Nos dias 16 a 20 de Novembro, Poços de Caldas, MG, foi palco do curso “Novos Conceitos em Nutrição de Vacas Leiteiras”, com o Dr. Bill Weiss, professor e pesquisador da Ohio State University, nos EUA. O curso foi uma inciativa de Alexandre Valise, Bruna Demétrio e Fernanda Lopes e abordou muitos temas interessantes, além de possibilitar uma interação enriquecedora entre nutricionistas de vários lugares do Brasil. Dentre os tópicos discutidos no curso, a variação na composição nutricional dos alimentos se destacou como um dos mais relevantes e será abordado com mais detalhes em dois artigos nesse Radar Técnico, sendo este o primeiro deles.

Conhecer a composição nutricional dos alimentos é essencial para formular dietas adequadas para atender as exigências dos animais. Por isso, a amostragem e análise frequente dos ingredientes é ferramenta muito importante para evitar situações de deficiência ou desperdício de nutrientes. No entanto, quanto mais análises olhamos, mais fica claro que a composição dos alimentos é variável, especialmente ingredientes como forragens e co-produtos da indústria. Para ilustrar como isso pode ser problemático, vamos imaginar que amostras diárias de silagem de milho foram coletadas, analisadas, e o teor de FDN ao longo de 14 dias está apresentado na figura 1 (números fictícios).

Figura 1. Exemplo ilustrativo da variação no teor de FDN de uma silagem de milho ao longo de 14 dias.

Podemos perceber que alguns dias a variação foi bem maior do que em outros, como nos dias 1 e 10. Se a dieta que utiliza essa silagem estiver formulada considerando 40% de FDN (número médio desses 14 dias), e a vaca consumir a silagem de 45 (no dia 1) ou de 30 (no dia 10), muito provavelmente nada vai acontecer com o consumo ou com a produção de leite. De modo geral, as vacas conseguem tamponar essa variação de curto prazo sem prejuízo. O grande problema vai ser ser se única amostra coletada na fazenda e utilizada pelo nutricionista para formular a dieta for justamente a do dia 10. Neste caso, a dieta vai ser formulada considerando 30% de FDN na silagem, enquanto esse valor na realidade vai ser maior, afetando negativamente o consumo de alimento e a produção de leite.

Esse exemplo ilustra bem a importância de saber como utilizar a análise dos alimentos na formulação de dietas. Para decidir a melhor forma de fazer isso, é necessário entender as fontes de variação dos resultados de análises. Será que o teor de FDN no dia 10 do gráfico realmente significa que a silagem daquele dia era diferente dos outros dias? Ou será que a amostra foi mal coletada? Ou ainda, será que não ocorreu algum problema no laboratório e a análise não foi adequada? Para entender melhor porque a composição dos alimentos varia e quanto dessa variação é decorrente de amostragem, análise e mudanças reais no alimento, o Dr. Bill Weiss coordenou uma pesquisa financiada pelo USDA, o Ministério de Agricultura dos EUA.

No primeiro estudo desse projeto, amostras de silagens foram coletadas diariamente na mesma fazenda por 14 dias. Em cada dia, duas amostras independentes foram coletadas e enviadas para o laboratório, onde cada amostra foi analisada duas vezes. Esse procedimento foi repetido em 11 fazendas nos estados americanos de Ohio e Vermont. Com isso, foi possível isolar o efeito da variação decorrente de análise no laboratório (variação entre as duas análises da mesma amostra), a decorrente da amostragem (variação entre as duas amostras do mesmo dia), e por fim a variação real diária na composição do alimento (variação entre os dias de coleta). Os resultados completos dessa pesquisa estão publicados no Journal of Dairy Science, ano 2015, vol. 98, p. 5004, mas eu gostaria de chamar a atenção para algumas conclusões apresentadas no trabalho que podem afetar diretamente a forma como amostramos alimentos e como usamos os dados na formulação de dietas.

Um dos pontos mais importantes mostrados por essa pesquisa foi que, com exceção do teor de matéria seca das silagens, a amostragem foi o componente individual de maior impacto na variação observada nos nutrientes. Para silagem de milho, 50.9% da variação total em teor de FDN foi decorrente da amostragem, e esse valor foi 65.3% para teor de amido. Para silagens de capim ou leguminosas, 43.6% da variação total no FDN e 59.4% da variação no teor de proteína bruta(PB) foram por conta da amostragem. Na média, 10-15% da variação total para esses nutrientes e alimentos foi decorrente da análise laboratorial e o restante variação real na composição. A variação real na composição nutricional de um alimento decorre de diferentes tipo de planta (material genético), condições ambientais, solo, condições de processamento, etc. Apenas essa variação real é que vai afetar a produtividade animal e é ela que deve ser levada em conta na formulação de dietas.

No entanto, vale lembrar que a variação real neste estudo foi avaliada em amostras diárias. É normal que a composição dos alimentos não varie tanto de um dia para o outro. Além disso, esse cenário não reflete a realidade do campo, já que não se coleta amostra de alimentos diariamente na fazenda. Por isso, o segundo estudo desse projeto coletou amostras mensais de diversos alimentos e dietas completas (TMR) em 47 fazendas espalhadas pelos EUA e avaliou a variação da composição nutricional de cada alimento entre fazendas e dentro de cada fazenda (variação do mesmo alimento entre os meses). Coletas mensais são mais representativas do que é feito no campo. Essa avaliação revelou que, mês a mês, a variação real na composição dos volumosos avaliados na primeira parte do trabalho foi muito maior do que a variação diária, como era esperado. Com isso, a variação decorrente da amostragem foi proporcionalmente menor do que na avaliação de amostras diárias, mas ainda assim foi bem significativa. Por exemplo, da variação total do teor de FDN da silagem de milho, 36.6% foi por causa da amostragem e 11.2% decorrente da análise laboratorial, enquanto 52.2% foi realmente mudança na composição do alimento. Isso é bastante problemático pois a formulação pode ser alterada com base no resultado de uma análise que na verdade tem uma boa chance de estar representando erro de amostragem e não mudança na composição da forragem.

A situação foi ainda mais preocupante quando se tratou de TMR. Analisar amostras da TMR pode ser uma ferramenta útil para comparar a dieta ofertada com a dieta formulada e detectar problemas de mudança na composição nutricional dos ingredientes e principalmente erros de mistura. No entanto, para isso funcionar, é preciso ter certeza de que a variação na composição da dieta não está vindo de amostragem e análise. Infelizmente, o que esse trabalho mostrou é que erros de amostragem são responsáveis pela maior parte da variação observada nos resultados das análises dos principais nutrientes. Para teores de FDN, PB e cinzas, a variação decorrente de amostragem e análise foi responsável por 60, 69 e 69% da variação total, respectivamente, sendo o restante representativo da variação real.

Para ver o efeito disso na prática, vamos imaginar que sua dieta formulada tem 30% de FDN e você mandou analisar uma amostra da TMR para avaliar seu processo de mistura. Usando as medidas de variação desse experimento, você só poderia afirmar com certeza que um resultado diferente é consequência de erro de mistura ou mudança na composição de algum ingrediente se o teor de FDN apresentado na análise fosse menor que 26.5 ou maior que 33.5%. É um intervalo muito grande, o que dificulta a detecção de problemas reais. Neste mesmo exemplo, caso duas amostras independentes fossem coletadas, o erro de amostragem diminui e esse intervalo diminui para 28 a 32%. É importante frisar que quanto maior for o erro de amostragem, maior é a chance de que mudanças reais importantes passem desapercebidas, aumentando o risco de comprometer o desempenho animal.

Esses dados demonstram a importância da qualidade do processo de amostragem para minimizar erros nos resultados de análise de alimento. Menores erros de amostragem permitem detectar com maior precisão as mudanças reais na composição dos alimentos que exigem alteração na fórmula da dieta para não comprometer desempenho. No próximo artigo, vamos discutir técnicas para melhorar o protocolo de amostragem e também como utilizar os resultados de composição nutricional dos alimentos na formulação de dietas