Seleção genética para eficiência alimentar e redução de metano

Estamos em um novo momento da economia global. A Pandemia trouxe números e formas de pensar totalmente diferentes. O tema ESG (ESG é a sigla em inglês para “environmental, social and governance” (ambiental, social e governança, em português)) é um dos novos temas das corporações e economia global.

Mas como aumentar a produção de alimentos com ESG tão forte nos dias de hoje? A produção de leite precisa aumentar para atender à demanda da crescente população mundial por proteína animal.

Segundo a FAO, a produção mundial de leite atingiu 827 milhões de toneladas em 2018, o que representa um aumento de 2% na produção em relação a 2017 (FAO et al., 2018). Este aumento constante apresenta desafios de longo prazo de viabilidade econômica, bem como de sustentabilidade ambiental.

O gás metano (CH4), gerado consequentemente pela fermentação entérica em ruminantes, pode comprometer a sustentabilidade ambiental e econômica. O metano representa na pecuária 17% das emissões globais de efeito estufa (Rodney et al., 2015) e 2 a 12% das perdas de energia alimentar em ruminantes (Johnson et al., 1994).

Na última década, vários estudos (van Engelen et al., 2015; Lassen and Lvendahl, 2016; Haas et al., 2017; Breider et al., 2018; Difford et al., 2018) mostraram que as características de CH₄ em gado leiteiro têm herdabilidade baixa a moderada, de 0,11 a 0,33.

Consequentemente, selecionar animais com baixas emissões de CH₄ é uma abordagem forte para reduzir o CH₄, visto que o progresso genético é permanente e cumulativo ao longo das gerações. A seleção genética, entretanto, requer um grande número de animais com registros para prever valores precisos.

Selecionar animais para a redução de emissões de metano é um processo genético de longo prazo.

A dificuldade para essa seleção é o acompanhamento e a relação entre a produção de CH₄ e a expressão genética. Além disso, se queremos incluir o CH₄ na meta de seleção genética, é importante conhecer as correlações genéticas dos traços CH₄ com outros traços economicamente importantes.

Um recém publicado estudo no Journal of Dairy Science, com o título: Breeding for reduce methane emission and feed-efficient Holstein Cows: An international response, escrito por uma equipe australiana debateu sobre o tema que é base desse nosso relato (Manzanilla-Pech et al., 2021).

Estimaram o parâmetros genéticos de 7 características sugeridas que tem relação com a emissão de metano, características de produção, manutenção e eficiência utilizando um banco de dados. Estimaram correlações genéticas dentro de paridades e estágios de lactação para produção de metano. Avaliaram a resposta esperada de traços economicamente importantes. Foram analisados 15.320 registros de produção de metano (MeP, g/d) de 2.990 vacas pertencentes a 4 países (Canadá, Austrália, Suíça e Dinamarca). Também foram disponibilizados registros sobre ingestão de matéria seca, peso corporal, escore de condição corporal e produção de leite.

Esse trabalho trouxe os números de uma herdabilidade estimada da produção de CH4 de 0,21. As correlações genéticas entre diferentes traços de metano foram moderadas a altas (0,41 a 0,97). As correlações genéticas com os traços economicamente importantes variaram de 0,29 (relação com leite) a 0,65 (relação com peso e escore corporal), sendo 0,41 para ingestão de matéria seca.

Os cálculos do índice de seleção mostraram que o metano residual teve mais potencial de inclusão quando comparado com o Produção de metano total, relação produção de metano por Ingestão de matéria seca e produção de metano por leite corrigido, uma vez que o metano residual permite a seleção de animais emissores de baixo metano sem comprometer outros traços economicamente importantes. Em resumo, selecionar animais com melhor eficiência alimentar.

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O metano está altamente correlacionado com outras características economicamente importantes, como produção de leite, peso e consumo de ração. O CH₄ residual ajustado pelo peso corporal e escore de condição corporal parecem ser a melhor opção. O CH₄ também está positivamente correlacionado com a ingestão alimentar, implicando que animais com menor emissão de CH₄ também convertem alimentos de maneira mais eficiente.

Quais dificuldades adicionais para essa seleção?

A confusão de métodos e diferentes populações de vacas entre os países é uma limitação. A maioria dos métodos foram comparados apenas com câmaras de respiração (pois é o padrão ouro), mas devido a restrições práticas (caro, medindo apenas um animal por vez e estando em um ambiente artificial), atualmente nenhum país está usando este método para coletar grandes quantidades de dados para fins genéticos.

É bem conhecido que as emissões de CH₄ são altamente influenciadas pela composição da dieta alimentar e, em tal caso, o efeito potencial do genótipo pela interação com o ambiente não pode ser ignorado.

Estudos futuros precisam investigar e quantificar o efeito potencial do genótipo da dieta pela interação do ambiente na relação entre as emissões de CH4 e a eficiência alimentar. Finalmente, um grande problema ao mesclar dados é a conexão dos pedigrees; os pedigrees requerem profundidade considerável para detectar ancestrais comuns, e isso também poderia ser evitado aumentando o número de genótipos de animais com registros de CH₄ em cada país.
 

O que podemos esperar do mercado?

Quando se fala em negócios e mercados de investimento, escolher uma empresa que se preocupa com o meio ambiente faz parte de um importante desafio para a sustentabilidade. O atual foco em sustentabilidade na mídia, no Brasil e nos mais diversos fóruns de discussão do mundo é apenas o resultado de uma jornada que ainda não começou. O setor do agro brasileiro estará fortemente envolvido nesta agenda e deverá adotar as melhores práticas ESG.

A gestão do desenvolvimento sustentável ocupa cada vez mais lugar na agenda do consumidor. Esta visão é essencial para o crescimento e retenção da empresa em mercados cada vez mais conscientes e exigentes com a conservação dos recursos naturais e o desenvolvimento sustentável.

A redução da disponibilidade de recursos naturais e, consequentemente, o aumento dos custos, coloca a busca pela eficiência na frente. Além disso, é crescente a preocupação com o impacto da atividade econômica sobre o meio ambiente e as mudanças climáticas. Esse é o contexto de futuro e o que irá impactar o mercado do leite e do agronegócio como um todo.
 

O que podemos concluir?

Discutir ou iniciar discussões sobre seleção genética que buscam a eficiência em todos os aspectos é um início para o processo de adequação da cadeia produtiva do leite no que devemos chamar de novos negócios: O leite não comodities, mas leite como produto final.

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Colocar como olhar o leite como um negócio e com vários fatores envolvidos, aumenta o valor observado no produto e no negócio. O Produtor deve entender que seu mercado esta mudando e o leite fluído ou os seus derivados que chegam até a mesa do produtor possuem cada vez mais diferenciais que poderão aumentar a rentabilidade.
 

Qual o caminho a seguir?

O caminho de mercado de diferenciação do produto? Acreditamos que sim! O leite e a produção de iguais formas, devem estar orientados e direcionados ao mercado. Não há espaço, com margens cada vez menores para produção de leite da forma como conhecemos e estamos até hoje. O leite será visto no futuro como um leite ambiental, social e principalmente com respeito a toda a cadeia que envolve a produção (desde o nascimento da bezerra até a entrega as mesas do consumidor).

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Leia também: 

• FAO: produção global de leite está em crescimento rápido
• Tecnologia na produção de leite: futuro digital e sustentável

Referências

Breider, I.S., E. Wall, P.C. Garnsworthy, and J.E. Pryce. 2018. Genetic relationships between methane emission and milk yield, live weight and dry matter intake. Proceedings of the World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Volume Challenges - Environmental, 134, 2018.

Difford, G.F., D.W. Olijhoek, A.L.F. Hellwing, P. Lund, M.A. Bjerring, Y. de Haas, J. Lassen, and P. Løvendahl. 2018. Ranking cows’ methane emissions under commercial conditions with sniffers versus respiration chambers. Acta Agric. Scand. A Anim. Sci. 68:25–32. doi:10.1080/09064702.2019.1572784.

van Engelen, S., H. Bovenhuis, J. Dijkstra, J.A.M. van Arendonk, and M.H.P.W. Visker. 2015. Short communication: Genetic study of methane production predicted from milk fat composition in dairy cows. J. Dairy Sci. 98:8223–8226. doi:10.3168/JDS.2014-8989.

FAO, IFAD, UNICEF, WFP, and WHO. 2018. The State of Food Security and Nutrition in the World 2018. Building climate resilience for food security and nutrition.

Haas, Y. de, M. Pszczola, H. Soyeurt, E. Wall, and J. Lassen. 2017. Invited review: Phenotypes to genetically reduce greenhouse gas emissions in dairying. J. Dairy Sci. 100:855–870.

Johnson, K., M. Huyler, H. Westberg, B. Lamb, and P. Zimmerman. 1994. Measurement of methane emissions from ruminant livestock using a sulfur hexafluoride tracer technique. Environ. Sci. Technol. 28:359–362.

Lassen, J., and P. L?vendahl. 2016. Heritability estimates for enteric methane emissions from Holstein cattle measured using noninvasive methods. J. Dairy Sci. 99:1959–1967.

Manzanilla-Pech, C.I.V., P. L?vendahl, D. Mansan Gordo, G.F. Difford, J.E. Pryce, F. Schenkel, S. Wegmann, F. Miglior, T.C. Chud, P.J. Moate, S.R.O. Williams, C.M. Richardson, P. Stothard, and J. Lassen. 2021. Breeding for reduced methane emission and feed-efficient Holstein cows: An international response. J. Dairy Sci. 2017:8983–9001. doi:10.3168/jds.2020-19889.

Rodney, R.M., P. Celi, W. Scott, K. Breinhild, and I.J. Lean. 2015. Effects of dietary fat on fertility of dairy cattle: A meta-analysis and meta-regression. J. Dairy Sci. 98:5601–5620. doi:10.3168/jds.2015-9528.