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Resumen El objetivo de este trabajo fue evaluar un método para reducir la tasa de liberación del nitrato de calcio en un ambiente de fermentación ruminal simulado y determinar su efecto sobre sobre la degradación de la materia seca y la producción de metano. Para esto, un experimento in vitro empleando pasto Kikuyo ( Cenchrus clandestinus , Hochst ex Chiov ) (KK) como alimento base y la adición de nitrato protegido (NP), nitrato libre (NL) y urea (KU) al ambiente de fermentación, fue diseñado. La cantidad de nitrato adicionado correspondió al 3% de la materia seca incubada. Los datos se analizaron bajo un esquema de medidas repetidas en el tiempo considerando como efectos fijos el tratamiento y el tiempo y como factor aleatorio el animal donador del inóculo ruminal. Después de 24 horas de incubación el NL y el NP redujeron la degradación de la materia seca en 11.4 y 15%, respectivamente. La adición de nitratos redujo significativamente la producción de metano. La diferencia en las tasas de producción de metano expresadas en ml/g de materia seca degradada entre los tratamientos NL (21.0) y NP (31.2) a las 48 horas de incubación, indican una menor tasa de liberación del nitrato como consecuencia del método de protección empleado. Los resultados de este ensayo muestran que la inclusión de nitratos protegidos en niveles correspondientes al 3% de la materia seca incubada pueden llegar a reducir en un 53% la producción de metano.

Resumen El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo matemático para predecir el consumo de materia seca en vacas Holstein y compararlo con otros modelos utilizados tradicionalmente. Para ello, se recopiló información de 128 registros de consumo, producción y composición de leche de vacas Holstein en un sistema de pastoreo rotacional con pasto Kikuyo. Las variables consideradas para la construcción del modelo fueron el peso vivo, peso vivo metabólico, días en leche, consumo de materia seca de forraje, consumo de materia seca de concentrado, producción de leche, producción de leche corregida al 4% de grasa, grasa en leche y proteína en leche. Utilizando un enfoque de regresión stepwise, se realizó la construcción del modelo para predecir el consumo de materia seca total. El modelo resultante con el mayor coeficiente de determinación (R2) fue: CMST = 0.0966 * W075 + 0.3435 * PLCGrasa4, donde CMST representa el consumo de materia seca total, W075 es el peso vivo metabólico y PLCGrasa4 es la producción de leche corregida al 4% de grasa. Es importante destacar que el modelo desarrollado en este estudio solo consideró el peso vivo y la producción de leche como variables determinantes del consumo. Sin embargo, se reconoce que factores ambientales, de manejo y el estado fisiológico del animal también influyen en el comportamiento alimentario de los animales. La capacidad de predicción del modelo propuesto fue evaluada mediante el Error de Predicción Cuadrático Medio (EPCM), y se comparó con otros modelos existentes. El modelo propuesto mostró un EPCM bajo en comparación a los modelos del NRC (2001) y Rayburn y Fox (1993), lo que indica un buen ajuste del modelo a los datos observados. El análisis de los residuales mostró que los modelos AFRC (1993) y McCullough et al (1983) tendieron a subestimar el consumo de materia seca, mientras que el modelo propuesto y los modelos NRC (2001) y Rayburn y Fox (1993) presentaron residuales cercanos a cero y distribuidos aleatoriamente a uno y otro lado del eje x. En conclusión, este estudio logró desarrollar un modelo de predicción del consumo de materia seca en vacas Holstein utilizando el peso vivo metabólico y la producción de leche corregida al 4% de grasa como variables explicativas. Las predicciones del modelo propuesto fueron comparables a las de modelos tradicionales utilizados por profesionales y ganaderos.