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Calidad de leche de vaca individual en Uruguay

Publicado: 21 de julio de 2022
Por: Cartaya A.*, Cabrera J., Santiago Neto W. e Hirigoyen D.Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Estación Experimental INIALa Estanzuela, Ruta 50 km 11, 70000, Colonia (Uruguay).
Resumen

Palabras Claves: leche bovina; composición química; recuento células somáticas

Introducción y Objetivo
En Uruguay hay 3.423 tambos (Fontan et al, 2020), con carga animal de 1,15±0,03 por hectárea (Fariña y Chilibroste, 2017) mayoritariamente de raza Holando (INALE, 2014), de los cuales 75% basan su alimentación en pasturas implantadas. Muchos de estos establecimientos realizan controles lecheros mensuales, participando aproximadamente 100.000 vacas en el programa de mejoramiento genético (http://www.mu.org.uy), donde se obtiene información de composición química (grasa: Gr, proteína: Pr, lactosa: Lac, sólidos totales: ST, nitrógeno ureico en leche: NUL, caseína: Cas) y recuento de células somáticas (RCS) de cada vaca individual (VI). Esta información es utilizada para ajustes de dieta, manejo sanitario de la ubre y selección genética. La composición de la leche está influenciada entre otros, por el tamaño del rodeo (Forsbäck et al, 2010; Heck et al, 2009) y la estación del año (Gallardo, 2006), dos de los factores más variables de nuestro rodeo nacional. Por tal motivo, el objetivo de este estudio fue analizar la composición de la leche y RCS de VI, en diferentes tamaños de rodeo, regiones y en las 4 estaciones del año, durante tres años.
Materiales y métodos
Se procesaron los resultados de 574.097 muestras de leche de VI analizadas en el laboratorio de Calidad de Leche de INIA La Estanzuela entre Julio-2017 y Junio-2020. Las mismas provenían de 152 tambos distribuidos en 11 departamentos. Las muestras fueron tomadas por controladores habilitados, bajo protocolos establecidos y conservadas con Bronopol (0,05%) hasta su análisis por espectroscopía infrarroja, en los equipos: MilkoScanFT+ - FossomaticFC (Foss Electric, Dinamarca) y Bentley2000 - Somacount300 (Bentley Instruments, EEUU). Los métodos analíticos aplicados están validados, verificados y ejecutados en acuerdo a normas internacionales (ISO 9622:20137 , ISO 13366-28 , IDF 383/20039 , IDF 504/202010). Para este estudio los resultados se agruparon por estación, por 3 zonas creadas arbitrariamente (Z1: Soriano, Flores, Río Negro, Colonia; Z2: Canelones, Florida, San José, Montevideo y Z3: Lavalleja, Maldonado y Rocha.) y 4 grupos según tamaño del rodeo (T1: < 71 VI, T2: 72-142 VI, T3: 143-419 VI y > 419 VI (Artagaveytia, 2017)). Se realizó análisis de regresión y correlación de Pearson con el programa R (R Foundation for Statistical Computing, Viena, 2011, versión 4.0.3).
Resultados y discusión
El valor promedio y la variación para cada componente se presentan en la Tabla 1, siendo similares a otros reportes (Cecchinato et al, 2011; Looper, 2012). Referente al tamaño del rodeo, a medida que los rodeos son más grandes, disminuye la Gr y RCS; aumenta la Pr, Cas y Lac y los ST fueron más bajos en T4. Considerando, que establecimientos de mayor tamaño tienen más componentes tecnológicos, logísticos y disponibilidad de alimento, podría explicar los mejores niveles de producción en términos de los parámetros de calidad. La Z2 presentó los mejores indicadores en Lac, Pr, Cas y NUL; y la Z1 en Gr y ST. El RCS fue más altos en la Z3. En cuanto a las estaciones, se detectaron para Gr y ST en verano y otoño, Pr en otoño e invierno y RCS en verano, valores más elevados en todos los años. La mayor concentración de Gr y Pr en otoño, anteriormente reportada (Delucchi et al, 2008; Hirigoyen, 2012), coincide con la época de mayor concentración de partos (65% marzo a setiembre (Fariña y Chilibroste, 2017)) y el ajuste de la dieta sumistrada (Acosta et al, 2012). El NUL no presentó variaciones importantes entre las variables evaluadas. La mayoría de los parámetros se correlacionaron (P< 0,05) de acuerdo a reportes previos (Delucchi et al, 2008; Hirigoyen, 2012). Siendo las asociaciones más fuertes entre Pr - Cas (r=0,94); ST - Gr y Cas (r=0.69, 0,65).
Tabla 1. Calidad de leche de vaca individual, laboratorio de Calidad de Leche INIA LE (Julio-2017 y Junio-2020).
Tabla 1. Calidad de leche de vaca individual, laboratorio de Calidad de Leche INIA LE (Julio-2017 y Junio-2020).
Conclusión
El análisis muestra variabilidad en los componentes de la leche de acuerdo con el tamaño del rodeo, zona y estaciones del año.
Las mejores leches se obtuvieron en los rodeos de mayor tamaño, en la Z2, durante otoño - invierno. Sería necesario profundizar estudios para conocer cuales variables tienen mayor influencia en la calidad de la leche observada.

Acosta, Y. et al., “Calidad de leche: alimentación y rendimiento de sólidos”, INIA Serie Actividades Difusión 287. 2012

Artagaveytia, J. “Competitividad de los Tambos Uruguayos”, Jornada Técnica Lechera, 2017.

Bulletin IDF 383/2003, “New Applications of Mid-infra-red Spectrometry for the Analysis of Milk and Milk Products - Proceedings of IDF Symposium on Advancement in Analytical Techniques”.

Bulletin IDF 504/2020, “New applications of MIR spectrometry: Quality assurance practices with new parameters in raw milk analysis”.

Cecchinato, A. et al., “Genetic parameters of coagulation properties, milk yield, quality, and acidity estimated using coagulating and noncoagulating milk information in Brown Swiss and Holstein-Friesian cows”, Journal of Dairy Science, 2011.

Delucchi, I. et al., “Calidad de Leche: Resultados de análisis de muestras durante el período julio 2006 - julio 2008”, INIA Serie Actividades Difusión 549. 2008.

Encuesta INALE, 2014

Fariña, F y P. Chilibroste, “Opportunities and Challenges for the Growth of Milk Production form Pasture: The Case of Farm Systems in Uruguay”, Agricultural Systems, 2017.

Fontán, V., et al., “Anuario Estadístico Agropecuario 2019”, MGAP, 2020.

Forsbäck, L. et al., “Evaluation of Quality Change in Udder Quarter Milk from Cows with Low-to-Moderate Somatic Cell Counts”, Animal, 2010.

Gallardo, M. “Alimentación y Composición Química de la Leche”, Sitio Argentino de Producción Animal, 2006.

Heck, J.M.L. et al., “Seasonal variation in the Dutch bovine raw milk compositions”, Journal of Dairy Science, 2009.

Hirigoyen, D. et al., “Perfil estacional de la leche en Uruguay y la relación de sus componentes”, XL Jornadas Uruguayas de Buiatría, 2012.

ISO 13366-2:2006, “Enumeration of somatic cells - Part2: Guidance on the operation of fluoro-opto-electronic counters”.

ISO 9622:2013, “Guidelines for the application of mid-infrared spectrometry”.

Looper, M. “Factors Affecting Milk Composition of Lactating Cows”, Agriculture and Natural Resources, 2012.

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Autores:
Andrea Cartaya
INIA Uruguay
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