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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE AGRONOMIA, MEDICINA VETERINÁRIA E
ZOOTECNIA
Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS CINÉTICOS E USO DE MODELOS
MATEMÁTICOS APLICADOS A TÉCNICA IN VITRO DE PRODUÇÃO
DE GASES NA AVALIAÇÃO DO CAPIM MARANDU COMBINADO
COM CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS
PERIVALDO DE CARVALHO
CUIABÁ - MT 2015
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE AGRONOMIA, MEDICINA VETERINÁRIA E
ZOOTECNIA
Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS CINÉTICOS E USO DE MODELOS
MATEMÁTICOS APLICADOS A TÉCNICA IN VITRO DE PRODUÇÃO
DE GASES NA AVALIAÇÃO DO CAPIM MARANDU COMBINADO
COM CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS
PERIVALDO DE CARVALHO
Zootecnista
Orientador: Prof. Dr. LUCIANO DA SILVA CABRAL
Dissertação apresentada à Faculdade de Agronomia,
Medicina Veterinária e Zootecnia da Universidade Federal
de Mato Grosso, para obtenção do título de Mestre em
Agricultura Tropical.
CUIABÁ – MT
2015
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO FACULDADE DE AGRONOMIA, MEDICINA VETERINÁRIA E
ZOOTECNIA Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
CERTIFICADO DE APROVAÇÃO
Título: ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS CINÉTICOS E USO DE MODELOS
MATEMÁTICOS APLICADOS A TÉCNICA IN VITRO DE PRODUÇÃO DE GASES
NA AVALIAÇÃO DO CAPIM MARANDU COMBINADO COM CARBOIDRATOS
NÃO FIBROSOS
Autor: Perivaldo de Carvalho Orientador: Prof. Dr. Luciano da Silva Cabral Aprovada em Comissão Examinadora:
____________________________
Prof. Dr. Luciano da Silva Cabral (FAMEVZ/UFMT) (Orientador)
_____________________________ Profa. Dra. Isis Scatolin de Oliveira
(FAMEVZ/UFMT) (Membro)
_______________________________ Prof. Dr. Nelcino Francisco de Paula
(FAMEVZ/UFMT) (Coorientador)
_________________________________
Dr. Rodrigo Dias Lauritano Pacheco (EMPAER/MT) (Membro)
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AGRADECIMENTO
Quero agradecer primeiramente a Deus, que sem sua presença e permissão não
poderia ter chegado até aqui.
Pelo apoio dos meus pais, Pedro e Erna, que investiram seu tempo e dinheiro para
me educar, e que em todo o tempo foram suporte na minha caminhada, contribuindo
para formação dos meus valores. Que Deus me permita retribuir esse esforço da
melhor forma possível!
Pela companhia da Bruna, minha namorada, que me apoiou em vários momentos e
me deu muito suporte tanto na hora de trabalhar como em minha vida pessoal.
Pela orientação do Prof. Luciano da Silva Cabral, pela confiança e autonomia, sem as
quais eu não poderia ter finalizado essa etapa. Obrigado por ser referência de
simplicidade e conhecimento.
Aos companheiros Arthur, Isabela Bianchi, Camila Garcia, Camilla Miranda, João
Rufino, Joelson, Clóves, Beatriz Gomes, Armando, Luís Henrique, Sílvio, Fábio,
Sandro, João Leandro, Karine, Mariane, Pedro Ivo, Alan Barboza (desculpem se
esqueci de alguém), que participaram da coleta de dados e pela amizade, contribuindo
para que esses momentos se tornassem menos exaustivos e mais divertidos. Muito
Obrigado!
Pela banca avaliadora, composta pelo Prof. Dr. Nelcino Francisco de Paula, Profª. Drª.
Isis Scatolin de Oliveira, e Prof. Dr. Carlos Eduardo Avelino Cabral e pelo pesquisador
PhD. Rodrigo Dias Lauritano Pacheco, que dispuseram tempo para sugerir e corrigir
este trabalho, tornando-o mais apto e qualificado a compor o conhecimento científico.
À Universidade Federal de Mato Grosso Campus Cuiabá e o Programa de Pós
graduação em Agricultura Tropical pela oportunidade de realizar este mestrado e à
CAPES pela bolsa de apoio, sem a qual não poderia ter realizado esse mestrado.
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ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS CINÉTICOS E USO DE MODELOS
MATEMÁTICOS APLICADOS A TÉCNICA IN VITRO DE PRODUÇÃO DE
GASES NA AVALIAÇÃO DO CAPIM MARANDU COMBINADO COM
CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS
RESUMO- Objetivou-se com este trabalho avaliar os efeitos de doses de amido e glicose sobre os parâmetros cinéticos e digestão da fibra do capim Brachiaria brizantha cv. Marandu obtido na época das águas e avaliar quatro modelos matemáticos usados para estimar parâmetros cinéticos da digestão de alimentos destinados a nutrição de ruminantes por meio da técnica in vitro de produção de gases. Foram testados os seguintes níveis de amido e glicose (zero, 10, 20 e 30% na matéria seca (MS) total incubada). Os tratamentos foram incubados em frascos de 120 mL, com tampão de McDougall e inóculo ruminal proveniente de dois ovinos deslanados da raça Santa Inês canulados no rúmen, coletado antes da alimentação do período matutino. Os frascos foram tampados (tampas de borracha) e lacrados (alumínio) e mantidos a 39ºC em banho-maria com agitação orbital. Foram realizadas leituras da pressão dos gases (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 30, 36, 42, 48, 60, 72, 84 e 96 horas após o início da incubação) no interior dos frascos usando um transdutor de pressão modelo PressDATA 800. Nos tempos 24, 48 e 96 horas dois frascos foram retirados aleatoriamente para avaliação da fibra insolúvel em detergente neutro (FDN) residual. Os níveis de amido promoveram aumento linear (P <0,05) na produção total de gases, redução do período de latência, mas não afetaram a taxa de digestão. Os níveis de glicose causaram efeito quadrático (P<0,05) sobre a taxa de digestão e a latência, mas não apresentaram efeito sobre a produção total de gás. Sobre a digestão da FDN, os níveis de amido causaram apenas redução linear (P<0,05) no tempo 24 h, enquanto que os níveis de glicose causaram redução linear (P<0,05) em todos os tempos avaliados, o que permite inferir que a glicose exerce efeitos negativos prolongados na digestão da FDN, enquanto que para o amido o efeito negativo é revertido com o tempo de incubação. O uso do modelo unicompartimental para a estimativa dos parâmetros cinéticos nos tratamentos que envolveram a adição de 20 e 30% de glicose gerou ajustes com baixos valore de R2, sendo necessário portanto o uso do modelo bicompartimental, já que foram percebidos perfis de produção de gás com comportamento diáuxico. Para os modelos testados observa-se que os mesmos apresentaram capacidade de ajuste diferente para os níveis de amido e glicose usados. Considerando que os alimentos destinados a alimentação dos ruminantes tendem variar a sua composição especialmente quanto aos teores de carboidratos não fibrosos (CNF) e FDN, conforme proporcionado no presente trabalho, pela adição de concentrações de amido ou glicose, a avaliação dos modelos para estimar parâmetros cinéticos da produção de gás in vitro permite inferir que apenas um modelo matemático não seria adequado para avaliar diferentes tipos de alimentos.
Palavras-chave: Brachiaria brizantha, digestão in vitro, fibra em detergente neutro,
ovinos, produção de gás, taxa de digestão.
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ESTIMATION OF THE KINETIC PARAMETERS AND USE OF
MATHEMATICALS MODELS APPLIED TO IN VITRO GAS PRODUCTION
TECHNIQUE FOR MARANDU GRASS EVALUATION COMBINED WITH NON
FIBROUS CARBOHYDRATES
ABSTRACT - The objective this study was to evaluate the effects of starch and glucose levels on the kinetic parameters and fiber digestion of Brachiaria brizantha cv. Marandu grass obtained in the rainy season and to evaluate four mathematical models used to estimate kinetic parameters of digestion of foods for ruminant nutrition through in vitro gas production technique. The following starch and glucose concentrations were tested (zero, 10, 20 and 30% of dry matter incubated). The treatments were incubated into 120 mL bottles, with McDougall buffer and rumen fluid from two rumen fitted Santa Ines wethers, collected before feeding morning. The bottles were capped (rubber stoppers) and sealed (aluminum) and maintained at 39 ° C into a water bath with orbital shaking. Readings were taken from the gas pressure (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 30, 36, 42, 48, 60, 72, 84 and 96 hours after beginning of incubation) inside the bottles by using a pressure transducer PressDATA model 800. At the time 24, 48 and 96 hours two bottles were randomly took off for evaluation of residual neutral detergent fiber. Starch levels shown a linear increase (P <0.05) in total gas production, reduced latency period, but did not affect digestion rates. Glucose levels caused a quadratic effect (P <0.05) on digestion rate and latency, but did not affect total gas production. On NDF digestion, starch levels caused only linear reduction (P <0.05) at 24 h time, while glucose levels caused a linear reduction (P <0.05) in all time periods, which can be inferred that prolonged glucose exerts an adverse effect on the NDF digestion, while for the negative effect of starch is reversed with time of incubation. The use of the one compartmental model for the estimation of kinetic parameters in treatments involving the addition of 20 and 30% generated fits with low R2 values, being necessary the use of two-compartment model, since gas production profiles were noticed with diauxic behavior. For all tested models it was observed that they showed different ability to adjust to starch and glucose levels used. Whereas foods for feeding ruminants tend to vary its composition particularly concerning non-fiber carbohydrates (NFC) and NDF, as provided in this study, the addition of starch or glucose concentrations, the evaluation of models to estimate parameters kinetic in vitro gas production can be inferred that only a mathematical model would not be appropriate to evaluate different types of food. Key-words: Brachiaria brizantha, digestion rate, gas production, in vitro digestion, neutral detergent fiber, sheep.
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SUMÁRIO
Páginas
1 INTRODUÇÃO GERAL…………………………………………………………….... 08
1.1 REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICAS……………………………………………...... 12
2 PARÂMETROS CINÉTICOS DA DIGESTÃO IN VITRO DO CAPIM MARANDU
COM ADIÇÃO DE CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS…………………………... 15
RESUMO…………………………………………………........................................... 15
ABSTRACT………………………………………….................................................. 16
2.1 INTRODUÇÃO…………………………………………………............................. 17
2.2 MATERIAL E MÉTODOS…………………………………………....................... 19
2.3 RESULTADOS E DISCUSSÃO………………………………………................. 23
2.4 CONCLUSÕES.....…………………………………............................................ 32
2.5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS………………………………………......... 33
3 MODELOS MATEMÁTICOS PARA ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS CINÉTICOS
DA DIGESTÃO DE FORRAGEM TROPICAL COMBINADA COM FONTES
ENERGÉTICAS………………………………………............................................... 36
RESUMO………………………………………………….......................................... 36
ABSTRACT…………………………………………………...................................... 37
3.1 INTRODUÇÃO……………………………………….......................................... 38
3.2 MATERIAL E MÉTODOS………………………………………......................... 40
3.3 RESULTADOS E DISCUSSÃO……………………………………................... 42
3.4 CONCLUSÕES………….....………………………........................................... 52
3.5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS……………………………………............ 53
4 CONCLUSÕES GERAIS………………………………………............................. 56
8
1 INTRODUÇÃO
A produção de ruminantes no Brasil, em sua grande maioria se baseia na
utilização do pasto, cujos recursos nutricionais são responsáveis pelo suprimento de
nutrientes para grande parte das exigências de mantença e produção dos animais.
Este sistema de produção destaca-se dos demais em função do baixo custo de
produção (Cabral et al., 2008) e pela praticidade de manejo, pois o próprio animal
colhe a forragem, reduzindo gastos associados à colheita, processamento e
distribuição da dieta, verificados em outros sistemas de produção (confinamento).
Entretanto, para expressarem seu potencial produtivo, os bovinos necessitam
de alimentação adequada que forneça proteína, energia, minerais e vitaminas
(Paulino et al., 2001) em proporções compatíveis aos seus requisitos ao longo do ano.
Porém, observa-se que os recursos nutricionais basais, ou seja, o pasto (Detmann et
al., 2010), raramente constituem uma dieta equilibrada à produção animal, verificando-
se carências múltiplas de componentes minerais, energéticos e protéicos (Paulino et
al., 2001), tornando necessária a utilização de recursos nutricionais suplementares,
em que a proteína (ou compostos nitrogenados) assume papel prioritário (Paulino et
al., 2006).
Na época das chuvas, apesar da forragem apresentar teor adequado de
proteína bruta(PB), o ganho de peso de bovinos está aquém dos ganhos observados
sob condições similares em regiões temperadas. Parte dessa diferença, pode ser
atribuída à alta degradabilidade da PB da forragem, o que causa perda excessiva de
compostos nitrogenados no ambiente ruminal na forma de amônia, gerando déficit
proteico em relação às exigências para ganhos elevados (Poppi & McLennan, 1995).
Detmann et al., (2005), aponta como as principais limitações para o
crescimento microbiano o fato da forragem disponível ao pastejo permitir baixa
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assimilação do nitrogênio (N) disponível em proteína no rúmen, em decorrência da
alta degradabilidade dos compostos nitrogenados ou da baixa velocidade de
degradação dos carboidratos fibrosos da forragem. Dessa forma, o fornecimento de
fontes energéticas de rápida disponibilidade no rúmen, as quais ampliariam a
assimilação do nitrogênio oriundo dos compostos nitrogenados de alta
degradabilidade da forragem (Poppi & McLennan, 1995; Detmann et al., 2005) pode
ser efetivo em melhorar a eficiência de uso do N pelo animal.
Porém, a suplementação com alimentos ricos em amido ou açúcares pode
causar reduções no consumo de forragem, pois estes podem comprometer a
utilização da fibra pelos microrganismos ruminais (Mould et al., 1983). Vários fatores
podem estar envolvidos nestes efeitos, como competição entre espécies bacterianas
por nutrientes limitantes, como amônia (Tamminga, 1993), produção de proteínas
(bacteriocinas), pelas bactérias que usam açúcares solúveis, que inibem o
crescimento daquelas que degradam fibra (Piwonka & Firkins, 1996) e,
principalmente, inibição do crescimento e da atividade das bactérias que degradam
fibra devido à queda do pH ruminal (Russell & Dombrowski, 1980; Mould & Ørskov,
1983; Mould et al., 1983; Grant & Mertens, 1992).
No entanto, recentemente tem-se estabelecido que os efeitos dos CNF podem
se manifestar de forma diferenciada em função da origem química dos carboidratos
presentes nos suplementos. Além disso, açúcares simples podem ter efeito diferente
do amido sobre a fermentação de forragem no rúmen (Arroquy et al., 2005). Dessa
forma, faz-se necessária a investigação dos efeitos de CNF suplementares de
diferentes origens químicas sobre a dinâmica dos carboidratos fibrosos da forragem,
o que permitiria delinear melhores estratégias de suplementação para otimização do
uso do pasto.
Aliado a este fato, nos sistemas atuais de adequação de dietas para
ruminantes, a composição e as características dos alimentos possuem papel
primordial, e metodologias de avaliação de alimentos objetivam rapidez, baixo custo
e confiabilidade. Dentre outras, informações no que diz respeito às suas frações de
carboidratos e proteínas, bem como de suas taxas de digestão, são fundamentais
para estimar com maior exatidão o desempenho dos animais e maximizar a eficiência
de utilização dos nutrientes (Moreira, et al., 2010).
Uma técnica que tem sido amplamente utilizada nos laboratórios de nutrição de
ruminantes é a de produção cumulativa de gases, por ser simples e de baixo custo. A
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técnica possibilita a avaliação de um grande número de amostras em curto espaço de
tempo com uniformidade físico-química do meio (Malafaia et al., 1998; Barcelos et al.,
2001), demonstrando boas correlações com metodologias in vivo e in situ (Blummel &
Orskov, 1993).
Na técnica in vitro de produção de gases a amostra é incubada em meio
anaeróbico com solução tampão e inóculo ruminal em ambiente hermeticamente
fechado, no sentido de permitir o acúmulo dos gases resultantes da fermentação do
substrato pela microbiota. Esses gases são medidos por meio de seringas,
manômetros ou sensores ao longo do tempo, no sentido de construir uma curva
cumulativa de produção de gases, a qual é usada para estimar os parâmetros
cinéticos da digestão do substrato (amostra) avaliado (Theodorou et al., 1994). Desta
forma, os gases medidos ao longo do tempo refletem a degradação da amostra,
especialmente dos carboidratos, os quais são a principal fonte de energia para a
microbiota ruminal (Cabral et al., 2000).
A descrição matemática oriunda dos perfis de produção de gases, possibilita
uma análise dos dados e comparação dos substratos utilizados ou das características
do ambiente de fermentação e podem fornecer informações úteis relativas à
composição do substrato e da degradabilidade das frações solúveis e lentamente
fermentáveis (Groot et al., 1996). Assim, esse método pode ser utilizado para
determinar a importância de algumas dessas diferentes frações do alimento, em
fornecer energia aos microrganismos (Pell & Schofield, 1993).
A estimação dos parâmetros cinéticos na técnica de produção de gases é feita
por intermédio da utilização de modelos não lineares. Até o presente, vários modelos
foram desenvolvidos para estimar os parâmetros cinéticos da digestão de alimentos
pela técnica in vitro de produção de gases (France et al., 1993; Beuvink & Kogut, 1993;
Gompertz proposto por Lavrencic et al.,1997), incluindo modelos exponenciais,
logarítmicos com e sem latência. Ao se considerar os diferentes modelos matemáticos
que foram desenvolvidos para estimar os parâmetros cinéticos da produção de gás in
vitro, estes diferem entre si no número de parâmetros a serem estimados e nas
pressuposições teóricas. Assim, o seu uso para uma grande variedade de alimentos
parece ser limitado, já que ocorre elevada variação na composição dos alimentos
destinados a alimentação de ruminantes, especialmente no conteúdo em carboidratos
fibrosos e não fibrosos, teor de FDN indigestível (FDNi) e proteína.
11
Esses componentes tendem a alterar os perfis de degradação (Bezerra et al.,
2005), portanto, podem afetar os parâmetros cinéticos estimados e seu significado
biológico, o que limitaria seu uso em sistemas de adequação de dietas para
ruminantes, os quais consideram parâmetros cinéticos da degradação dos nutrientes
no rúmen. Com isso, torna-se necessária a avaliação de diferentes modelos
matemáticos para estimação de parâmetros cinéticos da digestão da matéria
seca(MS) por meio da técnica in vitro de produção de gases.
Assim, objetivou-se com esse trabalho avaliar a produção de gás e a
degradação in vitro da FDN de capim Brachiaria brizantha cv. Marandu, mediante a
suplementação com diferentes fontes de carboidratos (amido ou glicose), bem como
avaliar diferentes modelos matemáticos para estimação de parâmetros cinéticos da
digestão da MS por meio da técnica in vitro de produção de gases.
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1.1 Referências Bibliográficas
ARROQUY, J.I.; COCHRAN R. C.; NAGARAJA, T. G. et al. Effect of types of non-fiber carbohydrates on in vitro forage fiber digestion of low-quality grass hay. Animal Feed Science and Technology, v.120, p.93-106, 2005. BARCELOS, A. F.; PAIVA, P. C. A.; PEREZ, J. R. O.; TEIXEIRA, J. C.; CARDOSO, R. M.; SANTOS, V. B. Avaliação da casca e da polpa desidratada de café (Coffea arabica l.) pela técnica de degradabilidade in vitro de produção de gases. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 30, n. 6, p. 1829-1836, 2001. BEUVINK, J.M.W.; KOGUT, J. Modeling gas production kinetics of grass silages incubated with buffered ruminal fluid. Journal of Animal Science, v.71, p.1041-1046, 1993. BEZERRA, A.R.G.F., MALAFAIA P., MANCINI, M.C., BEZERRA, E.S., VIEIRA,R.A.M. Parâmetros cinéticos da degradação in vitro de alimentos incubados com inóculo microbiano de diferentes espécies de ruminantes. Arq. Bras. Med. Vet. Zootec. v.57, n.4, p.494-501, 2005. BLUMMEL, M.; ORSKOV, E.R. Comparison of "in vitro" gas production and naylon degradability of roughage in predicting feed intake in cattle. Animal Feed Science and Technology, v.40, p.109-119, 1993. CABRAL, L. S.; VALADARES FILHO, S. C.; MALAFAIA, P. A. M. Frações de Carboidratos de Alimentos Volumosos e suas Taxas de Degradação Estimadas pela Técnica de Produção de Gases. Rev. bras. zootec., 29(6):2087-2098, 2000 (Suplemento 1). CABRAL, L.S.; ZERVOUDAKIS, J.T.; COPPEDÊ, C. M.; SOUZA, A. L.; CARAMORI JÚNIOR, J.G.; POLIZEL NETO, A.; OLIVEIRA, I. S.; Suplementação de bovinos de corte mantidos em pastagem de Panicum maximum cv. Tanzânia-1 no período das águas. Rev. Bras. Saúde Prod. An., v.9, n.2, p. 293-302, abr/jun, 2008. DETMANN, E.; PAULINO, M.F.; VALADARES FILHO, S.C. et al. Níveis de proteína em suplementos para terminação de bovinos em pastejo durante período de transição seca/águas: digestibilidade aparente e parâmetros do metabolismo ruminal e compostos nitrogenados. Revista Brasileira de Zootecnia, v.34, p.1380-1391, 2005.
13
DETMANN, E., PAULINO, M.F., VALADARES FILHO, S.C. Otimização do uso de recursos forrageiros basais. In: Proceedings of the 3rd International Symposium on Beef Cattle Production, Viçosa, Brazil. pp.191–240.2010. FRANCE, J.; DHANOA, M.S.; THEODOROU, M.K.; LISTER, S.J.; DAVIES, D.R.; ISAC, D. A model to interpret gas accumulation profiles associated with in vitro degradation of ruminant feeds. Journal of Theoretical Biology, v.163, p.99-111, 1993. GRANT, R. J.; MERTENS, D.R. Influence of buffer pH and raw corn starch addition on in vitro fibre digestion kinetics. Journal of Dairy Science, Champaign, v. 75, n. 10, p. 2762- 2768, 1992. GROOT, J.C.J.; CONE, J.W.; WILLIAMS, B.A.; DEBERSAQUES, F.M.A.; LANTINGA, E.A. Multiphasic analysis of gas production kinetics for in vitro fermentation of ruminant feeds. Animal Feed Science and Technology, v.64, p.77-89, 1996. LAVRENCIC, A.; STEFANON, B.; SUSMEL, P. An evaluation of the Gompertz model in degradability studies of forage chemical components. Animal Science. v.64, p.423-431, 1997. MALAFAIA, P. A. M.; VALADARES FILHO, S. C.; VIEIRA, R. A. M.; SILVA, J. F. C.; PEREIRA, J. C. Cinética ruminal de alguns alimentos investigada por técnicas gravimétricas e metabólicas. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 27, n. 2, p. 370-380, 1998. MOREIRA P.C. et al. Produção cumulativa de gases e parâmetros de France avaliados pela técnica semiautomática in vitro de fontes de carboidratos de ruminantes. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, v.11, n.2, p. 452-462, 2010. MOULD, F.L.; ØRSKOV, E.R.; MANNS, O. Associative effects of mixed feeds. I. Effects of type and level of supplementation and the influence of the rumen pH on cellulolysis in vivo and dry matter digestion of various roughages. Animal Feed Science and Technology, v.10, p.15-30, 1983. MOULD, F. L.; ØRSKOV, E. R. Manipulation of rumen fluid pH and its influence on cellulolysis in sacco, dry matter degradation and the rumen microflora of sheep offered either hay or concentrate. Animal Feed Science and Technology, Amsterdam, v. 10, n. 1, p. 1-14, 1983. PAULINO, M.F.; DETMANN, E.; ZERVOUDAKIS, J.T. Suplementos múltiplos para recria e engorda de bovinos em pastagens. In: SIMPÓSIO DE PRODUÇÃO DE GADO DE CORTE, 2. 2001, Viçosa. Anais... Viçosa: SIMCORTE. p.187- 233, 2001. PAULINO, M.F.; DETMANN, E.; VALADARES FILHO. S.C. Suplementação animal em pasto: energética ou protéica? In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 3. 2006, Viçosa. Anais... Viçosa: SIMFOR.p.359-392, 2006.
14
PELL, A. N.; SCHOFIELD, P. Computerized monitoring of gas production to measure forage digestion in vitro. Journal of Dairy Science, Madison, v. 76, n. 9, p. 1063- 1073, 1993. PIWONKA, E. J.; FIRKINS, J. L. Effect of glucose fermentation on fiber digestion by ruminal microorganisms in vitro. Journal of Dairy Science, Champaign, v. 79, n. 12, p. 2196-2206, Dec. 1996. POPPI, D.P.; McLENNAN, S.R. Protein and energy utilization by ruminants at pasture. Journal of Animal Science, v.73, p.278-290, 1995. RUSSELL, J. B., DOMBROWSKI, D. B. Effect of pH on the efficiency of growth by pure cultures of rumen bacteria in continuous culture. Applied and Environmental Microbiology, Washington, v. 39, n. 3, p. 604-610, 1980. TAMMINGA, S. Influence of feeding management on ruminal fibre digestibility. In. Jung, H. et al. (Eds.), Forage cell wall structure and digestibility. Madison: ASA. p. 571-602,1993 THEODOROU, M. K.; WILLIAMS, B. A.; DHANOA, M. S. et al. A simple gas production method using a pressure transducer to determine the fermentation kinetics of ruminant feeds. Animal Feed Science and Technology, n.48, v.3-4, p.185-197, 1994.
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2 PARÂMETROS CINÉTICOS DA DIGESTÃO IN VITRO DO CAPIM MARANDU COM ADIÇÃO DE CARBOIDRATOS NÃO FIBROSOS
Resumo - Objetivou-se avaliar efeitos de níveis (0, 10, 20 e 30%) de amido e glicose
sobre os parâmetros cinéticos e degradação ruminal da fibra da Brachiaria brizantha
cv. Marandu por meio da técnica in vitro de produção de gases. O capim Marandu
com os níveis de carboidratos suplementares foi incubado em frascos de 120 mL, com
tampão de McDougall e inóculo ruminal proveniente de dois ovinos da raça Santa Inês
canulados no rúmen. Foram realizadas leituras da pressão dos gases no interior dos
frascos, bem como dois frascos foram retirados nos tempos 24, 48 e 96 horas (h) para
avaliação da FDN residual. Os níveis de amido promoveram aumento linear (P<0,05)
na produção total de gases, redução do período de latência, mas não afetaram a taxa
de digestão. Os níveis de glicose causaram efeito quadrático (P<0,05) sobre a taxa
de digestão e latência. Os níveis de amido causaram efeito negativo(P<0,05) apenas
no tempo 24 h, enquanto que a glicose em todos os tempos avaliados. Assim pode-
se inferir que a glicose exerce efeitos negativos prolongados na digestão da FDN,
enquanto que para o amido o efeito negativo é revertido com o tempo de incubação.
Palavras-chave: degradação, forragem tropical, ruminantes, taxas de digestão,
Brachiaria brizantha.
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2 KINETICS PARAMETERS OF IN VITRO DIGESTION OF THE MARANDU
GRASS WITH ADITION OF NON-FIBROUS CARBOHYDRATES
ABSTRACT - This work aimed to evaluate the effects of starch or glucose levels (0,
10, 20 and 30%) on kinetic parameters and fiber digestion of the Marandu grass by in
vitro gas production technique. The samples have been incubated into 120 mL flasks
and added McDougall buffer and ruminal inoculum from two rumen fitted wethers. The
gas production readings were recorded until 96 hours after inoculation and two flasks
have benn analysed for residual NDF at 24, 48 and 96 hours. The starch levels caused
linear increase (P<0.05) in the total gas production, drop in the lag period but did not
affect the digestion rates. The glucose levels have caused quadratic effect on lag
period and digestion rates. The starch levels caused negative effects on FDN digestion
only 24 h after inoculation, while glucose levels promoted negatives effects for all
evaluated times.
Keywords: carbohydrates, degradability, digestion rates, ruminants, tropical forage.
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2.1 INTRODUÇÃO
A produção de ruminantes no Brasil, em sua grande maioria baseia-se na
utilização de forrageiras tropicais, em virtude da capacidade destes animais em ingerir
e digerir alimentos fibrosos, bem como pelas condições climáticas do país. Desta
forma, esses recursos alimentares são responsáveis pelo suprimento de nutrientes
para grande parte das exigências de mantença e produção dos animais pelo menos
em parte do ano (Paulino et al., 2006).
Apesar dessa vantagem dos ruminantes, existe a necessidade de
intensificação da pecuária no Brasil, no sentido de aumentar a eficiência dos recursos
naturais (pasto) e minimizar os impactos ambientais inerentes a atividade (gases de
efeito estufa, compostos nitrogenados, etc.). Este fato tem aumentado o interesse por
parte de técnicos e produtores no uso de fontes de CNF na dieta de animais em
pastejo em determinadas condições de produção.
Entretanto, ainda há muita controvérsia sobre os efeitos desses compostos no
ambiente ruminal, especialmente sobre a microbiota que digere os carboidratos
fibrosos. O uso de fontes de CNF tenderia a ser mais efetivo quando são utilizados
pastos bem manejados na época das águas, onde o valor nutritivo da forragem
apresenta-se adequado para a microbiota ruminal, época que ocorreria tendência de
perda de compostos nitrogenados do ambiente ruminal em decorrência de elevada
degradação de proteínas solúveis.
Neste sentido, estudos da concentração e digestibilidade dos componentes dos
alimentos são essenciais para adotar práticas de alimentação eficazes, porém, estes
estudos exigem recursos consideráveis em termos de trabalho, alimentos, animais e
tempo. Aliado a estes fatores, para que os sistemas de alimentação sejam eficientes,
precisam ser fundamentados em mecanismos que determinam a resposta dos
18
animais aos nutrientes, lidando com aspectos quantitativos da digestão e do
metabolismo do ruminante (Mertens, 2005).
Atualmente, metodologias para avaliação de alimentos para ruminantes
objetivam rapidez, baixo custo e confiabilidade. Além disso, os sistemas atuais de
adequação de dietas para ruminantes necessitam da composição e características
dos alimentos, dentre as quais, informações sobre às suas frações de carboidratos e
proteínas, bem como de suas taxas de digestão, para que se possa estimar com maior
exatidão o desempenho dos animais e maximizar a eficiência de utilização dos
nutrientes (Moreira et al., 2010).
A estimativa do valor nutritivo dos alimentos utilizados para ruminantes pelo
método in vivo é limitada pela necessidade de ter um número representativo de
animais homogêneos para serem mantidos durante um período de adaptação e de
amostragem, aumentando os custos de avaliação em grande escala (Fondevila
&Barrios, 2001). Além disso, as avaliações estão sujeitas ao erro associado ao uso
de indicadores para a medição do fluxo da digesta, marcadores microbianos e
variação inerente ao animal (Stern et al., 1997).
Por essa razão, têm-se desenvolvido técnicas in vitro, as quais são menos
onerosas e facilitam o controle das condições experimentais. Essas técnicas de
laboratório podem ser eficientes desde que sejam facilmente reproduzíveis e
altamente correlacionadas com resultados obtidos in vivo (Getachew et al., 1998).
Uma técnica que tem sido amplamente utilizada nos laboratórios de nutrição de
ruminantes é a técnica de produção cumulativa de gases, por ser simples e de baixo
custo, além de possibilitar o processo de um grande número de amostras em curto
espaço de tempo e uniformidade físico-química do meio (Malafaia et al., 1998;
Barcelos et al., 2001). O sistema de produção de gás in vitro permite estimar a
digestibilidade da MS e matéria orgânica (MO), indicando diretamente os produtos
finais produzidos pela fermentação, como os gases (CO2e CH4) e indiretamente a
produção de ácidos graxos de cadeia curta (AGCC), (Bueno et al., 2005). Os AGCC
são as principais fontes de energia para os ruminantes, sendo responsáveis por 50 a
70% da energia disponível para o animal (Kozloski, 2002).
Diante do exposto, objetivou-se avaliar a inclusão de fontes energéticas (amido
e glicose), associadas com capim Brachiaria brizantha cv. Marandu da dieta de
ruminantes por meio da determinação da digestibilidade in vitro da MO, bem como da
produção de gases e digestibilidade da FDN desses carboidratos.
19
2.2 MATERIAL E MÉTODOS
O experimento foi realizado no Laboratório de Nutrição Animal do
Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT),
Cuiabá-MT. A forragem avaliada foi proveniente de amostras de lâminas foliares de
Brachiaria brizantha cv. Marandu, adubada com 90 kg/ha de N, a qual foi colhida no
período das águas aos 42 dias após o corte, na fazenda experimental da UFMT,
localizada no município de Santo Antônio do Leverger - MT. A forragem apresentou
em sua composição: 23 % de MS, 93 % de MO, 9,55 % de PB e 58,58 % de FDN
37,65 % de PIDN.
A forragem, após secagem sob ventilação forçada (60ºC/72 h), foi processada
em moinho de facas com peneira de porosidade 1 mm e, posteriormente, analisada
quanto aos teores de matéria seca (MS), matéria orgânica (MO) e proteína bruta (PB),
segundo métodos descritos em (Silva & Queiroz, 2002). As avaliações da FDN foram
conduzidas segundo recomendações de (Van Soest et al., 1991).
Para constituir os tratamentos, escolheu-se a forragem como referência à
implementação dos demais, e este foi construído de forma a simular situação de
bovinos sob pastejo durante o período das águas. Os demais tratamentos foram
constituídos com o fornecimento das fontes energéticas do suplemento, associando-
se a substituição da forragem por amido ou glicose. Desta forma, os tratamentos
avaliados foram: 1) 100% Forragem; 2) 90% Forragem + 10 % Amido; 3) 80%
Forragem + 20 % Amido; 4) 70% Forragem + 30 % Amido; da mesma forma foram
organizados os tratamentos com a utilização de glicose: 1)100% Forragem; 2)90%
Forragem + 10 % Glicose; 3) 80% Forragem + 20 % Glicose; 4) 70% Forragem + 30
% Glicose.
20
As seguintes fontes foram utilizadas: amido (amido solúvel P.A. SYNTH) e
glicose (glicose – D ANIDRA P.A.). A escolha desses componentes utilizados na
constituição dos suplementos se deu com base na pureza da fonte energética e na
ausência de FDN ou proteína, o que permitiu avaliar de forma exclusiva a degradação
da fração fibrosa insolúvel da forragem.
Foram realizadas três incubações sucessivas, de modo a minimizar efeitos
entre incubações. Para inoculação foi utilizado líquido ruminal proveniente de dois
ovinos da raça Santa Inês, castrados e canulados no rúmen, mantidos em baias
individuais, cobertas e com piso de concreto, dotadas de comedouro e bebedouro
individual. Os animais doadores foram adaptados durante 30 dias antes da coleta do
líquido ruminal a dieta composta por volumoso mais concentrado na proporção 70:30
respectivamente. Como volumoso, foi utilizada a mesma forragem que foi incubada e
o concentrado era composto pela mistura de farelo de soja, milho e mistura mineral
com 21 % de PB (% da MS). O inóculo ruminal foi obtido da região de interface
líquido:sólido do ambiente ruminal, sendo filtrado por uma camada tripla de gaze,
imediatamente acondicionado em recipiente térmico e transportado à sala de
incubação sob anaerobiose.
Alíquotas de forragem foram acondicionadas em frascos de vidro com 120 mL
de volume total. Em seguida, foi adicionada a fonte energética segundo a estrutura
dos tratamentos anteriormente descritos, perfazendo o total de 500 mg de MS por
frasco para todos os tratamentos.
Posteriormente, foram adicionados aos frascos solução tampão de McDougall
(McDougall, 1948), com pH previamente ajustado para 6,8 por intermédio de aspersão
com CO2 isento de oxigênio. A solução tampão foi adicionada solução redutora recém-
preparada, composta de 625 mg/L de HCl-cisteína e 1000 mg/L de Na2SO3. Em cada
frasco de incubação, foram adicionados 40 mL da solução total (solução tampão e
solução redutora) 30 minutos antes da inoculação, sob aspersão de CO2, para que as
condições anaeróbicas fossem garantidas, permanecendo os frascos em banho-maria
a 39oC.
Em seguida, foram inoculados 10 mL de líquido de rúmen em cada frasco,
sempre sob aspersão com CO2, os quais foram imediatamente vedados com tampa
de borracha e lacrados com lacre de alumínio, elevados ao banho-maria a 39oC, com
sistema de agitação orbital (Malafaia et al., 1998). A relação final, para os tratamentos
com a adição de suplementos energéticos, foi de 100 mg de MS/10 mL de solução
21
final e 1 mL de inóculo ruminal/4 mL de solução tampão. Após lacrar os frascos, os
gases presentes no interior dos mesmos foram liberados por meio de uma agulha, e
o tempo foi computado para a realização das leituras de pressão dos gases.
Para corrigir o volume de gás oriundo do líquido de rúmen e da solução tampão,
três frascos foram incubados sem amostra (branco); dessa forma, para cada tempo
de leitura, o volume de gás dos frascos com amostra foi subtraído do volume dos
frascos sem amostra.
As leituras de pressão gerada pelos gases foram realizadas por meio de um
transdutor (PressDATA 800) de pressão conectado em sua extremidade uma agulha
(0,7mm). As leituras de pressão ocorreram com maior frequência nos períodos iniciais
e reduziram posteriormente (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24,
30, 36, 42, 48, 60, 72, 84 e 96 horas após o início da incubação). O procedimento de
incubação foi repetido três vezes, perfazendo o total de três avaliações por tempo de
incubação para cada tratamento. As incubações foram feitas em sequência. Foram
usados 6 frascos para cada tratamento em cada incubação, dos quais dois foram
retirados aleatoriamente e analisados nos tempos de 24, 48 e 96 horas para a FDN
residual, por meio do uso de autoclave, objetivando avaliar o possível efeito das fontes
energéticas sobre a digestão da FDN (Pell & Schofield, 1993).
Ao final de cada tempo de incubação citados à cima, os frascos foram retirados
do banho-maria e submetidos à mensuração do pH com potenciômetro digital, aos
quais adicionou-se posteriormente 50 mL de detergente neutro (Van Soest et al.,
1991). Após serem vedados novamente, os frascos foram autoclavados (105ºC/1
hora), de forma a extraírem-se todos os componentes solúveis em detergente neutro
(Pell & Schofield, 1993), sendo o conteúdo filtrado sob vácuo em cadinhos filtrantes
(porosidade 2) e lavados com água quente e acetona PA. A FDN residual foi obtida
após secagem do material em estufa não ventilada (105ºC/16 horas).
Os dados de produção de gases ao longo dos tempos de incubação foram
usados para a construção dos perfis de produção cumulativa de gás em planilha do
excel, os quais foram usados para estimar os parâmetros cinéticos da digestão das
amostras contendo amido e glicose, por intermédio do modelo unicompartimental eq.
(1). Devido ao mau ajuste do modelo unicompartimental as amostras contendo
glicose, também foi utilizado o modelo bicompartimental eq. (2) de (Schofield et al.,
1994):
Gás = Vf / (1+ exp(2- 4*c*(t-L))); (1)
22
Onde Vf, representa o volume final de gás (mL); c, a taxa de digestão da matéria
seca da amostra (h-1); t (h), o tempo de incubação e L (h), a latência.
Gás = Vfa / (1+ exp(2- 4*c1*(t-L))) + Vfb / (1+ exp(2- 4*c2*(t-L))); (2)
Onde Vfa, representa o volume (mL) máximo de gás encontrado para a fração de
rápida digestão; Vfb, idem para a fração de lenta digestão; C1(h-1), equivale à taxa de
degradação para a fração de rápida digestão; C2(h-1), equivale à taxa de degradação
para a fração de lenta digestão; t (h), a produção de gás ao tempo (t) equivale à soma
de Vfa + Vfb, e L (h), representa a duração dos eventos iniciais da digestão ruminal,
comum às duas fases de digestão.
Os parâmetros cinéticos estimados e a digestibilidade da FDN foram analisados
em delineamento inteiramente casualizado utilizando o PROC MIXED do SAS (versão
9.3). O modelo estatístico foi o seguinte:𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝑇𝑖 + 𝜀𝑖𝑗
Onde Yij é a variável dependente, µ é a média geral, Ti é o efeito do nível de amido ou
glicose, e Eij é o erro residual.
Os níveis de amido e glicose foram considerados como efeitos fixos, e as
incubações como efeitos aleatórios, sendo cada frasco considerado como uma
unidade experimental. A opção LSMEANS foi usada para obter as médias individuais
para cada tratamento. Contrastes ortogonais foram usados para partição específica
dos efeitos do nível de amido e glicose em ordem linear, quadrática e cúbica. Em todas
as análises significâncias foram declaradas a P<0,05.
23
2.3 Resultados e Discussão
Os valores estimados para o volume final de gás (VF), taxa de digestão (C) e
tempo de latência (L) utilizando níveis crescentes de amido em substituição à
forragem encontram-se na Tabela 2. Os valores de R2 para o ajuste do modelo aos
dados foram elevados, onde o menor valor foi de 0,98, o que permite inferir que o
modelo unicompartimental foi adequado para a estimação dos parâmetros cinéticos
da digestão da forragem com a inclusão de amido.
Não houve efeito dos níveis de amido (P>0,05) sobre a taxa de digestão (C) da
forragem, sendo observado o valor médio de 0,0218 h-1. Isso pode ter ocorrido pela
boa qualidade da forragem utilizada, assim como pelo eficiente tamponamento
proporcionado pelo tampão (McDougall, 1948), uma vez que os valores de pH final
não foram afetados (pH = 6,76) pelos níveis de amido. De acordo com Mertens &
Loften (1980), quando o pH do meio é reduzido para valores abaixo de 6,0 a digestão
da fibra pode ser reduzida, fato este não verificado no presente estudo.
Adicionalmente, as alterações na relação acetato:propionato podem ter colaborado
para não alteração das taxas de digestão.
Tabela 2. Volume final de gás (VF), taxa de digestão da matéria seca (C), e período
de latência (L) em função da inclusão de amido substituindo a forragem.
Parâmetros Níveis de Amido (%)
EPM Valor p
0 10 20 30 L Q C
VF1 21,728 24,615 26,898 28,477 0,607 <0,001 0,312 0,971 C2 0,022 0,020 0,022 0,022 0,001 0,673 0,427 0,515 L3 12,038 7,128 6,022 4,225 0,084 0,001 0,089 0,247
R2 0,99 0,99 0,99 0,98 1mL/100mg de MS, 2em h-1, 3em h-1, valores de R2obtidos para o ajuste do modelo unicompartimental
aos dados observados. L = Linear; Q = Quadrático e C = Cúbico.
24
Para o período de latência (L) e volume final de gás (VF), verificou-se efeito
linear (P<0,05) da substituição dos níveis de amido, onde o aumento da inclusão de
amido promoveu aumento da produção de gás, enquanto que o tempo de latência foi
reduzido. A maior produção de gás ocorreu pela maior disponibilidade de nutrientes
(CNF) para os microrganismos ruminais in vitro (Wascheck et al., 2010). De acordo
com Mertens (1997), os CNF apresentam digestão rápida e completa no trato gastro
intestinal (TGI) enquanto que os carboidratos fibrosos (CF) apresentam digestão lenta
e incompleta. Desta forma, quando alimentos ricos em CNF são acrescentados as
dietas dos ruminantes espera-se elevação da digestibilidade da dieta total, como pode
ser evidenciado pelo aumento do volume final de gás.
O efeito da adição de CNF sobre os perfis de degradação da MS de forrageiras
pode ser variável, pois a fermentação desses compostos pela microbiota presente no
inóculo se dá de forma mais rápida e gerando diferentes produtos finais da
fermentação (Beuvink & Spoesltra, 1992).
Considerando que o principal constituinte da forragem é a FDN, cuja digestão
dos seus polímeros e fermentação dos monômeros implica na produção de acetato, o
qual libera 2 moles de CO2por mol de acetato (produção direta) e 0,87 moles de CO2
por mol de AGV (produção indireta), enquanto que a fermentação de amido gera,
principalmente propionato como produto final e, que a produção de propionato só
libera 0,87 moles de CO2 indiretamente (Beuvink & Spoesltra, 1992), a adição de
amido embora permita aumentar a quantidade de carboidratos potencialmente
digestíveis nos frascos de incubação, a alteração na relação acetato:propionato altera
a produção de gases direta. Desta forma, a não alteração da taxa de digestão da MS
em função da adição de amido pode ser em parte explicada pelo efeito deste evento.
Cabral et al., (2002) avaliando silagem de milho com níveis crescentes de
espigas citaram que o acréscimo de grãos, por acarretar aumento dos CNF e redução
dos CF, pode afetar os parâmetros cinéticos estimados pelos sistemas in vitro (cultura
em batelada ou sistema fechado), principalmente, o acúmulo de metabólitos (ácidos
orgânicos) em taxas elevadas ao ambiente de incubação, ou até mesmo a exaustão
de outros nutrientes pode inibir a ação fermentativa, embora ainda existam nutrientes
potencialmente digestíveis.
Para o caso específico da técnica de produção de gás, a proporção molar dos
AGV’s produzidos pode também afetar a taxa na qual os gases são produzidos, em
resposta à adição de carboidratos disponíveis, pois a fermentação acética tem
25
comportamento diferente da fermentação de propionato sobre a produção de gás
(Beuvink & Spoesltra, 1992).
A redução do período de latência com a inclusão de amido reflete o efeito da
digestão mais rápida do amido em relação a fibra, principal componente da forragem,
indicando que este alimento é mais fermentável que a forragem (Wascheck et al.,
2010).
Assumindo taxa de digestão média do amido de 0,20 h-1, cerca de cinco horas
após o início da incubação praticamente todo o amido potencialmente digerível teria
sido degradado pela microbiota ruminal, afetando com isso os tempos iniciais de
leitura dos gases e, com isso, a latência.
O período de latência tem sido descrito como o tempo decorrido após a
inoculação da amostra para que o processo de digestão se inicie de fato, onde eventos
associados a hidratação da amostra, aderência da microbiota ruminal ao substrato e
a retirada de componentes resistentes a digestão ocorreria no ambiente de incubação
(Mertens, 2005). Elevados períodos de latência tendem a ser observados quando se
usa a técnica in vitro de produção de gases para amostras com elevado teor de FDN,
elevado grau de lignificação e baixo teor de CNF.
Quando se utilizou a glicose como fonte de energia suplementar verificou-se
efeito quadrático (P<0,05) sobre a taxa de digestão (C) da forragem e período de
latência (L) (Tabela 3).
Tabela 3. Volume final de gás (VF), taxa de digestão (C), e período de latência (L) em
função da glicose substituindo a forragem usando o modelo unicompartimental de
Schofield et al., (1994).
Parâmetros Níveis de Glicose (%)
EPM Valor P
0 10 20 30 L Q C
VF1 22,932 23,030 24,910 23,165 0,761 0,469 0,259 0,150
C2 0,021 0,017 0,021 0,037 0,001 <0,001 <0,001 0,381
L3 8,320 0,341 0,001 0,001 1,137 0,001 0,008 0,189
R2 0,99 0,98 0,95 0,82 1mL/100mg de MS, 2em h-1, 3em h-1, valores de R2 obtidos para o ajuste do modelo aos dados
observados. L = Linear; Q = Quadrático e C = Cúbico.
O volume total de gás não foi influenciado pelos níveis de glicose adicionados,
diferentemente do observado para a inclusão do amido. Entretanto, deve ser
26
salientado que foi utilizado o modelo unicompartimental (Schofield et al., 1994) o qual
não se ajustou adequadamente aos dados observados especialmente para os
maiores níveis de glicose, conforme coeficiente de determinação, o qual variou de
0,99 a 0,82 para os níveis zero e 30%, respectivamente. Desta forma, provavelmente
a falta de adequação do modelo unicompartimental para estimar os parâmetros
cinéticos colaborou para a não identificação dos efeitos dos níveis de inclusão de
glicose sobre o VF, conforme pode ser observado (figura 1).
(a) (b)
(c) (d)
FIGURA 1. Perfil de produção de gás para os dados observados (círculos) e ajustados
(linha contínua) pelo modelo unicompartimental para os níveis de zero (a), 10 (b), 20
(c) e 30% (d) de glicose adicionada aos frascos de incubação.
A adição de glicose promoveu alteração significativa no perfil de produção de
gás (Figura 1), especialmente nos níveis 20 e 30% de glicose, caracterizando desta
forma o que se chama de diauxia (Brock et al., 1994), o qual tem sido descrito como
a ocorrência de duas curvas de crescimento microbiano na mesma curva (alimento,
substrato). Este fenômeno ocorre pela presença de dois substratos com diferentes
0
5
10
15
20
25
0 20 40 60 80 100
GA
S P
red
ito
mL
Tempo (h)
Glicose 0%
GAS Observado
GAS Predito
0
5
10
15
20
25
0 20 40 60 80 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 10%
Gas Observado
Gas Predito
0
5
10
15
20
25
30
0 20 40 60 80 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 20%
Gas obser
Gas Predito
0
5
10
15
20
25
30
0 20 40 60 80 100
Gas
mL
Tempo (h)
Glicose 30%
Gas obser
GAS Predito
27
preferências pela microbiota ruminal ou pela presença de nutrientes poliméricos e
solúveis que apresentam diferentes taxas de digestão.
Desta forma, procurando identificar isso, optou-se por usar o modelo
bicompartimental (Schofield et al., 1994), tendo sido observado melhor ajuste do
mesmo em comparação ao modelo unicompartimental, proporcionado R2 de 0.99 para
todos os níveis de glicose utilizados (tabela 4; Figura 2).
Tabela 4. Parâmetros cinéticos da digestão da forragem em função da glicose
substituindo a forragem (modelo bicompartimental de Schofield et al., 1994).
Parâmetros Níveis de Glicose %
0 10 20 30
VF11 -- -- 4,030 7,463
C13 -- -- 0,466 0,253
L2 8,324 0,325 1,542 1,271
Vf21 22,931 23,034 20,964 19,135
C23 0,021 0,0175 0,0175 0,017 Vf total1 22,936 23,033 25,009 26,590
R2 0,99 0,98 0,99 0,99 1mL/100mg de MS, 2em h-1, 3em mL.h-1, valores de R2 obtidos para o ajuste do modelo aos dados
observados; Volume final de gás para a fração de rápida digestão (Vf1), taxa de digestão da fração de
rápida digestão (C1), período de latência (L), volume final de gás para a fração de lenta digestão (Vf2),
taxa de digestão da fração de lenta digestão (C2) e volume total de gás (Vf1 + Vf2)
Uma vez que o modelo bicompartimental se ajustou apenas aos perfis de
produção de gás dos maiores níveis de glicose (20 e 30%), não foi realizada análise
estatística, no entanto percebe-se o aumento numérico do volume final de gás (Vf
total) com a substituição de glicose, diferente do apresentado na tabela 3 usando o
modelo unicompartimental.
28
(a) (b)
(c)
(d)
Figura 2. Perfil de produção de gás para os dados observados (círculos) e ajustados
(linha contínua) pelo modelo bicompartimental para os níveis com zero (a), 10 (b), 20
(c) e 30% (d) de glicose adicionada aos frascos de incubação.
A não observação de aumento da taxa de digestão da MS pela adição de amido
poderia ser mascarada pelos efeitos negativos da adição de amido sobre a digestão
da MS da forragem, os quais não seriam possíveis de detecção pelo sistema de
monitoramento da produção de gás bem como pelos modelos matemáticos usados,
já que os gases de ambas os componentes seriam gerados simultaneamente ao longo
da incubação.
Desta forma, objetivando avaliar o efeito dos níveis de amido e glicose sobre a
digestão da FDN, considerando as limitações da técnica in vitro de produção de gases,
foi avaliado o desaparecimento da FDN em 3 tempos de incubação: 24, 48 e 96 horas.
Para a digestão da FDN utilizando o amido, verificou-se redução linear (P<0,05)
da digestão no tempo de 24 horas após a inoculação, entretanto, não foi observado
efeito nos tempos de 48 e 96 horas (tabela 5). A inibição da digestão da FDN no tempo
24 horas pode ter sido causada pelo efeito do amido sobre o crescimento de
0
5
10
15
20
25
0 20 40 60 80 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 0%
Gas Pred
GAS Obser
0
10
20
30
0 20 40 60 80 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 10%
Gas Pred
GAS Obser
0
10
20
30
0 50 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 20%
Gas Pred
GAS Obser
0
10
20
30
0 20 40 60 80 100
GA
S m
L
Tempo (h)
Glicose 30%
Gas Pred
GAS Obser
29
microrganismos que o digerem, os quais provavelmente competiram por nutrientes
essenciais ao metabolismo com os organismos celulolíticos (Hungate, 1966).
Ao mesmo tempo, o aumento da disponibilidade de carboidratos solúveis
(glicose, maltose) resultantes da digestão do amido pode favorecer o seu uso direto
pelos organismos celulolíticos e, portanto, ter algum efeito negativo na síntese de
enzimas relacionadas à digestão de celulose. Esse mecanismo tem sido verificado em
vários microrganismos, onde a presença do produto final da via metabólica ou do
nutriente no meio de cultivo, inibe a expressão de genes associados a digestão de um
polímero complexo ou da sua síntese pelo organismo.
A elevação da concentração de carboidratos solúveis também pode inibir os
mecanismos associados à aderência ao substrato (Brock et al., 1994), os quais são
necessários a digestão dos componentes insolúveis, especialmente da parede celular
vegetal (celulose e hemicelulose).
A não observação de diferença na digestão da FDN nos tempos 48 e 96 horas
indica que houve recuperação da atividade celulolítica com o decorrer da incubação,
sendo o efeito inibitório do amido apenas transitório.
Tabela 5. Valores médios de mínimos quadrados para a digestão in vitro da FDN nos
tempos de incubação de 24 (Dig24), 48 (Dig48) e 96 horas (Dig96) em função da
substituição da forragem por amido.
Tempo Níveis de Amido (%)
EPM Valor p
0 10 20 30 L Q C
Dig24 16,184 12,334 10,325 6,976 3,857 0,014 0,901 0,725
Dig48 60,148 58,166 64,463 56,532 3,822 0,799 0,466 0,236
Dig96 73,533 72,548 70,630 71,790 1,924 0,131 0,283 0,361
EPM= Erro padrão da média; L= Linear; Q= Quadrática; C= Cúbica
Diferente do observado para o amido, o aumento da concentração de glicose
no meio de incubação causou redução linear (P<0,05) da digestão da FDN em todos
os tempos avaliados (tabela 6). Ou seja, o uso de elevadas concentrações de glicose
no meio de cultivo causa efeitos negativos prolongados na digestão da FDN.
30
Tabela 6. Valores médios de mínimos quadrados para a digestão in vitro da FDN nos
tempos de incubação de 24 (Dig24), 48 (Dig48) e 96 horas (Dig96) em função da
substituição da forragem por glicose.
Tempo Níveis de Glicose (%)
EPM Valor p
0 10 20 30 L Q C
Dig24 19,455 17,931 13,824 12,551 5,447 0,012 0,930 0,387
Dig48 61,900 62,711 59,495 49,069 2,454 0,009 0,062 0,782
Dig96 74,078 73,847 72,540 66,724 2,380 0,047 0,232 0,727
EPM= Erro padrão da média; L= Linear; Q= Quadrática; C= Cúbica
A provável explicação para o efeito negativo prolongado dos níveis de glicose
sobre a digestão da FDN em comparação ao efeito negativo não prolongado do amido
se deve a diferença na disponibilização de carboidratos solúveis entre as fontes de
energia testadas, pois enquanto o amido é digerido pela microbiota ruminal numa taxa
ao redor de 0,20 h-1, a glicose é prontamente disponível, proporcionando efeitos
imediatos na microbiota ruminal e seu comportamento, incluindo taxa de crescimento
e expressão gênica.
Considerando que não houve efeito (P>0,05) dos níveis de glicose e amido
adicionados sobre o pH do meio de cultivo nos diferentes tempos de avaliação, os
efeitos das fontes energéticas não foram associados a alteração do pH, mas sim por
efeito direto sobre a microbiota.
Verificou-se efeito (P<0,05) do tempo de incubação sobre os valores de pH do
meio de cultivo, os quais foram 6,89; 6,72 e 6,67, respectivamente, para os tempos
24, 48 e 96 horas. Os menores valores de pH observados nos tempos finais de
incubação refletem o acúmulo de produtos finais da fermentação (AGV’s) dos
nutrientes ao longo do tempo. Embora fosse esperada redução do pH do meio com o
aumento dos níveis de amido ou glicose, não foi observado esse comportamento.
Entretanto, considerando que foram testados níveis máximos de glicose ou amido de
30%, pode-se inferir que estes não são tão elevados para promover um efeito mais
pronunciado no pH ruminal, apesar do uso de sistema fechado (cultura em batelada),
onde não há entrada de nutrientes e remoção de produtos da fermentação (Van Soest,
1994).
A adição de fontes de energia rapidamente disponíveis no rúmen, tais como
amido ou carboidratos solúveis, como forma de estimular a digestão ruminal e a
31
concentração de energia da dieta tem sido prática comum para atender os requisitos
energéticos de animais de alta produção. Baixos níveis de inclusão destas fontes
energéticas parecem estimular o crescimento da microbiota ruminal e a síntese de
proteína microbiana, mas elevados níveis têm sido relacionados a efeitos negativos
na digestão da fibra da forragem (Hamilton, 1942).
Os efeitos negativos sobre a digestão da forragem têm sido associados à
redução do pH ruminal (ou do meio de cultivo em trabalhos in vitro) abaixo de 6,0, à
competição por nutrientes essenciais (compostos nitrogenados, vitaminas, ácidos
graxos de cadeia ramificada e minerais) entre organismos fibrolíticos e não fibrolíticos
bem como à redução na aderência dos microrganismos fibrolíticos e/ou redução da
expressão gênica ou atividade das enzimas associadas à digestão da fibra (Hungate,
1966). El-Shazly et al., (1961) verificaram que em culturas mistas de bactérias do
rúmen e por meio da técnica in situ que a adição de amido resultava em redução da
digestão de celulose purificada pela limitação de nitrogênio às bactérias celulolíticas.
Hitchner & Leatherwood (1980) propuseram que a celulase é uma enzima
controlada por mecanismos de repressão e que as bactérias celulolíticas são
governadas por repressão catabólica das enzimas celulolíticas. Em contrapartida,
Smith et al., (1973) propuseram que a adição de celobiose inibe a ação da celulase
ao invés da sua produção. Alguns autores têm proposto o efeito negativo de
bacteriocinas por microrganismos amilolíticos, as quais teriam promovido inibição da
atividade de enzimas fibrolíticas (Arroquy et al., 2005; Piwonka & Firkins, 1993).
Provavelmente isto tenha ocorrido até o tempo 24 horas, quando houve redução na
digestão da FDN incluindo amido, mas que se reverte com o decorrer da incubação.
Considerando que os gases gerados nos frascos de incubação refletem a
digestão da amostra ou ingredientes incubados pela microbiota ruminal, a qual tem
como produtos finais principalmente os AGV’s, os quais são a principal fonte de
energia para os ruminantes, pode-se inferir que com base no volume final de gás a
adição de amido até 30% promoveria aumento na disponibilidade de energia da dieta
e, com isso, aumento do desempenho de animais mantidos em pastos de capim
Marandu bem manejados e com composição semelhante à usada neste estudo. Os
efeitos da adição de glicose parecem não ser tão desejáveis, especialmente nos níveis
de 20 e 30%, uma vez que causa redução da digestão da fibra em tempos prolongados
de incubação, podendo com isso, não aumentar a disponibilidade de energia da dieta
e o desempenho dos animais.
32
2.4 CONCLUSÕES
A glicose exerce efeitos negativos prolongados na digestão da FDN, enquanto
que para o amido o efeito negativo é revertido com o tempo de incubação. A realização
de mais pesquisas testando a suplementação conjunta de proteína e carboidratos
devem ser buscadas, com objetivo de encontrar uma combinação que permita reduzir
os efeitos deletérios da suplementação isolada dos carboidratos.
33
2.5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ARROQUY, J.I.; COCHRAN R. C.; NAGARAJA, T. G. et al. Effect of types of non-fiber carbohydrates on in vitro forage fiber digestion of low-quality grass hay. Animal Feed Science and Technology, v.120, p.93-106, 2005. BARCELOS, A. F.; PAIVA, P. C. A.; PEREZ, J. R. O.; TEIXEIRA, J. C.; CARDOSO, R. M.; SANTOS, V. B. Avaliação da casca e da polpa desidratada de café (Coffea arabica l.) pela técnica de degradabilidade in vitro de produção de gases. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 30, n. 6, p. 1829-1836, 2001. BEUVINK, J.M.W.; SPOELSTRA, S.F. Interactions between substrate, fermentation end-products, buffering systems and gas production upon fermentation of different carbohydrates by mixed rumen microorganisms in vitro. Applied Microbiology and Technology, v.37, n.4, p.505-509, 1992. BROCK, T.D.; MADIGAN, M.T.; MARTINKO, J.M. et al. Biology of microorganisms.7.ed. Englewood Cliffs: Prentice Hall International, p.909,1994. BUENO, I.C.S.; CABRAL FILHO, S.L.S.; GOBBO, S.P. et al. Influence of inoculum source in a gas production method. Animal Feed Science and Technology, v.123-124, p.95-105. 2005. CABRAL, L. S.; VALADARES FILHO, S.C.; DETMANN, E.; ZERVOUDAKIS, J. T.; PEREIRA, O.G.; VELOSO, R. G.; PEREIRA, E. S. Cinética Ruminal das Frações de Carboidratos, Produção de Gás, Digestibilidade In Vitro da Matéria Seca e NDT Estimado da Silagem de Milho com Diferentes Proporções de Grãos. Revista Brasileira Zootecnia, v.31, n.6, p.2332-2339, 2002. EL-SHAZLY, K., B. A. DEHORITY, and R. R. Johnson. Effect of starch on the digestion of cellulose in vitro and in vivo by rumen microorganisms. J. Anim. Sci. 20:268-273, 1961. FONDEVILA, M.; BARRIOS A. The gas production technique and its application to the study of the nutritive value o forages. Cuban Journal of Agricultural Science, La Habana, v. 35, n. 3, p. 187-196, 2001.
34
GETACHEW, G.; BLUMMEL, M.; MAKKAR, H.P.S.; BECKER, K. In vitro gas measuring techniques for assessment of nutritional quality of feeds: a review. Animal Feed Science and Technology, Amsterdam, v. 72, n. 3-4, p. 261-281. 1998. HAMILTON, T. S. The effect of added glucose upon the digestibility of protein and of fiber in rations for sheep. J. Nutr. 23:101-110, 1942. HITCHNER, E. V., and J. M. Leatherwood. Use of a cellulase-derepressed mutant of Cellulomonas in the production of a single-cell protein product from cellulose. Appl. Environ. Microbiol. 39:382-386, 1980. HUNGATE, R. E. The rumen and its microbes. Academic Press, Inc., New York. 1966. KALMOKOFF, M.L.; BARTLETT, F.; TEATHER, R.M. Are ruminal bacteria armed with bacteriocins? Journal of Animal Science, v.79, p.2297-2306, 1996. KOZLOSKI, G. B. Bioquímica dos ruminantes. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria, 2002. 139p. MALAFAIA, P. A. M.; VALADARES FILHO, S. C.; VIEIRA, R. A. M.; SILVA, J. F. C.; PEREIRA, J. C. Cinética ruminal de alguns alimentos investigada por técnicas gravimétricas e metabólicas. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 27, n. 2, p. 370-380, 1998. MAURÍCIO, R. M.; MOULD, F. L.; DHANOA, M. S.; OWEN, E.; CHANNA, K. S.; THEODOROU, M. K. A semi-automated in vitro gas production technique for ruminants fedstuff evaluation. Animal Feed Science and Technologic, v. 79, p. 321-330, 1999. McDOUGALL, E.I. Studies on ruminant saliva. 1. The composition and output of sheep’s saliva. Biochem. J., 43(1):99-109,1948. MERTENS, D.R.; LOFTEN, J.R. The effect of starch on forage fiber digestion kinetics in vitro. Journal of Dairy Science, v.63, p.1437-1446, 1980. MERTENS, D. R. Creating a system for meeting the fiber requirements of dairy cows. Journal of Dairy Science, v. 8, p. 1463-1469, 1997. MERTENS, D. R. Rate and extent of digestion. In: DIJKSTRA, J.; FORBES, J. M.; FRANCE, J. (Ed.). Quantitative aspects of ruminant digestion and metabolism. 2 ed. Cambridge: CABI Publishing, 2005. p. 13-48. MOREIRA P.C. et al. Produção cumulativa de gases e parâmetros de France avaliados pela técnica semiautomática in vitro de fontes de carboidratos de ruminantes. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, v.11, n.2, p. 452-462, 2010. PAULINO, M.F.; DETMANN, E.; VALADARES FILHO. S.C. Suplementação animal em pasto: energética ou protéica? In: SIMPÓSIO SOBRE MANEJO ESTRATÉGICO DA PASTAGEM, 3. 2006, Viçosa. Anais... Viçosa: SIMFOR, 2006. p.359-392.
35
PELL, A. N.; SCHOFIELD, P. Computerized monitoring of gas production to measure forage digestion in vitro. Journal of Dairy Science, Madison, v. 76, n. 9, p. 1063- 1073, 1993. PIWONKA, E.J.; FIRKINS, J.L. Effect of glucose fermentation on fiber digestion by ruminal microorganisms in vitro. Journal of Dairy Science, v.79, p.2196-2206, 1993. SCHOFIELD, P., PITT, R.E., PELL, A.N. Kinetics of fiber digestion from in vitro gas production. Journal of Animal Science, 72(11):2980-2991, 1994. SILVA, D.J.; QUEIROZ, A.C. Análise de Alimentos. Métodos químicos e biológicos. 3 ed. Viçosa: Editora UFV, 2002. 235p. SMITH, W. R., I. Yu, and R. E. Hungate. Factors affecting cellulolysis by Ruminococcus albus. J. Bacteriol. 114:729-737, 1973. STERN, M.D.; BACH A.A.; CASAMIGLIA S. Alternative techniques for measuring nutrient digestion in ruminants. Journal of Animal Science, Champaign, v. 75, p. 2256-2276, 1997. VAN SOEST, J.P., ROBERTSON, J.B., LEWIS, B.A. 1991. Methods for dietary fiber, neutral detergent fiber, and nonstarch polyssacarides in relation to animal nutrition. Journal of Dairy Science, v. 74, p. 3583-3597, 1991. VAN SOEST, P.J. Nutritional ecology of the ruminant, 2nd ed. New York: Cornell University Press, 476 p.1994. WASCHECK, R.C.; REZENDE, P. L.P.; MOREIRA, P.C.; REIS, R.B.; ROSA, S. R.A.; MENDONÇA, A.C. Degradabilidade e produção de gases in vitro de fontes energéticas alternativas na alimentação de ruminantes. Acta Scientiarum. Maringá, v. 32, n. 4, p. 425-430, 2010.
36
3 MODELOS MATEMÁTICOS PARA ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS
CINÉTICOS DA DIGESTÃO DE FORRAGEM TROPICAL COMBINADA COM
FONTES ENERGÉTICAS
RESUMO - Objetivou-se com este trabalho avaliar quatro diferentes modelos matemáticos diferentes com um e dois compartimentos (Schofield; Exponencial sem latência; Gompertz e Logístico), usados para estimar parâmetros cinéticos da digestão de alimentos destinados a nutrição de ruminantes por meio da técnica in vitro de produção de gases. Os perfis de produção de gases obtidos no experimento 1 foram usados para testar os modelos. Os modelos avaliados apresentaram capacidade de ajuste diferente para os níveis de amido e glicose, conforme variáveis analisadas relativas a acurácia e precisão. Quando se avaliou a inclusão do amido, os modelos utilizando apenas um compartimento se ajustaram adequadamente, mas com a glicose ocorreu um comportamento diáuxico, o que levou a reparametrizar os modelos para o bicompartimental. Apenas os modelos bicompartimentais de Schofield e o Logístico se ajustaram aos perfis de produção de gás da forragem suplementada com glicose, enquanto que o modelo de Gompertz e o exponencial sem latência não se ajustaram. O uso da técnica in vitro de produção de gases para estimar os parâmetros cinéticos da digestão de alimentos para ruminantes deve prever também adequado uso dos modelos matemáticos, de acordo com a natureza e composição bromatológica dos alimentos a serem avaliados.
Palavras-chave: avaliação de modelos, digestão in vitro, Schofield, Gompertz,
produção de gases.
37
3 MATHEMATICAL MODELS ON ESTIMATION OF KINETIC PARAMETERS
OF DIGESTION OF THE TROPICAL FORRAGE SUPPLEMENTED WITH
ENERGETIC SOURCES
ABSTRACT- This work aimed to evaluate four mathematical models with one and two pools (Schofield; Exponential without lag; Gompertz and Logistic) seud to estimate kinetic parameters of digestion of foods designated to ruminants nutritions by in vitro gas production technique. The gas production profiles obtained on trial 1 were used to check the mathematical models. The evaluated models presented different adjustment capabilities to data from glucose or starch levels according to variables used to check the accuracy and precision. When were used starch levels, all used unicompartimental models presented good adjustment, while the same behavior has been not observed for glucose levels where diauxic profiles were detected which needed to include the second pool into the mathematical models. Only the Schofiel and Logistic models presented good adjustments to gas production profiles for glucose levels, while the Gompertz and Exponential models without lag did not present adjustments to the data. The use of the in vitro gas production technique for estimate the kinetics parameters of digestion of foods used in ruminants nutrition must be look at adequate use of mathematical models according to chemical composition and intrinsic characteristics of foods being evaluated.
Keywords: evaluated of models, digestion in vitro, forage, parms kinects, gas production
38
3.1 INTRODUÇÃO
Os alimentos destinados à nutrição dos animais ruminantes podem ser
avaliados quanto ao seu valor nutritivo por meio de métodos in vitro, in situ e in vivo.
Embora os métodos in vivo sejam os mais acurados, uma vez que o alimento (ou
dieta) é sujeito a todos os eventos digestivos no animal, eles apresentam elevado
custo, bem como demandam elevado labor e tempo. Em contrapartida, apesar da
técnica in situ ser bastante difundida na estimação de parâmetros cinéticos da
digestão dos alimentos, por permitir o contato íntimo do alimento com o ambiente
ruminal e obtendo valores mais próximos dos encontrados com ensaios in vivo
(Nocek, 1988; Mertens, 1993), esta apresenta como inconveniente do uso de animais
canulados no rúmen.
Desta forma, a técnica in vitro tem sido usada mais frequentemente nas duas
últimas décadas, as quais apresentam como principal vantagem a menor demanda na
utilização de animais canulados no rúmen, sendo menos onerosas, além de
possibilitar a estimativa de parâmetros cinéticos da digestão de componentes solúveis
e insolúveis e permitir melhor controle das condições físico-químicas do ambiente de
incubação, o que possibilita isolar as características intrínsecas aos alimentos
(Malafaia et al., 1998).
Esta técnica consiste da avaliação da pressão ou volume dos gases gerados
nos frascos de incubação a partir da fermentação da amostra pela microbiota ruminal
(inóculo) por um período de tempo (Theodorou et al., 1994).
A estimação dos parâmetros cinéticos da digestão por meio da técnica in vitro
de produção de gases envolve o ajuste de modelos matemáticos não lineares aos
perfis de produção de gases ao longo do tempo.
39
Nos últimos anos vários modelos foram desenvolvidos para tal propósito
(France et al., 1993; Gompertz, proposto por Lavrencic et al., 1997; o logístico uni ou
bicompartimental, proposto por Schofield et al., 1994), o que é de suma importância,
considerando a grande variação na composição dos alimentos destinados à
alimentação dos animais ruminantes, notadamente nos teores de carboidratos não
fibrosos (CNF), fibra em detergente neutro potencialmente digestível (FDNpd),
proteína bruta e lipídeos, os quais são considerados os principais componentes que
podem afetar os perfis de degradação.
A partir da descrição matemática dos perfis de produção de gases pode ser
feito uma análise dos dados e a comparação dos substratos ou características do
ambiente de fermentação, com isso, podem fornecer informações úteis, relativas à
composição do substrato e do processo fermentativo das frações solúveis e
lentamente fermentáveis dos substratos (Groot et al., 1996).
Neste sentido, vários pesquisadores têm utilizado esses modelos matemáticos
no estudo da cinética de produção cumulativa de gases in vitro (Mauricio et al., 2003;
Cabral et al., 2004; Bueno et al., 2005; Noguera et al., 2005; Nozella et al., 2006).
Desta forma, a utilização de um único modelo para avaliação de uma gama de
alimentos parece não ser adequada, havendo a necessidade de avaliação destes
modelos quanto à sua capacidade de ajustamento aos dados, bem como a relevância
dos parâmetros cinéticos e seu significado biológico.
Sendo assim, o presente trabalho foi idealizado com o objetivo de identificar
entre alguns modelos matemáticos não-lineares, aquele que apresenta maior
qualidade de ajuste às curvas de produção cumulativa de gases em dietas compostas
por capim Brachiaria brizantha cv. Marandu associado à inclusão de fontes
energéticas (amido ou glicose), simulando uma suplementação energética.
40
3.2 MATERIAL e MÉTODOS
Os perfis de produção de gases obtidos no experimento 1 foram submetidos
aos ajustes para testar os modelos usando o procedimento NLIN do SAS (9.3). Foram
avaliados quatro modelos matemáticos diferentes conforme sugerido por (Wang et al.,
2011), os quais também foram avaliados utilizando um segundo compartimento devido
a heterogeneidade dos alimentos testados, não permitindo que os modelos com
apenas um compartimento se ajustassem a todos os tratamentos (Tabela 1).
Tabela 1. Modelos avaliados.
Modelo Descrição do modelo Fonte
SCHO Vf/(1+exp(2-4*c*(t-L))) Schofield et al., (1994)
EXPO (exponencial sem latência) Vf(1-exp(-c*t)) Wang et al., (1994)
GOMP (Gompertz) Vf*exp(-exp(1-c*(t-L))) Wang et al., (1994)
LOGI (modelo logístico) Vf/(1+exp(2+c(l-t))) Wang et al., (1994)
SCHO (Bicompartimental) Vf/(1+exp(2-4*c*(t-L))) +
Vf/(1+exp(2-4*c*(t-L)))
EXPO (Bicompartimental) Vf(1-exp(-c*t)) + Vf(1-exp(-c*t))
GOMP (Bicompartimental) Vf*exp(-exp(1-c*(t-L))) +
Vf*exp(-exp(1-c*(t-L)))
LOGI (Bicompartimental) Vf/(1+exp(2+c(l-t))) +
Vf/(1+exp(2+c(l-t)))
Vf= Volume final de gás (mL); c= taxa de digestão (h-1); t= tempo de incubação (h); L= latência (h)
Os critérios adotados para verificar a qualidade do ajuste dos modelos
matemáticos foram obtidos com o auxílio do programa MES (sistema de avaliação de
modelos), proposto por Tedeschi, (2006), sendo avaliados os critérios: Coeficiente de
Determinação (R2), Coeficiente de Correlação e Concordância (CCC), Viés de
41
Correção (CB), Raiz do Quadrado Médio do Erro de Predição (RQMEP), Quadrado
Médio do Erro de Predição (QMEP), Viés, Viés Sistemáticos, Erro Aleatório.
O Coeficiente de Determinação do modelo (R²) foi usado para avaliar a
variância dos dados preditos, no qual valores próximos a 1 representam o melhor
estimador dos dados observados. O R² indica a precisão do modelo utilizado,
entretanto este coeficiente não deve ser utilizado como único critério de avaliação dos
modelos.
O CCC, também conhecido como índice de reprodutibilidade, considera
simultaneamente a precisão e a acurácia do modelo (LIN. 1989). O CB, um
componente do CCC, indica o desvio da linha de regressão do modelo em relação a
linha de regressão com inclinação igual a 1 e é usado para avaliar a acurácia.
O QMEP e RQMEP são critérios comuns e confiáveis para medir a precisão de
previsão de um modelo, pois avaliam a distância entre a perdição e o valor verdadeiro,
os quais quanto menor o valor melhor. O QMEP é divido em outros três componentes,
Viés, Viés Sistemáticos, Erro Aleatório.
Além desses critérios foi feito também a corrida de sinal e uma análise gráfica
das curvas observadas e estimadas e análise gráfica de resíduos. Segundo DRAPER
e SMITH (1966), quando a série temporal de um conjunto de resíduos é conhecida,
pode-se avaliar o ajustamento do modelo por intermédio de grupos de resíduos
consecutivos de mesmo sinal, as quais são denominadas corridas de sinal.
42
3.3 RESULTADOS e DISCUSSÃO
Na tabela 2 são apresentados os dados referentes à estatística descritiva
(número de observações, média, erro padrão da média, valores máximos e mínimos)
relativa à produção de gás da forragem, níveis de amido e de glicose.
Tabela 2 – Estatística descritiva para o volume final de gás observado para a forragem
e os níveis de amido e glicose testados.
Variáveis Forragem Inclusão de amido Inclusão de glicose
10% 20% 30% 10% 20% 30%
n 24 24 24 24 24 24 24
Média 7,234 9,085 10,457 11,737 9,552 12,021 14,084
EPM 1,560 1,681 1,884 2,003 1,430 1,412 1,395
Máximo 22,674 24,849 27,264 29,078 22,887 24,912 26,488
Mínimo 1,078 1,075 0,928 1,000 1,767 2,465 2,794
EPM= erro padrão da média
Para os níveis de amido adicionados aos frascos de incubação a proporção da
variação (R2) explicada pelos modelos avaliados variou de 0,962 a 0,998 (Tabela 3).
Pode-se considerar que houve alta precisão dos modelos em estimar a produção de
gás. O modelo EXPO apresentou os menores valores de R2 para todos os níveis de
amido testados, sendo o menor valor observado no nível zero (apenas forragem),
entretanto, a adição de amido promoveu aumento nos valores de R2 para este modelo.
Os demais modelos apresentaram estimativas bem próximas para os valores de R2.
A explicação para tal comportamento deve-se ao fato do modelo EXPO ser um
modelo exponencial sem latência. Considerando que o perfil de produção de gás
observado para a forragem geralmente apresenta forma sigmoidal (Pell et al., 1997),
43
fato que também foi encontrado em nosso estudo, o uso de modelos sem estimação
da latência de modo geral, tende a não se ajustar adequadamente a este tipo de
alimento. Estudos anteriores mostraram que o uso de modelos que geram curvas de
forma não sigmoidal como o modelo EXPO foram inadequados para descrever curvas
de alimentos com respostas sigmoidais (Dhanoa et al., 2000; Calabrò et al., 2005;
Wang et al., 2011).
Tabela 3 - Análise de regressão entre valores observados e preditos da produção de
gás in vitro para níveis de amido usando modelos unicompartimentais.
Níveis Modelos 1R2 2CCC 3CB 4RQMEP 5 QMEP
% 6Viés 7Viés Sist. 8E.Alea.
0% Amido
SCHO 0,996 0,9977 0,9996 0,495 0,245 0,694 19,357 79,948
EXPO 0,962 0,980 0,999 1,461 2,134 3,164 0,436 96,401
GOMP 0,989 0,993 0,999 0,864 0,747 10,087 10,813 79,100
LOGI 0,996 0,998 0,999 0,495 0,245 0,703 19,347 79,949
10% Amido
SCHO 0,998 0,998 0,999 0,568 0,323 15,860 35,898 48,243
EXPO 0,979 0,988 0,999 1,246 1,553 7,772 2,776 89,452
GOMP 0,994 0,996 0,999 0,735 0,541 7,403 25,984 66,613
LOGI 0,998 0,998 0,999 0,568 0,323 15,906 35,902 48,192
20% Amido
SCHO 0,996 0,998 0,999 0,553 0,306 0,124 5,943 93,934
EXPO 0,982 0,991 0,999 1,218 1,483 0,755 3,054 96,191
GOMP 0,995 0,998 0,999 0,62 0,385 0,000 2,762 97,238
LOGI 0,996 0,998 0,999 0,553 0,306 0,125 5,953 93,922
30% Amido
SCHO 0,995 0,997 0,999 0,753 0,568 1,225 20,740 78,035
EXPO 0,989 0,993 0,999 1,079 1,165 1,138 9,694 89,168
GOMP 0,997 0,998 0,999 0,614 0,377 0,723 21,349 77,928
LOGI 0,995 0,997 0,999 0,753 0,567 1,229 20,703 78,068 1Coeficiente de determinação; 2Coeficiente de Correlação e Concordância; 3Viés de Correção; 4Raiz do quadrado médio do erro de predição;5Quadrado médio do erro de predição; 6Viés; 7Viés Sistemáticos; 8Erro aleatório.
Avaliando as variáveis CCC e CB, utilizando o amido, observa-se pouca
variação, apresentando valores muito próximos (0,98 a 0,99), o que mostra uma boa
qualidade de ajuste dos modelos.
Para o RQMEP os menores valores foram observados para os níveis de amido
utilizando os modelos SCHO e LOGI, demonstrando melhor qualidade de ajuste para
estes modelos em comparação com o EXPO e o GOMP, respectivamente. O modelo
GOMP apresentou valores intermediários sobre estas variáveis, enquanto os maiores
valores foram observados para o modelo EXPO em todos os níveis de amido
adicionado. Porém, pode-se inferir que a adição de amido tendeu a aumentar os
44
valores de RQMEP para os modelos SCHO e LOGI, enquanto que para os modelos
EXPO e GOMP tendeu a reduzir o valor de RQMEP, mas não melhorou a qualidade
de ajuste do modelo EXPO, mantendo-se com o maior valor de RQMEP.
Para os níveis de glicose adicionados aos frascos de incubação a proporção
da variação (R2) explicada pelos modelos avaliados variou de 0,867 a 0,997 (Tabela
4). Os valores de R2 para todos os modelos testados foram reduzidos com o aumento
dos níveis de glicose. Nos níveis zero, 10% e 20% o modelo EXPO seguido do modelo
GOMP, apresentaram os menores valores de R2, enquanto que no nível 30% foram
os modelos SCHO e LOGI que apresentaram os valores mais baixos de R2. Assim,
nota-se que, para os níveis mais elevados de glicose os modelos SCHO e LOGI
apresentaram pouca precisão de ajuste.
Tabela 4 - Análise de regressão entre valores observados e preditos da produção de
gás in vitro para níveis de glicose usando modelos unicompartimentais.
Níveis Modelos 1R2 2CCC 3CB 4RQMEP
5 QMEP %
6Viés 7Viés Sist. 8E. Alea.
0% Glicose
SCHO 0,997 0,997 0,999 0,545 0,297 11,336 33,32 55,343
EXPO 0,969 0,983 0,999 1,396 1,948 5,686 1,439 92,875
GOMP 0,992 0,994 0,998 0,793 0,630 2,745 22,787 74,469
LOGI 0,997 0,997 0,999 0,545 0,298 11,340 33,379 55,282
10% Glicose
SCHO 0,992 0,996 0,999 0,642 0,413 10,738 1,357 87,905
EXPO 0,975 0,984 0,996 1,268 1,608 16,023 9,664 74,312
GOMP 0,989 0,99 0,995 1,029 1,058 31,625 20,332 48,043
LOGI 0,992 0,995 0,999 0,659 0,435 14,076 0,641 85,283
20% Glicose
SCHO 0,979 0,970 0,981 1,802 3,247 26,550 43,966 29,484
EXPO 0,958 0,969 0,990 1,803 3,252 13,852 27,372 58,776
GOMP 0,965 0,958 0,975 2,176 4,736 25,257 41,414 33,329
LOGI 0,979 0,97 0,981 1,802 3,248 26,519 44,031 29,451
30% Glicose
SCHO 0,867 0,917 0,985 2,899 8,403 11,057 18,335 70,608
EXPO 0,931 0,955 0,990 2,115 4,475 12,000 18,626 69,375
GOMP 0,906 0,921 0,967 2,887 8,335 33,500 16,246 50,254
LOGI 0,867 0,912 0,985 2,902 8,421 11,216 17,992 70,792 1Coeficiente de determinação; 2Coeficiente de Correlação e Concordância; 3Viés de Correção; 4Raiz do quadrado médio do erro de predição;5Quadrado médio do erro de predição; 6Viés; 7Viés Sistemáticos; 8Erro aleatório.
Avaliando as variáveis CCC e CB, utilizando glicose ocorre diminuição nos
valores de CCC e CB, onde os modelos EXPO e GOMP apresentam os piores valores
nessas variáveis nos níveis iniciais (0 e 10%) e no nível de 20% de glicose o modelo
GOMP foi pior em relação aos demais modelos, porém com o nível de 30% de glicose
45
o modelo EXPO apresentou valores de ajuste superior aos demais modelos,
apresentando melhora na precisão e acurácia de ajuste com o aumento dos níveis de
glicose.
Possivelmente esse modelo se ajustou melhor aos dados por não apresentar
latência, visto que com a inclusão de glicose, as curvas de produção de gases
diminuíram significativamente o tempo de latência. Mello et al. (2008), sugerem que
modelos que apresentam crescimento exponencial simples, como este, podem ser
mais hábeis em descrever a produção de gases após o ponto de inflexão da fase
inicial da curva ou em substratos em que o período de latência não é evidente (“lag
time” discreto), considerando t = 0 como ponto de inflexão e, dessa forma, podendo-
se descrever toda a curva de produção de gases pós-incubação.
Comparando o RQMEP com a utilização de glicose, os menores valores foram
observados para o modelo SCHO e LOGI, ambos obtidos para o nível zero e 10% de
glicose, no nível 10% ainda se observa um valor intermediário para o modelo GOMP.
Para o nível de 20% os modelos SCHO, LOGI e GOMP apresentaram valores
intermediários, enquanto que no nível de 30% de glicose o modelo EXPO apresentou
o menor valor (2,115), sendo que os modelos SCHO, LOGI e GOMP apresentaram
valores similares desta variável. Assim, a adição de glicose tendeu a aumentar os
valores de RQMEP para todos os modelos avaliados.
Com o intuito de ilustrar os resultados apresentados nas tabelas 3 e 4, são
apresentados nas figuras 1, 2 e 3 os perfis de produção de gás da forragem, 30% de
amido e 30% de glicose usando os modelos SCHO, EXPO, GOMP e LOGI.
46
(SCHO) (EXPO)
(GOMP) (LOGI)
Figura 1. Perfis de produção de gases preditos (x) e observados (y), Y=X e resíduos para a forragem
usando os modelos (SCHO), (EXPO), (GOMP) e (LOGI).
Foram escolhidas essas amostras em função de representarem os extremos
em termos de perfis de degradação, possibilitando assim visualizar o comportamento
das curvas acumulativas de gás.
Pode-se observar que para a forragem e para o amido (Figura 1 e 2) os modelos
se ajustaram adequadamente, enquanto que para a glicose (Figura 3) houve uma
grande dispersão dos dados, o que indicou um mau ajuste dos modelos.
-5
0
5
10
15
20
25
0 10 20 30Gás o
bserv
ado (
mL)
Gas predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás Predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
ML)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
47
(SCHO) (EXPO)
(GOMP) (LOGI)
Figura 2. Perfis de produção de gases preditos (x) e observados (y), Y=X e resíduos para o nível de
30% de amido usando os modelos (SCHO), (EXPO), (GOMP) e (LOGI).
(SCHO) (EXPO)
(GOMP) (LOGI)
Figura 3. Perfis de produção de gases preditos (x) e observados (y), Y=X e resíduos para o nível de
30% de glicose usando os modelos (SCHO), (EXPO), (GOMP) e (LOGI).
-10
0
10
20
30
40
0 10 20 30Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-10
0
10
20
30
40
0 10 20 30Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-10
0
10
20
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-5
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
0 10 20 30
Gás o
bserv
ado (
mL)
Gás predito (mL)
Gas obser
Resíduo
Y=X
48
Para a avaliação dos resíduos, estes foram submetidos ao teste de corridas de
sinal. A descrição dos modelos quanto à frequência de ocorrência de corridas de sinal
é exposta na Tabela 5.
Tabela 5. Distribuição de modelos em relação ao teste de corridas de sinal.
Nº Corridas Modelos
SCHO EXPO GOMP LOGI
3 1 2 2 1 4 1 6 4 1 5 5 0 2 5 7 1 0 0 1
Total 39 29 31 38
Esse teste mostrou que os modelos SCHO e LOGI foram os mais adequados,
em contrapartida os modelos EXPO e GOMP não obtiveram o mesmo sucesso.
O sucesso de um método de ajustamento de curvas pode ser avaliado pela habilidade
do modelo em descrever certa associação entre variáveis sem super ou subestimar
alguma seção do perfil estudado (DHANOA et al., 1995; VIEIRA et al., 1997; e LÓPEZ
et al., 1999). Um modelo com baixo número de corridas de sinal pode apresentar este
problema (LÓPEZ et al., 1999). Portanto, quanto maior o número de corridas de sinal
em um perfil, maior o grau de aleatoriedade dos resíduos, tornando melhor sua
descrição (DHANOA et al., 1995).
Na tentativa de ajustar melhor as curvas de produção de gás, os modelos foram
avaliados com a utilização do segundo compartimento (Tabelas 6 e 7), porém os
modelos de GOMP e EXPO não se ajustaram, não sendo incluídos nessa avaliação.
No entanto os modelos de SCHO e LOGI tiveram melhora significativa com a utilização
do duplo compartimento. A possível explicação é o fato dos alimentos-testes
(forragem adicionada de CNF) serem de composição nutricional bem heterogênea,
com frações de rápida e lenta digestão, que são digeridas diferentemente pela
microbiota ruminal (SCHOFIELD et al., 1994). Segundo Doane et al., (1997), o
compartimento duplo pode ocorrer pela fermentação de substratos heterogêneos, de
duas populações microbianas distintas, ou pela combinação dos fatores.
Quando foi incluído o segundo compartimento para avaliar a inclusão do amido,
pode-se observar que somente para os modelos SCHO e LOGI obteve-se resultados
com interpretações biológicas, apresentando ainda superioridade para o modelo LOGI
sobre o SCHO. Esses resultados reforçam a superioridade na qualidade de ajuste
49
para os modelos SCHO e LOGI comparados com os modelos EXPO e GOMP,
respectivamente.
Tabela 6 – Variáveis matemáticas geradas pelo MES usando o modelo
bicompartimental usando o modelo bicompartimental par os níveis de amido.
Variáveis Níveis de Amido
Amido 0 Amido 10 Amido 20 Amido 30
SHOF LOGI SHOF LOGI SHOF LOGI SHOF LOGI
1R2 0,999 0,999 0,998 0,998 0,996 0,997 0,998 0,998
2CCC 0,998 0,999 0,999 0,999 0,998 0,998 0,999 0,999
3CB 0,999 0,999 1,000 1,000 0,999 1,000 1,000 1,000
4 RQMEP 0,480 0,368 0,391 0,392 0,567 0,524 0,405 0,405
5 QMEP 0,230 0,136 0,153 0,153 0,322 0,275 0,164 0,164
6Viés 66,682 42,118 1,489 1,615 7,217 0,076 0,216 0,170
7Viés Sist. 0,613 9,652 4,652 4,852 0,153 0,006 0,508 0,568
8Erro Aleat. 32,705 48,230 93,859 93,534 92,631 99,919 99,276 99,262
1Coeficiente de determinação; 2Coeficiente de Correlação e Concordância; 3Viés de Correção;
4Raiz do quadrado médio do erro de predição; 5Quadrado médio do erro de predição; 6Viés; 7Viés Sistemáticos; 8Erro aleatório.
Tabela 7 - Variáveis matemáticas geradas pelo MES usando o modelo
bicompartimental usando o modelo bicompartimental par os níveis de glicose.
Variáveis Níveis de Glicose
Glicose 0 Glicose 10 Glicose 20 Glicose 30
SHOF LOGI SHOF LOGI SHOF LOGI SHOF LOGI
1R2 0,997 0,999 0,992 0,993 0,979 0,997 0,960 0,997
2CCC 0,998 0,999 0,990 0,996 0,961 0,998 0,939 0,999
3CB 0,999 0,999 0,994 0,999 0,971 1,000 0,958 1,000
4RQMEP 0,480 0,368 1,041 0,609 2,186 0,409 2,822 0,374
5 QMEP 0,230 0,136 1,084 0,371 4,779 0,167 7,966 0,140
6 Viés 66,682 42,118 13,051 11,556 39,786 0,930 37,517 1,569
7 Viés Sist. 0,613 9,652 51,185 2,017 38,133 0,016 37,007 0,178
8 Erro Aleat. 32,705 48,230 35,764 86,426 22,082 99,054 25,476 98,253
1Coeficiente de determinação; 2Coeficiente de Correlação e Concordância; 3Viés de Correção; 4Raiz do quadrado médio do erro de predição; 5Quadrado médio do erro de predição; 6Viés; 7Viés Sistemáticos; 8Erro aleatório.
50
A utilização de diferentes modelos matemáticos para estimar os parâmetros
cinéticos da produção de gás in vitro deve considerar também o perfil de produção de
gás formado em função do tempo de incubação, o qual varia com a amostra e suas
características intrínsecas. Perfis não sigmoidais indicam que a taxa de produção de
gás reduz continuadamente enquanto perfis sigmoidais indicam que a taxa de
produção de gás aumenta inicialmente, atinge sua máxima taxa e então reduz com o
tempo, podendo ser correlacionado com o aumento da atividade microbiana durante
os estágios inicias de incubação (Wang et al., 2011).
France et al., (1993, 2000) sugerem que perfis sigmoidais refletem o aumento
da acessibilidade ao substrato, o qual poderia ser causado pelo aumento da
hidratação das partículas, adesão microbiana a estas últimas e aumento no número
de inicial de microrganismos.
Vários autores têm sugerido que é relativamente comum a observação de uma
lag discreta antes que a produção de gás se inicie e que fatores associados a natureza
do substrato incubado, a população microbiana do inóculo e a quantidade de inóculo
usada afetam a mesma (Allen & Mertens, 1988; France et al., 1993; Pell & Schofield,
1993).
Neste sentido, Pell & Schofield (1993) indicaram que embora a proporção de
inóculo ruminal usado não afete a produção final de gás ele altera o perfil de produção
de gás, indicando que o substrato parecia ser mais facilmente degradado quando se
usava maior proporção de inóculo ruminal. A observação dos autores supracitados
merece destaque quando se utiliza sistemas in vitro para avaliação de alimentos, nos
quais apenas as características do alimento sendo avaliado deveriam limitar a
digestão ou a velocidade da reação, ou seja, ocorreria cinética de primeira ordem.
Entretanto, quando a concentração inicial de microrganismos (ou enzimas) limita a
velocidade da reação, a cinética passa ser de segunda ordem e, neste caso, os
resultados obtidos e inferências feitas acerca do alimento avaliado tem valor limitado
(Mertens, 1993).
Com o intuito de ilustrar os resultados apresentados nas tabelas 5 e 6,
utilizando o segundo compartimento, são apresentados na figura 4 os perfis de
produção de gás da glicose 30%, usando os modelos SCHO e LOGI, os quais se
ajustaram no bicompartimental. Foi escolhida apenas essa amostra para ser ilustrada,
em função de representar o pior ajuste em termos de perfis de degradação quando
utilizou-se apenas um compartimento.
51
(SCHO) (LOGI)
Figura 4. Perfis de produção de gases preditos (x) e observados (y), Y=X e resíduos para o nível de 30% de glicose usando os modelos SCHO e LOGI.
Pode-se observar na figura 4 que houve um melhor ajuste das curvas com o
uso do duplo compartimento para a utilização da glicose. Além disso, o modelo
Logístico se mostrou mais adequado para estimar a produção de gás quando se utiliza
alto nível de glicose.
-10
0
10
20
30
0 10 20 30
GA
S O
bse
rvad
o m
L
GAS Predito mL
Glicose 30
Obs
Resíduo
Y=X
-10
0
10
20
30
0 10 20 30
Gas
Ob
serv
ado
mL
Gas Predito mL
Glicose 30
Obs
Resíduo
Y=X
52
3.4 CONCLUSÕES
Os modelos avaliados apresentaram capacidade de ajuste diferente para os
níveis de amido e glicose, sendo os de Schofield e Logístico os mais adequados para
as condições do presente trabalho.
• A inclusão de amido ou glicose promove aumento da produção total de gás.
• O uso de modelo unicompartimental permitiu a estimação de parâmetros
cinéticos adequado para os tratamentos que envolveram a inclusão de amido,
mas o mesmo não aconteceu para a inclusão de glicose.
53
3.5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALLEN, M.S., MERTENS, D.R. Evaluating constraints on fiber digestion by rumen microbes. J. Nutr. 118, 261–270. 1988 BUENO, I.C.S.; CABRAL FILHO, S.L.S.; GOBBO, S.P. et al. Influence of inoculum source in a gas production method. Animal Feed Science and Technology, v.123-124, p.95-105. 2005. CABRAL, L.S.; VALADARES FILHO, S.C.; DETMANN, E. et al. Taxas de digestão das frações protéicas e de carboidratos para as silagens de milho e de capim-elefante, o feno de capim-tifton-85 e o farelo de soja. Revista Brasileira de Zootecnia, v.33, n.6, p.1573-1580, 2004. CALABRÒ, S., LÓPEZ, S., PICCOLO, V., DIJKSTRA, J., DHANOA, M.S., FRANCE, J., 2005. Comparative analysis of gas production profiles obtained with buffalo and sheep ruminal fluid as the source of inoculum. Anim. Feed Sci. Technol. 123–124, 51–65. DHANOA, M.S., FRANCE, J., SIDDONS, R.C. et al. A non-linear compartimental model to describe forage degradation kinetics during incubation in polyester bags in the rumen. Br. J. Nutr., 73(1):3-15, 1995. DHANOA, M.S.; LOPEZ, S.; DIJKSTRA, J.; DAVIES, D.R.; SANDERSON, R.; WILLIAMS, B.A.; SILESHI, Z.; FRANCE, J. Estimating the extent of degradation of ruminant feeds from a description of their gas production profiles observed in vitro: comparison of models. British Journal of Nutrition, v.83, p.131-142, 2000. DOANE, P.H.; PELL, A.N.; SCHOFIELD, P. The effect ofpreservation method on the neutral detergent soluble fraction of forages. Journal of Animal Science, v.75, p.1140-1148, 1997. DRAPER, N.R., SMITH, H. 1966. Applied regression analysis. New York: Jonh Willey & Sons. 407p. FRANCE, J.; DHANOA, M.S.; THEODOROU, M.K. et al. A model to interpret gas accumulation profiles associated with in vitro degradation of ruminant feeds. Journal of Theoretical Biology, v.163, p.99-111, 1993.
54
FRANCE, J.; DIJKSTRA, J.; DHANOA, M.S.; LOPEZ, S.; BANNINK, A. Estimating the extent of degradation of ruminant feeds from a description of their gas production profiles observed in vitro: derivation of models and other mathematical considerations. British Journal of Nutrition, v.83, p.143-150, 2000. GROOT, J.C.J.; CONE, J.W.; WILLIAMS, B.A.; DEBERSAQUES, F.M.A.; LANTINGA, E.A. Multiphasic analysis of gas production kinetics for in vitro fermentation of ruminant feeds. Animal Feed Science and Technology, v.64, p.77-89, 1996. LAVRENCIC, A.; STEFANON, B.; SUSMEL, P. An evaluation of the Gompertz model in degradability studies of forage chemical components. Animal Science, v.64, p.423-431, 1997. LÓPEZ, S., FRANCE, J., DHANOA, M.S. et al. Comparison of mathematical models to describe disappearance curves obtained using the polyester bag technique for incubating feeds in the rumen. J. Anim. Sci., 77(5):1875-1888, 1999. MALAFAIA, P. A. M.; VALADARES FILHO, S. C.; VIEIRA, R. A. M.; SILVA, J. F. C.; PEREIRA, J. C. Cinética ruminal de alguns alimentos investigada por técnicas gravimétricas e metabólicas. Revista Brasileira de Zootecnia, Viçosa, v. 27, n. 2, p. 370-380, 1998. MAURÍCIO, R.M.; PEREIRA, L.G.R.; GONÇALVES, L. C. et al. Potencial da técnica in vitro semi-automática de produção de gases para avaliação de silagens de sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench). Revista Brasileira de Zootecnia, v.32, n.4, p.1013- 1020, 2003. MELLO, R.; MAGALHÃES, A. L. R.; BREDA, F. C.; REGAZZI, A. J. Modelos para ajuste da produção de gases em silagens de girassol e milho. Pesq. agropec. bras., Brasília, v.43, n.2, p.261-269, fev. 2008. MERTENS, D. R. Rate and extent of digestion. Chap. II. In: FORBES, J. M. & FRANCE, J. (eds.) Quantitative aspects of ruminant digestion and metabolism. Commonwealth Agricultural Bureaux, Cambridge University Press, England, 1993, p.13-51. NOCEK, J.E. In situ and other methods to estimate ruminal protein and energy digestibility: a review. J Dairy Sci., v.71, n. 8, p. 2051-2069, 1988. NOGUERA, R.R.; SALIBA, E.O.; GONÇALVES, L.C. et al. Utilização da técnica de produção de gás para determinar a cinética de fermentação dos carboidratos estruturais e não estruturais em sorgo para forragem. Livestock Research for Rural Development, v.17, n.5, 2005. NOZELLA, E.F.; CABRAL FILHO, S.L.S.; BUENO, I.C.S. et al. Caracterização de forrageiras do Nordeste utilizando a técnica de produção de gases, composição química e quantificação de taninos. 1. plantas do estado da Bahia. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 43. 2006, João Pessoa. Anais... João Pessoa: SBZ, 2006.
55
PELL, A.N.; DOANE, P.H.; SCHOFIELD, P. In vitro digestibility and gas production. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 34., 1997, Juiz de Fora. Anais.Juiz de Fora: SBZ, 1997. p.109-132. PELL, A..N. , SCHOFIELD, P. Computerized monitoring of gasproduction to measure forage digestion In Vitro. J Dairy Sci., v.76, n. 9, p. 1063-1073, 1993. SCHOFIELD, P., PITT, R.E., PELL, A.N. Kinetics of fiber digestion from in vitro gas production. Journal of Animal Science, 72(11):2980-2991, 1994.
TEDESCHI, L. O. Assessment of the adequacy of mathematical models. Agricultural Systems. V. 89, p.225–247, 2006. THEODOROU, M.K., WILLIAMS, B.A., DHANOA, M.S. et al. A simple gas production method using a pressure transducer to determine the fermentation kinetics of ruminant feed. Anim. Feed Sci. Technol., v.48, n.1, p.185-197, 1994. VIEIRA, R.A.M., PEREIRA, J.C., MALAFAIA, P.A.M. et al. Application of non-linear models in the description of in situ degradation profiles of the elephant grass (Pennisetum purpureum Schum, Mineiro variety). Anim. Feed Sci. Tec., v.66, p.197-210, 1997. WANG, M.; TANG, S.X.; TAN, Z.L.Modeling in vitro gas production kinetics: Derivation of Logistic–Exponential (LE) equations and comparison of models. Animal Feed Science and Technology, v.165, p.137–150, 2011.
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4 CONCLUSÕES GERAIS
A inclusão de amido como fonte energética suplementar ao capim Marandu
promove aumento da produção total de gás e redução do período de latência, mas
não afeta a taxa de digestão da MS. Entretanto, a adição de glicose promoveu redução
linear da latência e taxa de digestão da MS, mas não afetou a produção de gás total,
usando o modelo unicompartimental. O uso de modelo unicompartimental permitiu a
estimação de parâmetros cinéticos adequado para os tratamentos que envolveram a
inclusão de amido, mas o mesmo não aconteceu para a inclusão de glicose, a qual
altera dramaticamente o perfil de produção de gás, tornando necessária a utilização
do modelo bicompartimental para o ajuste aos perfis diáuxico.
Sobre a digestão da FDN, a inclusão de amido reduziu linearmente a digestão
no tempo 24 horas após a inoculação, mas nos tempos 48 e 96 horas não foi
observado qualquer efeito, o que indica recuperação da atividade celulolítica nos
tempos finais de incubação. Já para a inclusão de glicose, em todos os tempos de
digestão avaliados (24, 48 e 96 horas) foi observada redução linear da digestão da
FDN, indicando que níveis elevados de glicose tem efeitos negativos prolongados na
digestão da fibra.
O uso do modelo EXPO, o qual não prevê a estimação do período de latência
não se ajusta de forma adequada aos perfis de produção de gás da forragem sem
suplementação, apresentando valores de R2 relativamente baixos, comparados aos
modelos SCHO, GOMP e LOGI. Os modelos de Schofield e Logístico os mais
adequados para as condições do presente trabalho.