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Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos Capítulo 5 Método dose-resposta para determinar exigências nutricionais 1. Introdução .................................................................... 156 2. Conceito de exigência nutricional ........................................ 156 3. Método dose-resposta ....................................................... 158 3.1. Interpretação da resposta dos animais em ensaios dose-resposta ................................................................. 159 3.2. Aplicação dos modelos para determinar exigências nutricionais ................................................................... 170 4. Métodos para determinar exigências dos aminoácidos .............. 179 4.1. Conceito de proteína ideal ........................................... 181 4.2 Métodos para determinar o Perfil Ideal de Aminoácidos ......... 182 4.3. Critérios respostas para definir as exigências dos aminoácidos 184 4.5. Protocolo proposto para determinar o nível ótimo de lisina em dietas formuladas com base na proteína ideal ......................... 186 5. Protocolo proposto para determinar exigências de minerais - método dose-resposta ....................................................... 190 6. Referências bibliográficas ................................................. 192

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Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos

Capítulo5 Método dose-resposta paradeterminar exigências nutricionais

1. Introdução ....................................................................156

2. Conceito de exigência nutricional ........................................156

3. Método dose-resposta .......................................................1583.1. Interpretação da resposta dos animais em ensaios

dose-resposta .................................................................1593.2. Aplicação dos modelos para determinar exigências

nutricionais ...................................................................170

4. Métodos para determinar exigências dos aminoácidos ..............1794.1. Conceito de proteína ideal ...........................................1814.2 Métodos para determinar o Perfil Ideal de Aminoácidos .........1824.3. Critérios respostas para definir as exigências dos aminoácidos 1844.5. Protocolo proposto para determinar o nível ótimo de lisina em

dietas formuladas com base na proteína ideal .........................186

5. Protocolo proposto para determinar exigências de minerais -método dose-resposta .......................................................190

6. Referências bibliográficas .................................................192

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Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos

1. Introdução

Os métodos usados para determinar as exigências nutricionais dos animaismonogástricos têm sido: o método dose-resposta, o qual determina as exigênciascom base na resposta do desempenho dos animais alimentados com dietascontendo níveis crescentes do nutriente estudado; e o fatorial, baseado noprincípio de que o animal necessita de nutrientes para a manutenção dos processosvitais e atividades, crescimento e/ou produção.

O método tradicionalmente utilizado para definir as exigências dos monogástricostem sido o dose-resposta, por ser prático e mais fácil de ser executado. Entretanto,fatores como ambiente, clima e genética afetam a determinação das exigências,dificultando o estabelecimento dos níveis nutricionais, sendo necessário repetir aspesquisas em várias condições para melhor definição das exigências.

As Tabelas de Exigências Nutricionais de Aves e Suínos têm estabelecido asrecomendações nutricionais na maioria dos estudos realizados com base nométodo dose-resposta (NRC, 1994 e Tabelas Brasileiras para Aves e Suínos, 2005).Por outro lado, as recomendações nutricionais para suínos pelo NRC (1998) sãobaseadas em modelos para o crescimento e reprodução. Esses modelos foramelaborados pelo método fatorial, nos quais as exigências são estimadas pelasoma dos nutrientes utilizados para cada função (mantença, acréscimo deproteína e produção).

Neste capítulo, serão apresentados e discutidos os principais aspectos a seremconsiderados ao aplicar o método dose-resposta para determinar as exigênciasdos animais monogástricos.

2. Conceito de exigência nutricional

A exigência de um nutriente pode ser definida pela quantidade do mesmo aser fornecida na dieta para atender as necessidades de um animal em condiçõesde um ambiente compatível com a boa saúde do animal.

As necessidades do animal podem ser interpretadas como sendo as quantidadesde um nutriente para atender um determinado nível de produção.

Método dose-resposta paradeterminar exigências nutricionais

Capítulo5

Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos

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Larbier e Leclercq (1992) definem aexigência mínima de um nutriente comosendo a quantidade do mesmo à partir daqual não haverá resposta no desempenhoanimal. Segundo esses autores, a respostano desempenho é uma função linear doconsumo do nutriente (Figura 1). Ainclinação da reta representa a exigênciapara o crescimento, isto é, a quantidadede nutriente necessária por unidade deganho; e a intersecção da reta no eixo xrepresenta a exigência de mantença, istoé, a quantidade do nutriente somente paramanutenção quando o ganho de peso doanimal for nulo.

Os autores comentam que o modelo linear assume que todos indivíduos sãoiguais e possuem a mesma exigência. Entretanto, existe variabilidade entre osindivíduos de uma população, e o problema é determinar as necessidades queatendam a todos os indivíduos, evitando excessos para aqueles que possuemmenores exigências. Recomendam usar as técnicas biométricas, tais como omodelo polinomial, exponencial, hiperbólico e de Reading, que descrevem melhoras respostas dos animais e proporcionam formulações mais econômicas.

Segundo Pack (1996), o termo exigência muitas vezes é usado indevidamente,em parte porque não é definido corretamente. O autor menciona que não háexigência de um nutriente para um dado lote de animais. A questão é entendercomo o animal ou grupo de animais respondem ao aumento dos níveis de umnutriente e, para a decisão do nível ótimo do mesmo, deve ser considerada aavaliação econômica. Apesar de parecer óbvio, muitos pesquisadores não levamem consideração essa linha de pensamento.

As exigências nutricionais dos animais são definidas em termos de um valorabsoluto (quantidade mínima do nutriente por animal ou unidade de produção)ou quantidade relativa (concentração do nutriente na dieta). Na prática, oobjetivo é formular para uma certa quantidade de dieta, por exemplo 100 kg.Dessa forma, os nutrientes são definidos em níveis percentuais, assumindo queo consumo diário de ração seja conhecido. No entanto, fatores como temperaturae concentração de energia da dieta alteram o consumo e, conseqüentemente,as especificações nutricionais. Portanto, é mais racional expressar as necessidadesdos nutrientes em termos absolutos do que relativos à dieta.

Para os animais que recebem alimentação ad libitum, o consumo variaprincipalmente com o nivel de energia. Nesse caso, os níveis nutricionais devemser estabelecidos de acordo com o nível de energia metabolizável, expressos emporcentagem por 1.000 kcal de EM da ração. Para aves e suínos reprodutores, asexigências são estabelecidas em quantidades de nutrientes por dia por animal.Conhecendo-se o consumo de ração diário dos animais, calcula-se a porcentagemdos nutrientes da dieta.

Figura 1 - Resposta linear nodesempenho (Ganho de Peso) deacordo com o consumo do nutriente.(Adaptado de Larbier e Leclercq,1992).

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.S. 3. Método dose-resposta

O método dose-resposta é baseado na resposta do animal ao aumento naingestão de um determinado nutriente. Segundo Euclydes e Rostagno (2001), aadição de um nutriente limitante na ração, mantendo níveis adequados dosdemais nutrientes, promove crescimento do animal até que sua exigência sejaatendida. A partir daí, existirá uma faixa de estabilização no crescimento e, emseguida, dependendo do nutriente, poderá ocorrer uma perda de peso do animal(Figura 2). O fenômeno resultante do acréscimo de um nutriente na ração,partindo de níveis baixos até níveis elevados, pode ser descrito em quatro fasesdistintas: a) inicial – nessa fase, o acréscimo do nutriente garante apenas asobrevivência do animal (mantença), pois os níveis são insuficientes para permitiro crescimento; b) resposta – os animais começam a apresentar crescimento,melhor eficiência alimentar, até um nível no qual estabiliza a produção; c) estável- nessa fase, os níveis do nutriente não apresentam resposta à produção outoxidez proveniente do excesso. Embora para o animal possa ser consideradauma fase ótima, do ponto de vista econômico esses níveis não são recomendáveis;d) tóxico – o nível elevado do nutriente pode causar redução na produção emconseqüência de efeitos, tais como interação, antagonismos, etc.

Figura 2 - Resposta do animal à adição de um nutriente limitante na ração.

Os modelos utilizados para determinar os níveis ótimos dos nutrientes nadieta são aplicáveis quando os tratamentos são estabelecidos nas fases Respostae Estável. Se os níveis forem avaliados somente no começo da fase Resposta, onível ideal do nutriente não poderá ser determinado. Se os níveis compreenderemo início e o decorrer da fase Estável, pode-se concluir que o nutriente em estudonão é essencial ou está acima da exigência. Caso os níveis estudados se situemna fase Tóxico, o resultado mostrará o efeito nocivo do nutriente (Figura 2).

O método dose-resposta é aplicado em ensaios de alimentação, nos quaissão avaliados o desempenho do animal. Para a condução dos ensaios, sãonecessários conhecimentos relacionados ao delineamento experimental, dietas,variáveis avaliadas e análises dos dados.

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No estabelecimento do delineamento experimental, devem ser levados emconta os aspectos mencionados no Capítulo 1 (Planejamento dos experimentos),como as diferenças entre os animais, as condições das instalações experimentaise o número de animais disponíveis. É importante controlar todas as fontes devariação, definir um número adequado de repetições e animais por repetiçãoestabelecendo um delineamento adequado para isolar as fontes de variação edetectar os possíveis efeitos dos tratamentos.

A definição dos níveis dos nutrientes a serem avaliados é fundamentalpara obter a resposta no desempenho animal. As dietas experimentais devemser formuladas conforme critérios que permitam isolar apenas o efeito donutriente avaliado. Uma dieta basal é formulada para atender as exigênciasnutricionais de todos nutrientes, com exceção daquele estudado. O nutrienteestudado é suplementado na dieta basal. Os níveis de suplementação devemser definidos para promover resposta crescente no desempenho até atingirum platô, podendo alcançar níveis que proporcionem queda no desempenho.

Para determinar os níveis nutricionais em ensaios de alimentação, Morris(1989) estabeleceu os seguintes critérios: Primeiro, deve-se assumir que todosos dados provenientes dos ensaios foram obtidos de um delineamentoexperimental adequado. Entretanto, muitos ensaios têm sido realizados compoucas repetições e tratamentos para ter a resposta esperada para a questãoformulada. Segundo, as escalas usadas para medir doses e respostas devem serconsideradas. Por exemplo, em estudos para investigar as respostas dosaminoácidos com animais alimentados à vontade, deve-se considerar o consumode aminoácidos ao invés da concentração. Terceiro, deve-se assumir que não seestima a exigência de um dado nutriente, porque o termo exigência não é definidocorretamente. Na prática, o que o nutricionista precisa saber é a taxa que umanimal, num contexto de nutrição e ambiente bem definido, irá responder aosaumentos do consumo de um dado nutriente. Com essa informação, e sabendo ocusto marginal do incremento na produção, pode-se calcular a dose ótima.

3.1. Interpretação da resposta dos animais em ensaios dose-resposta

A maioria dos trabalhos realizados para definir os níveis nutricionais das dietaspara os monogástricos utiliza o método dose-resposta; entretanto, ospesquisadores têm usado diferentes critérios para interpretar os resultados,levando a variações nas conclusões dos níveis recomendados.

A seguir serão apresentadas as opções para analisar os dados obtidos emensaios dose-resposta, bem como serão discutidas as vantagens e limitações decada procedimento. Para ilustrar, serão mostrados exemplos de experimentos comaves alimentadas com dietas contendo diferentes níveis de aminoácidos; entretanto,os modelos matemáticos podem ser usados para avaliar níveis de minerais, vitaminasou drogas promotoras do crescimento com qualquer espécie animal.

3.1.1. Comparação das médias dos tratamentos

Um dos procedimentos utililizados para analisar os dados tem sido a análise

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.S. de variância seguida de um teste de comparação de médias. Conforme

mencionado no Capítulo 1, há vários testes que podem ser utilizados, comoTeste t, Scheffe, Duncan, Student-Newman-Keuls e Tukey. Contudo, há uma sériede restrições ao uso destes testes quando aplicados em dados provenientes deensaios dose-resposta.

Morris (1989), em sua revisão sobre os procedimentos usados para interpretaros resultados em ensaios de alimentação, considera inadequado o teste decomparação múltipla por dois motivos: primeiro porque não deve ser usadoquando os tratamentos são de natureza quantitativa; e segundo, porque o usoconvencional de 5% de probabilidade é inapropriado para estimar o melhor ponto.Por outro lado, é necessário um alto grau de confiança quando não se obtémuma grande diferença entre as doses avaliadas.

Pack (1996) tambémmenciona que esses testes,quando aplicados ao nívelconvencional de 5% deprobabilidade, são bastanteconservadores para detectarpequenas diferenças. Porexemplo, diferenças de 0,02a 0,03 pontos na conversãoalimentar, importante doponto de vista econômico, nãosão detectadas pelos testes demédia, conforme pode serconstatado na Figura 3.

Considerando os dadosapresentados na Figura 3,Euclides e Rostagno (2001)comentam a dificuldade de eleger o nível ótimo de metionina usando o testede médias. Constata-se diferença apenas entre o nível 0,75% e 0,88%, 0,91%e 0,95%. Os níveis 0,77%, 0,79%, 0,82% e 0,85% são estatisticamente iguais a0,75% e 0,95%. Dessa forma, é impossível definir o nível ótimo de nutrientesusando testes de médias como recurso estatístico.

Segundo esses autores, dois aspectos estatísticos devem ser consideradosquando se aplica o teste de médias para definir o nível ótimo. O primeiro é asignificância do teste F. Considerando-se um exemplo hipotético apresentado naTabela 1, existem 7 graus de liberdade (gl) para o efeito de nível de metionina(oito níveis), o quadrado médio (QM) para o efeito de metionina é obtido peladivisão da soma de quadrados pelos 7 gl. A divisão do QM do efeito da metioninapelo QM residual fornece o F para avaliação da significância. Se o valor de F nãoapresentar significância, nenhum teste de média precisa ser aplicado. Estes 7 glpodem ter efeitos significativos de regressões lineares, quadráticas que sãoignorados se os gl não são decompostos. No segundo aspecto para aplicação doteste de médias, a pressuposição básica é a independência entre os níveis ou

Figura 3 - Teste de Student-Newman-Keulsaplicado à conversão alimentar de frangos de 14a 34 dias (Dados de Schutte e Pack (1995),apresentados por Pack, 1996).

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tratamentos. Nos ensaios dose-resposta não é possível considerar essaindependência, uma vez que a resposta esperada é a observada no nível anterior,acrescida ou reduzida de um valor. Portanto, os testes de média não se aplicampara esse tipo de ensaio.

Tabela 1 - Exemplo hipotético de uma análise de variância com teste F e decomposiçãodos graus de liberdade dos tratamentos em polinômios ortogonais.Fontes de GL Soma de Quadrado F SignificânciaVariação Quadrados MédioBlocos 4 12.000 3.000Níveis 7 7.000 1.000 1,00 NS

Linear 1 1.000 1.000 1,00 NSQuadrático 1 5.000 5.000 5,00 1%Falta de ajuste 5 1.000 200 0,20 NS

Resíduo 28 28.000 1.000Dados apresentados por Euclides e Rostagno (2001).

3.1.2. Modelo Linear Response Plateau (LRP) ou Broken Line

O modelo LRP tem como princípio a Lei de Liebig que se baseia na idéia deque a produção pode ser inibida devido a um elemento limitante. Com umcomportamento ascendente, o crescimento abruptamente se estabiliza,representado por uma paralela ao eixo das abscissas. Dessa forma, a Lei deLiebig é uma função formada por dois conjuntos de dados: um compõe a parteascendente da curva, e o outro reúne os dados que mantém o crescimento estável(Braga, 1983).

De acordo com o autor, os critérios para o ajustamento do modelo LRP aosdados são: a inclinação da reta pode ser determinada por dois ou mais pontos; oplatô é representado pela média aritmética dos pontos que o compõe; o nívelótimo é determinado pelo ponto de intersecção entre a reta e o platô; o melhormodelo é aquele cuja soma dos quadrados dos desvios é a menor.

Com base nesses critérios, o autor recomenda um procedimento para oajustamento do LRP aos dados obtidos em ensaios dose-resposta (ver Braga,1983). No entanto, uma maneira mais fácil e rápida para ajustar os dados aomodelo é por meio de Softwares SAS (SAS Institute, 1996) pelo procedimentoPROC NLIN ou SAEG (Universidade Federal de Viçosa, 1997) segundo oprocedimento Regressões (Linear Response Plateau).

A Figura 4 ilustra esse modelo baseado no aumento linear do ganho de pesodas aves com o acréscimo do nível de metionina+cistina da ração até alcançar umponto em que não há resposta adicional, isto é, atinge um platô. O nível otimo édefinido pelo ponto de quebra, onde a reta encontra-se com o platô (0,645%).

Morris (1989) critica este modelo por levar a falsas deduções sobre o nívelótimo. Conforme o autor, a resposta individual do animal corresponde ao modelobroken line e tem o mesmo princípio para calcular a exigência de um nutrientepelo método fatorial, Y = aW + bP; em que Y é a exigência; aW é a exigência

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cional ao peso corporal e bPé para a produção propor-cional ao ganho de peso.Assim, o modelo só é válidodesde que seja possívelmedir a produção (ganho depeso) de um mesmo animalsob as mesmas condiçõesfisiológicas para ter umadefinição precisa da respostaindividual. Contudo, se omodelo for aplicado a todos osindivíduos da população, serãoobtidas diversas respostas, ea curva que representa apopulação é mostrada naFigura 5. A integração deuma série de respostas pelo

modelo broken line, no qual há uma variação individual no desempenhomáximo, proporciona uma curva com redução gradativa do desempenho animalao aumento das doses; e atinge um platô no qual o indivíduo com exigênciamais elevada pára de responder. Portanto, nos ensaios de alimentação emque são utilizados vários animais, a resposta real é curvilínea e mostra reduçãona resposta com o aumento da dose. Esse é o princípio do Modelo de Readingdescrito por Fisher, Morris e Jennings (1973).

Pack (1996) menciona que, embora o modelo broken line tenha um bomajuste estatístico, nãoconsidera os aspectosfisiológicos do animal e alei de redução dos retornose, portanto, em muitoscasos, subestima a doseótima. Apesar do modelobroken line estimar o nívelótimo, não considera osaumentos que poderiamjustificar melhoriasadicionais no desem-penho. O autor recomendaum modelo não linear(exponencial) que podedescrever melhor aspequenas melhorias nodesempenho animal comos incrementos das doses.

Figura 4 - Resposta do ganho de peso das aves(machos Isa Label de 1 a 28 dias) alimentadas comníveis crescentes de metionina+cistina (M) na ração.(Dados da Dissertação de Mestrado, UNESP-Jaboticabal, Nascimento, 2007).

Figura 5 -Relação entre consumo do nutriente eresposta na produção para uma população, em que asrespostas individuais dos animais ajustam-se ao modelobroken line ( Adaptado de Morris, 1989).

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Em um estudo para determinar exigência de lisina para suínos, Coelho etal. (1987) mostraram que, quando os níveis crescentes desse aminoácidopromoveram crescimento linear até um platô, o modelo descontínuo LRP foivantajoso para estimar as exigências. Entretanto, quando a configuração dosdados foi do tipo contínuo côncavo ou convexo, a exigência de lisina foisubestimada pelo modelo. As respostas que apresentam essa configuração,em virtude do complexo sistema fisiológico do animal, devem usar outrosmodelos para estimar as exigências de um nutriente.

3.1.3. Modelo Quadrático

O Modelo Quadrático é expresso pela função:

Y = a X2 + bX + c

Onde X é a dose do nutriente e Y a reposta, o modelo tem o desenvolvimentode uma parábola, no qual o nível ótimo é determinado pelo ponto de máxima daequação, que é definido matematicamente igualando-se à derivada da função azero (0=2aX+b).

A Figura 6 mostra arelação do ganho de peso dasaves em função dos níveis demetionina + cistina da ração,em que a resposta máxima éobtida ao nível de 0,765% demetionina + cistina.

O modelo quadrático que,aparentemente, apresentavantagem no cálculo daexigência nutricional porpossibilitar a estimativa doganho máximo possível,apresenta dois problemas nadescrição do fenômeno.Primeiro, em decorrência dofato do modelo assumirsimetria bilateral da respostaao incremento do nutriente,ou seja, o modelo quadrático descreve a queda da produção na mesma intensidadedo acréscimo; e segundo, a função quadrática é muito sensível à diferença entreos níveis estudados tendendo a estimar os valores ótimos no intervalo dos níveis(Euclydes e Rostagno, 2001). Para evitar o possível problema de superestimar aexigência do nutriente, alguns pesquisadores optaram por aplicar o intervalo deconfiança de 95% do nível máximo (ou mínimo) do nutriente, estimado pelaequação quadrática. No caso da exigência de metionina + cistina de 0,765%,mostrada na Figura 6, aplicando esse critério de 95%, o nível recomendadoseria de 0,727%.

Figura 6 - Relação do ganho de peso das aves(machos Isa Label de 1 a 28 dias) em função aosníveis de metionina+ cistina da ração (M), em quea resposta máxima é obtida ao nível de 0,765% demetionina + cistina. (Dados da Dissertação deMestrado, UNESP-Jaboticabal, Nascimento, 2007).

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.S. Segundo Morris (1989),

um dos problemas do modeloquadrático é que este prediz aredução na resposta além dadose ótima, proporcionando umfalso ajuste aos dados. Issoocorre quando determinadosnutrientes reduzem a produçãoquando fornecidos em excesso,mas há uma faixa em que onutriente pode ser fornecido emexcesso sem causar prejuízo nodesempenho. Além disso, aforma da curva quadrática podevariar com as doses escolhidas.Ao escolher uma faixa restritade dietas, o pesquisador podeter uma parábola evitando umplatô mais estendido. Isso pode ser um argumento para justificar o modelo, masperigoso, porque pressupõe que o pesquisador tenha uma idéia de onde o nívelotimo irá ocorrer. Assim, a forma da curva quadrática varia de acordo com afaixa dos níveis selecionados. Como pode ser observado na Figura 7, a curvaestimada com apenas 6 pontos proporciona a dose ótima de 776 mg met+cistpara máxima produção de ovos, inferior à dose ótima (900 mg met+cist) estimadaa partir da curva obtida com todos os pontos.

3.1.4. Modelos não lineares

O modelo assintótico ou hiperbólico baseia-se no conceito de que a respostaanimal reduz à medida que se aproxima do máximo desempenho ou mínimo nocaso da conversão alimentar. Esse modelo não prevê o efeito do excesso donutriente, sendo importante considerar a amplitude dos níveis a serem estudadosquando se pretende usá-lo. Há várias maneiras de expressar a função exponencial,a mais usada é representada pela equação:

Y = a + b (1-e-c(x-d))

Em que Y é a produção; x é a dose do nutriente; a representa o desempenho aonível do nutriente da dieta basal; b a diferença entre a mínima e máxima resposta àadição do nutriente; c a inclinação da curva; e d o nível do nutriente da dieta basal.

Apesar do modelo exponencial proporcionar um excelente ajuste às respostasbiológicas do animal, apresenta a dificuldade no estabelecimento do nível ótimo.Por definição, a curva exponencial nunca atinge o ponto assintótico, a medidaque se aumentam os níveis do nutriente (X), a resposta (Y) tende a estabilizar.Para definir o nível ótimo, é atribuída uma porcentagem da resposta assintóticaque, segundo a literatura, tem variado de 95% a 99%. Dessa forma, considerando-se 95%, a dose ótima pode ser calculada: (ln0,05/-c) + d, em que c é a inclinaçãoda curva e d é o nível do nutriente da basal.

Figura 7 - Modelos quadráticos ajustados aos dadosobtidos por Morris e Blackburn (1982). Uma curvafoi ajustada com os 10 níveis e a outra curva comapenas 6 níveis de met+cist (Adaptado de Morris,1989).

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A relação do ganho depeso das aves em função donível de metionina + cistina,conforme o modeloexponencial, é apresentadana Figura 8, em que o nívelótimo é definido por 95% daresposta assintótica.

De acordo com Pack(1996), a função exponencialajusta-se bem aos dadosobtidos de ensaios dose-resposta. O autor recomendao uso da exponencial paradeterminar o nível ótimo deaminoácidos pelo fato domodelo explicar biologica-mente a redução das respos-tas do animal ao aumento da ingestão dos aminoácidos. Além disso, o modelo écapaz de detectar pequenas diferenças no desempenho que são economicamenteimportantes. E, por fim, permite calcular o lucro marginal em conformidadecom o custo marginal para determinar o nível mais viável economicamente.

Para ilustrar a aplicaçãodo modelo exponencial nadefinição do melhor nível demetionina + cistina do pontode vista econômico, seráutilizada a equação exponen-cial ajustada para a CA deaves Isa Label, no período de1 a 28 dias de idade, deacordo com os níveis demetionina+cistina da dieta(Figura 9).

A Figura 10 ilustra avariação do custo do alimentopor kg de ganho de peso e avariação da margem bruta,calculadas com base naequação exponencial, no custo do alimento e no preço do frango. O custo doalimento por kg de GP foi obtido somando-se o custo da dieta basal (sem DL-metionina) com o custo da quantidade de DL-metionina suplementada emultiplicando-se esse valor pela CA estimada para aquele nível de suplementação.A margem bruta foi calculada pela diferença entre o preço do kg do frango e ocusto do alimento por kg de GP.

Figura 8 - Modelo exponencial aplicado ao ganhode peso das aves (machos Isa label de 1 a 28 dias)alimentadas com dietas com níveis crescentes demetionina + cistina. (Dados da Dissertação deMestrado, UNESP-Jaboticabal, Nascimento, 2007).

Figura 9 - Modelo exponencial ajustado para aconversão alimentar das aves (machos Isa labelde 1 a 28 dias), alimentadas com níveis crescentesde metionina + cistina nas dietas. (Dados daDissertação de Mestrado, UNESP-Jaboticabal,Nascimento, 2007).

Nível de Met+cis digestível (%)

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CA = 2,123 - 0,250 (1-e-12,914*(M-0,53) (R2=0,98)^

Nível de Met+cis digestível (%)

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tar (

g/g)

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.S. Assumindo os preços

de R$0,55/kg de ração,R$4,50/kg de DL-metio-nina e R$1,20 o preçoobtido por kg de frangoproduzido, o nível demetionina + cistina naração que proporciona omínimo custo por kg de GP(R$1,05) e a maior margembruta (R$0,15) é de 0,77%,conforme demonstrado naFigura 10.

Outros modelos nãolineares têm sido usadospara explicar a respostaanimal, como as funçõespolinômio inverso oulogística.

Morris (1989) mencionaque os modelos exponenciais e hiperbólicos ajustam-se bem aos dados pelométodo dos quadrados médios residual. As curvas também predizem pequenasrespostas na região na qual gera dúvida se qualquer resposta ocorre e, assim,ambos superestimam a dose ótima. Isto particularmente ocorre quando se avaliametionina ou antibiótico, cujo custo marginal é muito pequeno em relação aovalor produzido, assim o ótimo econômico é próximo à produção máxima. Comprodutos mais caros, como biotina ou triptofano, a função hiperbólica leva umaestimativa satisfatória da dose ótima.

De acordo com o autor, a vantagem desses modelos, quando comparadoscom o quadrático, é que, os coeficientes das equações tem significado biológico,como a taxa de declínio na produção, sendo possível estimar curvas respostaspara populações com características de produção diferentes daquelas observadasnos experimentos. Contudo, a tendência dessas funções em superestimar a doseótima é um sério problema. D’Mello e Lewis (1970) recomendam para ajuste dosdados ao modelo assintótico a escolha de um valor arbitrário de 95% da dose quemaximiza a produção.

Um outro modelo não linear é o Modelo de Reading, descrito por Fisher,Morris e Jennings (1973). Baseia-se no princípio de que a resposta individual deum animal é descrita pelo modelo broken line, resultando numa série de respostasbroken line para os animais de um lote. Considerando-se que as respostas máximassão diferentes entre os indivíduos, a curva resposta da população baseada nosdesvios padrão da produção não é linear, conforme pode ser observado na Figura5. A curva resposta da população é ajustada baseada em equações propostaspor Curnow (1973).

Figura 10 - Representação gráfica do nível ótimo demetionina + cistina na dieta do ponto de vistaeconômico, com base no custo do alimento/kg deganho de peso e na margem bruta para as aves IsaLabel de 1 a 28 dias (Análises realizadas pelo pós-graduando, UNESP-Jaboticabal. Jefferson Costa deSiqueira).

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A vantagem desse modelo é que a curva leva em consideração avariabilidade entre os animais, além disso não muda entre os experimentos eindepende dos tratamentos experimentais (Morris, 1989). Assim, ao ajustaro Modelo de Reading com apenas alguns níveis avaliados, ele proporciona amesma dose ótima quando aplicado com todos os níveis avaliados. O contrárioocorre quando se ajustam os dados ao modelo quadrático. No Modelo deReading, os coeficientes das equações representam as eficiências de utilizaçãodos nutrientes para mantença e produção. Conseqüentemente, esse modeloapresenta três vantagens: a) o modelo gerado com os animais experimentaispode ser extrapolado para estimar a curva resposta de outro grupo de animaiscom diferentes potenciais de produção; b) é possível aplicar o modelo emuma série de dados de diversos experimentos e estimar melhor os coeficientes;c) pode-se obter as eficiências de utilização dos nutrientes com dados de umensaio de alimentação.

Entretanto, a principal desvantagem do modelo é que ele assume que aprodução individual dos animais é normalmente distribuída em torno da média,e isso requer uma estimativa da média de peso corporal. Essas condições sãopossíveis em ensaios de curta duração. Em ensaios longos, em que os pesos eprodução variam durante o ensaio, essas variáveis não são normalmentedistribuídas ao redor da média.

Por outro lado, Pack (1996) relata que o modelo permite calcular a doseótima econômica baseada nos preços do nutriente e da produção. A limitação domodelo, além da complexidade matemática, é a dificuldade de considerar asrespostas de conversão alimentar, características de carcaça e também decombinar mais de um parâmetro para o cálculo econômico.

Outros procedimentos têm sido descritos com a finalidade de determinarcom precisão o nível ótimo com dados provenientes de ensaios dose-resposta.Robbins et al. (1979) descreveram a regressão segmentada de duas inclinaçõesque consiste em definir a dose ótima pela intersecção de duas retas. Para realizaressa análise, necessita-se da inclinação da reta (u) que relaciona os níveis (x)que proporcionam respostas ascendentes (y); e a inclinação da reta (v) querelaciona os níveis (x) queproporcionam respostasdecrescentes (y). A doserecomendada para máximaresposta (l=141) é obtidapela intersecção das retas(r= 102), como pode serobservado na Figura 11.

Laberson e Firman (2002)compararam o modeloquadrático com a regressãosegmentada, usando dadosde um ensaio com perusalimentados com nove dietas

Figura 11 - Parâmetros necessários para a estimativada exigência pelo procedimento da regressãosegmentada (Adaptado de Laberson e Firman, 2002).

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.S. com níveis de um nutriente variando de 80% a 120% do recomendado. As

exigências foram determinadas pela intersecção das retas no modelo de duasinclinações, considerando-se 95% e 90% da dose máxima pela regressãoquadrática. A exigência média determinada foi 99,42%, e as preditas pelosmodelos foram: 102,14 ± 0,61 para 90% da quadrática, 107,81± 0,61 para 95%da quadrática e 99,59 ± 0,61 para a regressão segmentada. Segundo os autores,a quadrática superestimou a exigência, e a regressão segmentadaproporcionou resultado mais próximo da exigência real, sendo mais precisapara estimar as exigências.

Um outro procedimento foi descrito por Euclydes e Rostagno (2001) e Bakeret al. (2002) para determinar as exigências de aminoácidos em ensaios dose-resposta realizados com animais em crescimento. Uma equação quadrática e omodelo broken line são ajustados aos dados, seguindo os procedimentos relatadosanteriomente. A exigência é estimada objetivamente, estabelecendo-se oprimeiro ponto de intersecção da curva quadrática com o platô do broken line.O valor do intercepto x é calculado, igualando-se a equação quadrática com ovalor do platô (y) estabelecido pelo broken line.

O nível ótimo é estimado com objetividade porque é determinado pelaintersecção da curva quadrática com o platô do modelo broken line devidamenteajustado. A vantagem do uso da equação quadrática associada ao platô é que onível ótimo encontrado não é alto como aquele geralmente estimado pela

derivação da funçãoquadrática, nem baixo comonormalmente é observado nomodelo LRP (Euclydes eRostagno, 2001).

Na Figura 12, é apre-sentado uma representaçãográfica do procedimento queassocia o modelo quadráticocom o LRP, usando-se osdados de ganho de pesoobtidos pelo aumento dosníveis de metionina + cistinana dieta em ensaio realizadona UNESP-Jaboticabal.

Considerando-se os exem-plos mencionados, ajustadoscom os dados obtidos empesquisa realizada na UNESP-Jaboticabal para determinar

o nível ótimo de metionina + cistina para aves de corte de crescimento lento(Isa label) na fase de 1 a 28 dias, o modelo LRP estimou o menor nível (0,645%),enquanto o quadrático, o maior nível (0,765%). Aplicando-se o critério de 95%do nível estimado pelo modelo quadrático (0,765% x 0,95), obtém-se o nível

Figura 12 - Representação gráfica da estimativada exigência de metionina + cistina digestível paraGP, por meio do primeiro intercepto da equaçãoquadrática com o platô do LRP. (Dados daDissertação de Mestrado-UNESP/Jaboticabal,Nascimento, 2007).

Nível de Met+cis digestível (%)

Gan

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de 0,727%. Os modelos quadrático com platô e o exponencial estimaram exigênciassemelhantes (0,665 e 0,666%, respectivamente). Tendo em vista que todos osmodelos proporcionaram ajustes adequados aos dados, recomenda-se nesse caso,os dois últimos modelos para definir o nível ótimo de metionina + cistina.

Para realizar uma comparação mais apurada das diferentes metodologias,Euclydes e Rostagno (2001) juntaram os dados de cinco experimentos com seisníveis de lisina digestível de duas teses de doutorado da Universidade Federalde Viçosa. Barboza (1998) e Costa (2000) utilizaram frangos de corte machos, nafase de 15 ou 22 a 40 dias de idade, provenientes das empresas Hubbard (2experimentos) e Ross (3 experimentos). As variáveis analisadas foram: ganho depeso, conversão alimentar e peito com osso. As regressões foram ajustadas paraas variáveis de desempenho em função dos níveis de lisina digestível, comoapresentado na Tabela 2.

Tabela 2 - Médias de resultados de desempenho de 5 experimentos com frangos decorte e estimativas das exigências de lisina digestível por diferentes modelos.

Lisina Ganho de Conversão Peito comDigestível (%) Peso (g) Alimentar Osso (%)

0,772 1.362,9 1,94 28,580,832 1.428,9 1,87 29,430,892 1.500,1 1,81 29,960,952 1.525,3 1,77* 30,57*1,012 1.528,9* 1,78 30,511,072 1.507,0 1,78 30,47

Modelos Aplicados Exigência de Lisina Digestível (%)Melhor nível numérico* 1,012 0,952 0,952LRP Linear response plateau 0,915 0,915 0,935Equação quadrática com platô 0,910 0,916 0,943Equação quadrática 0,992 1,002 1,01595 % da Equação quadrática 0,942 0,952 0,964Exponencial + Bom senso 0,980 0,950 0,960Adaptado de Euclydes e Rostagno (2001).

Com a aplicação de todas as metodologias propostas, a porcentagem de lisinadigestível recomendada na formulação de rações para frangos de corte machos,apresentou pouca variação: 0,910% a 0,992%, 0,915% a 1,002% e 0,935% a 1,015%,para ganho de peso, conversão alimentar e peito com osso, respectivamente. O LRPmostrou tendência a subestimar e o quadrático a superestimar as exigências delisina.

Como comentado anteriormente, a aplicação e escolha dos modelosdependerão da relação entre os níveis do nutriente em estudo e a resposta aosmesmos. O pesquisador deve conhecer os modelos, saber as suas vantagens elimitações. Deve analisar seus dados, aplicar os modelos disponíveis e optar poraquele que melhor ajustar aos dados obtidos, para definir o nível ótimo donutriente, conforme objetivo da pesquisa.

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.S. 3.2. Aplicação dos modelos para determinar exigências nutricionais

Para exemplificar a aplicação dos modelos apresentados, serão usados osdados obtidos em uma dissertação de mestrado realizada na UNESP-Jaboticabalpara determinar o nível ótimo de lisina para aves de crescimento lento criadasem sistema semiconfinado. Nesse ensaio, 480 pintos de um dia Isa Label foramdistribuídos em um delineamento inteiramente ao acaso com os tratamentosarranjados em esquema fatorial 4x2, 4 níveis de lisina (0,85%, 0,97%, 1,09% e1,21%) em ambos os sexos, 3 repetições de 20 aves por repetição. As dietasforam formuladas com base no conceito de proteína ideal, mantendo a relaçãoaminoácidos:lisina, conforme as recomendações de Rostagno et al. (2005).

Os dados de ganho de peso (GP) e conversão alimentar (CA) de aves dalinhagem Isa Label, de ambos os sexos, alimentadas com diferentes níveis delisina digestível, no período de 1 a 28 dias de idade, são apresentados na Tabela3.

Tabela 3 - Desempenho de machos e fêmeas da linhagem Isa Label recebendo raçõescom diferentes níveis de lisina digestível, no período de 1 a 28 dias de idade.Níveis de Lisina SexoDigestível (%) Machos Fêmeas Média

Ganho de Peso (g)0,85 587,97# 529,17 558,570,97 621,85 571,67 596,761,09 648,09 566,88 607,491,21 633,73 575,15 604,44

Média 622,91 560,72Conversão Alimentar (g/g)

0,85 1,835 1,960 1,8980,97 1,804 1,884 1,8441,09 1,661 1,699 1,6801,21 1,803 1,869 1,836

Média 1,776 1,853# Médias oriundas de três observações.Dados provenientes da Dissertação de Mestrado(Nascimento, 2007).

A seguir, serão descritos os procedimentos adotados para realizar a análiseestatística dos dados, assim como os modelos adotados para estimar as exigênciasde lisina.

Inicialmente, os efeitos do nível de lisina digestível da ração, do sexo e dainteração lisina x sexo, foram testados pelo teste F da análise de variância. Omodelo estatístico utilizado foi:

Yij = µ + Lisi + Sj + Lis x Sij + eijk;

em que:

Yij = valor observado para a variável de desempenho (GP ou CA) parao i-ésimo nível de lisina digestível oferecido ao j-ésimo sexo;

µ = média geral da variável de desempenho (GP ou CA);

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Lisi = efeito do i-ésimo nível de lisina digestível da ração, sendo i = 1, 2,3, 4 níveis de lisina;

Sj = efeito do j-ésimo sexo, sendo j = 1,2 sexos;Lis x Sij = efeito da interação entre o i-ésimo nível de lisina digestível da

ração e o j-ésimo sexo.eijk = erro associado a unidade experimental, do j-ésimo sexo, recebendo

o i-ésimo nível de lisina digestível, i=1,2,3,4, e j=1,2.

Nas Tabelas 4 e 5, encontram-se as respectivas análises de variânciareferentes ao ganho de peso (GP) e à conversão alimentar (CA).

A interação entre os níveis de lisina digestível e o sexo não foi significativapara as variáveis GP e CA, indicando que o padrão de respostas aos diferentesníveis de lisina da ração é semelhante para machos e fêmeas. Com base nessainformação, observou-se que, apesar da magnitude das respostas terem sidodiferenciadas, o nível de lisina digestível que proporciona o máximo desempenhoé o mesmo para frangos machos e fêmeas.

Tabela 4 - Análise de variância para a variável ganho de peso.Fontes de Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Lisina 3 9.208,020 3.069,340 8,265 0,00151Sexo 1 23.707,850 23.207,850 62,490 0,00001Sexo x lisina 3 795,267 265,089 0,714 NSResíduo 16 5.942,121 371,383Total 23 39.653,258CV = 3,256 % NS= não significativo (P>0,05).

Tabela 5 - Análise de variância para a variável conversão alimentarFontes de Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Lisina 3 0,1572251 0,0524084 11,253 0,00237Sexo 1 0,0358562 0,0358562 7,699 0,01353Sexo x lisina 3 0,0058495 0,0019498 0,419 NSResíduo 16 0,0745157 0,0046572Total 23 0,2734465CV = 3,761 % NS= não significativo (P>0,05).

3.2.1. Ajuste dos dados pelo modelo quadrático

Tendo em vista que modelos lineares e não lineares são os mais indicadospara ajustar os dados obtidos em ensaios dose-resposta, o próximo procedimentofoi a análise de variância com o desdobramento dos 3 graus de liberdade dostratamentos em polinômios de primeiro, segundo e terceiro graus. Osresultados indicaram que os níveis de lisina proporcionaram respostasquadráticas para as duas variáveis (Tabelas 6 e 7).

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Tabela 6 -Desdobramento dos GL de tratamento para ganho de peso.Fontes de R2 Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Lisina 3 9.208,020 3.069,340 8,265 0,00151

Linear 0,72 1 6.602,094 6.602,094 17,777 0,00066Quadrat. 0,99 1 2.549,690 2.549,690 6,865 0,01856Cúbico 1,00 1 56,235 56,235 0,151 NS

Sexo 1 23.707,850 23.207,850 62,490 0,00001Sexo x lisina 3 795,267 265,089 0,714 NSResíduo 16 5.942,121 371,383Total 23 39.653,258NS= não significativo (P>0,05).

Tabela 7 - Desdobramento dos GL de tratamento para conversão alimentar.Fontes de R2 Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Lisina 3 0,1572251 0,0524084 11,253 0,00237 Linear 0,23 1 0,0362982 0,0362982 7,794 0,01306 Quadrat. 0,65 1 0,0656941 0,0656941 14,106 0,00173 Cúbico 1,00 1 0,0552328 0,0552328 11,860 0,00334Sexo 1 0,0358562 0,0358562 7,699 0,01353Sexo x lisina 3 0,0058495 0,0019498 0,419 NSResíduo 16 0,0745157 0,0046572Total 23 0,2734465NS= não significativo (P>0,05).

Assim, as variáveis GP e CA foram ajustadas pelo modelo quadrático,utilizando-se todos os dados provenientes de machos e fêmeas. O modelo utilizadofoi:

Y = β0 + β1Lis + β2Lis2 + e em que:

Y = valor da variável dependente (GP ou CA);β0 = constante da regressão (intercepto da reta com o eixo Y);β1 = coeficiente de regressão do componente linear;β2 = coeficiente de regressão do componente quadrático;Lis= níveis de lisina digestível da ração;e = erro ou desvio associado à distância entre o valor observado Y e o

valor estimado Y da equação de regressão ajustada.

A relação entre a variável dependente (GP) e a variável independente (Lis)foi estabelecida pela equação:

GP = -281,998 + 1598,12 Lis – 715,774 Lis2 (R2=0,99);

GP = ganho de peso estimado e Lis = nível de lisina digestível da ração.

Contudo, o estabelecimento dessa relação funcional não garante que a variáveldependente (GP) seja influenciada pela variável independente (Lis), sendonecessário realizar a análise de variância da regressão para confirmar se a variável

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Figura 13 - Representação gráfica do modeloquadrático para estimar o nível de lisina digestível(Lis) adequado para maximizar o ganho de peso(GP) das aves.

Lis influencia de fato, a variável GP. Outra alternativa é testar os coeficientesβ’s da equação de regressão, separadamente, pelo teste T. Optou-se poranalisar a equação de regressão por meio da análise de variância (Teste F).

Na Tabela 8, é apresentada a análise de variância da regressão do GP emfunção com os níveis de Lis para as aves de ambos os sexos.

Tabela 8 - Análise de variância da regressão do GP em função dos níveis de Lis.Fontes de Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Devido àRegressão 2 9.151,783 4.575,892 3,20 0,0611Resíduo 21 30.001,480 1.428,642

Com base na ANOVA, observa-se que a resposta de ganho de peso é explicada(P=0,0611) pela equação de regressão (modelo quadrático), ajustada para osdados de ganho de peso de ambos os sexos. O coeficiente de determinação(R2) foi calculado pela razão entre a soma dos quadrados da regressão (SQReg)e a soma dos quadrados dos tratamentos (SQTrat), representando a proporçãoda variação entre tratamentos que é explicada pela equação de regressão(SQReg/SQTrat).

Por meio da primeira derivada da equação (GP = -281,998 + 1598,12 Lis-715,774 Lis2), obteve-se a equação linear GP = 1598,12 - 1431,548 Lis, que,igualada a zero, forneceu a estimativa da exigência de lisina digestível paramaximizar o GP (1,116% de lisina digestível da ração). A representação gráficaé apresentada na Figura 13.

Os procedimentos relativos à ANOVA, ao ajuste do modelo para os dados,e à estimativa do nível de lisina digestível para minimizar a CA, foram osmesmos utilizados paraanalisar o GP. Na Tabela 9, éapresentada a análise devariância da regressão para aCA em função dos níveis deLis e, na Figura 14, arepresentação gráfica daestimativa do nível de lisinadigestível adequado paraminimizar a CA das aves(1,070% Lis). Considerando-se95% da máxima respostaestimada pelo modelo quadrá-tico, obtém-se a exigência delisina digestível de 1,060%para ganho e de 1,016% paraCA.

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Figura 14 – Representação gráfica do modeloquadrático e da estimativa do nível de lisinadigestível (Lis) adequado para minimizar aconversão alimentar (CA) das aves.

Tabela 9 - Análise de variância da regressão da CA em função do nível de Lisina.Fontes de Graus de Soma de Quadrados FVariação Liberdade Quadrados médios calculado Probab.Devido aRegressão 2 0,1019919 0,050995940 6,25 0,0074Resíduo 21 0,1714541 0,008164548

Com base na ANOVA,observa-se que a resposta daCA é explicada (P=0,0074)pela equação de regressão(modelo quadrático) ajustadapara as aves de ambos ossexos.

3.2.2. Ajuste dos dadospelo modelo LinearResponse Plateau –(LRP)

O modelo LRP foiajustado separando-se asmédias observadas de cadatratamento em doiscomponentes, um conjunto de dados para ajustar a reta e outro para o platô,sendo estimado o nível de lisina pelo intercepto da reta com o platô,considerando-se a opção que representa o melhor ajuste dos dados.

Os modelos usados foram: Yi = β0 ± β1Lisi para estimar a reta e Yi = β2 parao platô; em que: β2 = estimativa do valor máximo ou mínimo para GP ou CA,respectivamente. O ponto de intersecção das retas (break-point ou ponto dequebra), foi obtido por: Lis = (β2 - β0)/ β1.

No desenvolvimento do modelo, foram feitas várias regressões e platôs usando-se diferentes combinações dos pontos, sendo a combinação que melhor se ajustouàs médias dos tratamentos definida como aquela que forneceu a menor soma dequadrado dos desvios (Tabela 10).

Tabela 10 - Resultado das possíveis combinações de retas e platôs para ajustar osdados de GP das aves, pelo modelo LRP.Nº de ptos Nº de ptos Soma de Quadrados Intercepto Coeficiente Platôna equação no platô dos Desvios

2 3 61,1338348 288,0728 318,2321 602,89542 2 4,6246305 288,0728 318,2321 605,96443 2 130,2989807 389,9078 203,8109 605,96443 1 125,6743469 389,9078 203,8109 604,44374 1 434,3201904 464,4827 123,6228 604,4437

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Figura 15 – Representação gráfica da estimativado nível de lisina digestível (Lis) adequado paramaximizar o ganho de peso (GP) das aves pelomodelo LRP.

A equação GP = 288,0728 + 318,2321 Lis (R2=1,00) é válida para o intervalocompreendido entre 0,85% e 0,999% de lisina digestível na ração, sendo que,para níveis de lisina superiores ao ponto de quebra (0,999%), o GP estimadopermanece constante (605,96g). O coeficiente de determinação (R2) refere-se àequação determinada pela regressão e, nesse caso, foi igual a 1,00 pelo fato dasoma de quadrados dos desvios da reta ajustada ter sido igual a zero. Na Tabela11, são apresentadas as somas de quadrados dos desvios da reta e do platô,assim como a soma de quadrados dos desvios total para a opção que proporcionouo melhor ajuste para o GP. A Figura 15 ilustra a estimativa do nível de lisinadigestível na ração, adequado para maximizar o GP pelo modelo LRP.

Tabela 11 - Somas de quadrados dos desvios da reta e do platô, soma de quadradosdos desvios total para o modelo que proporcionou o melhor ajuste para o GP.

Intercepto Coeficiente Dados Soma de Quadrados SQD -dos desvios Total

Reta 288,0728 318,232 2 0,0000 4,6246Platô 605,9644 0,000 2 4,6246

Os procedimentos relati-vos ao ajuste do modelo LRPpara os dados de CA e àestimativa do nível de lisinadigestível que minimiza a CAforam os mesmos utilizadospara analisar o GP. Na Tabela12, são apresentados osresultados das possíveiscombinações de retas eplatôs para ajustar os dadosde CA. Na Tabela 13, sãoapre-sentadas as somas dequadrados dos desvios dareta e do platô, assim comoa soma de quadrados dosdesvios totais para o modeloque proporcionou o melhor ajuste para a CA. Na Figura 16, encontra-se arepresentação gráfica da estimativa do nível de lisina digestível (Lis) queminimiza a CA de acordo com o modelo LRP.

Tabela 12 - Resultado das possíveis combinações de retas para ajustar os dados de CA.Nº de ptos Nº de ptos Soma de Quadrados Intercepto Coeficiente Platôna equação no platô dos Desvios

2 3 0,0170097 2,277123 -0,44672 1,7872 2 0,0121165 2,277123 -0,44672 1,7583 2 0,0141296 2,684671 -0,90464 1,7583 1 0,0020131 2,684671 -0,90464 1,8364 1 0,0201545 2,112932 -0,28987 1,836

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.S. Tabela 13 - Somas de quadrados dos desvios da reta e do platô, soma de quadrados dos

desvios totais para o modelo que proporcionou o melhor ajuste para o CA.Intercepto Coeficiente Dados Soma de Quadrados SQD -

dos desvios TotalReta 2,6847 -0,905 3 0,0020 0,0020Platô 1,8360 1 0,0000

Pela análise da Figura 16,observa-se que a equação queforneceu a menor soma dequadrados dos desvios nãopossibilitou um ajusteadequado dos dados de CA.

3.2.3. Ajuste dos dadospelo modelo quadráticoassociado ao platô do LRP

Por esse método, asexigências são determinadascomo sendo o primeiro pontoem que a resposta quadráticaintercepta o platô do LRP. Esseponto pode ser definido matematicamente, igualando-se a equação quadráticaao valor da variável de desempenho (GP ou CA) estabelecido pelo platô doLRP. Considerando-se a equação quadrática como: Y= ax2 + bx + c, os pontosde intersecção (exigência) do platô com a curva são calculados pela equação:

2ay)4a(cbb

X2 −−±−

=

O nível ótimo de lisina foi definido por meio das respectivas equações:Ganho de peso: 605,9644 = -281,998+1598,12 Lis-715,774 Lis2

Conversão alimentar: 1,836 = 5,90205 – 7,77436 Lis + 3,63325Lis2

Aplicando-se a fórmula citada acima para obter as intercecções das equaçõesquadráticas com o platô, determinou-se a exigência de lisina digestível para GPpelo primeiro intercepto (1,041%) (Figura 17). Para CA, conforme observadona Figura 18, não foi possível determinar o nível de lisina por esse modelo,uma vez que não houve intercepto da quadrática com o platô do LRP. Isso ocorreuem razão da falta de ajuste do LRP aos dados de CA. Apesar do modelo nãoproporcionar bom ajuste para CA, para o ganho de peso teve um excelenteajuste, o nível ótimo foi intermediário aos níveis proporcionados pelo LRP equadrático. Isso demonstra a coerência do modelo, uma vez que o LRP subestimae o quadrático superestima o nível ótimo.

Figura 16 – Representação gráfica da estimativado nível de lisina digestível (Lis) para minimizara conversão alimentar (CA) das aves pelo modeloLRP.

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3.2.4. Ajuste dos dados pelo modelo exponencial

O modelo utilizado para o ajuste dos dados foi Y = a + b ( 1- e – c (Lis - d)), emque Y é variável dependente; Lis é o nível de lisina digestível da ração; arepresenta a resposta com o menor nível de lisina na dieta; b é a diferençaentre a mínima e máxima resposta à adição do nutriente; c a inclinação dacurva; e d o nível do nutriente na dieta basal.

As equações exponenciais ajustadas para os dados de GP e CA sãoapresentadas nas Figuras 19 e 20. O nível ótimo de lisina na dieta foi definidocomo sendo aquele correspondente a 95% da resposta máxima da variáveldependente estimada por esse modelo, matematicamente definida pelaexpressão: (ln 0,05) / -13,88 + 0,85 = 1,066% de lisina digestível na ração(Figura 19 ). Considerando-se os dados de CA tem-se: (ln 0,05) / -10,95 +0,85 = 1,124% de lisina digestível na ração (Figura 20).

3.2.5. Resumo dos resultados obtidos pela aplicação dos modelos

Na Tabela 14 e Figuras 21 e 22, são apresentados todos os modelos e asexigências determinadas pela sua aplicação para o ganho de peso e conversãoalimentar.

Para o ganho de peso, todos os modelos tiveram bom ajuste indicado peloscoeficientes de regressão (R2) e também pelas SQD. O LRP subestimou e oquadrático superestimou o nível de lisina. Os níveis estimados pelo modeloexponencial e pela intersecção da quadrática no platô do LRP foramintermediários. Com base nesses resultados, os melhores modelos para estimaras exigências de lisina foram o quadrático + platô e o exponencial.

Para a conversão alimentar, não houve bom ajuste dos procedimentos LRP,quadrático + platô e modelo exponencial. Como o modelo quadrático foi o quemelhor se ajustou aos dados, este foi o mais indicado para determinar o nívelideal de lisina para minimizar a CA das aves.

Figura 17 – Representação gráfica daestimativa da exigência de lisinadigestível para GP, por meio do primeirointercepto da equação quadrática como platô do LRP.

Figura 18 – Representação gráfica daequação quadrática e LRP para CA, em quenão foi possível determinar o interceptoda quadrática com o platô do LRP.

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Figura 19 – Modelo exponencialajustado aos dados de ganho de pesodas aves alimentadas com diferentesníveis de lisina.

Figura 20 – Modelo exponencial ajustadoaos dados de conversão alimentar das avesalimentadas com diferentes níveis delisina.

Figura 22 –Representação gráfica detodos os modelos aplicados para a CA.

Figura 21 – Representação gráfica detodos os modelos aplicados simultanea-mente para o GP.

Tabela 14 - Resumo dos resultados obtidos pela aplicação dos modelos.Modelo Equação Nível ótimo R2

Ganho de pesoLRP GP = 288,0728 + 318,232 Lis 0,999 1,00Quadrático GP = - 281,998 + 1598,12 Lis – 715,774 Lis2 1,116 0,9995% Quad. 1,060*Exponencial GP = 558,503 + 48,132 (1 – e – 13,88 * (Lis – 0,85)) 1,066 0,99Quad + Platô 605,9644 = -281,998+1598,12Lis-715,774Lis2 1,041 ——

Conversão alimentarLRP CA = 2,68467 – 0,904639 Lis 0,938 0,92Quadrático CA = 5,90205 – 7,77436 Lis + 3,63325 Lis2 1,070 0,6595% Quad. 1,016*Exponencial CA = 1,902 – 0,1328 (1 – e – 10,95 * (Lis– 0,85)) 1,124 0,41Quad + Platô 1,836 = 5,90205 – 7,77436Lis + 3,63325Lis2 0,910 ——* Exigência considerando 95% do modelo quadrático.

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4. Métodos para determinar exigências dos aminoácidos

Dentre os métodos utilizados para determinar as exigências dosaminoácidos destacam-se o dose-resposta e o fatorial. O método fatorial serádiscutido posteriormente. O método baseado na resposta do animal, mediantevariação na concentração de um determinado aminoácido na dieta, tem sidoo mais usado pelos pesquisadores, para definir os níveis dos aminoácidosrecomendados em formulações práticas.

A técnica da suplementação do aminoácido teste na dieta basal tem sido amais usada para formulação das dietas experimentais. Uma dieta basal éformulada para atender as exigências nutricionais de energia, minerais, vitaminase dos demais aminoácidos essenciais, com exceção daquele a ser estudado. Esteé suplementado na dieta basal na forma de aminoácido cristalino, e as dosesdevem promover desde uma limitação no crescimento até atingir o máximodesempenho. Quando o aminoácido avaliado tem relações antagônicas com outro,os dois devem ser suplementados para evitar esse efeito. O nível ótimo é definidocom base na resposta animal.

A técnica da suplementação tem sido criticada por vários pequisadores (Fishere Morris, 1970, Gous, 1980, D’Mello, 2003 e Moughan e Fuller, 2003). Primeiro,porque para formular uma dieta basal adequada em todos os nutrientes, supõe-se que as exigências nutricionais estejam bem estabelecidas. Entretanto, muitasvezes, as dietas são formuladas com excesso de alguns nutrientes levando ao“imbalanço” dos mesmos, podendo afetar a resposta animal. Além disso, paravárias espécies animais, as exigências ainda não estão estabelecidas. Por exemplo,para algumas espécies de peixes, ainda não estão definidas as exigências detodos os aminoácidos, dificultando a formulação da dieta basal que atenda atodas as necessidades nutricionais, com exceção do aminoácido em estudo.Segundo, porque o aumento sucessivo do aminoácido limitante leva aodesbalanceamento dos demais aminoácidos que pode afetar a resposta animal.Terceiro, em altos níveis de suplementação do primeiro aminoácido limitante, aresposta a esse aminoácido poderia depender de um segundo aminoácidolimitante. Quarto, existe a dificuldade de se conseguir uma dieta basal deficienteno aminoácido limitante que permita a suplementação de altas doses domesmo. Quinto, refere-se ao modelo aplicado para definir a dose ótima, obroken line, que, além de subestimar a dose não é adequado para ajustar aresposta de grupos de animais. Além disso, alguns modelos definem a dosebaseado na resposta máxima, superestimando a dose; e outros estabelecemo nível baseados no nível mínimo que não difere estatisticamente da respostamáxima, subestimando a exigência. Uma crítica final refere-se ao alto custodos aminoácidos sintéticos que podem onerar os ensaios.

Apesar de todas as dificuldades para formular as dietas e críticas, o métododose-resposta continua sendo o mais utilizado para determinar as exigênciasdos aminoácidos e dos nutrientes em geral, por ser de fácil execução, barato,e os resultados dos experimentos correspondem razoavelmente bem com osdados de campo observados pela indústria de rações.

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.S. Fisher e Morris (1970) propuseram uma técnica alternativa para avaliar

aminoácidos denominada Técnica de Diluição da Dieta. Este método consisteem diluir seqüencialmente uma dieta alta em proteína com uma dietaisoenergética, livre de proteína. Gous (1980) descreve a técnica como um métodomelhorado, baseando-se no princípio de que essa técnica proporciona resultadosmais válidos do que a técnica de suplementação.

D’Mello (1982), usando dados obtidos por Gous (1980) pela técnica da diluiçãoda dieta e dados oriundos da técnica de suplementação por Boomgaardt e Baker(1973), constatou que a resposta no crescimento dos animais com o aumento naingestão de lisina foi semelhante entre as duas técnicas. O autor concluiu quenão se justificava o argumento de que a técnica de diluição seria uma melhoralternativa em razão das deficiências da técnica de suplementação.

D’Mello (2003) menciona que as duas técnicas tem suas limitações, mas podemser usadas para determinar o nível ótimo dos aminoácidos. Ressalta que, apesardas duas técnicas proporcionarem respostas compatíveis com o crescimentoanimal, a técnica da diluição promove diferenças nos níveis de proteína dasdietas diluídas. Alguns trabalhos têm demonstrado que as diferenças nos níveisprotéicos têm refletido nas exigências dos aminoácidos (Morris et al., 1987 eVieira et al., 2004). A redução da utilização do aminoácido limitante com oaumento da proteína das dietas ocorre por causa do imbalanço dos aminoácidos.Por outro lado, o autor relata, conforme dados do estudo de D’Mello (1990)empregando a técnica de suplementação, que o “imbalanço” moderado e osevero não afetaram a utilização do primeiro aminoácido limitante. A basebioquímica do efeito da proteína sobre as respostas dos aminoácidos nocrescimento das aves ainda não está esclarecida. Resultados de algumas pesquisasrealizadas com as duas técnicas, diluição e suplementação, indicam que a variaçãona concentração de um aminoácido afeta a deposição de gordura na carcaça dasaves.

Segundo D’Mello (2003), uma série de fatores, como temperatura ambiente,estresse imunológico, sexo, idade, espécie e outros fatores da dieta podemafetar a resposta das aves com a variação de um aminoácido na dieta. O autormenciona que alguns fatores podem afetar o consumo e outros a eficiência deutilização do aminoácido avaliado. Fatores relacionados à dieta, como energiae “imbalanço” dos aminoácidos, afetam o consumo; outros, como antagonismosentre os aminoácidos de cadeia ramificada ou entre os básicos, como lisina earginina, afetam a utilização dos aminoácidos. Para isolar esses fatores,recomenda-se avaliar as respostas em função do consumo do aminoácido e nãoda sua concentração na dieta. Fatores que reduzem a eficiência de utilizaçãodesse nutriente podem ser verificados se a resposta é avaliada em função daingestão do aminoácido e também pelo comportamento das curvas respostas.

Considerando-se as limitações e críticas ao método dose-resposta, outrosconceitos e métodos têm sido propostos para estudar os aminoácidos, tendocomo base o conceito de proteína ideal.

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4.1. Conceito de proteína ideal

O conceito da proteína ideal é bastante antigo, proposto inicialmente porMitchel (1964) para otimizar a utilização da proteína da dieta (relação entreretenção e consumo de proteína) e minimizar a excreção de nitrogênio. Naquelemomento foi um conceito mais teórico do que prático. Hoje, com o avançotecnológico na área de produção de aminoácidos sintéticos, o conceito temsido de grande interesse.

A proteína ideal pode ser definida como o balanço exato, sem excessos oudeficiências, de todos os aminoácidos necessários para a manutenção animal emáxima deposição protéica. Isso reduz o uso de aminoácidos como fonte deenergia e diminui a excreção de nitrogênio. O aminoácido lisina foi eleito pelospesquisadores como referência (Standard = 100) pelas seguintes razões: a lisinaé o primeiro aminoácido limitante na maioria das dietas para suínos e o segundo,depois dos aminoácidos sulfurosos, na maioria das dietas para aves. Esteaminoácido encontra-se economicamente disponível na forma cristalina para serutilizado nas rações práticas dos animais. Diferentemente dos aminoácidossulfurosos, sua análise laboratorial é simples e direta e também possui metabolismoorientado principalmente para deposição de proteína corporal. E, por fim, existegrande quantidade de publicações referentes aos requerimentos de lisina em aves esuínos sob diferentes condições nutricionais, ambientais e de composição corporal.

Atualmente, é recomendado formular rações com base na proteína ideal.Ainda que as necessidades dos aminoácidos sejam diferentes, a relação entreeles é afetada apenas pela idade do animal, pois, de acordo com o peso(mantença) e com o ganho diário de peso (deposição de proteína), tem-se aproteína ideal ajustada para cada idade (Rostagno et al., 2002). Teoricamente,deveria existir uma proteína ideal para cada dia de idade do animal, o que sóseria possível com a aplicação de equações para predizer as exigências diáriaspara mantença e ganho de peso de cada aminoácido. Do ponto de vista prático,são publicadas as relações dos aminoácidos com a lisina para 2 ou 3 fases davida do animal, ou seja, para a fase inicial, crescimento e final.

Conforme a proteína dietética é reduzida com a suplementação deaminoácidos industriais, o ajuste da ótima relação ideal desses componentesse torna cada vez mais importante. A ordem de limitação dos aminoácidosnas dietas é que especifica quais aminoácidos industriais são necessáriossuplementar, para manter o ótimo balanço.

A idéia básica desse conceito é que os animais necessitam de aminoácidosem quantidades balanceadas para se obter uma ótima performance. Osaminoácidos absorvidos que estão em excesso em relação ao primeiro limitantesão oxidados e excretados como compostos nitrogenados. Segundo MacLeod(1997), a degradação do excesso de aminoácidos na ração tem alto custo energéticopara os animais. Dietas com alto conteúdo protéico proporcionam menor conteúdode energia líquida do que dietas com baixo nível de proteína, formuladas combase na proteína ideal. Portanto, ajustando-se os aminoácidos da dieta conformea proteína ideal, ocorre a maximização da utilização do nitrogênio da dieta eredução da excreção.

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.S. A razão para o uso desse conceito nas formulações para os animais é

fundamentada no fato de que a relação entre a lisina e os outros aminoácidosessenciais permanece inalterada, em grande parte, apesar de uma série defatores dietéticos, ambientais e genéticos poderem afetar as exigências dosaminoácidos (Baker e Han, 1994).

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4.3. Critérios respostas para definir as exigências dos aminoácidos

A escolha das variáveis utilizadas como critério de avaliação é fundamentalpara definir as exigências dos aminoácidos e as relações ideais. A maioria dostrabalhos publicados consideram o ganho de peso e a conversão alimentar paraestabelecer os níveis dos aminoácidos. Em estudo realizado na UFV, Paez (2007),com o objetivo de atualizar a relação metionina + cistina digestível / lisinadigestível de frangos de corte, avaliou 5 relações variando de 64% a 80% emdietas deficientes em lisina digestível (1,03%) e comparou com uma ração controlecom 1,10% de lisina digestível e 0,880% de metionina + cistina digestível (80%da relação). As variáveis consideradas foram a conversão alimentar erendimento de filé de peito na fase de 22 a 35 dias de idade dos machos Cobb(Tabela 15). Observa-se que a conversão alimentar permitiu estimaradequadamente a relação metionina + cistina digestível / lisina digestíveldos machos Cobb, que variou de 72,6% para o modelo LRP a 77% para o modeloquadrático, sendo os modelos, 95% do quadrático e o quadrático + platô,intermediários, 73,2% e 73,9%, respectivamente. Para ótimo rendimento de

Figura 24 - Efeito do nível de lisina na dieta controlesobre inclinação das respostas. (Adaptado de Lemme,2003).

Lis = Intervalo linearLis = NivelamentoLis = Platô

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filé de peito, os níveis de metionina + cistina na dieta recomendados forammenores que para conversão alimentar, pois não houve efeito dos níveis demetionina+cistina digestível sobre o rendimento de filé de peito dos frangosde corte.

Tabela 15 - Efeito da relação met. + cis. dig. / lis. dig. sobre a conversão alimentare rendimento de filé de peito em frangos de corte Cobb machos de 22 a 35 dias de idade.

M+C / Lis (%) Conversão (g/g) Rendimento de Filé (%)64 (0,659)1 1,788 23,7468 (0,700) 1,742 24,1472 (0,742) 1,690 24,0576 (0,783) 1,690 24,2680 (0,824) 1,689 24,38

Controle positivo2 1,665 24,33CV (%) 1,61 3,58

Modelos Relação M+C/Lis (%)Quadrático 77,0 ns

95% da resposta quadrática 73,2 —Quadrático + Platô 73,9 —

LRP 72,6 —1Relação M+C dig. / Lis. dig. e conteúdo (%) de M+C dig. entre parênteses e Lis. dig. da dieta(1,03%). 2Controle positivo contendo M+C dig. (0,880%) e Lis dig. (1,10%) .(Paez, 2007).

Outros critérios podem ser usados para definir os níveis ideais de aminoácidos.Os primeiros trabalhos publicados, utilizando a excreção de uréia pelos suínos ede ácido úrico pelas aves para avaliar qualidade da proteína ou níveis nutricionaisde aminoácidos, foram publicados por Brown e Cline (1974) e por Miles eFeatheston (1976). A metodologia é baseada no aumento da produção destescompostos quando ocorre deficiência ou “imbalanço” dos aminoácidos. Asuplementação do primeiro aminoácido limitante, promovendo melhorbalanceamento, aumenta a síntese de proteína e reduz o catabolismo dos demaisaminoácidos não limitantes, havendo redução na excreção de uréia ou ácidoúrico que são os produtos finais do catabolismo dos aminoácidos. Dessa forma,a excreção de uréia nos mamíferos ou ácido úrico nas aves, podem ser utilizadaspara determinar os níveis nutricionais do primeiro aminoácido limitante. A uréiapode ser determinada também no sangue, sendo recomendado um jejum de 5horas após a alimentação a fim de coletar o sangue para maximização do teorde uréia no sangue. Entretanto, Rodrigueiro et al. (2000) indicam que adeterminação da concentração de ácido úrico como forma de estudar ometabolismo dos aminoácidos pode esbarrar no alto coeficiente de variação,sendo, portanto, considerado um fator limitante para a tomada de decisõesquanto às estimativas de exigências nutricionais.

O mesmo princípio se aplica para a determinação da concentração doaminoácido limitante no plasma dos animais. Em vários trabalhos, foi verificadoque a adição de um aminoácido na dieta, em níveis abaixo da exigência doanimal, não ocasiona alteração significativa na concentração do aminoácidono plasma, mas, quando a adição é compatível com a exigência ou em excesso,

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.S. o nível plasmático aumenta bruscamente. Pode-se concluir que, quando o nível

plasmático do aminoácido em estudo começa a aumentar, este pode serestabelecido para definir a sua exigência dietética.

Esses critérios foram utilizados por Pinheiro et al. (1986) para determinar aexigência de lisina de porcas lactantes. Os autores forneceram 5 níveis de lisina aporcas em lactação por dois períodos de 4 dias e determinaram, no último dia decada período, os níveis de lisina e uréia no plasma e a excreção de uréia na urinanas últimas 24 horas. A Tabela 16, mostra os níveis recomendados de lisinatotal nas dietas de porcas em lactação com base nos resultados obtidos de uréiano plasma e na urina e de lisina plasmática. As metodologias laboratoriais facilitamsobremaneira as pesquisas com animais adultos, pois, para realizar medidas dodesempenho, seria necessário um grande número de porcas por longos períodos,o que dificultaria a realização de outras pesquisas em uma granja experimentalde suínos.

Tabela 16 - Efeito do nível dietético de lisina total sobre a uréia e lisina plasmáticae excreção urinária de uréia em porcas em lactação.

Dieta Lisina Uréia Plasmática Uréia Lisina PlasmáticaTotal (%) (mg/100mL) Urinária (g/dia) (mg/100mL)

0,566 32,78 ab 40,14 ab 1,26 c0,646 25,83 c* 34,41 b 1,21 c0,726 30,51 b 24,68 c* 1,52 bc*0,806 29,48 bc 24,68 c 1,77 b0,886 32,22 ab 32,29 bc 2,06 a

* Exigência recomendada para cada parâmetro. Pinheiro et al. (1986).

Fontes et al. (2000) alimentaram leitoas (60 a 95 kg) com dietas contendodiferentes níveis de lisina e avaliaram parâmetros de desempenho, de carcaça ea uréia no soro. Os autores verificaram que a exigência de lisina estimada com aconversão alimentar e uréia no soro foram similares, entretanto a estimativa donível de lisina na dieta para menor deposição de gordura na carcaça foi 15%superior (Tabela 17). Os coeficientes de variação dos diferentes parâmetrosusados para estimar as exigências nutricionais das leitoas mostram que aconversão alimentar apresentou o menor coeficiente, e os de deposição de proteínae de gordura na carcaça os maiores valores, sendo intermediária a variação dauréia no soro. Esses resultados sugerem que, nos estudos realizados para definirníveis nutricionais para melhoria da deposição protéica e redução na deposiçãode gordura, as repetições e o número de animais por repetição deve ser aumentadopara poder detectar as diferenças entre os tratamentos experimentais.

4.5. Protocolo proposto para determinar o nível ótimo de lisina emdietas formuladas com base na proteína ideal

Delineamento experimentalO número de repetições, animais por repetição e distribuição dos animais

devem seguir os princípios apresentados no Capítulo 1 para cada espécieanimal. A definição dos tratamentos depende do método a ser empregado.

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Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos

Tabela 17 - Efeito do nível de lisina dietética sobre variáveis, medidas em leitoas de 60a 95 kg.Lisina na Dieta, Conversão Uréia no Deposição, g/dia

% Alimentar1 Soro1 mg/dL Proteína2 Gordura3

0,75 2,73 35,80 153,9 232,10,85 2,55 33,67 156,0 238,60,95 2,42 30,32 153,8 226,41,05 2,46 27,80 156,8 161,61,15 2,53 32,82 161,8 182,5

Exigência de Lis 1,00 1,00 0,75 1,15CV, % 4,02 6,40 14,06 14,12

1Efeito Quadrático (P<0,01). 2ns. 3Efeito Linear (P<0,01). Fontes et al. (2000).

Dietas experimentaisAs dietas podem ser formuladas pela técnica da suplementação ou da diluição.

Pela técnica da suplementação, é formulada uma dieta basal deficiente emlisina, mas deve atender as exigências nutricionais de energia, vitaminas eminerais. Os demais aminoácidos devem estar em proporções adequadas paramanter as relações ideais com a lisina. A basal é suplementada com lisina e osdemais aminoácidos para manter a relação ideal.

Na Tabela 18, são apresentados exemplos de suplementação da lisina edemais aminoácidos na dieta basal. Entretanto, em dietas práticas, há umacerta dificuldade em manter a mesma relação ideal dos aminoácidos em todasas dietas. Conforme exemplo apresentado, à medida que os níveis de lisina dasrações são aumentados, os aminoácidos que se tornam limitantes devem sersuplementados por fontes sintéticas, de forma que as relações ideais propostaspor Rostagno et al. (2005) sejam atendidas. Por esse método de formulação,observa-se que as dietas com os níveis mais elevados são aquelas que mais seaproximam das relações exatas, pela necessidade de suplementação da maiorparte dos aminoácidos, enquanto os primeiros níveis são aqueles que maisextrapolam as relações ideais.

As formulações pela técnica da diluição consistem em formular uma dietacom alto nível de lisina e, conseqüentemente, dos demais aminoácidos que sãoestabelecidos conforme o perfil ideal; e outra dieta de diluição com os mesmosteores de energia, minerais e vitaminas, mas isenta de proteína e aminoácidos(Tabela 19). A mistura das duas dietas em proporções adequadas fornece osníveis de lisina a serem avaliados, mantendo as mesmas relações dos aminoácidosem todas as dietas. Essa técnica permite manter o mesmo perfil dosaminoácidos em todas as dietas, como pode ser verificado no exemplo deformulação apresentado na Tabela 20. Entretanto, a restrição dessa técnicaé a variação dos níveis de proteína da dieta que variam conforme as diluições.Isso pode ser amenizado com a inclusão, na dieta isenta de aminoácidos(diluente), de uma fonte de nitrogênio, como o ácido glutâmico.

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.S. Tabela 18 - Dietas experimentais formuladas pela técnica da suplementação para avaliar

os níveis de lisina, mantendo a relação ideal dos aminoácidos para frangos de corte nafase inicial. Rações isoenergéticas e isoprotéicas com os aminoácidos na proporçãoideal.Ingredientes (%) Níveis de lisina digestível (%)

0,85 0,97 1,09 1,21Basal 91,932 91,932 91,932 91,932L-lisina HCl ———- 0,153 0,306 0,459DL- metionina 0,105 0,193 0,282 0,370L-treonina ———- 0,027 0,106 0,187L- valina ———- ———- 0,064 0,155L- Arginina ———- ———- 0,022 0,149Ácido glutâmico 7,932 7,570 6,975 5,992Amido 0,031 0,125 0,313 0,756Total 100,00 100,00 100,00 100,00Aminoácidos digestíveis aa/lis aa/lis aa/lis aa/lisLisina, % (100)1 0,850 1,00 0,970 1,00 1,090 1,00 1,210 1,00Metionina+cistina,% (72) 0,612 0,72 0,698 0,72 0,785 0,72 0,871 0,72Triptofano,% (16) 0,195 0,23 0,195 0,20 0,195 0,18 0,195 0,16Treonina,% (65) 0,605 0,71 0,631 0,65 0,709 0,65 0,787 0,65Arginina,% (105) 1,123 1,32 1,123 1,16 1,145 1,05 1,271 1,05Valina,% (75) 0,754 0,89 0,754 0,78 0,818 0,75 0,908 0,75Fenilalanina,% (63) 0,823 0,97 0,823 0,85 0,823 0,76 0,823 0,68Composição basal (%): milho = 58,100; Farelo de soja = 28,549; Fosfato bicálcico = 1,741;Calcário = 1,113; Sal = 0,437; Óleo de soja = 1,722; Premix mineral e vitamínico = 0,200;Cloreto de colina (70%) = 0,070. Composição Nutricional (%): EM (kcal/kg) = 3.000; PB (%)= 22,50; Ca (%) = 0,940; Pd (%) = 0,42; Na (%) = 0,190. 1Proteína Ideal recomendada porRostagno et al. (2005).

Tabela 19 - Rações formuladas para obter as dietas com níveis crescentes de lisinaaplicando-se a técnica da diluição.Ingredientes Rações a serem misturadas

Concentrada (1,21% de lisina) Isenta (diluente)Milho 54,755 ———Farelo de soja 38,348 ———Óleo Soja 2,970 ———Calcário 1,106 0,999Fosfato bicálcico 1,660 2,270Sal comum 0,434 0,481DL- metionina 0,270 ———L-lisina HCl 0,149 ———L-treonina 0,038 ———L- valina ——— ———L- Arginina ——— ———Premix mineral 0,100 0,100Premix vitamínico 0,100 0,100Cloreto de colina 70% 0,070 0,070Amido ——— 82,689Inerte ——— 13,291Total 100,00 100,00

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Critérios respostasAs respostas em ensaios dose-resposta são baseadas no desempenho

animal. Para os animais em crescimento, as características mais avaliadassão o ganho de peso e a conversão alimentar. Para frangos de corte, umparâmetro de importância econômica é o rendimento de peito; no caso desuínos em crescimento, o rendimento de carcaça, a espessura de toucinho ea área de olho de lombo são variáveis importantes.

A excreção de ácido úrico em aves ou uréia nos suínos, assim como a deposiçãoprotéica, são também utilizadas para estimar as exigências dos aminoácidos.

A deposição protéica corporal é determinada pela técnica do abatecomparativo. Um grupo de animais é abatido para medir a composição corporalinicial e, no final, um grupo de animais alimentados conforme os tratamentossão abatidos para determinar a composição corporal final. Pela diferença entrea composição protéica final e inicial, calcula-se a deposição protéica.

Análises dos dadosO primeiro procedimento é a análise de variância com a decomposição dos

tratamentos em regressão polinomial. Se for detectada a significância para aregressão, os dados podem ser ajustados pelos modelos quadrático, exponenciale LRP (linear response plateau). Na escolha do modelo, deve ser consideradoo ajuste dos dados e os aspectos mencionados sobre os modelos (ver 3.1.Interpretação da resposta dos animais nos ensaios dose-resposta).

Depois de definir o modelo, o critério para determinar o nível ótimo dependedo modelo utilizado. Para o LRP, é o ponto de intersecção da reta com o platô.Para o modelo quadrático, o nível ótimo é estabelecido como sendo aquele quepromover a máxima resposta. Pode tambem usar o critério de 95% do nível queproporcionou a máxima resposta pelo modelo quadrático. Para o exponencial,um valor arbitrário de 95% a 99% da máxima resposta tem sido usado como

Tabela 20 - Dietas experimentais formuladas pela técnica da diluição usando-se asdietas da Tabela 19 para avaliar os níveis de lisina, mantendo a relação ideal dosaminoácidos. Rações isoenergéticas variando os níveis de PBl.Ingredientes (%) Nível de lisina digestível (%)

0,85 0,97 1,09 1,21Concentrada 70,248 80,138 90,083 100,000Isenta 29,752 19,862 9,917 ———Total 100,00 100,00 100,00 100,00Aminoácidos digestíveis AA/lis. AA/lis. AA/lis. AA/lis.Proteína Bruta (%) 15,932 18,110 20,301 22,486Lisina,% (100)1 0,850 1,00 0,970 1,00 1,090 1,00 1,210 1,00Metionina+cistina,% (72) 0,612 0,72 0,698 0,72 0,785 0,72 0,871 0,72Triptofano ,% (16) 0,174 0,20 0,198 0,20 0,223 0,20 0,247 0,20Treonina,% (65) 0,553 0,65 0,631 0,65 0,709 0,65 0,787 0,65Arginina,% (105) 1,001 1,18 1,142 1,18 1,283 1,18 1,425 1,18Valina,% (75) 0,655 0,77 0,747 0,77 0,840 0,77 0,932 0,77Fenilalanina,% (63) 0,716 0,84 0,817 0,84 0,919 0,84 1,020 0,84Composição: EM (kcal/kg) = 3.000; Ca (%) = 0,940; Pd (%) = 0,42; Na (%) = 0,190.1Proteína Ideal recomendada por Rostagno et al. (2005).

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critério na definição do nível ótimo do aminoácido. O primeiro ponto de intersecção da curva quadrática no platô do LRP também pode definir a dose ótima objetivamente. Exemplo de procedimento da análise dos dados (ver 3.2. Aplicação dos modelos para determinar exigências nutricionais).