Sostenibilidad, valor nutricional y económico de la soja según el origen

• Sin embargo, la digestibilidad de los aminoácidos de las harinas de soja y el contenido total de aminoácidos digestibles son mejores que los de la harina de girasol o canola y los DDGS, entre otros.
• Por lo tanto, el equilibrio general de sostenibilidad aún puede ser mejor para la harina de soja. Los ingredientes con mejor digestibilidad siempre tienen un efecto positivo en el impacto ambiental local de la dieta.

La utilización del ingrediente en la formulación de la dieta depende principalmente de una buena descripción del contenido de nutrientes y energía. En las harinas de soja, el país de origen es uno de los factores por los que se puede diferenciar o crear una categoría para una formulación más precisa.

• También se ha reportado variabilidad en la calidad de la soja y, en consecuencia, en las harinas por regiones dentro de un país. Existen diferencias entre proveedores específicos, ya que el procesamiento de la soja también juega un papel fundamental en el producto final de harina de soja.

Con tantos factores que causan variabilidad, es importante analizar los ingredientes que recibe y decidir, de acuerdo con la base de datos local, cómo ellos se pueden dividir en algunos grupos que consistentemente tengan diferentes características nutricionales y de calidad.

Para hacer estos análisis de una forma más consistente, rápida y económica y obtener varios parámetros nutricionales importantes al mismo tiempo, la tecnología NIRS es la mejor herramienta disponible actualmente.

Varias compañías han generado curvas de calibración para estimar el análisis proximal, los aminoácidos y la energía, utilizando los espectros NIRS. Para dar un ejemplo del uso de esta información en la formulación de alimentos para ponedoras, hemos elegido dos de estos servicios de estimación de nutrientes con NIRS.

Elegimos AMINONIR® de Evonik y el servicio PNE® de Adisseo. La intención no es compararlos ya que su desarrollo es muy diferente. El aspecto importante es demostrar la utilidad de estos sistemas NIRS para describir la composición nutricional y el contenido energético. De esta forma, se puede percibir su valor en la formulación de alimentos balanceados.

Estas calibraciones NIRS tienen diferentes orígenes según los métodos de análisis químico-usados para todos los nutrientes, incluyendo aminoácidos, cálculos para digestibilidad de los aminoácidos y contenido energético. Por lo tanto, los resultados de los análisis de muestras similares pueden dar valores diferentes en los dos métodos. En este caso, no comparamos los ingredientes entre los dos sistemas.

• Quien quiera utilizarlos debe elegir un sistema y aplicarlo consistentemente.

AMINONIR calcula la energía metabolizable para las aves según las ecuaciones de predicción de WPSA (1989) y utiliza coeficientes de digestibilidad para cada ingrediente basados en experimentos previos. En contraste, el PNE usa un método de calibración directa utilizando datos de experimentos in vivo y de igual manera estima los valores de digestibilidad de los aminoácidos para cada ingrediente evaluado.

Utilizando muestras de soja analizadas, o las bases de datos e informes tanto de AMINONIR como del PNE, fue posible obtener la descripción de harinas de soja de diferentes orígenes.

• Con AMINONIR describimos soja de tres regiones de Estados Unidos, Brasil y Argentina.

1. Mientras, con el PNE se diferenciaron las harinas de soja provenientes de Argentina, Brasil y Estados Unidos.

Esta información se utilizó para formular dietas para ponedoras marrones y blancas (Hy-Line) en las fases 1 y 2. En cada situación, los precios de los ingredientes fueron diferentes porque eran dos situaciones de mercado completamente diferentes. En la Tabla 2 se presentan ejemplos de las dietas generadas.

Tabla 2. Ejemplos de dietas formuladas para ponedoras marrones o blancas (W36) según las recomendaciones Hy-Line 2022.

Los precios de la harina de soja variaron entre 353, 471,50 y 590 US$/tonelada. Los precios del maíz variaron entre 198,82, 236,22 y 323 US$/tonelada. La Figura 1 muestra un ejemplo que indica que todos los precios de las dietas para ponedoras marrones o blancas fueron casi siempre más baratos para las dietas formuladas con harinas de soja americanas en círculos o triángulos rojos. Esto se observó en ambos sistemas NIRS.

Figura 1. Precios de dietas formuladas con información NIRS (PNE) para ponedoras marrones y blancas con información nutricional para soja por país de origen en dos años 2020 (•) 2021  (Δ) . Los colores indican el país de origen de la harina de soja.

Si los nutricionistas no consideran las diferencias en el contenido nutricional y promedian toda la información nutricional a utilizar en la formulación, en lugar de usar la información específica de cada origen o proveedor, estarán subestimando o sobreestimando el costo de la dieta y la composición nutricional como se observa en el ejemplo de la Tabla 3.

Tabla 3. Ejemplos de diferencias en precio y contenido de energía o nutrientes entre una dieta formulada con los valores promedio o utilizando los valores específicos del origen del ingrediente, en este caso harina de soja de Estados Unidos, Brasil y Argentina.

Por ejemplo, las dietas para ponedoras marrones con nutrientes promedio, independientemente del origen real, con un precio de $332,73/tonelada, serán aparentemente $1,05 y $1,56/tonelada más baratas cuando se utilizan harinas de soja de Brasil o Argentina, y $1,94/tonelada más caras para una dieta que utiliza harinas de soja de EE.UU. Sin embargo, las dietas obtenidas con este nutriente promedio pueden subestimar el contenido nutricional real y están sobreformuladas, ofreciendo más energía y algunos nutrientes a las gallinas

• En contraste, otras pueden formularse por debajo de la especificación esperada.

Por ejemplo, la dieta con datos promedios sin considerar el origen tendría 35 o 37 kcal/kg más, o 0,14 y 0,17 puntos porcentuales menos de proteína, si el origen real de la harina de soja fuera de Estados Unidos.

Esta variabilidad entre los datos promedio teóricos y lo que contiene el alimento afecta el rendimiento y la calidad del huevo. Por lo tanto, siempre es mejor segregar los ingredientes por origen y utilizar esta información para la formulación.

• El mensaje principal de este ejemplo es mejorar la precisión en la formulación, obtener mejores resultados en el contenido nutricional y mejorar el rendimiento en la producción de huevos o de aves de corral.

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