Amostragem de alimentos e utilização da composição nutricional na formulação de dietas

No artigo anterior deste Radar Técnico (clique aqui para ler), falamos sobre as fontes de variação na composição nutricional dos alimentos, destacando como a amostragem é responsável por grande porção dessa variação. Amostragem mal feita pode comprometer seriamente a formulação da dieta e o desempenho animal. Além disso, erros decorrentes da amostragem podem mascarar problemas reais na composição dos alimentos, o que também compromete o desempenho. Esse assunto foi muito discutido pelo Dr. Bill Weiss no curso “Novos Conceitos em Nutrição de Vacas Leiteiras”, que ocorreu em Poços de Caldas, MG, em meados de novembro. Neste artigo vamos falar sobre as recomendações do Dr. Weiss para um correto protocolo de amostragem e sobre como utilizar corretamente a análise de alimentos na formulação de dietas.

O primeiro passo para uma boa amostragem é a mistura do material, e isso é mais importante quanto mais heterogêneo for o alimento. Por exemplo, amostras de silagem nunca devem ser retiradas do painel do silo. A figura 1 ilustra o teor de amido da silagem de milho em diversos pontos no painel de um silo horizontal. Se a fatia do silo a ser utilizada no dia for retirada e bem misturada, o valor médio de todas esses pontos mostrados na figura será 26.6%. Essa variação dentro de uma fatia de silagem não vai afetar a vaca pois o material será misturado antes de ser fornecido. No entanto, se uma única amostra for coletada no painel do silo e esse número for utilizado para formular a dieta, a chance das vacas desempenharem diferente do esperado é muito grande. Por isso, é muito importante que amostras de silagem sejam retiradas depois do material desensilado e misturado.

Figura 1. Ilustração do teor de amido (% MS) de diferentes pontos no painel de um silo de planta inteira de milho. Imagem adaptada de slide do Dr. Bill Weiss.

O segundo passo no protocolo de amostragem é a sub-amostragem sequencial. Isso significa começar com um volume grande e ir retirando amostras menores progressivamente. Por exemplo, do silo se retira uma fatia de silagem que vai ser usada naquele trato. Depois daquilo ser misturado, coleta-se o suficiente para encher um balde, coloca-se o material do balde no chão, mistura-se novamente, e retira-se uma amostra menor. Esse procedimento é repetido até que amostra esteja no volume recomendado pelo laboratório para envio.

Outro ponto importante durante todo o procedimento de amostragem é a manipulação da amostra. Deve-se tomar muito cuidado para não causar segregação das partículas de tamanhos diferentes quando a amostra é coletada. A figura 2 mostra três formas de coletar amostras de silagem, mas a recomendação é a mesma para qualquer alimento, principalmente para dietas completas (TMR). Por exemplo, se a amostra é coletada com a mão de cima para baixo, com os dedos voltados para baixo, é muito provável que as partículas mais finas escorreguem e fiquem fora da amostra.

Figura 2. Recomendações para manipulação de amostras de alimentos para evitar segregação de partículas. Fotos: Dr. Bill Weiss.


Tão importante quanto os passos específicos para a coleta de uma boa amostra, é a consistência do processo ao longo do tempo. A melhor forma de garantir essa consistência é a criação de um protocolo operacional, detalhando cada etapa do processo. O ideal também é que, sempre que possível, as amostras sejam coletadas pelo mesmo amostrador.

É possível desenvolver um mini-experimento dentro da fazenda para calcular a variação decorrente da amostragem e aferir a qualidade do seu processo. Basta que o mesmo alimento seja amostrado algumas vezes (3 é o ideal) no mesmo dia e que isso se repita por alguns dias consecutivos (4 é o ideal). Os alimentos amostrados devem ser os mais heterogêneos, que são mais difíceis de serem amostrados (silagem é o ideal). Cada amostra deve ser coletada de forma independente, ou seja, o processo deve ser repetido desde o primeiro passo (mistura do alimento a ser coletado). Não vale retirar duas amostras do mesmo balde. As amostras podem ser analisadas apenas para um nutriente (geralmente FDN é um bom indicador pois está presente em grande quantidade na maioria dos alimentos heterogêneos – silagens e co-produtos da indústria) para reduzir o custo de análise.

Com os resultados na mão, basta calcular o desvio padrão (DP) para cada dia, e isso é feito facilmente com uma função do excel. O DP é uma medida de variação dos dados individuais em relação à média de todos os dados (dentro do mesmo dia). A recomendação do Dr. Weiss para avaliar a qualidade do processo de amostragem foi de que o DP do dia para teor de FDN da amostra seja menor que 1.5 unidade percentual. Considerando que os principais números que ele utilizou foram originados de silagem de milho americana, com teor de FDN médio entre 40 a 45%, podemos calcular que esse 1.5 unidade percentual representa um coeficiente de variação (CV) de 3.3 a 3.75% (CV = DP dividido pela média). Podemos aplicar esse mesmo CV para nossa silagem de milho, com média de 51% de FDN (dado médio de amostras analisadas no 3r lab), e estimar que se o DP para FDN de silagem de milho dentro de um mesmo dia estiver abaixo de 1.9 unidades percentuais, a amostragem está adequada.

É evidente que essa é uma prática que exige investimento de tempo e dinheiro, mas é mais justificável quanto maior for a variação real da composição de alimentos em uma propriedade. Quando a variação real de um mês para o outro é muito grande (decorrente de um campo de silagem muito desigual, ou ingredientes de diferentes origens), é importante que se tenha mais precisão para detectar essas mudanças e para isso é necessário diminuir o erro de amostragem. Enquanto a qualidade do processo de amostragem não estiver satisfatória, ou quando o alimento for muito heterogêneo e difícil de amostrar, a coleta e análise de duplicatas, ou seja, duas amostras independentes, diminui bastante o erro de amostragem. Para análises de TMR com objetivo de detectar problemas de mistura, é necessário sempre coletar mais de uma amostra, pois o erro de amostragem é tão grande devido à heterogeneidade do material que coletar apenas uma amostra não tem utilidade.

Ao entendermos as fontes de variação na composição de alimentos, podemos utilizar os resultados das análises dos ingredientes de forma mais consciente na formulação de dietas. A primeira coisa importante nesse sentido é criar um banco de dados de composição dos alimentos usados na fazenda. Assumindo que a amostragem está sendo feita da melhor forma possível, esse banco de dados nos permite avaliar quão variável é a composição nutricional dos ingredientes. Essa variação medida dentro da fazenda é um número melhor do que o DP que o laboratório geralmente oferece para cada alimento, pois as amostras enviadas ao laboratório são originadas de um leque de realidades muito maior do que o que é observado na fazenda, portanto a variação é naturalmente maior.

Quando se tem o DP gerado com amostras da própria fazenda (o ideal é mais de 3 amostras), é possível calcular a probabilidade da concentração de um nutriente estar dentro de um intervalo específico. Em 68% dos dias (ou seja, 21 dias por mês) o teor do nutriente estará no intervalo formado pela média mais ou menos 1 DP. Por outro lado, se o intervalo for formado pela média mais ou menos 2 DP, em 95% dos dias (29 dias por mês) o teor do nutriente estará neste intervalo. Quanto maior o DP para um determinado nutriente de um alimento, maior é a probabilidade de que o alimento que a vaca vai receber é diferente do que o que foi analisado. Isso vai interferir na tomada de decisão de adicionar ou não um fator de segurança na formulação. Por exemplo, se uma silagem de milho tem teor de amido de 25% e DP de 2%, em 9 dias do mês esse número vai estar abaixo de 23 ou acima de 27%. Isso pode significar um risco de acidose em dias que o amido está mais alto se a dieta tiver outras fontes de amido. Por isso, pode-se tomar a decidão de formular para o valor médio mais 1 DP (ou seja, como se o silagem tivesse 27% de amido) para reduzir esse risco. Para nutrientes em que o risco é a deficiência, como PB, o número utilizado seria a média menos 1 DP.

Trabalhar com 2 DP como fator de segurança diminui muito o risco de uma situação indesejada, como deficiência de um nutriente, mas também acarreta no extremo oposto da situação (i.e. excesso do nutriente) numa maior proporção dos dias. Isso gera outros problemas como ineficências na utilização dos nutrientes e geralmente desperdício de dinheiro. Portanto, quanto maior é o controle sobre a composição dos alimentos, menor a necessidade do fator de segurança, o que permite trabalhar com mais precisão e eficiência.

Quando o resultado de uma nova análise chega na propriedade, devemos comparar os resultados com os números que vinham sendo utilizados na formulação da dieta. Se a variação nos teores de MS ou FDN for maior que 2 unidades percentuais (variação normal decorrente da amostragem, mesmo que bem feita, e análise laboratorial), se pergunte se existe alguma razão real para acreditar que a composição do material mudou. Por razão real, deve-se entender mudanças no aspecto visual do alimento, abertura de um novo silo, utilização de um novo lote do produto, etc. Caso essas razões existam, inicie uma nova série de dados para esse alimento e altere a composição nutricional na formulação da dieta. Caso não haja nenhuma razão aparente, utilize a média dos valores da análise mais recente com os da análise anterior (ou das duas anteriores) na formulação. Utilizar mais de um dado reduz o DP e aumenta a probabilidade do número utilizado estar correto.

Obviamente, as recomendações e os dados apresentados pelo do Dr. Weiss são baseados na realidade norte-americana de produção de leite. Por isso, gostaria de convidar você da comunidade do MilkPoint, que conhece a nossa realidade, que está no campo amostrando e analisando alimentos e formulando dietas, para compartilhar sua experiência. Vamos usar o espaço de comentários deste artigo para iniciar uma discussão sobre esse assunto. Ficou muito claro no curso do Dr. Weiss que o aprendizado vem tanto do conhecimento transmitido por uma aula ou um texto, quanto da troca de experências entre pessoas que utilizam aquele conhecimento, ambos com a mesma importância. Então convido você a participar e enriquecer ainda mais este conteúdo.