PREDICCION_DE_LOS_REQUERIMIENTOS_Y_SUMINISTRO_DE_N

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PREDICCION DE LOS REQUERIMIENTOS Y SUMINISTRO DE NUTRIENTES PARA
EL GANADO CON EL SISTEMA DE CARBOHIDRATOS Y PROTEINAS NETAS DE
CORNELL
Danny G. Fox
y
M. C. Barry
Profesores de Nutrición Animal
Departamento de Ciencia Animal
Universidad de Cornell
Ithaca, Nueva York, EUA
Resumen
El mejoramiento futuro de la eficiencia de producción de la ganadería se 
logrará con el uso de modelos que expliquen cada vez mejor la variación mediante la 
predicción precisa de los requerimientos y utilización del alimento en cada caso en 
particular, usando para tal fin los insumos típicamente disponibles. Dado que muchos 
de los componentes del modelo no pueden ser cuantificados absolutamente a partir de 
la información con que el rancho generalmente registra, tales modelos deben permitir 
la entrada de aquellos componentes sidponibles al momento para ajustarlos de una 
manera lógica hasta que la diferencia entre el desempeño productivo predecido con el 
model y el. desempeño real (GDP, kg de leche y su composición, condición corporal) 
coincidan y las respuestas observadas al cambiar el manejo y la alimentación sean 
explicadas por los efectos predichos sobre la fermentación ruminal, digestión 
intestinal, EM y aminoácidos (AA) y cantidad y calidad del producto pecuario. Sólo 
entonces se podrán formular programas de alimentación para esa situación única, en 
la cual se minimicen el factor de seguridad nutricional y la excresión de 
nutrientes. El sistema de carbohidratos y proteínas netas de Cornell (CNCPS por sus 
siglas en inglés) tal como lo describieron y validaron Russel et al. (1992), Sniffen 
et al. (1992), Fox et
al. (1992), O'Connor et al. (1993), Ainslie et al. (1993), Tylutki et al. (1994), Fox 
et al. (1995) y Pitt et al. (1995) se desarrolló para cubrir los propósitos arriba 
descritos. Es usado como una herramienta de enseñanza para estudiantes y 
consultores, para interpretar y diseñar experimentos y aplicar resultados 
experimentales, para desarrollar tablas de requerimientos para cualquier tipo de 
ganado y cualquier nivel productivo y para evaluar y mejorar programas de 
alimentación en cualquier rancho. Como ejemplo, en el estudio de caso de una 
lechería, se estimó que los cambios sugeridos por el CNCPS permitieron el ahorro de 
US$ 74,600 en el primer año. En los últimos tres años
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de 10,953 más de 12,000 kg, en tanto que comparado con otros 20 ranchos donde el 
CNCPS no se usa, la excresión media de N se redujo aproximadamente en 33t,, y los 
niveles de nitrógeno proteinico no-degradado (PUN por sus siglas en inglés) fueron 
20% menores.
La necesidad de estándares de alimentación basados en procesos biológicos
La finalidad de incrementar el conocimiento sobre los requerimientos 
nutricionales del ganado es aplicar-o para reducir el uso de recursos y costos de 
producción en cada caso único de unidad productiva. El análisis de la base de 
datos de los autores (Ainslie et al., 1993; y nuestros datos sin publicar
sobre ganado lechero) indican que el desempeño productivo del ganado estará 
restingido a aquel que permita el nutriente más limitante y que la eficiencia 
energética estará influenciada por el balance de AA. Los análisis efectuados por 
los autores in dican que la predicción precisa de los requerimientos para 
cualquier nuvel de producción depende de la habilidad para predecir tanto los 
requerimientos como el suministro de carbohidratos y proteinas degadables en el 
rumen, proteina, crecimiento microbiano, NDT, EM, EN, incremento calórico (IC),
proteína metabolizable (PM) y proteina neta (PN), así como AA esenciales (AAE). La 
formulación de raciones para distintas clases de ganado que a su vez presentan 
requerimientos diferentes, necesita de sistemas que sean capaces de contabilizar 
completamente aquellas variables que se sabe influyen sobre los requerimientos y 
el suministro dietético de energía, así como de AA absorbidos. El ganado bovino es 
utilizado con el fin de converir los nutrientes que consume en alimento para el 
humano, lográndose esto en gran variedad de circunstancias. Sin embargo, los 
zootecnistas aplican las tablas de requerimientos y de valor nutricional de los 
alimentos que se han desarrollado bajo condiciones estandarizadas de 
investigación, a cualesquier combinación de tipo de ganado, alimentos, y 
condiciones variables de manejo y ambiente.
Los autores proponen que el mejoramiento subsecuente en la eficiencia de 
producción ganadera sólo vendrá con el uso de modelos que cada vez expliquen en 
mayor grado la variación existente, mediante la predicción precisa de los 
requerimientos y utilización del alimento para cada sistema de producción o 
rancho en particular. Esos modelos permitirán la entrada de coeficientes 
técnicos de cada empresa así como el ajuste lógico de los mismos hasta que tanto el 
ganado como el alimento puedan ser descritos con precisión. La prueba final será 
cuando el desempeño productivo (GDP, kg de leche y su composición, así como 
cambios en la condición corporal) observado y predecido coincidan, y que las 
respuestas registradas al cambiar manejo y alimentos puedan ser explicadas 
por los efectos predichos sobre la fermentación ruminal, digestión
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explicadas por los efectos predichos sobre la fermentación ruminal, digestión 
intestinal, EM y AA, y cantidad y composición del producto. Sólo entonces se podrán 
formular con precisión programas mejorados de alimentación para aquella situación 
única en la que el factor de seguridad nutricional y la excresión de nutriente sean 
mínimas. Lo anterior se vuelve imperativo ya que se intenta a nivel global reducir 
el impacto del ganado sobre el uso de recursos, calidad del agua y otros temas de 
preocupación ambiental. Por esto, se requieren sistemas de contabilidad nutricional 
que se basen el entendimiento de las respuestas biológicas a aquellas variables que 
influyen sobre el desempeño productivo del animal, que sin embargo puedan funcionar 
con coeficientes técnicos generados a nivel del rancho, que presenten un nivel 
aceptable de riesgo al usarse y por supuesto que consideren la información 
disponible y conocimientos del usuario. El presente documento se enfoca a la 
descripción de los factores que deben tomarse en cuenta cuando se implementan 
modelos utilizables en el campo.
Evolución de los sistemas de formulación de raciones
Los sistemas usados para predecir los requerimientos y el suministro de 
nutrientes han evolucionado en el tiempo en función del estado del conocimiento de 
los procesos biológicos y la habilidad para predecir éstos bajo condiciones de 
campo. En EUA, se integran regularmente comités del NRC con el fin de evaluar el 
conocimiento acumulado y desarrollar estimadores más precisos de los requerimientos 
y valor de los alimentos a un nivel tal que puedan ser aplicados sin demora en la 
formulación de raciones. Considerando el conocimiento acerca de las pérdidas de 
alimento a nivel digestivo, la base genética reducida a la cual se aplicaban en EUA, 
la capacidad analítica de los laboratorios y la habilidad de los asesores y 
administradores de empresas ganaderas para aplicarlos, puede afirmarse que hasta 
1970 funcionó con bastante éxito el sistema de energía y proteina basado en los NDT 
y la PC. El desarrollo del Sistema de Energía Neta de California (Lofgreen y Garret, 
1968) y el trabajo en Beltsville sobre energía neta para la lactancia (Moe et al., 
1971) permitió implementar los Sistemas de Energía Neta para Ganado de Carne y de 
Leche (NRC, 1970 y NRC, 1971, respectivamente). Esos sistemas permitieron predecir 
con mayor precisión los requerimientos y el desempeño productivo a partir de una 
dieta dada, con base en los requerimientos de mantenimiento del tamaño metabólico 
corporal (EN..,), tejidos (EN,) y composición de la leche (EN,) yvalores distintos 
para el alimento de acuerdo a la función fisiológica a la que se le destina (EN;,, 
EN,, y EN del alimento). Otros refinamientos subsecuentes son los descuentos por 
depresión en la digestibilidad a nivel ruminal ocasionados por aumento en el consumo 
o contenido de paredes celulares
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la variación de los requerimientos proteinicos fue la concepción de los sistemas 
que contabilizan nitrógeno ruminal y proteina metabolizable (PM) por Burroughs 
(1974), INRA (1979), ARC (1980) y el NRC (1985; 1989) utilizadas para predecir la 
producción de proteina microbiana. Esos sistemas están basados en la predicción de 
la producción de proteina microbial (PPM) a partir de un "pool" de microbios a 
través de varias formas de estimación del consumo de MO fermentable. Se usan dos 
tipos de proteina de la ración, degradable y no-degradable, para estimar las 
degradabilidades variables de nitrógeno ruminal del alimento, para predecir el N 
disponible para crecimiento microbial y la proteina no degradada del alimento que 
escapa a la fermentación ruminal. Los sistemas de Burroughs y el NRC se basaron en 
cálculos estáticos de la degradabilidad de los carbohidratos y proteínas y el 
rendimiento de proteina microbial, sin considerar los requerimientos de 
mantenimiento de los microbios como tampoco el N reciclado en el rumen. Asimismo, 
los descuentos de energía aplicados en el sistema del NRC se fijaron en tres veces 
el consumo a nivel de mantenimiento, en tanto que los de van Soest et al. (1984) 
variaron de acuerdo
a la tasa de digestión.
Recientemente, el INRA (1989), el CSIRO (1990) y el AFRC (1993) han refinado 
sus sistemas para incorporar el nuevo conocimiento que explica aún mejor la 
variación en desempeño productivo. En seguida se presenta una semblanza breve de 
cada uno de éstos sistemas. A menos que se mencione otra cosa, los requerimientos 
para la lactancia se basan en cantidades y composición de la leche.
Institute Nationalle de la Recherche Agronomique (INRA, 1980)
Los requerimientos de mantenimiento (Mcal ENL) de las vacas de carne y 
lecheras son =.07LW0.75' Mcal ENL, los cuales se incrementan 10% para animales en 
confinamiento libre, 20% para las que pastorean y se reducen 10% si están secas. La 
PM requerida para mantenimiento es 3.25LW0.75~ g/d. Las reservas de energía se 
consideran de 6 Mcal/kg de cambio de peso, con una eficiencia de mobilización de 
84`%. La predicción de los requerimientos de energía y proteina para crecimiento se 
realiza mediante ecuaciones alométricas entre el peso corporal vacío y peso 
corporal, el peso de los componentes químicos y el peso de la masa corporal libre 
de grasas. Los coeficientes de tales ecuaciones son parámetros de la ecuación de 
Gompertz (Taylor, 1968), que representan cambios de peso vivo con el tiempo. En el 
caso de ganado en finalización, se dan pesos iniciales y finales así como la curva 
de crecimiento para seis clases de toros, dos clases de novillos y dos clases de 
novillonas, además de dos clases adicionales para machos y hembras. La cantidad de 
lípidos depositados diariamente es proporcional a la GDP elevada a la potencia 1.8, 
en tanto que
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diariamente es proporcional a la GDP elevada a la potencia 1.8, en tanto que la 
proteina ganada diariamente se calcula para la ganacia de masa corporal libre de 
grasas. Cada alimento tiene dos valores de EN: lactancia (UFL, unidad forrajera 
para lactancia) y producción de carne (UFV), en la cual un UFL o UFV es el contenido 
de EN de 1 kg de cebada para leche (1,700 kcal ENL) o carne (1820 mcal ENEngorda), 
respectivamente. Los valores de EN de los alimentos se calculan a partir de su EB, 
DE y la razón entre EB y DE. Los valores de EB se determinaron mediante 
calorimetría adiabática y los de ED con corderos castrados. Con propósitos 
computacionales, se supone que el contenido de EB es de 18.8 MJ/kg MS. La relación 
EM/ED se desarrolló con vacas lecheras y ovejas, siendo una función de los 
contenidos de fibra y proteina de la dieta. Las eficiencias parciales se ajustan por 
la facilidad de metabolización de la dieta. El valor proteínico de las dietas y del 
requerimiento animal se expresan ambos como proteina verdadera, verdaderamente 
digrible en el intestino delgado o PDI, la cual es la suma de la proteina del 
alimento no degradada en el rumen y la verdaderamente digerible en el intestino 
delgado (PDIA) y la proteina microbiana verdadera, verdaderamente digestible en el 
intestino delgado (PDIM) . Cada alimento tiene dos valores de PDIM: PDIMN, proteína 
microbiana verdadera que puede ser sitetizada a partir del N aportado por los mismos 
microorganismos; y PDIME, la cantidad de proteína microbiana que puede sintetizarse 
a partir de la energía del alimento disponible en el rumen. Estas se adicionan para 
aplicarlas en dos situaciones diferentes: una en la cual el suministro de proteína 
es la suma de la no degradada del alimento y la proteina microbiana que puede ser 
sintetizada a partir de su propia energía fermentable (PDIE = PDIA + PDIME); o bien 
aquella en la que el suministro de proteina es la suma de la nodegradada del 
alimento y al proteína que podría ser sintetizada por la proteína degradada que 
produce ella misma (PDIN = PDIA + PDIMN). La PDI se obtiene a partir de cuatro 
características del alimento: PC, degradabilidad (deg) MO fermentable (MOF) y 
digestibilidad verdadera en el intestino delgado de la proteina verdadera no 
degradada de la dieta. Los valores de deg se obtienen a partir de un procedimiento 
ín sacco uniformizado. La MOF es la MOD - EE - proteína no degradada - productos de 
la fermentación {ensilados}. Entonces, la PC microbial es fijada en 145 g/kg MOF 
para los ustratos energéticos y 0.9*PC degradada para los sustratos proteinicos. Se 
asume que la PC microbial contiene 80' de AA que son 80 digestibles a nivel de 
intestino. El N reciclado no se incluye como fuente para el crecimiento microbiano.
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Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO, 1990)
El requerimiento de EN para mantenimiento se computa como 0.28LW0.75 con 
factores de corrección para Bos taurus (1.4), B. Indicus (1.2), sexo (1 para
castrados y hembras y 1.15 para toros) y edad (exp (-0. 03*edad) ) . Se ajusta 
también el consumo de EM para producción, pastoreo y estrés por frío. Los 
requerimientos de PM para mantenimiento (g/d) son: proteína endógena urinaria (37 
log10LW - 42.2) + proteína endógena fecal ((15.2 g/kg MS consumida)/0.7)). Se supone 
que las reservas de energía varían con la condición corporal (CC, escala de 1 a 8) 
y cambio de peso (MJ/kg de cambio de peso = 10.1 + 2.47*CC), lasa cuales son 
utilizadas con una eficiencia del 80% para mantenimiento y 84% para lactancia. Ls 
requerimientos para crecimiento se basan en una escala de tamaño. Se da una tabla 
de requerimientos energéticos para proporciones de un peso estándar de referencia, 
con una tabla correspondiente para pesos estándar de referencia de diferentes 
genotipos. El peso estándar de referencia se define como el peso al cual el 
desarrollo esquelético es completo y el peso vacío contiene 25% de grasa, lo cual 
corresponde a la CC de 3 en una escala de 0 a 5. Se usan ecuaciones empíricas para 
predecir la EM de los forrajes a partir de la MSD, MOD o FDA. Se da un valor fijo a 
los granos con base en ensayos en jaula metabólica con carneros. No se ajustan los 
valores de EM de acuerdo al nivel de consumo de MS. Las degradabilidades (deg) de 
los forrajes se predicen a partir de los contenidos de PC y FDA usando ecuaciones 
empíricas, siendo al proteina no-degradada (UDP) la PC deg. Otra ecuación empírica 
se usa para predecir la digestibilidad intestinal de la UDP. El rendimiento de PC 
microbiana es 170 g/kg MOD para elprimer crecimiento de gramíneas y leguminosas 
templadas, 130 para otros forrajes frescos o secos y dietas mixtas y 95 para 
ensilados. Se supone que la proteína microbiana ajustada a un contenido de 20% de 
ácidos nucléicos tiene una digestibilidad intestinal del 70%, arrojando un valor de 
56; de PM de la PC microbiana. Se supone también que la captura ineficiente de N 
producido por la degradación ruminal de la proteina es compensada por el N 
reciclado. El documento concluyó que aunque el reciclado puede nulificar periodos 
cortos de suministro inadecuado de proteina degradada en el rumen, la misma no puede 
sostener al animal que atraviese por un suministro inadecuado y crónico de N.
Agricultural and Forestry Research Council (AFRC, 1993)
El requerimiento de EN para mantenimiento es 0.53(LW/1.08)0.57 más una cantidad 
extra por actividad, en donde LW es peso vivo y 1.08 es un factor que convierte el 
peso vivo a peso del animal dietado. La PM requerida para mantenimiento es g/d = 
2.19LW0.75. Los requerimientos de energía para el crecimiento se computan con una 
ecuación cuadrática basada en novillos de
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razas de talla mediana con factores de corrección para edad madura y plano 
nutritivo. Las variables incluidas son peso corporal y cambio de peso (kg/d), 
además de factores de corrección por madurez (temprana, media y tardía) y sexo
(toros, novillos y novillonas). Los valores de EN se computan a partir de 
coeficientes (k), aplicados a la EM para los procesos relevantes. El agotamiento y 
reposición de las reservas energéticas es igual a 19 MJ/kg de cambio de peso, con 
una eficiencia de utilización de la energía traslocada del 84Y. Con propósitos de 
cálculo, se supone una concentración de EB de 18.8 MJ/kg MS. La proporción de EM en 
la EB (qm) o la concentración de EM en la MS
(M/D) se calcula a partir de ésta base. El qm del alimento es usado en ecuaciones 
lineales para obtener valores de k para las funciones fisiológicas de mantenimiento, 
lactancia, crecimiento, conceptus y reservas enregéticas. El
valor de EM se ajusta por el nivel de consumo. La proteína cruda microbiana (MCP) 
que se sintetiza se calcula como g/MJ de EM fermentable (FME); ésta última es la EM 
menos las grasas y productos de fermentación que se supone son parte de la EM. Se 
supone que la MCP contiene 75% de AA que presentan una digestibilidad intestinal 
de 85%, que resulta en un valor de PM de la MCP de 63.75%. El rendimiento de MCP 
se calcula a partir de una ecuación que es muy sensible al nivel de alimentación, 
que da 8.8, 10.0, 10.9 y 11.5 g/MJ FME para lx, 2x, 3x y 4x, respectivamente. Se 
supone que la MCP está limitada por el suministro de proteína degradada en el 
rumen (ERDP), que es la suma del 80% de 1 N rápidamente degradado y todo el que se 
degrada lentamente (QDP y SDP, respectivamente) . El QDP se define como aquel 
extraído con agua fría. El SDP se calcula con una ecuación basada en el contenido 
de N soluble en agua, N potencialmente degradable, tasa de degradación y tasa de 
salida del rumen. Este último es función del nivel de alimentación. El N reciclado 
no se incluye y se supone que compensa las pérdidas de proteina degradable arriba 
del ajuste por QDP. Se supone que la proteína no degradada (UDP) tiene una 
digestibilidad intestinal del 90 luego que se sustrajio la proteina ADIN.
El sistema de carbohidratos y proteinas netas de Cornell (CNCPS)
La predicción de los requerimientos y uso del alimento en una situación en 
particular requiere y tiene que usar modelos que integren el conocimiento actual 
sobre el alimento, su nivel de consumo y digestión y tasas de paso a través del 
aparato digestivo, sobre los valores de energía del alimento, escape de la 
proteina del alimento y eficiencia del crecimiento microbiano. Los autores 
definen a un modelo en el contexto que le dio Gill et al. (1989),
es decir, un grupo de ecuaciones y coeficientes de transferencia integrados que 
describen varias funciones fisiológicas en el ganado bovino. Se incluyen 
predicciones sobre los requerimientos de los tejidos (mantenimiento,
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crecimiento, preñez, lactancia y reservas en los tejidos) y el suministro de 
nutrientes para cubrir tales requerimientos (consumo de MS, tamaños fraccionales de 
los "pools" de carbohidratos y proteínas del alimento y sus tasas de digestión y 
paso, respectivamente, crecimiento microbiano, digestión intestinal y metabolismo 
de los nutrientes absorbidos). El propósito de un modelo es describir 
matemáticamente la respuesta de cada compartimento, o bien de muchos de ellos 
conectados, a una variable o a un grupo de variables. Se considera que un modelo es 
mecanístico cuando simula el comportamiento de una función a través de elementos 
localizados a un nivel menor (Gill et al., 1989). La mayoría de las respuestas 
biológicas son integradas, no lineales y cambian con el tiempo, son dinámicas según 
Savant (1991). Empero, no existe un modelo enteramente mecanístico que al usarlo 
simule con poco riesgo y la mayor precisión el metabolismo total del animal bajo 
cualquier condición. Más aún, es poco probable que su aplicación para formular 
raciones tenga validez a mediano plazo dadas las limitantes en la información 
acerca de todos los compartimentos en todos los rangos de combinaciones posibles, 
las limitantes en la información que comunmente está disponible para correr tal 
modelo, además de las limitantes para probar y validar todas las funciones de dicho 
modelo. En la mayoría de los sistemas (NRC, 1985; NRC, 1989; INRA, 1989; CSIRO, 
1990; AFRC, 1993) la predicción del metabolismo de los nutrientes no está tan 
avanzada como la predicción de la fermentación ruminal debido al número infinito de 
rutas metabólicas que conectan a los numerosos compartimentos tisulares y 
metabólicos, las interacciones múltiples entre nutientes y la sofisticada regulación 
metabólica que rige la partición de los nutrientes absorbidos (homeorhesis ' 
homeostasis; Savant, 1991). Por lo tanto, la mayoría de los modelos abordan el 
problema desde puntos de vista mecanísticos y empíricos y son generalmente de flujo 
continuo y estáticos, utilizando representaciones estadísticas de los datos que 
representan la respuesta conjunta de grupos de compartimentos.
Esa es la forma como se ha abordado el desarrollo y aplicación del Sistema de 
Carbohidratos y Proteinas Netas de Cornell para Evaluar las Dietas del Ganado 
(CNCPS), tal como lo desarrollaron y validaron Russel et al.
(1992), Sniffen et al. (1992), Fox et al. (1992), O'Connor et al. (1993), Ainslie et 
al. (1993), Pitt et al. (1993), Tylutki et al. (1994) y Fox et al. (1994). Los 
problemas surgen al determinar el nivel apropiado de agregación de las ecuaciones 
(cercanía al nivel celular). El paso más crítico es describir el objetivo del modelo 
y luego determinar la mezcla apropiada de representaciones mecanísticas y empíricas 
de las funciones fisiológicas, dados el desarrollo y validación de los dato, 
disponibles, y sopesar las entradas de los coeficientes tipícamente disponibles 
contra los riesgos de su uso,
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 33
generalmente asociados a aumentos en la sensitividad del modelo. Los objetivos al 
desarrollar el CNCPS incluyeron el tener a los componentes de requerimientos y 
suministro de nutrientes, movidos por coeficientes medibles y observables, 
generalmente disponibles en un rancho en particular, con el fin de efectuar 
diagnósticos nutricionales e identificar con precisión programas de alimentación 
realmente mejorados. Otro objetivo fue desarrollar una estructura que pudiese ser 
actualizada continuamente y refinada conforme hubiese nueva información disponible.
Por lo tanto, el modelo que evolucionó contiene una estructura con base en la 
biologíay jerarquías para valorar todas las clases de dietas recibidas por el 
ganado, con el propósito de ajustar los requerimientos de nutrientes y el uso del 
alimento en un amplio rango de variaciones en las condiciones de ganado, alimento, 
manejo y ambiente. El abordaje utilizado y el nivel de agregación de las variables 
se basa en la experiencia de los autores al trabajar con productores y consultores, 
intentando aplicar el conocimiento acumulado en el diagnóstico de problemas sobre el 
desempeño productivo y desarrollo de programas de alimentación más precisos. El 
CNCPS se desarrolló en un periodo de 15 años, basado en la investigación que se ha 
acumulado sobre los efectos que influencian los requerimientos del ganado y el uso 
del alimento. Se desarrollaron separadamente submodelos para las distintas 
categorías de función fisiológica (consumo de alimento y composición, fermentación 
ruminal, digestión intestinal, metabolismo, mantenimiento, crecimiento, preñez, 
lactancia y reservas) de tal forma se que pudiese incorporar información nueva en 
los submodelos afectados. El CNCPS usa información y códigos que pueden ser 
obtenidos, entendidos y aplicados a nivel internacional en la descripción del ganado 
y pueden ser facilmente usadas en las fórmulas del programa para calcular 
respuestas. Aunque no están internacionalmente implementadas, todas las fracciones 
críticas de carbohidratos y proteínas pueden ser determinadas rutinariamente en el 
laboratorio. Para usarlo, el usuario debe tener algún conocimiento de la nutrición, 
dados los riesgos asociados por no saber seleccionar apropiadamente los coeficientes 
técnicos que serán entrados al modelo. Sin embargo, con experiencia, puede ser usado 
para evaluar las interacciones entre el tipo de animal y nivel productivo, ambiente, 
composición del alimento y manejo. También pueden identificarse los cambios 
necesarios que debe sufrir la dieta para cubrir los requerimientos del animal y de 
la fermentación ruminal, bajo un sinnúmero de situaciones.
Para los propósitos de la presente discusión, en seguida se compendian los 
principales componentes del CNCPS. Los autores han encontrado que la habilidad para 
predecir los requerimientos y el suministro de éstos en la
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dieta para cubrir la demanda, dependen de la precisión con que se predigan dichos 
componentes.
Para mayores detalles, el lector se refiere a Russel et al. (1992),
Sniffen et al. (1992), Fox et al. (1992), O'Connor et al. (1993), Ainslie et al. 
(1993), Tylutki et al. (1994), Fox et al. (1995) y Pitt et al. (1995).
Requerimientos de energía y AA para mantenimiento
El requerimiento de energía para mantenimiento está determinado por el atmaño 
metabólico corporal y las tasas y ajustes que reflejan el tipo de ganado, estado 
fisiológico, tratamiento nutricional previo, actividad, ambiente (temperatura, 
velocidad del viento, superficie del animal y aislamiento térmico) y la ganacia o 
pérdida de calor reuqerida para mantener la temperatura corporal. No se puede 
determinar con precisión la proporción del consumo de energía y proteina necesarias 
para las funciones productivas, a menos que se determine la proporción necesaria 
para mantenimiento. La producción combinada de calor de la dieta y calor animal debe 
entonces determinarse para estimar el balance energético en un ambiente en 
particular, lo que requiere la predicción tanto de la EM y EN. Los requerimientos de 
AA para mantenimiento dependen de la predicción de proteína "sloughed" y pérdidas 
netas de tejidos reciclados, predichas a partir del N metabólico fecal, périda de N 
en la orina y proteina "scurf".
Requerimientos de energía y AA para deposición de tejido y síntesis de leche
Los requerimientos para crecimiento se basan en la composición del tejido 
corporal de la ganacia esperada, que se basa el tamaño adulto esperado de las 
vaquillas de reemplazo o el peso esperado a una composición corporal final en 
particular, considerando el tamaño corporal, efecto de los ingredientes de la ración 
e implantes anabólicos. La predicción de los requerimientos de AA no es precisa si 
antes no se conocen las predicciones sobre la ganancia del cuerpo vacío o 
composición de la leche. Los requerimientos por preñez se predicen a partir de la 
demanda uterina y del conceptus, que varían de acurdo al peso esperado al nacimiento 
y el día de gestación. Esto último es crítico para formular con precisión la ración 
en los últimos dos meses de lactancia. Los requerimientos para la lactancia se 
computan para los días en lactancia, nivel de producción y composición de la leche.
Las reservas corporales se usan para cubrir la demanda cuando el consumo de 
nutrientes es inadecuado. Las reservas deben considerarse cuando se evalua la 
capacidad de una ración o alimento para cubrir los requerimientos, particularmente 
bajo estrés ambiental, escasez de alimento o lactancia
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 35
temprana. Se usa la apreciación visual para calificar la condición corporal, la cual 
se usa para predecir la grasa corporal y reservas energéticas. El ciclo de 
agotamiento y recuperación de reservas en la lactancia y el periodo seco es 
reflejado por el cambio predicho en CC.
Predicción del consumo y degradación ruminal de las fracciones de carbohidratos y 
proteínas del alimento y del crecimiento microbiano
La energía absorbida y los AA disponibles para cubrir los requerimientos 
dependen de la determinación precisa del consumo de materia seca. Contenido de las 
fracciones de carbohidratos y proteina del ingrediente, crecimiento microbiano a 
partir de carbohidratos estructurales y no estraucturales consumidos, las tasas de 
digestión y pasaje únicas y exclusivas de las fracciones individuales de 
carbohidratos y proteínas que están siendo consumidas. La principal limitante en el 
CNCPS es la determinación precisa del consumo de materia seca, y casi siempre se 
insiste en contar con los valores reales para alimentar al modelo. Luego, se usa el 
consumo como punto de partida para la elaboración de un diagnóstico. Las 
interacciones entre el consumo de materia seca, digestión y pasaje, presentan 
muchas implicaciones importantes. En primer término, la tasa de crecimiento de cada 
"pool" microbiano que digiere a su respectiva fracción de carbohidrato disponible y 
los AA microbianos absorbibles producidos, dependerán de las características 
especiales de cada alimento que está siendo consumido por el animal, lo cual a su 
vez determinan la demanda por la fuente de N requerida por cada "pool". En segundo 
término, el porcentaje de paredes celulares que escapa a la digestión cabiará de 
acuerdo a las tasas de digestión y pasaje. En tercer lugar, el sitio de digestión y, 
dependiendo de la tasa de pasaje en todo el tracto, el grado de digestión se verán 
alterados. Las tasas de digestión y pasaje variables presentan implicaciones 
similares para las fracciones proteinicas del alimento. Aquellas rápidamente 
disponibles serán degradadas en el rumen, en tanto que las que se degraden con 
lentitudserán parcialmente degradadas en el rumen y parcialmente degradadas en el 
tracto posterior, dependiendo la proporción en las tasas de digestión y pasaje de 
las fracciones de proteina del alimento.
Se pueden clasificar a los microorganismos ruminales de acuerdo al tipo de 
carbohidrato que fermentan. En el CNCPS, se clasifican como aquellos que fermentan 
carbohidratos estructurales (CE) y no estructurales (CNE) , tal y como lo 
describieron Russel et al. (1992). En términos generales, los microorganismos de los CE 
fermentan celulosa y hemicelulosa, crecen lentamente y usan amoniaco como su fuente 
principal de N para la síntesis de proteína microbiana. En contraste, los 
microorganismos de los CNE fermentan almidón,
36 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
pectinas y azúcares, crecencon más rapidez y pueden usar indistintamente
amoniaco y AA como fuentes de N. Los microorganismos de los CE y CNE tienen
distintos requerimientos de mantenimiento (el CNCPS usa 0.05 y 0.15 g de
carbohidrato por g de microorganismo por hora, respectivamente) y la
eficiencia de crecimiento de las bacterias que digieren CNE se optimiza cuando
los péptidos son 14 del total de CNE. Estos valores son conservadores y se
basan en la observación de Russel de que Streptococcus bovis, un fermentador 
primario de almidón, tiene mas o menos un costo de mantenimiento seis veces mayor 
que el de Fibrobacter succinogenes, un fermentador de fibra
representativo. Por lo tanto, el requerimiento de proteina degradable es para 
soportar el uso óptimo de CE y CNE para cubrir los requerimientos de crecimiento 
microbiano respectivos. La tasa de crecimiento microbiano de cada categoría es 
directamente proporcional a la tasa de digestión de los carbohidratos, siempre y 
cuando esté presente una fuente adecuada de N. El grado de digestión en el rumen 
depende de la digestión de las fracciones de CE y CNE del alimento y la rapidez con 
que el alimento sale del rumen. Entonces, el grado de digestión depende de factores 
tales como el nivel de consumo, tamaño de partícula, tasa de hidratación, 
lignificación y características particulares de cada fracción de. carbohidratos y 
proteínas.
La EM y PM derivadas en cada situación particular, dependerán primeramente 
dependerán de las tasas de digestión y pasaje de las fracciones individuales de 
carbohidratos y proteina de cada alimento que consume el animal. Las tasas de 
digestión son específicas para cada alimento y dependen primordialmente del tipo de 
almidón y proteina, grado de lignificación y grado de procesamiento del alimento. El 
grado de digestión ruminal está en función de la competencia entre la digestión y el 
pasaje y varía con el tipo de alimento (forrajes vs. granos) y tamaño de partícula 
(FDN efectiva o eNDF). Hay requerimientos para cuatro fracciones de proteína en el 
CNCPS: dos categoría microbianas (amoniaco para los CE y amoniaco + péptidos para los 
CNE) y dos categorías animal (PM y AA esenciales). Al evaluar una dieta debe poderse 
determinar que tan bien se cubren los cuatro requerimientos.
Un factor crítico que afecta el crecimiento microbiano es el pH ruminal. El 
CNCPS describe las características físicas de los alimentos relativas a su 
efectividad para estimular la masticación, rumia y una motilidad ruminal aumentada 
con base en contenido total de paredes celulares y tamaños de partícula dentro de 
algunas clases de alimentos (eNDF; Mertens, 1988). El valor de FDN en el CNCPS se 
define como el porcentaje de la FDN retenido por un cedazo de 1.18 mm. Otros factores 
diferentes al tamaño de partícula que influencian la eNDF son el grado de 
lignificación de la FDN, grado de hidratación y densidad aparente. Beauchenin (1991) 
publicó una revisión
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 37
excelente dobre los factores que afectan el pH y capacidad tampón del rumen del 
ganado. Pitt et al. (1995) describieron la relación entre los valores de eNDF, pH 
ruminal y digestión de CE. El rendimiento microbiano total y el crecimiento de los 
microorganismos de los CE declina rápidamente por debajo de un pH de 6.2, el cual 
está relacionado a un valor de eNDF de la dieta de 20%. El CNCPS reduce el 
rendimiento microbiano en 2.5 unidades porcentuales por unidad porcentual de 
reducción del eNDF por debajo del 20%. Entonces, debe pronosticarse con precisión el 
contenido de eNDF de la dieta si se quiere predecir con presición la producción de 
AA microbianos y la digestión de las paredes celulares.
La composición del alimento en el CNCPS es descrita mediante sus fracciones de 
carbohidratos y proteínas y es utilizada para computar la cantidad de CE y CNE 
disponibles para cada uno de los "pools" microbianos. Con base en los datos de la 
literatura, se han desarrollado tasas de digestion y pasaje para la mayoría de los 
alimentos más comunes (Sniffen et al., 1992). Casi todas las fracciones de 
carbohidratos y proteínas que son críticas pueden ser determinadas rutinariamente en 
el laboratorio usando el sistema de análisis de alimentos de van Soest (van Soest et 
al., 1991) que incluye: proteina soluble, proteina insoluble en detegrentes ácido y 
neutro. El Cuadro 1 muestra, con un rango amplio de forrajes y concentrados, como se 
describen los alimentos en la biblioteca de alimentos del CNCPS. La primera sección 
muestra las fracciones determinadas químicamente; la segunda presenta las tasas de 
digestión (kD) para carbohidratos (CHO) A (azúcares), Bl (almidón, y pectina) y B2 
(FDN disponible) y proteina degradada rápidamente (B1), intermedia (B2) y lentamente 
(B3). Los CHO totales se obtienen como 100 -(proteina + grasa + cenizas), usando 
valores tabulares o analíticos. Entonces, al sustraer la FDN de los CHO totales, 
éstos se parten en CE y CNE, siendo la fibra disponible igual a la FDN - proteina en 
FDN - (lignina x 2.4). Se usan datos de la literatura para establecer la 
distribución de azúcares y almidón en la fracción de CNE. En seguida se predice el 
crecimiento de los dos "pools" microbianos (CE y CNE), con base en la integración de 
tasas de digestión y pasaje, lo cual a su vez determina: los requerimientos de N de 
cada "pool"; la proteina microbiana producida y la PM disponible a partir de ésta 
fuente; los CHO que escapan a la digestión y son digeridos en el tracto posterior; y 
la EM derivada de la dieta. Las tasas de pasaje están en función del nivel de 
consumo, la proporción de forraje y el valor de eNDF. Los "pools" de proteina 
degradada y no degradada son predichos simultáneamente, lo cual se usa para 
determinar: el balance de N para cada uno de los "pools" microbianos; la proteina 
del alimento que escapa a la degradación y es digerida en el tracto posteriror; y la 
PM derivada de la proteína no degradada del alimento.
38 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
CUADRO 1
DESCRIPCION DEL ALIMENTO A PARTIR DE SUS CARACTERÍSTICAS FISICAS Y QUIMICAS
VARIABLE UNIDADES
E N S I L A D O
DE MAIZ
4 0 % DE
GRAN,
HENO D E
BROMO,
INICIO DE
FLORACION
HENO DE
ALFALFA,
INICIO DE
FLORACION
GRANO
SECO D E
MAIZ
"120 g/1
GRANO D E
MAIZ D E
ALTA
HUMEDAD
720 g/!
H A R I N A D E
S O Y A
499 PC
GRAN0 
COMPLETO DE 
SOYA
GRANO
COMPLETO
D E SOYA
TOSTADO
C o n c e n t r a d o %MS 40.0 0.0 0.0 100 .0 100.0 100.0 100.0 100.0
Forraje % MS 60. 100.0 100.0 0.0 0.0 0.0 00 0.0
MS % AF 33.0 88.0 91 .0 88.0 72.0 90.0 90 .0 90.0
FDN %MS 45.0 66.0 46.0 9.0 9.0 8.0 13.0 13.4
l ingn ina %FDN 8.9 6.1 18.9 2.2 2 .2 2 .5 1 .5 10.0
PC %MS 9 , 2 14.6 17.0 10.1 10.6 55.0 42 .8 42.8
So lubilidad %PC 50.0 25.0 28.0 11.0 40.0 20.0 44.0 5.7
NNP %OLP 100.0 96.0 93 .0 73.0 100.0 55.0 22. 7 100.0
PIFDN % PC 16.0 31 .0 25.0 15.0 15.9 5.0 4 .0 23.6
PI FDA % PC 8.0 6.5 14.0 5.0 5.3 2.0 3.0 7.3
Almidon. % CNE 100.0 6.0 0.0 90 .0 100.0 90 .0 90.0 90.0
Grasa %MS 3.1 2.6 3.2 4.3 4.3 1..0 18.8 8.8
Ceniza % MS 4.0 10.0 9.0 1.6 1.6 7.0 6 .0 5.8
eNDF % FDN 81 . 98.0 92 .0 0.0 0.0 23.0 100.0 100.0
CHO-A kD %/h 275.0 250.0 250.0 150.0 300.0 300 .0 300.0 300 .0
CHO-B1 kD %/h 30.0 30.0 30.0 10.0 35.0 25.0 30.0 35.0
CHO-B2 kD %h 4.0 3.0 4.5 5.0 6.0 6.0 5 .0 5.0
Prot. - B1 kD %h 300.0 135.0 150.0 150.0 135.0 230 .0 200.0 150.0
Prot.-B2 kD % h 10.0 11.0 9.0 5.0 10.0 11.0 10.0 5.0
Prot.-B3 kD %h 0.2 0.1 1.3 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2
Metionina % HIP 0.80 0.67 0.73 1.12 0.99 0.83 1.01 1.02
Lisina 2.13 2.83 6 .02 1.65 2.47 6.08 5.36 5.77
Arginina U I P 1.87 2.83 6.39 1.82 4.11 7.69 6.55 6 .42
treonina UIP 2.13 2.83 5.00 2 .80 3.33 3.03 3.52 3.56
Leuc ina ó UlP 6.40 5.49 9.26 10.73 12.10 6.13 7.23 7.15
Isoleucina UIP 2.40 2.83 6.01 2 .69 3.85 4.25 4.65 4.61
Calina % UIP 3.20 3.83 7.14 3.75 4 .78 3.79 5.09 4.91
Histidina ó 1.071.00 2.62 _2 .06 2.70 2.27 2.82 2.96
Fen i l a l anina U1 P 2.944 3.50 6.32 3.65 4.99 3.88 4.94 4.81
Triptofano ó UIP 0.11 4 .50 1.84 0 .37 0.37 1.64 1.64 1.41
Las fracciones de proteina se expresan como porcentajes de la PC. La fracción 
"A" de la proteina es NNP y la fracción Bl es proteina verdadera que es degradada 
casi en sutotalidad en el rumen; éstos "pools" son medidos como proteina 
soluble. La fracción de proteina "C" es medida como proteina insoluble en 
detergente ácido (ADIP) la cual se supone que no es disponible. La "B3" o 
proteina degradada lentamente se puede determinar al sustraer el valor de 
ADIP del valor para la proteina insoluble en detergente neutro (NDIP). La 
fracción "B2", la cual es parcialmente degradada en el rumen, depende de las 
tasas de digestión y de pasaje , y puede ser estimada mediante la diferencia entre 
la PC y la suma de proteina soluble + B3 + C. El contenido de AA del alimento es 
descrito mediante la concentración en la proteina no degradada , de acuerdo a 
O'Connor et al. (1993) . La digestibilidad de los AA en el intestino (Cuadro 1) se 
supone que es completa (100%) para B1 y B2 y 809, en la proteina B3 que escapa a la 
degradación ruminal.
Predicción de la digestión intestinal
Se usan coeficientes derivados empíricamente para predecir las 
digestibilidades intestinales y pérdidas fecales con base en un compendio de
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 39
datos de la literatura. Es necesario abordar la predicción de la digestión 
intestinal desde un punto de vista mecanístico que incorpore la integración de la 
digestión y el pasaje. Empero, la precisión de la predicción de las magnitudes de los 
"pools" digeridos depende de la precisión de la predicción de los flujos 
ruminales, y por lo tanto presenta una prioridad secundaria con relación a la 
predicción de la fermentación ruminal, particularmente cuando con la mayoría de 
los alimentos se digiere más del 75 a nivel ruminal. A menos que se disponga de 
métodos rutinarios de laboratorio para evaluar los contenidos de las 
fracciones de carbohidratos y proteínas y se puedan predecir con confiabilidad sus 
tasas de digestión y pasaje, el uso de un submodelo intestinal más complejo podría 
resultar en sobreestimaciones exageradas.
Predicción del metabolismo de la energía y AA absorbidos
Un submodelo metabólico debe ser capaz de predecir el incremento calórico y la 
eficiencia de uso de: los carbohidratos absorbidos, AGV's, lípidos y AA, para varias 
funciones fisiológicas asociadas con los cambios en las etapas productivas. 
Sin embargo, el usuario del CNCPS se ve limitado al uso de coeficientes de 
transferencia derivados de ecuaciones para un modelo aplicado por niveles, lo 
cual se origina en las limitaciones para predecir los productos finales de la 
fermentación ruminal, de los carbohidratos y AA absorbidos y las infinitas rutas 
metabólicas que conectan los numerosos compartimentos tisulares y metabólicos, 
además de las numerosas interacciones y la sofisticada regulación metabólica que guían 
la partición de los nutrientes absorbidos hacia los varios estadíos productivos. Como 
primera aproximación, Pitt et al. (1993) han descrito la predicción de los 
productos
finales de la fermentación ruminal dentro de la estructura del CNCPS. Las ecuaciones 
usadas para predecir la EM a partir de la ED reflejan la variación en la 
producción de metano, que es característica de cada alimento. Las ecuaciones usadas para 
predecir la ENL a partir de la EM en vacas lecheras en lactancia, reflejan la 
eficiencia energética asociada con la mezcla típica de metabolitos en la EM, la 
cual se basa en datos obtenidos en cámara de respiración por Moe (1981), que han sido 
validados razonablemente con datos independientes (Roseler, 1993) . Las ecuaciones 
utilizadas en el ganado en crecimiento para predecir ENm y ENg reflejan la amplia variación 
en los metabolitos usados en el ganado en crecimiento y vacas secas, las 
cuales han sido validadas con poco sesgo con nuestros datos sin publicar que 
presentan un rango amplio en el contenidos de EM.
40 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
Predicción del valor biológico del alimento
El Cuadro 2 muestra los valores biológicos de los alimentos mencionados en el 
Cuadro 1. La sección superior muestra los valores tabulares de DIP, UIP y 1xTDN de 
nuestra biblioteca de alimentos. Los valores de lxEM y 3xENL se predicen con las 
ecuaciones para ganado lechero del NRC (1989) . La ecuación para la EM da valores 
variables de eficiencia de la ED, con un rango de 83% para el heno de bromo a 89% 
para el maíz. La eficiencia de la EM para convertirse en ENL va de 59%, para el heno 
de bromo a 61% para el maíz, basados en lxEM y 3xENL. La eficiencia de uso de la EM 
para ENg presenta un rango de 27'5 para el heno de bromo a 47% para el maíz. El valor 
negativo de la ENg del heno de bromo a pH bajo muestra el efecto de extrapolar 
ecuaciones más allá del rango de los datos usados. Luego se muestran los valores 
biológicos generados por el CNCPS para 2, 4, 6 y 8%/h, el rango típico en tasa de 
pasaje de alimentos consumidaos a niveles de lx a 4x. El CNCPS predice que una vaca 
que produce 50 kg de leche tiene un consumo de 4x y que sus tasas de pasaje fluctúan 
entre 4 y 6-/h para los forrajes y 8-/h para los concentrados. Las tasas de pasaje 
son de aproximadamente la mitad a niveles de consumo lx, lo cual es más común en 
vacas secas. La tasa de pasaje también varía de acuerdo con el valor de eNDF. Dentro 
de cada una de esas categorías, se predicen las concentraciones de NDT, EM, ENL, 
ENg, y PM de la proteína microbiana, y a una tasa de pasaje de 8',-,/h se predicen 
para los pH's probables de 6.5 (alto) y 5.7 (bajo). La primera observación es que el 
porcentaje de proteína que escapa la fermantación ruminal varía considerablemente 
dependiendo de la tasa de pasaje. Esto es de particular en aquellos alimentos que 
son ricos en la fracción B2 como la harina de soya. La tasa de pasaje tiene poco 
efecto en la proteína de escape de alimentos como el ensilado de maíz que tienen una 
alta proporción de proteína B1 y B3. Si los valores tabulares de DIP y UIP son 
adecuados o no depende del nivel de consumo de la vaca. Dado que los forrajes 
presentan una digestibilidad intestinal baja, la tasa de pasaje tiene el mayor 
efecto en el valor energético de los mismos. El pH ruminal tiene el efecto más 
dramático tanto en el valor energético del forraje como la MTP. Esos valores 
reflejan una tasa de digestión de 0- de la NDF disponible a pH bajo y 
aproximadamente 40 menos rendimiento de MTP de los carbohidratos A y Bl.
Prioridades para la investigación
La implementación de procedimientos rutinarios de análisis de laboratorio 
dependen de la relación beneficio/costo y de métodos sensitivos para medir las 
variables importantes. Por ejemplo, no se pudo predecir el flujo duodenal real de 80 
dietas con el modelo de Baldwin et al. (1987) y sí
con el CNCPS (Savant, 1991).
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 41
CUADRO 2
VALOR BIOLOGICO PREDICHO DE LOS ALIMENTOS 1 , 2 ' ,
VARIABLE UNIDADES E N S I L A D O
DE MAIZ
40% DE
GRANO
HENO DE
BROMO,
INICIO DE
FLORACION
HENO DE
ALFALFA,
INICIO DE
FLORACIÓN
GRANO
SECO D E
MAIZ 
720 g/l
GRANO D E
MAIZ DE
ALTA
HUMEDAD
720 g/l
HARINA D E
S O Y A
49% PC
GRANO
COMPLETO
D E SOYA
GRANO
COMPLETO
D E SOYA
TOSTADO
VALORES TABULARES
DIP %CP 71 60 62 38 40 58 78 35
UIP % C P 2 9 40 38 62 60 42 2 2 65
TDN %DM 66 56 60 89 8 8 84 9 1 91
ME Mcal /kg 2.45 2.04 2.22 3.49 3.47 3.29 3.60 3.60
NE1 Mcal/kg 1.50 1.25 1.35 2.05 2.04 1 . 9 4 2 . 1 1 2 . 1 1
TASA D E P A S A J E D E 2%/h
DIP %CP 79 63 71 64 77 84 87 58
U I P %CP 21 37 29 36 23 16 13 42
TDN %DM 70 60 60 8 5 86 86 86 84
ME Mcal/kg 2.66 2.24 2.22 3.31 3.38 3.36 3.39 3.28
NE1 Mcal/kg 1.72 1.44 1.43 2.13 2.18 2.17 2.18 2.12NE Mca1/kg 1.13 0.79 0.78 1.59 1.63 1 . 6 2 1.64 1.57
MTP g/kg 62 48 51 71 7 9 7 3 6 0 48
TASA D E P A S A J E DE 4%/h
 DIP %CP 75 58 63 52 72 75 81 46
UIP %CP 42 37 48 28 25 25 19 5 4
TDN %DM 65 53 57 82 8 5 8 5 8 5 8 4
Mcal/kg 2.45 1.92 2 . 1 0 3 . 2 1 3.32 3.33 3.34 3.28
NE1 Mcal /kg 1.58 1.23 1.35 2.07 2.14 2.14 2 . 1 5 2.11
NEg Mcal/kg 0.96 0.52 0.68 1.52 1.59 1.60 1.61 1.57
MTP g/kg 55 36 46 61 7 4 6 6 55 43
TASA D E P A S A J E DE 6%/h
DIP & C P 72 54 5 8 4 5 6 8 6 8 76 38
UIP %CP 2 8 46 42 55 32 32 24 62
TDN %DM 62 49 56 80 83 84 84 84
ME Mcal/kg 2.32 1.74 2.02 3.13 3.27 3.30 3 . 3 0 3.28
NE1 Mcal/kg 1.50 1.12 1.30 2.02 2.10 2 . 1 3 2 . 1 3 2 . 1 1
NEg Mcal/kg 0 . 8 6 0.36 0.61 1.46 1.56 1.58 1.58 1.57
MT P q/ kg 50 33 43 54 70 61 51 39
TASA D E P A S A J E D E 8 % / h
D I P % C P 69 51 54 39 65 63 72 33
U I P %CP 31 49 46 61 35 37 28
6 7
p H = 6 . 5
TDN %DM 60 47 54 7 9 8 3 8 4 8 4 8 4
ME Mcal/kg 2 . 2 3 1.63 1 . 9 7 3 . 0 7 3.22 3.28 3.28 3.27
N E 1 Mcal/kg 1.44 1 . 0 5 1 . 2 7 1.98 2 . 0 8 2 . 1 2 2 . 1 1 2 . 1 1
NEg Mcal/kg 0.79 0.26 0.57 1.42 1.53 1.57 1.57 1.56
MPT g/kg 46 30 41 48 66 57 48 36
pH=5.7
TDN
M E
% D M
Mcal/kg
5 2
1 . 8 8
36
1.13
49
1.74
78
3.03
82
3.18
83
3.18
82
3.19
84
3.30
NE1 Mcal/kg 1.21 0.73 1.12 1.95 2 . 0 5 2 . 1 0 2 . 0 6 2 . 1 2
NEg Mcal/Kg. 0.49 -0.25 0.36 1.39 1.50 1.55 1.51 1.58
MTP g/kg 21 10 20 27 38 33 27 21
1: Los valores tabulares de TDN son lxmantenimiento (van Soest, 1994).
2: Los valores tabulares de ME y NE1 se computaron de acuerdo al NRC (1989) ; ME está dada a nivel
de 1xmantenimiento y el de NE1 a 3xmantenimiento. Los demás valores están predichos por el
CNCPS.
3: MTP es el rendimiento de proteina verdadera, predicho a un nivel de 15.4% de la materia 
orgánica degradada en el rumen. El rendimiento microbiano se reduce 40% a un pH de 5.7.
42 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
Fox et al. (1995) efectuaron un análisis de sensitividad para evaluar la 
importancia relativa de refinar la predicción de los factores que influyen sobre la 
fermentación ruminal (fracciones de carbohidratos y proteínas del alimento, sus 
tasas de digestión y composición de AA de origen microbiano) y aquellos que afectan 
los requerimientos del animal (requerimientos de proteina para mantenimiento, 
composición de AA de los tejidos y coeficientes metabólicos de transferencia) con 
el fin de de mejorar la precisión de la predicción del contenido adecuado de AA de 
origen dietético. Al usar variaciones de los valores publicados, se condujo un 
análisis de sensitividad con el CNCPS para evaluar el cambio de la validación de 
Ainslie et al. () que se basó en la variación explicada (R") y el sesgo (pendiente, 
cuando la regresión entre valores observados y predichos se forzó a pasar por el 
origen), para predecir ME, MP, y AA esenciales dirigidos a la GDP.
Sensitividad a los factores del alimento
El. menor contenido de NDF incrementó el sesgo con los tres componentes 
dirigidos a la GDP (ME, MP y AA esenciales) porque causó un incremento en los CNE 
y por lo tanto un "pool" mayor de carbohidratos degradables en el rumen así como 
crecimiento microbiano mayor. Lo contrario sucedió con los aumentos en NDF. 
Unmenor contenido de PC disminuyó la MP dirigida a la GDP, pero no redujo los 
AA esenciales dado el raducido cambio que sufrieron los primeros AA limitantes. El 
modelo fue mucho más sensible a una baja solubilidad de la proteina, la cual 
incrementó la proporción de la proteina consumida que escapó a la degradación 
ruminal. Al disminuir las tasas de digestión del almidón ruminal y la NDF, produjo 
un decremento en el rendimiento microbiano. El cambio en los valores usados-de la 
composición de AA microbianos tuvo un efecto dramático sobre los AA esenciales 
dirigidos a la GDP. Los valores utilizados por el CNCPS para los AA esenciales 
microbianos absorbidos se basan en proteina bacteriana verdadera (O'Connor et 
al., 1993), y son distintos a
los informados por Clark et al. (1992) para la bacterias completas. Es claro que 
aquellos factores que influyeron sobre la predicción del rendimiento 
microbiano fueron también los más críticos en la predicción del suministro de
AA esenciales. Una parte de la variación en los valores informados de la 
composición de las bacterias puede atribuirse a diferencias en las técnicas 
para aislarlos y medir su composición (Clark et al., 1992). Otros datos indican que 
existen diferencias verdaderas en composición bacteriana y que pueden surgir 
grandes errores al suponer una composición constante (Clark et
al., 1992). Por lo tanto, es materia de alta prioridad la investigación
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6
43
enfocada a mejorar la precisión con que se predice el grado de crecimiento 
bacteriano y la composición de las bacterias con una dieta en particular.
La predicción del rendimiento bacteriano y la digestión de las paredes 
celulares es muy sensible al contenido de eNDF de la dieta. Sin embargo, actualmente 
la predicción de dicho valor es poco menos que inexacto. Se necesita más 
investigación que provea nuevas formas de cuantificar en cada situación los valores 
de eNDF del alimento o bien desarrollar una forma alterna de relacionar las 
características físicas y químicas del alimento con la predicción del pH ruminal.
Sensitividad a los factores del animal
Los requerimientos de N fecal de origen metabólico de Rohr y Lebzeen (1991) 
dieron resultados similares pero del valor obtenido a partir de los métodos del 
CSIRO incrementaron el sesgo debido a un menor requerimiento. Se necesitan más 
estudios para aclarar definitivamente este último requerimiento. La disminución del 
tamaño corporal disminuyó la ME dirigida a la GDP porque se incrementó el contenido 
energético de la ganancia predicho. La disminución de la CC incrementó la ME 
dirigida a la GDP, debido a que el modelo predijo un decremento en el requerimiento 
de energía para mantenimiento y una mayor eficiencia de uso de la ME para el 
crecimiento. Debido a los altos valores de la composición de AA esenciales de los 
tejidos que se incorporaron al modelo (Rohr y Lebzein, 1991; Evans y Peterson, 
1985), los AA esenciales dirigidos a la GDP se redujeron. En comparación con el 
CNCPS, el uso del NRC (1985), INRA (1989) o Rohr y Lebzein (1991), fijaron los 
coeficientes de transferencia para la eficiencia de uso de la proteina absorbida, y 
todos redujeron la R` e incrementaron el sesgo en la predicción de la MP y los AA 
esenciales dirigidos a la GDP. Estos resultados indican que los factores del animal 
más sensibles son el contenido de AA esenciales de los tejidos y la eficiencia de 
uso de la proteína absorbida, además que el uso de la proteina absorbida cambia con 
la etapa de crecimiento. Lobley (1992) indicó que el metabolismo de la proteina en 
los rumiantes es muy dinámico y que la predicción precisa de los requerimientos de 
AA debe ser abordado con un enfoque cinético. Cambios pequeños tanto en la tasa de 
síntesis o degradación pueden llevar a grandes alteraciones en la tasa de ganancia y 
en el requerimiento relativo de mantenimiento que cambia al cambiar el nivel de 
producción. Este investigador puntualizó que un novillo de 500 kgcon una deposición 
neta de proteina de 500 g/d degrada realmente y resintetiza al menos otros 2550 g. 
Entonces, el balanceo de la deposición neta diaria sólo considera alrededor del 5.5' 
de la proteina sintetizada diariamente. Concluyó además que la precisión de los 
métodos cinéticos es crítica: un 2- de cambio en la tasa de síntesis alterarla
44 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
la deposición de proteina entre 20 a 40% y muchos métodos sólo tienen una precisión 
del 2 al 5%. La validación del requerimeinto de crecimiento predecido por el CNCPS 
de Tylutki et al. (1994) indicó que el abordaje más agregado del CNCPS que se basa 
en la medición de la composición detodo el cuerpo, consideró la mayor parte de la 
variación y con menos sesgo, al predecir la energía y proteína retenidas en varias 
clases de ganado que un modelo cinético de un nivel más bajo. Cuando se combina con 
un modelo mecanístico inadecuado a un sistema que presenta limitaciones al predecir 
los AA absorbidos que producen diferentes fuentes microbiales y alimenticias, los 
errores pueden magnificarse. En todos los casos, la ME dirigida a la GDP excedió a 
la MP o AA esenciales dirigidos a la GDP, loq ue sugirió que la eficiencia de uso 
de la energía absorbida estuvo influenciada por la suficiencia de AA esenciales.
Ajuste de factores animales y dietéticos para predecir la producción real
La discusión previa indicó que la predicción precisa del suministro de 
energía y AA depende de la adecuada predicción del tamaño de los "pools" de NDF, 
almidón, CP y solubilidad de la proteina así como sus tasas de digestión y 
pasaje, además de la composición de AA de los microorganismos. La predicción de 
los requerimientos de AA y energía absorbida dependieron de la predicción 
precisa de la retención de proteina, composición de AA del tejido, aparte de la 
eficiencia de uso de la energía y proteina absorbidas. Los autores creen que con 
valores adecuados de la composición del alimento y conocer como usar los 
coeficientes técnicos, los modelos como el CNCPS que poseen una estructura 
apropiada para tomar en cuenta las variables citadas, pueden ser utilizados 
como punto de partida para predecir ME, NE y los requerimientos y suministro de 
AA. En primer lugar, deben describirse tan precisa y completamente como sea 
posible a los factores del animal, del ambiente y la composición del alimento. Sin 
embargo, dado que muchos de los factores (tamaño corporal, condiciones ambientales, 
tasas de digestión del alimento, tamaños de partícula, etc.) dependen de la 
observació de campo, los coeficientes técnicos tienen que ajustarse de una manera 
lógica hasta que el modelo prediga la producción real, para luego después evalauar 
las alternativas con precisión. Esta forma de abordar el problema permitirá 
computar los requerimientos para condiciones específicas de tipo de animal, 
consumo de MS, ambiente y composición del alimento.
Con base en el uso que los autores han hecho del CNCPS al diseñar 
experimentos y efectuar estudios de caso directamente en los ranchos (Roseler, 
1991; Fox et al., 1992; Stone et al., 1992), ellos desarrollaron la siguiente 
secuencia de eventos para aplicar el CNCPS para determinar el primer nutriente
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6
45
más limitante (energía, proteína absorbida, AA) para condiciones específicas. Tal 
jerarquización es necesaria debido a la gran confusión que causan todas las 
interacciones del modelo. Cuando un factor es alterado, seguramente muchos otros se 
verán seguramente afectados. La jerarquía inherente al CNCPS supone que el primer 
factor limitante es la energía y los requerimientos de AA son cubiertos para a su 
vez cubrir los de mantenimiento, preñez y ganacia de peso o producción láctea a 
partir del consumo de energía por encima del necesario para mantenimiento y 
gestación.
1. Determinar precisamente el consumo de MS y compararlo con el esperado
Se debe estimar con precisión el consumo real de MS, considerando el rechazo 
de alimento en el comedero, el contenido de humedad del alimento y la precisión 
de la balanza. La precisión de la predicción obtenida de cualquier modelo 
depende grandemente del nivel de consumo de MS ingresado al modelo. El consumo de 
cada alimento debe ser tan uniforme como sea posible durante el día, ya que se sabe 
que todos los modelos aplicados a nivel de campo, suponen una ración integral 
total en condiciones de estado uniforme.
2. Compare la predicción de la energía dirigida a la producción con la real
La GDP o producción láctea que está siendo obtenida debe coincidir con 
aquella predicha a partir de la dieta considerando tipo de animal, condiciones 
ambientales, consumo de alimento y composición de carbohidratos de los 
ingredientes de la ración. Si esto no sucede, el usuario debería evaluar lo 
siguiente:
a) Cambio predicho en CC con base en excesos o deficiencias de energía. En 
vacas lactantes y secas, la comparación entre el balance energético 
predicho y los días transcurridos para que la CC del animal cambie un 
punto, es un excelente indicador del balance energético que se está 
logrando con la dieta. Empero, la CC observada y predicha deben 
coincidir.
b) Coeficientes técnicos del animal. La información sobre variables que se 
ingresan al modelo como tamaño corporal, producción y composición de la 
leche, condiciones ambientales o aditivos alimenticios, debe ser 
verificada, pues es común cometer errores o juzgar incorrectamente el 
valor de una variable.
46 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
c) Factores del alimento que pudieran influenciar la energía derivada de la 
dieta. Lo anterior como resultado de cambios en la composición del
alimento y sus posibles efectos sobre las tasas de digestión y pasaje. La ME 
derivada de los forrajes es más sensible a la cantidad de NDF y el
de la NDF que es lignina, a la tasa de digestión de la NDF disponible y a 
el valor de eNDF. Una vez seguros de que los valores de composición del 
alimento son apropiados, se considera la tasa de digestión. Se efectúan 
ajustes usando los rangos y descripciones del Cuadro 6 de Sniffen et al. (1992) 
. Si el pH ruminal es menor a 6.2 , al tasa de digestión de la pared celular 
se reduce, con base en el pH predicho a partir del valor de eNDF. En seguida 
se verifica la asignación de eNDF, la cual se usa para computar la tasa de 
pasaje. Si el valor es muy bajo, la tasa de pasaje sería muy alta, reduciendo 
el valor predicho de ME. La tasa de digestión ruminal e intestinal del 
almidón son los factores que mayormente influyen la energía derivada de los 
alimentos altos en CNE. Esto es motivo de preocupación cuando se da maíz o 
ensilado de maíz. Este valor se ajusta de acuerdo a la apariencia del maíz en 
el estiércol, usando como guía los valores del Cuadro 7 de Sniffen et al.
(1992).
3. Asegurarse de que son cubiertos los requerimientos de fibra efectiva
En vacas altas productoras o ganado engordado en corral con dietas altas en 
energía, es difícil balancear los requerimientos de fibra dada la necesidad de 
incrementar la densidad energética para cubrir los requerimientos de máxima 
producción. Con base en los resultados de Pitt et al. (1993), se hacen ajustes para 
asegurar un mínimo de 20% de eNDF en la dieta de vacas lactantes o bien de ganado 
en crecimiento en el cual la utilización del forraje es importante. Podría 
necesitarse hasta un 25% de eNDF para mantener el pH, lo cual depende del manejo de 
la alimentación. En ganado de carne que se alimenta con dietas altas en concentrado, 
se requiere un mínimo de 8% para mantener a los animales bajo la situación típica 
del corral de engordó. Según el CNCPS, bajo esas condiciones típicas de pH bajo, 
menor al 6, el rendimiento de microorganismos ruminales se verá reducido al menos en 
1/3 y se derivará muy poca energía de los forrajes dados al animal. La eNDF es 
aquella requerida para mantener el pH del rumen promediando encima de 5.6 a 5.7, el 
umbral por debajo del cual el rumiante deja de comer (R. Britton, Universidad de 
Nebraska, comunicación
personal).
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 47
4. Balanceo del N en el rumen
Si se sospeche que va a haber deficiencia de AA, se adicionan alimentos altos 
en proteina verdadera degradable, hasta que se cubran las necesidades de péptidos a 
nivel ruminal, ya que éstos son requeridos para la fermentación óptima de los CNE. 
Posteriormente se cubren las necesidades de amoniaco, ajustando los requerimientos 
restantes de N ruminal con alimentos altosen NNP o proteina soluble. Además de 
maximizar el suministro de AA microbianos, la digestion en todo el tracto tanto de 
la fibra (Sniffen et al., 1992) como del
almidón (Sniffen et al., 1992; Theurer, 1991) son dependientes en el grado de 
fermentación ruminal.
5. Balance del requerimiento de proteina metabolizable (MP) del animal
Este componente representa un agregado de AA esenciales y no esenciales. El 
requerimiento de MP está determinado por el tipo de animal y la energía dirigida a 
la GDP o a la producción láctea. La capacidad de la dieta para cubrir tales 
requerimientos dependerá de la producción de proteina microbiana a partir de la 
fermentación de CE y CNE y aquella proteina del alimento que escapa a la 
fermentación. Si el balance de MP parece irrazonable, se deben verificar primero las 
tasas de digestión del almidón (carbohidrato B1), usando los rangos y descripciones 
de Sniffen et al. (1992) presentados en los Cuadros 4, 5 y 6. Al modificar la 
cantidad de almidón degradable, se modifica también el balance de N total en el 
rumen, asi como el de péptidos, dado que se altera el crecimiento de microbios 
ruminales. Algunas veces, la forma más económica de incrementar el suministro 
de MP es el incremento de la producción de proteina microbiana mediante la 
adición de fuentes de almidón altamente degradables como los granos 
procesados. En seguida se efectúan otros ajustes con alimentos altos en proteína 
sobrepasante (proteína con tasa de digestión lenta (B2); ver los Cuadros 4, 5 y 6 
de Sniffen et al. (1992).
6. Compare el suministro y el requerimiento de AA
Este es el último ajuste, ya que el balance de AA se ve afectado por todos los 
cambios que se realicen a sugerencia de los puntos anteriores. Por medio del 
CNCPS se pueden obtener balances de AA esenciales, porque pueden predecirse los 
efectos de las interacciones entre consumo y tasas de digestión y pasaje sobre la 
producción de biomasa microbial del rumen, proteina no degradada disponible en el 
alimento y estimadores de su composición de AA, asi como la composición de AA de la 
biomasa microbial, de los tejidos corporales de la leche. Empero, el desarrollo de 
tablas de composición de alimentos asi
48 Danny G. Fox y M.C . B a r r y
como la obtención de tasas de digestión más precisas, además de la implementación 
de un abordaje más de tipo mecanístico para predecir la utilización de los AA 
absorbidos, resultará en una mejor predicción de la capacidad de la dieta para 
cubrir los requerimientos de AA del ganado. Cuando sea práctico, se mejora el 
perfil de AA mediante el ajuste de las agregando fuentes de AA limitantes. Se 
encontró en estudios preliminares que la eficiencia energética pareció mejorar el 
perfil de AA al punto de casi cubrir los requerimientos (Fox et al., 1994).
Ejemplos sobre la aplicación del CNCPS
El modelo descrito anteriormente se usa para toda clase de ganado de carne y 
lechero. Se usará como ejemplo el caso de un hato lechero del centro del Edo. De 
Nueva York donde el CNCPS se ha aplicaado en los dos últimos años y las evaluaciones 
de un corral de engorda de Calgary, Alberta, ya que ambos casos demuestran los 
principios y procedimientos ya descritos.
Estudio de caso con el hato lechero
Este estudio de caso fue descrito a detalle por Stone et al. (1992). Cuando 
se empezó a usar el CNCPS en junio de 1992, al producción media por vaca era de 
10,953 kg. Se estimó que los cambios sugeridos al usar el CNCPS permitieron el 
ahorro de US$ 74,600 el primer año. Actualmente, el promedio del hato está sobre 
los 11,818 kg y el análisis del excremento indicó que la excreción fecal de N se 
redujo en 1/3. En un estudio en progreso se están comparando los niveles de N uréico 
en plasma (PUN) con relación a las tasas de concepción, comparando éste hato con 
otros 20 del mismo estado. Los niveles de PUN son 201, menores en el ahto donde se 
aplica el CNCPS. Se usarán los datos iniciales de vacas maduras altas productoras 
para demostrar como se usó el modelo para predecir los requerimientos y la 
utilización del alimento, para formular raciones más efectivas y económicas y para 
efectuar ajustes para ciertas condiciones que surgieron en ese periodo.
Las evaluaciones se resumen en el Cuadro 3. La evaluación y la ración de base 
es al dieta que se usaba antes de aplicar el CNCPS. Los consumos de MS predicho y 
real coincidieron bastante, prediciendo el CNCPS que el balance energético era 
apenas alcanzado. El balance de MP era razonable si se considera que la 
recomendación de los autores representa un factor de seguridad de 51, y que el 
requerimiento del principal AA limitante, la metionina, apenas era cubierto. El 
requerimiento de eNDF estaba siendo cubierto, arrojando un valor predicho de pH de 
6.3, el cual permitiría un crecimiento microbiano máximo acorde a la energía y 
proteína disponibles en el rumen. Por lo tanto, cuando se describieron con precisión 
los coeficientes
Nutritón del Ganado de Doble Propósito en el Trópico 7 a 9 d e 1 9 9 6 49
técnicos para los animales, ambiente y alimento con que se alimentó al modelo, el 
CNCPS predijo apropiadamente la respuesta observada (43.5 kg leche/d) . Sin 
embargo, los excesos de amoniaco, péptidos y MP resultaron en un valor predicho del 
PUN de 16.4 g%.
La ración re-balanceada por el CNCPS (ración de marzo de 1992) está referida a 
un periodo posterior al de adaptación a la ración hasta que la producción láctea se 
había incrementado paulatinamente hasta estabilizarse en 49 kg/d. La proteina de la 
dieta se disminuyó en 2 unidades porcentuales, con un balance mejorado en los 
cuatro "pools" de N (amoniaco y péptidos ruminales, MP y AA esenciales) . En vez de 
usar mezclas complejas que supuestamente aseguran cubrir el requerimiento, el número 
de ingredientes se redujo al abalancear los 4 "pools" de N. Los cambios principales 
fueron para incrementar el crecimiento microbiano con carbohidratos más fermentables 
y reemplazar algo de la harina de soya con harina de soya tratada para reducir su 
degradabilidad. Como resultado, la producción real de leche excedió a la predicha a 
partir de la ME dirigida a la producción, aun cuando se efectuaron ajustes al 
requerimiento de mantenimiento por concepto de pérdida de energía para excretar el 
N excedente (costo por urea) . Con base en sus datos, los autores suponen que esto 
se debió a un mejor balance de AA. Asimismo, el consumo real excedió al predicho 
por 0.59 kg/d.
La siguiente evaluación (2) muestra lo que sucedió cuando el consumo cayó 2 kg 
a causa de la alta temperatura ambiental: la ME dirigida a la producción láctea 
declinó en 7.5 kg. Cuando al temperatura con que se alimentó al modelo se cambió por 
la real, se predijo con alta precisión la reducción en el consumo. Un resultado de 
la implementación del CNCPS fue que se adoptó un programa continuo de estimación del 
consumo, que incluyó la comparación gráfica entre el valor real y el predicho. Esto 
dotó al administrador de una herramienta para diagnosticar problemas, que evita el 
común abordaje de "prueba y error" para resolver el problema de pérdidas repentinas 
o temporales en al producción.
En la siguiente evaluación (3), la NDF del forraje declinó, lo cual 
incrementó el balance de ME en 3 Mcal, la energía dirigida a la producción permitió 
un aumento predicho de 2.7 kg/d y se vieron también incrementados los balances de 
MP y metionina a causa de incrmentos en el crecimiento microbiano. Sin embargo, los 
requerimientos de eNDF no estaban siendo cubiertos por lo que el pH predicho estaba 
cercano al límite inferior permisible.
50 Danny G. Fox y M. C. Barry
CUADRO 3
RESULTADOS DEL CNCPS AL APLICARLO EN UNA LECHERIAI Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD
EN RESPUESTA A CAMBIOS EN ALGUNOS COEFICIENTES TECNICOS
BASE
1991
JUNIO
RACION 
MARZO 
1992
ANALISIS DE 
SENSIBILIDADCONCEPTO CONSUMO NDF3 eNDF6 PROTEINA
SOLUBLE5
ALMIDON
Dieta, kgMS/d
Ensilado de maiz 5.76 7.58 6.81 7.58 7.58 7.58 7.58
Ensilado de alfalfa 2.40 2.95 2.65 2.95 2.95 2.95 2.95
HMEC 4.95 7.44 6.69 7.44 7.44 7.44 7.44
Harina de soya, trat. 3.27 2.94 3.27 3.27 3.27 3.27
Harina de s o y a 4.72 1.32 1.18 1.32 1.32 1 . 3 2 1.52
WCS 2.54 2.63 2 . 3 6 2.63 2.63 2.63 2 63
Mezcla proteínic
G r a n o de m a í z
0.45
2.09
C e b o 0.23
Minerales 0.32 0.91 0.82 0.91 0.91 0.91 0.91
Consumo total de M S 23.5 26.1_ 23.4 26.1 26.1 26.1 26.1
CTMS predicho 23.7 25.5 25.5 25.5 25.5 25.5 25.5
Nivel de consumo, x M 3 . 6 4.0 3 . 6 4 . 2 4 . 0 4.0 3.9
CP de 1a dieta, % MS 20.2 18.2 1 8 . 2 18.2 18.2 18.2 18.2
DIP, %CP 61.0 56.0 57.0 56.0 56.0 54.0 56.0
NSC , % M S 4 0
44
44 49 44 44 44
NE1, Mcal/kg 1.76 1.72 1.72 1.79 1.72 1.72 1.69
Leche r e a l , k g 43.4 49.1 49.1 49.1
49.1
49.1 49.1
ME dirigida a leche 43.3 47.3 41.7 50.1 47.3 47.1 45.4
Balance de ME, Mcal -0 .1 - -8.1 1.0 -2.0 -2.2 -4.0
Balance de MP, g 186 2 6 6 - 1 3 328 99 365 -209
MP de las bacterias, g 1501 1651 1516 1639 1465 1658 1203
MP d e l alimento, g 1454 1729 1501 1739 1 7 4 6 1822 1729
Balanc e de N b a c t., g
140
59 55 61 106
42 177
Balance de péptidos , g 79 -3 3
-13
23 17 74
Costo por rea, M c a l 0.96 0.48 0.0 0.59 0.49 0.66 1.11
Días al cambio de CC 2253 141 35 284 146 129 71
eNDF suminstrada, 4 . 9 5 . 0 4 . 5 4.2 3.8 5.0 5.0
eNDF r e q u e rida, k g 4.7 5.2_ 4 . 7 5.2 5.2 5.2 5.2
pH ruminal predicho 6.30 6.24 6.24 6.11 6.04 6.24 6.24
PUN predicho, m g , 16.4 13.0 10.0 14.0 13.0 15.0 17.0
AA limitante MET M E T M E T M E T M E T M E T MET
AA limitante, % req. 102 107 99 109 98 109 85
La evaluación (4) representa una situación en la que disminuye la 
eNDF de la dieta. La MP derivada de las bacterias disminuye en 186 g/d porque 
no se cubre el requerimiento de eNDF y el pH del rumen cae a 6.04, volviendose
Nutrition del Ganado de Doble Proposito en el Tropico, octubre 7 a 9 de 1996 51
deficiente la metionina. En la evaluación (5), la solubilidad de la proteina 
disminuye, incrementando la MP del alimento en 93 g/d.
La última evaluación muestra lo que sucedió cuando el maíz cosechado 
para ensilar tenía una gran cantidad de granos pequeños y duros sin moler, lo 
que ocasionó que se observaran granos completos en el excremento. Conel fin de 
corregir esa condición, la tasa de digestión del almidón en el rumen decreció 
a 5%/h y la digestibilidad intestinal del almidón se redujo al 50 La menor 
digestibilidad ruminal del almidón redujo el rendimiento de MCP en 448 g/d, 
resultando en una deficiencia de MP y metionina. El efecto combinado de un 
mayor escape del almidón y digestibilidades intestinales más bajas resultó en 
2 Mcal menos de ME/d, provocando una reducción de la energí dirigida a la 
producción láctea equivalente a 1.8 kg leche/d.
Estudio de caso con ganado engordado en corral
Mediante el uso del CNCPS se evaluaron los datos de un estudio con 4,000 
novillos que eran alimentados con una dieta base de 80`x, de grano rolado de 
avena y 20% de ensilado de avena con un picado grueso, el cual se implementó 
en una empresa engordadora con capacidad de 20,000 cabezas, localizada cerca 
de Calgary, Alberta, Canadá. Los datos fueron facilitados por el Dr. P. T. 
Guichon del "Feedlot Health Management Services" de Okotoks, Alberta. El 
ganado era engordado en corrales con piso de tierra rodeados por cortinas de 
árboles rompeviento. El objetivo era utilizar los procedimientos ya descritos 
para predecir con precisión la producción observada y luego usar el CNCPS para 
evaluar los efectos de diferentes tipos de animal, de alimentos y de factores 
ambientales sobre los requerimientos de nutrientes, utilización del alimento y 
producción. Los pesos promedio inicial y final eran 380 y 584 kg, 
respectivamente. El consumo de MS era 11.05 kg, la GDP era 1.58 kg y la 
relación kg consumidos/kg GDP era 7. El ganado se engordaba en el otoño, de 
tal manera que el estrés ambiental era mínimo.
Los resultados de ésta evaluación se presentan en los Cuadros 4, 5 y 6. 
El primer renglón muestra la producción real y el segundo muestra que el CNCPS 
pudo predecir la producción real. El tercer renglón muestra que una 
disminución de 10-% en el consumo de MS por debajo del real, que fue 4l más 
que el predicho, reduciría la GDP en 15% y la conversión por 3.6'%. El cuarto 
renglón muestra que el ganado finalizado con un peso 100 kg superior, 
presentaría una GDP predicha 11% mayor que el ganado con el peso real de 
finalización. Sinembargo, la conversión de ambos tipos de animal sería similar 
(no se muestran esos datos). Los renglones 5 y 6 muestran que debido a 
diferencias en reuqeimientos de mantenimiento y consumo de alimento, se espera 
que el ganado flaco presente ganancia compensatoria en tanto que el ganado en
52 Danny G. Fox y M. C. Barry
buenas carne ganen peso con menor rapidez. La siguiente sección muestra los 
efectos de las condiciones de alimentación en invierno sobre la producción 
cuando al temperatura invernal promedio es de -32 °C. E3 sptimo renglón muestra 
que a similar consumo de MS las GDP decrecen debido a que la tasa metabólica 
aumenta. El octavo renglón muestra que lo anterior puede ser contrarestado si 
teoricamente, como lo predice el CNCPS, se aumentase el consumo de MS, aún 
cuando los requerimientos sean mayores debido a incrementos en los 
requerimientos de mantenimiento. El noveno renglón muestra que si el ganado 
estuviese expuesto a un viento de 24 km/h en vez del normal de 8 km/h, la GDP 
se reduciría ligeramente. Sin embargo, los siguientes cuatro renglones muestran 
que si el aislamiento es reducido por un pelaje reducido, piel delgada, pelo 
corto o pobre condición corporal, la producción se vería dramáticamente 
reducida.
CUADRO 4
EFECTO DE FACTORES DEL ANIMAL Y DEL ALIMENTO SOBRE LA PRODUCCION
FACTOR GDP, kg/d kg CONS./kg GDP
Producción real 1.58 7.00
Producción predicha por el CNCPS 1.58 7.00
Efecto predicho de reducir 10% el consumo 1.35 7.25
Efecto predicho de tener un tamaño adulto 100
kg mayor al presente de 482 kg:
582 kg con 28%-, de grasa 1.75 6.23
Efecto predicho de la condición corporal
Muy flaco 1.76 6.19
Muy gordo 1.39 7.84
Efecto predicho del ambiente
Invierno, mismo consumo 1.45 7.52
Invierno, consumo aumentado 1.54 7.40
Invierno, viento a 24 km/h 1.42 7.67
+ pelaje ralo 1.27 8.57
+ piel delgada 1.16 9.41
+ pelaje corto 0.85 12.80
+ muy flaco -0.45
El Cuadro 5 muestra el efecto de dar un procesado fino al ensilado, 
al grano o a ambos. Se predice que el pH ruminal disminuya, reduciendo 
la digestión de las paredes celulares y por lo tanto la energía neta 
derivada de la fibra. Asimismo, la producción de proteina de origen microbiano 
declina.
CUADRO 5
EFECTO DE LA EFECTIVIDAD DE LA FIBRA PARA CONTROLAR EL pH DELRUMEN
CONCEPTO GDP pH RUMINAL NEg DEL NEg DEL MCP,
kg/d ENSILAJE GRANO g/d
Actual predicho 1.58 5.9 1.01 1.28 820
Ensilado fino 1.51 5.8 0.86 1.25 710
Grano y ensilado
finos 1.13 5.7 0.26 0.23 578
Nutrition del Ganado de Doble Proposi to en el Tropico, octubre 7 a 9 de 1996 53
El Cuadro 6 muestra el peso al cual la proteina no degradada de la dieta 
y la de origen microbiano no pueden cubrir el requerimiento de energía 
dirigida a la GDP para proteina o AA esenciales. El requerimiento ruminal para 
proteina degradable está esencialmente cubierto (-2.5%) y no cambia al cambiar 
el peso del animal porque el requerimiento para proteina degradable es 
proporcional a los carbohidratos fermentables de la dieta. El punto de 
inflexión para el tamaño del ganado de éste estudio, es 273 kg, por debajo del 
cual se necesitarían AA suplementarios. Sin embargo, los requerimientos de 
proteina y del primer AA limitante con unpeso de finalización 100 kg mayor, no 
podrían cubrirse porque la energía dirigida a la GDP es mucho mayor. El último 
renglón muestra que el ganado que estaba siendo evaluado tendría una proteina 
dirigida ala GDP equivalente a 0.35 kg/d menor