interacción genotipo ambiente en vacas en sistemas a pastoreo
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1 INDICE DE CONTENIDOS Página Índice…………………………………………………………………………………….1 Glosario………………………………………………………………………………….3 Lista de Cuadros ………………………………………………………………………. 4 Lista de Gráficas ……………………………………………………………………… 15 Resumen……………………………………………………………………………… 21 I) INTRODUCCION…………..…………………………………………………23 Ia) Planteo del problema…………………………………………………………... 23 I.a.1. Concepto de interacción genotipo ambiente (IGA)……..………………….. 23 I.a.2. Evolución de la producción lechera en diferentes países teniendo en cuenta ajustes del sistema y variables productivas……………………………………….. 24 I.a.3. Situación en la región en los últimos años ………………..……………… 26 I.a.4. Análisis en relación a la eficiencia animal…………………….……………. 27 I.b) Antecedentes….……………………………………………………………….30 I.b.1. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en distintos ambientes ………………………………………………………………………………… 31 I.b.2. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en similares ambientes ………………………………………………………………………..……….. 36 I.b.3. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos de la región cercana a donde se obtuvieron los registros de campo de la presente tesis (Litoral de Uruguay y Entre Ríos de Argentina) ………………………………………………………42 I.b.4. Dado que variables de eficiencia productiva en distintos ambientes no resultan suficientes para discutir completamente la temática en cuestión, se incluyen aspectos más específicamente relativos a variables genéticas …………………………………………………………………….……………45 I.c. Hipótesis...…………………………………………………….……………49 II) MATERIALES Y MÉTODOS II.1.Generalidades…………………………………………………………………….50 II.1.a.Animales y establecimientos……………………………………………………50 2 II.1.b.Condiciones ambientales………………………………………………………50 Efecto alimentación……..…………………………………………………….50 Efecto año……………………………………………………………..51 Efecto estación o mes de parto ……………………………………….52 II.1.c.Procesamiento estadístico……………………………………………………... 52 II.2.Particularidades de cada predio…………………………………………………..53 Predio 1………………………………………………………………………...53 Predio 2………………………………………………………………………...56 Predio 3………………………………………………………………………...57 III) RESULTADOS Y DISCUSIÓN Predio 1………………………………………………………………………………. 58 Predio 2………………………………………………………………………………. 63 Descripción de la realidad del predio………………………………………….63 Resultados y Discusión……………………………………………………….. 68 Efectos tomando las variables respuesta individualmente (BIOT, AÑO, MES, CLAC)…………………………………………………………69 Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*AÑOPARTO………………………………………………74 Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*MESPARTO……………………………………………... 80 Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*CLAC... 82 Síntesis del predio…………………………………………………………….. 83 Predio 3……………………………………………………………………………….. 84 Partos de otoño ………………………………………………………………………. 84 Producción de leche- Efecto Biotipo…………………………………………..86 Efecto Oferta de concentrado …………………………………………………88 Efecto Medición………………………………………………………………. 89 Efecto interacción biotipo x concentrado en la etapa de primera lactancia…... 90 Efecto interacción medición x biotipo………………………………………... 90 Efecto triple interacción medición x biotipo x concentrado……………………90 Estado Corporal ………………………………………………………………. 92 Porcentaje de Grasa Butirosa ………………………………………………… 97 3 Porcentaje de Proteína………………………………………………………. 98 Porcentaje de Lactosa……………………………………………………….. 100 Porcentaje de Sólidos……………………………………………………….. 101 Producción de Grasa Butirosa ………………………………………………. 102 Producción de Proteína……………………………………………………… 104 Producción de Sólidos………………………………………………………. 106 Producción de Grasa Butirosa en relación al peso vivo ……………………... 109 Producción de Proteína en relación al peso vivo ……………………………. 111 Producción de Sólidos en relación al peso vivo …………………………….. 114 Síntesis del predio (partos de otoño). 115 Partos de primavera………………………………………………………………….. 117 Consideraciones Finales……………………………………………………………... 122 IV) BIBLIOGRAFÍA …………………………………………………………. 125 GLOSARIO: NA: Norteamérica; PL: Producción de leche; IGA: interacción genotipo ambiente; BIOT: biotipo; CON: niveles de oferta de concentrado; AÑOPARTO: efecto año de parto; ESTP: efecto estación; CAT, CLAC: categorías según número de lactancias; MED: medición; PLTOT, PLCONT: producción de leche de la lactancia total; PLDIA, PLDCON: producción de leche promedio por día; SC: número de servicios utilizados para la concepción; DIAB: días de abierta; DPPSER: días del parto al primer servicio; EC: estado corporal; PGB: % de grasa; PPB: % de proteína; PSO: % de sólidos; LAC: lactosa; KGB: producción diaria /vaca de grasa; KPB: producción diaria /vaca de proteína; KGBCON: producción diaria /vaca de grasa (Predio 2); KPBCON: producción diaria /vaca de proteína (Predio 2); KSO: producción diaria /vaca de sólidos; GPV: gramos/kg de peso vivo/día de grasa; PPV: gramos/kg de peso vivo/día de proteína; SOP: gramos/kg de peso vivo/día de sólidos; IEP: intervalo entre partos; DEL: duración de la lactancia; H12: biotipo con ¾ origen genético de raza Holando; JE12: biotipo con ¾ origen genético de raza Jersey; J8H8: biotipo con ½ origen genético de raza Holando y ½origen genético de raza Jersey; F1: biotipo con ½ origen genético de raza Holando y ½ origen genético de raza Jersey; NP= número partos; DIFPA= días último parto ; DESV_PV_MED = desvío PV medio; LACT1= lactancia temprana; LACT2= lactancia media y tardía; LACT= lactancia total 4 LISTA DE CUADROS Cuadro 1: Resumen de datos de origen genético, estado corporal (EC, unidades escala 1-5) al parto, peso vivo (PV) en lactancia media, sistema de alimentación, dotación, oferta de concentrado y manejo de animales. Horan et al., 2005. Cuadro 2: Resultados y significación estadística del estudio del cuadro anterior (Horan et al., 2005): Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5): caída del parto a 8ª semana posparto; Producción de leche (l/vaca/día), Grasa (g/vaca/día) y Proteína (g/vaca/día). Cuadro 3: Comparación para producción leche, grasa y proteína entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor (cálculos del autor en base al estudio de Horan et al., 2005). Cuadro 4: Eficiencia de producción de grasa y proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base al estudio de Horan et al., 2005). Cuadro 5: Producción de leche (l/lactancia), Grasa (kg/lactancia) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas (416 en total) de diferentes biotipos lecheros en años ambientalmente favorables (AAP: años alta producción), desfavorables (ABP: años baja producción) e intermedios (AM: años promedio). Se resumen datos de origen genético, sistema de alimentación y manejo de animales. González et al, 2002. Cuadro 6: Comparación entre años ambientalmente favorables (AAP), intermedios (AM) y desfavorables (ABP) tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor, para Producción leche y Grasa del cuadro anterior. También eficiencia de producción de Grasa en la lactancia en relación al peso vivo (2 últimas columnas). Cálculos del autor en base al estudio de González et al, 2002. Cuadro 7: Producción de leche (PL, l/día), Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB) kg/día) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas de razas Holando y Jersey. Se resumen datos de sistema de alimentación. Comerón, 2003. 5 Cuadro 8: Comparación entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor para Producción leche, Grasa y Proteína (cálculos del autor en base al estudio de Comerón, 2003). Cuadro 9: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base al estudio de Comerón et al. 2002, 2003). Cuadro 10: Producción de leche (PL, l/lactancia), Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB, kg/lactancia) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas de razas Holando y Jersey sometidas a dos sistemas de alimentación en dos etapas distintas de lactancia. Se resumen datos de alimentación. Blake y Custodio 1983, Blake et al., 1986. Cuadro 11: Comparación entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor para Producción leche, Grasa y Proteína (cálculos del autor en base a los estudios de Blake y Custodio 1983, Blake et al., 1986). Cuadro 12: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base a los estudios de Blake y Custodio 1983, Blake et al., 1986). Cuadro 13: Datos de Biotipo, Sistema de alimentación y manejo del estudio de comparación de vacas (31 a 35 animales/ biotipo, 4 lactancias). Dillon et al., 2003. Cuadro 14: Resultados de Producción de leche (PL, l/lactancia), Grasa (KGB, kg/lactancia) y Proteína (KPC, kg/lactancia), Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5) - al parto, a la 8ª semana, fin de lactancia y caída entre parto y 8ª semana - y Peso Vivo (PV) - a la 6ª semana, a la 16ª semana, fin de lactancia-, de cuatro biotipos lecheros. Dillon et al., 2003. Cuadro 15: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros. Cálculos del autor en base al estudio de Dillon et al., 2003. 6 Cuadro 16: Sistema de alimentación y manejo del estudio de comparación de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético. Buckley et al., 2000. Cuadro 17a: Resultados de Producción de leche (PL, l/lactancia), Grasa (KGB, kg/lactancia) y Proteína (KPC, kg/lactancia) de las tres primeras lactancias (L1, L2, L3) de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético (48 vacas por biotipo). Buckley et al., 2000. Cuadro 17b: Resultados de Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5) y Peso Vivo (PV) - al parto, a la 8ª semana y fin de lactancia-, de las tres primeras lactancias (L1, L2, L3) de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético (48 vacas por biotipo). Buckley et al., 2000. Cuadro 18: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros. Cálculos del autor en base al estudio de Buckley et al., 2000. Cuadro 19a: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ). Se presenta la diferencia de medias de Holando NA y de HFNZ de las variables producción de leche (PL), kg de grasa butirosa (KGB) y kg de proteína cruda (KPC), porcentaje de grasa butirosa (PGB) y porcentaje de proteína cruda (PPC), peso vivo (PV). Harris y Kolver, 2001. Cuadro 19b: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ). Se presenta la diferencia de medias de Holando NA y de HFNZ de las variables concepción al primer servicio (CPS), tasa de no retorno al primer servicio (TNS), porcentaje de no preñez (NP), días parto primera ovulación (DO), servicios para concebir (SC), sobrevivencia entre primer y quinta lactancia (SO) y estado corporal al parto (EP). Harris y Kolver, 2001. Cuadro 20: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ) para medidas de eficiencia de uso de alimento. Harris y Kolver, 2001. 7 Cuadro 21: Comparación de vacas de raza Holando (Holando NA) y sus cruzas Holando por Jersey (Canadiense) de variables productivas y reproductivas como producción de leche día (PL/día) y de la lactancia (PL/lactancia), días en lactancia (DLAC), largo del período seco (PS) e intervalo entre partos (IEP), dentro de tambos, entre grupos genéticos e interacción tambo*grupo genético (Krall, 2003, en base a registros de una empresa de Entre Ríos desde 1993 a 2000 y que dispuso registros también para el presente estudio). Cuadro 22: Datos generales de 5 rodeos y sus animales estudiados por técnicos de la región (Marini et al., 2007) en los últimos años. Cuadro 23: Alimentación ofrecida en los 5 predios estudiados (Marini et al., 2007) Cuadro 24a: Peso vivo promedio en lactancia, estado corporal (EC) al parto (ECP), caída de EC (evaluado entre el parto y 2º.mes de lactancia), recuperación de EC (evaluado entre el 2º.mes y final de lactancia), Producción de leche (PL, l/día), Porcentaje de Grasa (GB) y Proteína (PB) de los 5 predios estudiados (Marini et al., 2007) Cuadro 24b: Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB): diaria por vaca, en relación al peso vivo de los animales estudiados y en relación a la superficie de 5 predios (Marini et al., 2007) Cuadro 25: Correlaciones genéticas y correlaciones de ranking genético del valor genético estimado (VGE) de toros de USA para la variable desvío estándar de PLEA (producción de leche equivalente adulto) en diferentes rodeos y años (DPLRA) evaluados utilizando registros totales y de ambientes desfavorables de ese país y su resultado en rodeos mexicanos. Cienfuegos-Rivas et al., 1999. Cuadro 26: Promedios (MEDIA), heredabilidad estimada (h2) y correlaciones genéticas entre dos sistemas de producción -con y sin utilización de pastoreo en Canadá (P y E respectivamente)- de los caracteres Producción de Leche Equivalente Adulto (PLEA), Producción de Grasa Equivalente Adulto (KGBEA), Producción de Proteína Equivalente Adulto (KPCEA), Intervalo Interparto (IIP), Sistema Mamario (SMA), Piernas y Pezuñas (PP), Capacidad corporal (CC). Boettcher et al., 2003. 8 Cuadro 27: Promedios (MEDIA), heredabilidad estimada (h2) y correlaciones genéticas de los caracteres Producción de Leche Equivalente Adulto (PLEA), Producción de Grasa Equivalente Adulto (KGBEA), Producción de Proteína Equivalente Adulto (KPCEA) de vacas de rodeos con y sin utilización de pastoreo (Pastoreo y Estabulación 1,2,3 respectivamente) en Wisconsin (USA). Weigel et al., 1999. Cuadro 28: Heredabilidad (Cuadro 28 a) y correlaciones genéticas (cuadro 28b) de los caracteres PL a los 180 días de lactancia, Estado Corporal y Peso Vivo (estos dos últimos medidos a los 5, 180 días y diferencia entre 60 y 5 días posparto) de acuerdo a la variable PL en diferentes rodeos y años (PLRA) clasificada según nivel del alimento (calidad-cantidad). Basado en 11229 lactancias (años 1999 a 2000) de 7499 vacas de 66 rodeos de partos de primavera de Irlanda. Berry et al., 2003. Cuadro 28 a y Cuadro 28 b Cuadro 29: Significaciones estadísticas de las variables respuesta utilizadas en el modelo -biotipo (BIOT), edad (EDAD), año de parto (AÑOPARTO), interacciones entre biotipo y año (AÑO*BIOT) y biotipo y edad (EDAD*BIOT) y tambo (TAMBO), en relación a las variables dependientes - producción de leche en lactancia total (PLTOT1) y promedio por día (PLDÍA1), días en lactancia (DEL1), días de abierta (DIAB1) y número de servicios utilizados para la concepción (SC1)- para el período 1. Cuadro 30: Comparación de medias de las variables producción de leche en lactancia total (PLTOT1) y promedio por día (PLDÍA1), días en lactancia (DEL1), días de abierta (DIAB1) y número de servicios utilizados para la concepción (SC1) para el período 1, en relación a las variables respuesta utilizadas en el modelo: biotipo, año de parto, tambo e interacción entre biotipo y año (Años 1,2 y3 corresponde al 2001, 2002 y 2003). Cuadro 31: Significaciones estadísticas de las variables respuesta utilizadas en el 2do. modelo -biotipo (BIOT), tambo (TAMBO) , estación de parto (ESTP), categoría (CAT), interacciones entre estación de parto y biotipo (ESTP*BIOT) y categoría y biotipo (CAT*BIOT), en relación a las variables dependientes - producción de leche en lactancia total (PLTOT2) y promedio por día (PLDÍA2), días en lactancia (DEL2), días 9 de abierta (DIAB2) y número de servicios utilizados para la concepción (SC2) para el período 2. Cuadro 32: Comparación de medias de las variables producción de leche en lactancia total (PLTOT2) y promedio por día (PLDÍA 2), días en lactancia (DEL2), días de abierta (DIAB2) y número de servicios utilizados para la concepción (SC2) para el período 2, en relación a las variables respuesta de más interés utilizadas en el modelo: biotipo (BIOT), estación de parto (ESTP), categoría (CAT), interacciones entre estación de parto y biotipo (ESTP*BIOT) y categoría y biotipo (CAT*BIOT). Cuadro 33: Resumen de indicadores relacionadas a vacas, producción y alimentación en los años de estudio: Número de vacas en ordeñe (VO), porcentaje de éstas en relación a vacas totales (VT), VT/ unidad de superficie (HA), litros / VO/día, Kg de proteína (PB) y grasa (GB)/VO/día, oferta de HENO y concentrado (CONC.)/VT (kg en la lactancia), equivalente grano de suplemento/VT/día y /kg de proteína (EqGr.SuplemVT y /kgPB) y Estado Corporal (Est.Corp.) con escala 1-8 Cuadro 34a: Resumen de efectos de las variables del modelo utilizando biotipo (BIOT), año de parto (AÑOPAR), mes de parto (MESPARTO), categorías de lactancia (CLAC) e interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) y biotipo y CLAC (BIOT*CLAC), como variables respuesta y producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB, PGB) como variables dependientes productivas Cuadro 34b: Resumen de efectos de las variables del modelo utilizando biotipo (BIOT), año de parto (AÑOPAR), mes de parto (MESPARTO), categorías de lactancia (CLAC) e interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) y biotipo y CLAC (BIOT*CLAC), como variables respuesta y días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días del nacimiento al primer parto (RECRIA), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL) como variables dependientes fisiológico reproductivas. Cuadro 34c y Cuadro 34d Cuadro 35: Efecto de la variable biotipo (BIOT) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), 10 producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB, PGB). Medias y error estándar Cuadro 36: Efecto de la variable biotipo (BIOT) sobre los días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días del nacimiento al primer parto (RECRIA), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar Cuadro 37: Efecto de la variable año de parto (AÑOPARTO) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB, PGB). Medias y error estándar Cuadro 38: Efecto de la variable año de parto (AÑOPARTO) sobre los días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL) . Medias y error estándar Cuadro 39: Efecto de la variable mes de parto (MESPARTO) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON) y porcentaje de proteína y grasa (PPB, PGB). Medias y error estándar Cuadro 40: Efecto de la variable meses de parto (MESPARTO) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar Cuadro 41: Efecto de la variable categorías de lactancia (CLAC) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB, PGB). Medias y error estándar Cuadro 42: Efecto de la variable categorías de lactancia (CLAC) sobre los días del parto al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar 11 Cuadro 43: Producción de leche promedio por día (PLDCON) de los diferentes biotipos en los años de estudio. Medias y error estándar Cuadro 44: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre la producción diaria promedio de proteína (KPDCON), porcentaje de proteína (PPB) y PL promedio por día (PLDCON); se presentan estas tres variables para intentar explicar KPDCON (en orden de valores descendente, los números entre paréntesis ordenan valores de PPB y PL). Medias y error estándar Cuadro 45: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre la producción diaria promedio grasa (KGDCON), porcentaje de grasa (PGB) y PL promedio por día (PLDCON); se presentan estas tres variables para intentar explicar KGDCON (en orden de valores descendente, los números entre paréntesis ordenan valores de PPB y PL). Medias y error estándar Cuadro 46: Coeficientes de determinación (R2) de variables relacionadas a producción de proteína y grasa para cada biotipo. Cuadro 47: Efecto de la interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre las variables reproductivas días del parto al primer servicio (DPPSER) y número de servicios utilizados para la concepción (SC). Medias y error estándar Cuadro 48: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar Cuadro 49: Efecto de la variable interacción biotipo*mes de parto (BIOTIPO*MESPARTO) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KGDCON, KPDCON) y porcentaje de proteína y grasa (PGB, PPB). Medias y error estándar Cuadro 50: Efecto de la variable interacción biotipo*mes de parto (BIOTIPO*MESPARTO) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar Cuadro 51: Efecto de la variable interacción biotipo y categorías de lactancia 12 (BIOT*CLAC) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), días del parto al primer servicio (DPPSER) y número de servicios utilizados para la concepción (SC). Cuadro 52a: Resumen de efectos de las variables respuesta del modelo utilizado sobre las variables producción de leche (PL, lt), estado corporal (EC, unidades) , porcentaje de grasa (PGB), proteína (PPB), sólidos (PSO) y lactosa (LAC), en primera etapa de lactancia (LACT1, abril-junio), segunda etapa de lactancia (LACT2,julio-diciembre) y lactancia total (LACT). Cuadro 52b: Resumen de efectos de las variables respuesta del modelo utilizado sobre las variables producción diaria /vaca de grasa (KGB, kg), proteína (KPB, kg) y sólidos (KSO, kg) y gramos/kg de peso vivo/día de grasa (GPV, gr), proteína (PPV, gr) y sólidos(SOP, gr), en primera etapa de lactancia (LACT1, abril-junio), segunda etapa de lactancia (LACT2,julio-diciembre) y lactancia total (LACT). Cuadro 53: Efecto de la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la Producción de Leche: comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 54: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la Producción de Leche: comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 55: Efecto de la triple interacción entre las variables medición (MED), biotipo (BIOT) y oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), sobre la PL de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 56: Efecto de la variables medición (MED) sobre el Estado Corporal (1 a 5, Edmonsond 1989) de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 57: Efecto de la interacción entre las variables medición y biotipo (MED*BIOT) y MED y oferta de dos niveles de concentrado (MED*CON, alto (A) y 13 bajo (B), sobre el EC de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Error estándar en paréntesis Cuadro 58: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de grasa láctea (PGB): comparación de medias de las etapas de lactancia 1 y 2 (LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 59: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de grasa láctea (PGB) comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 60: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de proteína láctea (PPB): comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 61: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de proteína láctea (PPB) comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 62: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de sólidos lácteos (PSO): comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 63: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de sólidos lácteos (PSO) en LACT1 y 2: comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 64: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa (KGB) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis 14 Cuadro 65: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa (KGB) en primera y segunda etapa de lactancia; comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 66: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína (KPB) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 67: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína (KPB) en primera y segunda etapa de lactancia; comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 68: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos (KSO) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 69: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos (KSO) en primera (LACT1), segunda (LACT2) y toda la lactancia (LACT); comparación de medias por test TukeyKramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 70: Comparación de grupos de vacas que surgen del efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), para las variables producción diaria de grasa (KGB), proteína (KPB) y sólidos (KSO) en toda la lactancia (LACT). Cuadro 71: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis 15 Cuadro 72: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2); comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 73: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/kg peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 74: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2); comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 75: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/kg peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 76: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2); comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Cuadro 77: Comparación de vacas Holando y sus cruzas con Jersey en base a variables como Producción de leche (PL), Estado Corporal (EC), porcentaje y producción de grasa, proteína y sólidos (PGB, PPB, PSO, KGB, KPB, KSO) y producción de grasa, proteína y sólidos en relación al Peso Vivo (GPV, PPV, SOP). LISTA DE GRÁFICAS Gráfica 1: Precipitaciones de la zona de Concepción del Uruguay desde el año 2001(serie 1) al 2004 (serie 4). Fuente: INTA concepción. 16 Gráfica 2: Temperaturas de la zona de Concepción del Uruguay desde el año 2001(serie 1) al 2004 (serie 4). Fuente: INTA concepción. Gráfica 3: Relación precio del balanceado 16porcentaje Proteína Cruda con el precio de la grasa butirosa (Dutour 2008 en base a AACREA) Gráfica 4: Evolución de la dotación (VT X HA), el Estado Corporal (Escala 1-8) y los porcentajes de Grasa y Proteína (porcentaje G.B. y P.B.) en los años de estudio. Gráfica 5: Evolución del número de partos de los biotipos mayoritarios existentes en el predio: H12 y JE12 (¾ Holando y ¾ Jersey respectivamente), H10 y JE10 (63 porcentaje Holando y 63 porcentaje Jersey), J8H8 (F1: biotipo con ½ origen genético de raza Holando y ½ origen genético de raza Jersey) en los años de estudio. Gráfica 6: Evolución del número de partos de los biotipos estudiados: H12 y JE12 (¾ Holando y ¾ Jersey respectivamente), J8H8 (F1) en los años investigados. Gráfica 7: Evolución de la edad de la recría en promedio de todos los animales estudiados así como de cada biotipo; el 1 del eje de las “x” corresponde al año 2000, 2 al año 2001 y 3 al 6 2003 al 2006 respectivamente. Gráfica 8: Evolución de la dotación (vacas totales x ha) en los diferentes años agrupando las vacas por mes de parto. Gráfica 9: Temperaturas de la zona de Pehuajó desde el año 2004 al 2006. Fuente: Servicio Meteorologico Nacional. Gráfica 10: Precipitaciones de la zona de Pehuajó desde el año 2004 al 2006. Fuente: Servicio Meteorologico Nacional. Gráfica 11: Variación (porcentaje) en el incremento de PLDCON (lt) dentro de los biotipos y entre los años estudiados. 17 Gráfica 12: Evolución de la PL de las vacas de los biotipos Holando (PL H) y Cruza (PL C) en la lactancia total de partos de otoño; las mediciones 1-6 corresponden a los meses abril a junio (primera etapa lactancia = LACT1); la 7ª a 12a. medición se corresponden a los meses de julio a diciembre (segunda etapa lactancia = LACT2). Gráfica 13: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas Holando de partos de otoño durante las mediciones (1= abril, 9 = diciembre). Gráfica 14: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas cruza de partos de otoño durante las mediciones (1= abril, 9 = diciembre). Gráfica 15: Evolución de la PL de las vacas agrupadas según niveles de oferta de concentrado: bajo (BCON) y alto (ACON) en la lactancia total de partos de otoño. Gráfica 16: Evolución de la producción de leche de grupos de vacas Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PL C A, C PL C B) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PL C A, H PL C B) en primera (1ª. a 6ª medición) y segunda (7ª a 12ª medición) etapa de lactancia. Gráfica 17: Evolución de EC de los biotipos Holando (H) y Cruza (C) en toda la lactancia. Gráfica 18: Evolución de EC de grupos de vacas según niveles de oferta de concentrado bajo (B CON) y alto (A CON) en toda la lactancia. Gráfica 19: evolución de EC en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C EC CA, C EC CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H EC CA, H EC CB) en LACT1 (1ª. a 4ª medición) y LACT2 (5ª a 10ª medición). 18 Gráfica 20: Evolución de PGB en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PGB CA, C PGB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PGB CA, H PGB CB). Gráfica 21: Evolución de PPB en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PPB CA, C PPB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PPB CA, H PPB CB). Gráfica 22: Efecto de la interacción medición*biotipo (P<0.05) sobre el porcentaje de lactosa (LAC) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio de las 6 mediciones: 7ª medición. Gráfica 23: Evolución de PSO en las mediciones de la lactancia 2 agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PSO CA, C PSO CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PSO CA, H PSO CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 24: Efecto de la interacción medición*biotipo (P<0.05) sobre la producción de grasa (KGB, Kg) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 25: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (<0.06) sobre la producción de grasa (KGB, Kg) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KGB CA, C KGB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KGB CA, H KGB CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 26: Efecto de la interacción (P<0.05) medición*biotipo sobre la producción de proteína (KPB, Kg) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 27: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.08) sobre la producción de proteína (KPB, Kg) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KPB CA, C KPB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KPB CA, H KPB CB); se agrega el promedio: 7ª medición. 19 Gráfica 28: Efecto de la interacción (P<0.05) medición*biotipo sobre la producción de sólidos (KSO, Kg) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 29: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de sólidos (KSO, Kg) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KSO CA, C KSO CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KSO CA, H KSO CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 30: Efecto de la interacción (P<0.05) medición*biotipo sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 31: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/kg peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C GPV CA, C GPV CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H GPV CA, H GPV CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 32: Efecto de la interacción (P<0.05) medición*biotipo sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/kg peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 33: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/kg peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PPV CA, C PPV CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PPV CA, H PPV CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 34: Efecto de la interacción (P<0.05) medición*biotipo sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/kg peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición. 20 Gráfica 35: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/kg peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C SOP CA, C SOP CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H SOP CA, H SOP CB); se agrega el promedio: 7ª medición. Gráfica 36: Evolución de la Producción de leche (PL) de vacas Holando y sus cruzas con Jersey de partos de primavera durante las mediciones (1=setiembre, 9 = mayo). . Gráfica 37: Evolución del Estado Corporal (EC) y del porcentaje y de grasa y proteína (PGB, PPB) de vacas Holando y sus cruzas con Jersey de partos de primavera durante las mediciones (1=setiembre, 8 =abril). Gráfica 38: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas cruza de partos de primavera durante las mediciones (1=setiembre, 7 = marzo). Gráfica 39: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas Holando de partos de primavera durante las mediciones (1=setiembre, 7 = marzo). Gráfica 40: Evolución de Temperatura (TºC), Humedad Relativa (HR) y Precipitaciones (PPT) de la estación meteorológica más cercana al predio (1 km) desde enero 2005 a febrero 2006. 21 RESUMEN Dada la constatación de sistemas de producción basados en la utilización de pasturas, donde el biotipo lechero más frecuente -Holando de origen de Norte América (NA)- da señales de inestabilidad y, ante nuevas propuestas existentes desde ámbitos científicos y desde productores de nuevos grupos genéticos (razas puras o cruzamientos), se realizó este estudio para evaluar ganado Holando (del mencionado origen y Neozelandés) y sus cruzas con Jersey de origen Canadiense y Neozelandés en diferentes ambientes. Por tanto se estudió la existencia de la Interacción Genotipo Ambiente (IGA), fenómeno en el cual los investigadores no concuerdan totalmente. Lo re analizado en la revisión bibliográfica evidencia que otras miradas metodológicas son útiles: así se observa que la variación productiva es mayor en el Holando NA cuando este biotipo es desafiado desde sistemas apropiados a otros restrictivos nutricionalmente hablando; recalculando datos de estudios se demuestra que las diferencias entre biotipos en la producción diaria en relación al peso o el alimento consumido varían si las comparamos con producciones diarias por animal. Fueron evaluadas variables productivas y reproductivas de vacas primíparas y multíparas de tres empresas con sistemas de producción basados en el pastoreo directo y niveles variables de suplementación con concentrados y reservas forrajeras: en una empresa cerca de Concepción del Uruguay (ER) fueron evaluadas unas 1000 lactancias de vacas de dos tambos entre los años 2001- 2004 de los biotipos Holando NA y sus cruzas con Jersey Canadiense; en otro tambo de la Pcia. de Bs. As. se estudiaron cerca de 1000 vacas cruzas provenientes de las razas Holando y Jersey de origen Neozelandés (¾ Holando, ¾ Jersey y media sangre) entre los años 2000- 2006; en las inmediaciones de Paraná (ER) fueron evaluadas 100 vacas mitad Holando de origen Neozelandés y mitad cruzas Jersey con Jersey Canadiense. Las variables ambientales en las que se evaluaron los animales para estudiar la IGA fueron el efecto año, estación y/o mes de parto y en el predio de Paraná dos niveles de suplementación. El análisis estadístico de la información se realizó tomando las variables continuas como medidas repetidas en el tiempo con el procedimiento MIXED del paquete estadístico SAS. Para visualizar los resultados de los efectos se realizaron comparación de medias por Test Tukey-Kramer (P<0.05) de las diferentes variables evaluadas: producción de leche (PL) de la lactancia y promedio por día, días en lactancia, número 22 de servicios utilizados para la concepción, días de abierta, días del parto al primer servicio, estado corporal , porcentaje de diferentes sólidos lácteos, producción diaria /vaca y en relación al de peso vivo y peso vivo metabólico de grasa, proteína y sólidos. Los modelos utilizados incluyeron como variables independientes el biotipo, niveles de oferta de concentrado, efecto año de parto, efecto estación o mes de parto, categorías según número de lactancias e interacciones entre éstas variables. En los predios evaluados la interacción entre los biotipos y los efectos año y mes o estación de parto, resultó en que esos efectos existen: la producción de leche fue de mayor amplitud a favor de la cruza en el predio donde se utilizó Holando NA en un año crítico, a diferencia del predio con genética neozelandesa en el cual diferentes años favorecieron de distinta forma a los biotipos con mayor o menor proporción de Holando. La señal más clara de IGA en el caso del predio de Paraná resultó el diferente comportamiento en la PL del grupo Holando con mayor oferta de concentrado en lactancia inicial, que presentó mayor PL que la cruza en segunda etapa de lactancia posiblemente asociado a un efecto residual del mejor ambiente nutricional de primera etapa de lactancia. Este estudio evidencia que, dados diferentes sistemas con mayores o menores restricciones, existen mejores o peores adaptaciones de animales de diferentes razas o grupos genéticos con cruzamientos. 23 I) INTRODUCCIÓN Ia) Planteo del problema I.a1. Concepto de interacción genotipo ambiente (IGA) Como frases que dan marco de discusión sobre el tema recordamos: “Un atributo medido en dos ambientes diferentes no debe ser considerado como un solo atributo sino como dos”. Falconer (citado por Molinuevo, 2005). “Los parámetros básicos a tener en cuenta en la selección son la heredabilidad y la correlación genética. Ellos no son extrapolables de una región a otra”. Molinuevo (2005). En los diferentes ámbitos productivos existen distintas estrategias productivas que combinan ambientes (caracterizados por aspectos nutricionales y climáticos) con diferentes genotipos lo que puede evidenciar la existencia de interacción genotipoambiente. El grado de expresión de la IGA depende de los genotipos y de las condiciones ambientales particulares que se analizan. En términos generales puede decirse que existe interacción genético-ambiental cuando el genotipo y el ambiente no se combinan en forma aditiva, es decir, cuando una diferencia específica de ambiente no tiene el mismo efecto sobre todos los genotipos. La existencia de tales interacciones permite predecir que, muy probablemente, un genotipo adaptado a un tipo particular de sistema productivo modificará su respuesta si se lo traslada a otro sistema diferente. Pese a ello, los animales se trasladan de un confín a otro del planeta sin sospechar aparentemente que se pueden desadaptar y que esa desadaptación puede anular toda la ventaja que la raza posee en su lugar de origen (Rabasa, 1986). Durante mucho tiempo el impacto y las consecuencias de este tipo de interacción fueron minimizados por algunos genetistas que aducían que sus efectos, de existir, deberían ser despreciables (Mezzadra, 1995). Sin embargo la evidencia experimental de la existencia de IGA no es coincidente. Veerkamp et al. (1994) no encontraron interacciones significativas entre sistemas de alimentación y grupo genético para diferentes caracteres, entre ellos producción de leche e ingesta. Sin embargo, los coeficientes de regresión de producción de leche y de condición corporal en un índice para producción de grasa más proteína fueron 24 significativamente diferentes ante niveles alto y bajo de oferta de concentrado. Buckley et al., (2000) no encontraron asociación positiva entre genotipo y ambiente. Berry et al. (2003), en base a trabajos de Verkaamp y Godard (1998) y de Kennedy et al. (2002), sugieren que la expresión de los animales de alto mérito genético depende del nivel de alimentación del rodeo; por ejemplo, al aumentar la calidad del silo se podría expresar mejor el alto potencial de producción de leche del biotipo que lo posee. Los mismos autores (Berry et al., 2003) no observaron interacción genotipo-ambiente para producción de leche, pero sí para estado corporal y sus cambios durante la lactancia. Es de esperar que se presente interacción genotipo-ambiente cuando existen grandes diferencias entre los genotipos y/o entre los ambientes y diversos trabajos. Geay y Robelin (1979), Molinuevo et al. (1982) y Oldham et al, (1996) han demostrado que efectos de este tipo están presentes en sistemas productivos con bajo o mediano control ambiental como ocurre en nuestros predios pastoriles de producción bovina. I.a.2. Evolución de la producción lechera en diferentes países teniendo en cuenta ajustes del sistema y variables productivas Según Everett et al. (1976) en todas las razas lecheras ha habido un importante aumento de la producción de leche (23 porcentaje) pero solo en Jersey y Pardo Suizo se reportan avances genéticos en la longevidad, siendo siempre los efectos ambientales negativos desde el punto de vista productivo para todas las razas a partir de 1965. Esto puede explicar la información de Nieuwhof et al. (1989) que coincide con la anterior en cuanto a mayor longevidad en las dos razas mencionadas. Según Shook (2006) en dos décadas el avance del Holando en Norte América ha sido de 3.500, 130 y 100 kg de leche, grasa y proteína respectivamente, lo cual se adjudica en 55porcentaje a mejoramiento genético; en este mismo período, la reproducción desmejoró ubicándose el intervalo entre partos en 24 meses. En Chile, Meléndez y Pinedo (2007) reportan para el periodo entre 1990-2003, en tambos del centro-sur con un 90porcentaje de genética Holando, un incremento de 27,5 porcentaje en la producción de leche (PL) por lactancia; a su vez se observan cambios en variables reproductivas como: 76 días más de intervalo interparto, un aumento en 0,6 días en el intervalo parto-concepción por cada 100 kg de incremento en producción láctea y una disminución de un 0,9porcentaje en la tasa de preñez al primer servicio. 25 En este país, la 10a. Región produce el 66 porcentaje del total de leche remitida a la industria (ODEPA, 1999). El recurso nutricional más utilizado en la zona Sur es la pradera bajo pastoreo directo, alimento de bajo costo por kg de materia seca y de mayor producción primaveral. Por tanto aproximadamente el 65 porcentaje del total anual de leche producido en la zona se concentra en los meses de primavera (octubre-diciembre). Dado que las plantas receptoras bonifican la producción en invierno y verano, la leche de primavera tiene menor valor. Con sistemas de producción sustentados principalmente por la pradera, la absorción total del ganado autóctono -adaptado a las condiciones pastoriles mencionadas- por el Holando Americano o Canadiense podría disminuir la longevidad y desmejorar los índices reproductivos, dada las pariciones estacionales concentradas durante 75 días y la dificultad de satisfacer los requerimientos de este tipo de ganado con mayor proporción de Holando NA en los sistemas básicamente pastoriles (Kolver et al.,2002). En Irlanda la producción de leche se realiza fundamentalmente en base a sistemas estacionales con uso de pasturas y cosecha directa por parte de los vacunos; forma parte del sistema el uso de forrajes conservados y el aporte estratégico de concentrado. Dillon et al. (2003) mencionan como objetivo de estos sistemas optimizar el uso de la pastura, sincronizando los partos con el inicio del crecimiento de los pastos. Se ajustan así los requerimientos del rodeo con la curva de producción de nutrientes, se aceptan lactancias más prolongadas y de mayor productividad y la estabilidad del sistema depende en parte de obtener un biotipo que se adapte a esas condiciones, transforme eficientemente el alimento en leche y demuestre un buen desempeño reproductivo. En Argentina, según Taverna (2003): “se requiere casi la misma cantidad de leche para lograr un kilogramo de sólidos que en USA y Canadá y entre un 12 y un 19porcentaje más con respecto a los países de Oceanía”. “Con respecto a las producciones individuales la situación se invierte totalmente: se asemejan a las de Nueva Zelanda y Australia y se encuentran muy por debajo de las logradas por las vacas de USA y Canadá”. Se considera que estos resultados deberían conducir a un debate que implique un fuerte cuestionamiento sobre la orientación que, al menos en este sentido, muestra la lechería argentina. Según Molinuevo (2006), en este país las lactancias promedio por vaca son 2.4 con desaparición del 30 porcentaje de las vacas de 1er. parto, coincidiendo además que el refugo temprano en cuanto a edad de las vacas se realiza en las de mayor potencial de 26 producción; según estimaciones del autor solo el 58 porcentaje de las vacas se reproducen normalmente. I.a.3. Situación en la región en los últimos años Las condiciones climáticas y las características propias del sistema de comercialización de los productos lácteos en la Argentina son causa de variaciones tanto en el volumen producido como en el precio de los mismos. Como consecuencia, en ciertas ocasiones la disponibilidad de leche y sus derivados apenas si resulta suficiente para cubrir la demanda derivada del consumo interno, con el consiguiente aumento de precios al productor, mientras que en otras excede dicha demanda generando excedentes exportables, por lo común de menor precio. Frente a estas condiciones y otras de muy variada índole que van desde el tipo de suelo hasta la cultura propia de las poblaciones rurales, se han desarrollado diferentes estrategias productivas que combinan distintos ambientes (en aspectos como clima o tipos de alimentación) con diversos grupos genéticos, dando lugar a una amplia y variada gama de sistemas de producción. Cualquiera sea la combinación de genotipo y ambiente nutricional la misma debe permitir aumentar la salida del sistema en términos de volumen producido ante una relación de precios favorable –alto valor de la leche y/o bajo valor de los insumos- como así también producir al menor costo, sustentando el sistema, frente a relaciones de precios desfavorables. En este contexto, los productores lecheros plantean diferentes opciones en términos del tipo de insumo a incluir o excluir en un momento dado –utilizando mayor o menor uso de concentrados, silo de maíz, praderas de largo duración, etc.- como del material genético a utilizar: ganado Holando Americano o Canadiense, Jersey, Pardo Suizo o sus cruzas. Estudios en la región demostraron que, en el Holando norteamericano (biotipo mayoritario en la región), el intervalo interparto promedio de las vacas de alta producción de 17 tambos de la provincia de Santa Fe (Marini y Oyarzabal, 2002), oscila entre 408 y 572 días. Las bajas correlaciones evidenciadas en este último estudio entre producción media de leche y variables reproductivas, evidencian desajustes entre el sistema de producción y el tipo de ganado utilizado. A partir de registros en los tambos de ese trabajo, se ha demostrado que la eficiencia de la producción final de leche de una vaca, es decir su producción en relación al tiempo 27 que le insume lograr cierta cantidad de litros, no sólo depende de la producción de leche (PL) por lactancia; también número de partos, edad a la primera preñez, intervalos entre parto, son variables que influyen, en orden decreciente, según los resultados obtenidos en el análisis de la regresión múltiple. A esta discusión faltaría agregar, además, una serie de consideraciones complementarias acerca de, por ejemplo, la producción diferencial de sólidos por unidad de superficie, considerando que, en la mayoría de los trabajos citados, las comparaciones se realizan en base a la producción por individuo y no por kg de peso vivo y/o por superficie y que la utilización de las razas de menor tamaño que el Holando permiten alojar un animal y fracción de otro en la misma superficie necesaria para un Holando. Asimismo, dada la importante inversión que presenta la recría de la vaquillona, se debe considerar la producción en relación con la vida útil del animal (Marini y Oyarzabal, 2002). Referirse al ambiente en el caso de los sistemas a pastoreo no significa restringir la atención sólo en la alimentación, es decir al uso particular del forraje que los caracteriza, sino también requiere hacer mención explicita a las condiciones climáticas de la región (Valtorta, 2003). El ambiente climático representa también, sin duda, un aspecto clave del análisis. Si se tienen en cuenta las características de la zona de la provincia de Entre Ríos, en la que se realizará parte de este estudio, ese análisis de las condiciones climáticas resulta de ineludible interés. Este último aspecto suma argumentos a la idea de que nuestros sistemas de producción presentan bajo o mediano control ambiental, por lo que debería tenerse presente la posible expresión de interacciones genético-ambientales cuando se introducen biotipos seleccionados en otro tipo de ambientes. Dicho en otros términos, la muy probable existencia de IGA hace necesario buscar para nuestras cuencas lecheras aquellos genotipos más adaptados, que son los que en definitiva podrán producir y reproducirse mejor (Molinuevo, 2005). I.a.4. Análisis en relación a la eficiencia animal Groen et al. (1997) plantean que, si bien las características que implican ingresos como PL y carne son las más mencionadas para obtener réditos económicos, no deben despreciarse caracteres funcionales que también impactan en los ingresos y eficiencia del proceso lechero como eficiencia de conversión alimentaria (tengamos en cuenta que 28 el 80 porcentaje de los costos variables son el alimento), longevidad, salud, fertilidad, facilidades de parto y ordeñe. Es muy importante la alimentación en el presente trabajo de tesis dado que es, seguramente, el principal factor ambiental que afecta la productividad del ganado lechero a nivel regional; además, en sistemas base pastoril como es el caso del presente trabajo , debe tenerse en cuenta que el clima determina en gran medida la producción de ese alimento. La eficiencia con que el ganado utiliza los alimentos para la producción de leche depende de la dieta, el mérito genético y el estado fisiológico en que se encuentra (Magofke, 1997 citado por González et al., 1997). La eficiencia real de la producción de leche, según Blake y Custodio (1984), es la proporción de nutrientes de la dieta que se transforman en leche (y sus componentes sólidos) dejando a un lado los nutrientes que vienen del catabolismo de los tejidos o van a constituirlos y los requerimientos de mantenimiento. Reid et al., 1996, citado por Groen et al.,(1997) sugieren que la eficiencia del uso de la proteína y la energía de la dieta disminuyen cuando aumenta la producción de leche, porque la eficiencia marginal no es constante por unidad de leche producida; la pregunta que surge es si este principio es similar para vacas de alto mérito genético que para vacas de menor potencial de producción de leche, dado que la menor producción de leche llevaría a una mayor eficiencia en el uso del alimento; esto obligaría, a quienes apuestan a la selección por producción de leche, a medir y cuantificar esa posible pérdida de eficiencia (biológica y económica), para defender su postura genética. Según Custodio et al., (1983), la valoración de la eficiencia en el uso del alimento presupone la evaluación del catabolismo-anabolismo de los tejidos; según estos autores no existen estudios de eficiencia genética de uso de alimentos que contemplen las diferentes tazas de catabolismo-anabolismo de los distintos biotipos. Según Moe (1981), la digestibilidad de la materia seca disminuye cuando la vaca consume más y esto tiene relación con la mayor capacidad de PL dado que el mérito genético para PL se correlaciona con el mayor consumo. Otros autores sugieren que la correlación de la eficiencia del uso del alimento es más baja en relación al consumo de materia seca o energía que con la capacidad de producción de leche (Hooven et al., 1972, Dickinson et al., 1969). Sin embargo según Moe (1981) las diferencias genéticas entre vacas para la utilización de la energía metabolizable del alimento son pequeñas, por lo que considerando esta variable, las propuestas de mejora genética serán lentas. 29 Dickinson et al., (1969) obtuvieron diferentes eficiencias entre razas (Holando, Pardo Suizo, Ayrshire) para producción de leche relacionado a diferentes tendencias anabólicas que implica derivar más nutrientes a reservas corporales en unos biotipos que otros. El aspecto de catabolismo-anabolismo de tejidos corporales adquiere mayor relevancia teniendo en cuenta que el aporte en términos de energía del tejido catabolizado, es menor que el costo de recuperar la misma cantidad de reservas (NRC, 2001) lo cual genera un permanente desbalance negativo de energía entre parto y parto si el manejo establecido indica que los niveles de reserva movilizados en lactancia temprana y recuperados en lactancia media y tardía son similares; esto debe ser valorado en la eficiencia global del uso del alimento del ganado lechero y debería ser diferente para ganados que movilizan y dependen más de los tejidos corporales (Holando Americano) que para los que el grado de movilización de sus reservas es menor (Holando Neozelandés o Jersey, Custodio et al., (1983) . La discusión sobre eficiencia de uso de alimentos mencionada se basa en estudios llevados a cabo en sistemas de producción donde existen condiciones estables de alimentación y satisfacción plena o casi plena de los requerimientos. Pero en Sudamérica existen situaciones de déficit de nutrientes: por ejemplo ante dietas deficitarias en términos de energía pero no proteína (pasturas de buena disponibilidad y calidad sumado a 3 kg de concentrado energético), se ha visto que vacas Holando de alto potencial lechero (promedio 30 l/día) se mantienen flacas y con buen nivel de producción de leche pero se deprime la función reproductiva (Krall, 1997-2007, sin publicar). A su vez frente a situaciones de dietas semejantes, ganados Holando de potencial medio de producción de leche (promedio 18 l/día) (Marini et al., 2007) presentan buenos niveles de PL pero también recuperan estado corporal y ciclicidad ovárica a los 3-4 meses de lactancia según varios estudios (Saldaña y Krall, 2008). Estos elementos, relacionados a la fisiología nutricional (partición de nutrientes), parecen ser la base que contribuyen a explicar en parte las diferencias entre razas y biotipos dentro de las razas. La existencia de diferentes biotipos dentro de las razas (de diferente base genética), sustentada en la observación de vacas que, a igual ambiente (alimentación, clima) presentan diferentes performances en términos de producción de leche y sólidos, estado corporal al parto y su evolución posparto, actividad de pastoreo y reproducción, evidencian esas diferentes eficiencias. 30 I.b) Antecedentes I.b.1. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en distintos ambientes Los Cuadros 1 a 12 presentan información sobre distintos biotipos, caracterizados en términos de la constitución genética de los animales y evaluados en diferentes ambientes definidos en función del tipo de alimentación y el tipo de manejo (estabulación o sobre pasturas). Entre las variables respuesta analizadas se incluyen caracteres productivos como producción diaria de leche, grasa y proteína, estado corporal y peso vivo. I.b.2. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en similares ambientes Los Cuadros 13 a 20 se presentan información en los que se comparan vacas lecheras de diferentes biotipos con metodologías similares a IIa. I.b.3. Estudios realizados en la región cercana (Litoral de Uruguay y Entre Ríos de Argentina) Los Cuadros 21 a 24 se presentan información en donde se obtuvieron los registros de campo de la presente tesis; están referidos al ambiente, manejo, genética y performance productiva de los animales. Esta información se presenta como antecedentes propios que han generado indicios de la existencia de interacción genotipo ambiente y motivan el emprendimiento científico actual. I.b.4. Estudios donde son usadas más específicamente variables genéticas, dado que las variables de eficiencia productiva en distintos ambientes no resultan suficientes para discutir completamente la temática en cuestión; éstas son fundamentales a la hora de pensar en propuestas de mejora futuras. Cabe acotar que aún que se considere útil el abordaje de este estudio, otros tópicos como el resultado económico deben ser incluidos también en la búsqueda de un análisis completo de los sistemas de producción (Cuadros 25 a 28). 31 I.b.1. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en distintos ambientes Cuadro 1: Resumen de datos de origen genético, Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5) al parto, Peso Vivo (PV) en lactancia media, sistema de alimentación, dotación, oferta de concentrado y manejo de animales. Horan et al., 2005 BiotipoGenética (&) HF-AP (50porcent aje NA y 50porcenta je IR) HF-AD (80porcent aje Frisón Británico) HF-NZ (88porcent aje Frisón NZ) Tratamiento Alimentar Alta Carga (AC) Alta Disponibilidad (ADi) Alto Concentrado (ACo): Alta Carga (AC) Alta Disponibilidad (ADi) Alto Concentrado (ACo): Alta Carga (AC) Alta Disponibilidad (ADi) Alto Concentrado (ACo): EC al parto (un) 3.14 3.20 Peso Vivo (Kg) 486 490 Dotación (vo/ha) 2.74 2.47 Concentrado (kg/vo/ lactancia) 366 366 3.16 496 2.47 1450 3.16 3.32 492 497 2.74 2.47 366 366 3.26 512 2.47 1450 3.37 3.39 464 460 2.74 2.47 366 366 3.38 464 2.47 1450 Reservas forraje y Manejo Silo: 1Ton/vo todos los grupos. P.Seco:estabulado (dic-ene). Pastoreo entre ordeñes (febnov). Servicio: mayojunio NOTAS (&): HF: Holando Friesian; AP: Alta Producción; NA: Norte América; IR: Irlanda; AD: alta durabilidad; NZ: Nueva Zelanda. Cuadro 2: Resultados y significación estadística del estudio del cuadro anterior (Horan et al., 2005): Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5): caída del parto a 8ª. Semana posparto; Producción de leche (l/vaca/día), Grasa (g/vaca/día) y Proteína (g/vaca/día) BiotipoGenética (&) HF-AP (50porcentaje NA y 50porcentaje IR) HF-AD (80porcentaje Frisón Británico) HF-NZ (88porcentaje Frisón NZ) Significación estadística Tratamiento Alimentar Caída de EC (un) Alta Carga (AC) 0.73 Alta Disponibilidad 0.85 (ADi) Alto Concentrado 0.60 (ACo): Alta Carga (AC) 0.63 Alta Disponibilidad 0.69 (ADi) Alto Concentrado 0.46 (ACo): Alta Carga (AC) 0.57 Alta Disponibilidad 0.61 (ADi) Alto Concentrado 0.47 (ACo): Biotipo- Genética Tratamiento Alimentar Biotipo X T. Alimentar Producción leche (l) Producción Grasa (g) Producción Proteína (g) 20.8 22 817 887 722 774 26 980 911 19.6 20.1 797 821 700 742 23.3 928 864 18.1 18.7 802 818 659 697 20.3 891 778 P < 0.001 P < 0.001 P < 0.01 P < 0.001 P < 0.001 P < 0.05 P < 0.001 P < 0.001 P < 0.01 NOTAS (&): HF: Holando Friesian; AP: Alta Producción; NA: Norte América; IR: Irlanda; AD: alta durabilidad; NZ: Nueva Zelanda. 32 Cuadro 3: Comparación para Producción leche, Grasa y Proteína entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor (cálculos del autor en base al estudio de Horan et al., 2005) BiotipoGenética Comparación Producción leche porcentaje Producción Grasa porcentaje Producción Proteína porcentaje AC-ADi AC-ACo ADi-ACo 5.5 20 15.4 7.9 16.6 9.5 6.7 20.7 15 AC-ADi AC-ACo ADi-ACo 2.5 15.9 13.7 2.9 14.1 11.5 5.6 19 14.1 AC-ADi AC-ACo ADi-ACo 3.2 10.8 7.9 1.9 9.9 8.2 5.4 15.3 10.4 (&) HF-AP (50porcen taje NA y 50porcent aje IR) HF-AD (80porcen taje Frisón Británico) HF-NZ (88porcen taje Frisón NZ) NOTAS (&): HF: Holando Friesian; AP: Alta Producción; NA: Norte América; IR: Irlanda; AD: alta durabilidad; NZ: Nueva Zelanda. Cuadro 4: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base al estudio de Horan et al., 2005) BiotipoGenética Tratamiento Alimentar Consumo (Kg MS/vo/ día) Producción Grasa gr/ kg MS consumido /día Producción Proteína gr/kg MS consumido /día Producción Grasa g/ kg PV Producción Proteína g/Kg PV AC ADi ACo 17.5 17.9 20.8 46.7 49.5 47.1 41.2 43.2 43.8 1.7 1.8 1.9 1.5 1.6 1.8 AC ADi ACo 17.1 17.5 19.5 46.6 46.9 47.6 40.9 42.4 44.3 1.6 1.6 1.8 1.4 1.5 1.7 AC ADi ACo 16.7 17.6 18.9 48 46.5 47.1 39.5 39.6 41.2 1.7 1.8 1.9 1.4 1.5 1.7 (&) HF-AP (50porcen taje NA y 50porcent aje IR) HF-AD (80porcen taje Frisón Británico) HF-NZ (88porcen taje Frisón NZ) NOTAS (&): HF: Holando Friesian; AP: Alta Producción; NA: Norte América; IR: Irlanda; AD: alta durabilidad; NZ: Nueva Zelanda. 33 Cuadro 5: Producción de leche (l/lactancia), Grasa (kg/lactancia) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas (416 en total) de diferentes biotipos lecheros en años ambientalmente favorables (AAP: años alta producción), desfavorables (ABP: años baja producción) e intermedios (AM: años promedio). Se resumen datos de origen genético, sistema de alimentación y manejo de animales. González et al, 2002 BiotipoGenética (&) Años Peso Vivo (Kg) Producción leche (l) Producción Grasa (kg) Sistema de alimentación y manejo 50 porcentaje FNZ, 34 porcentaje FN, 16 porcentaje FB 73 porcentaje FNZ, 21 porcentaje FN 50.5 porcentaje Ho, 34 porcentaje FN, 16 porcentaje FB AM AAP ABP 464 468 459 4563ª 4598ª 4528ª 175ª 175ª 174ab AM AAP ABP 450 455 444 4524ª 4681ª 4367ª 180b 182ª 178ª Período seco: silo ad libitum. Partos de invierno. Posparto inmediato: 4 k concentrado. Resto de lactancia : pasturas base gramíneas (lolium, dactylllis) de mayor producción primaveral AM AAP ABP 450 452 448 4552ª 4842ª 4262ª 171ª 176ª 166b NOTAS: (&) FN: Frisón Negro; FNZ: Frisón Neozelandés; FB: Frisón Británico; Ho: Holando Americano Canadiense. Letras diferentes difieren P< 0.05, comparación entre biotipos dentro de similares tipos de años. Cuadro 6: Comparación entre años ambientalmente favorables (AAP), intermedios (AM) y desfavorables (ABP) tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor, para Producción leche y Grasa del cuadro anterior. También eficiencia de producción de Grasa en la lactancia en relación al peso vivo (2 últimas columnas). Cálculos del autor en base al estudio de González et al., 2002 BiotipoGenética (&) Comparación Producción leche porcentaje Producción Grasa porcentaje Diferentes años Producción Grasa (kg/kgPV) 50 porcentaje FNZ, 34 porcentaje FN, 16 porcentaje FB AM-AAP AM-ABP AAP-ABP 0.8 0.8 1.5 0 0.6 0.6 AM AAP ABP 0.38 0.37 0.38 73 porcentaje FNZ, 21 porcentaje FN AM-AAP AM-ABP AAP-ABP AM-AAP AM-ABP AAP-ABP 3.4 3.5 6.7 6 6.4 12 1.1 1.1 2.2 2.8 2.9 5.7 AM AAP ABP AM AAP ABP 0.40 0.40 0.40 0.36 0.39 0.37 50.5 porcentaje Ho, 34 porcentaje FN, 16 porcentaje FB NOTAS: (&) FN: Frisón Negro; FNZ: Frisón Neozelandés; FB: Frisón Británico; Ho: Holando Americano Canadiense. 34 Cuadro 7: Producción de leche (PL, l/día), Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB) kg/día) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas de razas Holando y Jersey. Se resumen datos de sistema de alimentación. Comerón, 2003 BiotipoGenética Peso Vivo Kg Sistema Producción Holando 560 Estabulado Pastoril 7.82 Estabulado 5.9 Jersey 410 Consumo Alimentos (kg MS) Heno Alfalfa Pastura Alfalfa Concen trado SMPE (*) 4.93 6.15 18.1 4.45 Pastoril 5.9 14.3 PL (l/día) KGB (kg/día) KPB (kg/día) 23.9 0.92 0.75 21 0.69 0.66 16.4 0.94 0.66 14.9 0.77 0.57 NOTA (*): SMPE: silo maíz planta entera Cuadro 8: Comparación entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor para Producción leche, Grasa y Proteína. (Cálculos del autor en base al estudio de Comerón, 2003) BiotipoGenética Comparación dos Sistemas Producción Producción leche porcentaje Producción Grasa porcentaje Producción Proteína porcentaje Holando Establo- Pastoril 12.4 25 13 Jersey Establo- Pastoril 8.9 18 13.6 Cuadro 9: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base al estudio de Comerón et al., 2002, 2003) BiotipoGenética Sistema Producción Consumo (KgMS/ vo/día) Producción Grasa (gr/kg MS consumido /día) Holando Estabulado Jersey Pastoril Estabulado Pastoril 18,9 18,1 14,8 14.3 48.7 38.1 74.3 76.9 Producción Proteína (gr/kg MS consumido /día) 39.7 35.9 52.7 55.2 Producción Grasa gr/ kg PV/ día Producción Proteína gr/Kg PV/ día 1.64 1.23 2.68 2.68 1.34 1.16 1.9 1.93 35 Cuadro 10: Producción de leche (PL, l/lactancia), Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB, kg/lactancia) y Peso Vivo (PV) promedio en lactancia de vacas de razas Holando y Jersey sometidas a dos sistemas de alimentación en dos etapas distintas de lactancia. Se resumen datos de alimentación. Blake y Custodio, 1983, Blake et al., 1986 BiotipoGenética Peso Vivo Kg Etapa Lactancia Proporción concentrado :forraje Holando 527 Primer Trimestre 50:50 Segundo Trimestre 40:60 Primer Trimestre 50:50 Segundo Trimestre 40:60 Jersey 371 porcentaje de proteína y concentración de Energía 16porcentaje PC; 1.72Mcal Enl 15porcentaje PC; 1.63Mcal Enl 16porcentaje PC; 1.72Mcal Enl 15porcentaje PC; 1.63Mcal Enl PL (l) KGB (Kg) KPB (Kg) 8449 314 233 7411 274 204 5460 240 183 4087 171 151 Cuadro 11: Comparación entre tratamientos tomando la diferencia entre el mayor y menor valor y expresándola como el porcentaje del mayor para Producción leche, Grasa y Proteína (cálculos del autor en base a los estudios de Blake y Custodio, 1983, Blake et al., 1986) BiotipoGenética Comparación dos proporciones concentrado :forraje Producción leche porcentaje Producción Grasa porcentaje Producción Proteína porcentaje Holando 50:50 vs 40:60 12.3 12.7 12.5 Jersey 50:50 vs 40:60 25 28.8 17.5 Cuadro 12: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros (cálculos del autor en base a los estudios de Blake y Custodio, 1983, Blake et al., 1986) BiotipoGenética Proporción concentrado :forraje Consumo (Kg MS/vo/ día) Producción Grasa gr/ kg MS consumido /día Producción Proteína gr/kg MS consumido /día Producción Grasa gr/ kg PV/ día Producción Proteína gr/Kg PV/ día Holando 50:50 40:60 50:50 40:60 17.7 16.7 13.3 13.8 58 50 59 47 43 40 45 36 1.95 1.7 2.12 1.15 1,44 1.33 1.6 1.33 Jersey Las comparaciones de cómo varían productivamente cada biotipo en los ambientes diferentes de cada estudio, sugiere que dicha variación no es similar en sus proporciones: en los estudios de Horan et al., (2005), Cuadro 3, González et al., (2002), Cuadro 6 y Comerón (2003), Cuadro 8, los biotipos Holando o con mayor proporción de dicha raza en su origen genético, evidencian mayor variación lo que sugiere mayor dependencia al ambiente para expresar su potencial productivo. Esto no sucede en el 36 caso de los estudios de Blake y Custodio (1983) y Blake et al.(1986) ( cuadro11) donde la variación de las variables productivas es mayor en el Jersey que el Holando en los diferentes ambientes considerados; una explicación para esta aparente contradicción entre este último trabajo mencionado y los anteriores, es que la variación ambiental de los estudios de Blake y Custodio (1983) y Blake et al.(1986) ( cuadro11) es muy pequeña (en realidad solamente relacionada a la proporción concentrado- forraje que varía entre 50:50 a 40:60) como para permitir expresar diferencias de comportamiento entre ambos biotipos. Los indicadores de eficiencia de la producción de proteína y grasa en función del consumo de alimento y el peso vivo presentados (cuadros 4 , 6 , 9 , 12) evidencian que las diferencias en estas variables a favor del biotipo Holando o con mayor proporción de dicha raza, son menores (Horan et al., 2005; Blake y Custodio, 1983, y Blake et al., 1986) o se invierten (González et al, 2002 ; Comerón, 2003) comparadas con las diferencias en las variables de producción diaria de proteína y grasa (cuadros 2, 5, 7 y 10). En este sentido cabe destacar la leve y absoluta mayor producción de grasa por unidad de consumo y la similar producción de grasa en relación al peso vivo del biotipo neozelandés vs el Holando de alta producción en la situación de mayor restricción de alimento (alta carga, cuadro 4). Con esta mirada se destaca como muy importante la diferencia de eficiencia en relación al peso vivo a favor del Jersey en alguno de los estudios (Comerón, 2003, cuadro 9). I.b.2. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos en similares ambientes Cuadro 13: Datos de Biotipo, sistema de alimentación y manejo del estudio de comparación de vacas (31 a 35 animales/ biotipo, 4 lactancias). Dillon et al., 2003 Biotipo- Genética(&) DHF + 588 l (DPA), 20 toros IHF, 9 toros FMB + 539 l (DPA), 11 toros FNR + 540 l (DPA), 12 toros Sistema de alimentación Pasturas de marzo a noviembre base Lollium, Agrostis, Poa (h15-19 cm). Concentrado (PC17-20porcentaje): inicio marzo y abril: 4.4 k/vo/d + 2.5 k pulpa remolacha; mayo a noviemb. 1.5 kg Co. Silo ad libitum. Sistema de manejo Servicio: desde fin abril a fin de julio. Estabulación diciembre a febrero. En diciembre secado durante 2 meses de invierno. NOTAS (&): DHF: Holando Frisian Alemán, IHF: idem Israelí, F: origen Francia, MB: Monbeliarde, NR: Normando 37 Cuadro 14: Resultados de Producción de leche (PL, l/lactancia), Grasa (KGB, kg/lactancia) y Proteína (KPC, kg/lactancia), Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5) - al parto, a la 8ª semana, fin de lactancia y caída entre parto y 8ª. semana - y Peso Vivo (PV) - a la 6ª semana, a la 16ª semana, fin de lactancia-, de cuatro biotipos lecheros. Dillon et al., 2003 Bioti poGenét ica PL KGB KPC Estado Corporal (unidades) al parto 8ª. semana Peso Vivo (Kg) DHF 5594ª 233ª 203ª 3.04ª 2.55ª fin lactancia 2.45ª IHF 5321b 199b 178b 3.03ª 2.72b 2.81b -0.26b 513ª 533ª 589b FMB 5119b 195b 179b 3.34b 3.0c 3.11c -0.27b 534b 548b 604bc FNR 4561c 182c 164c 3.32b 3.04c 3.11c -0.24b 540b 557b 618c (&) Caída de EC (un) -0.46ª 6ª. semana 16ª. semana 514ª 528ª fin lactancia 562ª NOTAS (&): DHF: Holando Frisian Alemán, IHF: idem Israelí, F: origen Francia, MB: Monbeliarde, NR: Normando. diferentes difieren P< 0.05 Letras Cuadro 15: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros. Cálculos del autor en base al estudio de Dillon et al., 2003 Consumo (Kg MS/vo/ día) Producción Grasa gr/ kg MS consumido /día Producción Proteína gr/kg MS consumido /día Producción Grasa kg/ kg PV Producción Proteína kg/Kg PV DHF 18.4 42 37 0.44 0.38 IHF 17.5 38 34 0.37 0.33 FMB 16.4 40 36 0.35 0.32 FNR 16.2 37 34 0.32 0.29 BiotipoGenética (&) NOTAS (&): DHF: Holando Frisian Alemán, IHF: idem Israelí, F: origen Francia, MB: Monbeliarde, NR: Normando. 38 Cuadro 16: Sistema de alimentación y manejo del estudio de comparación de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético. Buckley et al., 2000 BiotipoGenética (&) AG + 475 l Sistema de alimentación Sistema de manejo Pasturas de marzo a noviembre base Lollium: disponible 2000 kms/ha., Proteína Cruda (PC) 21porcentaje. Concentrado (Co) 5.3 kg/vo (PC 17porcentaje) + silo (PC1720porcentaje). Inicio de marzo: establo + silo ad libitum + 8 k Co/vo. (DPA) MG + 140 l (DPA) Servicio: desde fin abril a fin de julio. Estabulación diciembre a febrero. En ese mes secado por los 2 meses de invierno NOTAS: (&) AG: Alto mérito genético (Holando Frisian de Francia y Holanda); MG: Medio mérito genético (Ganado local Holando Frisian de Irlanda) Cuadro 17a: Resultados de Producción de leche (PL, l/lactancia), Grasa (KGB, kg/lactancia) y Proteína (KPC, kg/lactancia) de las tres primeras lactancias (L1, L2, L3) de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético (48 vacas por biotipo). Buckley et al., 2000 BiotipoGenética Lactancia PL KGB KPC Significación de diferencias entre biotipos por lactancia (º) 1ª. 2ª. PL *** *** *** (&) Variable 3ª. AG L1 6441 241 222 + 475 l (DPA) L2 7779 302 264 L3 6199 228 206 KGB ** *** * L1 L2 L3 5496 6862 5499 222 274 217 193 235 185 KPC *** *** *** MG + 140 l (DPA) NOTAS: (&); AG: Alto mérito genético (Holando F. de Francia y Holanda); MG: Medio mérito genético (ganado local) (º): * P<0.05; ** P<0.01; *** P<0.001. Cuadro 17b: Resultados de Estado Corporal (EC, unidades escala 1-5) y Peso Vivo (PV) - al parto, a la 8ª semana y fin de lactancia-, de las tres primeras lactancias (L1, L2, L3) de vacas de alto (AG) y medio (MG) mérito genético (48 vacas por biotipo). Buckley et al., 2000 BiotipoGenética Lactancia Peso Vivo (Kg) (º) Estado Corporal (unidades) (º) al parto 8ª. semana fin lactancia al parto 8ª. semana fin lactancia AG L1 522 491 549 2.79 2.35 2.52 + 475 l (DPA) L2 572 536 631 3.04 2.44 2.75 L3 615 591 3.09 2.42 L1 L2 L3 518 563 611 490 538 589 3.25 3.38 3.63 2.77 2.92 3.19 MG + 140 l (DPA) 560 649 2.97 3.35 NOTAS: (&); AG: Alto mérito genético (Holando F. de Francia y Holanda); MG: Medio mérito genético (ganado local). (º): No hubo diferencias significativas para peso vivo pero si para estado corporal (P<0.001) entre biotipos por lactancia. 39 Cuadro 18: Eficiencia de producción de Grasa y Proteína en la lactancia en relación al consumo y al peso vivo comparando vacas de diferentes biotipos lecheros. Cálculos del autor en base al estudio de Buckley et al., 2000. BiotipoGenética (&) AG MG Consumo (Kg MS/vo/ día) Producción Grasa gr/ kg MS consumido /día Producción Proteína gr/kg MS consumido /día Producción Grasa kg/ kg PV Producción Proteína kg/Kg PV L1 16 52 48 0.46 0.43 L2 20.5 51 45 0.52 0.46 L3 20.2 60 54 0.38 0.34 L1 15.3 50 44 0.42 0.37 L2 19.1 50 43 0.47 0.40 L3 18.6 62 53 0.36 0.31 NOTA: (&); AG: Alto mérito genético (Holando F. de Francia y Holanda); MG: Medio mérito genético (ganado local). Cuadro 19a: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ). Se presenta la diferencia de medias de Holando NA y de HFNZ de las variables producción de leche (PL), grasa (KGB) y proteína (KPC), porcentajes de grasa (PGB) y proteína (PPC), peso vivo (PV), Harris y Kolver, 2001. Autores PL kg KGB kg KPC kg PGB porcentaj e PPCporc entaje PV kg Petersen, 1988. 238* 0.8* 4.1* -0.26* -0.13* 15* Laborde, 1998; Ramírez, 2000. Harris (2000) 106 2 1 36* 389* 1.9 7.7* 43* Kolver (2000) 280* -14.9* 5.3 -0.77* -0.1* 62* Kolver sin publicar 197 -26.4* 0.9 -0.77* -0.19* 70* Nota: *: P< 0.05. 40 Cuadro 19b: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ). Se presenta la diferencia de medias de Holando NA y de HFNZ de las variables concepción al primer servicio (CPS), tasa de no retorno al primer servicio (TNS), porcentaje de no preñez (NP), días parto primera ovulación (DO), servicios para concebir (SC), sobrevivencia entre primer y quinta lactancia (SO) y estado corporal al parto (EP). Harris y Kolver, 2001 Autores CPS porcentaj e TNS porcentaj e NP porcent aje DOdías SC SOporcen taje EP un Petersen, 1988. Laborde, 1998; Ramírez, 2000. Harris (2000) -11* -0.2* -27* 2.3 Kolver (2000) -22* Kolver sin publicar -31* 12* 0.7* Nota: *: P< 0.05. Cuadro 20: Resumen de resultados de estudios que comparan ganados Holando Norteamericano (HFNA) y Holando Frisian Neozelandés (HFNZ) para medidas de eficiencia de uso de alimento. Harris y Kolver, 2001. Autores HFNZ HFNA Kg de sólidos lácteos/ Tonelada consumida 65.7 porcentaje Energía B láctea/ Energía B consumida 47.2 Kg de sólidos lácteos/ Tonelada consumida 65.2 porcentaje Energía B láctea/ Energía B consumida 47.6 69.4 49.1 67.3 48.6 69.6 49.5 67.3 48.2 Kolver (2000) 62.4 47.2 60.2 46.9 Kolver sin publicar 76.5 53.3 71.1 49.2 Petersen, 1988. Ramírez, 2000. Harris (2000a) En los estudios de Dillon et al. (2003) y Buckley et al. (2000) las diferencias entre los biotipos de mayor potencial de producción de leche y/o genético en relación a los de menor potencial, disminuyen cuando comparamos las producciones diarias de éstos (cuadros 14 y 17) con la producción en relación al consumo de ambos biotipos (cuadro 15 y 18); por ejemplo la diferencia entre producción diaria de proteína entre los biotipos de mayor potencial en relación a los de menor potencial, disminuye de entre 10-12 porcentaje a entre 2 a 5 porcentaje cuando comparamos la producción de proteína en relación al consumo de alimento entre los biotipos de esos trabajos. 41 En el estudio de Dillon et al. (2003) puede observarse un comportamiento diferente de los biotipos Normando y Monbelliarde dado el doble propósito (carne y leche) de éstos, lo que dificulta en cierta forma la comparación realizada de estos biotipos vs. los otros dos que son solamente lecheros; prueba de ello es el mayor estado corporal de los doble propósitos al cual se ha destinado parte del alimento consumido, lo cual no está cuantificado en el cuadro 15. Este planteo toma en cuenta la discusión de la introducción (Custodio et al., 1983) en relación a contemplar los diferentes anabolismos de los biotipos para evaluar la eficiencia de los mismos. En los estudios reportados en esta síntesis bibliográfica en todos los casos los biotipos con mayor potencial genético o proporción de raza Holando en su sangre, evidenciaron mayor pérdida de estado corporal (cuadros 2, 14 y 17). A la hora de calcular la producción diaria de grasa y proteína en relación al alimento consumido, este aspecto debería haber sido colocado dado que las reservas corporales son un aporte de energía y proteína útil productivamente hablando; también y como fue referido en la introducción, esto hace a la eficiencia de los animales. Teniendo en cuenta la información existente y los objetivos del presente estudio, no se intentó calcular las eficiencias incluyendo el uso de los tejidos corporales. Por otra parte, como está reportado ampliamente (Harris y Kolver , 2001; Krall 1993), existe una asociación entre pérdida de estado corporal y reproducción, lo que agrega trascendencia a este aspecto: en el estudio de Horan et al., (2005) el biotipo HF (Holando Frisian) de 50 porcentaje origen NA presenta menor tasa de preñez ( 74porcentaje) y mayor pérdida de EC comparado con los otros biotipos con mayor componente frisón cuyas tasas de preñez fueron de 86 porcentaje para HF-AD y 93 porcentaje para HF-NZ. En forma similar en el estudio de Dillon et al. (2003), las vacas de mayor DPA producen más, presentan menor EC y fueron refugadas todas al segundo período de servicio por problemas reproductivos. Si observamos los trabajos sintetizados por Harris y Kolver (2001), se demuestra la mejor performance en producción de leche y proteína de HFNA, una situación intermedia en producción de grasa y, a nivel reproductivo, superioridad del BIOT NZ sobre el HFNA (cuadro 19). También se observa una leve superioridad absoluta de la eficiencia del uso del alimento en HFNZ (cuadro 20) en los sistemas de producción pastoriles de NZ y los sistemas de Canadá, lo que concuerda con la necesidad de utilizar estas metodologías de comparación de biotipos (eficiencia en relación al peso y al alimento consumido) como se ha comentado anteriormente en la introducción. 42 I.b.3. Estudios donde se evalúan diferentes biotipos de la región cercana a donde se obtuvieron los registros de campo de la presente tesis (Litoral de Uruguay y Entre Ríos de Argentina) Cuadro 21: Comparación de vacas de raza Holando (Holando NA) y sus cruzas Holando por Jersey (Canadiense) de variables productivas y reproductivas como producción de leche día (PL/día) y de la lactancia (PL/lactancia), días en lactancia (DLAC), largo del período seco (PS) e intervalo entre partos (IEP), dentro de tambos, entre grupos genéticos e interacción tambo*grupo genético (Krall, 2003, en base a registros de una empresa de Entre Ríos desde 1993 a 2000 y que dispuso registros también para el presente estudio). VARIABLE TAMBO 1 TAMBO 2 GRUPO GENÉTICO GRUPO* TAMBO Grupo genético HOLAN CRUZA HOLAN CRUZA HOLAN CRUZA -- Número animales PL/día (lt) PL/lactancia (lt) DLAC (días) PS (días) IEP (días) 49 39 40 37 89 76 -- 19.5ª 19.0a 20.3ª 21.2ª 19.8ª 20.1ª P<0.001 6575ª 6025b 6195ª 6673ª 6374ª 6341ª NS 340ª 323ª 311ª 318ª 326ª 320ª NS 104ª 79b 100ª 82b 102ª 80b P<0.04 439ª 389b 426ª 411ª 432ª 399b P<0.02 Notas: letras distintas dentro de la columna para cada variable difieren P<0.10 Cuadro 22: Datos generales de 5 rodeos y sus animales estudiados por técnicos de la región (Marini et al., 2007) en los últimos años. DATOS RE (º) KO (º) No. Animales- 20/grupo 12.15/grupo MANEJO 2 rodeos 1 rodeo CATEGORÍAS 1/3 1er.parto y 1er. parto multíparas ALIMENTO praderas Campo VACA SECA natural. heno GRUPOS holandoholando-cruza GENÉTICOS cruza ORIGEN HOL EUA, Canadá EUA, nacional PADRE Otro Canadá Canadá SA ST EE 15-20/grupo 1 rodeo multíparas 25-30/grupo 1 rodeo 1er. parto 2º parto Silom pe., sorgogh holando- jersey 12/ grupo 1 rodeo 1er. Parto praderas viejas holando-jersey nacional EUA, Canadá p.leche campo natural holando- jersey EUA, Canadá Canadá, nacional CRITERIOS p.leche, facilidad p.leche p.leche SELECCIÓN parto porcentaje porcentaje proteína proteína NOTAS: (º): predios con cruzas holando x jersey: proporciones f1 y 3/4 jersey: 40:60 (RE), y 100 hol o h: holando; c: cruza; jer: jersey; gh: grano húmedo; silom.p.e: silo maíz planta entera; artificial; p.leche: producción de leche. Nacional Canadá p.leche,reproducción porcentaje (KO); ia: inseminación 43 Cuadro 23: Alimentación ofrecida en los 5 predios estudiados (Marini et al., 2007). PREDIOS/ DATOS PASTURAS RE PRODUCCIÓN (KG MS/ha) RESERVAS CONCENTRADO TIPO K/VO/D FORRAJE/CONCENT KO SA ST EE pp3,ver (r.g, pp2-3, soja) avena, rg 2500- 3000 1800-2500 pp2-3, avena. pp2-3, rg avena,rg 1500-2000 2500-3000 pp2,avena rg, cnm 1500-2500 heno pp. silomaíz p.e. No maíz sorgo gh (70porcentaje) h soja (30porcentaje) 7-9 4-5 heno pp silom. p.e sorgo gh silom g.h a .arroz bal.13 porcentaje 3-4 4-5 3 60:40 80:20 75:25 80:20 heno pp. 80:20 NOTAS DE ABREVIATURAS: pp2 y 3: praderas de 2º. y 3er.año; ver: verdeo; soja: harina de soja; ceb: cebadilla; aa: alfalfa; gra: gramíneas; rg: rye grass; alg: semilla algodón; silom.p.e: silo maíz planta entera; silomg.h: silo maíz grano húmedo; cnm: campo natural mejorado; a. arroz y a. trigo: afrechillos de arroz y trigo; bal. 13 porcentajes: balanceado con 13 porcentajes proteína Cuadro 24a: Peso vivo promedio en lactancia, estado corporal (EC) al parto (ECP), caída de EC (evaluado entre el parto y 2º.mes de lactancia), recuperación de EC (evaluado entre el 2º.mes y final de lactancia), Producción de leche (PL, l/día), Porcentaje de Grasa (GB) y Proteína (PB) de los 5 predios estudiados (Marini et al., 2007). DATOS BIOTIPO RE HOL PESO VIVO-K ECP (UN) CAIDA EC (UN) GANANCIA (UN) EC KO CRU HOL SA CRU HOL ST JER HOL EE JER 480 * 340 * HOL JER 535* 490* 465* 446* 445* 327* 426* 335* 2.5 2.4 2.75 2.75 2.4 2.6 2.75 2.8 2.9 3.2 0 0 -0.58 -0.31 -0.3 -0.4 -0.59 -0.66 -0.52 -0.8 +0.5 +0.5 +0.53 +0.34 +0.3 +0.2 +0.27 +0.22 +0.27 +0.32 P. LECHE (lt/día) 24.3* 20.7* porcentaje DE GB 2.74* 3.26* 3.56* 4.09* 3.47* 4.31* 2.91* 4.36* 3.6* 4.6* porcentaje DE PB 2.98* 3.21* 3.2* 3.5* 19* 3.1* 16.8* 17.1* 12.4* 20* 3.24* 2.94* 3.39* 3.35* NOTAS:*: Las variables destacadas presentaron diferencias o tendencias a serlo estadísticamente. 12.5* 17.1* 12.3* 387* 44 Cuadro 24b: Producción de Grasa (KGB) y Proteína (KPB): diaria por vaca, en relación al peso vivo de los animales estudiados y en relación a la superficie de 5 predios (Marini et al., 2007). DATOS BIOTIPO HOL CRU HOL CRU HOL JER HOL JER KGB KG/DÍA/VO 0.79 0.80 0.66 0.69 0.59 0.53 0.55 0.54 KPB KG/DÍA/VO 0.85* 0.79* 0.57 0.55 0.50* 0.42* 0.64* 0.48* 0.53* 0.43* KGB Gr/ KGPV/ DÍA/VO 1.50* 1.65* 1.42 1.55 1.33* 1.64* 1.15 1.59 1.47* 1.7* KPB Gr/ KGPV/ DÍA/VO GB KG/DÍA/ha (º) 1.60 1.64 1.23 1.23 1.13 1.29 1.33 1.41 1.20 1.30 0.75 0.83 0.71 0.78 0.67 0.82 0.58 0.80 0.74 0.85 PB KG/DÍA/ha (º) 0.80 0.82 0.62 0.62 0.57 0.65 0.67 0.71 0.60 0.65 RE KO SA ST EE HOL JER 0.62* 0.56* NOTAS:*: Las variables destacadas presentaron diferencias o tendencias a serlo estadísticamente; (º): KG de Grasa y Proteína producidas por ha, asumiendo 1 vaca en ordeñe de 500 kg/ha... En el cuadro 21 se presentan resultados de dos biotipos (Holando y sus cruzas con Jersey, ambos origen NA) de una empresa del este de E. Ríos (RA) en una evaluación de años de bastante estabilidad climática y de precios de productos e insumos que, además, utiliza un sistema de producción basado en pastoreo directo ajustando requerimientos en base al consumo de concentrados y heno; allí existe paridad de producción de leche entre ambos biotipos con alguna variación entre tambos y diferencias en aspectos reproductivos; la discusión de los propietarios era que la diferencia del valor carne era lo que podía inclinar la balanza hacia un biotipo u otro. Si observamos los cuadros 22 a 24, se aprecia que en los predios estudiados, la producción de GB y PB en relación al PV o a la superficie (con una carga simulada de 1 vaca de 500 kg/ha) es mayor en la cruza o Jersey que en el Holando. Esta discusión parece de mucho interés en predios pastoriles donde la producción por unidad de superficie debe ser tenida en cuenta dado el valor de la tierra que es base de la producción de forraje, principal alimento en estos casos. La diferencia mencionada en producción de proteína es menor en los predios denominados con las siglas RE, KO y ST, lo que estaría evidenciando un mejor ajuste del sistema al biotipo Holando utilizado lo que implicó, a su vez, utilizar altos niveles de oferta de suplementos y/o pasturas (cuadro 23); también cabe resaltar que los dos últimos tambos mencionados realizan desde varios años atrás selección por porcentaje 45 de proteína (cuadro 22). Se enfatiza esta variable (producción de proteína) por considerarla la de mayor relevancia para la nutrición humana. En los predios SA y EE se da la mayor diferencia en la producción de PB en relación al PV entre los biotipos considerados, de los tambos estudiados; esto puede ser explicado, seguramente, por las mayores restricciones de oferta nutricional en estos predios, lo que afectaría más al ganado más sensible a estas limitaciones (Holando). Sería interesante realizar un análisis de eficiencia de conversión de alimento a componentes de la leche en el caso del predio de más bajo uso de suplementos (EE), sin uso de reservas y con pasturas de larga duración; éste puede ser un ejemplo de ganado adaptado al ambiente (obteniendo buen estado al parto en base solamente a campo natural) en un sistema lechero de mayor cuidado de los recursos naturales a riesgo de menor productividad pero no necesariamente menor eficiencia económica (Bartaburu y Arbeletche, 2005). I.b.4. Dado que variables de eficiencia productiva en distintos ambientes no resultan suficientes para discutir completamente la temática en cuestión, se incluyen aspectos más específicamente relativos a variables genéticas Cuadro 25: Correlaciones genéticas y correlaciones de ranking genético del valor genético estimado (VGE) de toros de USA para la variable desvío estándar de PLEA (producción de leche equivalente adulto) en diferentes rodeos y años (DPLRA) evaluados utilizando registros totales y de ambientes desfavorables de ese país y su resultado en rodeos mexicanos. Cienfuegos-Rivas, et al., 1999. VGE (X) USA (registros totales) VGE (Y) Correlaciones genéticas Correlaciones de ranking Base de datos DPLRA en ambientes México: 56162 0.71ª 0.69 favorables de México-1 lactancias (PLEA), 1339 toros, 164 DPLRA en ambientes 0.60ª 0.57 rodeos; desfavorables de México-2 USA: 499401 PLEA, México (registros 0.63ª 0.59 663 toros (USA, totales) Canadá), 3685 rodeos USA DPLRA en ambientes 0.93 0.90 (registros de favorables de México-1 ambientes DPLRA en ambientes 0.72ª 0.68 desfavorable desfavorables de s) México-2 México (registros 0.69ª 0.65 totales) Notas: 1-Datos de rodeos con DPLRA > o = 1600 kg; 2- Datos de rodeos con DPLRA > o = 1300 kg. 46 Cuadro 26: Promedios (MEDIA), heredabilidad estimada (h2) y correlaciones genéticas entre dos sistemas de producción -con y sin utilización de pastoreo en Canadá (P y E respectivamente)- de los caracteres Producción de Leche Equivalente Adulto (PLEA), Producción de Grasa Equivalente Adulto (KGBEA), Producción de Proteína Equivalente Adulto (KPCEA), Intervalo Interparto (IIP), Sistema Mamario (SMA), Piernas y Pezuñas (PP), Capacidad corporal (CC). Boettcher et al., 2003. Tratamientos Variables Pastoreo 6 meses anuales (P) PLEA KGBEA KPCEA IIP SMA PP CC Estabulación PLEA (E) KGBEA KPCEA IIP SMA PP CC Nota: *: P<0.01 MEDIA h2 Base de datos Correlaciones genéticas entre P y E 9400 343 297 407 10.2 10.1 11.8 9947 361 316 408 9.8 9.9 11.7 0.31 0.35 0.30 0.052 0.13 0.17 0.27 0.37 0.39 0.36 0.027 0.20 0.17 0.34 22 rodeos, 6749 lactancias, 2817 vacas PLEA: 0.93 KGBEA: 0.88* KPCEA: 0.94 34 rodeos, 29371 lactancias, 12774 vacas IIP: 0.64 SMA: 1.00 PP: 0.97 CC: 0.90 Cuadro 27: Promedios (MEDIA), heredabilidad estimada (h2) y correlaciones genéticas de los caracteres Producción de Leche Equivalente Adulto (PLEA), Producción de Grasa Equivalente Adulto (KGBEA), Producción de Proteína Equivalente Adulto (KPCEA) de vacas de rodeos con y sin utilización de pastoreo (Pastoreo y Estabulación 1,2,3 respectivamente) en Wisconsin (USA). Weigel et al., 1999. Tratamientos Pastoreo: 50 porcentaje de la dieta; Variables MEDIA h2 (&) PLEA 8848 0.23 KGBEA 327 0.17 KPCEA 286 0.29 Estabulación PLEA PLEA: 9100 1 0.24 KGBEA 349 KPCEA 289 KGBEA: Estabulación PLEA 9809 0.27 2 KGBEA 369 KPCEA 316 KPCEA: Estabulación PLEA 0.27 8659 3 KGBEA 339 KPCEA 275 Nota: (&): promedio de todos los estabulados. Base de datos 27 rodeos; 5621 lactancias, 2762 vacas, IIP:13M 357 rodeos; 6713 lactancias, 3163 vacas, IIP:13M 34 rodeos; 6238 lactancias, 3227 vacas; IIP 14.1M 35 rodeos; 5173 lactancias, 2534 vacas, IIP:13.8 Correlaciones genéticas entre P y E (&) PLEA: 0.92 KGBEA: 0.88 KPCEA: 0.99 47 Cuadro 28: Heredabilidad (Cuadro 28 a) y correlaciones genéticas (cuadro 28b) de los caracteres PL a los 180 días de lactancia, Estado Corporal y Peso Vivo (estos dos últimos medidos a los 5, 180 días y diferencia entre 60 y 5 días posparto) de acuerdo a la variable PL en diferentes rodeos y años (PLRA) clasificada según nivel del alimento (calidad-cantidad). Basado en 11229 lactancias (años 1999 a 2000) de 7499 vacas de 66 rodeos de partos de primavera de Irlanda. Berry et al., (2003). Cuadro 28 a Niveles de PLRA según uso de concentrado, severidad de pastoreo y calidad de silo. CARÁCTER PL 180 ( kg) EC 5d (un 1-5) EC180d (un 1-5) EC 60-5d (un 1-5) PV 5d ( kg) PV 180d (kg) PV 60-5d (kg) BAJO MEDIO ALTO h2 MEDIA h2 MEDIA h2 MEDIA 0.27 3975 0.28 4402 0.46 4891 030 2.95 0.22 3.07 0.30 3.13 0.38 2.90 0.43 2.95 0.47 2.93 0.12 -0.12 0.04 -0.19 0.12 -0.23 0.32 523 0.48 538 0.46 567 0.43 562 0.43 568 0.42 592 0.08 2.7 0.08 -1.3 0.05 -8.1 Cuadro 28b CARÁCTER ALTO- MEDIO PL 180 ( kg) 0.79 EC 5d (un 1-5) 0.78 EC180d (un 1-5) 0.95 EC 60-5d(un1-5) 0.87 PV 5d ( kg) 0.95 PV 180d (kg) 0.95 PV 60-5d (kg) 0.58 (º): *: P<0.10; ** P<0.05; ***P<0.001 ALTO-BAJO MEDIO- BAJO Significancia (º) 0.83 0.70 0.89 0.15 0.99 0.90 0.76 0.99 0.90 0.84 0.60 0.92 0.98 0.96 ** *** ** * NS NS NS Trabajos como los mencionados (Weigel et al., 1999, cuadro 27; Boettcher et al., 2003, cuadro 26; y Cromie, 1998, citado por Weigel et al., 1999), donde las correlaciones genéticas para características de PL y sólidos entre sistemas pastoriles y de dietas mezcladas (estabulación) son altas (encima de 0.9), parecen demostrar que no existe interacción genotipo-ambiente y que la selección de toros realizada en el sistema en confinamiento es útil para mejorar la genética de los sistemas con utilización de pasturas frescas. Estas correlaciones son mayores que la de toros de USA en general y la de los provenientes de sistemas a pasto como N. Zelanda (0.76 según el Interbull Centre, Uppsala, Suecia) lo que desmerece la tentativa de usar toros de estas últimas zonas en los sistemas de producción de leche, aún pastoriles, de USA. 48 Berry et al. (2003) Cuadro 28, no obtienen interacción genotipo-ambiente para producción de leche (salvo ante cambios en la calidad del silo) pero si para Estado Corporal; concluyen que la variación en la capacidad de consumo y la movilización de reservas corporales amortiguan los efectos productivos posibles de los cambios ambientales. En cambio, situaciones de estudios donde existió mayor diferencia ambiental, sí encuentran esa interacción genotipo-ambiente y permiten cuestionar la “universalidad” de los toros provenientes de Canadá y USA como es el caso de el trabajo de Cienfuegos –Rivas et al. (1999); en este caso (Cuadro 25) las correlaciones genéticas para toros de USA son mayores en ambientes desfavorables de ese país en relación a los sistemas de México. Coincidente con esto es el resultado de estudios de López-Villalobos citado por Laborde (2004), donde el valor de cría de toros cambia según el nivel de suplementación utilizado por el sistema de producción donde fue evaluado; así toros con mayor valor de cría evaluados en sistemas con utilización de altos nivel de suplementación, se ubican por debajo de toros que en dichos sistemas presentaron menores valores de cría cuando son evaluados en sistemas con menores niveles de uso de concentrados. 49 Ic- Hipótesis Este estudio se fundamenta en la hipótesis de que, en los sistemas a pastoreo de la región pampeana existen diferencias de comportamiento productivo y/o reproductivo entre vacas lecheras Holando y Holando x Jersey que ponen en evidencia la presencia de una interacción genotipo-ambiente cuya confirmación y caracterización resulta de sumo interés para el manejo sustentable de los mismos. Para la contrastación empírica de esta hipótesis se plantean tanto estudios de campo como el relevamiento de registros de predios de la región. Si bien existe una gran variación genética tanto dentro de las razas incluidas en este estudio como en los diferentes grados de cruzamientos entre ellas, igualmente resulta importante evaluar variables productivas y reproductivas de una muestra de esa gama amplia si se describen las características genéticas de los animales y las condiciones ambientales en las que producen. El resultado obtenido será al menos orientativo para situaciones productivas similares y complementarias con otros estudios. Es objetivo de este trabajo detectar la presencia de interacciones genotipo-ambiente en variables productivas y reproductivas en sistemas de producción de leche sobre pasturas. 50 II) MATERIAL Y MÉTODOS II.1. GENERALIDADES: II.1.a. Animales y establecimientos: Se estudiaron animales de raza Holando y del producto del cruzamiento entre Holando y Jersey, según se detallará. Éstos fueron estudiados en base a registros de lactancias anteriores (dos casos) y a evaluaciones de campo (un caso), totalizándose tres predios ubicados dos de ellos en la provincia de Entre Ríos (inmediaciones de la ciudades Concepción del Uruguay y de Paraná, Predios 1 y 3 para el presente trabajo) y el tercero en la provincia de Buenos Aires (localidad 30 de agosto, Predio 2 para el presente trabajo). La secuencia de los predios 1 a 3, que será el orden de presentación en los resultados y discusión luego, se debe a que: en el 1 la información existente llega a un nivel de información productiva hasta la producción de leche por vaca, con lo que constituye una primera aproximación al objetivo de este estudio; en el predio 2 los registros permiten profundizar en la composición de la leche teniéndose además caracterización de la alimentación ofrecida e indicadores productivos del sistema, lo que permite desarrollar la meta de este estudio más completamente; en el tercer predio se pretende hacer un “zoom” donde, en base al trabajo de campo sobre menos animales, evaluar variables quincenal o mensualmente en cada vaca (como producción de leche y su composición, peso vivo) y de los alimentos ofrecidos pudiendo realizarse una estimación de consumo. II. 1.b. Condiciones Ambientales: Según el predio en cuestión se utilizaron alguna o algunas de las tres “variables ambientales” consideradas como tales según los siguientes argumentos: EFECTO ALIMENTACIÓN En el caso del estudio del predio 1, existe una caracterización general y una evaluación de campo de uno de los dos tambos realizada en el año 2003 (Krall et al., 2005) utilizados en ese predio en el presente trabajo; esa información permite manejar algunos supuestos de diferencias entre años y estaciones. 51 En el caso del predio 2 existen registros anuales de oferta de suplementos y producción de leche y sólidos por vaca así como de dotación de animales/ha, que también permite manejar algunos supuestos de diferencias entre años. En el caso del estudio de campo del predio 3 los dos grupos genéticos utilizados (Holando Neozelandés y sus cruzas con Jersey Canadiense) se mantuvieron en rodeos separados para evitar interferencia entre ellos en lo referido al comportamiento animal y se uniformaron las condiciones restantes particularmente aquellas referidas a la alimentación y el manejo. Se evaluaron lactancias de vacas multíparas de partos de otoño y primavera; en los partos de otoño se instaló un experimento con dos tratamientos: a 30 animales de cada grupo genético se les asignó dos niveles diferentes de concentrado energético: Nivel I 20-25 porcentaje y Nivel II 35- 40 porcentaje del consumo posible estimado en base al peso vivo y PL anteriores (NRC 2001). La asignación de pasturas fue similar y de alta disponibilidad (5 porcentaje del peso vivo/vaca/ día) en franjas diarias para ambos tratamientos. Se realizaron las siguientes mediciones quincenales con las correspondientes técnicas: a-El forraje consumido por las vacas fue estimado como la diferencia entre disponibilidad de pasto en la franja asignada previo y pos pastoreo; se utilizó el Método de Rendimientos Comparativos de Haydock y Shaw (1975). b-La cantidad de heno y/o henolaje consumido por las vacas fue estimado como la diferencia entre lo ofrecida y su rechazo a nivel grupal, cada vez que se procedió a dicha oferta. c-El consumo de concentrado por vaca fue evaluado en seis ocasiones (días 15, 30, 45, 60, 75, y 90 de lactancia) en la época de parto otoño, pesando la oferta y rechazo en los comederos de la sala de ordeñe. d-La composición de los alimentos (materia seca (MS), proteína bruta (PB), fibra detergente ácida (FDA) y fibra detergente neutra (FDN), fue determinada sobre las pasturas, cada vez que se cambió de lote (diferente recurso), sobre cada tipo de heno o henolaje que se entregó y sobre cada partida diferente de concentrado suministrado. EFECTO AÑO Se enfatizarán en los resultados los efectos biotipo y su interacción con año de parto dado que el tema de tesis es interacción genotipo*ambiente y es frecuentemente asumido en la bibliografía (Cienfuegos-Rivas et al., 1999; Berry et al., 2003) que el año 52 es una forma de categorizar el ambiente. En este sentido es sabido en la región que las variaciones climáticas así como de precios de insumos y productos son importantes y estos elementos pueden ser indicadores directos o indirectos del ambiente. Por tanto se presentará en las secciones siguientes para cada predio, información de lluvias y temperaturas medias de localidades cercanas a los establecimientos estudiados, así como de la relación del precio del balanceado y la producción de grasa láctea (gráfica 3). EFECTO ESTACIÓN O MES DE PARTO La estación de parto conlleva ambientes nutricionales y climáticos diferentes; como ejemplos es posible citar que en el verano las pasturas son habitualmente de menor calidad-mayor cantidad y existe estrés térmico, en otoño se da mayor calidad y variable cantidad de alimentos con favorable clima, mayor calidad pero déficits en cantidad de forrajes y desfavorable clima en invierno, mejor clima y mayor calidad-cantidad de nutrientes en primavera inicial para volver a la situación de menor calidad de pasturas y estrés térmico a fin de primavera. La información mensual de lluvias y temperaturas medias de localidades cercanas a los predios podrá ser utilizada también en el análisis de este efecto ambiental (gráficas 1 y 2 de sección III, 9, 10 y 40 de sección IV). II. 1.c. Procesamiento Estadístico: Atendiendo a III 1 a y b, los modelos utilizados incluyen como variables independientes (dependiendo del predio en cuestión): El biotipo (BIOT), niveles de oferta de concentrado (CON), efecto año de parto (AÑOPARTO), efecto estación o mes de parto (ESTP, MESPARTO), categorías según número de lactancias (CAT o CLAC), medición (MED) e interacciones entre éstas variables; como covariables serán incluidas la edad (EDAD), el tambo (TAMBO) si existen más de uno. Como variables dependientes se evaluaron (dependiendo del predio en cuestión): producción de leche (PL, lt) de la lactancia (PLTOT, PLCONT ) o promedio por día (PLDIA, PLDCON), días en lactancia (DEL), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días de abierta (DIAB), días del parto al primer servicio (DPPSER), estado corporal (EC, unidades) , porcentaje de grasa (PGB), proteína (PPB), sólidos 53 (PSO) y lactosa (LAC), producción diaria /vaca de grasa (KGB, kg), proteína (KPB, kg) y sólidos (KSO, kg) y gramos/kg de peso vivo/día de grasa (GPV, gr), proteína (PPV, gr) y sólidos(SOP, gr). El sentido de evaluar diferentes categorías diferenciando las más jóvenes de las adultas se debe a que , dado el supuesto de mayor rusticidad de la cruza frente al Holando, se debería reflejar en el comportamiento productivo y reproductivo de dichas categorías diferencias entre los biotipos dentro de ellas. Para visualizar los resultados de los efectos se realizaron comparación de medias por Test Tukey-Kramer (P<0.05), de las diferentes variables productivas evaluadas. El análisis estadístico de la información se realizó tomando las variables continuas como medidas repetidas en el tiempo con el procedimiento MIXED del paquete estadístico SAS (Instituto INC., Cory, NC, USA,). II. 2. PARTICULARIDADES DE CADA PREDIO: PREDIO 1: Inmediaciones de Concepción del Uruguay (provincia de Entre Ríos) En este predio fueron evaluadas unas 1000 lactancias de vacas primíparas y multíparas de partos entre el año 2001 y el 2004 de dos biotipos: Holando americano-canadiense (H) y sus cruzas con Jersey canadiense (C) las cuales eran el 30 porcentaje de primer cruzamiento (F1). Se utilizaron unas 600 vacas del primer biotipo y cerca de 400 del segundo. Las lactancias se agruparon en dos períodos: el primero tomando partos del 2001-2003 y el segundo 2002-2004, disponiéndose de registros de la mayoría de las vacas en dichos períodos; el criterio de ese agrupamiento es teniendo en cuenta que el año 2001 es crítico porque recibe el efecto de la crisis climática (sequía 1999-2000) y financiera, lo que hace suponer dificultades “ambientales” que se normalizarían hacia el período 2002-2004. El 50 porcentaje de las vacas correspondieron a cada uno de los tambos estudiados, manejándose ambos con criterios técnicos y ambientes semejantes pero con personal diferente; el sistema de alimentación se basa en el uso de pasturas ajustándose los déficits de requerimientos con el uso de concentrados (5 a 9/kg vaca día) basados en harina de soja y maíz grano y en menor medida heno de praderas. 54 Se evaluaron en este predio como variables productivas y reproductivas: producción de leche (PL) de la lactancia del primer y segundo período (PLTOT1, PLTOT2), PL promedio por día del primer y segundo período (PLDÍA1, PLDÍA2), días en lactancia del primer y segundo período (DEL1, DEL2), número de servicios utilizados para la concepción del primer y segundo período (SC1, SC2) y días de abierta del primer y segundo período (DIAB1, DIAB2). Las variables independientes utilizadas en un primer modelo para relacionar con las variables dependientes evaluadas fueron biotipo (BIOTIPO), año de parto (AÑOPARTO), edad (EDAD), interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) y biotipo y EDAD (BIOT*EDAD) y tambo (TAMBO). Dado que, como fue mencionado, la estación de parto conlleva ambientes nutricionales y climáticos distintos y las diferentes categorías (diferenciando las más jóvenes de las adultas) tendrían distintos comportamientos, se realizó un segundo modelo intentando evaluar esos efectos. Las estaciones de parto se definieron tomando los meses de enero a marzo como verano, abril a junio como otoño, julio y agosto como invierno y setiembre a diciembre como primavera; por otro lado las categorías (CAT) se constituyeron con los siguientes criterios: CAT 1 ( vacas de 1er. Parto), CAT 2 ( vacas de 2do. Parto) y CAT 3 (vacas de más de 2 partos). El modelo utilizado en este caso utilizó las variables biotipo (BIOT), tambo (TAMBO), estación de parto (ESTP), categoría (CAT), interacciones entre estación de parto y biotipo (ESTP*BIOT) y categoría y biotipo (CAT*BIOT) como variables independientes para relacionar a las mismas variables dependientes del modelo anterior; este modelo fue aplicado en los registros de 2003 y 2004 que poseían información más completa de todas las categorías. Si observamos las gráficas siguientes (gráficas 1 y 2) de la localidad cercana a la empresa 1, se puede suponer que el clima haya condicionando la producción de pasturas por lo que el 2001 podría ser peor año que los siguientes dada la sequía de inicio del 2000 y que se continuó en el 2001: 55 Gráfica 1: Precipitaciones de la zona de Concepción del Uruguay desde el año 2001(serie 1) al 2004 (serie 4). Fuente: INTA concepción. Gráfica 2: Temperaturas de la zona de Concepción del Uruguay desde el año 2001(serie 1) al 2004 (serie 4). Fuente: INTA concepción. También los precios del balanceado, que influye en la calidad y cantidad de la alimentación ofrecida a las vacas y varía en el transcurso de los años (ver gráfica 3 siguiente, Dutour, 2008), es información útil para categorizar años más y menos favorables; así observando la gráfica 3 se sugiere que los años 2001 y 2003 son de mayor dificultad de obtención de balanceados. 56 31 29 27 25 23 21 19 17 15 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Gráfica 3: Relación precio del balanceado 16porcentaje Proteína Cruda con el precio de la grasa butirosa. (Dutour 2008 en base a AACREA) PREDIO 2: localidad 30 de agosto (provincia de Buenos Aires) En este predio, el rodeo de ordeñe se incrementó en los años estudiados de unas 550 vacas a 1000 vacas. Los biotipos mayoritarios existentes en el predio son cruzas provenientes de las razas Holando y Jersey de origen Neozelandés; los cruzamientos más frecuentes fueron ¾ Holando y ¾ Jersey, 63 porcentaje Holando y Jersey y F1 (biotipo con ½ origen genético de raza Holando y ½ origen genético de raza Jersey). Se evaluaron en el presente trabajo entre el 25 y 40 porcentaje de las vacas en ordeñe según los años; los cruzamientos utilizados fueron ¾ Holando, ¾ Jersey y F1, asumiendo que estos niveles de cruzamiento tenían suficiente diferencia genética entre ellos para justificar compararlos. El método de determinación de la PL y sus componentes es neozelandés e implica cuatro controles lecheros diarios por lactancia; las variables reproductivas se tomaron de los registros obtenidos y cabe acotar que el período de servicio era durante el otoño e invierno siendo habitualmente refugada la vaca que no se preña en ese período, El modelo en este caso utilizó las variables independientes biotipo (BIOT), año de parto (AÑOPAR), mes de parto (MESPARTO, donde 1= enero; 2= febrero; 3= marzo y 4 = abril-junio), categorías de lactancia (CLAC, donde 1 = 1ª. y 2ª lactancias; 2= 3ª. a 5ª. lactancias; 3= + de 5 lactancias ) e interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR), biotipo y mes de parto (BIOT*MESPARTO) y biotipo y CLAC (BIOT*CLAC); como variables dependientes productivas se usaron producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa 57 (PPB,PGB); como variables dependientes reproductivas se utilizaron días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días del nacimiento al primer parto (RECRIA), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). PREDIO 3: inmediaciones de la ciudad de Paraná (provincia de Entre Ríos) Se utilizaron 100 vacas para el estudio. Además de las mediciones mencionadas en la parte de alimentación se realizaron las siguientes evaluaciones: a- la producción de leche (litros) y su composición porcentual de grasa y proteína en seis ocasiones (días 15, 30, 45, 60, 75, y 90) en el período de los 1os.tres meses de lactancia de partos de otoño durante la oferta de dos niveles de suplementación; estas determinaciones se realizaron mensualmente en el resto de la lactancia de otoño y en los meses de las lactancias de primavera. b- el peso vivo en dos ocasiones (día 15 y día 90), en igual momento del día, registrado en una balanza electrónica con aproximación al kilo. c- el estado corporal, en seis oportunidades a intervalos quincenales a partir del día 15, de acuerdo a la escala de Edmonsond y Lean (1989). 58 III) RESULTADOS Y DISCUSIÓN Se presentará este capítulo en el orden de los predios mencionado en materiales y métodos: III-A) PREDIO 1: Inmediaciones de Concepción del Uruguay (provincia de Entre Ríos) Seguidamente se presentan cuadros y tablas con los resultados más significativos en relación a las variables productivas y reproductivas evaluadas: en los cuadros 1 y 2 se hace referencia al primer modelo y primer período y en los cuadros 2 y 3 se hace referencia al segundo modelo y segundo período. Cuadro 29: Significaciones estadísticas de las variables respuesta utilizadas en el modelo -biotipo (BIOT), edad (EDAD), año de parto (AÑOPARTO), interacciones entre biotipo y año (AÑO*BIOT) y biotipo y edad (EDAD*BIOT) y tambo (TAMBO), en relación a las variables dependientes - producción de leche en lactancia total (PLTOT1) y promedio por día (PLDÍA1), días en lactancia (DEL1), días de abierta (DIAB1) y número de servicios utilizados para la concepción (SC1) para el período 1 VARIABLE BIOT EDAD AÑOPARTO AÑO* BIOT EDAD* BIOTIPO TAMBO R2 PLTOT1 PLDIA1 DEL1 DIAB1 SC1 NS <.0001 0.01 0.01 0.01 0.10 0.16 0.18 <.0001 <.0001 NS 0.01 <.0001 0.43 NS 0.17 <.0001 0.01 NS <.0001 0.45 NS NS <.0001 0.01 0.01 NS 0.40 NS <.0001 0.01 0.01 NS NS 0.15 Cuadro 30: Comparación de medias de las variables producción de leche en lactancia total (PLTOT1) y promedio por día (PLDÍA1), días en lactancia (DEL1), días de abierta (DIAB1) y número de servicios utilizados para la concepción (SC1) para el período 1, en relación a las variables respuesta utilizadas en el modelo: biotipo, año de parto, tambo e interacción entre biotipo y año (Años 1,2 y3 corresponde al 2001, 2002 y 2003). VARIABLE Biotipo Año de parto Tambo Cruza Holando CRUZA HOLANDO 2001 2002 2003 1 3 Año1 Año2 Año3 Año1 Año2 Año3 PLTOT1 PLDIA1 DEL1 DIAB1 SC1 6688 6139 6862 a 6005 ac 6374 bc 6151 a 6677 b 7719 a 5823 b 6521 ac 6005 bc 6186 bc 6226 bc 14,2 13,7 10,7 a 13,9 b 17,1 c 12,7 a 15,1 b 11,6 ac 13,9 a 16,9 b 9,1 c 14,0 a 17,2 b 494 488 661 a 438 b 372 c 512 a 670 b 662 a 428 bc 390 c 661 a 448 b 353 d 231 197 365 a 155 b 94 c 225 a 185 b 381 a 145 b 113 c 350 a 165 b 75 d 2,8 2,3 3,8 a 2,2 b 1,6 c --4,4 a 2,1b 1,9bc 3,3 a 2,3b 1,3 c 59 Cuadro 31: Significaciones estadísticas de las variables respuesta utilizadas en el 2do. modelo -biotipo (BIOT), tambo (TAMBO), estación de parto (ESTP), categoría (CAT), interacciones entre estación de parto y biotipo (ESTP*BIOT) y categoría y biotipo (CAT*BIOT), en relación a las variables dependientes - producción de leche en lactancia total (PLTOT2) y promedio por día (PLDÍA2), días en lactancia (DEL2), días de abierta (DIAB2) y número de servicios utilizados para la concepción (SC2) para el período 2 VARIABLE BIOT TAMBO ESTP CAT ESTP* BIOT CAT* BIOTIPO R2 PLTOT2 PLDIA2 DEL2 DIAB2 SC2 0.0082 <.0001 <.0001 0.0018 0.6708 0.0407 0.429 0.2527 0.7025 <.0001 <.0001 0.0540 0.1655 0.466 0.0197 <.0001 0.0002 <.0001 0.3528 0.8323 0.312 0.7469 0.1102 0.7190 0.0011 0.1548 0.2845 0.131 0.6570 0.5968 0.6634 0.0810 0.7298 0.6408 0.077 Cuadro 32: Comparación de medias de las variables producción de leche en lactancia total (PLTOT2) y promedio por día (PLDÍA 2), días en lactancia (DEL2), días de abierta (DIAB2) y número de servicios utilizados para la concepción (SC2) para el período 2, en relación a las variables respuesta de más interés utilizadas en el modelo: biotipo (BIOT), estación de parto (ESTP), categoría (CAT), interacciones entre estación de parto y biotipo (ESTP*BIOT) y categoría y biotipo (CAT*BIOT). VARIABLE BIOT ESTP ESTP*BIOT: Cruza ESTP*BIOT: Holando CAT CAT*BIOT: Cruza CAT*BIOT: Holando CRUZA HOLANDO VERANO OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO INVIERNO PRIMAVERA 1 2 3 CAT 1 CAT 2 CAT 3 CAT 1 CAT 2 CAT 3 PLTOT2 7029a 6348b 7499a 7637a 6220b 5397c 8109 7856 6411 5739 6889 7418 6029 5055 6447 a 7195 b 6423 a 6657 a 7957 b 6472 a 6237 a 6432 a 6374 a PLDIA2 18.7 20.3 21.6 a 24.2 a 17.4 b 15.0 c 18.2 acd 25.4 b 16.3 cd 15.0 ac 25.0 b 23.0 b 18.5 d 14.9 ac 15.8 a 21.7 b 21.1 b 15.0 22.5 18.7 16.6 20.9 23.5 DEL2 363 a 307 b 323 abc 296 b 343 a 377 c 386 299 369 395 260 294 315 358 441 a 321 b 242 c 463 349 275 417 292 209 DIAB2 206 216 219 191 214 220 221 150 215 237 218 232 214 203 281 a 201 b 151 c 276 224 117 285 178 186 SC2 2.36 2.66 2.58 2.35 2.31 2.79 2.92 1.73 2.16 2.63 2.25 2.98 2.46 2.94 3.34 a 2.07 b 2.15 b 3.38 1.57 2.13 3.29 2.58 2.10 Si bien no hay efecto en PLDIA1 (variable que relaciona PLTOT y DEL, cuadro 1), dado el valor muy similar de DEL1 en ambos biotipos y que la diferencia absoluta a favor de la cruza es importante (2,5 lt, cuadro 2), el efecto AÑO*BIOT en la PL puede ser tenido en cuenta como una señal de interacción genotipo ambiente; sugiere este resultado, donde en el año crítico 2001 (ver gráficas 1, 2 y 3 de la sección III) la cruza 60 produce más leche en la lactancia (cuadro 2), que el biotipo más rústico pudiera enfrentar mejor esa situación ambiental. Otra señal de interacción genotipo ambiente lo constituye la evolución de las variables PLDIA1, DIAB1, SC1 que mejoran del 2001 al 2003 (efecto significativo AÑO*BIOT, cuadro 1 y cuadro 2). Esto en parte podría ser debido al hecho de alejarse del año más crítico 2001; en este sentido llama la atención el número altos de servicios en el 2001 y mayores en la cruza que en el Holando. En los años siguientes se emparejan los biotipos en este indicador aunque también es muy favorable el año 2003 en el H donde a los bajos días al primer servicio (75) se suma un escaso SC (1,3). En ese año, una evaluación realizada en uno de los dos predios de la empresa estudiada (Krall et al., 2005), demostró una mejora importante del estado corporal debida en gran parte a la alta suplementación con concentrado base maíz y harina de soja (7 a 9 kg/vo/día); esta situación debería haber permitido esa muy buena eficiencia reproductiva del Holando y en parte está explicada por una relación de precios favorable entre el valor de la leche y el suplemento (gráfica 3, sección III). En ese estudio también reconocimos en el predio no. 3 de la empresa una buena producción de pasturas en parte debido a los verdeos de invierno, lo que sumado al mencionado alto nivel de suplementación, pudiera explicar la mayor performance de las vacas paridas en otoño respecto a las restantes (cuadro 4). A su vez los veranos secos y muy cálidos (gráfica 1 y 2, sección III) pueden relacionarse a la menor PL de los partos de primavera cuya lactancia es afectada en su primer tercio -clave para expresar su pico de producción- por esa estación. La producción de leche de las vacas paridas en verano , ubicadas en segundo lugar luego de las de otoño, puede explicarse en base a los niveles de suplementación con concentrados sumado a verdeos de verano (como soja de pastoreo) y de invierno utilizadas esos años por la empresa. En el cuadro 3 se observa tendencias a diferencias significativas (P<0,054) en PLDIA2 entre estaciones y entre los biotipos. Observando los valores del cuadro 4 en los partos de verano se expresan esas diferencias habiendo casi 7 l más en H; esto puede estar relacionado en parte a una lactancia muy larga en C vs. H (386 vs. 260) asumiendo que luego de los 300 días la PL se reduce fisiológicamente. En las vacas de partos de invierno es absolutamente mayor la PLDIA2 del H; pudiera relacionarse esto a que en el año 2003 (uno de los años estudiados), a las restricciones habituales de nutrientes del invierno, se sumó a restricciones hídricas en primavera y 61 verano que llevó a niveles poco usuales de suplementación en dichas estaciones (7-9 kg/vo/día; Krall et al.,, 2005); estas condiciones serían más apropiadas para el H que logra así mayor producción de leche y similar eficiencia reproductiva que C (cuadro 4). Esta situación se revierte hacia los partos de otoño, donde C aventaja absolutamente en más de 2 litros/vo/día al H, lo que puede relacionarse a una mejor utilización de los comúnmente mayores niveles de forraje cosechables por pastoreo directo de las 3 estaciones de mayor producción de pasturas en el año: otoño, invierno y primavera; esto puede relacionarse con la mayor actividad de pastoreo de C vs. H obtenida en uno de los dos predios estudiados en esta empresa (Krall et al., 2005). Coherente con esto resulta las diferencias absolutas de 83 días menos de DIAB y 1,23 servicios menos de C vs. H en otoño. En relación al efecto del número de partos, llama la atención que la cruza en segunda lactancia presente mayor PL que las vacas de mayor edad (cuadro 4) dentro de su biotipo. A su vez este grupo (CAT 2 de C) presenta 1,5 lt más de PLDIA y 1 SC menos que H, lo que sugiere mejor comportamiento de la C en esta categoría sensible por estar en crecimiento y etapa productiva a la vez; esa última diferencia en SC mencionada podría relacionarse a mayores días al primer servicio de C vs. H (224 vs. 178) que favorece menores servicios por concepción (García Bouisseau, 1990). Como síntesis de la evaluación de registros de estos predios, podemos comentar que el comportamiento de estos biotipos parece estar influenciado por el ambiente en lo nutricional si tenemos en cuenta situaciones como años críticos (2001) o más favorables (2003); la información obtenida permite , como en estudios anteriores, hipotetizar que en condiciones de alimentos de mayor calidad- cantidad (suplementos concentrados) el H supere a C -partos de invierno- lo que parece invertirse en situaciones -partos de otoño- con mayor utilización de pasturas. En relación al estrés térmico el presente estudio no evidencia diferencias notorias ni en PL ni en SC (si bien hay 0,3 SC menos en C que en H en las vacas de partos de primavera que reciben en esta empresa servicios de verano); este resultado es diferente de uno anterior (Krall et al. 2005) donde, en vacas también de partos de primavera y servicios en enero y febrero, el SC del H fue 2,7 y el de la C 1,9 (P<0.05). Cabe acotar que el presente estudio adolece de información sobre variables relacionadas a la composición de la leche así como del peso vivo. Ambas cuestiones son 62 fundamentales para poder concluir sobre el valor de los biotipos : la composición si la forma de pago de la leche fuera teniendo en cuenta los sólidos, y el peso vivo dado que la cruza es de menor tamaño que el Holando. Como dato ilustrativo al respecto hacemos referencia al estudio realizado con anterioridad en esta empresa (Krall et al. 2005) donde la producción de proteína y grasa por kg de peso vivo fue igual o superior en C que en H, lo que cuestiona la superioridad de la producción de leche del H del presente trabajo como dato concluyente y avala los siguientes estudios del presente trabajo sobre dos predios con información más completa. 63 III-B) PREDIO 2: Localidad 30 de Agosto III-B1: Descripción de la realidad del predio A modo de introducción se realiza un análisis de la realidad del predio en base al sistema de alimentación y los biotipos existentes en la totalidad del rodeo a través de los años de estudio, lo que será útil para el análisis de los resultados: Cuadro 33: Resumen de indicadores relacionadas a vacas, producción y alimentación en los años de estudio: Número de vacas en ordeñe (VO), porcentaje de éstas en relación a vacas totales (VT), VT/ unidad de superficie (Ha), litros / VO/día, Kg de proteína (PB) y grasa (GB)/VO/día, oferta de HENO y concentrado (CONC.)/VT (kg en la lactancia), equivalente grano de suplemento/VT/día y /kg de proteína (EqGr.SuplemVT y EqGr.Suplem /kgPB) y Estado Corporal (EC) con escala 1-8 INDICADOR EJ 00 EJ 01 EJ 02 EJ 03 EJ 04 EJ 05 EJ 06 Número V.O. 554 540 494 622 678 602 644 porcentajeV.O/VT 83 84 82 81 85 83 87 VT X Ha 1,6 2,2 2,2 2,5 2,4 1,7 1,5 (º) LT.VO/día 11,3 12,6 12,4 14,7 13,4 14,6 17 KgPB./VO/día 0,42 0,48 0,48 0,57 0,52 0,57 0,66 KgGB./VO/día 0,52 0,59 0,57 0,69 0,64 1,01 1,47 HENO/VT (Kg) 154 251 363 516 390 556 855 CONC./VT (Kg) 1726 2016 2053 2908 3180 3250 2575 EqGr.Suplem.VT/día 4,49 5,30 5,36 7,83 8,18 8,68 11,48 EqGr.Suplem/kg PB 10,97 11,01 13,77 16,77 17,15 17,50 15,68 4,56 4,75 4,57 4,73 4,71 4,80 4,72 Est.Corp(1-8) Notas: (º): estimativo 5,00 4,50 4,00 VT X HA 3,50 % G.B. % P.B. 3,00 Est.Corp(1-8) 2,50 2,00 1,50 1,00 EJ00 EJE01 EJ02 EJ03 EJ04 EJ05 EJ06 Gráfica 4: Evolución de la dotación (VT X Ha), el Estado Corporal (Escala 1-8) y los porcentajes de Grasa y Proteína (porcentajeGB. y PB.) en los años de estudio. 64 H12 160 H10 J8H8 140 JE12 JE10 120 100 80 60 40 20 0 EJ00 EJE01 EJ02 EJ03 EJ04 EJ05 EJ06 Gráfica 5: Evolución del número de partos de los biotipos mayoritarios existentes en el predio: H12 y JE12 (¾ Holando y ¾ Jersey respectivamente), H10 y JE10 (63 porcentaje Holando y 63 porcentaje Jersey), J8H8 (F1: biotipo con ½ origen genético de raza Holando y ½ origen genético de raza Jersey) en los años de estudio. 100 90 H12 80 JE12 J8H8 70 60 50 40 30 20 10 0 2000 2001 2003 2004 2005 2006 Gráfica 6: Evolución del número de partos de los biotipos estudiados: H12 y JE12 (¾ Holando y ¾ Jersey respectivamente), J8H8 (F1) en los años investigados. El cuadro 33 y la gráfica 4 de este apartado demuestran el incremento en animales y producción individual lo que redundó en mayor PL en el predio. Este crecimiento se sostiene en parte con los mayores niveles de suplementación -heno y concentrado- y de pasturas que harían un mayor aporte en los años de baja de dotación (como el 2000 y los dos últimos años estudiados); la calidad del alimento puede explicar en parte el incremento también en el porcentaje de proteína evidenciado en la gráfica 4 (Rearte, 1993). 65 El aumento en la PL / VO hace un quiebre descendiendo hacia el 2004, siendo una posible explicación el incremento en la dotación que es máxima en el 2003-04. Este incremento en dotación podría haber implicado restricciones nutricionales que pudieran haber afectado la performance animal por ejemplo en la edad de la recría; esto puede observarse en la siguiente gráfica donde se alarga la edad al primer parto: Gráfica 7: Evolución de la edad de la recría en promedio de todos los animales estudiados así como de cada biotipo; el 1 del eje de las “x” corresponde al año 2000, 2 al año 2001 y 3 al 6 2003 al 2006 respectivamente. Razones desde el lado animal para favorecer el incremento en la producción de leche evidenciado en el cuadro 33, pudieran serlo la selección por dicha variable y diferentes combinaciones de los biotipos en el rodeo donde un aumento en los grupos con más proporción de sangre Holando y F1 pudieran explicar en parte al menos esa situación. Sin embargo, si observamos la gráfica 5 para todo el rodeo, las proporciones de estos grupos mencionados son mayores hacia el 2004, año de merma de producción individual si lo comparamos con el anterior y los posteriores; hacia el 2005 es notoria la mayor proporción de F1 y se equilibran los otros grupos y en el 2006 pasa el grupo con 63porcentaje Jersey a ubicarse en segundo lugar. Es el año 2006 donde se da la mayor PL/Vaca, lo que abre el interrogante en tal sentido: el Jersey incrementó mucho su potencial lechero como para contribuir a ese aumento por vaca del predio. Este aumento de la proporción Jersey en el rodeo general (situación que se refleja también en los animales estudiados, gráfica 6) puede explicar el mayor porcentaje de proteína hacia los dos últimos años (gráfica 4). Si sumamos esto al incremento en 66 PL/VO hacia el 2006, podemos explicar los mayores kg de proteína/VO y comprender así el descenso relativo en el indicador equivalente grano de suplemento /kg de proteína (EqGr.Suplem/kgProt, cuadro 33), lo que sugiere un efecto racial (el del Jersey) donde con menor suplemento es posible producir mayor cantidad de proteína. Este elemento de biotipos predominantes debería ser un factor a tener en cuenta cuando valoramos el indicador dotación: en 2003 y 2004 una vaca promedio del predio pesa más -dado que predomina el Holando- que en los años sucesivos donde aumenta la proporción de Jersey; por tanto la situación de mayor dotación de esos años implicaría mayor carga si utilizáramos el indicador carga animal que tiene en cuenta el peso vivo en su formulación en lugar de dotación que refiere a número de animales por unidad de superficie. En gráfico siguiente se observa cómo en los meses de verano hay mayor dotación que en los de otoño y a su vez que este indicador es siempre superior en el año 2004 como se ha mencionado antes. 4,50 FEB 4,00 MAR 3,50 ABR 3,00 MAY 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 2000 2001 2003 2004 2005 2006 Gráfica 8: Evolución de la dotación (vacas totales x ha) en los diferentes años agrupando las vacas por mes de parto. En síntesis podemos decir que es este un predio con una importante asignación de recursos nutricionales (que tratan de acompañar la mejora de producción), que realiza cambios en los biotipos utilizados y donde se visualizan situaciones -como el año 2004 y los meses de verano- como condiciones ambientales menos favorables (gráficas siguientes 9 y 10) donde en particular será interesante evaluar el comportamiento de los biotipos estudiados. 67 Gráfica 9: Temperaturas de la zona de Pehuajó desde el año 2004 al 2006. Fuente: Servicio Meteorologico Nacional. Gráfica 10: Precipitaciones de la zona de Pehuajó desde el año 2004 al 2006. Fuente: Servicio Meteorologico Nacional. 68 III-B2: Resultados y discusión (Predio 2): Primeramente presentamos la significación de los efectos de las variables respuesta para las variables dependientes utilizadas en el modelo principal utilizado: Cuadro 34a: Resumen de efectos de las variables del modelo utilizando biotipo (BIOT), año de parto (AÑOPAR), mes de parto (MESPARTO), categorías de lactancia (CLAC) e interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) y biotipo y CLAC (BIOT*CLAC), como variables respuesta y producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB,PGB) como variables dependientes productivas VARIABLES DEL MODELO BIOTIPO AÑOPARTO MESPARTO CLAC BIOT*AÑOPAR BIOT*CLAC PLCONT PLDCON KPDCON KGDCON PPB PGB <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0602 0.2115 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0585 0.0152 0.0007 <.0001 0.0009 <.0001 0.0655 0.0764 0.2006 <.0001 0.0008 <.0001 0.0046 0.1467 <.0001 <.0001 <.0001 0.239 0.538 0.627 <.0001 0.221 0.124 0.020 0.774 0.957 Cuadro 34b: Resumen de efectos de las variables del modelo utilizando biotipo (BIOT), año de parto (AÑOPAR), mes de parto (MESPARTO), categorías de lactancia (CLAC) e interacciones entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) y biotipo y CLAC (BIOT*CLAC), como variables respuesta y días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días del nacimiento al primer parto (RECRIA), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL) como variables dependientes fisiológico reproductivas VARIABLES DEL MODELO BIOTIPO AÑOPARTO MESPARTO CLAC BIOT*AÑOPAR BIOT*CLAC DPPSER SC RECRIA IEP DEL 0.3818 <.0001 --<.0001 0.1543 0.1290 0.1740 <.0001 --0.0836 0.0773 0.0881 0.010 0.005 0.800 0.153 <.0001 0.079 0.555 0.013 0.170 0.618 0.040 0.961 0.002 0.004 <.0001 0.229 <.0001 0.301 Dado el interés en variables que evidenciaran efectos del ambiente se agregó la interacción biotipo*mes de parto asumiendo que los partos de verano (enero-febrero) implican condiciones diferentes (climáticas y nutricionales pre y posparto) a los de fin de verano y otoño (marzo, abril y más); aquí no se incluyó PLCONT por considerarla de menor valor: Cuadro 34c: VARIABLE PLDCON KPDCON KGDCON PPB PGB BIOTIPO* MESPARTO 0.4575 0.8055 0.0077 0.0521 0.0029 69 Cuadro 34d: VARIABLE BIOTIPO* MESPARTO DPPSER SC RECRIA IEP DEL -- 0.3668 0.984 0.006 0.443 Seguidamente se presentan y discuten cuadros con los resultados más importantes y/o más significativos, en relación a las variables productivas y reproductivas evaluadas. Para ello se seguirá el siguiente orden: B2A-Efectos tomando las variables respuesta individualmente (BIOT, AÑO, MES, CLAC) B2B- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOT*AÑOPARTO B2C- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOT*MESPARTO B2D- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOT*CLAC B2A- Efectos tomando las variables respuesta individualmente (BIOT, AÑO, MES, CLAC) Cuadro 35: Efecto de la variable biotipo (BIOT) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB,PGB). Medias y error estándar BIOTIPO H12 JE8H8 JE12 PLCONT PLDCON KPDCON 4350 (75) a 17,2 (0.29) a 3951 (65) b 15,8 (0.25) b 3746 (83) c 14,8 (0.32) c 0,63(0.01) a 0,60(0.01) b 0,57(0.01) b KGDCON PPB PGB 0,68(0.02) a 3,65(0.03)b 4,01(0.05)c 0,67(0.01) a 3,73(0.03) b 4,25(0.05)b 0,65(0.01) a 3,87(0.03) a 4,47(0.06)a Cuadro 36: Efecto de la variable biotipo (BIOT) sobre los días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días del nacimiento al primer parto (RECRIA), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL) Medias y error estándar BIOTIPO DPPSER SC RECRIA IEP * DEL 82 (3.5) a 82 (3.2) a 90 (5.4) a 1,6 (0.07) a 1,5 (0.07) a 1, 8 (0.12) a 878 (28) a 834 (24) a 763 (27) b 370 310 (3.8) b 327 (3.1) a 316 (4.1) b H12 JE8H8 JE12 * Medias absolutas dado que el programa estadístico no operó 377 390 70 Cuadro 37: Efecto de la variable año de parto (AÑOPARTO) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB,PGB). Medias y error estándar AÑO PARTO PLCONT PLDCON KPDCON KGDCON PPB PGB 2000 3761(102) d 4263 (80) a 4077(65) bc 3923 (57) d 3957 (61) cd 4114 (71) ab 13,9 (0.39) d 15,5 (0.32) c 15,8 (0.26) c 16 (0.22) bc 16,4 (0.24) b 17,8 (0.28) a 0,50(0.02) e 0,57(0.01) d 0,59(0.01) c 0,62(0.01) b 0,63(0.01) b 0,69(0.01) a 0,59(0.02)c 0,66(0.01)b 0,67(0.01)b 0,68(0.01)b 0,69(0.01)b 0,73(0.12)a 3,51(0.04) e 3,67(0.03) d 3,74(0.03) c 3,83(0.03) b 3,85(0.02) ab 3,92(0.03) a 4,25(0.08) ab 4,34(0.06) a 4,27(0.05) ab 4,25(0.04) ab 4,21(0.05) ab 4,15(0.05) b 2001 2003 2004 2005 2006 Cuadro 38: Efecto de la variable año de parto (AÑOPARTO) sobre los días al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL) . Medias y error estándar AÑO PARTO 2000 2001 2003 2004 2005 2006 ** DPPSER 73 (7.3) bc 80 (3.6) bc 73 (3.0) c 88 (3.4) b 109 (4.6) a -- SC 1,97 (0.17) a 1,9 (0.08) a 2,0 (0.07) a 1,2 (0.08) b 1 (0.10) b -- DEL 325 (5.5) a 320 (4.3) ab 316 (3.7) abc 310 (3.2) c 324 (3.4) c 310 (3.9) bc IEP * 370 398 365 376 391 374 * Medias absolutas dado que el programa estadístico no operó; ** Los datos existentes no resultaron suficientes para los cálculos estadísticos para DPPSER y SC. Cuadro 39: Efecto de la variable mes de parto (MESPARTO) sobre la producción de leche durante el cual se realizaron los controles (PLCONT), PL promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON) y porcentaje de proteína y grasa (PPB,PGB). Medias y error estándar MES PARTO ENERO FEBRERO MARZO ABRIL-JUNIO PLCONT 4376(82)a 4131(47)b 3981(59)c 3576(81)d PLDCON 15,0(0.32)b 15,3(0.18)b 16,4(0.22)a 16,9(0.32)a KPDCON 0,58(0.01) b 0,59(0.01) b 0,61(0.01) a 0,63(0.01) a KGDCON 0,64(0.01)b 0,65(0.01)b 0,68(0.01)a 0,70(0.01)a PPB PGB 3,84(0.04) a 4,32(0.06) a 3,80(0.02) a 4,26(0.04)a 3,73(0.03) b 4,18(0.04) b 3,64(0.04) c 4,21 (0.06)ab Cuadro 40: Efecto de la variable meses de parto (MESPARTO) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar MES PARTO ENERO FEBRERO MARZO ABRIL-JUNIO IEP (º) 387 377 373 376 DEL 346 (4.5) a 327 (2.2) b 306 (3.2) c 291 (5.3) d (º) Media absoluta dada que el programa estadístico no operó; por igual razón tampoco pudieron obtenerse medias de DPPSER y SC. 71 Cuadro 41: Efecto de la variable categorías de lactancia (CLAC) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), porcentaje de proteína y grasa (PPB,PGB). Medias y error estándar CATEGORÍAS LACTANCIA* 1 2 3 PLDCON KPDCON PPB KGDCON PGB 14,6 (0.19) b 16,4 (0.23) a 16,8 (0.27) a 0,55(0.01) b 0,62(0.01) a 0,63(0.01) a 3,76(0.02) a 3,78(0.03) a 3,73(0.03) a 0,62 (0.01) b 0,69 (0.01) a 0,69 (0.01) a 4,32(0.04)a 4,23(0.04) ab 4,18(0.05)b *: Categorías de lactancia: 1 = 1ª. y 2ª; 2= 3ª. a 5ª. ; 3= + de 5 lactancias. Cuadro 42: Efecto de la variable categorías de lactancia (CLAC) sobre los días del parto al primer servicio (DPPSER), número de servicios utilizados para la concepción (SC), días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar CLAC ** DPPSER SC IEP * DEL 1 2 3 96 (2.5) a 80 (3.6) b 78 (4.1) b 1,7 (0.06) a 1,6 (0.08) ab 1,5 (0.09) b 378 373 386 321 (2.7) a 316 (3.2) a 315 (3.4) a * Medias absolutas dado que el programa estadístico no operó. **: Categorías de lactancia: 1 = 1ª. y 2ª; 2= 3ª. a 5ª. ; 3= + de 5 lactancias. Parece claro que de las variables relacionadas a producción de leche (PLCONT, PLDCON) representa más verazmente la realidad productiva PLDCON; PLCONT tiene la gran debilidad de estar muy afectada por los días de lactancia al último control de producción que es fijo por razones de manejo; por esto tendremos en cuenta la producción diaria promedio de leche (PLDCON) para evaluar este proceso biológico. Si observamos el cuadro 35, las diferencias entre los biotipos en PL son esperables en cierta forma (superioridad de H12 sobre JE12) pero queda la duda de porqué la F1 (J8H8) no produce más que todos teniendo en cuenta que esta debería poseer vigor híbrido; el argumento que zanjaría esta situación es el posible parentesco entre el Holando Neozelandés utilizado en este predio y el Jersey que implicaría menores posibilidades de expresión de la heterosis. Otro factor que puede afectar la PL en este estudio es el número de lactancias promedio donde en términos absolutos el JE 12 presenta un valor algo menor (3,1) comparado con los otros biotipos (3,7 ambos). También son esperables las diferencias entre los biotipos en la concentración de grasa y proteína donde se invierte la situación respecto a PL (aquí la superioridad es de JE12), lo que lleva, a su vez, a que se empareje el resultado de producción de esos componentes: no hay diferencias en producción de grasa entre los biotipos y es similar la producción de proteína de la F1 y JE12 siendo mayor el valor de KPDCON en H12 (cuadro 35). El hecho de no existir diferencias estadísticas entre la F1 y el ¾ Jersey en 72 producción de proteína y grasa es importante y permitiría proponer al biotipo de menor tamaño si el resultado económico de una empresa lechera se basara en esas características. En cuanto a las variables reproductivas (cuadro 36), si bien no hay diferencias estadísticas, en términos absolutos el JE12 aparece con mayores dificultades: más días de intervalo al primer servicio y de servicios para concebir; esto puede explicar el mayor intervalo entre partos todo lo que podría asociarse, entre otros aspectos, al menor número de lactancias de este biotipo mencionado anteriormente. Es atractivo los menores días al primer parto del JE12 desde el punto de vista de ahorro de tiempo y dinero para llegar a la etapa reproductiva de la hembra. La duración de la lactancia es razonable permitiéndose en la mayoría de los casos un parto por año. Observando la variable PLDCON en el transcurso de los años (cuadro 37) queda claro que el predio ha evolucionado obteniéndose más producción por vaca en promedio hacia el 2006, evidenciándose un efecto año que podría tener relación, como fue mencionado anteriormente, con causales genéticas (si hubiera existido selección por producción de leche o biotipos más productores de leche) o ambientales (por mejora de calidad-cantidad de nutrientes). La variación de producción de leche entre los años es mayor entre el 2000 y el 2001 y el 2005 y el 2006; entre 2001 y 2005, donde hay menor incremento de PL, se da la mayor dotación de vacas/ ha (más de 2, cuadro 33) lo que puede explicar en parte esa menor PL. La mayor producción de proteína y grasa se da en el último año en parte relacionado al incremento en PL pero también se explica por el aumento en la concentración de proteína que es constante del 2000 al 2006 (cuadro 37). Esto último, sumado a la bajada en el porcentaje de grasa y el incremento en PL, sugiere efectos de selección por porcentaje de proteína sumado a mejora en la calidad del alimento e incremento en la proporción de JE12 en el rodeo. En el cuadro 38 se observa un alargamiento de días parto-1er.servicio (DPPSER) y un menor número de servicios para concebir (SC) en los años 2004 y 2005 lo que, a su vez, puede asociarse a ese mayor DPPSER (García Bouisseau, 1990). La mencionada alta dotación del 2004 (que podría haber disminuido la PL, cuadro 33) sumado a restricciones hídricas mayores en ese año (gráfica 10) puede asociarse a ambos 73 resultados al disminuir la oferta de nutrientes por animal, lo que afecta la reproducción. También cabe recordar aquí que, como criterio de manejo, el predio refuga la mayoría de las vacas no preñadas al final del servicio, lo que afecta el SC; el porcentaje anual de refugo del predio fue de 35, 25, 13,18 y 29 porcentaje entre los años 2000 a 2004. Si observamos los cuadros 39 y 40 (relativo a los meses de parto) se evidencian mejores condiciones de producir leche en los partos de los meses de otoño que los del verano, posiblemente ligado a la mayor cantidad-calidad de nutrientes que presentarían los primeros y que propiciarían una mejora en PLDCON y, a su vez, una disminución en el porcentaje de grasa por menores niveles de fibra. Estos comentarios se pueden relacionar a los días de duración y épocas de lactancia: las vacas paridas en enero tienen días de lactancia mayores con lo que cabe suponer en estas mayor estrés nutricional por consumir pasturas de menor calidad en general habituales en verano y fin de primavera; a esto se le puede agregar una segunda causa de estrés que es el térmico (gráfica 9) que recae con más fuerza en vacas paridas en enero y febrero. Por tanto uno podría concluir que las vacas paridas luego de febrero, si bien tienen lactancia más corta, se enfrentan luego del parto a mejores condiciones ambientales (nutricionales y climáticas) para producir leche. La disminución de los valores de concentración de grasa y proteína hacia el otoño podrían explicarse por el efecto dilución ante el incremento en PL de esos meses. El alargamiento de los días de IEP y de lactancia de las vacas paridas en verano puede deberse, como fue mencionado, a la medida de manejo del predio que implica entores de otoño-invierno, lo que incrementaría el período de espera voluntaria en las vacas paridas en verano. El efecto de categoría es esperable (cuadros 41 y 42): las vacas de menos lactancias presentan menor PL y mayores indicadores reproductivos (DPPSER y SC); no tan esperable es el mayor IEP en las más adultas, lo cual podría explicarse dado la conocida disminución de la eficiencia reproductiva ante un número elevado de lactancias. 74 B2B- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*AÑOPARTO Seguidamente se presentan y discuten el efecto de la interacción BIOTIPO*AÑOPARTO: en primer lugar en relación a la producción de leche por día (P<0.06), proteína (P<0.07) y grasa (P<0.01) y, segundo lugar, en relación a variables reproductivas; se agrega en algún caso información útil para el análisis de esos resultados. Cuadro 43: Producción de leche promedio por día (PLDCON) de los diferentes biotipos en los años de estudio. Medias y error estándar BIOTIPO JE8H8 JE8H8 JE8H8 JE8H8 JE8H8 JE8H8 JE12 JE12 JE12 JE12 JE12 JE12 H12 H12 H12 H12 H12 H12 AÑO 2006 2005 2004 2003 2001 2000 2006 2005 2004 2003 2001 2000 2006 2005 2004 2003 2001 2000 PLDCON * (lt) 17,23 (0.51) bc 16,83 (0.42) cd 16,09 (0.35) def 15,75 (0.38) efg 15,54 (0.46) efgh 13,29 (0.52) j 16,72 (0.42) cde 14,47 (0.39) hij 14,97 (0.41) ghi 14,79 (0.45) ghi 14,01 (0.58) ij 13,64 (0.77) ij 19,42 (0.5) a 17,97 (0.4) b 16,96 (0.37) cd 16,95 (0.42) cd 16,82 (0.5) bcde 14,92 (0.71) fghij NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 Gráfica 11: Variación (porcentaje) en el incremento de PLDCON (lt) dentro de los biotipos y entre los años estudiados 75 Cuadro 44: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre la producción diaria promedio de proteína (KPDCON), porcentaje de proteína (PPB) y PL promedio por día (PLDCON); se presentan estas tres variables para intentar explicar KPDCON (en orden de valores descendente, los números entre paréntesis ordenan valores de PPB y PL). Medias y error estándar BIOTIPO J8H8 JE12 JE12 H12 JE12 JE12 J8H8 JE12 J8H8 H12 H12 J8H8 H12 J8H8 H12 J8H8 JE12 H12 AÑO 2000 2000 2001 2000 2003 2005 2001 2004 2003 2001 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2006 KPDCON * (kg) 0,482(0.02) i 0,488(0.03) i 0,522(0.02) hi 0,529(0.03) ghi 0,570(0.02) fg 0,572(0.02) fg 0,572(0.02) fgh 0,593(0.02) ef 0,594(0.01) ef 0,604(0.02) def 0,611(0.02) def 0,621(0.01) de 0,637(0.01) cd 0,650(0.02) bcd 0,671(0.02) b 0,677(0.02) abc 0,680(0.02) ab 0,723(0.02) a NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 PPB (porcentaje) (18) 3,45(0.06) n (16) 3,57(0.09) klmn (8) 3,77(0.06) efghij (17) 3,50(0.08) mn (5) 3,86(0.05) cdef (3) 3,97(0.04) bc (13) 3,62(0.05) ijm (2) 3,97(0.05) ab (9) 3,74(0.04) fhk (15) 3,60(0.05) jlmn (14) 3,61(0.05) jm (6) 3,84(0.04) deg (10) 3,73(0.04) hik (7) 3,79(0.05) efgh (11)3,73(0.04) ghikl (4) 3,93(0.05) bcd (1) 4,08(0.05) a (12) 3,71(0.05) ghijk PLDCON * (lt) (18) 13,29 j (17) 13,64 ij (16) 14,0 1ij (13) 14,92 fghij (14) 14,79 ghi (15) 14,47 hij (11) 15,54 efgh (12) 14,97 ghi (10) 15,75 efg (7) 16,82 bcde (5) 16,95 cd (9) 16,09 def (4) 16,96 cd (6) 16,83 cd (2) 17,97 b (3) 17,23 bc (8) 16,72 cde (1) 19,42 a 76 Cuadro 45: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre la producción diaria promedio grasa (KGDCON), porcentaje de grasa (PGB) y PL promedio por día (PLDCON); se presentan estas tres variables para intentar explicar KGDCON (en orden de valores descendente, los números entre paréntesis ordenan valores de PPB y PL). Medias y error estándar BIOTIPO AÑO KGDCON *** (kg) PGB (porcentaje) PLDCON * (lt) J8H8 2000 H12 2000 JE12 2000 JE12 2005 JE12 2001 0.541(0.03)h 0.613(0.03)fgh 0.616(0.03)efgh 0.622(0.02)g 0.629(0.03)efg 0.657(0.02)defg 0.657(0.02)defg 0.665(0.02)def 0.671(0.02)cdef 0.675(0.02)bcdef 0.677(0.02)bcde 0.678(0.02)bcdef 0.696(0.02)abcd 0.714(0.02)ab 0.717(0.02)ab 0.717(0.02)abc 0.730(0.02)ab 0.739(0.02)a (13) 4.14(0.11)def (14) 4.10(0.14)cdefg (2) 4.51(0.15)ab (5) 4.42(0.07)ab (1) 4.51(0.11)ª (4) 4.47(0.09)ª (9) 4.30(0.09)abcd (3) 4.48(0.08)a (17) 3.94(0.07)fg (15) 4.00(0.08)efg (12) 4.15(0.091)de (7) 4.32(0.07)abcd (8) 4.31(0.06)abcd (16) 3.99(0.08)efg (6) 4.40(0.11)abc (10) 4.21(0.08)bcde (11) 4.18(0.10)bcde (18) (0.09)3.84g (18) 13.29j (13) 14.92ghij (17) 13.64ij (15) 14.47hij (16) 14.01ij (14) 14.79ghi (11) 15.54efgh (12) 14.97ghi (4) 16.96cd (5) 16.95cd (7) 16.82bcde (10) 15.75efg (9) 16.09def (2) 17.97b (8) 16.72cde (6) 16.83cd (3) 17.23bc (1) 19.42ª JE12 2003 J8H8 2001 JE12 2004 H12 2004 H12 2003 H12 2001 J8H8 2003 J8H8 2004 H12 2005 JE12 2006 J8H8 2005 J8H8 2006 H12 2006 NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 Cuadro 46: Coeficientes de determinación (R2) de variables relacionadas a producción de proteína y grasa para cada biotipo RELACIONES ENTRE VARIABLES R2 PLDCON-KPDCON R2 PDLCON-KGDCON R2 PPB-KPDCON R2 PGB-KGDCON H12 0,395 0,196 0,041 0,102 JE12 0,929 0,610 0,013 0,041 J8H8 0,879 0,666 0,02 0,159 Observando el cuadro 43 y la gráfica 11 se evidencia la variación en el incremento de la PLDCON entre los biotipos en los años considerados: existen años de mayor variación para los tres biotipos (como los iniciales y finales del período estudiado) y años intermedios (2001-2004) donde la variación es menor. La diferencia mayor en el incremento de PL entre los biotipos parece ser hacia el 2006 donde el JE levanta mucho su producción, el H12 varía menos y el J8H8 incrementa su PL en menor proporción que en los años anteriores. No parecen claras las explicaciones para esto dado que no hay grandes diferencias en número de lactancias y mes de parto para estos años entre los biotipos. 77 Para la variable KPDCON, en el último año evaluado, aparece en 2º.lugar de las 18 combinaciones año biotipo el cruza ¾ Jersey (cuadro 44) lo que es debido a su mayor PPB de todos los grupos y la no tan baja PL/ día por vaca (en 8º.lugar de los 18). Se esperaría en general siempre al JE en niveles por debajo de H12 y J8H8 en producción de sólidos dado que la PL de estos dos grupos con mayor porcentaje de sangre Holando es mayor y la PL influencia más que la concentración la producción de grasa y proteína; esto se desprende de los coeficientes de determinación para relacionar estas variables (cuadro 46). Sin embargo cuando se dan condiciones ambientales (nivel nutricional del 2006) el porcentaje de proteína podría elevarse lo suficiente (más de 4 porcentaje, cuadro 44) e influenciar fuertemente la producción de dicho componente lácteo. Observando el comportamiento de las vacas en relación a la variable KGDCON (cuadro 45) podemos comprender la mayor significación estadística (P<0.01) del efecto interacción biotipo y año de parto: la producción de grasa del biotipo J8H8 de los años 2001 al 2005 es superior a la del grupo H12 e inferior a éste en los años 2000 y 2006. En estos dos años (inicial y final del estudio) se dio la más baja dotación (cuadro 33), lo que presupone mejores condiciones nutricionales en términos de oferta de pasturas que pudieran haber favorecido el desempeño del H12 que es el biotipo con mayor proporción de Holando (de origen Neozelandés seleccionado sobre pasturas); en la gráfica 11 se observa que la mayor variación en PL en H12 se dio en esos dos años, lo que reafirma lo mencionado. 78 Cuadro 47: Efecto de la interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre las variables reproductivas días del parto al primer servicio (DPPSER) y número de servicios utilizados para la concepción (SC). Medias y error estándar BIOTIPO JE12 J8H8 H12 JE12 J8H8 H12 JE12 J8H8 JE12 JE12 H12 H12 J8H8 H12 J8H8 AÑO 2005 2005 2005 2000 2004 2004 2001 2001 2004 2003 2001 2003 2003 2000 2000 DPPSER 110 (6.8) a 108 (9.4) ab 107 (7.6) ab 98 (19.3) abcdef 97 (5.3) ab 91 (4.9) bc 89 (7.2) bcd 78 (5.6) cde 77 (7.2) cdef 76 (5.4) de 74 (5.8) def 74 (5.4) def 69 (5.0) ef 62 (8.6) ef 60 (5.9) f BIOTIPO JE12 H12 JE12 JE12 JE8H8 H12 JE8H8 H12 JE8H8 JE8H8 H12 JE12 JE12 J8H8 H12 AÑO 2000 2003 2001 2003 2003 2001 2000 2000 2001 2004 2004 2004 2005 2005 2005 SC 2,4 (0.44) ab 2,2 (0.12) a 2,2 (0.15) a 2,0 (0.12) ab 1,8 (0.11) b 1,8 (0.13) b 1,8 (0.14) b 1,7 (0.2) bc 1,7 (0.13) b 1,3 (0.12) cd 1,1 (0.11) d 1,1 (0.17) d 1,1 (0.16) d 1,0 (0.21) d 1,0 (0.17) d Cuadro 48: Efecto de la variable interacción entre biotipo y año (BIOT*AÑOPAR) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar BIOTIPO J8H8 J8H8 J8H8 J8H8 J8H8 J8H8 JE12 JE12 JE12 JE12 JE12 JE12 H12 H12 H12 H12 H12 H12 AÑO 2006 2005 2004 2003 2001 2000 2006 2005 2004 2003 2001 2000 2006 2005 2004 2003 2001 2000 IEP ** 369.9 (8.8) c 396.7 (8.9) ab 379.7 (6.8) bc 360.3 (7.9) c 371.9 (8.2) c 359.1 (8.3) c 388.2 (14.4) bc 410.8 (12.5) a 375.5 (15.2) bc -391.3 (16.9) abc --367.2 (7.5) c 365.9 (7.8) c 371.0 (9.4) c 425.2 (44.9) abc 364.4 (13.5) bc NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 DEL *** 320.1 (7.4) bcd 359 (6.2) a 310.3 (5.0) cd 320.3 (5.8) bcd 322.2 (6.8) bcd 329 (7.4) b 307.1 (6.2) cd 305.5 (5.8) d 311.1 (6.0) bcd 321.2 (6.8) bcd 319.7 (7.9) bcd 329 (10.1) bc 303.2 (6.9) d 308.2 (5.7) cd 308.8 (5.5) cd 305.8 (6.7) cd 317.7 (7.4) bcd 317.8 (10.3) bcd 79 En el cuadro 47 se evidencia el efecto biot*año parto (P<0.08) donde en los años primeros del estudio (2000-2003) el J1E2 demuestra mayores valores de número de servicios para concebir; en los años 2004-2005 se emparejan los biotipos y disminuyen los SC de todos los grupos de vacas. El corto DPPSER podría ser un factor para explicar esto (García Bouisseau, 1990) dado que en JE12 las vacas con valores menores a 70 días (20 porcentaje del total, sin publicar) en los primeros años presentan 2.1 servicios para concebir a diferencia del resto de los animales que presentan 1.5. La correlación entre DPPSER y SC fue -0.25 para este biotipo; a su vez el promedio de dichas variables fue de 82 y 2.1 respectivamente en los años 2000 a 2003 y 101 y 1.1 respectivamente en 2004-05. Esta discusión sugiere que el temprano retorno al celo del JE12 pudiera motivar a quien decide la espera voluntaria para servir la vaca a servicios tempranos que luego atenten contra la fertilidad. La producción de leche diaria, otro factor para explicar los mayores SC (Marini, 2002) en JE12 en años iniciales del estudio presentó una correlación si bien negativa muy baja (-0.035) con SC; cabe acotar que los niveles y la variación de PL de los 1os.años hacia el 2004-05 fue baja en este biotipo (cuadro 43, gráfica 11), todo lo que sugiere no influencia de este factor en la concepción. Una discusión similar a la anterior puede realizarse para explicar el mayor SC de H12 del 2003 (cuadro 47): la correlación entre DPPSER y SC fue -0.33 para este biotipo; a su vez el promedio de estas variables fue de 82 y 2.3 respectivamente en el año 2003 y 92 y 1.4 respectivamente en los restantes años, lo que sugiere alguna asociación entre DPPSER y SC. La variación de PL (gráfica 11) en ese año fue baja y la correlación de PL con SC en H12 fue positiva y baja (0.12) lo que permite suponer, nuevamente, no influencia de este factor en la concepción. Los mayores valores de DPPSER del año 2005 (cuadro 47) pudieran relacionarse a espera voluntaria dado que gran parte de los partos de ese año ocurrieron en los meses de enero y febrero (32 en JE12, 34 enH12 y 52 porcentaje en J8H8, sin publicar); como asociado a esto puede ubicarse el bajo SC del 2005 (cuadro 47). Algo que seguramente tiene influencia en el indicador SC como se ha mencionado, es el hecho de que las vacas no preñadas en el entore de otoño invierno se descartan en buena medida; aún así la información de este predio permite suponer que la fertilidad del rodeo con esta composición genética debiera ser alta dado que el porcentaje de refugo no ha sido tan grande (sección B2a). 80 Se observan mayores valores de días de lactancia en JE8H8 como se expresó en el cuadro 36 de comparación de biotipos; en el año 2005 se da el mayor valor de DEL para ese biotipo, año en que también es mayor el IEP y el DPPSER en esta F1. También en ese año es más largo el IEP y DPPSER en JE 12, situación que no se da en el H12; cabe recordar que el 2004 fue un año de alta dotación que pudiera haber afectado la PL del predio (Cuadro 33) y los mayores días de recría (gráfica 7). A esta situación de mejor comportamiento en el 2005 del H12 (más cortos IEP y DEL que los otros dos biotipos) se pude sumar el hecho de que la F1 y el JE presentan, en general, mayores valores que H12 de DEL e IEP luego del 2001; todo esto podría sugerir mayor estabilidad del grupo con mayor proporción de sangre Holando (H12) en relación al sistema del predio en este tipo de variables, que los otros dos biotipos. B2C- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*MESPARTO Cuadro 49: Efecto de la variable interacción biotipo*mes de parto (BIOTIPO*MESPARTO) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KGDCON, KPDCON) y porcentaje de proteína y grasa (PGB, PPB). Medias y error estándar BIOTIPO MES 1 H12 2 H12 3 H12 H12 4 JE12 1 JE12 2 JE12 3 4 JE12 1 J8H8 J8H8 2 J8H8 3 J8H8 4 NOTAS: *: P<0.10, PLDCON KPDCON PGB*** PPB* 16.2 (0.51)cde 16.4 (0.271) c 17.7 (0.35) b 19.4 (0.6) a 13.8 (0.48) h 14.5 (0.31) gh 15.1(0.42)defg 15.9(0.61)cdef 14.7(0.56) fgh 15.1(0.28)efg 16.1 (0.33)cd 16.8 (0.42) bc KGDCON*** 0.60(0.03) f 0.66(0.01)cde 0.71(0.02) b 0.79(0.03)a 0.65(0.02)def 0.64(0.01) ef 0.64(0.02)def 0.72(0.03)abc 0.64(0.03)def 0.65(0.01)def 0.69(0.02)bcd 0.67(0.02)bcde **: P<0.05, ***: P<0.001 0.59(0.02)bcde 0.61(0.12)bc 0.63(0.02) b 0.69(0.03) a 0.56(0.02) de 0.56(0.01) e 0.58(0.02) cde 0.59(0.03)bcde 0.60(0.02) de 0.58(0.01) cde 0.61(0.01) bcd 0.62(0.02) bc 3.78(0.11)e 4.07(0.06)d 4.02(0.08)d 4.11(0.13)bcd 4.62(0.10)a 4.49(0.06)a 4.28(0.09)bc 4.61(0.13)a 4.44(0.12)ab 4.27(0.06)bc 4.25(0.07)bc 4.10(0.10)cd 3.65(0.07) cd 3.72(0.03) bc 3.60(0.04) d 3.62(0.08) cd 4.01(0.06) a 3.93(0.04) a 3.80(0.05) bc 3.78(0.08) bc 3.85(0.07) ab 3.76(0.03) bc 3.77(0.04) bc 3.57(0.05) d 81 Cuadro 50: Efecto de la variable interacción biotipo*mes de parto (BIOTIPO*MESPARTO) sobre los días de intervalo entre partos (IEP) y duración de la lactancia (DEL). Medias y error estándar IEP *** (º) DEL BIOTIPO MES 1 333.7 (8.1) ab 374,9 H12 2 323.1 (3.6) bc 371,1 H12 3 303.0 (5.3) de 361,6 H12 H12 4 281.1 (10.5) e 363,7 JE12 1 351.9 (7.1) a 406,75 JE12 2 325.2 (3.9) b 383,54 JE12 3 302.7 (6.3) de 386,32 4 282.4 (10.2) e 429,14 JE12 1 352.6 (8.0) a 400,04 J8H8 J8H8 2 332.8 (3.9) b 378,59 J8H8 3 312.6 (4.6) cd 374,47 J8H8 4 309.4 (6.5) cd 347,20 NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 (º) Medias absolutas dado que el programa estadístico no operó para calcular medias. El efecto interacción biotipo*mes de parto está, en términos absolutos, sugerido para la variable PLDCON teniendo en cuenta que la media de los meses 3 y 4 es superior a los de verano pleno (1 y 2) en los biotipos H12 y J8H8 (cuadro 49); similar efecto sucede en el caso de JE12 si comparamos los meses de marzo, abril-junio (3 y 4) con enero y febrero. Este efecto se da estadísticamente para KGDCON: en H12 la media de los meses 3 y 4 es superior a la de los meses 1 y 2. En el caso de JE12 en el mes 4 se da la mayor KGDCON comparado con los otros tres meses y en la F1 el mes 3 es superior en esta variable a los dos primeros meses del año. En términos absolutos la producción diaria de proteína es mayor en los meses más alejados del verano. La variación de la concentración de grasa y proteína es diferente en los biotipos en el transcurso de los meses: en la F1 ambos componentes decrecen del mes 1 al 4 sugiriendo un efecto dilución dado que la PL aumenta en ese orden. En H12 llama la atención que en el mes 4 se da casi igual porcentaje de grasa y proteína que en el mes 1, lo que indicaría en este biotipo un aprovechamiento del alimento suficiente para incrementar PL sin diluir los componentes. En el caso de JE12 habría dilución en PPB pero no en PGB. La explicación posible de la menor producción de los meses que son de verano completo (1 y 2) versus los de fin de verano-otoño (3 y 4) fue sugerida como comentario del efecto mes de parto mirando los cuadros 39 y 40 en la sección B2A, 82 concluyéndose que las vacas paridas luego de febrero se enfrentan luego del parto a mejores condiciones ambientales (nutricionales y climáticas) para producir leche; en el párrafo que sigue se analiza esta situación aplicada a los biotipos. Si calculamos la variación de PL del mes 4 (vacas paridas mayormente en abril) hacia el mes 1, resulta que en H12 la disminución de PL es de 16.5 porcentaje mientras que en JE12 es de 13.2 porcentaje y en J8H8 de 12.5 porcentaje. Si calculamos dicha variación en esos meses para KGDCON y KPDCON resulta que: en H12 la disminución de producción de grasa es de 24 porcentaje del mes 4 al 1 de parto mientras que en JE12 es de 9.7 y en J8H8 de 4.5 porcentaje; a su vez para producción de proteína en H12 la disminución es de 14.5 porcentaje, en JE12 es de 5.1 y en J8H8 de 3.2 porcentaje. De alguna forma esto sugiere una dependencia a las mejores condiciones ambientales (supuestamente existentes en los meses 3 y 4 de parto) para expresar el potencial de producción, en el ganado con mayor proporción de genética Holando (H12). D- Efectos tomando la variable respuesta interacción BIOTIPO*CLAC Se colocan en el cuadro siguiente, solamente las variables con resultados más relevantes y diferentes en los grupos de vacas resultantes de la interacción BIOT*CLAC Cuadro 51: Efecto de la variable interacción biotipo y categorías de lactancia (BIOT*CLAC) sobre la producción de leche promedio por día (PLDCON), producción diaria promedio de proteína y grasa (KPDCON, KGDCON), días del parto al primer servicio (DPPSER) y número de servicios utilizados para la concepción (SC) CLAC 1 2 3 1 2 3 1 2 3 BIOTIPO H12 H12 H12 JE12 JE12 JE12 JE8H8 JE8H8 JE8H8 PLDCON** 15,9 b 17,8 a 17,8 a 14 c 15,2 b 15,2 b 14 c 16,2 b 17,2 a KPDCON* 0,59 c 0,66 a 0,65 a 0,54 d 0,59 bc 0,59 bc 0,53 d 0,62 ab 0,65 a KGDCON 0,64 cd 0,71 a 0,70 ab 0,62 d 0,66 bc 0,67 abc 0,61 d 0,70 ab 0,71 a DPPSER 96 a 77 bc 72 c 95 a 82 abc 94 ab 98 a 80 bc 69 c SC 1,72 ab 1,62 abcd 1,37 cd 1,69 abc 1,97 a 1,61 abcd 1,70 ab 1,35 d 1,47 bcd NOTAS: *: P<0.10, **: P<0.05, ***: P<0.001 En las variables productivas la similitud de valores entre CLAC 2 y 3 sugiere longevidad en el sentido que no hay disminución en las más viejas (CLAC3 implica más de 5 lactancias); para J8H8 es aún mayor PLDCON en las vacas más viejas. Llama la atención en JE 12 la categoría CLAC 2 con mayor SC que casi todas las demás, incluso mayor absolutamente que las vacas de primer parto CLAC1; este 83 comportamiento es diferente a los otros biotipos donde se da un descenso esperable de SC desde CLAC1 hacia CLAC3. B3- SÍNTESIS DEL PREDIO: En general se puede decir que hay pocas diferencias entre los biotipos incluso en años o meses críticos desde el punto de vista ambiental (2004, verano) lo que lleva a concluir que estos tres grupos genéticos se adaptan a este ambiente: cuando mejoran las condicionantes ambientales (alimentación a través de los años y meses de parto) mejoran los tres en general. Matices a esto es el hecho de que el H12 mejora más su PL (encontrándose mayor variación en la PL, gráfica 11) en los años de menor dotación y en los meses de parto alejados del verano, evidenciando que expresa mejor el potencial ante mejores condiciones ambientales. Sin embargo este grupo con mayor proporción de Holando en variables reproductivas (DEL, IEP, SC Y DPPSER) en varios años se comporta mejor que los dos biotipos con mayor proporción de Jersey lo que evidencia adaptación al sistema. 84 III-C) PREDIO 3: inmediaciones de la ciudad de Paraná (provincia de Entre Ríos) Dentro de este predio fueron evaluadas lactancias de vacas multíparas paridas en otoño sometidas a dos niveles de suplementación en los primeros tres meses después del parto (presentadas en IV-C1) y lactancias de vacas multíparas paridas en primavera (presentadas en IV-C2) III-C1) PARTOS DE OTOÑO- DOS NIVELES DE SUPLEMENTACIÓN EN INICIO LACTACIÓN Se presenta seguidamente: a-Cuadro 52 (a y b) con un resumen de los efectos de las variables del modelo utilizado: Y (vb) = BIOT (biotipo) MED*BIOT CON (oferta concentrado) MED*CON MED*BIOT*CON MED (medición) BIOT*CON NP (número partos) DÍAS ÚLTIMO PARTO DESV.PV.MED (desvío PV medio) Donde Y (vb) corresponde a las variables productivas; días al último parto y desvío PV medio son variables de ajuste creadas considerando, la primera, la distancia al parto anterior como posible influencia en la PL y la segunda, diferencias raciales de ambos biotipos que implica que uno de éstos sea de mayor PV que el otro. b- Cuadros de resultados de comparación de medias de las diferentes variables productivas evaluadas y su relación con las variables respuesta utilizadas en el modelo más relevantes según el autor. La discusión correspondiente se realizará teniendo en cuenta el cuadro 52, las comparaciones de medias mencionadas por variable productiva y etapa de lactancia; para enriquecer esta discusión se realizan gráficas que permiten observar la evolución de los procesos y una síntesis final sobre este capítulo . 85 Cuadro 52a: Resumen de efectos de las variables respuesta del modelo utilizado sobre las variables producción de leche (PL, lt), estado corporal (EC, unidades) , porcentaje de grasa (PGB), proteína (PPB), sólidos (PSO) y lactosa (LAC), en primera etapa de lactancia (LACT1, abril-junio), segunda etapa de lactancia (LACT2,julio-diciembre) y lactancia total (LACT) Variables dependientes Medias del Holando Medias de la Cruza PL LACT1 PL LACT2 PL LACT EC LACT1 EC LACT2 EC LACT PGB LACT1 PGB LACT2 PGB LACT PPB LACT1 PPB LACT2 PPB LACT LAC LACT1 LAC LACT2 LAC LACT PSO LACT1 PSO LACT2 PSO LACT 23.2 22.7 22.8 2.93 3.07 3.03 3.74 3.80 3.79 3.32 3.37 3.38 4.91 4.94 4.93 12.7 12.9 12.8 24.2 23.6 23.9 2.93 3.01 2.98 3.97 4.04 4.01 3.55 3.52 3.56 4.91 4.92 4.92 13.2 13.2 13.2 Efecto Biotipo (BIOT) Concentrado (CON) Medición (MED) Biotipo * CON ** MED * Biotipo MED * CON MED* Biotipo* CON ** ** * *** *** *** *** ** ** ** ** ** ** * *** *** ** ** ** ** * ** * * ** ** * Notas: diferencias estadísticas: *: P < 0.10, **: P < 0.05, *** P < 0.001. Cuadro 52b: Resumen de efectos de las variables respuesta del modelo utilizado sobre las variables producción diaria /vaca de grasa (KGB, Kg.), proteína (KPB, Kg.) y sólidos (KSO, Kg.) y gramos/Kg. de peso vivo/día de grasa (GPV, gr.), proteína (PPV, gr.) y sólidos(SOP, gr.), en primera etapa de lactancia (LACT1, abril-junio), segunda etapa de lactancia (LACT2,julio-diciembre) y lactancia total (LACT) Variables dependientes Medias del Holando Medias de la Cruza Efecto Biotipo (BIOT) Concentrado (CON) Medición (MED) KGB LACT1 0.87 0.95 ** ** KGB LACT2 0.88 0.96 ** KGB LACT 0.87 0.96 ** ** KPB LACT1 0.87 0.84 ** ** KPB LACT2 0.77 0.83 * KPB LACT 0.77 0.84 ** * KSO LACT1 2.95 3.17 ** *** KSO LACT2 2.95 3.10 KSO LACT 2.95 3.14 ** * GPV LACT1 1.60 198 *** * GPV LACT2 1.66 199 *** GPV LACT 1.66 199 *** PPV LACT1 1.46 1.75 *** ** PPV LACT2 1.47 1.70 *** PPV LACT 1.46 1.75 *** SOP LACT1 6.58 5.61 *** ** SOP LACT2 5.61 6.42 *** SOP LACT 5.62 6.51 *** Notas: diferencias estadísticas: *: P < 0.10, **: P < 0.05, *** P < 0.001. Biotipo * CON MED * Biotipo MED * CON MED* Biotipo* CON ** * * * * ** ** ** ** ** ** ** 86 1) PROD. LECHE (PL) 1a- Efecto Biotipo (BIOT) No se observa efecto biotipo (Cuadro 52a) en la producción de leche (PL) en ninguna de las etapas ni en el total de la lactancia; la diferencia absoluta de las medias de los biotipos (BIOT) es de 1 a 1,1 lt /día a favor del biotipo Cruza (C). Esta mayor PL absoluta en C, puede estar relacionado a la proporción de vigor híbrido de la cruza (en este predio el porcentaje de media sangre Holando y Jersey es de 60 porcentaje), el tipo de Jersey utilizado en esta cruza (origen canadiense de buen potencial lechero), sumado a que el biotipo Holando (H) utilizado es mayoritariamente de origen Neozelandés con menor potencial de PL que el Holando Norteamericano. Esta mayor, absolutamente, PL de la cruza se evidencia en la gráfica siguiente: 26 25 24 23 22 PL C 21 PL H 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gráfica 12: Evolución de la PL de las vacas de los biotipos Holando (PL H) y Cruza (PL C) en la lactancia total de partos de otoño; las mediciones 1-6 corresponden a los meses abril a junio (primera etapa lactancia = LACT1); la 7ª. A 12a. medición se corresponden a los meses de julio a diciembre (segunda etapa lactancia = LACT2) En las gráficas 13 y 14 se puede observar la evolución del consumo estimado como para relacionar a las variables productivas en la tentativa de explicación de las mismas. 87 Gráfica 13: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas Holando de partos de otoño durante las mediciones (1= abril, 9 = diciembre) Gráfica 14: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas cruza de partos de otoño durante las mediciones (1= abril, 9 = diciembre) Llama la atención en la gráfica 12 la caída importante de PL en el Holando (de 24 a 21 lt) luego de la 4ª y hasta la 6ª medición (correspondiente al mes de junio), variación que se demuestra más leve entre las mediciones para la Cruza; esto podría estar relacionado a la dependencia mayor de las reservas corporales del Holando (Custodio et al. 1983) que puede sustentar la PL hasta los primeros meses de lactancia (en la sección 2 de este predio se presenta la evolución del Estado Corporal), asociado a déficit nutricionales 88 como puede observarse en la gráfica 13 donde hay un descenso en el consumo estimado hacia el mes de junio (3ª medición). En esta última gráfica hay un descenso en octubre del consumo estimado que no se visualiza en la PL de H; sí es posible correlacionar la bajada de PL de diciembre con una disminución del consumo estimado en ese mes. En la C la evolución de PL , si bien no evidencia el pico fisiológico de los primeros meses característico del ganado lechero, demuestra menor variabilidad que el H (gráfica 12); en julio hay un descenso de PL que puede asociarse a una disminución del consumo estimado (gráfica 14); lo que no puede correlacionarse es el descenso en esa variable de primavera con el incremento en PL en dicha estación: una explicación para esto es que la calidad del alimento ofrecido en primavera compense el posible déficit cuantitativo del mismo; el porcentaje de proteína cruda y la digestibilidad de la materia seca de las pasturas en esa estación fue de 17 y 57 respectivamente. 1b- Efecto Oferta de Concentrado (CON) Cuadro 53: Efecto de la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la Producción de Leche: comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta Concentrado PL (litros) LACT1 PL (litros) LACT2 BAJO (B) 24.7a (0.67) 23.4a (0.77) ALTO (A) 22.6b (0.58) 22.9a (0.72) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. El nivel bajo CON (unos 4-5 Kg. de concentrado/vaca/día) presenta mayor PL vs. El alto (6-7 Kg. de concentrado/vaca/día) en los tres casos de análisis de la lactancia, siendo diferente (P<0.05) en LACT1 donde fue ofrecida la diferencia. No es esperable esa diferencia dado que la mayor calidad energética del plus de concentrado debería al menos equilibrar la situación entre los dos grupos; posiblemente esto es resultado del efecto sustitutivo del concentrado por la pastura lo que presupone que la buena disponibilidad y calidad del pasto ofrecido contrarresta los 2 Kg. menos de concentrado ofertado en el grupo bajo CON. Por otro lado cabe acotar que, si bien los grupos de vacas con diferente oferta de concentrado fueron constituidos con similar número de lactancias previas, estado al parto y, en el caso de la cruza, similares niveles de cruzamiento, no se tuvieron buenos 89 registros de PL anteriores para asegurar similares potenciales de producción entre estos grupos. Si se observa abajo la curva de PL de ambos grupos de vacas (gráfica 15) es posible observar un punto de inicio diferente (mayor en bajo CON) y una curva distinta donde ésta es más regular y presenta un inicio de pico fisiológico de producción, en el grupo alto CON. Este tipo de curva del grupo alto CON más esperable en general para vacas lecheras permite suponer un efecto del nivel mayor de suplementación; también en la gráfica 15 si observamos las 4 primeras mediciones, se evidencia el posible mayor potencial que por azar presentan las vacas con menor oferta de concentrado . 26 25 24 23 22 BCON PL 21 ACON PL 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gráfica 15: Evolución de la PL de las vacas agrupadas según niveles de oferta de concentrado: bajo (BCON) y alto (ACON) en la lactancia total de partos de otoño 1c- Efecto Medición La no existencia de este efecto llama la atención teniendo en cuenta que los valores de los controles lecheros difieren en 8 litros entre los puntos más bajos y más altos en ambos biotipos; dado las correcciones del modelo esa diferencia disminuye a menos de 2 litros lo que podría haber condicionado la expresión del efecto de esta variable. 90 1d- Efecto interacción Biotipo*Concentrado en etapa 1 de lactancia (LACT1) Cuadro 54: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la Producción de Leche: comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta PL (litros) Biotipo Concentrado Cruza BAJO 25.4a (0.88) Holando BAJO 24.0ab (0.88) Cruza ALTO 22.9ab (0.78) Holando ALTO 22.3b (0.80) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. A pesar de no existir efecto significativo en el modelo general de la interacción BIOT*CON (Cuadro 52a), llama la atención la mayor PL (Cuadro 54, letras diferentes) de C bajo CON en relación a H alto CON; esto sugeriría que la C tuviera mejor capacidad de aprovechamiento de la pastura que H y así obtener mejor desempeño productivo ante menor oferta de CON. A favor de esto cabe mencionar antecedentes de evaluaciones de conducta de pastoreo (Krall et al. 2004, 2005) donde ganado más rústico que H (Jersey y cruzas con H) resultaron en mayor actividad de pastoreo. En la etapa de lactancia 2 y en lactancia total (LACT), la predominancia de valores de PL es similar entre los grupos: siempre la PL de C bajo CON es mayor. Este resultado posiblemente esté mezclado con el mayor potencial del grupo de vacas de bajo Con evidenciado en la gráfica 15. 1e: Efecto interacción Medición*Biotipo: Esta interacción existe en LACT1 (cuadro 52a) pero se expresa solamente en las medias de la medición 1 donde la PL del Holando comienza superior; luego la PL se invierte a favor de la cruza en el resto de las mediciones (sin publicar). 1f-Efecto triple interacción Medición*Biotipo*Concentrado Si bien esta interacción es significativa en LACT2 (P<0.05, cuadro 52a) se presentan ambos resultados a los efectos del análisis posterior: 91 Cuadro 55: Efecto de la triple interacción entre las variables medición (MED), biotipo (BIOT) y oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), sobre la PL de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT 1 MED BIOT CON Media PL MED 1 H B 27,1ª(1.4) 7 1 C B 25,1a(1.5) 7 1 H A 22,6a(1.5) 7 1 C A 20,4a(1.3) 7 2 C B 25,9a(1.5) 8 2 H B 25,8a(1.4) 8 2 C A 23,6a(1.3) 8 2 H A 22,1a(1.4) 8 3 C B 25,1a(1.6) 9 3 H A 23,4a(1.4) 9 3 C A 22,4a(1.3) 9 3 H B 21,7a(1.5) 9 4 C B 25,8a(1.5) 10 4 H B 25,6a(1.6) 10 4 C A 23,3a(1.3) 10 4 H A 22,7a(1.3) 10 5 C B 24,0a(1.6) 11 5 C A 23,4a(1.3) 11 5 H B 22,9a(1.7) 11 5 H A 21,3a(1.5) 11 6 C B 26,6a(1.5) 12 6 C A 24,6a(1.3) 12 6 H A 21,7a(1.4) 12 6 H B 20,9a(1.5) 12 Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. BIOT C H C H C H H C H C C H C H H C C H H C C H C H LACT 2 CON B A A B B A B A A B A B B A B A B B A A A B B A Media PL 23,8a(1.6) 23,4a(1.3) 21,7a(1.5) 20,9a(1.7) 26,0a(1.6) 24,0a(1.3) 20,9a(1.6) 20,8a(1.4) 24,1a(1.4) 23,0a(1.5) 22,3a(1.6) 20,8a(1.6) 25,7a(1.4) 23,6a(1.4) 22,5a(1.6) 22,5a(1.6) 24,7a(1.4) 24,1a(1.5) 23,2a(1.6) 22,9a(1.6) 25,2a(1.6) 24,2a(1.5) 24,1a(1.4) 20,6a(1.4) Las magnitudes de mayor PL de Cruza bajo en CON (CB) vs. H alto en CON (HA) son mayores a las de los promedios cuando comparamos C y H (cuadro 52a: solo 1 litro y no hay efecto significativo): en este cuadro 55 en LACT2 la diferencia entre CB y HA es de 0,7 a 3,5 lts (2 lts promedio) y 2 a 5 lts (3,5 lts promedio) en LACT 1; esto sugiere que las diferencias en PL se demuestran más claramente en esta interacción que comparando exclusivamente ambos biotipos. La Cruza bajo en CON presenta mayor PL que la cruza alto en todas las mediciones de LACT1 y en 5 de 6 mediciones en LACT2. En cambio en el Holando, el grupo bajo en CON es superior en PL respecto a H alto en CON en 4 de 6 mediciones en LACT1, pero la situación es a la inversa en LACT2: en 4 de 6 mediciones H alto en CON es superior en PL respecto a H bajo en CON (diferencia con valores entre 3 y 4 lt en las mediciones 7 a 9), sugiriendo un efecto residual del suplemento que se expresa en H 92 pero no en C. Dado el interés en este resultado se presenta la gráfica siguiente donde se visualiza mejor la evolución mencionada: 29 27 C PL C A C PL C B H PL C A H PL C B 25 23 21 19 17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gráfica 16: Evolución de la producción de leche de grupos de vacas Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PL C A, C PL C B) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PL C A, H PL C B) en primera (1ª. a 6ª medición) y segunda (7ª a 12ª medición) etapa de lactancia En la gráfica 16 se puede observar la inversión mencionada en H donde la PL del grupo Alto CON de la medición 7 a la 9 se separa notoriamente del grupo H Bajo CON evidenciando la interacción existente. Seguramente podamos afirmar aquí que se empieza a evidenciar una respuesta, en alguna medida, a la hipótesis de esta tesis de la existencia de comportamientos diferentes en los biotipos aquí considerados; esto constituye a su vez interacción genotipo ambiente. 2) ESTADO CORPORAL: El efecto que se obtuvo sobre el estado corporal es en la variable medición (cuadro 52a), por lo que se presenta este efecto (Cuadro 56); luego se presenta dicha variable relacionándola con biotipo y oferta de concentrado (cuadro 57) a los efectos de realizar un análisis que pudiera sumarse a otros tratando de caracterizar la interacción ambiente y animales. 93 Cuadro 56: Efecto de la variables medición (MED) sobre el Estado Corporal (1 a 5, Edmonsond y Lean, 1989) de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT 1 LACT 2 MED Media EC* (un) MED Media EC* (un) 1 2,99 a (0.04) 11 3,28 a (0.05) 3 2,96 a (0.04) 10 3,17 ab (0.05) 4 2,89 ab (0.04) 8 3,03 bc (0.05) 2 2,87 b (0.04) 9 3,03 cd (0.05) 6 2,94 cd (0.05) 7 2,92 cd (0.05) 5 2,86 c (0.05) Letras diferentes: P<0.05. Cuadro 57: Efecto de la interacción entre las variables medición y biotipo (MED*BIOT) y MED y oferta de dos niveles de concentrado (MED*CON, alto (A) y bajo (B), sobre el EC de primera y segunda etapa de lactancia (LACT1 y LACT2 respectivamente). Error estándar en paréntesis MED BIOT 1 1 2 2 3 3 4 4 H C C H H C C H LACT 1 EC (un) MED 2.99a(0.06) 2.97a(0.06) 2.89a(0.06) 2.84a(0.06) 3.00a(0.06) 2.92a(0.06) 2.92a(0.06) 2.87a(0.06) 1 1 2 2 3 3 4 4 CON B A B A B A B A EC (un) 3.01a 2.96a 2.91a 2.82a 2.98a 2.94a 2.89a 2.89a MED BIOT 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 C H C H H C H C H C H C H C LACT 2 EC (un) MED 2.88a(0.07) 2.84a(0.07) 2.96a(0.07) 2.92a(0.07) 2.93a(0.07) 2.91a(0.07) 3.09a(0.07) 2.98a(0.07) 3.07a(0.07) 2.99a(0.07) 3.21a(0.07) 3.13a(0.07) 3.34a(0.07) 3.21a(0.07) 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 CON A B A B A B A B A B A B A B EC (un) 2.86a 2.86a 2.94a 2.93a 2.94a 2.89a 3.07a 2.99a 3.07a 2.99a 3.17a 3.16a 3.31a 3.25a Letras diferentes: P<0.05. El efecto medición muestra la caída de EC común en ganado lechero los primeros meses de lactancia (Cuadro 56), siendo la diferencia significativa entre EC al parto (1ª.medición) y el 2º. Mes que, de todas formas, es muy baja: 0.12 unidades; si calculamos la caída de EC observando las mediciones 1 y 5 (punto menor de EC), la diferencia que se obtiene en los biotipos (cuadro 57) es de 0.16 unidades en H y 0.1 en C. Por otro lado la evolución de EC en la lactancia implicó que las vacas llegaran al final de la lactancia con mayor EC que al parto (0.3 unidades más, cuadro 56); la 94 recuperación de EC, medida desde el punto más bajo (5ª medición) hasta el final de lactancia (mayor EC de toda la lactancia), fue de casi media unidad (0.42 un) ; esta recuperación sumado a ese muy buen estado promedio al final (3.28, cuadro 56 ) de lactancia, evidencia la buena alimentación ofrecida y la existencia de biotipos con tendencia fisiológica-genética de particionar nutrientes hacia reserves corporales. En H la recuperación de EC es de 0.5 unidades y en C de 0.34 (Cuadro 57) tomando el punto más bajo y el más alto de la lactancia; esto sumado a que absolutamente es mayor el EC al parto y al final de lactancia en H que en C (2.99 y 2.97, 3.34 y 3.21 respectivamente), sugiere una mayor aptitud lechera en el biotipo C que en el H; recordemos que, absolutamente, obtuvo más PL C que H. La evolución de EC de ambos biotipos se puede observar más claramente en la siguiente gráfica 17: 3,4 3,3 3,2 3,1 3 2,9 EC C 2,8 EC H 2,7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gráfica 17: Evolución de EC de los biotipos Holando (H) y Cruza (C) en toda la lactancia En esta gráfica 17 es posible observar una tendencia absoluta a particionar mayores nutrientes hacia reservas corporales en el Holando que la Cruza luego de la 7ª medición, aspecto posible de relacionar con la PL demostrada por ambos biotipos en la gráfica 12, donde la del H evoluciona por debajo de C. La disminución de junio (5ª. Medición) del EC de H puede correlacionarse con la disminución del consumo estimado (gráfica 13). La curva de EC de C es más estable que la de H como en el caso de la de PL; esto podría atribuirse a un mejor ajuste nutricional (gráfica 13 y 14); sin embargo, también ambas curvas con menor variación en C sugieren mayor estabilidad en este biotipo atendiendo a que los alimentos ofrecidos fueron, cuali-cuantitativamente, similares entre 95 los dos rodeos; incluso la carga en el rodeo Cruza fue mayor que el Holando: 866 vs. 754 Kg. /ha lo que presupone mayor exigencia de cosecha de pasturas en la C. Por rigor se presenta en la gráfica siguiente la evolución del EC agrupando las vacas por grupos de oferta de concentrado: 3,4 B CON 3,3 A CON 3,2 3,1 3 2,9 2,8 2,7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Gráfica 18: Evolución de EC de grupos de vacas según niveles de oferta de concentrado bajo (B CON) y alto (A CON) en toda la lactancia No hay efecto significativo sobre EC de la oferta de concentrado en LACT1 y 2. Sin embargo, si observamos la evolución en la gráfica 18, el bajo CON se ubica encima de alto CON en las 3 primeras mediciones de LACT1; mirando las dos etapas de lactancia vemos que en la LACT2 cambia el sentido entre los dos niveles de CON: el grupo con alto suplemento está en todas las mediciones arriba del bajo CON. Si bien este efecto no es significativo, sugiere esta inversión de la evolución de EC, una señal de partición de nutrientes donde el grupo que recibe mayor cantidad de suplemento, trasladaría más nutrientes a recuperar reservas que el que recibe baja oferta de CON en LACT2; hay referencias fisiológicas (Rearte, 1993) que permiten hipotetizar que el suplemento energético promueve señales metabólicas que llevan a particionar nutrientes a EC además de leche más fuertemente que ante niveles bajos de suplementación (Krall, 2003). Esta evolución de EC pareció interesante observarla entre los dos biotipos en la triple interacción Medición*Biotipo*Concentrado (aún no siendo significativa) para lo cual se presenta la gráfica 19: 96 3,4 C EC C A 3,3 C EC CB 3,2 H EC CA 3,1 H EC CB 3 2,9 2,8 2,7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Gráfica 19: evolución de EC en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C EC CA, C EC CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H EC CA, H EC CB) en LACT1 (1ª. a 4ª medición) y LACT2 (5ª a 10ª medición) Si observamos la evolución de EC de ambos biotipos según nivel de CON (gráfica 19) simultáneamente con la curva de PL también de ambos biotipos según nivel de CON (gráfica 16), en la segunda etapa de lactancia se evidencia que: en el grupo H alto CON la PL evoluciona por encima del grupo H bajo CON (gráfica 16) y a la vez ese grupo recupera reservas corporales en un nivel superior absolutamente que el H bajo CON (gráfica 19). Parece ser entonces que en LACT 2 el grupo de vacas Holando que recibió alta oferta de concentrado es capaz de ambas cosas: recuperar más EC y producir más leche. En cambio en la cruza, el grupo alto CON en la mayor parte de las mediciones produjo absolutamente menos PL que C bajo CON en ambos períodos de lactancia (gráfica 16) y ambos grupos recuperan EC en forma similar absolutamente (gráfica 19), lo que sugiere una diferencia de comportamiento entre ambos biotipos: ante un mayor nivel de concentrado (ofrecido en inicio de lactación) en LACT 2 H alto CON logra dos objetivos (mayor PL y recuperar reservas) lo que no sucede con C alto CON. La recuperación de reservas corporales en lactancia media ante un nivel alto de consumo de concentrado energético, fue señalada por Marini (2007); en este caso también luego de dicha etapa de lactancia el H superó en EC a la C presentando además ambos biotipos producciones de leche del entorno de 22-25 litros. Dada las condiciones comunes de los predios pastoriles de poseer mejores disponibilidades y calidades de pasturas en base a verdeos de invierno y rebrotes de inicio de primavera (coincidente con LACT2), es de suponer que este ambiente haya 97 favorecido más a H alto CON que los otros grupos dada en parte su mejor condición nutricional anterior en LACT 1 resultante del mayor nivel de suplementación. 3) PORCENTAJE DE GRASA (PGB): Se presentan el efecto del biotipo en el PGB y la relación de éste con la oferta de concentrado (CON) (cuadro 58); también el efecto interacción biotipo (BIOT)*CON sobre PGB (cuadro 59 y gráfica 20) como para observar posibles asociaciones de los valores de PGB con el uso de alimentos con diferente tenor de fibra -que pudiera darse ante mayor uso de concentrado o distintas etapas fisiológicas de las pasturas- y que podría interactuar con la variable biotipo. Cuadro 58: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de grasa láctea (PGB): comparación de medias de las etapas de lactancia 1 y 2 (LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Biotipo LACT1 LACT2 Oferta de LACT1 LACT2 concentrado PGB PGB PGB PGB (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) Cruza 3.97a (0.09) 4.04a (0.09) Bajo 3.86a (0.10) 3.98a(0.09) Holando 3.74b (0.09) 3.80b (0.09) Alto 3.84a (0.09) 3.87a(0.09) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 59: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de grasa láctea (PGB). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta PGB (porcentaje) PGB (porcentaje) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 3.98a (0.13) 4.02a (0.12) Holando BAJO 3.74a (0.12) 3.93a (0.13) Cruza ALTO 3.95a (0.13) 4.07a (0.12) Holando ALTO 3.73a (0.12) 3.66a (0.11) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 98 C PGB C A 4,8 C PGB CB 4,6 H PGB CA 4,4 H PGB CB 4,2 4 3,8 3,6 3,4 3,2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Gráfica 20: Evolución de PGB en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PGB CA, C PGB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PGB CA, H PGB CB) El efecto significativo del biotipo (cuadro 58) resulta esperable por las diferencias raciales de ambos biotipos. No resulta esperable en cambio la no existencia de diferencias entre los PGB de los grupo de vacas con diferente oferta de concentrado en LACT1, que deberían indicar mayores valores de PGB para el grupo bajo CON (cuadro 58); esta no asociación de PGB y niveles de CON se reitera observando las medias de vacas agrupadas por biotipo y oferta de dos niveles de concentrado (cuadro 59). La posible explicación a esto es que el aporte importante de pastura del predio mezclando diferentes especies que permitiría niveles de fibra en la dieta promovería un equilibrio ruminal favorable a la formación de precursores de grasa láctea y que diluiría la diferencia de Kg. de concentrado ofrecida (unos 2 Kg.) a los dos grupos de vacas con diferente oferta de CON. En el grupo alto CON dentro de H, llama la atención la menor PGB en LACT2 que LACT1 (cuadro 59); concordando con esto en la gráfica 20 se observa la evolución de PGB en ese grupo de animales siempre por debajo de los demás grupos especialmente en LACT2 (7ª a 12ª medición). Sería esperable algo inverso dado que en lactancia tardía se eleva la concentración de todos los componentes lácteos. Pudiera deberse esto al mencionado levante de la PL en ese grupo (H alto CON) en esa etapa de lactancia (gráfica 16) que llevaría a un efecto de dilución sobre PGB. 4) PORCENTAJE DE PROTEÍNA (PPB): En forma similar a lo planteado para PGB, se presentan: el efecto del biotipo en el PPB y la relación con oferta de concentrado (CON) en el cuadro 60, la interacción biotipo 99 (BIOT)*CON en el cuadro 61 y la gráfica 21; se pretende analizar posibles asociaciones de los valores de PPB con el uso de alimentos y e interacciones con la variable biotipo. Cuadro 60: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de proteína láctea (PPB): comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 Oferta de LACT1 LACT2 Biotipo concentrado PPB PPB PPB PPB (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) Cruza 3.55a (0.05) 3.52a (0.04) Bajo 3.45a (0.06) 3.45 (0.05) Holando 3.32b (0.05) 3.37b (0.04) Alto 3.42a (0.05) 3.45 (0.04) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 61: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de proteína láctea (PPB) comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta PPB (porcentaje) PPB (porcentaje) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 3.56a(0.07) 3.46ab(0.06) Holando BAJO 3.33ab(0.07) 3.44ab(0.06) Cruza ALTO 3.53ab(0.07) 3.59a(0.06) Holando ALTO 3.30b(0.07) 3.30b(0.06) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 3,8 3,7 3,6 3,5 3,4 3,3 3,2 3,1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 C PPB CA C PPB CB H PPB CA H PPB CB Gráfica 21: Evolución de PPB en las mediciones de la lactancia agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PPB CA, C PPB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PPB CA, H PPB CB) El efecto significativo del biotipo (cuadro 60) resulta esperable por las diferencias raciales de ambos biotipos. La interacción significativa biotipo * oferta de concentrado (cuadro 61 y gráfica 21) entre los dos biotipos dentro del nivel alto CON en LACT2 no resulta fácil de explicar dado que la concentración de proteína es afectada por la densidad energética del alimento al proporcionar cadenas carbonadas y liberar aminoácidos glucogénicos que 100 incrementan la síntesis proteica en la glándula mamaria; pero este fenómeno pudo haber sucedido en LACT1 donde fueron ofrecidos los niveles mayores de CON. Si observamos simultáneamente la gráfica de PL (gráfica 16) tomando los mismos grupos de vacas que la gráfica 21, podemos observar que H alto Con demuestra mayor PL (entre 23 y 24 lt) que C alto CON (21 a 22 lt) lo que podría sumar al efecto biotipo mencionado un efecto concentración en este 2do.grupo para redundar en significativamente mayor PPB en C alto CON que H alto CON (cuadro 61). También puede observarse en la gráfica 21 que el grupo H alto CON, en forma similar a lo ocurrido para PGB, presenta una evolución de PPB por debajo de los otros grupos en LACT2, fenómeno que pudiera asociarse también al mencionado levante de la PL en ese grupo (H alto CON) en esa etapa de lactancia (gráfica 16) que llevaría a un efecto de dilución sobre PPB. 5) PORCENTAJE DE LACTOSA El único efecto observado es la interacción medición * biotipo sobre el porcentaje de lactosa que se visualiza en la gráfica 22: 4,99 4,97 4,95 4,93 4,91 4,89 H LAC 4,87 C LAC 4,85 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 22: Efecto de la interacción medición * biotipo (P<0.05) sobre el porcentaje de lactosa (LAC) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio de las 6 mediciones: 7ª medición Observando las oscilaciones del porcentaje de LAC en las mediciones parece razonable la existencia de la interacción mencionada; de todas formas el rango en que se mueven las diferencias de LAC en las mediciones es apenas de 0.1 porcentaje, siendo, además la diferencia promedio entre los biotipos de 0.02 porcentaje; todo esto demuestra el fenómeno conocido de la escasa variación del porcentaje de lactosa y saca sentido a cualquier otro análisis. 101 6) PORCENTAJE DE SÓLIDOS EN LECHE (PSO) En forma similar al análisis de grasa y proteína se presenta el efecto del biotipo en el PSO y la relación de éste con oferta de concentrado (CON) en el cuadro 62 para ambas etapas de lactancias, la interacción biotipo (BIOT)*CON (donde hay efecto significativo en LACT2) en el cuadro 63. En la gráfica 23 se pretende visualizar la evolución de PSO en los 4 grupos de vacas utilizados (que devienen de la interacción entre las mediciones, biotipo y oferta de concentrado) para analizar su relación con las variables anteriores y que deberían tener concordancia con el PSO dado que éste es el resultado de las variables de concentración de los componentes lácteos. Cuadro 62: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de sólidos lácteos (PSO): comparación de medias de las etapas de lactancia (1 y 2: LACT1 y LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta de LACT1 LACT2 LACT1 LACT2 Biotipo concentrado PSO PSO PSO PSO (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) (porcentaje) Cruza 13.17a(0.15) 13.21a(0.13) Bajo 13.21a(0.13) 13.13a(0.13) Holando 12.65b(0.14) 12.85b(0.13) Alto 12.96a(0.13) 12.93a(0.12) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 63: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en el porcentaje de sólidos lácteos (PSO) en LACT1 y 2: comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta PSO (porcentaje) PSO (porcentaje) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 13.28a(0.21) 13.19ab(0.17) Holando BAJO 12.67a(0.21) 13.07ab(0.19) Cruza ALTO 13.06a(0.19) 13.24a(0.18) Holando ALTO 12.64a(0.19) 12.63b(0.16) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 102 C PSO CA C PSO CB H PSO CA H PSO CB 14,5 14 13,5 13 12,5 12 11,5 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 23: Evolución de PSO en las mediciones de la lactancia 2 agrupando las vacas según biotipo y oferta de concentrado: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PSO CA, C PSO CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PSO CA, H PSO CB); se agrega el promedio: 7ª medición De acuerdo a los resultados anteriores de PGB y PPB en relación a BIOT y CON, es razonable que la cruza presente mayores porcentaje de sólidos que el Holando y que no exista asociación de niveles de CON con PSO (cuadro 62). Si observamos la gráfica 23 y a la vez las que describen la evolución de la producción de leche (PL), el porcentaje de grasa (PGB) y de proteína (PPB) (gráficas 16, 20 y 21 respectivamente), podemos visualizar el comportamiento diferente en esta etapa de lactancia 2 de dos grupos de vacas: por un lado el H alto CON con el ya referido incremento en PL de LACT2 pero el menor porcentaje de grasa y proteína con lo que, coherentemente, “arrastra” al PSO determinando que sea éste el menor de los 4 grupos (gráfica 23). Por otro lado, contrastando con el anterior, la evolución del grupo C alto CON donde la PL es la menor en LACT2, el PPB y el PGB es el mayor respecto a los otros grupos y el PSO es el mayor de todos (gráfica 23, cuadro 63). 7) PRODUCCIÓN DE GRASA (KGB): Como en secciones anteriores se presentan efectos en la KGB de variables como biotipo (cuadro 13 y gráfica 13) y oferta de concentrado (CON) (cuadro 13) y las interacciones biotipo (BIOT)*CON (cuadro 14) y medición* biotipo(BIOT )*CON (gráfica 14); se pretende analizar posibles asociaciones de los valores de KGB con el uso de alimentos, con los biotipos estudiados y con variables como producción de leche y porcentaje de grasa que tiene influencia en la producción de grasa para lo cual se hará referencia a secciones anteriores. 103 Cuadro 64: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa (KGB) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 Oferta de LACT1 LACT2 Biotipo KGB (Kg) KGB (Kg) concentrado KGB (Kg) KGB (Kg) Cruza 0.95a(0.03) 0.96a(0.03) Bajo 0.95a(0.03) 0.94a(0.03) Holando 0.87b(0.03) 0.88a(0.03) Alto 0.87b(0.03) 0.89a(0.03) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 65: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa (KGB) en primera y segunda etapa de lactancia; comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta KGB (Kg) KGB (Kg) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 1.00a(0.04) 0.98a(0.04) Holando BAJO 0.89ab(0.04) 0.90a(0.05) Cruza ALTO 0.90ab(0.03) 0.93a(0.04) Holando ALTO 0.84b(0.04) 0.85a(0.04) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 1,05 1 0,95 0,9 0,85 0,8 H KGB 0,75 C KGB 0,7 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 24: Efecto de la interacción medición * biotipo (P<0.05) sobre la producción de grasa (KGB, Kg.) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición 104 1,1 C KGB CA C KGB CB H KGB CA H KGB CB 1,05 1 0,95 0,9 0,85 0,8 0,75 0,7 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 25: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (<0.06) sobre la producción de grasa (KGB, Kg.) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KGB CA, C KGB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KGB CA, H KGB CB); se agrega el promedio: 7ª medición. El resultado de mayor KGB en el biotipo Cruza ( gráfica 24) y en el nivel bajo de oferta de Con (cuadros 64 y 65), se asocia a la mayor PL mencionada en la sección 1 y, en el caso de BIOT además, a la mayor concentración de grasa en la leche de C (cuadro 58); convalida este planteo la asociación determinada en este estudio entre producción de grasa y producción de leche que es alta (R2 : 0.689) y de KGB con porcentaje de grasa que es media (R2: 0.346). No existe interacción significativa en el modelo BIOT*CON pero las diferencias de los valores disminuyen hacia LACT2 dada la mencionada recuperación en PL de H alto CON en esta etapa de lactancia (cuadro 55). Existe tendencia a la interacción Medición*Biotipo*Concentrado (P< 0.06) en LACT2 (gráfica 25): en las mediciones 1ª y 2ª. , H alto CON produce más KGB que C alto CON pero luego se invierte y H alto CON es el grupo que menos KGB produce en LACT2 (ver promedio, gráfica 25); este resultado depende de la PL (gráfica 16) pero también de la PGB, donde el grupo H alto CON presenta la menor PGB de todos los grupos (gráfica 20). 8) PRODUCCIÓN DE PROTEÍNA (KPB): También aquí se presentan efectos en la KPB como biotipo (cuadro 66 y gráfica 26), oferta de concentrado (CON) (cuadro 66) y las interacciones biotipo(BIOT )*CON (cuadro 67) y medición* BIOT *CON (gráfica 27); se pretende analizar posibles asociaciones de los valores de KPB con el uso de alimentos, con los biotipos estudiados 105 y con variables como producción de leche y porcentaje de proteína que tiene influencia en la producción de proteína para lo cual se hará referencia a secciones anteriores. Cuadro 66: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína (KPB) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 Oferta de LACT1 LACT2 Biotipo concentrado KPB (Kg) KPB (Kg) KPB (Kg) KPB (Kg) Cruza 0.84a(0.02) 0.83a(0.03) Bajo 0.84a(0.02) 0.81a(0.03) Holando 0.77b(0.02) 0.77a(0.03) Alto 0.77b(0.02) 0.79a(0.02) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 67: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína (KPB) en primera y segunda etapa de lactancia; comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta KPB (kG) KPB(Kg) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 0.88a(0.03) 0.84a(0.03) Holando BAJO 0.79b(0.03) 0.78a(0.04) Cruza ALTO 0.80ab(0.02) 0.81a(0.03) Holando ALTO 0.75b(0.02) 0.76a(0.03) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 0,9 0,85 0,8 0,75 0,7 H KPB 0,65 C KPB 0,6 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 26: Efecto de la interacción (P<0.05) medición * biotipo sobre la producción de proteína (KPB, Kg.) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición 106 0,9 0,85 0,8 0,75 C KPB C A 0,7 C KPB CB 0,65 H KPB CA H KPB CB 0,6 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 27: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.08) sobre la producción de proteína (KPB, Kg.) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KPB CA, C KPB CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KPB CA, H KPB CB); se agrega el promedio: 7ª medición El resultado de mayor KPB en el biotipo Cruza ( gráfica 26) y en el nivel bajo de oferta de Con (cuadros 66 y 67), se asocia a la mayor PL mencionada en la sección 1 anterior y, en el caso de BIOT además, a la mayor concentración de proteína en la leche de C (gráfica 21, cuadro 60); convalida lo mencionado la asociación determinada en este estudio entre producción de proteína y producción de leche que es alta (R2 : 0.895), sin embargo la asociación de KPB con porcentaje de proteína es baja (R2: 0.143). No existe interacción significativa en el modelo BIOT*CON pero las diferencias de los valores disminuyen hacia LACT2 dada la mencionada recuperación en PL de H alto CON en esta etapa de lactancia (gráfica 16). Existe tendencia a la interacción Medición*Biotipo*Concentrado (P< 0.08) en LACT2 (gráfica 27): en la medición 1ª H alto CON produce más KPB que C alto CON pero luego se invierte y H alto CON es el grupo que menos KPB produce en LACT2 (ver promedio, gráfica 27); este resultado depende de la PL (gráfica 16) pero también de la PPB, donde el grupo H alto CON presenta la menor PPB de todos los grupos (gráfica 21). 9) PRODUCCIÓN DE SÓLIDOS (KSO): Se presentan aquí efectos en la KSO como biotipo (cuadro 68 y gráfica 28), oferta de concentrado (CON) (cuadro 68) y las interacciones biotipo (BIOT)*CON (cuadro 69) y medición* BIOT *CON (gráfica 29). En la gráfica 29 se pretende visualizar la evolución de KSO en los 4 grupos de vacas (interacción entre mediciones, biotipo y 107 oferta de concentrado en LACT2, P<0.05) utilizados para analizar KSO en relación a las variables anteriores. A modo de síntesis de la producción de componentes lácteos se presenta al final de esta sección el cuadro 70. Cuadro 68: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos (KSO) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 LACT Oferta LACT1 LACT2 LACT Biotipo de KSO(Kg) KSO (Kg) KSO(Kg) KSO (Kg) KSO (Kg) KSO(Kg) concen trado Cruza 3.17a(0.08) 3.10a(0.10) 3.14a(0.07) Bajo 3.2a(0.09) 3.08a(0.10) 3.13(0.07) Holando 2.95b(0.08) 2.95a(0.10) 2.95b(0.07) Alto 2.92b(0.07) 2.96a(0.09) 2.96(0.07) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 69: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos (KSO) en primera (LACT1), segunda (LACT2) y toda la lactancia (LACT); comparación de medias por test TukeyKramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta KSO (kG) KSO(Kg) KSO(Kg) Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 LACT Cruza BAJO 3.37a(0.11) 3.20ª(0.13) 3.27a(0.10) Holando BAJO 3.03ab(0.11) 2.96ª(0.13) 2.99ab(0.10) Cruza ALTO 2.97b(0.10) 2.99a(0.13) 3.01ab(0.09) Holando ALTO 2.87b(0.11) 2.94a(0.12) 2.91b(0.09) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 3,4 3,3 3,2 3,1 3 2,9 2,8 H KSO 2,7 C KSO 2,6 2,5 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 28: Efecto de la interacción (P<0.05) medición * biotipo sobre la producción de sólidos (KSO, Kg.) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición 108 3,6 C KSO CA C KSO CB H KSO CA H KSO CB 3,4 3,2 3 2,8 2,6 2,4 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 29: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de sólidos (KSO, Kg.) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C KSO CA, C KSO CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H KSO CA, H KSO CB); se agrega el promedio: 7ª medición El efecto biotipo sobre KSO (cuadro 68, gráfica 28) es esperable dado las mencionadas diferencias en PL, la composición de la leche y los efectos de BIOT sobre KGB y KPB; es significativo dicho efecto en LACT1 y LACT total pero no lo es en LACT2, posiblemente dado el levante mencionado de PL en el grupo H alto CON en esa etapa de lactancia. El efecto de CON está relacionado a la mayor PL del grupo de vacas con bajo CON como se ha mencionado (cuadro 69). La interacción BIOT*CON se evidencia en LACT1 y LACT total lo que es coherente con los resultados de este efecto en KGB y KPB (Cuadro 65 y 67) donde el grupo de vacas C bajo Con produce significativamente más que el H alto CON, efecto que desaparece hacia LACT2. La triple interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (gráfica 29) parece evidenciarse en diferentes evoluciones de KSO en el transcurso de las mediciones de LACT2: por ejemplo el grupo C alto CON se ubica por debajo de H alto Con en las primeras mediciones, cosa que se invierte luego, finalizando con iguales valores promedio estos dos grupos. El grupo C bajo CON es el que se destaca en esta variable dada seguramente su mayor PL y concentración de componentes lácteos. Dado las numerosas variables consideradas hasta el momento y la estrecha relación entre las mismas, se presenta el siguiente cuadro de la producción diaria de componentes de los diferentes grupos intentando hacer una síntesis comparativa: 109 Cuadro 70: Comparación de grupos de vacas que surgen del efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), para las variables producción diaria de grasa (KGB), proteína (KPB) y sólidos (KSO) en toda la lactancia (LACT) Biotipo Oferta Concentrado KGB (Kg) LACT KPB (Kg) LACT KSO (Kg) LACT COMPARACIÓN GRUPOS DIFERENCIA VALORES (Kg.) KGB KPB KSO Cruza BAJO 0.99a 0.87a 3.27a CON vs. H B 0.09 0.09 0.28 Holando BAJO 0.90ab 0.78b 2.99ab CON vs. H A 0.08 0.06 0.10 Cruza ALTO 0.93ab 0.82ab 3.01ab CON vs. C A 0.06 0.05 0.26 Holando ALTO 0.85b 0.76b 2.91b C B CON C A CON C B CON H B CON CON vs. H A 0.05 0.02 0.08 Como se analizó en la sección no. 4 (referida a PSO), podemos visualizar el comportamiento diferente en la lactancia total de los dos grupos de vacas mencionados: por un lado el H alto CON con el ya referido incremento en PL de LACT2 pero el menor porcentaje de grasa, proteína y sólidos determinando, ambos aspectos, que ese grupo presente los valores menores de los 4 grupos en producción de componentes (cuadro 70); por otro lado, diferente al anterior, es la evolución del grupo C alto CON donde la PL es similar que H alto CON , el PPB, el PGB y el PSO es mayor resultando en consecuencia en mayor producción de componentes C alto CON que H alto CON. Lo interesante de esta discusión es que estos dos grupos recibieron igual oferta de concentrado en inicio de lactancia y ambos tienen un similar punto de partida y primeros registros de PL luego del parto, lo que estaría evidenciando similar potencial de producción; ambas situaciones sumado a similitudes en número de lactancias y estado al parto, permite compararlos con posibilidades de acierto en las reflexiones que se realicen. Parece interesante esta suma de resultados que sugieren un biotipo para el pago de leche por litro (el H alto CON) y otro para el pago por producción de grasa, proteína y/o sólidos (C alto CON); esta discusión se deberá complementar con el análisis de la producción de grasa, proteína y sólidos diaria en relación al peso vivo para valorar de mejor forma la eficiencia de los grupos de vacas (secciones siguientes). 10) PRODUCCIÓN DE GRASA EN RELACIÓN AL PESO VIVO Dada la importancia de la producción diaria de componentes en relación al peso vivo para valorar más adecuadamente la eficiencia de los grupos de vacas, se presentan resultados que describen la producción de grasa por Kg. de peso vivo (GPV). 110 Cuadro 71: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia. Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 Oferta de LACT1 LACT2 Biotipo concentrado GPV GPV GPV GPV Cruza 1.98a(0.06) 1.99a(0.06) Bajo 1.88a(0.06) 1.86a(0.07) Holando 1.65b(0.05) 1.66b(0.06) Alto 1.75a(0.05) 1.79a(0.06) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 72: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2). Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta GPV GPV Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 2.07a(0.08) 2.02a(0.08) Holando BAJO 1.69bc(0.08) 1.69bc(0.09) Cruza ALTO 1.89ab(0.07) 1.95ab(0.09) Holando ALTO 1.6c(0.07) 1.64c(0.08) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 2,2 2,1 2 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 1,3 1,2 H GPV C GPV 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 30: Efecto de la interacción (P<0.05) medición * biotipo sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición 111 2,3 C GPV CA 2,2 2,1 C GPV CB 2 1,9 H GPV CA 1,8 1,7 1,6 H GPV CB 1,5 1,4 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 31: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de grasa en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C GPV CA, C GPV CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H GPV CA, H GPV CB); se agrega el promedio: 7ª medición Debido a la similitud de resultados entre esta variable y la siguiente se discutirán ambas en conjunto al final de la siguiente sección. 11) PRODUCCIÓN DE PROTEÍNA EN RELACIÓN AL PESO VIVO Dada la importancia de la producción diaria de proteína en relación al peso vivo (PPV) para valorar más adecuadamente la eficiencia de los grupos de vacas se presentan resultados de dicha variable. Cuadro 73: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/Kg. peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia: comparación de medias de las etapas de lactancia Test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis LACT1 LACT2 LACT1 LACT2 Oferta de Biotipo concentrado PPV PPV PPV PPV Cruza 1.75a(0.04) 1.72a(0.05) Bajo 1.66a(0.04) 1.60a(0.05) Holando 1.46b(0.04) 1.47b(0.05) Alto 1.56b(0.04) 1.59a(0.05) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 112 Cuadro 74: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de proteína en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2); comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta PPV PPV Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 1.83a(0.05) 1.74a(0.06) Holando BAJO 1.49b(0.05) 1.46b(0.07) Cruza ALTO 1.68a(0.05) 1.71a(0.06) Holando ALTO 1.43b(0.05) 1.47b(0.06) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 1,9 1,8 1,7 1,6 1,5 1,4 H PPV 1,3 C PPV 1,2 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 32: Efecto de la interacción (P<0.05) medición * biotipo sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/Kg. peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición C PPV CA 1,9 1,8 C PPV CB 1,7 1,6 H PPV CA 1,5 1,4 H PPV CB 1,3 1,2 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 33: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de proteína en relación al peso vivo (PPV, g/Kg. peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C PPV CA, C PPV CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H PPV CA, H PPV CB); se agrega el promedio: 7ª medición 113 No debe llamar la atención las diferencias entre los biotipos para GPV y PPV (cuadros 71 y 73) dado que en producción diaria de grasa y proteína ya había diferencias las que se incrementaron porque es mayor el peso vivo del Holando (523 Kg. promedio) que la cruza (482 Kg. promedio). Para la variable PPV como la anterior (GPV) aparece como diferentes significativamente los valores comparando los grupos de vacas de diferente biotipo e igual oferta de concentrado (cuadros 72 y 74) cosa que no sucedió comparando los grupos en producción diaria de grasa y proteína (cuadro 70) donde las diferencias son en términos absolutos. Los valores diferentes en producción de componentes del cuadro síntesis (70) aquí se expresan más fuertemente, seguramente debido a que se agrega a la diferencia de producción diaria de componentes entre los grupos, las diferencias de peso vivo mencionadas. Por ejemplo la diferencia de valores entre H alto CON y C alto CON es de 6 a 8 porcentaje para producción diaria de grasa y proteína (cuadro 70) pero la diferencia entre ambos grupos es de 14 -15 porcentaje en producción diaria de grasa y proteína en relación al peso vivo (cuadros 72 y 74). Si observamos las gráficas 30 y 32 que expresan la evolución de GPV y PPV de ambos biotipos en las mediciones de LACT1, apreciamos que son similares a las de la evolución de KGB y KPB (gráficas 24 y 26). Mayor amplitud de la diferencia entre los grupos de vacas parece observarse cuando las gráficas que describen la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado de GPV y PPV (gráficas 31 y 33) las comparamos con las que describen dicha interacción para KGB y KPB (25 y 27) lo que es esperable si tenemos en cuenta los comentarios realizados en el párrafo anterior. Debido al uso frecuente de relacionar la eficiencia biológica al peso vivo metabólico (PVM) se aplicó el modelo del presente estudio para las variables producción de grasa y proteína por Kg. de peso vivo metabólico (KGPM y KPPM respectivamente). El resultado fue muy similar a los obtenidos utilizando el peso vivo: efecto del biotipo (P<0.05) sobre KGPM (9.31 en C vs. 7.98 g/Kg. de PVM) y KPPM (8.17 en C vs. 7.04 g/Kg. de PVM); efecto CON sobre KGPM y KPPM exactamente igual en las significaciones estadísticas que para GPV y PPV observable en los cuadros 71 a 74. 114 12) PRODUCCIÓN DE SÓLIDOS EN RELACIÓN AL PESO VIVO Dada la importancia de la producción diaria de sólidos en relación al peso vivo (SOP) para valorar más adecuadamente la eficiencia de los grupos de vacas se presentan resultados de dicha variable. Cuadro 75: Efecto del Biotipo y la Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B) sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/Kg. peso vivo) en primera y segunda etapa de lactancia; comparación de medias por test TukeyKramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta de LACT1 LACT2 LACT1 LACT2 Biotipo concentrado SOP SOP SOP SOP Cruza 6.58a(0.16) 6.42a(0.19) Bajo 6.34a(0.17) 6.09a(0.19) Holando 5.61b(0.15) 5.61b(0.19) Alto 5.86b(0.15) 5.95a(0.18) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. Cuadro 76: Efecto de la interacción Biotipo*Oferta de dos niveles de concentrado (CON, alto (A) y bajo (B), en la producción de sólidos en relación al peso vivo (GPV, g/Kg. peso vivo) en primera (LACT1) y segunda (LACT2); comparación de medias por test Tukey-Kramer (P<0.05). Error estándar en paréntesis Oferta SOP SOP Biotipo Concentrado LACT1 LACT2 Cruza BAJO 6.95a(0.22) 6.60a(0.25) Holando BAJO 5.72b(0.21) 5.65b(0.24) Cruza ALTO 6.22b(0.19) 6.25ab(0.26) Holando ALTO 5.50b(0.21) 5.58b(0.27) Notas: Letras diferentes muestran diferencias significativas. 7 6,5 6 5,5 H SOP 5 C SOP 4,5 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 34: Efecto de la interacción (P<0.05) medición * biotipo sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/Kg. peso vivo) en primera etapa de lactancia para Holando (H) y Cruza (C); se agrega el promedio: 7ª medición 115 7,5 C SOP CA 7 C SOP CB 6,5 6 H SOP CA 5,5 H SOP CB 5 4,5 1 2 3 4 5 6 7 Gráfica 35: Efecto de la interacción medición*biotipo*oferta de concentrado (P<0.05) sobre la producción de sólidos en relación al peso vivo (SOP, g/Kg. peso vivo) en segunda etapa de lactancia: Cruza con oferta de alto y bajo CON (C SOP CA, C SOP CB) y Holando con oferta de alto y bajo CON (H SOP CA, H SOP CB); se agrega el promedio: 7ª medición Los comentarios sobre los resultados expresados en los cuadros 75 y 76 son similares a los de las secciones anteriores; lo resaltable en este apartado es la mayor amplitud de la diferencia de los grupos visualizados en la gráfica 35 que es mayor que la de la gráfica 29 relativa a la producción diaria de sólidos. 13) SINTESIS REFERIDA A PARTOS DE OTOÑO En la etapa LACT 1 se da el fenómeno habitual en ganado lechero de un uso mayor de reservas corporales y menor de alimento -en relación a LACT 2- dado que en lactancia inicial pasto y concentrado se consume menos por menor capacidad de consumo y/ o menor disponibilidad; en los meses de julio a octubre las pasturas presentan mayor calidad-cantidad, lo que podría significar un mejor ambiente nutricional especialmente favorable para H dado su característica racial de menor rusticidad (Molinuevo, 2005). Esto podría explicar en parte la situación diferente de ambos grupos dentro del Holando (bajo y alto CON): en el H bajo CON la PL comienza por encima en LACT 1 (posiblemente asociado a un potencial mayor de PL) pero esto se invierte en LACT 2 donde se da mayor PL en H alto CON como se evidencia en la gráfica 16. No sucede lo mismo en la Cruza donde siempre el grupo bajo CON presenta mayor PL. Parecería ser que el Holando, más dependiente de ambientes favorables, capitalizaría en segunda 116 etapa de lactancia dos factores: mayor suplemento en los tres primeros meses y pasturas con mayor calidad-cantidad de nutrientes en segunda etapa de lactancia. La cruza en cambio dependería menos de los ambientes nutricionales favorables y debido a eso, en parte al menos, nunca el grupo alto CON produce más leche que el bajo CON. Las mayores oferta de concentrado, capacidad de consumo, teóricas disponibilidades de pasturas de LACT2 por la primavera (hipótesis no totalmente confirmada por las estimaciones de consumo presentadas en las gráficas 13 y 14) y la mencionada partición de nutrientes luego de finalizada LACT1 (ver en sección 2 el análisis final de EC), podrían contribuir a explicar la absolutamente mayor PL y recuperación de EC en vacas H alto CON; relacionado a esto a su vez pueden estar los menores valores de PGB y PPB en parte debidos a un efecto dilución. Esta mirada conjunta de las variables productivas y del ambiente, permite generar hipótesis de interacción genotipo ambiente, tema del presente estudio. Otro elemento diagnóstico de interacción genotipo ambiente lo constituye la estabilidad de las curvas de evolución de EC y PL: la curva de EC de C es más estable que la de H como también se observa en el caso de la evolución de PL. Esto podría atribuirse a un mejor ajuste nutricional (gráfica 13 y 14); sin embargo, también ambas curvas con menor variación en C sugieren mayor estabilidad en este biotipo atendiendo a que los alimentos ofrecidos fueron, cuali-cuantitativamente, similares entre los dos rodeos; incluso la carga en el rodeo Cruza fue mayor que el Holando : 866 vs. 754 Kg. de PV/ha lo que presupone mayor exigencia de cosecha de pasturas en el caso del ganado cruza. Por otro lado cabe destacar que es necesario también realizar una mirada desde la eficiencia económica y biológica: hay países donde la producción de leche no es la variable de mayor peso económico y si lo son las variables relacionadas a la producción de grasa, proteína y/o sólidos ; en este sentido, si la forma de pago no es el litro de leche, es cuestionable el valor de la PL del grupo H alto CON atendiendo a su menor performance en producción de sólidos; en este sentido, si utilizamos las variables de producción de proteína y grasa en relación al peso vivo y observamos los resultados donde la cruza alta en CON produce significativamente mayor cantidad de dichos componentes que H alto CON, podemos decir que este último grupo es menos eficiente que C alto CON. 117 IV-C2) PARTOS DE PRIMAVERA Seguidamente se presentan resultados de las variables productivas analizadas hasta ahora; dado el bajo número de animales (16 en la cruza y 18 en Holando) que pudieron ser evaluados en esta época de partos se simplificó el modelo utilizando solamente Biotipo como variable independiente. En el cuadro 77 se presenta el efecto Biotipo y en las gráficas 36 y 37 se demuestra la evolución de la PL, el EC y el porcentaje de grasa y proteína, que constituyen las variables principales. En las gráficas 38 y 39 se puede observar la evolución del consumo estimado como para relacionar a las variables productivas en la tentativa de explicación de las mismas. Cuadro 77: Comparación de vacas Holando y sus cruzas con Jersey en base a variables como Producción de leche (PL), Estado Corporal (EC), porcentaje y producción de grasa, proteína y sólidos (PGB, PPB, PSO, KGB, KPB, KSO) y producción de grasa, proteína y sólidos en relación al Peso Vivo (GPV, PPV, SOP) VARIABLE/ BIOTIPO Holando Cruza VARIABLE/ BIOTIPO Holando Cruza PV * PL EC* PGB** PPB** PSO** 551 453 KGB* 22.2 23.1 KPB** 3.1 2.9 KSO** 3.78 4.25 GPV*** 3.5 3.66 PPV*** 12.9 13.6 SOP*** 0.82 0.97 0.76 0.84 2.82 3.11 1.43 2.14 1.34 1.83 4.94 6.82 NOTA: *: P < 0.10, **: P < 0.05, *** P < 0.001 Gráfica 36: Evolución de la Producción de leche (PL) de vacas Holando y sus cruzas con Jersey de partos de primavera durante las mediciones (1setiembre, 9 = mayo) . 118 Gráfica 37: Evolución del Estado Corporal (EC) y del porcentaje y de grasa y proteína (PGB, PPB) de vacas Holando y sus cruzas con Jersey de partos de primavera durante las mediciones (1setiembre, 8 =abril) 119 Gráfica 38: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas cruza de partos de primavera durante las mediciones (1setiembre, 7 = marzo) Gráfica 39: Evolución de la estimación del consumo de forraje (línea azul), del concentrado (línea roja) y total (línea verde) de las vacas Holando de partos de primavera durante las mediciones (1setiembre, 7 = marzo) 120 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 TºC HR % PPT mm 01/01/06 01/12/05 01/11/05 01/10/05 01/09/05 01/08/05 01/07/05 01/06/05 01/05/05 01/04/05 01/03/05 01/02/05 01/01/05 Días Gráfica 40: Evolución de Temperatura (TºC), Humedad Relativa (HR) y Precipitaciones (PPT) de la estación meteorológica más cercana al predio (1 Km.) desde enero 2005 a febrero 2006 Observando el cuadro 77, se deduce que el resultado es similar al de partos de otoño: la superioridad de la cruza en PL es absoluta pero además significativa para producción diaria de componentes y mayor y muy significativa (P< 0.001) en C vs. H para producción diaria de componentes en relación al Peso Vivo; cabe acotar que en este caso hay casi 100 Kg. menos de PV en la C, diferencia que es mayor que para los animales evaluados en otoño. En esta época hay tendencias (P< 0.10) a ser mayor el EC promedio en H que en C, situación que se dio así en otoño pero en términos absolutos. En el Holando se observa el pico ascendente fisiológico de PL de los primeros meses (gráfica 36), pero existe también una caída hacia enero mayor de la esperable que coincide con una disminución del consumo estimado de forraje (gráfica 39). Este descenso podría explicarse desde varios ángulos: por un lado que se hubieran consumido las reservas corporales, fenómeno habitual en Holando que se acentúa ante restricciones nutricionales; sin embargo, si bien existió movilización de reservas, esta fue de menor cuantía (0.25 unidades, escala 1 a 5) como parece ser común en este ganado Holando de origen Neozelandés, y existió recuperación en el mes 3 y 4 de lactancia (gráfica 37). El descenso en el consumo estimado de alimentos más el estrés térmico- debemos recordar que dicho estrés deprime el consumo (Valtorta 2003)-, pudieran ser mejores explicaciones del descenso de PL de enero que el agotamiento de reservas corporales mencionado; es de destacar que en los meses de enero y febrero las temperaturas 121 pasaron los 25 Gº C habitualmente (gráfica 40) y esta es la temperatura crítica para estresar las vacas lecheras; de hecho en enero desciende la PL y el EC (gráficas 36 y 37) en el H lo que evidenciaría restricciones nutricionales (gráfica 39) y, eventualmente , estrés térmico. En cuanto a la continuación de la curva de PL en el Holando luego de esa bajada importante en la persistencia de enero, llama la atención que, habiendo cierta recuperación del consumo estimado (medición 6 a 7, gráfica 39), la PL continúe en descenso pero el EC ascienda (0.5 unidades entre medición 5 a 8, gráfica 37). En los partos de otoño la situación fue similar: si observamos en ambos biotipos la persistencia de la curva de PL (gráfica 12) y la evolución de EC (gráfica 17 ) conjuntamente se puede constatar que luego de una importante caída de PL en el mes de julio hubo leve recuperación (2.5 l) en meses primaverales pero más importante ascenso de EC entre junio y diciembre (también 0.5 unidades); esto vuelve a sugerir una partición de nutrientes en H importante hacia reservas corporales, tal vez incentivada por la caída de PL como señal metabólica. En la cruza, si bien hay dificultades iniciales para expresar el pico de PL (gráfica 36) efecto posiblemente relacionado a un descenso en la oferta de nutrientes en el tercer mes de lactancia (gráfica 38)-, la persistencia de la curva de PL parece afectarse menos: hay una bajada también en enero pero hay recuperaciones luego que pueden relacionarse a ascensos en el consumo (medición 6 a 7 , gráfica 38) como a la posible mayor capacidad de enfrentar el estrés térmico en la C respecto al H (Krall, 2005). Esa mayor persistencia de la PL como el inferior EC de la C vs. el H sugiere (como fue comentado para los partos de otoño) un carácter más “lechero” de la C dado que parece particionar menos los nutrientes hacia reservas corporales y más a PL luego de la mitad de lactancia comparado con el H de este estudio. 122 V) CONSIDERACIONES FINALES Dada la constatación de períodos o sistemas de producción donde el biotipo lechero más frecuente en la región (Holando de origen Norte América) da señales de inestabilidad (menor PL y capacidad de reproducirse) y, ante nuevas propuestas existentes de hecho de nuevos grupos genéticos (razas puras o cruzamientos) desde ámbitos científicos y desde productores, se justifican estudios donde distintos biotipos propuestos como valederos sean evaluados en diferentes sistemas de producción de la región y que representen ambientes más o menos favorables para éstos. Por otro lado y teniendo en cuenta que existen vacas lecheras diferentes en caracteres como tamaño, tenor de composición de la leche, comportamiento ante el pastoreo directo, capacidades de soportar causas de estrés como el térmico, longevidad, edades al primer servicio y tendencias fisiológicas a particionar nutrientes con distintos destinos metabólicos, debe asumirse que la evaluación de estos animales diferentes debe ser realizada con criterios adecuados y múltiples dado esos diferentes caracteres mencionados. Por tanto debe ajustarse una metodología acorde que contemple por ejemplo: eficiencia productiva en relación al alimento consumido, a la superficie de suelo utilizada y el peso vivo o peso vivo metabólico. No alcanza, especialmente ante animales de diferentes razas o biotipos, evaluarlos con el fin de compararlos teniendo en cuenta solamente producciones de leche y sólidos diarios o por lactancia. Lo re analizado en la revisión evidencia esto mencionado: otras miradas metodológicas son necesarias y el resultado de esto es que la variación de la producción es mayor en el Holando NA es mayor cuando este biotipo es desafiado desde sistemas apropiados en términos de calidad de alimento a otros restrictivos en nutrientes, que cuando este desafío se aplica a biotipos más rústicos como el Jersey; esto sugiere distintas capacidades de adaptación de los animales en esos diferentes sistemas de alimentación. También los resultados obtenidos recalculando datos de estudios revisados, demuestran que las diferencias en la producción diaria entre biotipos cambian cuando se utilizan otros criterios de valoración como el peso o el alimento consumido. En un estudio en Santa Fe se observó que la producción de proteína y grasa en función del peso vivo, la ventaja del Jersey sobre el Holando es de 40 y 55 porcentaje respectivamente, lo cual permitiría proponer cambios de raza si la producción de esos sólidos fuera el único factor a tener en cuenta para tomar decisiones de genética lechera. En los predios estudiados en el presente trabajo merece resaltarse: 123 Del de la zona de Concepción del Uruguay surgen evidencias de que el comportamiento productivo del Holando NA y de las cruzas con Jersey varía en forma diferente entre ambos biotipos y entre años y estaciones de parto, sugiriendo la interacción del genotipo y el ambiente; en este caso, el año 2003 con condiciones nutricionales y climáticas más favorables, podría haber propiciado la superior performance productiva y reproductiva del Holando y ahí tendríamos una señal de IGA. En el sistema de producción lechero evaluado en la pvcia. de Bs. As. que utilizó cruzas de Holando y Jersey (ambos de origen Neozelandés) se observó, a lo largo de los 7 años estudiados, baja variación productiva entre los años y entre los tres biotipos evaluados, lo que sugiere adaptación del genotipo al ambiente; un matiz a esta consideración general que sugiere IGA, es el hecho de que el biotipo con mayor proporción de Holando mejora más su producción de leche en los años de menor dotación ( lo que equivale a mayor disponibilidad de pasturas) y en los meses de parto alejados del verano (lo que equivale a ambiente con menor estrés térmico), sugiriendo que expresa mejor el potencial ante condiciones ambientales más propicias. En relación a la producción de proteína sin embargo en el año 2006, favorable por menor dotación y mejor clima, se ubica en 2do. lugar el Jersey a pesar de su menor PL, evidenciando que ante un buen ambiente puede sumar mejorías en PL y porcentaje de proteína compitiendo con los otros biotipos habitualmente con mayor PL. En el caso de los biotipos Holando de origen Neozelandés y sus cruzas con Jersey Canadiense comparados en el predio de la zona de Paraná, si bien hubo superioridad de la cruza en sólidos por animal y superficie, quedó claro que en el sistema existente de alta disponibilidad y calidad de forraje, el Holando produce y sobrevive adecuadamente si observamos los resultados productivos, reproductivos y del estado corporal. La señal más clara de IGA en este caso la constituye el diferente comportamiento en la PL y el EC del grupo Holando con mayor oferta de concentrado en lactancia inicial, que presentó mayor PL y EC que la cruza en segunda etapa de lactancia posiblemente asociado a un efecto residual del mejor ambiente nutricional (mayor oferta de concentrado) recibido en su etapa inicial. Estas evidencias sumadas a otras existentes en la región, demuestran que es posible, dados diferentes sistemas con mayores o menores restricciones, optar por diferentes razas o cruzamientos que permitan mejores adaptaciones de los animales; los cruzamientos además tienen ventajas como el vigor híbrido y diluir la consanguinidad muy problemática en algunas razas. Los biotipos propuestos hoy permiten tener 124 variaciones de oferta en el sentido de atender las necesidades del mercado sea éste pago por litro o sólidos en leche así como el valor de la carne; por tanto es deseable motivar al medio productivo a manejar las diferentes opciones con criterios biológicos y económicos adecuados; a su vez el sector científico debe ofrecer más y mejor información que permita el uso de estas herramientas con mayores posibilidades de éxito. 125 IV) BIBLIOGRAFIA BARTABURU D. y ARBELETCHE P., 2005. Registros prediales con distintos grupos genéticos, Seminario EEMAC, 10/05/05. 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