En el marco del aviFORUM-PUESTA 2022, dentro del Workshop "Nutrición Avícola y Manejo" David González Sánchez, Director de soporte técnico para nutrición de monogástricos en KEMIN Agrifoods Europa ofrece a los asistentes una ponencia bajo el título «Aceites y grasas: consistentemente inconsistentes»
En el marco del aviFORUM-PUESTA 2022, dentro del Workshop “Nutrición Avícola y Manejo” David González Sánchez, Director de soporte técnico para nutrición de monogástricos en KEMIN Agrifoods Europa ofrece a los asistentes una ponencia bajo el título «Aceites y grasas: consistentemente inconsistentes»
La eficiencia alimenticia depende en gran medida de un uso eficiente de los nutrientes. La precisión y consistencia en la formulación de los piensos va a depender del control de la variabilidad de las materias primas, dentro de las cuales se encuentran los aceites y grasas, que son más variables de lo que a menudo pensamos.
Comenzando por lo muy básico (¿por qué?), diremos que los aceites y las grasas se usan en alimentación de monogástricos debido a diversos factores, tanto de índole nutricional como no nutricional.
Los “no nutricionales” no están íntimamente ligados con la nutrición, pero no por ello son menos importantes.
Nos referimos al rendimiento de la granulación, el control de la formación de polvo, la palatabilidad o la estructura del pienso
Factores de índole nutricional
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Los factores específicamente nutricionales tienen que ver con: poder aportar la energía necesaria en fórmulas de alta densidad energética (muchas calorías en poco espacio), mejorar la eficacia energética y reducir el estrés térmico, aportar ácidos grasos esenciales y mejorar la absorción de vitaminas y pigmentos liposolubles.
Pero ¿cuánto valor supone el uso de aceites y grasas sobre el total de materias primas usadas en alimentación animal en España?
Según el informe de datos de producción de piensos de 2020 elaborado por la Subdirección General de Medios de Producción Ganaderos del Ministerio de Agricultura Pesca y Alimentación, los aceites y grasas suponen un 2,1% del total de materias primas utilizadas en alimentación animal.
Esto equivale aproximadamente a 829.000 toneladas de grasa y aceites.
Si consideramos un precio promedio de 1.300 €/t, el valor total sería de 1.078 millones de euros.
Para poner estas cifras en contexto, los cereales suponen un 62% del total de materias primas utilizadas, lo que implica 35 veces más volumen, pero sólo 7,5 veces más de valor (considerando un precio promedio para cereales de 350 €/t).
Las oleaginosas, por otro lado, suponen 7,85 veces más volumen, pero sólo 3,3 veces más valor (precio promedio de 550 €/t).
Y, por último y no menos importante, ¿cuál es el coste asociado al uso de aceites y grasas en los piensos?
Considerando un precio promedio para el aceite de soja de 1.300 €/t y para el maíz nacional de 350 €/t y tomando los valores de 8750 kcal/kg y 3250 kcal/kg de energía metabolizable para aves (FEDNA 2021) respectivamente; vemos que el coste de cada mega caloría del aceite de soja es un 38% mayor que el del maíz.
Aunque es muy evidente que el coste de cada caloría del aceite de soja es considerablemente mayor que el del maíz, el control y valoración de las grasas no tiene el mismo peso o importancia que en los cereales y oleaginosas, usándose con más frecuencia valores nutricionales tabulados que no siempre se corresponden con la realidad.
¿Cómo podemos entonces controlar la variabilidad de aceites y grasas?
Debemos analizar el estado oxidativo, los parámetros nutricionales e identificar los componentes diluyentes de energía.
Lipid Evaluation Test (LET) (KEMIN)
Con el fin abordar los factores anteriormente explicados, se ha desarrollado una herramienta analítica llamada Lipid Evaluation Test (LET) (KEMIN), que se compone de cuatro partes bien diferenciadas:
Evaluación de la calidad oxidativa: junto al impacto en la reducción de energía, la oxidación puede provocar la destrucción de vitaminas, disminuir la palatabilidad, aumentar el estrés oxidativo y, como consecuencia, empeorar el rendimiento productivo. Conocer la calidad oxidativa de los lípidos es fundamental para poder decidir cómo manejarlos correctamente en las fábricas de pienso. Los parámetros evaluados son: PV (Índice de peróxidos), TBA (valor de ácido tiobarbitúrico) y OSI (Oxidative Stability Instrument)
Los parámetros nutricionales evaluados por el LET son los ácidos grasos libres y el perfil de ácidos grasos, que es el carné de indentidad de los lípidos. Nos da información sobre su grado de saturación, el valor de omega-3 y la longitud de cadena de los ácidos grasos
Estimación del valor energético mediante evaluación nutricional: la energía útil aprovechada por un animal depende de la especie y la edad y varía con la composición química de los lípidos. La estimación correcta de la energía digestible (ED) y la energía metabolizable aparente (EMA) de los lípidos tiene una gran importancia, y contar con una herramienta para su cálculo es muy deseable. Entre otras, una ecuación útil para estimar la ED o EMA de los lípidos es la descrita por Wiseman et al.1:
Energía=(A+B∙FFA+C∙ eD∙(U/S)*)
Esta ecuación fue desarrollada de forma empírica teniendo en cuenta la especie y la edad de los animales (representados por las constantes A, B, C y D), la relación de ácidos grasos insaturatos y saturados (U/S) de los lípidos, así como su contenido en ácidos grasos libres (FFA).
La pérdida de energía debida a los factores de dilución. Como consecuencia de diferentes condiciones de procesado y/o de almacenado no siempre idóneos, y de la exposición a diferentes factores ambientales se constata la presencia de factores de dilución de energía, tales como: humedad (M), impurezas (I), insaponificables (U) y materia no eluible (NEM).
Desde su puesta en marcha el LET ha analizado y evaluado más de 2140 muestras de lípidos destinados a la alimentación animal recogidos en la región de EMENA.
Un 73% corresponden a 4 clases: grasa animal, aceite de soja, grasa de pollo y aceite de girasol.
Tras analizar el PV y TBA, se constata que el 61% muestra signos de oxidación, siendo el aceite girasol el que muestra valores más altos (91%), seguido de la grasa animal (67%), la grasa de pollo (55%), el aceite de soja (53%) y las oleínas vegetales (47%).
Al estimar su energía metabolizable aparente (EMA) mediante la ecuación de Wiseman et al. (1998) se observa una variabilidad (coeficiente de variación, CV%) razonable dentro de cada clase.
Sin embargo, al corregir la EMA por el contenido en humedad, impurezas e insaponificables (MIU), esta variabilidad en el caso del aceite de soja y la grasa animal se multiplica por más de dos.
Nuestra opinión, apoyada por los resultados del LET, es que en el futuro se debe prestar más atención a los factores de dilución de la energía. No sólo es importante evaluar el grado de humedad, las impurezas y los compuestos insaponificables, sino también verificar cuál es el efecto de la oxidación sobre la energía. Cuanto más exhaustivo es el control de calidad, más variabilidad aflora
El LET ayuda a estimar de forma más precisa el contenido en energía de los lípidos, fundamental para mejorar la precisión en la formulación de piensos, permitiendo a los productores de pienso y de proteína animal alcanzar los objetivos de rendimiento productivo anticipados por el enorme avance de la mejora genética animal.
3. Edmunds, B.K. 1990. Chemical analysis of lipid fractions. Ch. 11. In J. Wiseman & D.J.A. Cole, eds. Feedstuff evaluation, pp. 197–213.Butterworths, London
4. Oil Stability Index. Official Method Cd 12b-92 of the American Oil Chemists’ Society (AOCS).
5. Schwartz, D.P. (1988) Improved method for quantifying and obtaining the unsaponifiable matter of fats and oils. Journal of the American Oil Chemists’ Society, 65, 246-251
6. Variability of feed lipids and its impact on the nutritional value of animal feed. Kemin Internal Reference SPRE-21-19238.
7. Wiseman J. and Blanch, A. 1994. The effect of free fatty acid content on the apparent metabolisable energy of coconut/palm kernel oil for broiler chickens aged 12 and 52 days. Anim. Feed Sci. Tech. 47:225-236, modified
8. Wiseman J., Powles J. and Salvador F. (1998). Comparison between pigs and poultry in the prediction of the dietary energy value of fats. Animal Feed Science Technology. 71: 1-9
