trabajo final - Universidad de Córdoba

!"! UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA
DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL
! EFECTO DEL USO DEL SUBPRODUCTO EN
ALIMENTACIÓN ANIMAL- CALIDAD
TECNOLÓGICA DE LECHE OVINA MANCHEGA
PROYECTO FIN DE MASTER
Lorena Jiménez Sobrino
Córdoba, 2010
!"! !"! Actualmente, las demandas sin precedentes a las que el
desarrollo tecnológico y el rápido crecimiento de la población humana someten
al medio ambiente, están produciendo un declive cada vez más acelerado de
su calidad y de su capacidad para sustentar la vida.
La dimensión ambiental debe analizarse tanto en sus aspectos naturales
(suelo, flora y fauna), como de contaminación (aire, agua, suelo y residuos),
valor paisajístico, alteración de costumbres humanas y de impactos sobre la
salud de las personas.
Desde el campo que nos ocupa hay que decir, que en España, la
agricultura juega un papel muy importante los productos agrícolas significan
mas del 50% de la producción final agraria, representando en la Unión Europea
algo más del 12% , destacando la producción hortofrutícola, el viñedo, el olivar
y el cereal. En España la superficie cultivada sobrepasa los 44 millones de
hectáreas, donde el cultivo de cereal supera los 7 millones de hectáreas, el
olivar los 2 millones de ha., la vid y leguminosas el millón de ha., las hortalizas
superan las 100 mil ha. y con mayor relevancia encontramos las praderas y
pastos naturales que llegan alcanzar los 23 millones de ha.
Uno de los principales problemas del sector es el gran impacto ambiental
de los subproductos agrícolas y residuos de la industria, (Hernández, 1993).
Además, su eliminación supone un elevado coste que se traduce en un
incremento en el precio final del producto, lo que reduce la competitividad. En
la actualidad se han encontrado algunas utilidades a estos subproductos, como
la elaboración de humus, la obtención de pasta de papel, la producción de
carbón activo o la transformación en biometano por digestión anaerobia. No
obstante, estos procesos requieren un volumen de subproducto muy escaso y
siguen siendo costosos, por lo que la cantidad de residuos que quedan
pendientes de reciclar es muy elevada.
Una de las soluciones más interesantes para el reciclaje de subproducto
agroalimentarios es su transformación en alimentos para el ganado.
Actualmente se utilizan algunos subproductos en alimentación animal, aunque
$
#
!"! !"! su utilidad es limitada debido a que su conservación y mejora no es
económicamente viable. Sin embargo la conservación y el escaso valor
nutricional de los subproductos podría reorientarse mediante su transformación
fermentativa en materias primas de calidad. De esta manera la acción de
diferentes fermentos sobre determinados subproductos y residuos
agroalimentarios va a poder incrementar tanto el valor nutricional como la vida
media de los mismos, esto podría traducirse en un incremento de la
rentabilidad final del sector ganadero.
La oveja Manchega es originaria de la comarca natural de La Mancha
que abarca también Albacete, Ciudad Real, Cuenca y Toledo. Actualmente su
censo se encuentra distribuido ampliamente por toda España, ya que es una
raza con reconocida aptitud productiva y de elevada rusticidad (Torres y
Gallego, 1994). La Manchega es la raza autóctona con mayor representación
dentro del censo total de ovejas lecheras de España, mientras que la mayoría
son cruces de razas autóctonas y foráneas (Ugarte et al, 2001). Las
características raciales de esta oveja están descritas en detalle en la
Reglamentación Específica del Libro Genealógico de la Raza Manchega
(Anónimo, 2004): es una oveja que presenta un perfil convexo destacado en los
machos y más suave en las hembras, cabeza de línea fronto-nasal convexa y
desprovista de lana, orejas grandes ligeramente caídas y de tronco largo y
costillares amplios. Existen dos variedades, la blanca que presenta una piel des
pigmentada y de lana blanca y la variedad negra que es de piel oscura con
algunas manchas en la frente o la cola y lana de color negro uniforme. Además
de su alta rusticidad y adaptabilidad, es un animal dócil, de una alta precocidad
sexual (primer parto a los 17,6 meses de edad) que tiene partos fáciles y un
gran instinto maternal.
A diferencia de la leche de vaca que se destina en su mayoría al
consumo del producto líquido, la leche de oveja se emplea casi en su totalidad
en la elaboración de quesos puros de oveja o quesos de mezcla. Según datos
del MARM, en 2008 se contabilizaron 426,9 millones de litros de leche de
ovino, que representa aproximadamente un 7% del total de leche producida y
ligeramente inferior al total de leche de cabra producida (490,7 millones de
litros en 2008). Debido a que la mayoría de la leche producida proviene de
vaca, es de esperar que un gran porcentaje de la producción de quesos en
España correspondan a quesos puros de vaca, seguidos de mezcla. No
obstante los quesos puros de oveja representan un importante 13,4 %, de la
producción total (EUROSTAT, 2006), existiendo en el mercado una gran
variedad de quesos artesanos e industriales.
Teniendo en cuenta la agricultura en relación con la ganadería, hay que
añadir que en España existen un total de 1.043.899 explotaciones de las cuales
1.029.983 presentan una superficie agrícola utilizada ( Fuente: encuesta sobre
la estructura de las explotaciones agrícolas 2007 por INE).
Consultado datos para la especie ovina que nos ocupa, en España
existen un total de 79.132 explotaciones, de las cuales 73.683 poseen una
superficie agrícola utilizada (Fuente: encuesta 2007 por INE).
Con estos datos llegamos a la conclusión que existe una gran
producción de cultivos que dan lugar a un número elevado de residuos
agrarios, pudiendo éstos usarse como alternativa en alimentación animal,
siempre teniendo en cuenta las características de los cultivos de cada zona.
El objetivo de este estudio es evaluar la fabricación de microsilos
elaborados con un alimento de calidad, en relación con las características
tecnológicas de la leche.
En este caso hemos utilizado el maíz, del cual ya se conoce su efecto
positivo sobre la alimentación del ganado ovino.
Si los resultados resultan satisfactorios para un alimento de calidad, el
siguiente paso será evaluar los microsilos fabricados a base de subproductos.
La producción de leche de oveja en España se ha visto incrementada
por la influencia de diferentes factores. La introducción de razas foráneas
altamente productivas y su cruce con razas locales, que en conjunto
representan más del 45% de la población de ovejas lecheras (Ugarte et al.,
2001), es uno de ellos. De igual forma la modernización de los sistemas de
producción, la mecanización del ordeño y también los avances en los
programas de selección y mejora genéticos (Othmane et al., 2002b) han
&
%
!"! !"! valores medios orientativos, ya que la mayor parte de los constituyentes, como
le sucede a la cantidad de leche producida, varían de forma natural a lo largo
de la lactación, viéndose además afectados en algunos casos por numerosos
factores como la raza, tipo de parto, edad del animal, alimentación, entre otros.
contribuido al incremento de la producción. A pesar de estos avances, es
común observar que de forma mayoritaria, los programas de mejora de razas
ovinas lecheras en Francia, Italia y España siguen el esquema convencional
utilizado para ganado lechero vacuno, y consideran parámetros como el
rendimiento lechero y el contenido en materia seca (grasa y proteína) como los
principales criterios de selección (Macciotta et al., 2004). No obstante hay que
mencionar que otros parámetros como el contenido de caseína, recuento de
células somáticas y pH presentan también cierto grado de correlación genética
con las propiedades de coagulación de la leche (Ikonen et al., 2004) y
eventualmente pueden ser consideradas dentro de los programas de mejora
genética, con el fin de obtener buenos rendimientos pero también leche con
una buena aptitud tecnológica para su transformación en queso.
A)
Características físico-químicas
Según bibliografía, la densidad de la leche de oveja oscila entre 1032 y 1040
g/l. El valor de la densidad se modifica durante la lactación como consecuencia de la
variación de los principales componentes de la leche.
En la leche de ovejas de raza Manchega, el valor medio del peso específico
encontrado es de 1035 g/l, con un intervalo de variación muy amplio (1021-1041), que
disminuye ligeramente en el curso de la lactación conforme el porcentaje de grasa
aumenta.
La densidad también puede variar por causa de manipulaciones y, en general,
se puede afirmar que aumenta con el desnatado y con la refrigeración y, por el
contrario, disminuye con el aguado y la adición de determinados conservantes.
La acidez, utilizando como parámetro de medida el pH, presenta en la especie
ovina, según la revisión de Anifantakis (1986), valores comprendidos entre 6,5 y 6,8.
En la raza Manchega el valor medio es de 6,71, con un gran margen de variación
(6,10-6,30) al tratarse de muestras de leche de muy diverso tipo y origen.
Otro método habitual de expresar la acidez es en grados Dornic ó porcentaje
de ácido láctico, siendo el valor medio de acidez de 0,21% (21 D), con intervalo de
0,15-0,26% recogidas en un año (Juarez et al., 1984).
B)
Composición química general
En la Figura 2.1. se representa un esquema de la composición aproximada de
la leche de ovejas de raza Manchega que se ha confeccionado a partir de los valores
que citan diferentes autores y organizaciones, donde se puede apreciar gráficamente
la importancia relativa de los distintos constituyentes.
El contenido medio en materia seca se sitúa alrededor del 18%; este a su vez
está constituido por un 7,5% de materias grasas, 5,5% de proteína bruta, 4,8% de
lactosa y un residuo mineral o cenizas de un 1% aproximadamente.
La calidad de la leche de razas ovinas españolas como la Churra,
Castellana, Manchega o Latxa ha sido evaluada por diversos autores (LópezGálvez, 1993; Barrón et al., 2001; Othmane et al., 2002ª; Gonzalo et al., 2006).
Existen pocos estudios sobre la aptitud a la coagulación de la leche
proveniente de razas locales o autóctonas. No obstante las publicaciones
científicas sobre el comportamiento de la leche de otras razas, explican la
relación entre la composición de la leche de oveja y su aptitud tecnológica
(Delacroix-Buchet et al., 1994; Pellegrini et al., 1994; Pugliese et al., 2000).
Sobre esta misma línea, también se ha investigado la influencia del
polimorfismo genético característico de las proteínas de la leche de oveja,
sobre las propiedades de coagulación (Pirisi et al., 1999; Amigo et al, 2000).
1)
CARACTERÍSTICAS DE LA LECHE DE OVEJA
1.1.
Composición de la leche de oveja
La composición de la leche presenta notables diferencias entre las
distintas especies, y también dentro de cada especie, aunque siempre contiene
los mismos constituyentes mayoritarios: agua, proteína, grasa, lactosa y
minerales.
Debido a la menor producción y difusión en el consumo de la leche de
oveja respecto a la de vaca, los estudios realizados son mucho más escasos,
tanto desde el punto de vista de la cantidad como de la calidad como de la
cantidad de la leche obtenida.
En el caso particular de las ovejas de raza Manchega la información
disponible respecto a la composición de la leche es muy limitada y casi siempre
ha sido estudiada bajo aspectos productivos.
El conocimiento de la composición de la leche es muy importante ya que
determina su calidad nutritiva y muchas de sus propiedades, pero los valores
adoptados de forma general para la leche de oveja, deben considerarse como
(
'
!"! !"! El contenido en ácidos insaturados es inferior al de la leche de vaca. El
porcentaje de ácilo oleico (C18:1) es de un 11-30% en oveja frente a un 20-29% en
vaca; sin embargo, el contenido en linoleico y linolénico es ligeramente superior en la
leche de oveja.
En este sentido, la composición específica en ácidos grasos de la leche de
ovejas Manchegas pudiera ser responsable, al menos en parte, de algunas
características peculiares del queso Manchego como consecuencia de los compuestos
de degradación que se forman (a partir de ellos) durante el proceso de maduración.
B.2. Materias Proteicas
Figura 2.1. Composición media aproximada de leche de oveja
Al igual que otras razas ovinas, la raza Manchega presenta una proporción
relativa de materia nitrogenada no proteína (NNP) de un 5%, resultando por tanto una
relación proteínas/nitrógeno total, en torno al 95%.
B.1. Materias Grasas
La fracción más importante tanto cuantitativa como cualitativamente, por cuanto
determina el valor quesero de la leche de oveja, es la caseína, que significa en la raza
Manchega un 75,7-75,9% de la proteína total (Juarez et al., 1984; Baselga y Molina,
1991). Una cuestión de gran importancia en relación con su contenido es la
determinación de sus diferentes fracciones (Įs, ß y k), por cuanto algunas de éstas, en
particular la ß y k, pueden disminuir el rendimiento quesero por aparecer en mayor
proporción que otras fracciones en la caseína soluble (Molina 1987).
El porcentaje de caseínas Įs es claramente más elevado en la leche de oveja
que en la leche de cabra (30,2% frente al 12,6%), pero significativamente más bajo
que en la leche de vaca (45,5%). Este bajo contenido en caseínas del grupo Įs podría
ser la causa, al igual que en el caprino, de la ausencia de sabores amargos en quesos
elaborados con leche de oveja, en contraposición a lo que sucede con los de leche de
vaca (Assenat, 1991).
Las proteínas del suero o seroproteínas (Į-lactoalbúmina, ß-lactoglobulina,
inmunoglobulinas y proteasas-peptosas) representan un 19,3% (Baselga y Molina,
1991) de la proteína total. Este porcentaje tan elevado hace del suero de quesería un
producto muy rico en materias nitrogenadas solubles que sometido a procesos
térmicos más drásticos, permite utilizarlo en la elaboración de productos derivados
como es el “Requesón”.
En general, en todas las especies estudiadas, se ha encontrado mayor
heterogeneidad de las caseínas que de las proteínas del suero. La heterogeneidad de
las caseínas está determinada por la presencia de variantes genéticas o por otros
factores como el nivel de fosforilación, diferencias en la glicosilación o la presencia de
otras formas proteicas de diferente tamaño (Amigo et al., 2000). El polimorismo de las
proteínas de la leche es de especial interés para la industria quesera, debido a la
correlación con la firmeza de la cuajada, el tiempo de coagulación, el contenido de
caseína y el rendimiento quesero (Clément et al., 2006). No obstante, existen otros
factores como la concentración de caseína, el diámetro micelar y su grado de
La grasa destaca entre los componentes más importantes de la leche de oveja
tanto cuantitativa como cualitativamente, en razón a las características físicas y
organolépticas que le confieren, así como al valor económico y nutritivo del producto.
La cantidad de materia grasa contenida en la leche se indica frecuentemente
con el término de “tasa butírica” (TB). Con este término se sobreentiende el conjunto
de sustancias lipídicas que, por hidrólisis de los ésteres, dan lugar a ácidos grasos. La
TB varía mucho en función de la especie, siendo para ganado ovino de 7,19%,
mientras que presenta un porcentaje inferior para ganado vacuno (3,87%) y para
caprino (3,38%) (Goursaud, 1991). La composición global de materia grasa en
rumiantes (oveja, cabra y vaca) es muy semejante, presentando tres tipos de
sustancias: triglicéridos (98%), fosfolípidos (0,5%) y otras sustancias liposolubles
(1,0%).
Sin embargo, la grasa de los distintos tipos de leche presenta ciertas
constantes físicas y químicas que permiten caracterizarlas. De todos ellos, el más
característico es, sin duda, el Indice de Polenske que indica la proporción de ácidos
grasos volátiles insolubles, ya que su valor medio (5.3) es prácticamente el doble del
obtenido para leche de vaca (2.75) (Assenat, 1991). Además, el color de la grasa de
leche de oveja es característicamente blanco, debido a la ausencia de carotenos, al
contrario que en la lece de vaca (Laxminarayana et al., 1968). El diámetro medio de
sus glóbulos grasos es netamente menor (3,30ȝ) que en vaca (4,55ȝ), aunque más
similar al de cabra (3,49ȝ)( Parkash & Jennes, 1968).
El olor y sabor característico de la leche de oveja y de sus productos derivados
está en estrecha relación con el contenido de ácidos grasos de 6 a 12 átomos de
carbono y por lo tanto contiene un elevado porcentaje de ácidos grasos saturados. En
el caso de la leche de raza Manchega, se destaca el contenido de los ácidos caprílico
(C8) y cáprico (C10) que representan del 3 al 18% de los ácidos grasos totales frente al
3-5% en la leche de vaca.
)
!"! !"! C)
mineralización que también influyen sobre las propiedades tecnológicas de la leche
(Pellegrini et al., 1997).
Calidad microbiológica y recuento de células somáticas
El Reglamento Europeo para leche cruda de otras especies distinta a la vaca,
destinada a la industria láctea, establece como límites microbiológicos un recuento
máximo de aerobios mesófilos de 1,5 x 106 y 5 x 105 ufc/ml de acuerdo a la aplicación
o no de un tratamiento térmico y determina unos límites para aflatoxina M1 en ‫ޒ‬0,05
µg/Kg (European Council Directive 92/46 CEE, 1992). Entre los factores que afectan la
calidad microbiológica de la leche se encuentran el nivel tecnológico de la explotación,
las condiciones de confinamiento, la alimentación, etc. El ordeño realizado a mano
normalmente es menos higiénico y la leche suele tener una menor calidad
microbiológica que aquella que es extraída mediante sistemas de ordeño
especializados. Igualmente, la leche proveniente de ovejas mantenidas en
confinamiento tiende a presentar mayores recuentos microbiológicos que la obtenida
de rebaños en pastoreo extensivo (Gonzalo et al., 2006).
El nivel de células somáticas en la leche no sólo influye sobre la composición
de la leche, sino también sobre el valor de pH y sus características de coagulación.
Leches de oveja para quesería con RCS elevados (‫ ޒ‬106 cel/ml) pueden tardar el doble
de tiempo en coagular en comparación a muestras de leche con recuentos por debajo
de 5 x 104 cel/ml (Pirisi et al., 1994). Tanto el RCS como la salud de la ubre son
parámetros que se relacionan entre sí e influyen sobre la activación proteolítica de
algunas enzimas de la leche como la plasmina y el sistema plasminógeno (Albenzio et
al., 2004).
1.2.
B.3. Otros componentes
La lactosa representa prácticamente la totalidad de los glúcidos de la leche de
oveja y es el tercer componente cuantitativamente más importante, representando un
valor de 4,78% en la raza Manchega o un 27% si hablamos de materia seca, cifra no
muy elevada en comparación de otras especies, hecho que no es tan importante
porque la lactosa de la leche de oveja tiene un valor alimentario relativo, ya que la
mayor parte se pierde con el suero en la elaboración del queso y la cantidad restante
es ampliamente suficiente para asegurar las fermentaciones lácticas.
Entre el resto de los componentes de la leche se encuentran los minerales en
la llamada fracción “cenizas”. Su determinación por incineración en horno-mufla solo
suministra una idea aproximada de los componentes minerales en su estado original,
ya que durante la cremación se destruyen un cierto número de sales y otros
compuestos se transforman. De los minerales presentes en la leche de ovejas de raza
Manchega los más importantes son: Ca, P, K, Na y Mg.
En lo que se refiere a las vitaminas, no existe información en la raza
Manchega. Previsiblemente sus contenidos no diferirán demasiado de los
determinados en otras razas que presentan importantes cantidades de vitamina A, B2
y ácido pantotemico.
Factores que afectan a la composición de la leche
Los factores que pueden causar una variación en la composición de la
leche son de dos tipos: intrínsecos o ligados al propio animal y extrínsecos o
externos al mismo. Los factores intrínsecos más importantes son la raza,
estado de lactación, el peso, edad, tipo de parto, etc y no son controlables a
diferencia de los extrínsecos (destete, ordeño, alimentación, etc), que pueden
ser manipulables mediante técnicas de manejo.
Tabla 2.1.: Composición media de leche de oveja, cabra y vaca
De todos los factores son los extrínsecos, y más concretamente la
alimentación el que más nos interesa para entender un poco más el objetivo de
nuestro trabajo.
La producción de leche se puede ver afectada de una manera
importante por la alimentación. Esta influencia es mucho menos acusada sobre
la composición, en la que es el contenido en grasa el componente que puede
verse más alterado.
Así, una disminución del nivel energético de la ración se traduce en una
pérdida de producción que se ve acompañada por un incremento del
porcentaje de grasa.
Debido a la relación que existe entre la cantidad de grasa de la leche y el
nivel de fibra de la ración, una baja proporción de celulosa en la dieta
!"! !"! que se presentan tasas butíricas más elevadas son los invernales, donde los
recursos alimenticios son más limitados y posiblemente la utilización de
ensilados y forrajes es mayor.
provocará un descenso del acetato en el rumen, como consecuencia de la
disminución de la vía acética, que hará decrecer la síntesis de materias grasas
en la glándula mamaria, lo que se traduce en una caída del porcentaje en grasa
de la leche.
A modo de cierre de este apartado se puede decir que la alimentación
afecta en mucha mayor medida a la producción que a la composición láctea y,
de esta última, casi exclusivamente a la fracción grasa Molina (1987). El
intervalo de variación de la concentración proteica es más estrecho que el
presentado por la tasa butírica, de modo que las posibilidades de incrementar
su contenido en la leche exclusivamente a través de la alimentación son más
reducidas (Pulina et al., 2006).
2)
CONCEPTO DE CALIDAD DE LECHE DE OVEJA
Es difícil el concepto de calidad, ya que es el consumidor final el que, en
definitiva, decide la validez o no de un determinado producto. Según Esteban
(1991), se puede intentar definir la calidad de la leche y de los productos
lácteos como “su capacidad para satisfacer las necesidades del consumidor”.
En general, el pago por calidad ha sido más utilizado en Castilla- La
Mancha que en Castilla-León o en el País Vaco, dependiendo
fundamentalmente de las relaciones productor-comprador y del tipo de
empresa quesera que se tratara (industrial o artesana).
Tradicionalmente sólo era controlada la acidez de la leche o su
contenido en agua, pagando la leche por un precio único según la cantidad
total aceptada. Esta situación ha cambiado y, en la actualidad, se han
establecido criterios de calidad de la leche en función de su contenido en
extracto seco y grasa bruta o, menos frecuentemente, según su carga
microbiana (recuento total de bacterias) o su contenido en proteína bruta.
En general, los criterios de calidad predominantes en el sector ovino
español corresponden a aquellos que tienden a aumentar los rendimientos de
transformación industrial y que hacen disminuir los riesgos sanitarios, sin que
exista un control sobre otros parámetros (Caja & Such, 1991). Así la calidad
queda determinada por:
•
La composición química de la leche (grasa, extracto seco y proteína)
•
La carga microbiana (contenido total de células y de colonias o
gérmenes) y la acidez de la leche (grados Dormic).
•
La oferta estacional de la leche, primando la leche producida entre Julio
y Febrero, durante los cuales la producción es reducida
$
Todo ello explica el hecho de que las ovejas alimentadas con elevadas
cantidades de alimentos concentrados produzcan una leche de bajo contenido
en grasa. De la misma manera, aunque en sentido contrario, se explica
también el efecto positivo de ciertos alimentos forrajeros en la cantidad de
grasa de la leche.
Pulina et al 2006 destaca que el contenido de grasa de la leche depende
de varios factores nutricionales como el balance energético, la concentración,
consumo y fuente de fibra neutro detergente y carbohidratos no fibrosos, el
tamaño de partícula de la fibra y del concentrado y la cantidad y características
físicas de los ácidos grasos contenidos en suplementos dietéticos. Una dieta
basada en piensos ricos en carbohidratos simples con una baja proporción de
forraje/concentrado y una fuente de fibra demasiado fina, puede reducir la
formación de acetato y butirato que son los principales precursores de la
síntesis de ácidos grasos de la glándula mamaria y reducir el contenido de
grasa en la leche (Sanz-Sampelayo et al., 2007).
Cervera (1983), comprueba un efecto positivo de la presencia de
ensilado en la ración sobre el porcentaje de materia grasa de la leche. Así, la
mejora que alcanza este porcentaje por la distribución de ensilados varía de un
5 a un 17%, aproximadamente. Sin embargo, la influencia de la alimentación
sobre la composición de la leche ha sido poco estudiada en la oveja lechera y
los conocimientos cuali y cuantitativos son muy escasos, lo que no permite
clarificar los alimentos forrajeros óptimos para este tipo de ganado.
También la caída del nivel nitrogenado de la ración produce un efecto
análogo en la cantidad de grasa, que así mismo disminuye, aunque las causas
de esta disminución son bien distintas y se deben al equilibrio producido en la
relación energía/proteína.
El interés de incrementar el contenido en grasa de la leche por su efecto
positivo sobre el rendimiento quesero ha motivado que se hayan planteado
unas experiencias sobre la utilización de grasas protegidas en la ración de
ovejas de raza Manchega. Casals (1992) encuentra que la introducción de
cantidades determinadas de lípidos protegidos con jabones cálcicos en el
concentrado permite aumentar el porcentaje y la producción de grasa de la
leche, así como el porcentaje de materia seca aunque disminuye ligeramente el
porcentaje de proteína, en especial al final del ordeño.
Otros factores extrínsecos que a su vez están muy relacionados con la
alimentación son los relacionados con la época del año. Así, los meses en los
#
!"! !"! •
Producción inicial: es estimada por el promedio de las producciones
entre los días 4º, 5º y 6º, una vez finalizada la fase calostral.
•
La raza ovina y la zona de producción-recogida, en particular, en el caso
de los quesos con Denominación de Origen.
•
Producción diaria máxima (Pico de producción): máxima cantidad de
leche obtenida en un día. Si se tiene una función matemática es posible
calcularla y es el punto donde la derivada de la curva es igual a cero.
•
Tasa de aumento en la fase ascendente: definida como la diferencia
entre la producción de leche máxima y la inicial.
•
Persistencia de la producción en la fase descendente: es la media de la
disminución de la producción refería a un intervalo de tiempo.
De todo esto se desprende que la proteína no está considerada en el
pago por calidad de la leche de oveja en Castilla-La Mancha, dada su mayor
complejidad y coste de análisis, pese a afectar en mayor medida que la grasa
al rendimiento quesero (Caja, 1991).
En la actualidad, y en el contexto general de una agricultura común
europea, hay que tener en cuenta que, ante un mercado con excedentes de
leche de oveja (Buxadé, 1990), la propia existencia de la oveja Manchega está
íntimamente ligada a un aumento de producción de queso Manchego.
Además, la competitividad y el aumento del valor añadido de la
producción de leche de oveja Manchega sólo se puede conseguir si su destino
es la elaboración de un producto de calidad como el que nos ocupa (Montoro,
1991).
3)
CURVA DE LACTACIÓN
La curva de lactación es la representación gráfica de la producción de leche
(g/día) en el tiempo y es un resumen de los patrones de producción de leche,
determinados por la eficiencia biológica del individuo (Sherchand et al., 1995).
4)
INGESTIÓN DE ALIMENTOS EN LOS RUMIANTES: PUNTOS A
TENER EN CUENTA PARA UNA CORRECTA ALIMENTACIÓN
Además de la eficiencia biológica, permite determinar la eficiencia económica,
que podrá ser usada para propósitos de alimentación y selección (Grossman y
Koops, 1988).
Aunque la ingestión de alimentos puede estar controlada a nivel
metabólico en los rumiantes, es probable que las señales sean diferentes a las
de los animales monogástricos. La cantidad de glucosa que se absorbe en el
intestino delgado de los rumiantes es relativamente pequeña, de manera que
los niveles de glucosa en sangre guardan poca relación con el comportamiento
alimentario. Por consiguiente, parece poco probable que el mecanismo
glucostático de regulación de la ingestión sea aplicable a los rumiantes.
La curva de lactación a través del tiempo presenta una forma muy particular, y
se define a través de ciertos parámetros que Masselin et al. 1987 describen
como:
Más plausible resultaría un mecanismo quimiostático en el que
participaran los ácidos grasos volátiles producidos en la fermentación ruminal.
Se ha comprobado que la introducción de acetato y propionato en el rumen
&
•
Duración de lactación: es el intervalo de tiempo entre el inicio de la
producción después del parto y su finalización o secado.
•
Producción total: se obtiene acumulando la producción diaria de leche a
través de los días de lactación. Si se tiene una función matemática sería la
integral de la curva de lactación.
%
!"! !"! Por último hay que señalar algo muy importante y es el incremento en la
ingestión de alimentos en los rumiantes al comienzo de la lactación. La causa es
fisiológica, como consecuencia de la reducción de los depósitos de grasa en la
cavidad abdominal, existiendo un desfase en la ingesta de alimentos respecto al
momento de mayores necesidades energéticas para lactación.
reduce la ingestión de las raciones ricas en concentrados, habiéndose sugerido
la existencia de receptores de la regulación de la ingestión para el acetato y
propionato, en la cara interna del retículo-rumen. Al emplear raciones
formadas, fundamentalmente, por alimentos groseros, la introducción de ácidos
grasos ha tenido efectos menos claros sobre la ingestión de alimentos, ya que
parece ser que el control de la ingesta se ejerce a nivel del tracto digestivo,
teniendo gran influencia las características de los alimentos.
5)
ENSILADO COMO MÉTODO DE ALIMENTACIÓN DEL GANADO
4.1. CARACTERÍSTICAS DE LOS ALIMENTOS QUE DETERMINAN LA INGESTIÓN
5.1 El ensilado
El ensilaje es un método de conservación de forrajes en el que se inhibe el
crecimiento de microorganismos degradadores de la materia orgánica, preservados
con ácidos, sean estos agregados o producidos en un proceso de fermentación
natural, llevado a un depósito de dimensiones y forma variable denominado silo, en el
que se dispone en capas uniformes eliminando el aire mediante compresión y
cubriéndolo finalmente (Mannetje, 2001)
Inmediatamente después de la siega y durante las primeras fases del ensilado,
tienen lugar cambios químicos debidos a la actividad de las enzimas existentes en los
tejidos vegetales. Los procesos de respiración y proteólisis tienen especial importancia
en cuanto al valor nutritivo del producto final.
Ahora bien, en la hierba recién segada, los microorganismos más abundantes
son las bacterias y hongos aerobios, pero a medida que progresan las condiciones
anaerobias en el silo, se sustituyen por bacterias que pueden desarrollarse sin
necesidad de oxigeno: bacterias ácido lácticas, clostridios y enterobacterias.
Si se logra la adecuada compactación y cierre durante la preparación del
ensilado, se reduce el deterioro anaerobio al mínimo, en tanto se impida la entrada de
aire durante la conservación. El problema puede ser complicado al tratarse de
ensilados hechos en grandes pacas. Incluso las más pequeñas perforaciones de la
lámina de plástico pueden resultar muy peligrosas, debido a la gran área de superficie
en relación con el volumen en dichas pacas. El ensilado en sacos de plástico, a
diferencia de las pacas envueltas en plástico, también es susceptible a la infestación
por hongos en la zona de la boca de los sacos, si se cierran de forma inadecuada.
En la mayoría de las ocasiones, el deterioro tiene lugar tras la apertura del silo y
durante la administración al ganado. Resulta esencial un buen manejo de la superficie
expuesta para limitar el acceso del aire en los ensilados tipo trinchera y bunker, en
esos momentos. En este contexto, la anchura del frente y el ritmo de utilización del
ensilado serán factores importantes a tener en cuenta.
5.2. Empleo de aditivos en el ensilado
El empleo de aditivos en el proceso de ensilado persigue mejorar la
conservación y el valor nutritivo del alimento (Argamentería, et al, 2007).
En ocasiones se puede obtener un ensilaje de satisfactoria calidad fermentativa
sin usar aditivos, especialmente si los forrajes han sido premarchitos por un corto
periodo, picados adecuadamente, bien compactados y sellados. Sin embargo, al usar
un aditivo se obtiene, en ocasiones, una serie de beneficios siempre y cuando se
apliquen a forraje tierno, pues su acción es casi nula o nula en forraje de alto
contenido en materia seca o sobremaduro. En general, los aditivos para ensilaje
(
La rumia y la fermentación son procesos relativamente lentos, de manera que
los alimentos fibrosos pueden tener que permanecer mucho tiempo en el tracto
digestivo para que se extraigan los componentes digestibles. Generalmente, se
considera que la ingestión está limitada por la capacidad del rumen y que los
receptores de la repleción y tensión de las paredes, señalan el grado de “llenado” al
cerebro, aunque no se conoce lo que constituye el máximo “llenado” del rumen. La
idea de que los alimentos groseros, alimentos de “volumen”, como heno y paja, llenan
el rumen en mayor grado que lo hacen los alimentos concentrados, ha recibido algún
apoyo, si bien, una vez rumiados, los alimentos voluminosos no lo son tanto como en
el comedero.
Se sabe desde hace tiempo que, en rumiantes, existe una relación positiva
entre la digestibilidad de alimentos y su consumo. Así los alimentos cuya digestión es
rápida y, además son de alta digestibilidad, determinan ingestiones elevadas. Cuanto
más rápido es el ritmo de la digestión, más rápidamente se vacía el tracto digestivo y
más espacio queda disponible para la siguiente comida. El componente químico de los
alimentos que determina su ritmo de digestión, es la fibra neutro detergente (FND),
que es una medida del contenido en paredes celulares, existiendo por tanto una
relación negativa entre el contenido en FND de alimentos y el ritmo a que son
digeridos.
No sólo es el contenido en paredes celulares importante, sino también la forma
física de éstas las que afectan a la ingestión. La molienda mecánica de los alimentos
groseros destruye parcialmente la organización estructural de las paredes celulares,
de modo que se acelera su degradación en el rumen y aumenta la ingestión de
alimentos. A largo plazo, lo que se pretende es identificar nuevas especies forrajeras o
producir nuevas variedades que se degraden con más rapidez en el rumen.
Algunos alimentos se consumen en menor cantidad de lo que podría esperarse
de acuerdo con su digestibilidad o su contenido en paredes celulares. Entre ellos,
algunos tipos de ensilados, especialmente los que contienen gran cantidad de ácidos
de la fermentación, o aquellos que han sufrido una mala fermentación y, como
consecuencia, presentan un alto contenido en amoníaco. También puede estar
implicada la forma física de los alimentos, ya que el picado fino de los ensilados
mejora la ingestión debido, posiblemente, a que se evita la formación en el rumen de
una densa maraña de material fibroso. El ganado ovino consume peor los ensilados
que el ganado vacuno, pero responde mejor a los efectos de la molienda o el picado
(incluyendo los ensilados).
'
!"! !"! más tarde una buena estabilidad aeróbica que es controlada por bacterias
heterofermentativas produciendo mas acido acético (Contreras et al., 2009).
controlan y/o mejoran la fermentación en el silo, reducen las pérdidas y mejoran la
calidad nutritiva de los ensilajes para uso animal. A pesar de ello, los aditivos aún
siendo muy eficientes no solucionan faltas del ensilaje como corte tardío o un pobre
sellado (Castle, 1982).
5.2.3. Uso de la Urea
5.2.1. Tipos de aditivos
Los aditivos de nitrógeno no proteico especialmente la urea agregada a
forrajes
con alto contenido de MS y bajo poder tampón (granos de maíz o sorgo)
aumentan el contenido de proteína bruta y pueden mejorar la estabilidad
aeróbica del ensilado al momento de la apertura del silo (Argamentería et al.,
1997; Mühlbach, 2001).
Existen varias clasificaciones de aditivos, según Argamentería et al. 1997,
pudiendo ser químicos o biológicos y clasificados en:
El empleo de urea asociado o no a minerales, resulta interesante en la
alimentación tanto de ganado lechero como de producción cárnica, para el
ensilado de maíz y cualquier otro tipo de material ensilado siempre que su
contenido de MS se encuentre comprendido en 25-30% se añade la urea a
razón de 14-17g/kgMS, siendo: 4% del peso en fresco en los ensilados que
contienen entre el 25 y 30% de MS; 5% del peso fresco en los que tienen 30%
o más de MS (Cañete y Sancha, 1998).
•
Inoculantes: bacterias de ácido láctico como Lactobacillus, pediococcus,
streptococcus y tienen como papel principal elevar rápidamente el nivel de acidez del
forraje a ensilar.
Para Rezende et al. (2007) la adición de urea en ensilados de caña de
azúcar aumenta el contenido de nitrógeno amoniacal, siendo una ventaja para
este tipo de ensilado ya que la producción de amonio controla la aparición de
levaduras. Asimismo al momento de la apertura del silo los tratamientos con
urea más aditivo microbiano o sin él presentaron un pH inferior que los
tratamientos que contenían hidróxido de sodio (NaOH).
•
Conservantes: Ac. Fórmico, acético, láctico, propiónico, benzoico, capróico.
Inhiben las fermentaciones indeseables actuando de diversas maneras, unos
comunican a la masa del forraje una acidez inicial que favorece la actividad de las
bacterias lácticas.
•
Enzimas: amilasas, celulasas, hemicelulasas, pectinasas que se encargan de
la ruptura de las paredes celulares, aumenta el contenido en azúcares solubles,
fermentados por bacterias lácticas, produciéndose la bajada del pH.
•
Sustratos: melazas, glucosa, sacarosa, granos de cereales, pulpa de
remolacha y pulpa de cítricos.
•
Nutrientes o Activadores: amónio, urea, carbonato cálcico.
5.3. Ensilado de maíz forrajero
5.2.2. Papel de los inóculos
El maíz forrajero es la cosecha más apta para ensilar, pues se conserva
muy bien sin adición de conservadores ni control de humedad, resultando un
producto muy apetecido por el ganado. (Domenech et al., 1997).
Para que el ensilado de maíz sea rico en energía, es necesario
recolectarlo en un adecuado estado de desarrollo del grano, ya que la mitad de
la materia seca de la planta procede de este, que a su vez es dos veces más
rico en energía que el tallo y las hojas. Si el maíz es recolectado con un
contenido en MS superior al 25% se conserva bien sin necesidad del empleo
de aditivos, pues las pérdidas por jugos son casi siempre nulas y las pérdidas
por mohos son generalmente débiles, siempre que el consumo del ensilado
permita un avance del frente de ataque suficientemente rápido, (10cm/día en
invierno, 20cm/día en verano)(Cañete y Sancha, 1998).
Los inóculos tienen como papel primordial elevar rápidamente el nivel de
acidez del forraje a ensilar para prevenir la ruptura de la proteína, aportando microflora
láctica que puede no estar presente en cantidad suficiente en el forraje segado, lo que
dejaría campo libre a otros microorganismos cuya acción puede no ser deseable, (de
la Roza, 2005).
Actualmente los sistemas productivos de ovejas lecheras se caracterizan
por ser más intensivos que en el pasado debido, entre otros factores, a la
Los inoculantes microbiales para ensilaje son seleccionadas bacterias ácido
lácticas (BPAL) que se aplican para dominar la fermentación natural del cultivo que
está ocurriendo en el silo. Se dividen en dos grupos dependiendo de cómo fermentan
los azucares de la planta: BPAL homofermentativas y BPAL heterofermentativas. Las
bacterias homofermentativas como Lactobacillus plantarum, Lactobacillus casei,
Pediococcus spp., y Enterococcus spp., producen principalmente acido láctico. Las
bacterias heterofermentativas como Lactobacillus buchneri, producen ácido láctico,
ácido acético, etanol y bióxido de carbón. Generalmente acido láctico es preferido en
el silo porque es un acido más fuerte que acido acético (Muck, 2008). El acido láctico
baja el pH más rápido, en consecuencia disminuye la respiración de la planta y
actividad enzimática, inhibiendo otras bacterias. Sin embargo, el acido acético es un
mayor inhibidor de levaduras y mantiene una mayor estabilidad aeróbica que el ácido
láctico. Existe una ventaja potencial de combinar ambos tipos de BPAL obteniendo
una rápida reducción inicial en el pH controlada por las bacterias homofermentativas y
6)
UTILIZACIÓN DE RESIDUOS Y SUBPRODUCTOS AGRÍCOLAS EN LA
ALIMENTACIÓN DE RUMIANTES MENORES
)
!"! !"! introducción de razas especializadas en producción lechera, menor
disponibilidad de tierras de pastoreo y a la mayor tecnificación de los sistemas
de ordeño. Para muchas explotaciones el pastoreo continúa siendo una fuente
importante de alimentación, aunque se ha observado un incremento del
número de explotaciones en los que los animales permanecen estabulados de
forma continua, puesto que el tiempo y la distancia que tienen que recorrer los
animales para llegar a zonas de pastoreo puede ser una desventaja productiva
(Lavín et al., 2001).
Es así que el sector ovino depende de fuentes energéticas y proteicas
generalmente más costosas, para cubrir las necesidades nutricionales de
animales en estabulación, sobre todo en época de lactancia.
Una alternativa que permite ampliar la disponibilidad de fuentes nutritivas para
el ganado, es la utilización de subproductos locales, ya que el rumen tiene la
capacidad de utilizar estos subproductos ricos en fibra y carbohidratos
complejos.
Son pocas las evaluaciones realizadas exclusivamente en ovejas
lecheras, sin embargo los resultados encontrados sugieren que el empleo de
subproductos en alimentación de ovejas en ordeño, es una alternativa viable ya
que no influyen negativamente sobre la producción y la calidad de la leche.
Algunos autores han evaluado el efecto de la inclusión de subproductos
en la dieta de pequeños rumiantes sobre la producción y composición de la
carne y/o leche. (Tabla 2.2.)
!"! !"! al descrito para otras fuentes nutritivas tradicionales como la paja de trigo y los
residuos del cultivo de soja.
No todos los desechos vegetales presentan tales características, de hecho
algunos residuos pueden contener factores anti-nutricionales, como un elevado
contenido en lignina, que reduce la digestibilidad de los nutrientes, como es el
caso de los tallos rastreros de la planta de guisante. Además hay que tener en
cuenta, que los residuos agrícolas contienen gran cantidad de agua que facilita
su deterioro y obliga a emplear técnicas de ensilaje para conservarlos.
El residuo de la industria de cítricos más utilizado en la alimentación
animal es la pulpa de cítricos deshidratada, que por su composición puede
sustituir a fuentes energéticas más costosas como el maíz en forma de harina o
granos y la cebada que suelen recibir las ovejas lecheras en estabulación. La
incorporación de hasta un 10% de este subproducto en la dieta no disminuye el
rendimiento lechero aunque puede modificar la composición de la grasa láctea
reduciendo los ácidos grasos de cadena corta (Fegeros et al., 1995).
Los residuos de cultivos y obtenidos de procesos agroindustriales se
emplean para dos fines: fuente de alimento animal o fertilizante. El uso y
manejo de los residuos para alimentación de rumiantes puede resultar
complicado por factores de inestabilidad biológica, elevado contenido agua, alta
tasa de auto-oxidación y deterioro acelerado por la elevada actividad
enzimática de residuos vegetales (Russ y Meyer-Pittroff, 2004). Además, la
estacionalidad de los subproductos así como la variabilidad en su composición
también influyen negativamente sobre el empleo de esta alimentación. Sin
embargo, hay que considerar todo esto desde el punto de vista mediambiental
y de la problemática que genera el manejo de estos residuos, siendo su empleo
como fuente de alimento una solución factible que debe ser revalorizada y
enfocada también desde el punto de vista de la calidad del producto final, que
determinará el empleo de estas alternativas dentro de la cadena productiva.
Otros subproductos cítricos han sido evaluados por Volanis et al. 2004,
quienes preservaron este subproducto mediante el ensilaje y estudiaron el
efecto de su utilización en la dieta de ovejas lactantes sobre la composición y
producción de leche, mostrando la leche experimental un contenido mayor en
grasa, lo cual es beneficioso para la fabricación de quesos a partir de estas
leches.
Se han ensayado también subproductos como el ensilado de torta cruda
de oliva, proveniente de la extracción de aceite y contiene una mezcla de piel,
fibras, semillas y huesos de oliva, que pueden ser ofrecidos como reemplazo
de forrajes de heno o paja de cebada (Hadjipanayiotou, 1999). Según el autor,
este subproducto no influyó en el rendimiento lechero pero si produjo un
incremento en el contenido de grasa, así como una reducción del peso corporal
de los animales, aunque esto no influyo negativamente sobre el rendimiento y/o
contenido de proteína de la leche.
Otros estudios, como el de Zenou y Miron en 2005, evaluaron el empleo de
cascarilla de soja en formulación de piensos ofrecidos a ovejas lecheras,
reemplazando el almidón de uso en el pienso comercial. Los autores
recomendaron el empleo de este subproducto en alimentación de ovejas de
elevado rendimiento lechero ya que a pesar del incremento de la producción y
el contenido en grasa, el rendimiento proteico de la leche no fue influenciado
por la sustitución del almidón.
Otro de los objetivos de la utilización de residuos vegetales en
alimentación es el de reducir o facilitar el manejo de desechos de las
actividades agricolas locales. En este sentido Chinea et al. 1999, evaluaron el
empleo de raquis de banano, residuo de clasificación y empaque de la fruta,
como alternativa forrajera para el ganado caprino en las Islas Canarias. El
producto final presentó buenas características nutricionales y fue apetecible a
los animales de forma que promovió su consumo e incrementó la relación
materia seca consumida y ganancia de peso de los animales.
Los estudios que describen las características de los productos finales
obtenidos de animales alimentados a base de residuos son escasos. La
mayoría de las publicaciones tienen como objetivos determinar la influencia de
las dietas sobre la producción, la salud y el desempeño animal, características
nutricionales, digestibilidad y forma de conservación del alimento. En esta
línea, Rasool et al 1998, evaluó la calidad de residuos del cultivo de girasol en
alimentación de rumiantes. La ganancia de peso observada en los animales
que tomaron esta dieta y la digestibilidad de este subproducto fue comparable
$
#
!"! !"! Tabla 1: Composición química nutricional (% sobre MS) del ensilado de
maíz con y sin inóculo antes de la fermentación (uso de maíz de
segundo corte) y de los piensos usados para el lote control.
3.1. MATERIAL
Variables
Lote control
T1 Sin inóculo
(Lote 1)
T2 Con inóculo
(Lote 2)
45.3
42
6.4
10.6
FDN
35.2
48.5
FDA
22.6
31.4
Lignina
3.3
4.5
Cenizas
5.7
6.8
3.1.1. Material animal
Materia seca
Proteína Bruta
Fibra bruta
16
11
Grasa
3.5
0.82
1.14
Almidón
30
17.7
12
N amoniacal
0.05
0.17
Azúcares
reductores
0.08
0.41
Ca
1
0.27
0.32
P
0.6
0.2
0.2
166.7
189.3
Mg
Sodio (mg/kg)
4000
Oxido cúprico
(mg/kg)
10
Vit A (Ul/Kg)
12000
Vit. D3 (Ul/Kg)
4000
Vit E (mg/kg)
10
&
Las ovejas de raza manchega proceden de una explotación comercial de
régimen semiextensivo, sita en Villanueva de Infantes (Ciudad Real).
De una población de 750 ovejas fueron seleccionadas 75. Los criterios
de selección fueron nº de lactación, peso de las ovejas y época de parto. Las
ovejas de media se encontraban entre la cuarta y la quinta lactación, teniendo
un peso medio de unos 65 kg. En cuanto a la época de parto, que tubo lugar a
lo largo del mes de marzo, se utilizó de referencia para organizar los lotes. Así
se ordenaron de forma cronológica los días en que cada oveja fue pariendo y
se fueron repartiendo según dicho orden para acabar formando los lotes 1 y 2,
de 25 animales cada uno.
La explotación estudiada utiliza un sistema de ordeño mecánico para la
recogida le leche, siendo la duración media de la lactación de 120 días.
Los tratamientos experimentales evaluados fueron ensilado de maíz con
y sin inóculo, que fueron ofrecidos a los lotes 2 y 1 respectivamente, a lo largo
de 9 semanas que duró el estudio.
La distribución de los tratamientos en el campo se realizó bajo un diseño
completamente al azar con dos factores, el tiempo (de 1ª a 9ª semana de
estudio) y el tratamiento (T1 y T2).
La composición de la alimentación de cada lote se detalla a continuación
(Mier Quiroz, 2009)
%
!"! !"! 3.1.2. Material de recogida de muestras
• Botes de plástico de 50 ml, con tapón hermético para evitar pérdidas de
leche durante el transporte. Los botes correctamente identificados con
un número en el tapón, que se relaciona posteriormente con el nº de
identificación del animal.
• Gradillas
• Cajas de poliestireno-porexpan para conservar las muestras en frío
durante el transporte, con la ayuda de tablas de congelación en su
interior.
3.1.3. Material de laboratorio
Para el Lote 1 se usó el tratamiento 1, que consistía en un microsilo
compuesto por un ensilado de maíz y para el Lote 2 se usó el tratamiento 2,
microsilo con ensilado de maíz al 99,3 %, urea 0,7% y aditivo microbiano
0,15%.
El régimen de alimentación para el lote control fue el siguiente:
Ovejas paridas (en lactación y objeto de estudio): Se mantuvieron en
cercas anexas a los otros dos lotes, pero manteniendo las salidas al pastoreo.
Sin embargo, al coincidir más de cerca con la época estival, necesitaron una
alimentación suplementaria mayor que las gestantes a base de concentrados y
mezclas completas (Unifeed).
TABLA 3.- Composición media del pienso elaborado en las explotaciones
3.1.3.1.- Análisis de parámetros físico-químicos
• pHmetro de Crison Basic 20
• Milkoscan FT 120 Type 71200. Diseñado para el control de la
producción, control de productos acabados y análisis de pago. Se ha
desarrollado particularmente para material en crudo y productos lácteos
terminados con un mínimo de tratamiento de muestra antes del análisis.
MATERIAS PRIMAS
KG
CEBADA
265
SOJA
70
CORRECTOR
12
SAL
3
TOTAL
350
• Baño termostático Precisterm (Selecta), con termostato de seguridad
regulable desde 5ºC hasta 110ºC.
3.1.3.2. Análisis de parámetros tecnológicos
Esta operación se realiza mediante un lactodinamógrafo o
tromboelastógrafo. En concreto, en el laboratorio lechero, se usa un
Formagraph®. Éste está diseñado para medir las características de
coagulación de la leche bajo distintas condiciones.
ƒ Pipetas automáticas (Rainin)
ƒ Espátulas
(
'
!"! !"! ƒ Cubeta con 10 pocillos
3.2. MÉTODOS
ƒ Cuajo artificial (Laboratorios Arroyo; dilución 1:15.000)
3.2.1. Toma y tratamiento de muestras
3.1.3.3. Análisis de calidad higiénica
Una vez que los corderos fueron destetados, se procedió a la toma de
muestras.
Se planeó una toma de muestras de tipo semanal, de tal forma que la
primera muestra fue tomada el día 26 de Abril del 2010. La recogida semanal
se mantuvo todo el mes de Mayo del 2010, todos los lunes de dicho mes.
Posteriormente, se cambió la rutina de recogida, y se propuso hacer una toma
de muestras de forma quincenal, coincidiendo con la última fase de la curva de
lactación y siendo el último día de recogida el 12 de Julio del 2010. Como
resultado, se han obtenido datos de 9 semanas dentro del periodo de lactación.
Las muestras correspondían al ordeño de mañana y se recogían
mediante ordeño manual. De forma ordenada, se iban tomando en botes de 50
ml con cierre hermético, correctamente identificados con un número al que se
le adjudicaba el número de crotal de cada animal. (Fotografía 1)
• Fossomatic TM minor (Recuento de células somáticas)
Diseñado para aquellos laboratorios más reducidos que se
dedican a la mejora ganadera y al análisis de pago y para
pequeños productores de leche que analicen ellos mismos los
componentes y la calidad de su producto.
3.1.3.4. Rendimiento en cuajada
A las muestras de leche no se les adicionó ningún conservante durante
la recogida y los botes se mantuvieron en refrigeración, a 4ºC, hasta completar
la toma de muestras.
•
Centrifuga a 4000 rpm y 37ºC
•
Trompa de agua para aspiración del suero
#
)
!"! 3.2.2.2. Análisis de parámetros tecnológicos
Para realizar el análisis de las características tecnológicas
Formagraph (Foss-Electric): Lactodinamógrafo.
!"! 3.2.2. Análisis de parámetros
se usó
En el laboratorio sirve para medir aquellas características tecnológicas
de la leche relacionadas con la fabricación de queso (tiempo de coagulación,
dureza media y máxima del coágulo y velocidad de endurecimiento).
Su funcionamiento se basa en el movimiento oscilatorio de péndulos
circulares inmersos en muestras de leche que se encuentran en proceso de
coagulación.
3.2.2.1. Análisis de parámetros físico-químicos
Los análisis se hicieron al día siguiente de la recogida, de forma
ordenada a cada una de las muestras, directamente de los botes de plástico de
20 cc recogidos de la ganadería. Los botes estaban correctamente numerados
según lote y según orden de recogida de la muestra. Dicho número
correspondía con el crotal de cada animal, que se apuntaba en una lista aparte
para ordenar las muestras a nivel laboratorial (Fotografía 2)
El aparato consta de un módulo servicio (que calienta la cubeta con las
muestras de leche y controla la temperatura) y un módulo de registro.
3.2.2.3. Análisis de la calidad higiénica de la leche
Uso deFossomatic TM minor (Recuento de células somáticas) que se
basa en los últimos avances en tecnología CCD o dispositivo de carga
acoplada que "captura" la imagen. Tiene una estructura reticular y cada uno de
los puntos es un elemento sensible a la luz que captará más o menos luz de
acuerdo a la imagen a fotografiar o capturar. Estos dispositivos fotosensibles
tendrán mayor calidad de captura cuantos más valores sean capaces de
recibir.
El instrumento trabaja con Foss Integrator, su plataforma de software
más avanzada para productos lácteos.
El software permite una sencilla gestión de los resultados obtenidos, así
como su exportación a programas de Microsoft Office. Además incluye un
sistema de ayuda y permite integrar los datos resultantes del análisis en el
sistema de gestión del laboratorio.
3.2.2.4. Análisis del rendimiento en cuajada
Se centrifuga a 4000 rpm y a 37ºC durante 30 minutos, separando así el
suero de la cuajada. El suero se aspira con la trompa de agua y la cuajada
desuerada se pesa directamente en el tubo, restando después el peso del tubo
vacío. De esta manera se determina la cantidad de cuajada/ 10 ml de leche
para cada muestra analizada.
#
Para los análisis se usó Milkoscan FT 120 Type 71200 que permite
determinar simultáneamente los porcentajes de grasa (método Gerber),
proteína (método Kjeldahl) , lactosa (Cloramina T), extracto seco (desecación
en estufa) y extracto seco no graso . El MS FT 120 emplea un interferómetro,
un instrumento que utiliza la interferencia de las ondas de luz para medir con
gran precisión longitudes de onda de la luz misma y que a diferencia de otros,
es capaz de examinar todo el espectro infrarrojo.Se basa en la aplicación de
técnicas de espectroscopía infrarroja cuyo principio radica en que casi todas las
sustancias orgánicas absorben selectivamente ciertas longitudes de onda de la
región infrarroja del espectro.
#
!"! !"! 3.2.2.3. Análisis de parámetros tecnológicos
3.2.2. Metodología de laboratorio
El análisis de los parámetros tecnológicos se realizó por medio de un
tromboelastógrafo tipo Formagraph (Foss-Electric) (Fotografía 4)
3.2.2.1. Análisis de pH
Se realiza la medición del ph de la leche directamente (Fotografía 3),
agitando previamente cada una de las muestras para conseguir homogeneizar
sus componentes y mantenerlas a una temperatura aproximada de 20ºC.
Fotografía 4: Análisis de parámetros tecnológicos. Formagraph
Fotografía 3: Media pH de la leche (pHmetro Crison Basic 20)
• Cada una de las cubetas del Formagraph tiene 10 pocillos que se llenan
con 10 ml de leche de muestras individuales utilizando una pipeta
automática para su dispensación. A continuación se ponen sobre una
placa calefactora del módulo de servicio (Fotografía 5 y 6)
3.2.2.2. Análisis de la composición láctea
El análisis de la composición química se realizó midiendo directamente los
porcentajes de grasa, proteína, lactosa, extracto seco magro y extracto seco
total de cada una de las muestras, con un Milkoscan FT 120 Type 71200
(Fotografía 4).
Fotografía 4: Milkoscan FT 120
Fotografía 5: dispensación de leche en las cubetas
#$
##
!"! !"! Fotografía 7: Captura de pantalla del programa que recoge la
información del movimiento de lo péndulos.
Fotografía 6: Placa calefactora del módulo de servicio a 32ºC
• Al dar comienzo la coagulación, se produce el aumento simultáneo de la
viscosidad de las muestras de leche, debido a dicha formación del
coágulo. Todo esto da lugar a un movimiento oscilatorio del péndulo
queda recogido en el programa informático como puntos laterales,
dibujándose asín el diagrama de la coagulación.
• La cubeta se mantiene en la placa calefactora hasta que la temperatura
de las muestras alcanza los 32ºC
• Alcanzada la temperatura se añaden 200 micro litros de cuajo líquido
diluido a cada una de las muestras de leche mediante un sistema de
cucharillas múltiples, de tal modo que se permita la dispensación
simultánea del cuajo a todas las muestras de la cubeta (Garzón 1996).
• Las muestras de leche se agitan con las cucharillas para que se mezcle
bien el cuajo y la cubeta se pone dentro del módulo de registro, donde
las muestras de leche se ponen en contacto con los péndulos.
• En el módulo de registro, la cubeta se sitúa sobre una placa que
mantiene la temperatura del análisis y que, cada 15 segundos presenta
un movimiento vibratorio.
Mientras la leche permanece líquida, el movimiento vibratorio de la placa
no se transmite a los péndulos, por tanto, estos no presentan ningún
movimiento oscilatorio y queda recogido en el programa informático
como una línea vertical (Fotografía 7)
Fotografía 8: Movimiento oscilatorio del péndulo
#&
#%
!"! !"! Una vez transcurridos los 60 minutos, cada muestra de cuajada se
recoge en un tubo de centrífuga, identificado con el número de la muestra
correspondiente, y previamente pesado (Fotografía 10)
Fotografía 10: Pesando tubos de centrífuga
• Para cortar la cuajada utilizamos una espátula hasta obtener un tamaño
de grano similar al corte de cuajada en las cubas de la quesería.
Fotografía 9: Diagrama típico de coagulación. Criterios de calidad
utilizados para definir la aptitud de la leche frente a la coagulación por el cuajo.
• Los parámetros medidos con este sistema son los siguientes:
r.- Representa el tiempo transcurrido hasta la formación del coágulo
(tiempo de coagulación), que se determina midiendo la distancia desde el
origen del análisis hasta el punto donde la curva comienza a abrirse (1 mm de
apertura). El resultado viene expresado en minutos.
Fotografía 11: Espátula y pocillos con cuajada
K20.- Representa la velocidad de endurecimiento del coágulo y es la
distancia media entre el inicio del análisis y el punto donde la campana
presenta una amplitud de 20 mm. El resultado se expresa en minutos.
A35 y A60.- Representan la dureza del coágulo a los 35 (dureza media) y
a los 60 minutos (dureza máxima) y se expresan en milímetros, según la
amplitud que presente la campana en esa línea. La distancia desde el origen
hasta que han transcurrido los 35 o los 60 minutos correspondientes se
determina midiendo 70 y 120 mm respectivamente.
#(
#'
!"! !"! Se prepara un tubo para cada muestra de leche con 3 ml de leche y 3 ml
de agua destilada (dilución al 50%), dispensándolo con una pipeta electrónica.
Fotografía 12: Tubos de centrífuga con cuajada cortada
Se mezcla bien el contenido de los tubos antes de ponerlo en la unidad
de recogida del Fossomatic
• Una vez cortada, se centrifuga a 4.000 rpm y a 37ºC durante 30 minutos,
separando el suero. Al salir de la centrifuga, en la parte de abajo del
tubo de centrífuga queda la cuajada y por encima queda la fase del
suero, que se aspira con una trompa de agua (Fotografía 13).
Posteriormente se pesa el tubo con la cuajada. Restamos el peso del
tubo para obtener la cantidad de cuajada/ 10 ml de leche. Esta variable
queda reflejada en gr/litro de leche.
El equipo consta de un sistema de válvulas que mezcla la muestra de
leche con un colorante específico que tiñe únicamente el ADN del núcleo
celular. Un vez teñida, la muestra de leche pasa a una cubeta sobre la que se
sitúa una cámara que realiza el recuento, exclusivamente de las zonas teñidas,
de modo que es imposible que se recuenten glóbulos grasos o cualquier otra
sustancia, ya que no pueden quedar teñidos, porque carecen de ADN nuclear.
Una vez realizado el recuento, y también de forma automática, se realiza el
lavado de todo el sistema, y se inyecta aire para separar una muestra de otra.
Los recuentos aparecen directamente en el monitor del ordenador y el número
real de células somáticas es el valor numérico que aparece multiplicado por 10³
y x2 (debido a la dilución de la leche). (Fotografías 15 y 16).
Fotografía 15: Esquema de los
componentes del Fossomatic (Lugar
de recogida leche, salida de leche,
colorante y limpiadores).
Fotografía 13: Suero aspirado con trompa de agua
3.2.2.4. Análisis de la calidad higiénica de la leche. Recuento de células
somáticas
Fotografía 16: Resultados de la
medición en el programa informático
El análisis de la calidad higiénica se lleva a
cabo con el Fossomatic TM Minor (Fotografía 14)
Fotografía 14: Fossomatic Tm Minor
$
#)
!"! !"! Tabla 2: Análisis ANOVA factorial para la variable grasa teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
25,05
17,78
0,000
Tratamiento
1
8,51
6,04
0,015
Tiempo x Tratamiento
8
1,33
0,95
0,4787
383
1,41
Error
Una vez recopilados todos los datos, los resultados se han analizado de
forma global, comparando cada valor obtenido de su correspondiente lote con
los otros dos lotes restantes, utilizando para ello un análisis ANOVA factorial.
4.1. RESULTADOS
4.1.1. FÍSICO-QUÍMICOS
4.1.1.1. GRASA
La Tabla 3 muestra las medias globales del experimento, siendo
significativa (P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje
de grasa. Se observa como los mejores valores de media los posee el lote
control (7,34), seguido por el valor del lote 1 (6,85), situándose los valores del
lote 2 (6,55) en último lugar. Existen además diferencias significativas entre los
tres grupos de estudio.
La Tabla 1 muestra los resultados del análisis de varianza para la grasa,
según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan significativamente al
porcentaje de grasa (P<0,001); siendo el tiempo el factor con mayor efecto (F=
27,12).
Tabla 1: Análisis ANOVA factorial para la variable grasa teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Tabla 3: Medias globales para grasa según tiempo y tratamiento
Tratamiento
Semana
1
MEDIA
6,85 ± 0,11b
2
6,55 ± 0,10 a
Fuente de variación
P
3
7,34 ± 0,10c
0,000
Tiempo
gL
Cuadrados medios
F
P
8
57,81
27,12
0,000
Tratamiento
2
33,72
15,82
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
21,63
10,15
0,000
Error
595
2,13
*+ ",-
.
La Tabla 2 muestra los resultados del análisis de varianza para la grasa,
según el tiempo y el tratamiento. En este caso es sólo el tiempo es el que
afecta significativamente al porcentaje de grasa (P<0,001), explicando el
17,78% de la variabilidad. No obstante, aunque el tratamiento no llega a ser
significativo, explica también una cierta variabilidad de dicho porcentaje
(F=6,04).
$
$
!"! 4.1.1.2. PROTEÍNA
La Tabla 4 muestra los resultados del análisis de varianza para la
proteína, según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan
significativamente al porcentaje de proteína (P<0,001); siendo el tratamiento el
factor con mayor efecto (F= 55,13), si se tienen en cuenta los tres lotes. El
tiempo es un factor significativo que explica el 14,45% de la variabilidad total, lo
cual es importante tenerlo en cuenta.
!"! En la figura 1 se observa como el Lote 1 presenta unos valores
ligeramente superiores en el porcentaje de grasa en todos los controles,
excepto en el último control donde es el lote 2 el que presenta un ligero
incremento con respecto al lote 1. El Lote control se destaca con unos valores
superiores a lo largo de todo el estudio.
Figura 1: Evolución semanal del porcentaje de grasa según el tratamiento
Tabla 4: Análisis ANOVA factorial para la variable proteína teniendo en cuenta
los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y
control)
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
0,36
14,45
0,000
Tratamiento
2
1,37
55,13
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
0,14
5,84
0,000
Error
595
0,02
Tratamiento
1
2
3
12
Grasa (%)
Fuente de variación
Ahora bien, si se tienen en cuenta únicamente los datos
correspondientes a los lotes 1 y 2 (Tabla 5), sólo se observa la influencia
significativa (p<0,001) del tiempo en el porcentaje de proteína, explicando un
18,60% de la variabilidad.
10
8
6
4
1
2
3
4
5
Semana
Tabla 5: Análisis ANOVA factorial para la variable proteína teniendo en cuenta
los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
0,38
18,60
0,000
Tratamiento
1
0,05
2,56
0,111
8
0,01
0,44
0,900
383
0,02
Tiempo x Tratamiento
Error
$$
6
$#
7
8
9
!"! !"! 4.1.1.3. LACTOSA
La Tabla 7 muestra los resultados del análisis de varianza para
porcentaje de lactosa, según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan
significativamente al porcentaje de proteína (P<0,001); siendo el tratamiento el
factor con mayor efecto (F= 8,48), si se tienen en cuenta los tres lotes. El
tiempo es un factor significativo que explica el 7,84% de la variabilidad total.
La Tabla 6 muestra las medias globales del experimento, siendo significativa
(P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje de proteína.
Se observa como los mejores valores de media los posee el lote control (5,18),
seguido por el valor del lote 2 (5,05), situándose los valores del lote 1 (5,02) en
último lugar. Se observan además dos grupos, siendo la media de los lotes 1 y
2 significativamente diferente a la media del lote control.
Tabla 6: Medias globales para proteína según tiempo y tratamiento
Tratamiento
Semana
Tabla 7: Análisis ANOVA factorial para la variable lactosa teniendo en cuenta
los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y
control)
MEDIA
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
1,81
7,84
0,000
Tratamiento
2
1,96
8,48
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
0,45
1,93
0,000
Error
595
0,23
Si excluimos los datos del tratamiento 3, sigue habiendo mayor
influencia del tratamiento frente al tiempo, pero en este caso las diferencias son
más acusadas, explicando el tratamiento el 17,38 % de la variabilidad y el
tiempo el 6,51%.. Además en este caso, la combinación de tiempo y
tratamiento no es significativa para este análisis. Así se puede decir que las
diferencias entre lote 1 y lote 2 se deben al tratamiento.
Cuadrados medios
F
P
8
1,22
6,51
0,000
Tratamiento
1
3,24
17,38
0,000
Tiempo x Tratamiento
8
0,11
0,56
0,809
383
0,19
Error
3
5,02 ± 0,01 a
5,05 ± 0,01 a
5,18 ± 0,01 b
0,000
En la figura 2 se observa como el lote control presenta unos valores
medios semanales superiores con respecto a los otros dos lotes, siendo esta
diferencia menor a partir de la sexta semana de estudio, donde los valores
medios se aproximan para los tres lotes. La media semanal de los lotes 1 y 2
es prácticamente la misma, de aquí que no se observen diferencias
significativas entre ellos.
Figura 2: Evolución semanal del porcentaje de proteína según el tratamiento
5,5
Tratamiento
1
2
3
5
4,5
2
Proteína (%)
gL
Tiempo
1
*+ ",-
.
Tabla 8: Análisis ANOVA factorial para la variable lactosa teniendo en cuenta
los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
P
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Semana
.
$&
$%
!"! !"! 4.1.1.4. EXTRACTO SECO GRASO
En la Tabla 10 se observa como el tiempo y el tratamiento influyen de
forma significativa en el % de Extracto seco graso, destacando que el
tratamiento explica el 30,51% de la variación en este porcentaje, si se tienen en
cuenta los 3 lotes.
En la tabla 9 se puede observar como existe una diferencia significativa
entre el lote 2 y los otros dos lotes, presentando una media en el % de lactosa
superior (4,51) frente a 4,32 del lote1 y 4,35 del lote control.
Tabla 9: Medias globales para lactosa según tiempo y tratamiento
Tabla 10: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco graso
teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre
ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
94,64
25,80
0,000
Tratamiento
2
111,92
30,51
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
27,61
7,53
0,000
Error
595
3,67
En la Tabla 11 se han tenido en cuenta únicamente los lotes 1 y 2. Los
resultados obtenidos muestran diferencias con lo anterior, ya que en este caso
se ve la importancia del tiempo, que explica el 54,79% de la variabilidad del
experimento.
Tratamiento
Semana
MEDIA
P
1
2
3
4,32 ± 0,04 a
4,51 ± 0,03 b
4,35 ± 0,03 a
0,000
*+ ",-
.
La figura 3 recoge los valores medios del % de lactosa de todo el
periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo como los valores
medios del lote 2 son superiores en todos los controles. Además se observa
que existe menor variación en las medias de los lotes 1 y 2 con respecto al lote
control, donde los valores máximos y mínimos presentan una marcada
diferencia.
Figura 3: Evolución semanal del porcentaje de lactosa según el tratamiento
Tabla 11: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco graso
teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre
ambos (lotes 1 y 2)
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
54,79
20,06
0,000
Tratamiento
1
0,71
0,26
0,609
Tiempo x Tratamiento
8
2,04
0,75
0,649
383
2,73
Error
Lactosa (%)
Fuente de variación
Tratamiento
1
2
3
5,1
4,9
4,7
4,5
4,3
4,1
3,9
1
2
3
4
5
6
Semana
$(
$'
7
8
9
!"! 4.1.1.5. EXTRACTO SECO NO GRASO
Si eliminamos el efecto que ejerce el % grasa sobre el extracto seco,
vemos que tanto en la Tabla 13 como en la Tabla 14, el tiempo y el tratamiento
tienen una importancia significativa sobre el % de Extracto seco no graso,
siendo el tratamiento el que presenta los efectos mayores sobre la variabilidad
total.
!"! La Tabla 12 muestra las medias globales del experimento, siendo
significativa (P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje
de extracto seco graso. Se observa como los mejores valores de media los
posee el lote control (18,31), seguido por el valor del lote 1 (17,09), situándose
los valores del lote 2 (17,00) en último lugar. Se observan además dos grupos,
siendo la media de los lotes 1 y 2 significativamente diferente a la media del
lote control.
Tabla 12: Medias globales para Extracto seco graso según tiempo y tratamiento
Además, como se puede observar en la tabla 13, en el caso de
considerar los 3 tratamientos, parte de la variabilidad se explica por la
interacción de tiempo y tratamiento (F= 2,94).
Tratamiento
Semana
MEDIA
P
1
2
3
17,09 ± 0,14 a
17,00 ± 0,14 a
18,31 ± 0,13 b
0,000
Tabla 13: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco no graso
teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre
ambos (lotes 1, 2 y control)
*+ ",-
.
Fuente de variación
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
2,57
5,50
0,000
Tratamiento
2
21,89
46,94
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
1,37
2,94
0,000
Error
595
0,47
Tabla 14: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco no graso
teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre
ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
2,51
6,96
0,000
Tratamiento
1
7,57
21,00
0,000
8
0,20
0,55
0,816
383
0,36
Tiempo x Tratamiento
Error
La figura 4 recoge los valores medios del % de extracto seco graso de
todo el periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo como los
valores medios del lote control son superiores en todos los controles. Además
se observa que existe menor variación en las medias de los lotes 1 y 2 con
respecto al lote control, donde los valores máximos y mínimos presentan una
marcada diferencia.
Figura 4: Evolución semanal del porcentaje de extracto seco graso según el
tratamiento.
Extracto Seco (%)
gL
20
18
16
14
1
Se puede observar una media superior en el caso del lote control,
habiendo además diferencias significativas entre los tres lotes. Comparando los
lotes 1 y 2, la media global presenta un porcentaje mayor en el lote 2 respecto
Tratamiento
1
2
3
22
%
2
3
4
5
6
Semana
$)
7
8
9
!"! 4.1.1.6. pH
La Tabla 16 muestra los resultados del análisis de varianza para el pH,
según el tiempo y el tratamiento. El factor tiempo resulta significativo(P<0,001);
siendo el tiempo el factor con mayor efecto (F= 21,65). No obstante se observa
como la interacción tiempo x tratamiento también resulta significativa,
explicando el 7,20% de la variabilidad. El tratamiento de forma individual no
llega a ser significativo en este caso, pero tiene una influencia del 7,30% en la
variabilidad total.
!"! al lote 1, siendo el que peores valores para extracto seco no graso presenta a
lo largo del estudio.
Tabla 15: Medias globales para Extracto seco no graso según tiempo y
tratamiento
Semana
Tratamiento
MEDIA
Tabla 16: Análisis ANOVA factorial para la variable pH teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
0,48
21,65
0,000
Tratamiento
2
0,16
7,30
0,007
Tiempo x Tratamiento
16
0,16
7,20
0,000
Error
595
0,02
P
1
2
3
10,62 ± 0,05 a
10,90 ± 0,05b
11,28 ± 0,04c
0,000
*+ ",-
.
En la figura 5 se recogen los valores medios del % de extracto seco no
graso de todo el periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo
como los valores medios del lote control son superiores en todos los controles,
disminuyendo hacia la sexta semana, con valores más próximos a los otros dos
lotes. Además se observa que existe menor variación en las medias de los
lotes 1 y 2 con respecto al lote control, donde los valores máximos y mínimos
presentan una marcada diferencia.
Figura 5: Evolución semanal del porcentaje de extracto seco no graso según el
tratamiento.
Extracto Seco no graso (%)
La Tabla 17 muestra unos resultados parecidos a la tabla 16, pero en
este caso sólo para los lotes 1 y 2. En este caso el factor tiempo es el único
que resulta significativo (P<0,001), explicando el 10,76% de la variabilidad.
Tabla 17: Análisis ANOVA factorial para la variable pH teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
0,23
10,76
0,000
Tratamiento
1
0,04
1,77
0,184
Tiempo x Tratamiento
8
0,05
2,30
0,020
387
0,02
Error
%
Tratamiento
1
2
3
11,8
11,5
11,2
10,9
10,6
10,3
10
1
2
3
4
5
6
Semana
%
7
8
9
!"! !"! Se puede observar que hay diferencias significativas entre el lote control,
que presenta el valor de pH más elevado (6,77) y los restantes lotes, con un
valor medio superior para el lote 1 (6,74) frente al lote 2 (6,71).
4.1.2. TECNOLÓGICOS
4.1.2.1. TIEMPO DE COAGULACIÓN (r)
En la tabla 19, se observa una influencia significativa del tiempo y del
tratamiento en el tiempo de formación del coágulo, destacando sobre todo el
efecto del tratamiento sobre dicha variable en un 11,76%. Además se puede
explicar un 3,61% de la variabilidad debida a una interacción de las variables
anteriores.
Tabla 18: Medias globales para pH según tiempo y tratamiento
Semana
Tratamiento
1
MEDIA
Tabla 19: Análisis ANOVA factorial para la variable r teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
8
1408,92
6,89
0,000
Tratamiento
2
2404,66
11,76
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
738,88
3,61
0,000
Error
595
204,48
Tiempo
P
2
6,74 ± 0,01
a
3
6,71 ± 0,01
a
6,77 ± 0,01 b
0,001
*+ ",-
.
En la figura 6 se ven más claramente los valores medios de pH para los
tres lotes. Los valores de pH del lote 1 son ligeramente superiores a lo largo de
todo el período de estudio. El lote 2 presenta unos valores de pH más
variables, sobre todo entre las semanas 4, 5 y 6. El lote control presenta un
pico en la semana 2 donde los resultados se disparan, para después
mantenerse con unos valores medios constantes y muy parecidos a los otros
dos lotes.
Si sólo se tienen en cuenta los datos de los lotes 1 y 2, la influencia
significativa sólo corresponde al tiempo, explicándose un 11,07% de la
variabilidad recogida.
Figura 6: Evolución semanal del porcentaje de pH según el tratamiento.
Tratamiento
1
2
3
8
Tabla 20: Análisis ANOVA factorial para la variable r teniendo en cuenta los
factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
gL
Cuadrados medios
F
Tiempo
8
2.122,44
11,07
0,000
Tratamiento
1
134,00
0,70
0,4036
Tiempo x Tratamiento
8
291,30
1,52
0,1485
383
191,67
Error
pH
Fuente de variación
7,5
P
6,5
6
1
2
3
4
5
6
Semana
7
%$
%#
7
8
9
!"! !"! 4.1.2.2. VELOCIDAD DE ENDURECIMIENTO (K20)
La tabla 21 muestra las diferencias significativas entre el lote control por
un lado y los lotes 1 y 2 por otro, presentando éstos un tiempo de coagulación
menor.
La tabla 22 recoge los valores para los tres lotes, no existiendo
influencias significativas de las variables tiempo y tratamiento en la velocidad
de endurecimiento.
El lote 2 es el que presenta una media en el tiempo de coagulación
menor, 30,12 minutos, frente a los 31,30 del lote 1. Sin embargo estos
resultados no llegan a ser significativos estadísticamente.
Tabla 22: Análisis ANOVA factorial para K20 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Tabla 21: Medias globales para r según tiempo y tratamiento
Tratamiento
Semana
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
1785,14
3,55
0,005
Tratamiento
2
1530,78
3,04
0,05
Tiempo x Tratamiento
16
1003,51
1,99
0,01
Error
595
503,43
Eliminando el efecto del lote control, observamos que los resultados
expresados en la tabla 23 dejan ver una influencia significativa de la variable
tiempo sobre la velocidad de endurecimiento, explicándose un 7,30% .
1
MEDIA
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
8346,32
7,30
0,000
Tratamiento
1
1317,11
1,15
0,284
Tiempo x Tratamiento
8
1224,97
1,07
0,382
383
1142,89
Error
30,12 ± 1,03
60
0,000
Tratamiento
1
2
3
50
40
30
20
10
1
2
3
4
5
6
Semana
%&
36,48 ± 0,96 b
Figura 7: Evolución semanal de r según el tratamiento.
31,30 ± 1,04
3
a
En la figura 7 se ven más claramente los valores medios de r para los
tres lotes. De media los valores del lote 1 y 2 son iguales. Ambos poseen una
media constante hasta la semana 4, a partir de la cual los resultados son más
extremos, para acabar en la semana 9 incrementando mucho el tiempo de r.
Para el lote control se recogen unos valores medios de r más constantes y
elevados, con respecto a los otros dos.
Tabla 23: Análisis ANOVA factorial para K20 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
2
a
*+ ",-
.
Tiempo coagulación (min)
Fuente de variación
P
%%
7
8
9
!"! !"! En la Tabla 24 podemos observar diferencias significativas entre los 3
lotes, estableciéndose dos grupos diferenciados. Los mejores resultados de K20
son los recogidos en el lote 2 (14,34 minutos), frente a los 16,87 minutos del
lote 1 y los 19,77 del lote control.
4.1.2.3. DUREZA MEDIA DEL COÁGULO (A30)
La tabla 25 muestra los resultados del análisis de varianza para A30
según tiempo y tratamiento. Ambos factores afectan significativamente a la
variable (P<0,001) siendo el tratamiento el factor con mayor efecto, explicando
el 16,94 % de la variabilidad.
Tabla 24 : Medias globales para K20 según tiempo y tratamiento
Semana
Tabla 25: Análisis ANOVA factorial para A30 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
2309,29
9,52
0,000
Tratamiento
2
4109,57
16,94
0,000
Tiempo x Tratamiento
16
658,95
2,72
0,003
Error
595
242,61
En la tabla 26, eliminando el lote control, resulta significativo el efecto
del tiempo, que explica un 11,70% de la variabilidad de A30.
MEDIA
Cuadrados medios
F
Tiempo
8
2834,21
11,70
0,000
Tratamiento
1
207,97
0,86
0,355
8
214,53
0,89
0,529
383
242,33
Tiempo x Tratamiento
Error
2
3
16,87 ± 1,63 ab
14,34 ± 1,62 a
19,77 ± 1,50 b
P
Tratamiento
1
2
3
60
50
40
30
20
10
0
1
2
3
4
5
6
Semana
%(
0,048
Figura 8: Evolución semanal de K20 según el tratamiento.
1
La figura 8 refleja los datos a lo largo de las 9 semanas de estudio. Los
valores para K20 son superiores en todo el periodo para el lote control. Los lotes
1 y 2 tienen valores más bajos y más constantes en todo momento, salvo en la
semana 9 que los valores se disparan incluso por encima de los del lote
control.
Velocidad endur. (min)
gL
P
*+ ",-
.
Tabla 26: Análisis ANOVA factorial para A30 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
Tratamiento
%'
7
8
9
!"! !"! 4.1.2.4. DUREZA MÁXIMA DEL COÁGULO (A60)
La tabla 28 muestra los resultados del análisis para A60 según
tiempo y tratamiento. El factor tiempo el que tiene una influencia significativa en
este factor; aún así, solo explicaría el 5,78% de la variabilidad total.
En la tabla 26 se ven las diferencias significativas entre grupos: lote 1 y 2
en uno y el lote control en otro. La media para el lote control presenta el valor
más bajo para la dureza del coágulo (11,65) frente a la media recogida para el
lote 2 (19,94) que posee el mejor resultado.
Las diferencias entre los lotes 1 y 2 no tienen significación estadística,
aunque los valores medios de cada periodo son mejores para el lote 2.
Tabla 27: Medias globales para A30 según tiempo y tratamiento
Tratamiento
Semana
Tabla 28: Análisis ANOVA factorial para A60 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
Tiempo
8
1791,02
5,78
0,000
Tratamiento
2
990,90
3,20
0,042
Tiempo x Tratamiento
16
724,34
2,34
0,02
Error
595
309,87
1
MEDIA
P
2
18,46 ± 1,13
b
P
3
19,94 ± 1,13
b
11,65 ± 1,04 a
0,000
*+ ",-
.
En la figura 9 se observan los valores medios de la dureza del coágulo a
lo largo de todo el estudio. Los valores medios del lote control son menores a
los otros dos lotes en todo el periodo. Los lotes 1 y 2 tienen valores medios
muy similares, con variaciones sobre todo de la semana 4ª a la 9ª, siendo
además el lote 2 el que presenta mejores resultados.
Figura 9: Evolución semanal de A30 según el tratamiento
Dureza coágulo (mm)
La tabla 29 recoge las medias para A60 de los tres lotes. Se destaca una
diferencia significativa entre grupos, donde el lote control presenta un valor
medio inferior a los otros dos lotes. El lote 2 es el que tiene mejores resultados
para la variable (35,37 mm).
Tabla 29: Medias globales para A60 según tiempo y tratamiento
Semana
MEDIA
Tratamiento
P
1
2
3
33,22 ± 1,28 ab
35,37 ± 1,27 b
30,99 ± 1,18 a
0,042
*+ ",-
.
50
Tratamiento
1
2
3
40
30
20
10
0
1
2
3
4
5
6
Semana
&
%)
7
8
9
!"! En la tabla 32 se observan diferencias significativas entre lotes,
estableciéndose dos grupos diferenciados.
Los mejores valores se obtienen en el lote 2, que tiene una media de
44,45 minutos. El segundo mejor tiempo lo constituye el lote 1 con 48,18
minutos. Los resultados más tardíos se han recogido en el lote control, 56,25
minutos.
Sin tener en cuenta el lote control , no existen diferencias significativas
entre los tratamientos 1 y 2, únicamente el mejor valor medio del lote 2.
Tabla 32: Medias globales para r + K20 según tiempo y tratamiento
Semana
Tratamiento
MEDIA
P
1
2
3
48,18 ± 2,59a
44,45 ± 2,58 a
56,25 ± 2,39b
En la figura 10 se recogen los valores medios para el lote 1 y 2 a lo largo
del estudio. Los valores medios mas bajos se observan para el lote 2,
manteniéndose las medias del lote 1 ligeramente por encima en todo el
periodo.
Figura 10: Evolución semanal de r + K20 según el tratamiento (lotes 1 y 2)
r + K20
COAGULACIÓN+VELOCIDAD
Tratamiento
1
2
Los datos recogidos en las tablas 30 y 31 indican que existe una
influencia significativa del factor tiempo en la variable que objeto de
estudio(P<0,001). En el caso de tener en cuenta los 3 lotes la influencia del
tiempo es del 4,42% y al eliminar el lote control, el tiempo explica el 5,33% de
la variabilidad total.
Tabla 30: Análisis ANOVA factorial para r + K20 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
Tiempo
8
5602,77
4,42
0,000
Tratamiento
2
7606,46
6,00
0,003
Tiempo x Tratamiento
16
3272,36
2,58
0,001
Error
595
1267,61
Tabla 31: Análisis ANOVA factorial para r + K20 teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
64
Fuente de variación
44
Tiempo
24
1
2
3
4
5
6
Semana
7
8
9
gL
Cuadrados medios
F
P
8
2393,47
5,33
0,000
Tratamiento
1
610,89
1,36
0,244
Tiempo x Tratamiento
8
412,25
0,92
0,501
383
448,83
Error
DE
0,003
84
4.1.2.5.TIEMPO
DE
ENDURECIMIENTO (r + K20)
Además en la Tabla 30 se puede explicar el 6% de variabilidad
debida al factor tratamiento, pero no resulta significativa.
*+ ",-
.
104
!"! &
&
!"! !"! 4.1.3. RENDIMIENTO EN CUAJADA (RC)
En la Tabla 35 vienen representados los valores medios de todo el
periodo. El mejor dato medio es para el lote 1, comparado con los otros dos
lotes, no existiendo sin embargo diferencias significativas entre los tres.
Tabla 35: Medias globales para RC según tiempo y tratamiento
Tratamiento
Semana
1
MEDIA
2
2,22 ± 0,07
a
P
3
2,03 ± 0,07
a
2,12 ± 0,06
a
0,174
*+ ",-
.
En la figura 11 se observan los valores medios de los 3 lotes para todo el
estudio. Los mejores valores medios se observan en el lote 1, siendo junto con
el lote 2 los que presentan los valores más homogéneos en el tiempo. El lote
control presenta valores medios mas extremos, presentando puntos muy
distantes entre las semanas.
Rendimiento cuajada (g/ml)
Figura 11: Evolución semanal de RC según el tratamiento
2,8
Tratamiento
1
2
3
2,5
Las tablas 33 y 34 recogen los valores para RC. En el caso de la tabla
33 hay influencia significativa del tiempo, explicando un 4,74% de la
variabilidad. En la tabla 34 la influencia del tiempo no llega a ser significativa
para la variable. En la tabla 33 también se puede observar la importancia
significativa de la interacción tiempo-tratamiento, que explica un 3,53% de la
variabilidad.
Tabla 33: Análisis ANOVA factorial para RC teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)
Fuente de variación
gL
Cuadrados medios
F
P
8
4,47
4,74
0,000
Tratamiento
2
1,65
1,76
0,1737
Tiempo x Tratamiento
16
3,32
3,53
0,000
Error
595
0,94
Tiempo
Tabla 34: Análisis ANOVA factorial para RC teniendo en cuenta los factores
tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)
Fuente de variación
2,2
Tiempo
1,9
Tratamiento
Tiempo x Tratamiento
1,6
Error
1,3
1
2
3
4
5
6
Semana
&$
7
8
9
gL
Cuadrados medios
F
8
2,86
3,98
0,002
1
3,31
4,61
0,032
8
2,13
2,97
0,003
387
0,72
&#
P
!"! !"! 4.1.4 RECUENTO DE CÉLULAS SOMÁTICAS (RCS)
En la figura 12 se puede observar como en todo el periodo el lote control
presenta mayor RCS que el resto de lotes. Además se ve que en los valores de
los 3 lotes existe un incremento repentino del número de células, que se
produce en la 5ª semana de estudio, para normalizarse posteriormente hacia la
7ª semana.
Para el análisis de resultados de células somáticas se ha utilizado un
contraste cualitativo Chi-Cuadrado, estableciéndose 3 grupos según número de
células somáticas.
Figura 12: Representación gráfica del RCS según tiempo y tratamiento
RCS (UFC/ml)
(X 10000)
5
Tratamiento
1
2
3
4
3
2
1
0
2
3
4
5
6
7
8
9
Como se puede observar en la Tabla 35, el tratamiento no es un factor
significativo para el RCS (0,1138). A pesar de todo, se observa un recuento
mayor de células en el lote control, con un 42,62% de las muestras con un RCS
superior a 1.000.0000 de células/ml. Además, se observa que para los lotes 1 y
2, la mayor parte de RCS son menores de 500.000 células somáticas/ml.
Tabla 36: Frecuencias para RCS según los 3 tratamientos
//0
#
1
2%
#3#$
#&3
#3$%
2%4
(3)%
(3)%
$3
4
(3)&
(3$
$3&
56783#(
*1" 9
Semana
Con lo comentado en las tablas 36 y 37, y teniendo en cuenta los datos
de la tabla 38 se puede decir que el tratamiento afecta cuando se tiene en
cuenta la variable tiempo al mismo tiempo, pero si se elimina esta variable el
tratamiento deja de afectar estadísticamente
Tabla 38: Frecuencias para RCS según tratamiento
TRATAMIENTOS
LOTES
1
2
3
1
2
63,01
6,36
30,64
65,95
5,95
28,11
&&
En la tabla 37 se muestra la interacción existente entre la semana de
estudio y cada uno de los lotes. Lo único destacable es que el lote 1 se
observan unas frecuencias medias en el RCS muy elevadas si se comparan
con los otros dos lotes.
Tabla 37: Frecuencias para RCS según tiempo
SEMANA 2
LOTES
1
2
3
3
4
5
6
7
8
9
78,67 77,33 78,67 8,22 19,18 78,08 82,61 61,6
5,33 2,67 6,67 10,96 4,11 8,22 10,14 9,5
16,00 20,00 14,67 80,82 76,71 13,70 7,25 28,7
&%
!"! !"! 4.1.6. INCREMENTO DE PESO
La tabla 40 resume los valores medios de incremento de peso de todo el
periodo de estudio. De forma global se ve que a medida que aumenta la
semana, el incremento de peso en ambos lotes es menor, incluso hay un
incremento de peso negativo.
Tabla 40: Resumen estadístico para incremento de peso (media + error
estándar)
Tratamiento
Semana
1
T1
0
T2
0
2
3
4
5
6
7
8
9
2,512 ±
b
0,50
1,64 ±
0,43
-2,75 ±
a
0,41
-0,77 ±
3,73
0,16 ±
b
0,32
-0,49 ±
a
0,97
-0,22 ±
0,95
-1,09 ±
0,79
0,961 ±
a
0,47
1,77 ±
0,35
0,32 ±
b
0,52
0,62 ±
0,72
-2,15
a
±0,69
2,78 ±
b
0,10
-1,30 ±
1,12
-1,4 ±
0,95
a, b, medias con diferentes letras son significativamente diferentes (p<0,05)
4.1.5. PESO
Para las variables relacionadas con el peso, se ha llevado a cabo un
análisis ANOVA simple y en cada nivel de las variables independientes (tiempo
y tratamiento), se han realizado las pruebas post hoc.
En la tabla 39 se observa que ambos lotes comienzan el experimento
con unos valores medios de peso prácticamente iguales. A medida que
avanzan las semanas el peso se muestra con pocas variaciones, sin haber
diferencias destacables entre semanas en un mismo lote.
Tabla 39: Resumen estadístico para peso (lotes 1 y 2)
Semana
1
Semana
2
Semana
3
Semana
4
Semana
5
Semana
6
Semana
7
Semana
8
Semana
9
T1
58,70 ±
1,35
61,22 ±
1,50
62,86 ±
1,50
60,11 ±
1,55
61,20 ±
2,16
62,87 ±
2,13
62,38 ±
2,26
62,1 ±
1,79
61,19 ±
1,81
T2
61,23 ±
1,44
61,67 ±
1,68
63,77 ±
1,53
64,1 ±
1,59
65,06 ±
1,88
62,91
±1,92
65,69 ±
2,08
64,4 ±
1,56
63,0 ±
1,83
La figura 14 recoge la GMD de peso para los lotes 1 y 2. El incremento
medio de peso es superior para el lote 2. Es de destacar un descenso brusco
en el incremento de peso en ambos lotes: para el lote 1 en la 4ª semana y para
el lote 2 en la semana 6ª.
En la figura 13 se observa de forma clara la evolución del peso en cada
lote, siendo los valores medios por semana del lote 2 superiores a los del lote 1
Figura 14: GMS según tratamiento y semana de estudio (lotes 1 y 2)
Figura 13: Evolución del peso teniendo en cuenta el tiempo y el tratamiento
(lotes 1 y 2)
Tratamiento
1
2
70
GMS (kg)
3
Peso (kg)
Tratamiento
1
2
4
2
1
0
65
60
-1
-2
55
1
-3
2
3
4
5
6
7
8
9
2
3
4
5
Semana
&(
6
Semana
&'
7
8
9
!"! !"! Los valores medios para la lactosa recogidos en la tabla 9 coinciden con
los publicados por otros autores, que señalan unos valores oscilantes entre
3,70 p.c. (Askar et al., 1984) y 4,98 p.c. (Peart et al., 1972).
4.2. DISCUSIÓN
4.2.1. FÍSICO-QUÍMICOS
4.2.1.4. EXTRACTO SECO GRASO
Los resultados recogidos en la tabla 11 concuerdan con lo esperado, ya
que al estar el extracto seco constituido en su mayoría por grasa y proteína, los
resultados se ajustan de nuevo a la evolución de la curva de lactación tal y
como comentábamos anteriormente.
Teniendo en cuenta los valores medios obtenidos para grasa y proteína,
vemos que el lote 3 presenta mejores valores para extracto seco que el resto
de tratamientos, habiendo diferencias significativas entre los grupos.
Los valores medios para el Extracto seco graso recogidos en la tabla 12
coinciden con los publicados por otros autores, que señalan unos valores que
oscilan entre 21,75 p.c. (Perrin, 1958) y 16,65 p.c. (Sawaya et al., 1984).
4.2.1.5. EXTRACTO SECO NO GRASO
Según los resultados recogidos en la tabla 14, la mayor variabilidad se
debe al tratamiento utilizado, habiendo diferencias significativas entre lotes.
Esto se asocia a que se elimina la grasa en el resultado, siendo una de las
variables que más afectaría por su vinculación directa con la curva de lactación.
4.2.1.6. pH
Dentro de todos los parámetros medidos, el pH es el que presenta una
baja variabilidad y normalmente las diferencias se deben a la evolución de la
curva de lactación (Garzón et al, 1996)
Los valores medios de pH para los 3 lotes se consideran dentro de la
normalidad si se comparan con valores de pH recogidos en anteriores
experiencias de este tipo: Garzón et. Al (1996) con valores medios de pH de
6,66; Molina (1987) con valores de pH dentro del rango 6,51-6,85.
Según la publicación de Gallego 1991, los principales componentes de
la leche de oveja varían a medida que avanza la lactación, siguiendo una curva
similar a la de producción, pero de sentido inverso, de modo que ambas curvas
son casi simétricas, coincidiendo el máximo de producción con el mínimo de
composición. Así los valores obtenidos para todos los parámetros físicoquímicos se pueden explicar si lo asociamos con la evolución de la lactación.
4.2.1.1. GRASA
Los valores medios para la grasa que se recogen en la tabla 3, para los
lotes 1 y 2, son inferiores a los publicados por otros autores, que señalan unos
valores que oscilan entre 8,18 p.c. (Garzón, 1996) y 7,16 p.c. (Montoro &
Agudo, 1991). El lote control presenta unos valores dentro del rango publicado
por estos autores (7,34 p.c.), ya que sigue un régimen alimenticio estándar
para las explotaciones de este tipo.
4.2.1.2. PROTEÍNA
Los valores medios de composición proteica de la tabla 6, para los lotes
1 y 2 no coinciden con los publicados por otros autores, que señalan unos
valores que oscilan entre 7,09 p.c. (Anifantakis, 1986) y 5,10 p.c.(Sawaya et al.,
1984). Los resultados de nuestro experimento son ligeramente inferiores a los
estudios previos, siendo el lote control el único que se encuentra entre los
valores normales.
4.2.1.3. LACTOSA
Según los resultados recogidos en la figura 6, el pico que se observa en
lote control puede ser debido a múltiples factores: errores de conservación de
muestras, alteraciones en el transporte, etc.
Según la tabla 8, la mayor variabilidad de la lactosa se debe al
tratamiento. Por tanto podría asociarse a la diferente proporción de
determinados componentes dentro de los ensilados (almidón, azúcares
reductores, etc.) o al resultado del procesamiento de dichos productos por
parte de los animales, etc.
'
&)
!"! !"! 4.2.2.4. Dureza máxima del coágulo (A60)
4.2.2. TECNOLÓGICOS
Los valores medios para A60 recogidos en la tabla 29 son menores a los
recogidos por otros autores, que señalan valores de 60,65 mm (Garzón et al.,
1996), con coeficiente de variación del 22,70 p.c.
4.2.2.5. Tiempo de coagulación+velocidad de endurecimiento (r + k20)
Los resultados de la tabla 32 concuerdan con los datos pertenecientes a
las tablas 21 y 24, explicándose r + k20 por las mismas causas que ambas
variables por separado.
4.2.3. RENDIMIENTO EN CUAJADA (RC)
4.2.2.1. Tiempo de coagulación (r)
Según los resultados de la tabla 20, es el tiempo el factor que afecta
más a la variable r. Esto puede ser debido a su relación con la cantidad de
grasa y proteína, y su variación respecto a la evolución de la lactación.
Según los datos recogidos en la tabla 21, existe una reducción del
tiempo de procesamiento de la leche para conseguir su coagulación. Si se
comparan todas las medias recogidas en este experimento con datos de
estudios anteriores, se observan unos resultados más favorables, ya que existe
una reducción del tiempo de formación del coágulo: Garzón et.al 1996 (39,52
min con coeficientes de variación del 20-23%.
Como se ha explicado en las tablas 33 y 34, el mayor efecto es debido a
la variable tiempo y esto es razonable ya que el rendimiento en cuajada se ve
afectado por el % de grasa (a más % de grasa, mayor rendimiento en cuajada)
y por tanto, por la evolución de la curva de lactación.
Los resultados medios de RC de la tabla 35, son ligeramente inferiores
que los publicados por otros autores, que señalan unos valores de 329,22 g/l
de media. Esto puede deberse al menor porcentaje de grasa que poseen los
tratamientos objeto de nuestro estudio.
4.2.4 RECUENTO DE CÉLULAS SOMÁTICAS (RCS)
No se han encontrado resultados significativos que asocien una
variación en el RCS al factor tratamiento. Así las variaciones en éstas se deben
más a otros factores como estado sanitario de los animales, características de
la explotación, tipo y régimen de ordeño, lactación, conservación de muestras
correctamente, etc.
4.2.2.2. Velocidad de endurecimiento (K20)
Según los resultados recogidos en la tabla 23, el tiempo vuelve a ser el
factor que marca la mayor, que puede asociarse al igual que en el caso de r
con la evolución de la lactación.
Si se analizan los resultados de la tabla 24, la leche perteneciente a los
lotes 1 y 2 alcanza una dureza del coágulo más rápido, si se compara con las
muestras del lote 3, que tarda más tiempo en alcanzar los 2 mm de amplitud
que se marcan en la gráfica de resultados para variables tecnológicas.
Los valores medios para K20 recogidos en la tabla 24 son diferentes a los
recogidos por otros autores, que señalan valores de 41,92 min (Garzón et al.,
1996), con un coeficiente de variación importante (20,80 p.c.) comparado con el
recogido en nuestro estudio, que presenta valores de desviación típica de 1,60
minutos.
4.2.5. PESO
Según los resultados de la tabla 39, afecta el tratamiento cuando se
asocia con el tiempo, pero al eliminar el tiempo el tratamiento no afecta.
4.2.6. INCREMENTO DE PESO
Según los resultados de la tabla 40, los lotes 1 y 2 no presentan
diferencias significativas y se puede explicar la GMD por factores distintos al
tratamiento, como son diferentes estados productivos o por condiciones
metabólico-sanitaria de los lotes.
'
4.2.2.3. Dureza media del coágulo (A30)
El resultado de la tabla 25 se explica por el hecho de que en la dureza
del coágulo influye mucho la proteína, y todo aquello en lo que influya la
proteína el efecto siempre suele deberse al tratamiento (Garzón et al., 1993).
Los valores medios para A30 recogidos en la tabla 27 son menores a los
recogidos por otros autores, que señalan valores de 30,82 mm (Garzón et al.,
1996), con coeficientes de variación del 63,39 p.c.
'
!"! !"! Lo comentado en la figura 14 sobre el descenso repentino de GMD para
ambos lotes en semanas diferentes, puede asociarse a una diferencia entre
tratamientos, no habiendo resultados estadísticos concluyentes para afirmar
completamente este hecho.
1. La población estudiada presenta unos valores generales de
composición lácteas que pueden considerarse característicos en la
raza Manchega.
2. Los principales componentes de la leche de oveja varían a medida
que avanza la lactación, siguiendo una curva similar a la de
producción, pero de sentido inverso, de modo que ambas curvas son
casi simétricas, coincidiendo el máximo de producción con el mínimo
de composición. Así los valores obtenidos para todos los parámetros
físico-químicos se pueden explicar si lo asociamos con la evolución
de la lactación, acorde a lo indicado por Gallego 1991
3. La composición grasa y proteica de la leche obtenida de los lotes 1 y
2 es inferior en porcentaje a la obtenida para el lote control. Sin
embargo los valores de r y K20 para los lotes 1 y 2 son
significativamente mejores que los del lote control. Esto contrasta
con los datos obtenidos por otros autores (Garzón et.al. 1996),
donde el mayor contenido proteico se relaciona con una mejor
aptitud tecnológica de la leche.
4. El tiempo de coagulación puede ser considerado como un parámetro
eficaz para valorar la aptitud quesera de la leche.
5. Según los resultados obtenidos para la calidad lechera, el ensilado
de maíz resulta un producto satisfactorio para la alimentación de
ganado ovino en lactación.
'$
'#
!"! •
CAJA, G. 1991. Calidad de leche de ovino. Concepto España. Mundo
Ganadero 1: 34-38.
•
CAÑETE M. V. Y J.L. SACHA. 1998. Ensilado de forrajes y su empleo en la
alimentación de rumiantes, p. 1- 260.
•
•
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