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Uso da análise na alimentação animal: Determinação do valor nutricional dos produtos de soja

Publicado: 14 de outubro de 2024
Por: DR. MARKUS WILTAFSKY-MARTIN, responsável pelo desenvolvimento de serviços na Evonik Animal Nutrition
Sumário

Este documento técnico é baseado em uma apresentação que fiz em junho na Conferência Mundial de Pesquisa de Soja em Viena, Áustria. Ele apresenta alguns dos principais desafios que o setor de ração animal enfrenta. As causas serão familiares para a maioria dos leitores: enfrentamos o aumento dos custos de matéria-prima e energia e, como resultado, a eficiência nunca foi tão importante. Em termos de como isso afeta o setor de ração animal, a variabilidade no valor nutricional dos ingredientes da ração, como os produtos de soja, tem consequências reais. Isso significa que o desempenho animal pode variar significativamente sem informações precisas sobre esses valores. Entretanto, há maneiras de atenuar essas flutuações. A espectroscopia do Infravermelho próximo (NIR) pode ser usada para o controle de qualidade, o que nos permite determinar o impacto do processamento na digestibilidade dos aminoácidos e controlar os principais parâmetros. Ao utilizar ferramentas como o serviço AMINONIR® da Evonik, podemos avaliar de forma rápida e confiável o valor nutricional dos produtos de soja e reduzir a variação nas dietas dos animais, melhorando o desempenho e aumentando a eficiência alimentar. Com esses insights em mente, espero que você ache este documento técnico interessante.

Os últimos anos apresentaram um conjunto único de desafios para o setor global de proteína animal e para a indústria de rações. Confrontado com o rápido aumento dos custos de matéria-prima e energia, o setor teve que se concentrar ainda mais na eficiência. Em um mundo incerto, a volatilidade, a complexidade e a ambiguidade podem parecer problemas insuperáveis. Ainda assim, concentrando-se no que realmente pode ser controlado, o setor de ração animal pode mitigar a situação e aumentar a eficiência e a produção. Em particular, o uso de dietas com baixo teor de proteína formuladas com o conhecimento exato do conteúdo nutricional dos alimentos, como os produtos de soja, pode fazer uma diferença significativa.

Importância do valor nutricional dos produtos de soja

Cerca de 60 a 70% do custo total da produção animal é gasto com ração. Desse total, a maior proporção dos custos dietéticos pode ser atribuída à energia e à proteína. E, embora seja difícil avaliar o valor energético dos ingredientes da ração na produção animal, ele é crucial se os operadores quiserem controlar os custos e maximizar o desempenho animal. Além disso, o valor energético de ingredientes importantes para rações, como o farelo de soja, que domina os mercados mundiais, é influenciado pelo processamento. A soja é uma fonte valiosa de energia e proteína (mais especificamente, aminoácidos), mas a qualidade nutricional dos produtos de soja pode variar consideravelmente. A forma como são processados leva a resultados distintos. É necessário algum tratamento térmico para inativar fatores antinutricionais, como inibidores de tripsina (medidos como Atividade do Inibidor de Tripsina ou TIA) e lectinas, que ocorrem naturalmente na soja crua e que podem interferir na digestão, absorção e metabolismo dos nutrientes.
O tratamento térmico excessivo dos produtos de soja destrói nutrientes valiosos, como os aminoácidos termolábeis, além de reduzir a digestibilidade dos aminoácidos e o conteúdo energético. O subprocessamento também tem um impacto negativo na digestibilidade. A Figura 1 mostra, para a lisina em frangos de corte, como o super processamento e o sub processamento da soja integral reduz a digestibilidade dos aminoácidos.
Figura 1: Impacto do sub e super processamento de soja integral na digestibilidade da lisina em frangos de corte
Figura 1: Impacto do sub e super processamento de soja integral na digestibilidade da lisina em frangos de corte

Parâmetros analíticos para controle de qualidade

Para atingir as metas de eficiência e desempenho na produção animal e reduzir a incerteza inerente ao processo, a variabilidade da ração deve ser reduzida para melhorar a consistência. Do ponto de vista da qualidade, parâmetros analíticos específicos precisam ser controlados. Com relação à qualidade em um estudo sobre a qualidade dos produtos de soja, a Figura 1 mostra que o subprocessamento é mais diretamente indicado por níveis elevados de TIA. Esses inibidores fazem parte da defesa da planta da soja contra herbívoros e insetos e precisam ser suficientemente inativados para que a soja possa ser usada como ração animal. Nos produtos de soja, os níveis de TIA inferiores a 4-5 mg/g são geralmente aceitos pelo setor de rações como padrão, o que também é refletido pela digestibilidade máxima na Figura 1. O processamento excessivo tem um impacto negativo sobre os aminoácidos termolábeis, especialmente a lisina, a arginina e a cistina. O ensaio de lisina reativa determina a quantidade de lisina que é disponível para a nutrição animal. Na Figura 1, é possível observar que o processamento prolongado reduz a proporção de lisina reativa em relação à lisina total. Isso ocorre porque a lisina é cada vez mais afetada por reações de processamento excessivo, deixando menos lisina disponível para o animal.

Utilização da espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) para controle de qualidade

A coleta e a análise de dados e a utilização de ferramentas e tecnologias digitais, como a espectroscopia de infravermelho próximo (NIR), podem proporcionar um controle de qualidade melhor e mais preciso. O PCI (Indicador de Condições de Processamento), um parâmetro sintético patenteado desenvolvido pela Evonik que mostra o impacto de impacto do processamento na digestibilidade dos aminoácidos, como um método é um método rápido e confiável para avaliar a qualidade nutricional dos produtos de soja. É possível identificar grãos de soja crus com altos valores de PCI; o PCI será menor à medida que a intensidade do processamento aumentar.
Figura 2: Impacto do processamento refletido pelo Indicador de Condições de Processamento (PCI) sobre a Digestibilidade Ileal Padronizada (SID) de Metionina (Met), Cistina (Cys), a soma de Metionina e Cistina (Met + Cys) e Lisina (Lys) de grãos de soja integrais em frangos de corte
Figura 2: Impacto do processamento refletido pelo Indicador de Condições de Processamento (PCI) sobre a Digestibilidade Ileal Padronizada (SID) de Metionina (Met), Cistina (Cys), a soma de Metionina e Cistina (Met + Cys) e Lisina (Lys) de grãos de soja integrais em frangos de corte
Digestibilidade máxima é alcançada a um PCI de 12 SID Coeficiente, % Impacto no super processamento Impacto no sub processamento A Figura 2 ilustra que a digestibilidade dos aminoácidos em produtos de soja crua é comparativamente baixa (PCI > 20). No entanto, à medida que a intensidade do processamento aumenta e os fatores antinutricionais sensíveis ao calor caem, a digestibilidade melhora com a diminuição do PCI. Em um PCI de aproximadamente 12, a digestibilidade máxima dos aminoácidos é alcançada. Se as condições de processamento forem muito intensas, isso se refletirá em uma redução adicional do PCI. Valores inferiores a 12 refletem na redução da digestibilidade de aminoácidos, o que tem um impacto negativo sobre o valor nutricional e econômico do produto de soja.
A avaliação nutricional de produtos à base de soja está disponível para o setor de rações como parte do serviço AMINONIR® da Evonik, que leva a análise até onde ela é necessária. Os equipamentos NIR pertencentes e operadas pelo produtor de ração são simplesmente conectadas ao serviço AMINONIR® da Evonik. O usuário escaneia as amostras com o instrumento NIR local e faz o upload dos espectros para a Evonik, onde eles são avaliados. Todo o processo, desde a medição da amostra até o recebimento dos resultados e relatórios da análise, leva apenas alguns minutos. Na verdade, a coleta e o monitoramento contínuos de dados relevantes fornecem a base para que o setor de produção animal tome decisões mais embasadas.
Em conjunto, ferramentas analíticas como o NIR podem reduzir a variação na alimentação animal e melhorar o desempenho. A Figura 3 mostra duas dietas, uma usando a análise da Evonik para avaliar os ingredientes da ração e, em seguida, balanceada usando recomendações dietéticas (barra roxa) e outra na qual não foram usadas medidas específicas de controle de qualidade (barra cinza). Podemos ver como a variação de nove aminoácidos essenciais é reduzida com o uso de ferramentas analíticas, aumentando assim a eficiência da ração. Nesse cenário, o impacto da consistência aprimorada da matéria prima é expresso no coeficiente de variação da dieta ao longo do tempo. Observa-se que o coeficiente de variação pode ser reduzido em mais de 50% por meio de medidas de controle de qualidade e decisões de fornecimento.
Figure 3: Dietary Coefficient of Variation, %, in 2 diets, Diet B using data-backed analytics
Figure 3: Dietary Coefficient of Variation, %, in 2 diets, Diet B using data-backed analytics
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Autores:
Alessandra Ferraz
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