando uma
variabilidade na composição química do coproduto, por isto tem sido recomendado analisar a
2
composição do GSDS antes de seu fornecimento na alimentação animal, quando adquirido de
um novo fornecedor (Stein &Shurson, 2009).
A técnica in situ de avaliação de alimentos é uma ferramenta que pode ser utilizada
para avaliar a qualidade dos alimentos e prover informações sobre a cinética do processo de
degradação que ocorre no rúmen. O uso da técnica in situ possui a vantagem de permitir uma
rápida estimativa da taxa e extensão da degradação ruminal dos alimentos sem a necessidade
de procedimentos sofisticados ou complicados (Ørskovet al., 1980). A técnica para estimar a
fermentação ruminal através da incubação de pequenas amostras de alimentos dentro do
rúmen foi primeiramente usada por Quin et al.(1938).
Contudo, foi depois da introdução de ferramentas matemáticas capazes de transformar
os dados de taxas de desaparecimento ruminal em valores denominados de degradabilidade
efetiva (Ørskov&McDonald, 1979) que o método passou a ser difundido (Hvelplund
&Weisbjerg, 2000).O método in situ é amplamente utilizado em pesquisas para determinação
de estimativas da degradabilidaderuminal dos alimentos, sendo adotado em vários países
(Schwabet al., 2003), como também pelo NRC (2001).
Desta forma, objetivou-se com este estudo avaliar os parâmetros da cinética de
degradação ruminal dos coprodutos protéicos da produção de biocombustível a partir dos
cereais milho e sorgo além do farelo de soja e torta algodão bem como, avaliar diferentes
modelos matemáticos para caracterizarem o perfil de degradação ruminal destes concentrados
protéicos.
O presente trabalho foi formatado seguindo as normas da Revista Pesquisa
Agropecuária Brasileira.
3
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Grãos Secos de Destilaria com Solúveis – GSDS
O etanol é obtido por diferentes tecnologias no processamento de moagem, a moagem
do grão de milho inteiro (método convencional) ou de uma fração (método de fracionamento).
Assim, no processo de moagem convencional, todo o conteúdo do grão (componentes
fermentáveis e não fermentáveis) é submetido à fermentação, enquanto que no processo de
moagem fracionada, os grãos de milho estão fisicamente separados (fibra, gérmen e
endosperma) e as porções não fermentáveis do grão, fibra e gérmen, não são submetidas ao
processo de fermentação (Singh et al., 2005; Wang et al., 2005; Khullar et al., 2009). A fração
não fermentada é convertida em um coproduto denominado grãos secos de destilaria com
solúveis (GSDS)(Belyea et al., 2010).
Cerca de dois terços do milho é constituído por amido, o qual é o componente que é
fermentado em etanol. Os nutrientes restantes são recuperados na vinhaça, onde a água é
removida para produzir GSDS (Banco et al., 2000). Portanto, a quantidade de proteína,
extrato etéreo (EE), fibra e minerais aumentam cerca de três vezes quando comparado com o
milho in natura. A proteína aumenta de 10 para 30%, oEE entre de 4 para 12%, a fibra
insolúvel em detergente neutro (FDN) de 12 para 36%, e o fósforo (P) de 0,3 a 0,9% da
matéria seca do GSDS, sendo muito utilizado principalmente para alimentação de bovinos de
corte em terminação (Spiehs et al., 2002). Porém, a composição química e valor nutricional
do GSDS variam de acordo com tipo de grão (Nuez-Ortíne & Yu, 2009) e processo de
moagem (Robinson et al., 2008).
As proporções de amilopectina e amilose podem variar entre os híbridos de milho e
podem afetar a eficiência de fermentação, reduzindo a produção de etanol quando a proporção
4
de amilose aumenta, além do fato de que o rendimento do etanol pode variar cerca de 23 %
entre as variedades de milhos híbridos, presumivelmente devido a diferenças na composição
do amido (Singh & Graeber, 2005; Sharma et al., 2007).
A secagem é a última etapa de processamento para obtenção dos GSDS, onde as
condições do secador podem influenciar significativamente a qualidade da proteína do GSDS
(Swietkiewicz & Koreleski, 2008; Young, 2008). Quando GSDS passa pelo processo de
secagem, pode ocorrer superaquecimento, já que em usinas de etanol a temperatura de
secagem pode variar de 127 a 621oC, fazendo com que ocorra reação de Maylard que é
prejudicial para qualidade do produto. Em tais casos, alguns dos hidratos de carbono e
proteínas do GSDS podem tornar-se quimicamente ligados, formando um produto indigestível
para o animal. Esse tipo de reação química, associada a dano térmico, está condicionado à
obtenção de um GSDS mais escuro, assim um coproduto com a coloração mais clara em geral
é preferível (Hoffman & Baker, 2011).
Dentre outras fontes de variação, a mais comum é com relação ao tamanho das
partículas de milho moído, a qual pode afetar a disponibilidade de amido, a taxa de
fermentação e a separação da vinhaça, sendo estes efeitos interativos e impactantes na
identificação e controle da variação de fluxos de processamento e em última análise, da
composição do GSDS (Belyea et al., 2010).
Comparado com o milho, o GSDS tem teores mais elevados de cálcio, fósforo, e
enxofre, de modo que, dependendo do nível de inclusão do GSDS na dieta pode-se atender a
exigência de fósforo do animal, reduzindo a necessidade de suplementação via mistura
mineral (Tjardes & Wright, 2002). O GSDS também pode conter mais enxofre que o milho,
agregando quantidades significativas de enxofre na dieta (Berger &Good, 2007). O Ácido
sulfúrico pode ser utilizado para manutenção do pH durante a fermentação para produção do
etanol, contudo, sua adição no processo pode aumentar o teor de enxofre dos GSDS. O
5
consumo de quantidades excessivas de enxofre (mais do que 0,4 % de enxofre % matéria seca
da dieta) pode levar ao desenvolvimento de quadros de polioencephalomalacia (Erickson et
al., 2005). Uma possibilidade para contornar este problema é a adição de Tiamina nas dietas,
com a finalidade de reduzir o risco desta doença, porém o nível de inclusão adequado e a
eficácia do tratamento não são comprovados. Adicionalmente, a concentração excessiva de
enxofre interfere na capacidade do animal absorver cobre (Hoffman & Baker, 2011).
A composição química dos GSDS pode ser muito variável (Belyea et al., 1989, 2004;
Shurson et al., 2001), o que torna sua utilização na formulação de dietas dependente de uma
caracterização química prévia, pois as informações obtidas de tabelas podem não ser
confiáveis, dependendo do nível de precisão e acurácia desejado na formulação. A
composição químico-bromatologica dos GSDS obtidos em diferentes usinas podem ser
observadasna Tabela 1.
Tabela 1. Comparação da variação na composição da fibra insolúvel em detergente ácido
(FDA g/ kg de MS) extrato etéreo (EE g/ kg de MS) e proteína bruta (PB g/ kg de
MS) de diferentes destilarias de etanol
Planta
Shurson et al. (2001)
Planta
Belyea et al. (2010)
FDA EE PB FDA EE PB
Média CV Média CV Média CV Média CV Média CV Média CV
1 142 8,0 102 10,5 308 10,2 1 242 4,0 112 19,1 313 9,7
2 181 7,5 107 6,1 309 10,2 2 236 3,2 118 7,4 324 8,1
3 148 51,2 112 5,0 301 7,7 3 232 2,8 109 8,0 309 7,6
4 138 Na 114 5,5 314 2,1 4 230 5,9 120 8,7 322 7,1
5 160 4,9 117 7,4 290 3,3 5 243 4,3 119 14,1 323 7,2
6 158 8,4 102 9,1 307 6,8 6 245 2,8 115 11,2 326 7,2
7 163 54,2 114 7,0 287 5,7 7 241 5,6 121 8,6 322 5,5
8 185 10,1 108 4,4 316 4,9 8 244 2,8 108 18,6 323 5,5
9 154 11,2 107 5,9 287 4,1 9 222 5,1 115 17,7 323 7,9
10 171 6,6 108 5,5 295 3,3 - - - - - - -
Média 162 28,4 109 7,8 302 6,4
237 4,3 115 17,7 320 7,7 CV = coeficiente de variação, na = não avaliado.
Fonte: Adaptado de Belyea et al.(2010).
6
A partir das informações da Tabela 1 é possível observar que os valores de FDA são
mais discrepantes em relação aos valores de proteína e extrato etéreo, contudo, grande parte
da variação se encontra entre as plantas de processamento de cereais para obtenção do GSDS.
Apesar de um grande número de fatores influenciarem na composição final do GSDS, o
mesmo possui um elevado potencial de utilização na alimentação animal. Devido a sua
concentração elevada em determinados componentes nutritivos, permitindo a sua utilização,
em substituição ao Farelo de Soja, como fonte de proteína em dietas para vacas leiteiras ou
bovinos de corte (Sasikala - Appukuttan et al., 2008; Franke et al., 2009; Meyer et al., 2010).
O conhecimento das características metabólicas e dos teores de proteína e energia dos
GSDS é necessário para a exploração efetiva dos mesmos na nutrição animal. Quando se
utiliza o GSDS como ingrediente em dietas de animais ruminantes, a atenção deve ser focada
principalmente sobre a qualidade da proteína bruta, tais como: degradabilidade in situ da PB,
proporção e digestibilidade intestinal da fração de proteína não degradada no rúmen(PNDR)
(Chrenková et al., 2012).
O elevado teor da proteína não degradada no rúmem(PNDR) do GSDS é importante
para alimentação de animais ruminantes, devido a seu potencial efeito na utilização da
proteína dietética e na produtividade animal. Estimativas precisas do teor PNDR poderiam,
desta forma, melhorar a formulação de dietas (Li et al., 2012).Assim, o elevado conteúdo de
PNDR é uma característica importante do GSDS, por causa do potencial para aumentar a
quantidade de aminoácidos essenciais no pool de aminoácidos metabolizável (Li et al., 2012).
O GSDS é o principal coproduto da produção de etanol a partir de cereais, sendo
utilizado de forma eficiente por animais ruminantes (Klopfenstein et al., 2008). Portanto, a
utilização do GSDS pode ser uma alternativa economicamente viável para a alimentação
animal nas regiões em que seu custo de aquisição seja menor quando comparado com
alimentos padrões.
7
2.3 Métodos in situ de avaliação de alimentos
Nos estudos da digestibilidade e do valor nutritivo dos alimentos para animais
ruminantes, os resultados obtidos in vivo sempre foram mais realísticos que os métodos
disponíveis em laboratório, em que se tenta reproduzir os processos naturais do rúmen
(Ørskov, 1980). No entanto, os estudos in vivo são limitados pela necessidade de se ter um
número representativo de animais, animais homogêneos, além da necessidade de uma grande
quantidade de alimentos que permita ser utilizado durante o tempo de adaptação e o período
experimental. Portanto, além de ser uma técnica trabalhosa, onerosa, demorada, é
praticamente inviável para ser utilizada em avaliações com grande número de
alimentos.Apesar da técnica in vivo consistir na forma mais acurada para avaliar o valor
nutricional dos alimentos ou dietas, técnicas alternativas as avaliações in vivo, tais como: in
situ e in vitro têm sido desenvolvidas visando sobrepor as dificuldades encontradas nos
experimentos in vivo.
A técnica para estimar a fermentação ruminal através da incubação de pequenas
amostras de alimentos dentro do rúmen foi primeiramente usada por Quin et al. (1938).
Contudo, somente com a introdução de ferramentas matemáticas capazes de transformar os
dados de taxas de desaparecimento ruminal em valores denominados de degradabilidade
efetiva (Ørskov &McDonald, 1979) é que o método passou a ser difundido (Hvelplund
&Weisbjerg, 2000). Hoje, o método in situ é o mais amplamente utilizado em pesquisas para
determinação de estimativas da degradabilidaderuminal da proteína, sendo adotado em vários
países (Schwabet al., 2003), como também pelo NRC (2001).
O procedimento in situ consiste em colocar amostras de um alimento dentro de sacos
de náilon, com tamanho de poros definido (40 – 60 µm), e a imersão destes no rúmen de
8
animais canulados (bovinos, ovinos ou caprinos). Os poros devem ser pequenos o bastante
para impedir a perda de partículas e grande o bastante para permitir o acesso dos
microrganismos ao material. Devido à pequena quantidade de amostra incubada, estas não
interferem na fermentação ruminal, e admite-se que as condições no interior dos sacos são
semelhantes às ruminais. As amostras são removidas em intervalos de tempos variados e a
proteína bruta(PB) é quantificada no material não degradado (Broderick &Cochran, 2000).
Pelo menos três frações (A, B e C) da PB podem ser determinadas. Assume-se que
fração A é completamente degradada no rúmen e consiste da fração que passa pelos poros
durante o processo de lavagem com água (± 39ºC). Incluídos nessa fração estão os compostos
nitrogenados não protéicos (NNP), a proteína rapidamente solubilizada e a proteína contida
nas pequenas partículas do alimento. A fração B é a proteína insolúvel potencialmente
degradável associada com as partículas de maior tamanho. Ou seja, a porcentagem da PB
inicial que desaparece da amostra durante o tempo de exposição ruminal. Por último, assume-
se que fração C não é degradada no rúmen, independentemente do tempo de exposição da
amostra ao ambiente ruminal (Vanzantet al., 1998).
A degradabilidade efetiva (DE) dos alimentos é determinada utilizando-se o modelo de
Ørskov&McDonald (1979), por intermédio da seguinte equação: DE = A + B [Kd/(Kd +
Kp)], onde as frações A e B e a taxa de digestão (kd) são estimadas através da
degradabilidade potencial Dg (t) = A + B x (1 – e kd*t
), onde kd é a taxa de digestão da fração
B, kp é a taxa de passagem da fração B e t é o tempo de incubação. A proteína degradada no
rúmem (PDR) pode ser calculada como: PDR = A + B [Kd/(Kd + Kp)] e a PNDR = PB –
PDR ou PNDR = C + B [Kp/(Kd + Kp)].
Alguns ajustes têm sido feitos no modelo original de Ørskov &McDonald (1979),
sendo que McDonald (1981) introduziu um valor de lag time ao modelo, a fim de aumentar a
precisão na determinação da degradabilidade efetiva. O lag time é definido como o tempo no
9
qual a derivada da equação para o conjunto de dados iguala-se à verdadeira fração
potencialmente degradável no tempo zero (Mertens, 1993). Assim, as novas equações seriam:
Dg (t) = A + B x [1 – e – kd*(t-lag)
] e DE = A +[B.Kd.e– Kp*lag
/(Kd + Kp)]. Segundo Petit et al.
(1995) a adição do lag time no modelo tem pouco efeito na degradabilidade efetiva. Contudo,
os valores das frações A e B e do Kd são um pouco diferentes com a utilização ou não do lag
time no modelo.
O desaparecimento ruminal da PB é uma função das taxas de digestão e passagem.
Dessa forma, o Kp deve ser medido ou estimado através de equações. O NRC (2001) propõe
três equações para estimar as taxas de passagem, sendo, para volumosos úmidos Kpvu= 3,054
+ 0,614X1 (1); para volumosos secos Kpvs= 3,362 + 0,479X1 - 0,007X2 – 0,017X3 (2) e para
concentrados Kpc= 2,904+1,375X1 – 0,020X2 (3), onde X1= consumo de matéria seca (MS)
(% do peso vivo); X2 = % de concentrado na dieta (em MS) e X3= % de FDN do alimento
(em MS). De forma análoga ao NRC (2001), Seoet al. (2006) propuseram três equações para
estimar o Kpf para forragem = (2,365 + 0.0214IFpPC + 0,0734ICpPC + 0,069FDMI)/100;
Kpc para concentrado = (1,169 + 0,1375IFpPC + 0,1721ICpPC)/100 e Kpl para a fração
líquida = (4,524 + 0,0223IFpPC + 0,2046ICpPC + 0,344IF)/100, onde Kp é a taxa de
passagem (h−1
), IFpPC a ingestão de matéria seca de forragem como proporção do peso
corporal (g/kg), ICpPC a ingestão de matéria seca de concentrado como proporção do peso
corporal (g/kg) e IF é a ingestão de matéria seca de forragem (kg).
A partir dessas equações, que a ingestão de matéria seca (NRC, 2001) e de
componentes específicos das dietas, como concentrado e forragens (Seoet al.,2006) são
importantes fatores afetando a taxa de passagem e, consequentemente, o conteúdo de PDR e
PNDR dos alimentos. Mas, devido à complexidade de se modelar alguns fatores que
exercerem efeito sobre a taxa de passagem (tamanho, densidade e taxa de hidratação de
partículas) os modelos de predição da kp ainda não contemplam esses fatores.
10
Segundo Broderick &Cochran (2000), apesar da grande amplitude de utilização do
método in situ para determinação da degradabilidaderuminal da PB, existe ainda uma grande
variação nos resultados obtidos em diferentes laboratórios, onde, as principais fontes de
variação são: dieta basal, tipo de amostras e animal, replicação, condições de incubação e
técnica de lavagem. Dessa forma, a padronização da técnica é de suma importância para
permitir uma avaliação adequada dos alimentos e uma comparação dos resultados obtidos.
Por isso algumas condições para a avaliação da degradabilidaderuminalda PB são sugeridas
por Broderick &Cochran (2000) para padronizar o processo (Tabela 2).
Dentre os principais problemas encontrados na utilização do método in situ para a
avaliação da degradação da proteína em forragens, ressalta-se a elevada proporção de material
solúvel em água contido nas forragens, o que a técnica erroneamente considera degradável
(Calsamigliaet al., 2000).
Tabela 2. Recomendações para experimentos in situ
Itens Recomendações
Dieta basal Relação volumoso/concentrado 70:30
Nível de alimentação Mantença ou voluntário
Material dos sacos Poliéster ou Náilon
Tamanho de poros 40 – 60 µm
Relação amostra / área de superfície 10 – 15 mg/ cm2
Peso da amostra (sacos medindo10 x 15 cm) 4,5 g
Moagem (concentrado, volumoso) 2 mm
Espécie animal Bovino, ovino, etc.
Número de animais 2
Número de dias 2 – 3
Número de sacos 2-3
Posição dos sacos no rúmen Saco ventral com movimento livre
Ordem de entrada / remoção Entrada seqüencial e remoção conjunta
Tempos de incubação 0, 2, 4, 8, 16, 24 e 48 h (72 p/ forragem)
Correção para contaminação microbiana Sim, para volumosos com baixo teor protéico Adaptada de Broderick &Cochran (2000) e Vanzantet al., (1998).
Tentativas têm sido feitas para considerar como erros as perdas de partículas e o
escape de proteína solúvel (Hvelplund &Weisbjerg, 2000). Quando as amostras são moídas,
as pequenas partículas produzidas podem escapar através dos poros durante o processo de
11
incubação, sem que nenhuma degradação tenha ocorrido, consideradas erroneamente como
degradadas. A extensão da perda de pequenas partículas pode ser estimada pela diferença
entre a perda de partículas dos sacos (P) quando estes são lavados e a solubilidade medida em
papel de filtro (SOL), que é determinada pela pesagem de 0,5 g de amostra em copo,
adicionando-se 40 mL de água e deixando em solução durante 1 hora à temperatura ambiente.
Depois, o material é filtrado em papel de filtro e o N é determinado, onde o valor de N solúvel
em água determinado por diferença (Hvelplund&Weisbjerg, 2000). Assumindo que as
partículas perdidas têm uma mesma taxa de degradação das remanescentes, a correção pode
ser efetuada: acor = a – P; bcor = b + [b / (1 – (P + Sol))]; ccor =c.
De acordo com a equação utilizada para estimar a degradabilidade efetiva, a proteína
solúvel é totalmente degradada no rúmen. Mas, para alimentos com alta proporção de proteína
solúvel, como silagens, a degradabilidade dessa fração é semelhante às demais. A taxa de
passagem da fase fluída é mais alta (12– 15%.h-1
), comparada com a taxa para partículas,
significando que a taxa de degradação para essa fração deve ser extremamente elevada ou
ocorreria um escape dessa fração, acarretando em valores superestimados da DE da PB
(Hvelplund&Weisbjerg, 2000). Para a estimação adequada da DE da PB em alimentos que
contenham uma elevada proporção da fração A, é necessário que essa seja ponderada em
relação às suas taxas de passagem e digestão, como: DE = A [KdA/(KdA + Kpfluído)] + B
[Kd/(Kd + Kp)]. Porém, tal correção torna-se difícil devido à necessidade de estimativas para
as taxas de digestão da fração A.
12
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17
CAPÍTULO 1
1 Introdução
Os coprodutos da produção de etanol a partir do milho são referenciados na literatura
internacional como grãos secos destilados com solúveis ou GSDS
(drieddistillersgrainswithsolubles - DDGS) que são obtidos após a fermentação do amido
pelas leveduras e enzimas selecionadas para produzir o etanol (Fastingeret al., 2006). Estes
coprodutos possuem concentração de proteína, lipídeo e fibra aproximadamente três vezes
maior que a do milho. A proteína aumenta de 10 para 30%, o lipídio entre de 4 para 12%, a
FDN de 12 para 36%, e o fósforo (P) de 0,3 a 0,9%), devido ao fato de a maior parte do
amido ser convertida em etanol durante a fermentação (Spiehset al., 2002).
Considerando-se a importância da produção de biocombustíveis e as políticas
governamentais brasileiras que incentivam sua produção, espera-se aumento do total
produzido bem como, o uso de novas fontes renováveis de combustíveis (IPEA, 2010).
Muitas pesquisas foram conduzidas durante os últimos anos (Cao et al., 2009; Gilbery et al.,
2006, Kleinschmit et al., 2007; Li et al., 2012; Maxin et al., 2013; Segers et al., 2012) para
avaliar a concentração nutricional, digestibilidade, valor alimentar e propriedades associadas
aos GSDS. Contudo, as mesmas têm sido conduzidas na América do Norte ou Europa.
A técnica in situ de avaliação de alimentos é uma ferramenta que pode ser utilizada
para avaliar a qualidade dos alimentos e prover informações sobre a cinética do processo de
degradação que ocorre no rúmen. O uso da técnica in situ possui a vantagem de permitir uma
rápida estimativa da taxa e extensão da degradação ruminal dos alimentos sem a necessidade
de procedimentos sofisticados ou complicados (Ørskovet al., 1980). O método in situ é
amplamente utilizado em pesquisas para determinação de estimativas da
18
degradabilidaderuminal dos alimentos através do ajuste de modelos matemáticos não lineares,
sendo este, adotado em vários países (Schwabet al., 2003), como também pelo NRC (2001).
Desta forma, objetivou-se com este estudo avaliar os parâmetros da cinética de
degradação ruminal dos coprodutos protéicos da produção de biocombustível a partir dos
cereais milho e sorgo além do farelo de soja e torta algodão bem como, avaliar diferentes
modelos matemáticos para caracterizarem o perfil de degradação ruminal destes concentrados
protéicos.
2 Materiais e Métodos
O experimento foi realizado na Universidade Federal do Mato Grosso
(UFMT)campusdeSinop, onde as análises químico-bromatológicas dos coprodutos
agroindustriais foram realizados no Laboratório de Nutrição Animal e Forragicultura.
Para avaliação in situforamutilizados Grãos Secos de Destilaria com Solúveis
(GSDS)de milho (GSDSM) e de sorgo (GSDSS), além dofarelo de soja (FS) e torta de
algodão (TA). Os alimentos foram desintegrados a 2 mm de diâmetro, em moinho de facas
(Marconi, modelo MA 680)e depois foram armazenados em frascos de plásticos e mantidos
em freezer a temperatura de -5ºC. As amostras destinadas a caracterização químico-
bromatologicasforamdesintegradas em moinho de facas, adaptado com peneira de 1 mm de
diâmetro. Estas, então, foram submetidas à determinação do teor dematéria seca (MS),
matéria mineral (MM), matéria orgânica (MO), fibra insolúvel em detergente neutro corrigida
para proteína (FDNcp),proteínabruta (PB), extrato etéreo (EE) e carboidrato não fibroso
(CNF)seguindo a metódo daAOAC (1990).
Os procedimentos de incubaçãoin situ das amostrasforam realizadosnoSetor de
Metabolismo Animal do Programa de Pós-graduação em Zootecnia da UFMT - Sinop. Para
19
isto, foramutilizados dois bovinosmestiços, canulados no rúmen, com peso médio 250 kg e
idade média de 20meses. Os animais foram alimentados duas vezes ao dia (07:00 e 17:00
horas) sendo fornecido silagem de milho como volumoso exclusivo, milho moído e farelo de
soja como concentrado mantendo uma relação volumoso concentrado de 70:30 (com base na
MS da dieta).A alimentação foi fornecida em quantidades suficiente para que se obtivesse
aproximadamente 10% de sobras no cocho. Água e mistura mineral comercial (Matsuda ®
Fós 805)foram administradas ad libitum.
Amostras dos quatro alimentos (GSDSM, GSDSS, FS e TA) foram alocadas em sacos
de náilon (R1020 – ANKOM) com porosidade de 50 micras com tamanho de 10x20cm e
relação média de 20mgde amostra por cm2de área superficial dos sacos. Inicialmente, os sacos
de náilon foram aquecidos a 65oC em estufa de ventilação forçada por 24 horas e então
alocados em dessecador e depois pesados. Posteriormente, os sacos foram preenchidoscom
seis gramas de amostras dosquatro coprodutos, utilizando duas amostras de cada alimento por
animal e tempo de incubação. As amostras foram incubadas no rúmem, de forma seqüencial,
com a finalidade de serem retiradas conjuntamente no final do período de incubação, sendo
utilizados os tempos 0, 2, 4, 6, 12, 16, 24, 36, 48 e 72 horas, gerando um total de 72 amostras
por animal.
Imediatamente após serem retirados do rúmem, os sacos foram imersos em água fria(±
0ºC), e posteriormente lavados, manualmente, em água corrente em temperatura ambiente, até
que esta estivesse límpida. As frações solúveis (tempo zero de incubação) foram determinadas
por meio dos mesmos procedimentos, porém sem incubação ruminal, lavadas somente em
água corrente. Após a lavagem os sacos foram levados à secagem em estufa de ventilação
forçada a uma temperatura de 65oC, por 72 horas (tempo necessário para atingir a constância
de peso), sendo então, levados a um dessecador durante 30 minutos e pesados
posteriormentepara determinação do resíduo de matéria seca (Passini et al., 2004).
20
Nos resíduos de incubação foram determinados os teores de MS e PB, como descrito
anteriormente, de forma a estimar a proporção de desaparecimento destas frações dos
alimentos nos respectivos tempos de incubação.Para estimar os parâmetros da cinética de
degradação ruminal dos coprodutos avaliados foram utilizados cinco diferentes modelos
matemáticos não-lineares: Exponencial, Van Milgen, Logístico, Gompertz eRichards (Tabela
1).
Tabela 1. Modelos matemáticos não lineares avaliados no estudo
Item1 NP
2 Restrições Equações
3
1 3 A, B e kd ≥ 0 Ŷ = A + B*(1-exp-kd*t
)
2 3 A, B e L≥ 0 Ŷ = A + B*[1-(1+L*ti)*exp(-L*ti)
]
3 3 A, B e kd ≥ 0 Ŷ = A + B / [1 + exp(2 – 4*Kd*t)
]
4 3 A, B e kd ≥ 0 Ŷ = A + B*exp- exp(1-kd*t )
5 4 A, B ekd≥ 0 e n ≥ -1 Ŷ = A + (A*B)*[(An + ((B
n- A
n)*exp
(-kd*t))]
(-1/n)
1 – 1 – Exponencial (Ørskov et al., 1980); 2 Van Milgen (Van Milgen et al.,1991); 3 – Logístico (France et al.,
1996); 4 – Gompertz (France et al., 1996).; 5 – Richards (France et al., 1996). 2 - NP = número de parâmetros do modelo. 3 - A = fração solúvel(%), B= fração insolúvel potencialmente degradada (%), KD = taxa fracional de
degradação (h-1), t = tempo de incubação (h), L = taxa fracional conjunta de latência e degradação; KD = L/2; n
= parâmetro sem significado biológico.
A avaliação dos modelos não lineares foi baseada na observação de que os parâmetros
estimados não violassem nenhuma das pressuposições do modelo. Na significância dos
parâmetros estimados em relação à hipótese de nulidade, no número de corridas de sinais do
resíduo, na observação do comportamento entre os valores do resíduo padronizado e os
valores preditos pelo modelo, e no valor da raiz quadrada do quadrado médio do resíduo
(Vieira et al., 2008). Além do critério de ponderação de Akaike (Gonçalves e Fritsche-Neto,
2012) obtido através do PROC MIXED do SAS(SAS Institute, 2005).
Para estimativa dos parâmetros da cinética de degradação in situ da MS e PB dos
alimentos estudados foram realizados os ajustes dos modelos de regressão não-linear, acima
descritos, pelo método iterativo de Marquardt, inserido no procedimento PROC NLIN do
SAS (SAS Institute, 2005).
21
As degradabilidades efetivas foram calculadas utilizando taxas de passagem (Kp) de
0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, para baixo, médio e alto consumos, respectivamente, seguindo o modelo
proposto por Ørskov & McDonald (1979):[DE = A + (B *Kd) / (Kd+ Kp)], onde DE é a
degradabilidade efetiva, A é a fração solúvel,expressa em porcentagem (%), B é a fração
insolúvel potencialmente degradada, expressa em porcentagem (%), Kd é a taxa de
degradação da fração insolúvel potencialmente degradada, expresso em porcentagem por hora
(h-1
) e Kp é a taxa fracional de passagem, expresso em porcentagem por hora (h-1
).
3 Resultadose Discussão
A composição química dos GSDS pode ser muito variável (Belyea et al., 1989, 2004;
Shurson et al., 2001), o que torna sua utilização na formulação de dietas dependente de uma
caracterização química prévia, dependendo do nível de precisão e acurácia desejado na
formulação.Portanto, a utilização do GSDS como alternativa economicamente viável para a
alimentação animal nas regiões em que seu custo de aquisição seja compatível quando
comparado com alimentos padrões, depende primeiramente de uma caracterização química e
nutricional do mesmo (Tabela 2).
22
Tabela 2. Composição química dos coprodutos da produção de etanol a partir de cereais,
milho (GSDSM) e sorgo (GSDSM)
Item1 Alimento Média EP
2
Intervalo de Confiança
LI LS
MS GSDSM 90,83 0,2409 89,79 91,86
GSDSS 91,45 0,0817 91,10 91,80
MM GSDSM 2,40 0,1201 2,02 2,78
GSDSS 1,82 0,0365 1,71 1,94
MO GSDSM 97,60 0,1201 97,22 97,98
GSDSS 98,18 0,0365 98,06 98,29
FDNcp GSDSM 50,04 0,4340 48,93 51,16
GSDSS 40,20 0,4496 39,04 41,35
PB GSDSM 32,60 0,2078 31,94 33,26
GSDSS 37,73 0,2013 37,09 38,37
EE GSDSM 6,46 0,0200 6,40 6,53
GSDSS 6,54 0,0540 6,37 6,71
CNF GSDSM 8,49 0,2257 7,77 9,21
GSDSS 13,71 0,1966 13,08 14,33 1 – MS – Matéria Seca, MM – Matéria Mineral, MO – Matéria Orgânica, FDNcp – Fibra insolúvel em
Detergente Neutro corrigida para proteína, PB – Proteína Bruta, EE – Extrato Etéreo, CNF – Carboidrato Não
Fibroso. 2 – EP – Erro Padrão.
Levando em consideração os parâmetros avaliados, o modelo mais adequado para
caracterizar a cinética de degradação in situ da MS do GSDSM, GSDSS, FS e TA foi o
modelo proposto por Richards (France et al., 1996). Esta determinação foi baseada no menor
valor para raiz quadrada do quadrado médio residual, no maior número de corridas de sinal
para o resíduo padronizado e no critério de ponderação de Akaike(Tabela3).
Baseados nos valores de ponderação de Akaike (Wi) o modelo de Richards apresenta
71,29; 74,63; 95,45 e 49,64 % de chance de ser o modelo mais adequado, dentre o conjunto
de modelos avaliados, para caracterizar a cinética de degradação in situ da MS do GSDSM,
GSDSS, FS e TA, respectivamente. Apresentando um menor valor (3,1670; 2,3515; 4,3589;
3,6656 %) para a raiz do quadrado médio do resíduo para o GSDSM, GSDSS, FS e TA,
respectivamente, e um númerode corridas de sinais para o resíduo de 14; 19 e 13 para o
GSDSM, FS e TA, respectivamente, com exceção para o GSDSS, onde o maior valorpar o
número de corridas de sinais (21) foi observado com o modelo de Gomnpertz(Tabela 3).
23
Tabela 3. Parâmetros da cinética de degradaçãoin situ da MS de concentrados protéicos
obtidos com diferentes modelos matemáticos não-lineares
Alimentos Modelos 1 A E.P. B E.P. Kd E.P. Wi
2 RQMR NCS
GSDSM
1 8,68 1,14 75,58 3,44 0,0282 0,0029 2,38 3,4033 13
2 12,86 0,96 60,24 1,70 0,0398 0,0041 11,78 3,3236 14
3 5,14 1,13 65,49 1,93 0,0267 0,0012 0,15 3,6512 10
4 7,63 0,99 65,26 1,80 0,0697 0,0035 14,39 3,2524 14
5 10,50 1,17 70,37 3,01 0,0540 0,0120 71,29 3,1670 14
GSDSS
1 5,72 0,93 59,1 1.50 0.0472 0.0032 0,58 2.6649 10
2 9,79 0,80 51,04 1,15 0,0555 0,0047 0,79 2,6437 17
3 3,10 0,89 56,25 1,28 0,0367 0,0014 0,37 2,6945 17
4 5,32 0,78 55,35 1,14 0,0976 0,0038 23,63 2,4224 21
5 8,07 0,87 61,36 1,12 0,0848 0,0126 74,63 2,3515 17
F. Soja
1 21,09 1,92 77,75 2,21 0,0966 0,0072 2,88 4,7980 15
2 27,03 1,76 69,38 2,05 0,1041 0,0122 0,16 4,9637 15
3 18,33 1,98 77,05 2,38 0,0665 0,0035 0,01 5,1895 15
4 21,18 1,81 75,16 2,14 0,1812 0,0101 1,50 4,8079 16
5 11,77 1,05 85,66 1,92 0,1346 0,0246 95,45 4,3589 19
T. Algodão
1 25,35 1,31 43,14 1,89 0,0542 0,0064 49,64 3,6656 13
2 29,08 1,48 36,76 2,04 0,0609 0,0129 0,17 4,8176 5
3 24,41 1,70 40,33 2,35 0,0403 0,0038 0,06 5,0738 5
4 25,86 1,53 39,98 2,14 0,1064 0,0107 0,50 4,6692 6
5 11,35 1,31 55,81 2,14 0,0542 0,0064 49,64 3,6656 13 1 Modelos – 1 = Exponencial, 2 Van Milgen, 3 = Logístico, 4 = Gompertz e 5 = Richards.
A = Fração solúvel; B = Fração insolúvel potencialmente degradada; Kd = Taxa de degradação da fração B;
RRQMR = Raiz do quadrado médio do resíduo e NCS = Número de corridas de sinais do resíduo. 2 Ponderação de Akaike em %.
De acordo com o modelo de Richards (France et al., 1996) os valores estimados para
as frações A, B e Kd do GSDSM foram de 10,50; 70,37 % e 0,0540.h-1
, respectivamente, já
para o GSDSS o mesmo modelo estimou os valores 8,07 %; 61,36 % e 0,0848.h-1
para as
frações A, B e Kd, respectivamente. Apesar dos valores das frações A (8,07 %) e B (61,36 %)
do GSDSS se apresentarem menor em relação às mesmas frações do GSDSM o Kd (0,0848.h-
1) do GSDSS mostrou-se superior.
Na literatura existe uma grande variabilidade nos valores das frações A, B e Kd da MS
dos GSDS. Li et al. (2012) apresentaram valores das frações A, B e Kd da MS de 38,5 %,
55,7 % e 0,027.h-1
, respectivamente, porém Maxin et al. (2013) trabalhando com
degrabilidade ruminal da MS do GSDS do milho encontraram valores de 30,7 % para fração
24
A, para fração B 63,5 % e Kd de 0,05.h-1
. Valores elevados para a fração A reportados na
literatura podem ser devido a perdas de partículas durante o processo de incubação.Quando as
amostras são moídas, as pequenas partículas produzidas podem escapar através dos poros
durante o processo de incubação, sem que nenhuma degradação tenha ocorrido, sendo, assim
consideradas, erroneamente, como degradadas(Hvelplund & Weisbjerg, 2000).
O modelo de Richards, o qual foi o que melhor caracterizou o perfil de degradação
ruminal da MS da TA e do FS, estimou frações solúveis semelhantes (11,77 e 11,35 %) para
os alimentos, porém o FS apresentou maior fração do alimento insolúvel potencialmente
degradável (85,66 %) e maior taxa de degradação para esta fração (0,1346.h-1
) em relação aos
parâmetros determinados para a TA (55,81 %; 0,0542.h-1
), respectivamente.Avaliando a
degradabilidaderuminal do FS Goes et al. (2008)encontraram valores de 32,85% para a fração
A, 65,75% para a fração B e para a taxa de degradação 0,0865.h-1
. Valores de 35,64 % e 36,5
% para as frações A e B doFarelo de Algodão foram reportados Beramet al. (2005).
Aqualidade do ajuste do modelo de Richards aos dados de degradação in situ da MS
da TA e do FS e podem ser melhores visualizados nas Figuras 1 e 2, respectivamente.O
comportamento do resíduo padronizado em função dos valores preditos pelo modelo de
Richards apresentaram estrutura dispersa, não evidenciando nenhuma tendência de sub ou
superestimação dos valores de degradação para ambos os alimentos.
A eficiência de ajuste do modelo de Richards aos dados de degradação ruminal da MS
dos FS e TA, pode ser facilmente observada pela relação entre os valores preditos pelo
modelo, delimitados pela linha de tendência e os valores obtidos no ensaio de digestão in situ
(□ e ◊ para o TA e FS, respectivamente). Desta forma, corroborando com os demais
indicadores: menor valor para raiz quadrada do quadrado médio residual e maior número de
corridas de sinal para o resíduo padronizado e maior proporção para a ponderação de Akaike
(Tabela 3).
25
Figura 1. Perfil de degradação in situ da MS da Torta de Algodão caracterizado pelo modelo
Richards (□ degradabilidade mensurada).
Figura 2. Perfil de degradação in situ da MS do Farelo de Soja caracterizado pelo modelo de
Richards(◊ degradabilidade mensurada).
26
O comportamento do resíduo padronizado em função dos valores preditos pelo modelo
de Richards para determinação da cinética de degradação ruminal da MS do GSDSM e
GSDSS apresentou estrutura dispersa, não evidenciando nenhuma tendência de sub ou
superestimação dos valores degradação para ambos os alimentos (Figuras 3 e 4).
A eficiência de ajuste do modelo de Richards aos dados de degração ruminal da MS
dos GSDSM e GSDSS, podem ser visualizadas pela relação entre os valores preditos pelo
modelo, delimitados pela linha de tendência, e os valores obtidos no ensaio de digestão in situ
(Δ e Ο para o GSDSM e GSDSS, respectivamente). Assim, como sugerido pelos demais
indicadores usados para determinar o modelo de Richards como sendo o mais adequado para
caracterização dos parâmetros da cinética de degradação in situ da MS do GSDSM e GSDSS
(Tabela 3).
Figura 3. Perfil de degradação in situ da MS do GSDS de Milho caracterizado pelo modelo de
Richards (Δ degradabilidade mensurada).
27
Figura 4. Perfil de degradação in situ da MS do GSDS de Sorgo caracterizado pelo modelo de
Richards (o degradabilidade mensurada).
As frações A, B, Kd e a degradabilidade efetiva para a MS dos alimentos (GSDSM,
GSDSS, FS e TA) nas taxas de passagem de 0,02, 0,05 e 0,08.h-1
da MS podem ser
observados na Tabela4.
Tabela 4. Parâmetros da cinética de digestão in situ da MS (A, B eKd) e degradabilidade
efetiva da MS nas taxas de passagens 0,02, 0,05 e 0,08.h-1
de diferentes
concentrados protéicos.
Alimentos Modelos A B Kd Degradabilidade Efetiva
0,02 0,05 0,08
GSDSM Richards 10,50 70,37 0,0540 61,85 47,04 38,86
GSDSS Richards 8,07 61,36 0,0848 57,72 46,67 39,64
Farelo de Soja Richards 11,77 85,66 0,1346 86,35 74,23 65,50
Torta de Algodão Richards 12,67 55,81 0,0542 53,44 41,70 35,21 A = Fração solúvel %; B = Fração insolúvel potencialmente degradada %; Kd = Taxa de degradação da fração B
porcentagem por hora (h-1).
A degradabilidade efetiva da MS do GSDSM nas taxas de passagem de 0,05 e 0,08.h-1
foram estimadas como 47,04 e 38,86% respectivamente, valores estes, próximos aos
estimados para o GSDSS que foram 46,67 e 39,64% para as respectivas taxas de passagem.
28
Assim, estes valores se aproximam mais dos valores de degradabilidade efetiva da MS da
Torta de Algodão (41,70 e 35,21%) em relação aos valores de degradabilidade efetiva da MS
do Farelo de Soja (74,23 e 65,50%) para as taxas de passagem de 0,05 e 0,08.h-1
,
respectivamente.
Ao calcular a degradabilidade efetiva da MS do GSDS para as taxas de passagem
0,02; 0,05 e 0,08.h-1
a partir das frações A, B e Kd do trabalho de Cao et al. (2009) é possível
observar que os valores de degradabilidade efetiva de 64,84; 47,58 e 39,29%,para as
respectivas taxas de passagem,são próximos dos valores encontrados para GSDSM (61,85;
47,04 e 38,86%) e para o GSDSS (57,72; 46,67 e 39,64.h-1
) obtidos neste trabalho.
Resultados de degradabilidade efetiva (70,50; 58,03 e 52,56 %) da MS do GSDS para
as taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, foram reportado porLi et al.(2012)e de 76,06;
62,45 e 55,12.% por Maxim et al.(2013), os quaisapresentaram valores superiores aos obtidos
no presente estudo, possivelmente devido ao maior valor da fração solúvel A da MS (38,5 e
30,7%) destes em relação aos valores obtidos para esta fração neste estudo (GSDSM =
10,50% e GSDSS = 8,07%).
Em estudo de caracterização química e degradabilidade in situ de GSDS de cevada,
Mustafa et al. (2000) reportaram valores de 21,55 %; 49,75 % e 0,041.h-1
para as frações A, B
e Kd, respectivamente. Ao avaliar os valores dessas frações para calcular a degradabilidade
efetiva nas taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
foram encontradosvalores de 54,99;
43,96 e 38,41%, respectivamente, muitos semelhantes ao do presente estudo.
No presente trabalho é possível observar que os valores de degradabilidade efetiva da
MS do FS(86,35; 74,23 e 65,50%) forammaiores que os valores encontrados para a TA
(53,44; 41,70 e 35,21%) para as taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente.
Apesar do FS ter apresentado uma fração A (11,77 %) numericamente inferior que a mesma
fração da TA (12,67 %), a fração B e Kd do FS de 85,66% e 0,1346.h-1
foramsuperioresaos
29
valores obtidos para a TA (55,81% e 0,0542.h-1
). Estes resultados refletem a maior
degradabilidade efetiva da MS do FS em relação a TA.
Valores de degradabilidade efetiva da MS do FS de 90,29; 83,01 e 77,25% foram
reportados por Morgulis et al. (1997), os quais são superiores aos valores de degradabilidade
efetiva (86,35; 74,23 e 65,50%) encontrados no presente estudo para as taxas de passagem
0,02; 0,05 e 0,08h-1
, respectivamente.Ao avaliar os dados de Cabral et al. (2005) das frações
A (32,55%), B (67,45%) e Kd (0,1144.h-1
) para calcular a degradabilidade efetiva da MS do
FS, é possível observar resultadosde 89,96; 79,49 e 72,24% também, ligeiramente, superiores
aos resultados de degradabilidade efetiva da MS do FS do presente trabalho. Os resultados
apresentados por estes autores também são superiores aos resultados apresentados por
Carvalho et al. (2009), de 73,25; 57,22 e 48,88%, Fortaleza et al. (2009), de 81,11; 67,35 e
57,45% e Goes et al. (2011), de65,07; 52,61 e 47,97% de degradabilidade ruminal da MS nas
taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
.
Os resultados de degradabilidade efetiva da MS da TA (56,86; 47,79 e 42,77%)
observados neste estudo estão próximos aos valores encontrados por Souza et al. (2000) que
apresentaram valores de degradabilidade efetiva da MS do Farelo de Algodão de 64,94; 52,39
e 46,30% para as taxas de passagens de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente.Garcia et al.
(2003) trabalhando com degradabilidade in situ de concentrados protéicos, ao avaliar o Farelo
de Algodão reportou valores de 61,12; 51,91 e 46,63% também próximos aos encontrados
para a TA neste estudo.
Avaliando a cinética de degradação rumial do Farelo de Algodão Oliveira et al. (2005)
apresentaram valores semelhantes (50,21; 39,88 e 34,32%)aos encontrados no presente
estudo, para as taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente.Corroborando
com os valores de 64,1; 49,3 e 42,8% reportados por Moreira et al. (2003) e de 56,07; 49,71 e
45,42% reportados por Cunha et al. (1998).
30
Baseados nos parâmetros avaliados, o modelo mais adequado para caracterizar a
cinética de degradação in situ da PB dos alimentos (GSDSM, GSDSS, FS e TA) avaliados
neste estudo foi o proposto por Gompertz (France et al., 1996). Esta determinação foi baseada
no menor valor para raiz quadrada do quadrado médio residual, maior número de corridas de
sinal para o resíduo padronizado e no critério de ponderação de Akaike, o qual indicou a
probabilidade do modelo de Gompertz ser o mais adequado em relação ao conjunto de
modelos avaliados (Tabela 5). Com exceção ao GSDSM, o modelo de Gompertz foi o mais
adequado para caracterizar o perfil de degradação in situ da proteína bruta dos demais
alimentos.
Tabela 5. Parâmetros da cinética de digestão in situ da PB de concentrados protéicos obtidos
com diferentes modelos matemáticos não-lineares.
Alimentos Modelos A E.P. B E.P. Kd E.P. Wi RQMR NCS
GSDSM
1 10,86 1,52 129,20 10,70 0,0057 0,0058 30,53 5,0157 13
2 13,03 1,33 48,31 5,90 0,0223 0,0038 10,16 5,1601 14
3 6,85 1,44 50,40 5,04 0,0157 0,0021 6,48 5,2320 10
4 8,80 1,32 53,44 7,14 0,0380 0,0070 23,78 5,1167 14
5 6,10 0,52 40,33 4,99 0,0609 0,0333 29,04 3,0053 15
GSDSS
1 9,06 0,79 53,80 16,89 0,0103 0,0046 0,02 2,5988 10
2 10,27 0,61 29,75 1,88 0,0269 0,0027 26,18 2,3130 17
3 6,36 0,68 31,17 1,64 0,0193 0,0015 14,37 2,3777 17
4 7,67 0,63 32,07 2,02 0,0476 0,0047 39,05 2,3105 21
5 4,77 0,38 35,48 4,39 0,0461 0,0255 20,39 2,3570 18
F. Soja
1 18,04 2,93 82,30 3,36 0,0980 0,0105 10,56 7,2908 15
2 24,36 2,55 73,60 2,96 0,1047 0,0084 15,75 7,1709 15
3 15,12 2,74 81,85 3,29 0,0666 0,0045 9,09 7,1694 15
4 18,15 2,66 79,76 3,14 0,1822 0,014 63,86 7,0295 17
5 11,00 1,54 87,35 2,78 0,1616 0,0444 0,75 7,0613 17
T. Algodão
1 28,62 3,63 61,99 3,61 0,1225 0,0184 1,10 7,7647 13
2 38,95 3,16 50,78 3,55 0,1095 0,0150 31,41 8,2246 5
3 33,38 3,66 56,76 4,41 0,0593 0,0072 0,01 9,3614 5
4 34,77 3,29 55,10 3,78 0,1872 0,0245 66,49 8,1107 17
5 14,31 1,63 76,30 2,51 0,1225 0,0184 1,0 7,7647 17 1 Modelos – 1 = Exponencial, 2 Van Milgen, 3 = Logístico, 4 = Gompertz e 5 = Richards.
A = Fração solúvel; B = Fração insolúvel potencialmente degradada; Kd = Taxa de degradação da fração B;
RRQMR = Raiz do quadrado médio do resíduo e NCS = Número de corridas de sinais do resíduo. 2 Ponderação de Akaike em %.
31
O valor para a fração solúvel (A) da PB do GSDSM (8,80 %) e do GSDSS (7,67 %)
não diferiram numericamente. Contudo, podemos observar uma diferença entre os valores da
fração de PB insolúvel potencialmente degradável e sua respectiva taxa de degradação de
53,44 % e 0,0380.h-1
para o GSDSM e de 32,07 % e 0,0476.h-1
para o GSDSS. Assim, o
GSDSM apresentou uma maior fração B, porém com uma menor taxa de degradação em
relação ao GSDSS. Avaliando a degradabilidade in situ do GSDS Maxim et al. (2013) e
Batajoo & Shaver (1998) reportaram valores de 20,5 e 16,6% para a fração A e de 75,8 e
56,1% para a fração B da PB, respectivamente. Valores estes superiores aos resultados
encontrados neste estudo para o GSDSM e GSDSS, já os valores de Kd (0,0400 e 0,0490.h-1
)
desses autores estão próximos aos encontrados neste estudo para o GSDSM e GSDSS.
Quando comparado os valores das frações A, B e Kd dos GSDSM e GSDSS com o
trabalho de Mjoun et al. (2010) é possível observar que os resultados deste autor para as
frações A (18,4%) e B (75,2%) foramsuperiores aos observados para as respectivas frações.
Contudo, o valor de Kd (0,0390.h-1
) encontrado por Mjoun et al. (2010)também é
semelhanteao Kd estimado para o GSDSM e GSDSS (Tabela5).
Valores de 48,6 e 39,2% para fração B da PB do GSDS foram reportados por Li et al.
(2012) e Peter et al. (2000), respectivamente. Estando estes valores próximos aos estimados
para a fração B do GSDSM e do GSDSS, respectivamente. Porém, os resultados da fração A
dos trabalhos acima citados (16,6 e 28,6%, respectivamente) foram superioresaos resultados
encontrados neste estudo para o GSDSM e GSDSS.
Avaliando a degradação ruminal da PB do GSDS, Cao et al. (2009) reportaram valores
de 4,3% e 0,0309.h-1
para a fração A e Kd respectivamente. Asfrações reportadas por estes
autores são inferiores aos valores encontrados para a mesma fração do GSDSM e GSDSS,
contudo o valor de Kd é semelhante ao valor determinado para o GSDSM neste estudo.
Kleinschmit et al. (2007), avaliando degradabilidade in situ do GSDS reportaram valores de
32
16,84% e 73,08% para as frações A e B respectivamente, sendo ambos superiores aos valores
determinados para o GSDSM e GSDSS, porém o valor de Kd (0,0286) reportado por aqueles
autores é inferiorao Kd do GSDSM e do GSDSS encontrados neste trabalho. Assim, podemos
inferir que os parâmetros da cinética de degradação in situ estimados pelo modelo de
Gompertz, para o GSDSM e GSDSS, estão dentro do intervalo de variação reportado na
literatura.
O FS e a TA apresentaram valores para a fração A da PB de 18,15 e 34,77% e para a
fração B, 79,76 e55,10%, respectivamente. Apresentando o FSmenor fração solúvel para PB e
maior fração insolúvel potencialmente degradável em relação a TA (Tabela 5). Porém a taxa
de degradação para a fração Bdo FS de 0,1822.h-1
não diferiu da taxa de degradação da fração
B da TA de0,1872.h-1
(Tabela5).
Estudando a degradabilidadein situ da PB do FS e do Farelo de Algodão, Moreira et
al. (2003) reportou valores de 4,03%, 97,47% e 0,1045.h-1
para as frações A, B e Kd do FS e
de 32,25%, 71,35% e 0,0435.h-1
para as respectivas frações do Farelo de Algodão. Beran et
al.(2005) trabalhando com degradabilidade in situ da PB do FS e Farelo de Algodão
encontraram valores de 43,54 e 54,73 % para as frações A e B do FS e para o Farelo de
Algodão valores de 33,40 e 37,29%, respectivamente. Desta forma, existe significante
variabilidade nos parâmetros da cinética da degradação in situdo Farelo de Soja e da Torta de
Algodão, estando os valores dos parâmetros obtidos pelo modelo de Gompertz dentro desta
faixa de variação. Aqualidade de ajuste do modelo de Gompertz aos dados de degradação in
situ da PB da TA e do FS e podem ser melhor visualizados nas Figuras 5 e 6,
respectivamente.
33
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Res
íduo
Pad
roni
zad
o
Deg
rad
abil
idad
e d
a P
B
Tempo de Incubação (horas)
Figura 5. Perfil de degradação in situ da PB da Torta de Algodão caracterizado pelo modelo
de Gompertz (□ degradabilidade mensurada).
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-80
-60
-40
-20
0
20
40
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0 10 20 30 40 50 60 70 80
Res
íduo
Pad
roni
zad
o
Deg
rad
abili
dad
e d
a P
B
Tempo de Incubação (horas)
Figura 6. Perfil de degradação in situ da PB do Farelo de Soja caracterizado pelo modelo de
Gompertz (◊ degradabilidade mensurada).
34
O comportamento do resíduo padronizado em função dos valores preditos pelo modelo
Gompertzapresentou estrutura dispersa, não evidenciando nenhuma tendência de sub ou
superestimação dos valores degradação para ambos os alimentos. A eficiência de ajuste do
modelo de Gompertz aos dados de degradação ruminal da PB do FS e TA, pode ser
facilmente visualizada pela relação entre os valores preditos pelo modelo, delimitados pela
linha de tendência, e os valores obtidos no ensaio de digestão in situ (□ e ◊ para o TA e FS,
respectivamente). Desta forma, corroborando com os demais indicadores: menor valor da raiz
quadrada do quadrado médio residual e maior número de corridas de sinal para o resíduo
padronizado e maior probabilidade para o critério de ponderação de Akaike (Tabela5), para
determinar que o modelo de Gompertz foi o mais adequado para caracterizar o perfil de
degradação in situ da PB destes dois alimentos.
O modelo de Gompertz também foi o mais adequado para caracterizar os parâmetros
da cinética de degradação in situ da PB do GSDSM e do GSDSS. A eficiência do ajuste do
modelo Gompertz aos dados de degradação in situ da PB do GSDSM e GSDSS podem ser
visualizados nas Figuras 7e 8, respectivamente.
O comportamento do resíduo padronizado em função dos valores preditos pelo modelo
de Gompertz para determinação da cinética de degradação ruminal da PB do GSDSM e do
GSDSS apresentou estrutura dispersa, não evidenciando nenhuma tendência de sub ou
superestimação dos valores degradação para ambos os alimentos. A eficiência de ajuste do
modelo de Gompertz aos dados de degradação ruminal da PB dos GSDSM e GSDSS, podem
ser facilmente visualizada pela relação entre os valores preditos pelo modelo, delimitados pela
linha de tendência, e os valores obtidos no ensaio de digestão in situ (Δ e Ο para o GSDSM e
GSDSS, respectivamente).
35
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-70
-60
-50
-40
-30
-20
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50
60
70
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Res
ídu
o P
adro
niz
ado
Deg
rad
abil
idad
e d
a P
B
Tempo de Incubação (horas)
Figura 7 - Perfil de degradação in situ da PB do GSDS de Milho caracterizado pelo modelo de
Gompertz (Δ degradabilidade mensurada).
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
50
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Res
ídu
o P
adro
niz
ado
Deg
rad
abil
idad
e d
a M
S
Tempo de Incubação (horas)
Figura 8 - Perfil de degradação in situ da PB do GSDS de Sorgo caracterizado pelo modelo de
Gompertz (o degradabilidade mensurada).
As frações A, B, Kd determinada com omodelo que melhor se ajustouaos dados de
degradação ruminal da PB dos alimentos GSDSM, GSDSS, FS e TA avaliados neste estudo
foram utilizadas para avaliar a degradabilidade efetivados mesmos e seus respectivos teores
36
de proteína degradada no rúmem (PDR) e proteína não degradada no rúmem (PNDR), nas
taxas de passagem de 0,02, 0,05 e 0,08.h-1
(Tabela6).
Tabela 6. Parâmetros da cinética de digestão in situ da PB (A, B, Kd) e degradabilidade
efetiva da proteína degradada no rúmem (PDR) e proteína não degradada no rúmem
(PNDR) nas taxas de passagens 0,02, 0,05e 0,08.h-1
dediferentes concentrados
protéicos.
Degradabilidade Efetiva
Alimentos Modelos A B Kd PDR PNDR
0,02 0,05 0,08 0,02 0,05 0,08
GSDSM Gompertz 8,80 53,44 0,0380 43,81 31,87 26,01 56,19 68,13 73,99
GSDSS Gompertz 7,67 32,07 0,0476 30,25 23,31 19,63 69,75 76,69 80,37
F. Soja Gompertz 18,15 79,76 0,1822 90,02 80,74 73,57 9,98 19,26 26,43
T. Algodão Gompertz 34,77 55,10 0,1872 84,55 78,26 73,37 15,45 21,74 26,63 PDR = Proteína degradada no rúmem e PNDR = Proteína não degradada no rúmem.
A = Fração solúvel (%); B = Fração insolúvel potencialmente degradada (%); Kd = Taxa de degradação da
fração B expresso em porcentagem por hora (h-1).
Teores de PDR para o FS de 86,40; 72,54 e 63,56% e para a TA de 84,55; 78,26 e
73,37% nastaxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1, respectivamente, foram obtidos neste
estudo. Valores estes, superiores aos valores de 79,65; 65,37 e 57,88% de PDR para o FS
reportados por Carvalho et al. (2009) e de 70,35; 52,83 e 44,50% reportados por Goes et al.
(2011)nas taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente.
Avaliando a cinética da degradação ruminal do Farelo de Algodão, Oliveira et al.
(2005) reportaram valores de PDR de 50,21; 39,88 e 34,32%, para as taxas de passagem de
0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente. Estes valores são inferiores aos valores encontrados
para a TA do presente estudo. Tal observação se deve aos valores das frações A (15,8%), B
(48,2%) e Kd (0,0499.h-1
) encontrados por Oliveira et al. (2005), os quais são inferiores aos
observados no presente estudo.
Analisando os teores de PDR para os grãos secos de destilaria com solúveis, pode-se
observar que o GSDSM apresenta valores de 43,81; 31,87 e 26,01% e o GSDSS de 30,25;
23,31 e 19,63%, para as taxas de passagem de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente. A partir
37
destas observações pode-se definir que ambos os coprodutos da produção de etanol a partir de
cerais, são fontes de PNDR com teores desta fração protéica variando de 56,19 a 73,99 para o
GSDSM e de 69,75 a 80,37% para o GSDSS, quando a taxa de passagem do conteúdo
ruminal variou de 0,02 a 0,08.h-1
.
Teores de de PDR do GSDS de 56,44; 44,37 e 37,91% foram reportados por Batajoo
& Shaver (1998) e de 49,00; 40,46 e 36,96% por Peter et al. (2000) para as taxa de passagem
de 0,02; 0,05 e 0,08.h-1
, respectivamente.Estes valores mostraram-se superiores aos resultados
obtidos neste estudo, possivelmente devido a maior fração solúvel A da PB (16,6 e 28,6%)
destes em relação aos valores para esta fração observados neste estudo (GSDSM = 8,80% e
GSDSS = 7,67%).
O elevado teor da PNDR do GSDS é importante para alimentação de animais
ruminantes, uma vez que a mesma contribui para o total de aminoácidos disponíveis para
abosrção intestinal. Desta forma, estimativas precisas do teor PNDR poderiam melhorar a
formulação de dietas (Li et al., 2012).A partir das informações da Tabela 6, pode-se inferir
que em condições normais de alimentação, com dietas formuladas para obtenção de
desempenhos em torno de 15 a 20 kg de leite e ou 1 kg de ganho médio diário (taxas de
passagende aproxiamdamene 0,05 .h-1
), os coprodutos da produção de etanol a partir de
cerais, GSDSM e GSDSS, possuem em torno de 70 a 75% de sua PB na forma de PNDR.
Diferente das outras duas fontes protéicas avaliadas neste estudo que para as mesmas
condições de alimentação teriam em torno de 20% da sua PB na forma de PNDR (Tabela 6).
38
4 Conclusão
O modelo propostos por Richards mostra-se adequado para caracterizar o perfil de
degradação ruminal da matéria seca do farelo de soja, da torta de algodão e dos coprodutos da
produção de etanol a partir de cerais (milho e sorgo). Contudo, o modelo de Gompertz éo
mais adequado para caracterização do perfil de degradação ruminal da proteína bruta dos
alimentos avaliados neste estudo.
39
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