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Relevamiento sobre la calidad nutricional de harinas de soja producidas en la República Argentina

Publicado: 4 de diciembre de 2019
Por: Bernardo F. Iglesias; Viviana Charriere; Virginia Fain Binda; Chale, Julieta; Alberto Cabrera (EEA – Pergamino); Claudia Gallinger; Francisco Federico y Santiago Araujo (EEA – Concep.del Uruguay). Argentina
Racionalización y Justificación
El cultivo de soja en la argentina ha tenido en las últimas décadas un gran crecimiento, estimándose una cosecha de 56 millones de toneladas para la campaña 2018/2019 (Copati et al., 2019). Gran parte de la producción de esta oleaginosa se destina a la extracción de aceite, generándose distintos coproductos (harinas y expeller de soja), que son utilizados como concentrados proteicos en dietas destinadas a la alimentación animal. Según datos del Observatorio de Complejidad Económica (Simoes, 2017), el complejo soja representó más de un de un 25% del valor bruto de exportaciones de Argentina, de los cuales un 15% correspondió a las harinas.
La composición nutricional es un parámetro de gran importancia, tanto para su comercialización como para su utilización. El grupo de nutrición de aves del INTA-EEA Pergamino, hace 40 años que viene caracterizando materias primas, entre ellas de harinas de soja, cuya información se ha volcado en tablas de composición nutricional (Bonino et al., 1991; Schang et al., 1999; Azcona et al., 2007; Iglesias et al., 2015).
Sin embargo, existen trabajos internacionales donde se le atribuye a la harina de soja argentina una baja digestibilidad de sus nutrientes al compararla con otras del mercado internacional, como las brasileras, americanas o indias (Thakur & Hurburgh, 2007; de Coca-Sinova et al., 2008; Ravindran et al., 2014).

Hipótesis
Las harinas de soja nacionales cumplen con los estándares de calidad nutricional a nivel internacional.

Objetivo/s
-Analizar la composición nutricional de harinas de soja producidas en la República Argentina.
-Analizar la variabilidad en calidad (HiPro y LowPro) y entre regiones del país.

Tratamientos
  • Muestreo
A través de la Cámara de la Industria Aceitera de la República Argentina (CIARA) se realizará un muestreo de plantas de crushing de soja. Cada planta se identificará con un número que solo esa planta conoce. Solo CIARA y el grupo de Nutrición de Aves tendrán acceso a la identificación de todas las plantas.
Se tomaran muestras de harinas tipo LowPro y HiPro, identificándolas tal como las comercializa la planta, completando una ficha para poder tener su trazabilidad. Cada muestra será aproximadamente de 1 kg

  • Determinaciones químicas
A todas las muestras se les determinará humedad (método 44-16.01, AACC, 1995), contenido de proteína bruta mediante el método Kjeldahl (método 46-12.01, AACC, 1995), extracto etéreo por extracción con hexano en equipo extractor tipo Twisselman (método 30-25.01, AACC, 1995), fibra cruda por digestión secuencial con una solución de H2SO4 al 1,25% y luego con NaOH al 1,25% (método 32-10.01, AACC, 1995); cenizas en mufla a 550 °C durante 5 h (método 08-01.01, AACC, 1995).
Además se determinará la actividad ureásica (método 22-90.01, AACC, 1969), solubilidad de proteínas por la metodología empleada por Araba y Dale (1990) e inhibidores de tripsina (método Ba 12-75, AOCS, 1997).
Para completar con la caracterización química, se realizará la determinación de aminoácidos totales y digestibles en aves (Sibbald, 1979), para lo cual se pondrá a punto las determinaciones de aminoácidos en alimentos y excretas.

  • Determinaciones in vivo para aves
A todas las muestras se les determinará Energía Metabolizable Verdadera (EMV) empleando la metodología descripta por Sibbald (1976), para lo cual se emplearán gallos Leghorn (Hy-Line W-80). Cada tratamiento contará con 6 repeticiones, en donde se considerará a cada gallo como la unidad experimental.
Los mismos se alojarán en jaulas individuales (Figura 1) y se ayunarán durante 24 horas para asegurar el vaciado del tracto gastrointestinal. Transcurrido este tiempo, a un grupo de aves se les suministrará 40 g del material a analizar, previamente molido (tamiz 4,76 mm) mientras que otro grupo seguirá en ayunas para calcular la pérdida de energía de origen endógeno. Las excretas de ambos grupos se recolectarán a las 48 hs del suministro del material y se secarán en estufa a 60 °C durante 48-72 horas. Posteriormente se determinará la energía bruta, tanto las muestras de harina de soja como de las excretas, con una bomba calorimétrica isoperibólica Parr 1261 (Parr Instrument Company – Moline, IL, USA) (Figura 2) acorde a lo expresado en el método estándar ASTM D2015-85 (ASTM International, 1987) y se calculará el contenido de EMV según la siguiente ecuación:
Relevamiento sobre la calidad nutricional de harinas de soja producidas en la República Argentina - Image 1
Donde:
  • EMV: energía metabolizable verdadera (kcal/kg);
  • EBc: energía bruta consumida (kcal);
  • EBexc: energía bruta excretada (kcal);
  • EBend: energía bruta endógenos (kcal);
  • AC: alimento consumido (kg).
Relevamiento sobre la calidad nutricional de harinas de soja producidas en la República Argentina - Image 2
Figura 1. Gallos en jaulas individuales
Figura 2. Bomba calorimétrica
Con los datos se realizará una estadística descriptiva considerando promedio, desvío estándar y rango.
Así mismo, los datos serán sometidos a Análisis de la Variancia (ANAVA) de una vía para comparar regiones y calidades (HiPro y LowPro). El análisis se realizará mediante modelos lineales mixtos, el cual permite incluir una estructura de varianza-coviarianza para los errores en los casos en que no se cumple con el supuesto de homogeneidad de varianza. Cuando el grado de significancia resulte menor al 5%, la comparación de medias se realizará por la prueba de Tukey. Para esto se empleará el software InfoSTAT (Di Rienzo et al., 2012) y la aplicación Modelos Lineales Mixtos (Di Rienzo et al., 2011) del mismo software integrado con R (R Core Team, 2017).
Indicar si la actividad propuesta va a llevarse adelante en conjunto con alguna otra unidad o centro de investigación.
Participante
INTA
Rol
Iglesias, Bernardo
EEA – Pergamino
Coordinador actividades
Charriere, Ma. Viviana
EEA – Pergamino
Tareas sustantivas de aves
Fain Binda, Virginia
EEA – Pergamino
Tareas sustantivas de aves
Chale, Julieta
EEA – Pergamino
Tareas sustantivas de aves
Cabrera, Alberto
EEA – Pergamino
Tareas sustantivas de aves
Gallinger, Claudia
EEA – Concep.del Uruguay
Colaboradora
Federico, Francisco
EEA – Concep.del Uruguay
Tareas sustantivas de aves
Araujo, Santiago
EEA – Concep.del Uruguay
Tareas sustantivas de aves
  • AACC International. 2009. Method 22-90.01. Measurement of urease activity. In Approved Methods of Analysis. 11th ed. St.Paul, MN, USA: AACC International. Aprobado 1969.
  • AACC. 1995. Approved Methods of the AACC. 9th ed. St. Paul, MN, USA: American Association of Cereal Chemists.
  • AOCS. 1997. Method Ba 12–75. Trypsin Inhibitor Activity. In Official methods and recommended practices of the American Oil Chemists Society. Champaign, IL: American Oil Chemists Society.
  • Araba M & Dale NM. 1990. Evaluation of protein solubility as an indicator of overprocessing soybean meal. Poultry Science, 69: 76-83.
  • ASTM International. 1987. ASTM Standard D 2015-85. Standard test method for gross calorific value of coal and coke by the adiabatic bomb calorimeter. West Conshohocken, PA, USA: ASTM International.
  • Azcona JO, Iglesias BF, Morao LR & Schang MJ. 2007. Composición de ingredientes argentinos: maíz y soja. In I Congreso Argentino de Nutrición Animal. Parque Norte - Buenos Aires. CAENA. pp. 89-96.
  • Bonino M, Schang M, Azcona J, Sceglio O, Terzaghi A, Pascual G et al. 1991. Tablas de composición de ingredientes argentinos. Balanceados Argentinos, 63: 32-70.
  • Copati EJ, López M & Venturino D. 2019. ISSN 2408-4344 Panorama Agrícola Semanal. Informe. Buenos Aires: Bolsa de Cereales de Buenos Aires.
  • de Coca-Sinova A, Valencia DG, Jiménez-Moreno E, Lázaro R & Mateos GG. 2008. Apparent ileal digestibility of energy, nitrogen, and amino acids of soybean meals of different origin in broilers. Poultry Sciente, 87(12): 2613-23.
  • Di Rienzo JA, Casanoves F, Balzarini MG, Gonzalez L, Tablada M & Robledo CW. 2012. InfoStat. [software estadístico]. Córdoba, Córdoba, Argentina.
  • Di Rienzo JA, Macchiavelli RE & Casanoves F. 2011. Modelos lineales mixtos. 1st ed. Córdoba, Córdoba, Argentina: Grupo Infostat. 193 pp.
  • Iglesias BF, Azcona JO, Schang MJ & Charrière MV. 2015. Avances en la caracterización nutricional de maíz y soja. Agroindustria, 34(136): 18-30.
  • R Core Team. 2017. A language and enviroment for statistical computing. http://www.R-ptoject.org/. Vienna, Austria.
  • Ravindran V, Abdollahi MR & Bootwalla SM. 2014. Nutrient analysis, metabolizable energy, and digestible amino acids of soybean meals of different origins for broilers. Poultry Science, 93(10): 2567-77.
  • Schang M, Azcona J, Sceglio O, Borrás F, Rodríguez S & Yanigro S. 1999. Tabla de composición de ingredientes argentinos. Jornadas de Nutrición y Genética de Aves de Producción. Buenos Aires. Fac. de Cs. Veterinarias, UBA.
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Autores:
Bernardo F. Iglesias
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Viviana Charriere
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Virginia Fain Binda
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Julieta Chale
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Alberto Cabrera
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Claudia Gallinger
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Francisco Federico
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Santiago Araujo
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria - INTA
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Francisco Cortes
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Francisco Cortes
Polysan SA
18 de diciembre de 2019
Felicitaciones Bernardo
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