Resumen

La tecnología de cercano infrarrojo (NIR) por sus siglas en inglés, permite estimaciones rápidas y confiables de los nutrientes más importantes, los cuales requerirían de otra manera análisis de química húmeda prolongados y costosos, la técnica NIR combina la velocidad en el procesado de la muestra con una predicción precisa, permitiendo una valoración eficiente de la variabilidad y calidad de los ingredientes. Con el objeto de evaluar el beneficio económico, de formular con base en los valores de nutrientes determinados por la tecnología NIR y formulación con los valores de nutrientes con margen de seguridad, se planteó este estudio.

Palabras Clave: Margenes de seguridad, NIR, Gallina de postura

Abstract the NIR technology provide fast and confident results of the most important nutrients, in other way it request wet chemistry, time and more expensive method, the NIR technique mix the speed in the simple process with accuracy in measure, and provide a very efficient estimation of the quality a nutrients variation in raw material. The present studio show the evaluation in the economic benefits in base to make formulas with the technology providing for NIR and formulation with nutrients applying security margins.

Key Words: Laying Hens, NIR, Security Margins

Introducción

La tecnología de cercano infrarrojo (NIR) por sus siglas en inglés, permite estimaciones rápidas y confiables de los nutrientes más importantes, los cuales requerirían de otra manera análisis de química húmeda prolongados y costosos, combina la velocidad en el procesado de la muestra con una predicción precisa, permitiendo una valoración eficiente de la variabilidad y calidad de los ingredientes.

Objetivo:

Evaluar el beneficio económico, de formular con base en los valores de nutrientes determinados por la tecnología NIR y formular considerando los valores de nutrientes con un margen de seguridad.

Material y Metodos:

Se utilizaron 480 gallinas de postura, de la línea Bovans White de 79 semanas de edad y 60 semanas en producción con un peso promedio de1759.8 ±78.5g. Las aves se distribuyeron en un diseño completamente al azar en 4 tratamientos con 10 repeticiones de 12 aves cada una. El alimento y el agua se ofrecieron a libre acceso durante todo el experimento. Antes de elaborar las dietas, a los ingredientes empleados se les determinó proteína cruda y aminoácidos mediante la técnica de NIR. Posteriormente a cada ingrediente se le restó 0, 25, 50 y 100% de la desviación estándar que menciona el paquete AminoDAT 5.0 en proteína cruda y en los aminoácidos, Posteriormente con los nuevos ingredientes se formularon dietas con base en sorgo pasta de soya harina de carne con el programa computacional de Brill. Se emplearon dietas con 0, 25, 50 y 100% de margen de seguridad proporcionada por la desviación estándar del ingrediente y que cubrieran las necesidades de la gallina Bovans White.

Tratamiento 1.- Control positivo (CP), dieta con 0% de margen de seguridad proporcionada por la desviación estándar del ingrediente.

Tratamiento 2.- Dieta con 25% de margen de seguridad proporcionada por la desviación estándar del ingrediente.

Tratamiento 3.- Dieta con 50% de margen de seguridad proporcionada por la desviación estándar del ingrediente.

Tratamiento 4.- Dieta con 100% de margen de seguridad proporcionada por la desviación estándar del ingrediente.

Se llevaron registros semanales de porcentaje de postura, consumo de alimento ave/día (g), peso de huevo (g), masa de huevo ave/día y conversión alimentaria (Kg:Kg), el porcentaje de huevo roto, sucio y en fárfara (sin cascarón).

Durante la prueba se llevaron a cabo 4 evaluaciones sobre la calidad del huevo, para las cuales se colectaron 40 huevos por tratamiento, en donde se evaluó unidades Haugh, al final del estudio a las variables obtenidas de los parámetros productivos, se les realizó un análisis estadístico conforme al diseño experimental empleado.

Resultados:

Se observa que no se encontraron diferencias estadísticamente significativas (p< 0.05) para porcentaje de postura, peso promedio de huevo, consumo de alimento, índice de conversión masa de huevo ave/día, porcentaje de huevo sucio y fárfara. Además, de no encontrarse diferencia entre tratamientos para la ganancia de peso global del peso corporal de las gallinas durante el experimento. Para el porcentaje de huevo roto, el menor porcentaje fue para el tratamiento 2 (4.06%) (25% DS) y el mayor porcentaje para el tratamiento 1 (7.16%) y de manera intermedia el tratamiento con 50 y 100%DS (4.6 y 5.08% respectivamente) (p0.05).

Conclusiones:

De los resultados obtenidos, se puede concluir que el empleo de hasta una desviación estándar en los valores de los nutrientes del sorgo, pasta de soya y harina de carne no afectaron porcentaje de postura, peso promedio de huevo, consumo de alimento, índice de conversión masa de huevo, así como el porcentaje de huevo en fárfara y sucio.

Implicaciones:

Los resultados muestran que es efectivamente segura la formulación con apoyo de tecnología NIR en donde se pueden ver ahorros substanciales con el manejo de los márgenes de seguridad.

Referencias:

AminoDAT Platimun Versión 5.0, Evonik industries 2016

Evaluación de márgenes de seguridad en materias primas con el uso de tecnología de infrarrojo cercano (NIR) en dietas para gallinas de postura y su implicación económica