Níveis de lisina em rações de suínos em terminação: um metanálise para otimizar o desempenho
Meta-analysis of lysine levels used in diets for finishing swine in Brazil: recommendations to optimize performance and reduce costs
Portela, L.B.1A; Siqueira, J.C.1B*; Bomfim, M.A.D.1C; Nascimento, D.C.N.2; Ribeiro, F.B.1D; Oliveira, F.L.1E; Pereira, W.G.1F e Dos Santos, J.C.1G
1Centro de Ciências Agrárias e Ambientais. Universidade Federal do Maranhão (CCAA/UFMA). Chapadinha-MA. Brasil. Alarisssa_brandao_portela@yahoo.com.br; B*jcsiqueira@ufma.br; Cmadbomfim@yahoo.com.br; Dfelipebribeiro@yahoo.com; Eloiola93@gmail.com; Fwelligton.gomes88@gmail.com; Gjuliana.snt2@gmail.com
2Departamento de Zootecnia. Centro de Ciências Agrárias. Universidade Federal do Piaui (CCA/UFPI). Teresina-PI. Brasil. daphinnec@yahoo.com.br
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RESUMO
O objetivo do trabalho foi estimar os níveis de lisina (Lys) em rações de suínos em terminação, adequados para otimizar o desempenho e reduzir os custos com alimentação, utilizando a técnica da metanálise. Para isso foram utilizados dados de conversão alimentar (CA) de 16 experimentos dose-resposta realizados no Brasil, publicados entre os anos de 2000 e 2011, que avaliaram níveis crescentes de lisina na ração. Após convertidos para uma base comum, os dados de conversão alimentar dos trabalhos selecionados foram submetidos á análises de regressão considerando o nivel de Lys como variável independente, utilizando os modelos exponencial, polinomial quadrático e Linear Response Plateau (LRP). Com base na equação exponencial, foi calculada a variação do custo com alimentação por kg de ganho de peso. Considerou-se o custo da ração basal (sem L-lisina HCl) como sendo R$ 0,70/kg, e atribuiu-se o valor de 2,80 (g/g) para a CA desejada. O nível ótimo de lisina total adequado para otimizar o desempenho, estimado a partir da utilização do modelo quadrático foi 1,036 %, enquanto o nível ótimo estimado para reduzir os custos com alimentação e aumentar a margem foi 0,980 % quando o kg de L-lisina HCl (78,5 %) custou R$ 4,71. Por outro lado quando o kg de L-lisina HCl (78,5 %) aumentou para R$ 7,85, o nfvel estimado reduziu para 0,880 %. Para simular o custo com alimentação por kg de GP de sufnos em crescimento/terminação propos-se uma equação.
Palavras chave: Aminoácidos. Análise de custos. Suinocultura.
SUMMARY
The objective of the study was to determine optimal lysine levels (Lys) in diets for finishing pigs, suitable for optimize performance and reduce feed costs, using the meta-analysis technique. Feed conversion (FC) data from 16 dose-response experiments realized in Brazil (from 2000 to 2011), which evaluated increasing lysine levels in diets were used. The feed conversion data from selected works were converted to a common basis and submitted to regression analyzes considering the lysine level as independent variable by the exponential, quadratic model and Linear Response Plateau (LRP). Based on exponential equation was calculated the variation of feed cost per kg of weight gain. The cost of basal diet (without L-lysine) was considered as R$0.70/kg, and assigned the value of 2.80 (g/g) for the FC desired. The optimal total lysine level appropriate to optimize performance, recommended by quadratic model was 1.036 %, while the optimum level recommended to reduce feed costs and increase the margin was 0.980 %, when the cost of L-lysine HCl kg (78.5 %) was R$4.71. On the other hand, when the kg of L-lysine (78.5 %) increased to R$7.85, the recommended level was reduced to 0.880 %. To estimate the feed cost per kg of weight gain for growing/finishing pigs, an equation was proposed.
Key words: Amino acids. Cost analysis. Swine production.
Introdução
Dentre os aminoácidos essenciais, a lisina é o primeiro limitante para o desenvolvimiento de suínos em terminação nas rações à base de milho e farelo de soja (NRC, 1998; Rostagno et al., 2011). Deste modo, para que o nutricionista formule rações capazes de suprir as necessidades de lisina, com níveis proteicos adequados, é imprescindível a utilização de uma fonte sintética deste aminoácido, como estratégia para reduzir os níveis de farelo de soja, principal componente do custo das rações.
]]> A maioria dos estudos tradicionalmente conduzidos não considera análises de custos, baseando-se apenas na descrição quantitativa de variáveis produtivas em resposta ao aumento da concentração de lisina nas rações, sendo as recomendações correspondentes a concentrações capazes de maximizar ou otimizar o ganho de peso, a conversão alimentar, o rendimento de carcaga, entre outras variáveis (Owens e Pettigrew, 1989; Sakomura e Rostagno, 2007).De acordo com Pack et al. (2003), os estudos para quantificar as exigências de nutrientes essenciais, incluindo aminoácidos, deveriam considerar variáveis de relevância econômica nas análises, pois as concentrações de aminoácidos que proporcionam máxima eficiência produtiva, na maioria das vezes, não coincidem com aquelas necessárias para alcangar a máxima lucratividade, principal objetivo dos produtores. Assim, o termo exigência, considerando como concentração fixa de aminoácidos é utilizado indevidamente, uma vez que as concentrações nas rações deverão variar de acordo com os preços dos insumos, que estão sujeitos a frequentes oscilações dependendo das condições do mercado.
Outro argumento baseia-se na variação individual existente dentro de uma população de animais, uma vez que ao definir uma concentração fixa visando atender as necessidades de um lote, existe a possibilidade de sobre-fornecimento para aqueles individuos com menor potencial e sub-fornecimento de nutrientes para aqueles individuos com maior potencial de resposta (Siqueira et al., 2009). Com base nisso, Sakomura e Rostagno (2007) relataram que o mais importante é entender como uma população ou lote de animais responde ao acréscimo na concentração de um aminoácido na ração, identificando-se a região critica das curvas resposta, o que possibilita a associação de variáveis econômicas para a definição dos niveis ótimos de aminoácidos nas rações.
O procedimento estatistico utilizado para comparar informações provenientes de diferentes condições com resultados de estudos distintos, mas relacionados, definido por Glass (1976) como metanálise, tem sido adotado constantemente nas áreas de ciências. A metanálise consiste em um conjunto de métodos que busca sintetizar as informações quantitativas de estudos independentes, com o objetivo de explicar a variação dos efeitos obtidos nesses estudos. De acordo com Luiz (2002), a metanálise consiste em extrair informações de dados preexistentes e através da combinação dos resultados e aplicação de técnicas estatisticas, sintetiza-se suas conclusões ou até mesmo cria-se uma nova conclusão.
Diante do exposto, realizou-se este trabalho com o objetivo de estimar niveis de lisina em rações de suinos em terminação, para otimizar o desempenho e reduzir os custos com alimentação utilizando a técnica da metanálise, e propor um modelo para simular o custo com alimentação de acordo com o nivel de lisina da ração.
Material e métodos
Foi realizada uma revisão na literatura brasileira e identificados trabalhos que avaliaram rações contendo níveis crescentes de lisina (Lys) para suínos na fase de terminação. Os trabalhos foram extraídos da Revista Brasileira de Zootecnia, Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, Revista Ciência e Agrotecnologia e Acta Scientiarum. Os artigos foram publicados entre os anos de 2000 e 2011, e do total de 28 referências identificadas, 16 foram selecionadas para constituir o banco de dados.
Os trabalhos selecionados para compor o banco de dados (tabela I) atenderam os seguintes critérios de inclusão: 1-Estudos realizados no Brasil, publicados entre os anos de 2000 e 2011, que utilizaram suínos com peso entre 50 e 111 kg; 2- Estudos de natureza quantitativa, instalados em delineamento inteiramente casualizado (DIC) ou blocos casualizados (DBC) com no mínimo três repetições; 3- Estudos que utilizaram rações com no mínimo tres níveis de Lys, formuladas com base em níveis de aminoácidos totais ou digestíveis; 4-Avaliaram variãveis de desempenho (consumo de ração, CR; ganho de peso, GP e conversão alimentar, CA) em resposta aos níveis de Lys nas rações.
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Quando as rações foram apresentadas com base em Lys digestível, os níveis testados foram convertidos para Lys total considerando os coeficientes de digestibilidade das rações, calculados à partir da composição das rações experimentais apresentada em cada trabalho.
Os dados médios de CA, apresentados em cada um dos trabalhos selecionados, foram tabulados e transformados para uma base comum, possibilitando que a metanálise fosse realizada. Essa transformação consistiu em expressar os dados de cada trabalho como respostas relativas, atribuindo-se o valor de 100 % à melhor resposta de CA em função do nível de Lys, expressando as demais respostas como porcentagens da melhor resposta, conforme proposto por Pack et al. (2003).
O conjunto de dados transformados de CA em resposta aos níveis crescentes de Lys, foi submetido a um teste de normalidade (Cramer Von-Mises), e atendida esta pressuposição foram realizadas análises de regressão considerando o nível de Lys como variável independente, por meio dos seguintes modelos:
1- Linear Response Plateau (LRP): Yi= L + U (R - Lysi) + ei, i= 1, 2...n1, n1 + 1.....n
em que:
(R - Lys¡)= 0 para i = n1 + 1;
]]> n1 = número de observações até o ponto de quebra;n= número de pares de observações;
Yi= CA relativa estimada para o i-ésimo nivel de Lys das rações;
Lysi= nível de lisina das rações;
L= CA relativa estimada no platô;
U= inclinação da reta ascendente;
R= nível de Lys estimado pelo ponto de quebra;
ei= erro ou desvio associado à distancia entre o valores de CA relativa observados e os valores estimados pelas equações.
2- Polinomial quadrãtico: ]]> Yi= β0 + β1 Lys1 + β2 Lysi2 + ei
em que:
β0= constante da regressão ou intercepto;
β1= parâmetro da regressão para o componente linear e;
β2= parâmetro da regressão para o componente quadrático.
3- Exponencial:
Yi= A + B (1 - e - C (Lysi - D)) + ei
em que:
]]> A= resposta de CA relativa estimada para a ração contendo o menor nível de Lys (Basal);B= diferença estimada entre a mínima e a máxima resposta obtida com a suplementação de Lys;
C= coeficiente de inclinação da curva;
D= nível de Lys da ração basal, sendo e= base do logaritmo neperiano (2,718282).
Para verificar a qualidade do ajuste dos diferentes modelos, foram considerados os valores dos quadrados médios dos desvios (QM desvios), as significâncias dos testes F e os coeficientes de determinação (R2= SQ modelo/SQ total).
As recomendações dos níveis de Lys para otimizar o desempenho de suínos em terminação foram obtidas por diferentes métodos, considerando cada um dos modelos de regressão ajustados, conforme apresentado por Sakomura e Rostagno (2007). Pelo LRP estas estimativas foram obtidas pelo encontro da reta ascendente com o platô. Para o modelo polinomial quadrático, as estimativas foram obtidas igualando-se primeira derivada da equação a zero (2 ß2/ß1). Os níveis ótimos estimados com o uso do modelo exponencial foram obtidos considerando 95 % da resposta assintótica (melhores respostas) por meio da expressão: (ln 0,05)/C + D.
As recomendações dos níveis de Lys adequadas para reduzir os custos com alimentação foram obtidas com base na metodologia proposta por Pack et al. (2003) simulando-se diferentes pregos da L-lisina HCl. A variação no custo com alimentação (ARS), proporcionada pela adição de níveis crescentes de Lys foi calculada pela expressão:
AR$= CRB+((CULys-CURB)*NSLys)
em que:
]]> CRB= custo do kg da ração basal sem adição de L-lisina HCl (R$);CULys= custo por unidade de Lys suplementar (R$) (custo do kg de L-lisina HCl/100);
CURB= custo unitãrio da ração basal (R$) (custo do kg da ração basal/100);
NSLys= acréscimo na concentração de Lys (%) proporcionado pela suplementação de L-lisina HCl na ração basal (Lysi - D).
Para estimar os valores absolutos de CA à partir da equação ajustada para os valores relativos (CA %), atribuiu-se um máximo valor de CA de acordo com o potencial do rebanho (2,80 g/g).
Multiplicando-se os valores de CA (g/g) estimados pela equação exponencial em cada nível de Lys avaliado, pelo custo do alimento calculado para cada nível de suplementação (AR$), foi obtida a variação do custo com alimentação/kg de GP (AR$/kgGP), por unidade de Lys suplementar.
A margem por kg de suíno produzido (M) em cada nível de suplementação de Lys nas rações foi calculada pela expressão:
M= PVS - (R$/kgGP)
em que:
PVS= preço de venda do kg de suino vivo (R$); (R$/kgGP)= custo com alimentação por kg de suino produzido (R$) para cada nível de Lys na ração.
]]> Os níveis de Lys estimados para reduzir os custos com alimentação foram definidos como sendo aqueles que proporcionaram os menores custos com alimentação por kg de GP e maior margem.Os ajustes dos diferentes modelos de regressão foram realizados com o auxílio do software SAS 9.0 (Statistical Analysis Systeml).
Resultados e discussão
A maioria dos estudos desenvolvidos para determinar exigências de aminoácidos para suínos tem sido do tipo dose-resposta e a principal técnica de análise estatística utilizada para estimar os níveis ótimos de um nutriente é a análise de regressão, destacando-se o modelo polinomial quadrático, por ser de fácil manipulação e determinar um único valor de exigência de maneira simples e rápida. Entretanto este modelo tem sido criticado por vários autores (Euclydes e Rostagno, 2001; Lamberson e Firman, 2002; Sakomura e Rostagno, 2007; Siqueira etal., 2009) principalmente pela possibilidade de superestimar os valores das exigência.
Outro modelo que tem sido utilizado é o LRP, no entanto é criticado por proporcionar uma interpretação simplificada da cur-va-resposta, assumindo que a utilização do nutriente limitante é constante até que sua exigencia seja suprida e que não há respostas adicionais no desempenho acima deste ponto, havendo a possibilidade de subes-timativas (Robbins et al., 1979; Pack et al., 2003).
Diante disso, alguns autores (Sarmento et al., 2003; Pack et al., 2003; Sakomura e Rostagno, 2007; Siqueira et al., 2009; Siqueira et al., 2011), têm proposto a utilização de modelos de natureza não linear, como o exponencial, que descreve de maneira detalhada a resposta animal, permitindo a associação de variáveis econômicas na determinação do níveis ótimos.
Os modelos LRP, polinomial quadrático e exponencial se ajustaram aos dados de conversão alimentar relativa (CA, %), proporcionando coeficientes de determinação (R2) de 0,55; 0,58 e 0,55, respectivamente (tabela II). Estes valores podem ser explicados com base no grande volume de dados (n=70), obtidos de estudos com suínos de diferentes linhagens, mantidos sob diferentes condições experimentais com pesos entre 50,4 e 110,1 kg.
]]> Do ponto de vista estatístico, o modelo polinomial quadrático foi o que melhor se ajustou aos dados apresentando o menor quadrado médio do resíduo (QMRes=9,9968) e o maior coeficiente de determinação (R2= 0,58), seguido pelo LRP (QMRes=10,5819; R2= 0,55) e pelo exponencial (QMRes= 10,7442; R2 = 0,55).
As estimativas dos níveis ótimos de lisina apresentadas na tabela II variaram de acordo com o modelo utilizado, o que é perfeitamente explicável, pois cada modelo estima o nível ótimo de acordo com diferentes critérios. Pelo modelo LRP obteve-se a menor estimativa (0,931 %), enquanto que pelo exponencial, considerando 95 % da resposta assintótica, obteve-se a maior (1,122 %), sendo uma estimativa interme-diária obtida pelo modelo quadrático (1,036 %) (figura 1). Estes resultados ilustram a dificuldade em se eleger uma dose ótima em ensaios dose-resposta, pois utilizando o mesmo conjunto de dados é possível obter diversas recomendações para uma mesma variável.
O nível ótimo de lisina total de 1,036 %, equivalente a 0,901 % de lisina digestível, estimado pelo modelo quadrático para otimizar a CA de suínos em terminação foi próximo ãs recomendações de Fontes et al. (2000) de 1,00 % (0,90 % de lisina digestível) e Abreu et al. (2007) de 1,075 % de lisina total (0,94 % de lisina digestível) em rações para suínos machos castrados de 60 a 95 kg, ambas obtidas pelo modelo quadrático. Entretanto foi superior à recomendação de Santos et al. (2011) de 0,89 % de lisina total (0,82 % de lisina digestível) para suínos machos castrados de 95 a 125 kg, obtida pelo mesmo modelo. Pelo modelo LRP, o nível ótimo de lisina total foi de 0,931 % (0,810 % de lisina digestível), sendo superior a recomendação de Oliveira et al. (2003a) de 0,79 % (0,716 % de lisina digestível) para suínos de 95 a 110 kg, e inferior a recomendação de Silva et al. (2009) de 1,083 % (0,96 % de lisina digestível) para suínos de 60 aos 95 kg, ambas obtidas com o uso de modelo LRP. No presente estudo, a maior estimativa do nível de lisina adequado para otimizar a CA foi de 1,122 % (0,976 % de lisina digestível), obtida pelo modelo exponencial, sendo possivelmente uma superestimativa da exigencia de suínos em crescimento/ terminação, por ser marginal ao maior nível testado (1,270 %). Entretanto, este modelo é recomendado por descrever de forma detalhada os pequenos acréscimos no desempenho animal decorrentes dos níveis nutricionais da dieta, o que o torna de grande utilidade quando o interesse é determinar o nível ótimo de nutrientes do ponto de vista económico (Pack et al., 2003; Sakomura e Rostagno, 2007; Siqueira et al., 2009; Siqueira et al., 2011). Para a realização dos cálculos dos níveis ótimos de lisina total do ponto de vista económico, o custo da ração basal (isenta de L-lisina HCl) foi considerado como sendo R$ 0,70/kg, e a resposta de CA desejada, de acordo com o potencial genético do rebanho, de 2,80 (g/g). Considerando que a L-lisina HCl utilizada nos estudos continha 78,5 % de lisina, atribuindo-se o prego de R$* 4,71/kg para este insumo, o kg de lisina custará R$ 6,00 (4,71/0,785=6,00). Assim, o menor custo com alimentação por kg de GP foi estimado em R$ 2,101 (R$/kgGP= (0,70+(((6/100)-(0,70/ 100))*0,48))*2,896 = 2,101). Assumindo um prego de venda do suíno vivo de R$ 2,50 (Suinocultura industrial, 2012) a margem por kg de suíno produzido foi de R$ 0,399 (M= 2,50 - 2,101= 0,399), correspondendo ao nível de lisina total estimado em 0,980 % (0,852 % de lisina digestível), capaz de proporcionar menor custo com alimentação e maior margem. Entretanto, tendo em vista as oscilações no prego de mercado dos insumos utilizados na nutrição de suínos, se o custo da L-lisina HCl aumentar para R$ 7,85/kg (custo da lisina= R$ 10,00/kg), o menor custo com alimentação por kg de GP será de RS 2,150 (R$/kgGP= (0,70+(((10/100)-(0,70/100)* 0,38))*2,924= 2,150), e a margem reduzirá para R$ 0,35 (M= 2,50 - 2,150= 0,35), correspondendo ao nível de lisina estimado em 0,880 % (0,765 % de lisina digestível) (figura 2). 
Para as condições simuladas no presente estudo, em que considerou-se apenas variações no preço da L-lisina HCl, mantendo-se o preço dos demais ingredientes constante (ração basal= R$ 0,70/kg), um aumento de 66,6 % no custo do aminoácido (de 4,71 para R$ 7,85), gerou a necessidade de redução no nível de lisina da ração em 10,2 % (de 0,980 para 0,880 %) para que seja possível produzir com mínimo custo, que mesmo assim aumentou em 2,33 % (de 2,101 para R$ 2,15) ocasionando uma redução de 12,3 % na margem (de 0,399 para R$ 0,35).
Estes resultados ilustram o impacto da variação no custo da L-lisina HCl, normalmente incluída em pequenas concentrações nas rações (0,1 a 0,3 %), sobre o custo com alimentação por kg de suíno produzido, revelando que quando o prego da L-lisina HCl aumenta, para que o produtor consiga produzir com mínimo custo é necessário que o nível de lisina da ração seja reduzido (figura 2).
Considerando que, apesar das críticas, o modelo polinomial quadrático apresentou melhor ajuste do ponto de vista estatístico e gerou uma estimativa intermediária ãquelas obtidas pelos modelos LRP e exponencial, recomenda-se o nível de lisina total de 1,036 % (0,901 % de lisina digestível) para otimizar o desempenho de suínos na fase de terminação.
Contudo, este estudo demonstrou que o conceito de exigência tratado como níveis fixos de nutrientes capazes de proporcionar o máximo desempenho pode ser questio-nável, corroborando os relatos de Pack et al. (2003), pois diante de oscilações nos preços dos insumos é inevitável que haja flexibilidade nos níveis nutricionais das rações para que se atinja o mínimo custo com alimentação e conseqüentemente máxima lucratividade.
Diante disso, para simular o custo com alimentação por kg de GP de suínos em terminação, de acordo com o nível de lisina, propöe-se a equação:
R$/kgGP= CRB + ((CLys/100) - (CRB/100)* NSLys)*(CAD*100/(83,07 9 + 1 5,096*(1-2,71828-4,813*(Lys - 0,50)))
em que:
R$/kg GP= custo (R$) por kg de sufno produzido;
]]> CRB= custo (R$) do kg da ração isenta de L-lisina HCl (basal);CLys= custo (R$) por kg de lisina suplementar;
NSLys= acréscimo na concentração de lisina (%) proporcionado pela suplementação de L-lisina HCl na ração basal;
CAD= conversäo alimentar desejada de acordo com o potencial genético do rebanho (g/g);
Lys= nfvel de lisina total a ser utilizado na ração (%).
Conclusões
O nível de lisina total em rações de suínos em terminação recomendado para otimizar o desempenho, estimado pelo modelo quadrático, é 1,036 %, correspondendo a 0,901 % de lisina digestível.
O nível ótimo de lisina total estimado para reduzir os custos com alimentação e aumentar a margem foi de 0,980 % (0,852 % de lisina digestível) quando a L-lisina HCl (78,5 %) custou RS 4,71/kg. Por outro lado quando a L- lisina HCl (78,5 %) aumentou para RS 7,85/kg, o nível ótimo estimado reduziu para 0,880 % (0,765 % de lisina digestível).
Para simular o custo com alimentação por kg de GP de suínos em terminação, de acordo com os níveis e prego da Lisina, propöe-se a equação:
]]> R$/kgGP= CRB + ((CLys/100) - (CRB/100)* NSLys)*(CAD*100/(83,079 + 1 5,096*(1 -271828-4,813*(Lys-0,50)))em que:
R$/kg GP= custo (R$) por kg de sufno produzido;
CRB= custo (R$) do kg da ração isenta de L-lisina HCl (basal);
CLys= custo (R$) por kg de lisina suplementar;
NSLys= acréscimo na concentração de lisina (%) proporcionado pela suplementação de L-lisina HCl na ração basal;
CAD= conversão alimentar desejada de acordo com o potencial genético do rebanho (g/g);
Lys= nfvel de lisina total a ser utilizado na ração (%).
Por se tratar de uma equação de fácil utilização, que considera o custo da ração (CRB) e da fonte de lisina sintética (CLys), e considera ainda o nível de lisina a ser utilizado na ração (Lys) de acordo com o potencial genético do rebanho (CAD), pode ser considerada uma ferramenta de utilidade prática para que o produtor simule seus custos com alimentação auxiliando tomadas de decisão no cotidiano das granjas Brasileiras.
]]>*1R$= 0,485 US$
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Recibido: 6-2-13.
Aceptado: 3-4-14.