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UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE MEDICINA VETERINÁRIA E ZOOTECNIA
“CAMPUS DE BOTUCATU”
ESTIMATIVA DA COMPOSIÇÃO QUÍMICA DO CORPO VAZIO
DE BOVINOS E BUBALINOS POR MEIO DA GRAVIDADE
ESPECÍFICA
RAPHAEL DE CASTRO MOURÃO
Botucatu - SP
Novembro de 2007
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UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE MEDICINA VETERINÁRIA E ZOOTECNIA
“CAMPUS DE BOTUCATU”
ESTIMATIVA DA COMPOSIÇÃO QUÍMICA DO CORPO
VAZIO DE BOVINOS E BUBALINOS POR MEIO DA
GRAVIDADE ESPECÍFICA
RAPHAEL DE CASTRO MOURÃO
Zootecnista
ORIENTADOR: Prof. Dr. André Mendes Jorge
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Zootecnia da UNESP –
Botucatu, como parte das exigências para
obtenção do título de Mestre em Zootecnia.
Botucatu - SP
Novembro de 2007
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ii
DEDICATÓRIA
A Deus por me permitir mais esta conquista, por me oferecer momentos tão
felizes durante toda a minha vida e por me guiar nos momentos de maior
dificuldade para que eu pudesse trilhar os melhores caminhos possíveis até aqui.
Ofereço
À minha mãe Maria Ignez de Castro Mourão, por todo o sacrifício de uma vida em
prol das oportunidades que tive, pelo carinho e atenção dedicados a mim e aos
meus irmãos, sempre priorizados por uma mãe que ama seus filhos acima de tudo.
Aos meus irmãos Rodolpho de Sousa Mourão Filho (in memoriam) e Rodrigo de
Castro Mourão pelos exemplos de caráter e companheirismo, pelo apoio
incondicional, pela torcida sempre sincera e por acreditar sempre no meu sucesso.
Ao meu sobrinho Arthur Albuquerque Penido Mourão, por proporcionar tanta
felicidade a toda uma família que o ama muito.
Dedico
Aos meus avôs Ernani Luis Silva de Castro
†
e Rodolpho de Oliveira Mourão
†
e às
minhas avós Eunice Josepha Alves de Sousa e Nair Dumont Fonseca de Castro,
por todo o carinho, pela confiança depositada em mim e por tudo que sempre
fizeram para que eu pudesse chegar até aqui.
À Valéria Spyridion Moustacas por todos os momentos compartilhados, pelo seu
amor e por me compreender e aceitar a distância que persistiu em nos afastar.
Agradeço
iii
AGRADECIMENTOS
• A Deus, pelas oportunidades, pela proteção e por tudo de bom que já
aconteceu na minha vida.
• Ao professor Dr. André Mendes Jorge, pela orientação, amizade e confiança.
• Ao Programa de Pós – Graduação em Zootecnia da UNESP/Botucatu pela
oportunidade de conclusão do Curso de Mestrado.
• Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
pela concessão da bolsa de estudos.
• Ao coordenador do Programa de Pós – Graduação em Zootecnia da
UNESP/Botucatu, prof. Luiz Edivaldo Pezzato, pela confiança e compreensão.
• Ao professor Henrique Nunes de Oliveira pelo auxílio determinante na
avaliação dos resultados e no desenvolvimento desta dissertação.
• A todos os companheiros de pesquisa e orientados do prof. André Mendes
Jorge: Angelo, Rafael, Érico, Cristiana, Waldmaryan, Taís, Luciano, Caroline,
Natália, Sílvia. Obrigado pelo convívio, amizade e companheirismo.
• Aos professores André Mendes Jorge, Heraldo César Gonçalves, Francisco
Stefano Wechsler e Guilherme Fernando Alleoni pelas sugestões e
contribuições para o fechamento desta obra.
• Aos professores dos Departamentos de Produção Animal e Melhoramento e
Nutrição Animal da UNESP/Botucatu pelos ensinamentos compartilhados em
sala de aula e fora dela.
• Aos funcionários da Seção de Pós – Graduação da FMVZ – Lageado, Carmem
Silva de Oliveira Pólo, Seila Cristina Cassineli Vieira e Danilo Juarez Teodoro
Dias pela atenção e serviços prestados.
• Aos funcionários do Departamento de Produção Animal, Solange Aparecida
Ferreira de Souza e José Luís Barbosa de Souza pelo apoio e receptividade.
• A todos os funcionários da biblioteca da FMVZ/FCA – Lageado pelo carinho,
atenção e prestatividade.
• Aos amigos e colegas de pós–graduação pelos momentos difíceis
compartilhados e pela solidariedade e amizade.
iv
• Aos meus familiares: tios, tias, primos e primas que sempre me incentivaram e
acreditaram que eu seria capaz.
• A todos que de alguma maneira contribuiram para que eu conquistasse mais
essa vitória.
• Aos animais que foram sacrificados em prol desta pesquisa e de muitas outras.
v
BIOGRAFIA DO AUTOR
Raphael de Castro Mourão é filho de Rodolpho de Sousa Mourão
†
e Maria Ignez
de Castro Mourão, e possui dois irmãos, Rodolpho de Sousa Mourão Filho
†
e
Rodrigo de Castro Mourão. Nasceu em 04 de junho de 1980 na cidade de Belo
Horizonte, Minas Gerais.
Em outubro de 2000, ingressou no curso de Zootecnia da Universidade Federal
Rural do Rio de Janeiro, localizada no município de Seropédica – RJ, onde
recebeu o título de Zootecnista em doze de novembro de 2005.
Em fevereiro de 2006 ingressou no Curso de Mestrado do Programa de Pós –
Graduação em Zootecnia da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia da
Universidade Estadual Paulista (UNESP), Campus de Botucatu – SP. Obteve o
título de Mestre em Zootecnia, Área de Concentração em Nutrição e Produção
Animal em novembro de 2007.
vi
LISTA DE QUADROS
Quadro Página
CAPÍTULO 1
1. Resultados obtidos por alguns autores que adotaram a gravidade
específica para estimar a composição corporal de bovinos................. 13
CAPÍTULO 2
2. Teores médios de matéria seca (MS), proteína bruta (PB) e energia
metabolizável (EM) / (kcal/kg) e macroelementos minerais dos
ingredientes da ração (%) na matéria seca.......................................... 26
3. Valores médios e desvios padrão dos conteúdos corporais e
variáveis independentes de bovinos Nelore, bimestiços (
1
/
4
Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore), F
1
Holandês x Nelore e
búfalos Mediterrâneo........................................................................... 29
4. Correlações lineares entre as variáveis empregadas nas equações de
estimativas e as variáveis dependentes que representam a
composição do corpo vazio................................................................. 30
5. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de água no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 31
6. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de proteína no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 32
7. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de gordura no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 33
8. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de energia no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 35
9. Equações múltiplas entre a composição do corpo vazio e a
gravidade específica de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos,
incluindo variáveis determinadas após o abate dos animais............... 38
vii
CAPÍTULO 3
10. Valores médios e desvios padrão dos conteúdos minerais presentes
no corpo vazio dos animais experimentais e das variáveis
independentes utilizadas nas equações de predição da composição
corporal................................................................................................ 52
11. Correlações lineares entre as variáveis empregadas nas equações de
estimativas e as variáveis dependentes que representam a
composição do corpo vazio................................................................. 52
12. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de cálcio no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 54
13. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de fósforo no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 54
14. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de potássio no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 55
15. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de magnésio no
corpo vazio em função da gravidade específica.................................. 56
16. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de sódio no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 57
17. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de cinzas no corpo
vazio em função da gravidade específica............................................ 57
18. Equações múltiplas entre a composição mineral do corpo vazio e a
gravidade específica de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos,
incluindo variáveis determinadas após o abate dos animais............... 61
viii
LISTA DE ABREVIATURAS
GG Grupo genético
NEL Nelore
HN F
1
Holandês x Nelore
BM Bimestiços (
1
/
4
Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore)
BUF Búfalos Mediterrâneo
FCB Feno de capim-brachiária (Brachiaria decumbens, stapf.) desintegrado
MDPS Milho desintegrado com palha e sabugo
MM Mistura Mineral
NRC National Research Council
ARC Agricultural Research Council
MS Matéria Seca
PB Proteína Bruta
Mcal Megacaloria
EM Energia Metabolizável
PV Peso Vivo
PCVZ Peso Corporal Vazio
PCQ Peso da Carcaça Quente
PCF Peso da Carcaça Fria
GEC Gravidade Específica da Carcaça
GEHH Gravidade Específica da Seção HH
GEPA Gravidade Específica da Ponta de Agulha
GEINT Gravidade Específica da Integral
EGC Espessura de Gordura de Cobertura
CC Comprimento da Carcaça
M Média
S Desvio Padrão da Variável
CV Coeficiente de Variação
R
2
Coeficiente de Determinação
Sy.x Desvio Padrão da Estimativa
ix
ÍNDICE
Página
CAPÍTULO 1............................................................................................................ 1
Considerações Iniciais................................................................................................ 2
1. Introdução........................................................................................................... 2
2. Revisão de Literatura.......................................................................................... 4
2.1. Composição Corporal de Bovinos de Corte ............................................... 4
2.2. Determinação da composição corporal pelo método direto....................... 6
2.3. Métodos Indiretos de Predição da Composição Corporal ......................... 7
2.4. Gravidade Específica.................................................................................. 9
3. Objetivos ............................................................................................................. 14
4. Referências Bibliográficas.................................................................................. 14
CAPÍTULO 2............................................................................................................ 20
Composição corporal de bovinos e bubalinos por meio da gravidade específica. I –
Conteúdos de água, proteína, gordura e energia no corpo vazio................................ 21
Resumo .................................................................................................................... 21
Abstract ................................................................................................................... 22
Introdução............................................................................................................... 23
Material e Métodos ................................................................................................. 24
Resultados e Discussão........................................................................................... 29
Conclusões .............................................................................................................. 39
Referências Bibliográficas...................................................................................... 39
CAPÍTULO 3............................................................................................................ 42
Composição corporal de bovinos e bubalinos por meio da gravidade específica. II
– Conteúdos de cálcio, fósforo, potássio, magnésio, sódio e cinzas no corpo vazio . 43
Resumo .................................................................................................................... 43
Abstract ................................................................................................................... 44
x
Introdução............................................................................................................... 45
Material e Métodos ................................................................................................. 47
Resultados e Discussão........................................................................................... 51
Conclusões .............................................................................................................. 62
Referências Bibliográficas...................................................................................... 62
CAPÍTULO 4............................................................................................................ 65
Implicações................................................................................................................. 66
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
CAPÍTULO 1 15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
2
CONSIDERAÇÕES INICIAIS 1
2
1. Introdução 3
4
No Brasil, há muito tempo os pesquisadores procuram desenvolver metodologias 5
que possam estimar a composição da carcaça de bovinos de corte, visando oferecer ao 6
mercado consumidor uma carne mais saudável, além de permitir a divulgação dos reais 7
valores nutricionais do produto em tempo real. Embora existam normas estabelecidas 8
pelo governo para classificar carcaças, raros são os frigoríficos que as empregam, não 9
havendo assim uma diferenciação eficiente das carcaças por sexo, raça e idade dos 10
animais. Atualmente, a maioria dos frigoríficos empregam somente o rendimento como 11
forma de avaliar uma carcaça. No entanto, este está sujeito a variações por influência de 12
alguns fatores, como o tempo de jejum para pesagem, dieta, peso de abate e 13
acabamento. 14
As proporções de gordura, músculos e ossos, em determinado estádio de 15
desenvolvimento de animais de corte, são de interesse do produtor e, especialmente, do 16
consumidor. O teor de gordura na carcaça afeta a aceitabilidade por parte do 17
consumidor, e sabe-se que o período de terminação é o mais dispendioso dentro do 18
sistema de produção (FERREIRA et al., 2001). 19
De acordo com BERNDT et al. (2002), a composição química dos tecidos 20
depositados é um fator determinante para a eficiência de crescimento em bovinos. 21
Quanto maior a proporção de tecido adiposo no ganho, maior a eficiência energética de 22
deposição dos tecidos e menor a eficiência de conversão alimentar, pois a gordura é 23
mais densa energeticamente. 24
Por meio da utilização de técnicas de estimativa da composição corporal, parece 25
possível identificar alterações na composição do crescimento provocadas por diversos 26
fatores envolvendo o sistema de produção. À medida em que se tornar possível 27
manipular o crescimento, grandes desafios serão lançados. Será necessário formular 28
dietas para animais com exigências protéicas e energéticas alteradas em função de 29
diferentes composições do crescimento. É nesse sentido que o desenvolvimento de 30
métodos indiretos para a determinação da composição corporal é de fundamental 31
3
importância dentro do contexto da pesquisa em produção de gado de corte. Eles 1
permitem uma reavaliação dinâmica das exigências nutricionais, à medida que o padrão 2
de deposição dos tecidos corporais for alterado. 3
Ao mesmo tempo, espera-se que o conhecimento das exigências nutricionais de 4
bovinos de corte, a partir dos dados gerados por pesquisas desenvolvidas em condições 5
tropicais, permita que se desenvolvam programas de formulação de rações mais 6
precisos, visto que, até então, as bases de dados que alimentam os programas de 7
formulações utilizados rotineiramente no Brasil, são baseadas em tabelas desenvolvidas 8
em países de clima temperado, os quais apresentam condições bastante distintas das 9
aqui encontradas (FREITAS et al., 2000). 10
O método ideal para estimar a composição da carcaça seria a análise química 11
completa de todos os seus tecidos (ALLEONI et al., 1997). No entanto, o uso deste 12
método torna-se inviável devido aos altos custos, ao tempo gasto para a sua aplicação e, 13
principalmente, à depreciação da carcaça. Desta forma, é importante que métodos 14
rápidos e econômicos, para estimar a composição física e química da carcaça e de seus 15
cortes estejam disponíveis para produtores e pesquisadores (HANKINS e HOWE, 16
1946). 17
A gravidade específica tem sido muito usada para estimar a composição da 18
carcaça, sendo a metodologia usada no desenvolvimento do Sistema de Energia Líquida 19
da Califórnia (LOFGREEN e OTAGAKI, 1960). No entanto, poucos estudos 20
conclusivos sobre a eficiência da técnica foram realizados, e alguns dos resultados 21
encontrados são bastante contraditórios. GARRET e HINMAN (1969) e PRESTON et 22
al. (1974) encontraram altos coeficientes de determinação quando relacionaram a 23
gravidade específica da carcaça com os seus componentes químicos. No entanto, 24
trabalhos de KELLY et al. (1968) e GILL et al. (1970) indicam que a gravidade 25
específica só deve ser usada em animais que apresentem teor de gordura corporal 26
superior a 20%. Diante disso, espera-se que novos estudos sejam realizados para avaliar 27
a gravidade específica como metodologia para estimar a composição corporal da carcaça 28
de bovinos, bem como os parâmetros capazes de proporcionar a oscilação na 29
confiabilidade da técnica. 30
31
4
2 Revisão de Literatura 1
2
2.1. Composição corporal de bovinos de corte 3
4
O primeiro pesquisador citado na literatura a conduzir investigações analíticas 5
sobre a composição corporal foi VAN BEZOLD em 1857. SIMPFENDORFER (1974) 6
cita que este pesquisador analisou a composição corporal de mamíferos, aves, anfíbios, 7
peixes e crustáceos. Dois anos mais tarde, LAWES e GILBERT (1859), citados por 8
MAYNARD e LOOSLI (1972), lançaram–se à árdua tarefa de estudar a composição 9
corporal de ovinos, bovinos e suínos. 10
Após estes trabalhos pioneiros, vários outros foram realizados no início do 11
século XX. Em trabalho clássico, REID et al. (1955) revisaram um grande número de 12
dados publicados no início do século por pesquisadores americanos (JORDAN, 1985; 13
TROWBRIDGE et al., 1918 e 1919; HAECKER, 1920; MOULTON et al., 1922), 14
concluindo e propondo que a composição corporal poderia ser estimada com grande 15
precisão, com base na proporção de água ou de gordura no corpo animal. 16
Segundo LANNA (1988), para o entendimento das vias metabólicas de 17
deposição dos tecidos, os componentes químicos corporais a serem determinados por 18
meio da técnica de mensuração são: gordura, proteína, água e cinzas. De acordo com 19
REID et al. (1968), a presença de carboidratos no corpo animal pode ser desconsiderada, 20
devido ao teor baixo e constante, próximo a 0,7% na matéria seca. 21
Segundo TEIXEIRA et al. (1987), a composição corporal pode ser afetada por 22
diversos fatores, tais como: grupo genético, sexo, alimentação e taxa de crescimeto. De 23
acordo com PIRES et al. (1991), os fatores: estado corporal, sexo, raça e idade, exercem 24
grande influência sobre a composição de ganho, afetando assim as exigências de 25
proteína e energia. 26
Com relação a grupo genético, quando se comparam animais de raças de maior 27
frame, a um mesmo peso corporal, com animais de raças consideradas precoces em 28
relação à maturidade, os primeiros tendem a apresentar, proporcionalmente, mais 29
proteína e menos energia (ARC, 1980). OLD e GARRET (1984) observaram, para um 30
mesmo consumo de energia metabolizável, maiores acúmulos de proteína em animais de 31
5
maturidade tardia (Charolês) que precoce (Hereford). Animais zebuínos e bubalinos, 1
submetidos à engorda em confinamento, apresentam deposição corporal de gordura mais 2
precoce que animais europeus de origem continental, bem como os mestiços europeus-3
zebus, o que faz com que os mesmos apresentem, a um mesmo peso vivo, menor 4
conteúdo de proteína e maior conteúdo de gordura e energia, por unidade de peso 5
(FREITAS et al., 2000). 6
De acordo com FORTIN et al. (1980), o sexo influencia a taxa de agregação de 7
água, proteína e cinzas relativas ao peso corporal, dependendo da raça e do nível de 8
consumo de energia. Entretanto, FERREIRA et al. (1998) afirmaram que as principais 9
diferenças entre sexos envolvem o tecido adiposo. PRESTON e WILLIS (1974) 10
observaram que machos não castrados reuniram maiores conteúdos de proteína no 11
corpo, em relação às fêmeas, sendo os machos castrados intermediários. 12
O nível de consumo de energia também pode modificar a partição no uso da 13
energia para síntese de proteína ou lipídeos ou, em termos de tecidos, no 14
desenvolvimento de músculo e tecido adiposo (BACKES et al., 2002). OLD e GARRET 15
(1984) observaram que animais alimentados com dietas ricas em proteína acumularam 16
maiores quantidades de proteína corporal, quando comparados aos alimentados com 17
nível protéico deficiente. De acordo com BERNDT et al. (2002), a utilização de energia 18
pelos ruminantes é um processo ineficiente em relação a outros animais de interesse 19
zootécnico, sendo que boa parte do ingerido é perdido nas fezes e dissipado como calor. 20
No entanto, estes autores citam estudos (SIGNORETTI et al., 1999b e FERREIRA et 21
al., 1998b) que sugerem maior eficiência energética para bovinos em terminação 22
alimentados com dietas ricas em concentrado, em detrimento do volumoso. 23
GEAY (1984) observou que, à medida que se eleva o peso vivo do animal, 24
aumenta a percentagem de gordura depositada, enquanto a deposição de proteína tende a 25
decrescer. A taxa de deposição de proteína no ganho de peso, nas raças européias, 26
decresce de 16,7% para animais de 100 kg, até 14,0%, quando os animais atingem 500 27
kg de peso vivo. Com relação ao teor de energia do ganho de peso, os valores aumentam 28
de 2,33 Mcal/kg, para animais de 100 kg de peso vivo, até 5,74 Mcal/kg, quando os 29
animais atingem 500 kg de peso vivo (ARC, 1980). Segundo o NRC (1976), a taxa de 30
6
deposição de proteína sofre redução de 18 para 9%, quando o peso vivo varia de 100 1
para 500 kg em raças britânicas. 2
No entanto, segundo VELOSO et al. (2002), em relação ao peso, o verdadeiro 3
determinante da composição dos ganhos não é o peso corporal absoluto, mas o peso 4
relativo à maturidade do animal – teoria sustentada pelos efeitos do sexo sobre a 5
composição dos ganhos. As fêmeas são menores que os machos à maturidade e, com o 6
mesmo peso, ganham mais gordura e energia, sendo que os animais castrados são 7
intermediários entre os machos inteiros e as fêmeas. 8
9
2.2. Determinação da composição corporal pelo método direto 10
11
Na determinação da composição corporal do animal após o abate, a forma direta 12
deve ser entendida como a análise química de todos os tecidos do animal (MAC NEIL, 13
1983). Uma das técnicas de determinação direta da composição corporal consiste na 14
moagem total dos tecidos do animal, seguida de retirada de amostras para análise 15
(LEME et al., 1994; LANNA et al., 1995; ALLEONI et al., 1997). Outra possibilidade é 16
a amostragem proporcional dos tecidos antes da moagem (ESTRADA et al., 1997; 17
PAULINO et al., 1999; JORGE et al., 2000; FERREIRA et al., 2001), mas este 18
procedimento parece estar mais sujeito a variações. 19
Em ambos os casos, os tecidos são separados em seis partes: carcaça, cabeça, 20
patas, couro, sangue e vísceras (HENRIQUE et al., 2003). Segundo os autores supra 21
citados, para as frações carcaça, cabeça, patas e couro, geralmente uma das metades é 22
moída, esquerda ou direita, e a cabeça é serrada ao meio. As partes são pesadas 23
separadamente, calculada a composição proporcional e, com a análise química de cada 24
uma, determinada a composição química do animal. 25
Em linhas gerais a maioria dos autores são unânimes em afirmar que a 26
determinação da composição corporal deve ser entendida como a análise química direta 27
de todos os tecidos do animal. GARRET e HINMANN (1969) e REID et al. (1968) 28
afirmam ser esta a forma confiável e precisa de se medir a composição corporal. 29
Entretanto, segundo JORGE et al. (2000), as informações disponíveis no Brasil sobre a 30
composição química corporal de bovinos, de diferentes raças e maturidades fisiológicas, 31
7
são ainda limitadas, em virtude da complexidade da metodologia, resultando em uma 1
determinação trabalhosa e de alto custo. 2
3
2.3. Métodos indiretos para predição da composição corporal 4
5
O desenvolvimento de métodos indiretos para determinação da composição 6
química, aplicáveis às condições brasileiras, abre perspectivas de ampliação dos estudos 7
da composição química corporal e da carcaça (MORAIS et al., 1993). Existem duas 8
maneiras básicas de avaliação indireta da composição corporal: 1) estimativa “in vivo” e 9
2) estimativa “post mortem”. 10
A determinação “in vivo” se baseia na estimativa, a partir da diluição de 11
traçadores, da quantidade de água no animal e na existência de relações estatisticamente 12
muito precisas entre a porcentagem de gordura no corpo vazio (REID et al., 1955) e 13
entre as porcentagens dos componentes corporais (água, proteína e cinzas) na matéria 14
desengordurada (ROBELIN, 1984). Principalmente em vacas, tem-se procurado utilizar 15
de medidas lineares obtidas no animal vivo para se estimar a composição corporal. Esta 16
técnica é prática e de baixo custo, porém, os resultados demonstram precisão 17
relativamente baixa (LANNA, 1988). 18
Com a metodologia “in vivo” é possível analisar a composição corporal do 19
mesmo animal várias vezes durante o tratamento. Como há uma grande variação 20
individual na composição química corporal, este método apresenta vantagens em relação 21
ao abate seriado. Desde que as metodologias para estimativa da composição sejam de 22
precisão comparável, seria necessário um menor número de animais para demonstrar 23
diferenças estatísticas entre tratamentos. 24
Segundo LANNA (1988), as metodologias indiretas propostas para estimar a 25
composição corporal de bovinos devem ser avaliadas estatisticamente em função da sua 26
acurácia. Devem ser também analisadas em função do seu custo, do trabalho requerido, 27
da amplitude de aplicação (sexos, faixas de peso, etc...) e do objetivo do trabalho. 28
Metodologias “in vivo” também devem ser avaliadas quanto ao grau de distúrbio ao 29
desempenho animal, necessário para se proceder à mensuração. 30
8
A estimativa indireta da composição corporal com base em dados obtidos com 1
animais abatidos tem sido a forma mais usada por pesquisadores de todo mundo. Essa 2
estimativa pode ser realizada empregando-se uma série de parâmetros determinados, 3
principalmente a partir da carcaça dos animais. Entre os parâmetros mais utilizados 4
destacam-se: 1) gravidade específica; 2) espessura da gordura subcutânea; 3) quantidade 5
de gordura perirrenal; 4) composição química e/ou física de determinados cortes da 6
carcaça; 5) área de olho de lombo. 7
VANCE et al. (1971) usaram várias medidas feitas na carcaça, visando estimar a 8
sua composição. Estes autores encontraram uma correlação significativa entre a 9
porcentagem de água, proteína e extrato etéreo da carcaça e a porcentagem de carne 10
comestível dos cortes aparados e espessura da gordura de cobertura da carcaça. No 11
entanto, não encontraram correlação significativa entre a composição química da 12
carcaça e a área de olho de lombo. As porcentagens da porção comestível da carcaça e 13
da gordura aparada foram altamente correlacionadas com o conteúdo de proteína e 14
extrato etéreo da carcaça. 15
FERREL e JENKINS (1984), trabalhando com vacas de corte, utilizaram o peso 16
da carcaça quente, a espessura de gordura de cobertura e os pesos da gordura renal e 17
pélvica, visando estimar a quantidade de proteína, gordura e água na carcaça. Os autores 18
observaram que os coeficientes de determinação (R
2
) obtidos em regressões múltiplas 19
entre estes parâmetros e os obtidos na carcaça variaram de 0,79 a 0,81.
20
HANKINS e HOWE (1946), em trabalho clássico sobre a utilização de cortes da 21
carcaça para predição da composição física e química da carcaça de bovinos, definiram 22
uma metodologia para obtenção de uma amostra da carcaça que compreende a 9
a
, 10ª e 23
11
a
costelas (Seção HH), bem como equações de predição, que atualmente, são 24
amplamente adotadas por pesquisadores norte-americanos e brasileiros. Estas equações 25
tiveram sua validade confirmada por COLE et al. (1962), POWELL e HUFFMAN 26
(1968) e LANNA (1988). 27
Com relação à composição química da carcaça de bovinos, HANKINS e HOWE 28
(1946) observaram correlações significativas de 0,83; 0,91; e 0,53 entre os teores de 29
proteína, gordura e cinzas da seção HH e aqueles obtidos por análise química da 30
carcaça. Recentemente, NOUR e THONNEY (1994), em trabalho com bovinos das 31
9
raças Angus e Holandês, concluíram que a composição da seção HH pode ser 1
empregada com precisão na predição da composição da carcaça, salvo pequenos ajustes 2
em relação à raça. JORGE et al. (2000), trabalhando com diferentes raças de zebuínos, 3
encontraram altos coeficientes de determinação para as equações de predição dos 4
componentes químicos do corpo vazio, em função dos teores na seção HH, e não 5
observaram diferenças entre as raças. 6
VANCE et al. (1971) utilizaram a análise química do pó de serra de cortes 7
congelados da carcaça para estimar a composição da porção comestível da carcaça. Os 8
autores observaram correlações significativas (0,80; 0,90; 0,92) entre as porcentagens de 9
água, extrato etéreo e proteína no pó de serra e os mesmos componentes na porção 10
comestível da carcaça. 11
SIMPFENDORFER (1974), trabalhando com animais das raças Angus e 12
Holandesa, encontrou correlações significativas entre a umidade, proteína, extrato etéreo 13
e cinzas do pó de serra obtido dos cortes comerciais da carcaça e a composição química 14
desses componentes nos cortes moídos. Segundo o autor, a análise do pó de serra da 15
carcaça seria uma metodologia com alta precisão para estimar a composição dos cortes e 16
da carcaça, sendo facilmente aplicada, sem depreciar a carcaça. 17
No intuito de encontrar uma metodologia mais simples, que apresentasse 18
praticidade dentro da rotina dos abatedouros comerciais, e que, ao mesmo tempo, não 19
inutilizasse as carcaças avaliadas para a comercialização e consumo humano, alguns 20
pesquisadores testaram a gravidade específica da carcaça e de seus principais cortes 21
comerciais como técnica de predição da composição corporal. Esta prática se baseia na 22
densidade dos tecidos corporais e suas correlações estatísticas com os teores de 23
componentes químicos do animal, sem a necessidade de submeter as carcaças a análises 24
laboratoriais. 25
26
2.4. Gravidade Específica 27
28
KRAYBILL et al. (1951), citados por GIL et al. (1970), foram os primeiros 29
pesquisadores a publicar um estudo sobre a aplicação da gravidade específica para a 30
estimativa da composição corporal de animais domésticos. Entretanto, JONES et al. 31
10
(1978) afirmam que BOYD, em 1933 recorria à densidade para estimar a composição 1
corporal humana. 2
Fisicamente, gravidade específica significa a relação entre a massa da amostra e 3
o seu peso submerso em um líquido padrão, sendo que as densidades da amostra e do 4
líquido atuam como componentes determinantes para a obtenção da gravidade. Em 5
geral, o líquido padrão utilizado é a água. Logicamente é uma relação adimensional, 6
entretanto é fundamental que, ao apresentar esta relação, a temperatura de um e outro 7
corpo, no caso a carcaça e a água, sejam padronizadas (JONES et al., 1978). 8
O emprego da metodologia da gravidade específica para estimativa da 9
composição corporal baseia-se na premissa de que o corpo está dividido em duas fases: 10
a gordura, que possui gravidade específica em torno de 0,9, e a matéria desengordurada 11
(água, proteína e cinzas) de gravidade específica cerca de 1,11 (PEARSON et al., 1968). 12
Como a gravidade específica da água é próxima de 1,00, a gravidade específica de uma 13
amostra é a diferença na composição de seus tecidos. O cálculo é realizado pela seguinte 14
fórmula: 15
16
Gravidade Específica = Peso da Amostra ao Ar (PAA)
x Densidade da Água 17
PAA – Peso da Amostra Submersa 18
19
O método é simples, prático, não inutiliza a carcaça para consumo e pode ser 20
utilizado em populações diferentes, já que a densidade da gordura não parece diferir 21
entre raças ou sexos (JONES et al., 1978). No entanto, ainda não foram gerados 22
resultados suficientes que comprovem esta teoria. 23
Segundo ALLEONI (1995), a boa precisão das estimativas obtidas em ensaios de 24
composição que empregaram a gravidade específica, levaram alguns pesquisadores a 25
usá-la como técnica padrão para desenvolver e comparar outros métodos. O 26
desenvolvimento do Sistema Californiano de Energia Líquida e a estimativa das 27
exigências nutricionais de gado de corte foram realizados, basicamente, por meio do uso 28
dessa técnica (LOFGREEN e OTAGAKI, 1960; LOFGREEN, 1965). 29
SALVADOR et al. (1981) estudaram a composição corporal da carcaça de 30
novilhos azebuados, utilizando vários métodos indiretos de estimativa, entre os quais, a 31
11
gravidade específica da carcaça e da seção HH em comparação com a análise química 1
dos tecidos corporais. Os autores observaram altos coeficientes de correlação e 2
determinação, 0,95 e 0,91 respectivamente, entre a gravidade específica da carcaça e a 3
análise química dos tecidos corporais. Resultados semelhantes foram observados entre a 4
gravidade específica da seção HH e a análise química dos tecidos corporais, 0,96 e 0,92 5
respectivamente. 6
TEIXEIRA et al. (1987) usaram a gravidade específica da carcaça e da seção HH 7
para estimar a composição corporal de bovídeos de vários grupos genéticos. Os autores 8
não observaram diferenças estatísticas entre os métodos indiretos e o método direto de 9
análise dos tecidos corporais, sugerindo que a composição corporal pode ser estimada 10
por meio da gravidade específica da seção HH, por ser um método mais prático e de 11
menor custo.
12
ALLEONI et al. (1997), usando a gravidade específica para estabelecer equações 13
de estimativa da composição química da carcaça de novilhos Nelore, encontraram baixa 14
precisão da técnica da gravidade específica da carcaça (R
2
=0,63 e 0,74), como ao 15
utilizarem a gravidade específica do traseiro (R
2
=0,54 e 0,64) para estimativa da 16
porcentagem de água e extrato etéreo. Porém, quando incluídas as características de 17
peso do corpo vazio, peso da carcaça quente, das quantidades de gordura interna, renal e 18
pélvica e de medidas lineares como altura da anca e comprimento e profundidade da 19
carcaça em regressões múltiplas, obtiveram uma melhora na precisão das equações de 20
estimativa, elevando os coeficientes de determinação para 0,96 e 0,99, respectivamente, 21
para as porcentagens de água e extrato etéreo na carcaça. 22
GARRET e HINMAN (1969) obtiveram R
2
=0,92 para a regressão entre 23
porcentagem de gordura no corpo vazio e a gravidade específica da carcaça e CV=6,9. 24
Estes dados são compatíveis aos de PRESTON et al. (1974) que obtiveram R
2
=0,92 e 25
CV=6,3. Não obstante, dados de KELLY et al. (1968) sugerem que em animais com 26
menor teor de gordura, o método é impreciso. Embora aceitem a objeção de KELLY et 27
al. (1968), GARRET e HINMAN (1969) e PRESTON et al. (1974) afirmam que os 28
resultados obtidos pelo método se tornam questionáveis apenas em animais com menos 29
de 12 a 15% de gordura no corpo vazio. 30
12
LANNA (1988) observou baixas correlações entre a gravidade específica da 1
carcaça e os teores de água, gordura e proteína na seção HH (0,49; -0,61; e 0,65, 2
respectivamente). PERON et al. (1993) e GONÇALVES et al. (1991) também 3
obtiveram resultados não satisfatórios, em se tratando de animais magros, usando a 4
gravidade específica da carcaça. Da mesma forma, GIL et al. (1970) observaram que a 5
precisão do método é questionável, quando bovinos apresentam menos de 20% de 6
gordura na carcaça. Os resultados obtidos por WALDMANN et al. (1969) são 7
semelhantes aos de GIL et al. (1970) e também demonstram que o método é preciso 8
apenas em animais com elevado teor de gordura. Nos EUA, onde a técnica tem sido 9
mais empregada, os animais para produção de carne depositam gordura precocemente e 10
são abatidos com teores de gordura mais elevados que os usados no Brasil. 11
O quadro 1 apresenta as regressões para estimativa da porcentagem de gordura 12
na carcaça observada por diversos autores, ao trabalhar com diferentes raças de bovinos, 13
com distintos teores de gordura no corpo vazio. As diferenças verificadas nos 14
coeficientes de determinação que atestam a precisão da técnica da gravidade específica 15
podem ser explicadas pelo estádio de maturidade fisiológica dos animais estudados, já 16
que as equações que apresentaram melhor ajustamento foram observadas para os 17
estudos com animais que demonstraram teores elevados de gordura corporal. 18
Além de o método não ser preciso em animais magros, algumas desvantagens e 19
problemas devem ser apontados. Em primeiro lugar, há necessidade de uma 20
padronização da temperatura da carcaça e da água em que é feita a medição (GARRET, 21
1968, citado por JONES et al., 1978). Em segundo lugar, o osso tem gravidade 22
específica variável, e, embora PRESTON et al. (1974) não tenham conseguido 23
demonstrar alterações nos coeficientes de regressão em função da proporção de ossos da 24
carcaça, esse aspecto parece não ter sido convenientemente testado. Em terceiro lugar, a 25
presença de ar preso na carcaça parece ser a principal dificuldade operacional e a 26
principal fonte de erro na estimativa da composição química por intermédio da 27
gravidade específica. Outra dificuldade operacional causadora de erros é a extrema 28
variabilidade no abaixamento de temperatura de carcaças na câmara fria. Estudos 29
realizados por MALTON em 1972, citados por JONES et al. (1978), mostram que a 30
13
temperatura interna da carcaça demora de 30 a 114 horas para atingir 4º centígrados em 1
uma mesma câmara fria. 2
3
Quadro 1. Resultados obtidos por alguns autores que adotaram a gravidade específica 4
para estimar a composição corporal de bovinos 5
6
Autor NA
Raça Peso
(kg)
Gord
(%)
Equação
(1)
R
2
Sy.x
KRAYBILL
(2)
et al. (1952)
30 Hereford 227–480
- Y = 403,40 – 447,60 GEC - -
GARRET &
HINMAN
(1969)
48 Hereford 370 27,88 Y = 587,86 – 530,45 GEC 0,903 1,94
GIL et al.
(1970)
18 Hereford 241 23,03 Y = 649,04 – 718,41 GEC 0,790 4,06
PRESTON et
al. (1974)
36
Angus /
Hereford
336 27,69 Y = 578,68 – 520,44 GEC 0,922 1,80
GARRET et
al. (1971)
25 Charolês - 23,40 Y = 621,59 – 526,27 GEC 0,903 1,50
LANNA (1988)
26 Nelore 374 14,34 Y = 388,81 – 344,97 GEC 0,752 2,01
ALLEONI
(1995)
31 Nelore 394 21,2 Y = 446,13 – 395,14 GEC 0,670 2,91
(1)
– Estimativa da % de gordura na carcaça. 7
(2)
– KRAYBILL et al. (1952) citados por GARRET (1968). 8
Dados de NA – número de animais, Gord (%) – média de gordura no corpo vazio, GEC – gravidade 9
específica da carcaça. 10
11
De acordo com LANNA (1988), a grande variabilidade dos resultados 12
encontrados no estudo da gravidade específica como técnica de predição da composição 13
corporal, permite algumas sugestões para que se aumente a precisão da metodologia: 14
1 – O método não deve ser aplicado em animais muito magros. A literatura 15
consultada cita valores de 12 a 20% como limites mínimos. 16
2 – Por definição, a gravidade específica deve ser obtida em condições 17
padronizadas de temperatura, tanto para a água quanto para as amostras. 18
3 – A retirada da carcaça e o esfolamento devem ser realizados com cuidado para 19
que não fique preso ar nas reentrâncias da carcaça durante a pesagem submersa. 20
Segundo JONES et al. (1978), algumas sugestões poderiam ser utilizadas em 21
trabalhos futuros: 1) é preferível medir o volume de água deslocado, em vez de pesar a 22
carcaça submersa; 2) como é muito difícil padronizar o resfriamento e manter a 23
temperatura da câmara fria, seria interessante que a pesagem submersa fosse feita 24
imediatamente após a pesagem ao ar da carcaça quente, neste caso, existe a vantagem da 25
14
possibilidade de se lavar a carcaça após a pesagem submersa, evitando problemas de 1
contaminação da carcaça no tanque. 2
3
3 Objetivos 4
5
Neste sentido os presentes estudos, apresentados nos capítulos 2 e 3, visam 6
avaliar a gravidade específica como metodologia para estimar a composição química do 7
corpo vazio de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos não-castrados, terminados em 8
confinamento. 9
O capítulo 2, denominado “Composição corporal de bovinos e bubalinos por 10
meio da gravidade específica. I – Conteúdos de água, proteína, gordura e energia no 11
corpo vazio”, redigido de acordo com as normas da Revista Brasileira de Zootecnia 12
(RBZ), teve por objetivo avaliar a técnica da gravidade específica com o intuito de 13
predição dos conteúdos de água, proteína, gordura e energia no corpo vazio de bovinos 14
(zebuínos e mestiços) e bubalinos não–castrados, terminados em confinamento. 15
O capítulo 3, denominado “Composição corporal de bovinos e bubalinos por 16
meio da gravidade específica. II – Conteúdos de cálcio, fósforo, potássio, magnésio, 17
sódio e cinzas no corpo vazio”, redigido dentro das normas da Revista Brasileira de 18
Zootecnia (RBZ), teve por objetivo avaliar a gravidade específica como metodologia de 19
estimativa dos conteúdos de macroelementos minerais e da matéria mineral total no 20
corpo vazio de bovinos e bubalinos não-castrados, terminados em confinamento. 21
22
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p.175-180, 1987. 37
19
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Chemical composition as related to selected measurements used in beef carcass 2
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WALDMANN, R. C.; TYLER, W. J.; BRUNGARDT, V. H. Estimation of body 9
composition in young calves. Journal of Animal Science 29:2, 1969.
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
CAPÍTULO 2 16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
21
Composição corporal de bovinos e bubalinos por meio da gravidade específica. I – 1
Conteúdos de água, proteína, gordura e energia no corpo vazio 2
3
4
RESUMO – O estudo em questão objetivou a avaliação da técnica da gravidade específica para a 5
estimativa dos conteúdos de água, proteína, extrato etéreo e energia no corpo vazio de bovídeos não-6
castrados, terminados em confinamento. Foram utilizados 31 animais, sendo 7 Nelore (NEL), 8 F
1
7
Holandês x Nelore (HN), 8 Bimestiços (BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore e 8 Bubalinos 8
Mediterrâneo (BUF), nascidos na mesma estação de cobertura e abatidos com idade média de 24 meses e 9
peso vivo médio de 450 kg para NEL e BUF e de 500 kg para HN e BM. Os conteúdos corporais de água, 10
proteína, extrato etéreo e energia foram sendo utilizados como variáveis dependentes para desenvolver as 11
equações de predição. Dentre todas as equações possíveis, foram selecionadas para estimar a composição 12
do corpo vazio as seguintes, usando como principal critério a estatística Cp: 13
14
a) Nelore: 15
kg água = -1.417,56 +1.570,66 GEC (R
2
= 0,79 / Sy.x = 8,92) 16
kg água = 1.900,47 +0,491 PCVZ –1.730,88 GEPA +5,33 EGC –58,38 CC (R
2
= 0,99 / Sy.x = 1,28) 17
% Proteína = -184,22 –33,44 GEC +226,56 GEINT –0,726 EGC (R
2
= 0,95 / Sy.x= 0,35) 18
kg Gordura = -436,43 +0,479 PCF +1.061,45 GEPA –674,42 GEINT (R
2
= 0,97 / Sy.x= 2,41) 19
Kcal = 16.106,61 + 16.304,02 GEC (R
2
= 0,68 / Sy.x= 125,26) 20
Kcal = 4.738,66 +9,36PCVZ –2.962,52 GEHH –3.157,08 CC (R
2
= 0,99 / Sy.x= 10,76) 21
Mcal / kg PCVZ = -61,48 +51,17 GEC –32,06 GEHH +44,93 GEPA –1,71 CC (R
2
= 0,99 / Sy.x= 0,03) 22
23
b) Bimestiços: 24
kg água = -258,33 +0,95 PCQ +245,30 GEHH –4,13 EGC (R
2
= 0,99 / Sy.x= 1,06) 25
kg Proteína = -458,92 +0,467 PCVZ –0,515 PCF +37,68 GEC +603,33 GEPA –159,25 GEINT +1,56 26
EGC (R
2
= 1,00 / Sy.x= 0,08) 27
% Proteína = -73,73 +88,69 GEPA (R
2
= 0,64 / Sy.x= 0,58) 28
% Proteína = -120,90 +123,17 GEPA +0,422 EGC +6,46 CC (R
2
= 0,90 / Sy.x= 0,37) 29
kg Gordura = 357,67 +0,286 PCVZ –399,93 GEPA +2,43 EGC (R
2
= 0,89 / Sy.x= 3,23) 30
31
c) F1 Holandês x Nelore: 32
kg Gordura = 1.327,93 –1.173,20 GEINT (R
2
= 0,80 / Sy.x= 4,97) 33
kg Gordura = 1.008,29 –884,68 GEINT +4,10 EGC (R
2
= 0,96 / Sy.x= 2,59) 34
% Gordura = 262,80 –230,74 GEINT (R
2
= 0,91 / Sy.x= 0,61) 35
% Gordura = 282,38 +0 018 PCVZ –60,74 GEC –196,59 GEINT (R
2
= 0,99 / Sy.x= 0,26) 36
37
d) Búfalos: 38
% Proteína = -43,63 –0,032 PCF +63,77 GEPA (R
2
= 0,88 / Sy.x= 0,34) 39
40
onde: PCVZ, PCQ, PCF, GEC, GEHH, GEPA, GEINT, CC, EGC são respectivamente, peso do corpo 41
vazio, peso da carcaça quente, peso da carcaça fria, gravidade específica da carcaça, gravidade específica 42
da seção HH, gravidade específica da ponta de agulha, gravidade específica da integral, comprimento da 43
carcaça e espessura de gordura de cobertura. 44
45
Palavras Chaves: bovídeos, carcaça, conteúdos corporais, densidade, extrato etéreo 46
47
22
Corporal composition of bovines and buffalo altroght specific gravity. I – Water, 1
protein, fat and energy contents in the empity body 2
3
4
5
ABSTRACT – The objective of this study was to evaluate of specific gravity techinical to estimate water, 6
protein, fat amd energy contents in the empty body of bulls finished on feedlots. Was use 31 animals, been 7
7 Nellore (NEL), 8 F
1
Holstein x Nellore (HN), 8 Crossbreed (BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
8
Nellore e 8 Mediterraneam Buffalo (BUF), slaughtered at 24 months of age and 450 kilos to NEL and 9
BUF and 500 to HN and BM. The body contents of water, protein, fat and energy was used dependents 10
variables to development the prediction equations. Among every possibles equations, was selected to 11
estimate de body composition the following equations, using like mean criterion the Cp statistical: 12
13
a) Nellore: 14
kg Water = -1.417,56 +1.570,66 SGC (R
2
= 0,79 / Sy.x = 8,92) 15
kg Water = 1.900,47 +0,491 EBW –1.730,88 SGSR +5,33 BFT –58,38 CL (R
2
= 0,99 / Sy.x = 1,28) 16
% Protein = -184,22 –33,44 SGC +226,56 SGWS –0,726 BFT (R
2
= 0,95 / Sy.x= 0,35) 17
kg Fat = -436,43 +0,479 CCW +1.061,45 SGSR –674,42 SGWS (R
2
= 0,97 / Sy.x= 2,41) 18
Kcal = 16.106,61 + 16.304,02 SGC (R
2
= 0,68 / Sy.x= 125,26) 19
Kcal = 4.738,66 +9,36 EBW –2.962,52 SGHH –3.157,08 CL (R
2
= 0,99 / Sy.x= 10,76) 20
Mcal / kg PCVZ = -61,48 +51,17 SGC –32,06 SGHH +44,93 SGSR –1,71 CL (R
2
= 0,99 / Sy.x= 0,03) 21
22
b) Crossbreeds: 23
kg Water = -258,33 +0,95 HCW +245,30 SGHH –4,13 BFT (R
2
= 0,99 / Sy.x= 1,06) 24
kg Protein = -458,92 +0,467 EBW –0,515 CCW +37,68 SGC +603,33 SGSR –159,25 SGWS +1,56 BFT 25
(R
2
= 1,00 / Sy.x= 0,08) 26
% Protein = -73,73 +88,69 SGSR (R
2
= 0,64 / Sy.x= 0,58) 27
% Protein = -120,90 +123,17 SGSR +0,422 BFT +6,46 CL (R
2
= 0,90 / Sy.x= 0,37) 28
kg Fat = 357,67 +0,286 EBW –399,93 SGSR +2,43 BFT (R
2
= 0,89 / Sy.x= 3,23) 29
30
c) F1 Holstein x Nellore: 31
kg Fat = 1.327,93 –1.173,20 SGWS (R
2
= 0,80 / Sy.x= 4,97) 32
kg Fat = 1.008,29 –884,68 SGWS +4,10 BFT (R
2
= 0,96 / Sy.x= 2,59) 33
% Fat = 262,80 –230,74 SGWS (R
2
= 0,91 / Sy.x= 0,61) 34
% Fat = 282,38 +0 018 EBW –60,74 SGC –196,59 SGWS (R
2
= 0,99 / Sy.x= 0,26) 35
36
d) Buffalos: 37
% Protein = -43,63 –0,032 CCW +63,77 SGSR (R
2
= 0,88 / Sy.x= 0,34) 38
39
where: EBW, HCW, CCW, SGC, SGHH, SGSR, SGWS, CL, BFT were respectively, empty body weight, 40
hot carcass weight, cold carcass weight, specific gravity of carcass, specific gravity of section HH, 41
specific gravity of spare ribs, specific gravity whole section, carcass lenght and back fat thickness. 42
43
Key Words: bovines, carcass, body contents, density, fat 44
45
46
47
23
Introdução 1
2
A composição química dos tecidos corporais depositados durante o crescimento 3
é um fator determinante na eficiência do sistema de produção de bovinos (BERNDT et 4
al., 2002). Quanto maior a proporção de tecido adiposo no ganho, maior a eficiência 5
energética de deposição dos tecidos e pior a eficiência de conversão alimentar, pois a 6
gordura é mais densa energeticamente. 7
Neste sentido, os estudos de composição corporal visam primeiramente a 8
identificação de alterações na composição de ganho de peso, no intuito de elevar a 9
eficiência dos sistemas de produção por meio de intervenções que permitam a 10
manipulação do crescimento. Além disso, o conhecimento das exigências nutricionais 11
de bovinos no Brasil, permitirá que se desenvolvam programas de formulação 12
específicos para atender a demanda dos sistemas de produção aqui encontrados 13
(FREITAS et al., 2000). 14
Diante disso, o estudo de métodos indiretos para a determinação da composição 15
corporal é de fundamental importância para o desenvolvimento da pesquisa em 16
produção em gado de corte. Eles permitem uma reavaliação dinâmica das exigências 17
nutricionais, à medida que o padrão de deposição dos tecidos corporais for alterado, 18
bem como oferecem metodologias mais acessíveis aos pesquisadores brasileiros. 19
O método ideal para estimar a composição da carcaça seria a análise química 20
completa de todos os seus tecidos (ALLEONI, 1995). No entanto, o uso desse método 21
torna-se inviável devido aos altos custos, ao tempo gasto para a sua aplicação e, 22
principalmente a depreciação da carcaça. Dessa forma, é importante que métodos 23
rápidos e econômicos, para estimar a composição física e química da carcaça e de seus 24
cortes, estejam disponíveis para produtores e pesquisadores (HANKINS e HOWE, 25
1946). 26
Neste sentido, com o intuito de encontrar uma metodologia mais simples, que 27
permitisse certa praticidade dentro da rotina dos abatedouros comerciais, e que ao 28
mesmo tempo não inutilizasse as carcaças avaliadas para a comercialização e o consumo 29
humano, alguns pesquisadores testaram a gravidade específica da carcaça e de seus 30
principais cortes comerciais como técnica de predição da composição corporal. Esta 31
24
prática se baseia na densidade dos tecidos corporais e suas correlações estatísticas com 1
os conteúdos químicos presentes no animal, sem a necessidade de submeter as carcaças 2
a análises laboratoriais. 3
A gravidade específica tem sido utilizada com freqüência em alguns países, 4
como os EUA e o Canadá, para estimar a composição da carcaça, onde a mesma já foi 5
utilizada até mesmo como técnica padrão para o desenvolvimento e comparação de 6
outras metodologias (LANNA, 1988). O desenvolvimento do Sistema Californiano de 7
Energia Líquida e a estimativa dos requerimentos nutricionais de gado de corte no 8
mesmo país foram realizados, basicamente, pela utilização dessa técnica (LOFGREEN e 9
OTAGAKI, 1960). 10
No entanto, em virtude da falta de estudos conclusivos realizados no país sobre a 11
eficiência da técnica e da contraditoriedade de alguns dos resultados encontrados, 12
espera-se que novas pesquisas sejam conduzidas avaliando a metodologia da gravidade 13
específica, para estimar a composição corporal da carcaça de bovinos, bem como os 14
parâmetros capazes de proporcionar a oscilação na confiabilidade da técnica. 15
O estudo em questão objetivou a avaliação da técnica da gravidade específica 16
para a predição dos conteúdos de água, proteína, extrato etéreo e energia no corpo vazio 17
de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos não-castrados, terminados em 18
confinamento. 19
20
Material e Métodos 21
22
A pesquisa foi realizada no Confinamento Experimental da Universidade Federal 23
de Viçosa, em Viçosa-MG, entre os meses de outubro de 1991 a setembro de 1992, 24
sendo que o período de confinamento compreendeu os meses de maio a setembro de 25
1992. O estudo foi iniciado com 46 bovídeos machos não-castrados, sendo 11 animais 26
Nelore (NEL), 12 F
1
Holandês x Nelore (HN), 11 Bimestiços (BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
27
Angus +
7
/
16
Nelore e 11 Bubalinos Mediterrâneo (BUF), nascidos provenientes da 28
mesma estação de cobertura, com idade média de 24 meses e peso vivo médio inicial de 29
294, 404, 358 e 353 kg, respectivamente. 30
25
Os animais foram mantidos em regime de confinamento, distribuídos 1
aleatoriamente em baias individuais, com piso concretado e área de 30 m
2
, sendo 8 m
2
2
cobertos com telhas de cimento amianto e 22 m
2
de área descoberta, providas de 3
comedouro e bebedouro de concreto. 4
Os animais foram distribuídos em quatro tratamentos experimentais, de acordo 5
com o grupo genético (NEL, BM, HN e BUF), sendo que após um período de 60 dias de 6
adaptação, em que todos os animais receberam o mesmo tratamento, foram abatidos 3 7
animais dos grupos BM e BUF e 4 bovinos NEL e HN, selecionados aleatoriamente, 8
para que servissem como referência no estudo da composição corporal inicial dos 9
animais, publicado por FREITAS (1994). Neste sentido, os estudos relacionados à 10
gravidade específica foram conduzidos com 31 animais (7 NEL, 8 BM, 8 HN e 8 BUF). 11
A ração experimental foi constituída de 31,28% de feno de capim–brachiaria 12
(Brachiaria decumbens, stapf.) desintegrado (FCB), 10,00% de farelo de soja (FS), 13
57,00% de milho desintegrado com palha e sabugo (MDPS), 0,84% de uréia, além de 14
0,88% de mistura mineral comercial (MM). A dieta foi formulada, segundo as normas 15
do NRC (1984), para um ganho de peso vivo diário de 1,1 kg, além de atender às 16
exigências de proteína degradável no rúmen (ARC, 1980). A proporção de 17
volumoso:concentrado foi de aproximadamente 1:1, na base da matéria seca (MS). Parte 18
do volumoso era suprida pela palha e pelo sabugo, considerando–se que o MDPS 19
continha 67% de grãos e 33% de palha e sabugo. Os teores de matéria seca (MS), 20
proteína bruta (PB), energia metabolizável (EM) e macroelementos minerais dos 21
ingredientes e da ração estão representados no Quadro 2. 22
A ração era fornecida duas vezes ao dia, às 07:00 e 14:00 horas, sendo oferecida 23
“ad libitum”, com as quantidades de ração frequentemente ajustadas, procurando–se 24
manter sobras individuais de 5 a 10% do fornecido. Tanto a quantidade de ração 25
fornecida quanto as sobras foram registradas. Semanalmente, foram amostradas a ração 26
e as sobras individuais, para análises químicas posteriores e ajustes na formulação. 27
28
26
Quadro 2. Teores médios de matéria seca (MS), proteína bruta (PB) e energia metabolizável (EM) / 1
(kcal/kg)
2
e macroelementos minerais dos ingredientes da ração (%)
1
na matéria seca 2
Table 2. Average tenors of dry matter (DM), crude protein (CP) and energy metabolizable (EM) / 3
(kcal/kg)
2
and microminerals of ration ingredients (%)
1
of dry matter 4
Ingredientes
Ingredients
MS %
DM %
PB %
CP %
EM
2
EM
Ca P Mg Na K
Feno Hay 87,77 3,92 1,720 0,30 0,17 0,24 0,085 0,92
Farelo de soja
Soybean Meal
88,00 46,07 3,100 0,22 0,64 0,31 0,070 2,02
Milho Triturado
Ground Corn
88,70 8,10 2,700 0,02 0,22 0,10 0,010 0,41
Uréia Urea – 280,00 – – – – – –
Ração Diet 88,53 12,82 2,387 0,37 0,30 0,16 0,077 0,72
1. Análises realizadas por FREITAS (1994). Analysis realized by Freitas (1994) 5
2. NRC (1984). 6
7
Antes do período de adaptação, os animais foram pesados, após jejum de 16 8
horas, identificados com brincos numerados, submetidos ao controle de endo e 9
ectoparasitas e receberam 1.500.000 UI de vitamina A injetável. O período experimental 10
não teve duração pré-fixada, uma vez que os animais foram abatidos quando 11
alcançavam peso vivo superior a 500 kg para HN e BM e 450 kg para os NEL e BUF. 12
Estes pesos de abate foram estipulados em virtude de corresponderem aos pesos adultos 13
estimados das fêmeas dos respectivos grupos genéticos. 14
Os animais foram pesados a cada 28 dias e abatidos à medida que atingiam o 15
peso pré–estabelecido, após jejum de 16 horas. De cada animal abatido, pesaram-se e 16
coletaram-se amostras de sangue, rúmen-retículo, omaso, abomaso, intestino delgado, 17
intestino grosso, mesentério, carne industrial, gordura interna, fígado, coração, rins, 18
baço, pulmão, língua, couro, cauda, esôfago, traquéia e aparelho reprodutor. Os pesos do 19
retículo–rúmen, omaso, abomaso, e intestinos grosso e delgado foram obtidos após 20
esvaziamento dos mesmos e minuciosa lavagem. Os pés e as cabeças também foram 21
pesados, sendo que para um animal de cada grupo genético, procedeu–se à separação 22
física de músculos, couro e ossos dos pés e da cabeça, pesando–se e retirando amostras 23
para posteriores análises. Estes componentes corporais foram processados e utilizados 24
conforme descrito por FREITAS (1994), que determinou as exigências nutricionais a 25
partir da obtenção dos conteúdos corporais de água, proteína, gordura e energia dos 26
animais utilizados neste trabalho. 27
As carcaças foram divididas em duas metades, com o auxílio de uma serra 28
elétrica, e estas numeradas e pesadas individualmente, antes que fossem levadas à 29
27
câmara fria, onde permaneceram resfriadas por aproximadamente 24 horas, à 1
temperatura de 4 a 5
o
C. Após o resfriamento, as duas metades de cada carcaça foram 2
pesadas novamente ao ar e depois pesadas submersas em água fria, com o intuito de se 3
obter a gravidade específica das carcaças. Foi utilizado um tanque com 1,50 m de 4
diâmetro por 3,00 m de altura, capaz de permitir que as carcaças ficassem 5
completamente submersas durante a segunda pesagem. Foi utilizada uma balança com 6
precisão de 100 gramas para a pesagem ao ar e outra com precisão de 25 gramas para a 7
pesagem submersa. A temperatura das carcaças foi medida em diversas profundidades e 8
anotada, bem como a temperatura da água, controladas com a inclusão de água fria, no 9
intuito de manter uma temperatura em torno de 3 a 5º. 10
Em seguida, as duas metades de cada uma das carcaças foram seccionadas na 11
altura da quinta costela para se obter os cortes dianteiro e traseiro das mesmas e a partir 12
do corte traseiro se obteve a integral de cada uma das metades das carcaças, por meio de 13
um segundo corte na região cervical, compreendendo a 9ª, 10
a
e 11
a
costelas, incluindo 14
as regiões do costilhar e lombar. Essa nova porção, chamada de integral da carcaça, foi 15
novamente encaminhada à câmara fria e resfriada até que se atingisse uma temperatura 16
interna entre 0 e 4º centígrados. Após o resfriamento adotou–se o mesmo procedimento 17
de pesagens que se tinha adotado para a metade da carcaça, ao ar e submersas, para a 18
porção integral, sendo que se utilizou o mesmo tanque e a mesma metodologia para se 19
determinar a gravidade específica da integral. 20
Após estas mensurações, as integrais de cada carcaça foram novamente 21
encaminhadas à sala de desossa do frigorífico e, de acordo com a metodologia proposta 22
por HANKINS e HOWE (1946), foi obtida uma amostra chamada de seção HH, 23
composta pelos tecidos da carcaça (músculo; osso; gordura), proveniente da região 24
cervical, entre a 9ª e a 11ª costela. Esta seção foi obtida após o corte transversal das 25
costelas, em 61,5% da distância entre o ponto onde a vértebra foi seccionada e o início 26
da cartilagem da 13ª costela. A seção HH, juntamente com a ponta de agulha, amostra 27
remanescente a partir do corte da integral, foram pesadas e levadas para a câmara fria 28
até suas temperaturas internas alcançarem entre 0 e 4º centígrados. 29
Os cortes foram então pesados ao ar, e em seguida, foram submetidos à pesagem 30
submersa em água fria, a exemplo das metades das carcaças e das porções integrais das 31
28
mesmas, para se determinar a gravidade específica da seção HH e da ponta de agulha. 1
Foi utilizada uma balança com precisão de 5 e 0,1 gramas, respectivamente, para as 2
primeiras e segundas pesagens. Durante as pesagens submersas, a temperatura da água 3
também foi anotada, e após as mesmas, a água presente na superfície dos cortes foi 4
drenada e os cortes ensacados e congelados para posteriores análises químicas. 5
A composição do corpo vazio foi calculada em porcentagens e quantidades de 6
água, proteína, extrato etéreo e energia por FREITAS (1994), sendo utilizada como 7
variáveis dependentes, para desenvolver equações de regressão pelo uso do programa 8
SAS (1989). As variáveis independentes utilizadas foram: peso da carcaça quente, da 9
carcaça fria e do corpo vazio; gravidade específica da carcaça, integral, ponta de agulha 10
e da seção HH; comprimento da carcaça (distância entre os bordos craniais mediais do 11
osso púbis e da primeira costela) e espessura de gordura subcutânea (mensurada na 12
altura da 12ª costela). Foram obtidas todas as regressões possíveis, simples e múltiplas. 13
As variáveis independentes foram inseridas no modelo de regressões múltiplas e 14
adicionadas de acordo com sua contribuição na precisão das equações, sendo que foram 15
geradas todas as regressões possíveis pelo programa. A seleção das equações múltiplas 16
que apresentaram o melhor ajustamento foi realizada de acordo com os seguintes 17
critérios: Cp mais próximo a p, com p mínimo, maior coeficiente de determinação (R
2
), 18
sendo utilizado o R
2
ajustado para as equações múltiplas, menor desvio padrão da 19
estimativa (Sy.x) e menor número de variáveis independentes. O coeficiente de 20
determinação foi considerado suficiente para validar a estimativa quando próximo ou 21
superior a 0,70. 22
O Cp relaciona o R
2
e a variância residual, sendo, segundo MALLOWS (1973), 23
citado por MACNEIL (1983), um critério de escolha de equações mais adequado do que 24
quando se utiliza somente do R
2
, permitindo a identificação dos subconjuntos ótimos 25
quando valores de Cp se aproximam de p, com p mínimo. O numero de variáveis 26
independentes adotadas no modelo – 1 = p. 27
28
29
Resultados e Discussão 1
2
No quadro 3 são apresentados os valores dos conteúdos corporais dos animais 3
avaliados no presente estudo, mensurados por FREITAS (1994), bem como as variáveis 4
independentes empregadas para obtenção das equações de estimativa da composição 5
corporal, a partir da gravidade específica. 6
No quadro 4 encontran-se as correlações lineares simples entre as variáveis 7
dependentes e independentes utilizadas para a obtenção das equações. Verificou-se que 8
as correlações entre as gravidades específicas estudadas e os conteúdos corporais 9
determinados por FREITAS (1994), de maneira geral, se encontram muito baixos. Em 10
estudos envolvendo bovinos de raças britânicas, alguns autores (POWELL e 11
HUFFMAN, 1968; GARRET e HINMAN, 1969; FERREL et al., 1976 e PRESTON et 12
al., 1974) verificaram altas correlações entre a gravidade específica e os teores de água, 13
proteína, gordura e energia corporal. 14
15
Quadro 3. Valores médios e desvios padrão dos conteúdos corporais e variáveis independentes de 16
bovinos Nelore, bimestiços (
1
/
4
Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore), F
1
Holandês x 17
Nelore e búfalos Mediterrâneo 18
Table 3. Average values and standart deviation of body contents and independent variables of 19
Nellore, Crossbreeds (
1
/
4
Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nellore), F
1
Holstein x Nellore 20
and Mediterraneam buffalos
21
Variáveis
Variables
Nelore
Nellore
Bimestiços
Crossbreed
F
1
Hol x Nelore
F
1
Holstein x Nellore
Búfalos
Buffaloes
Composição Corporal / Body Composition
% Água / Water
58,45 (±1,53) 59,45 (±1,26) 61,52 (±1,71) 57,86 (±2,07)
% Proteína / Protein
16,40 (±1,07) 19,27 (±0,89) 18,39 (±0,98) 15,80 (±0,82)
% Gordura / Fat
20,94 (±1,33) 16,88 (±1,25) 16,38 (±1,90) 22,14 (±2,56)
MCAL-kg PCVZ EBW
2,72 (±0,34) 2,67 (±0,11) 2,51 (±0,16) 2,97 (±0,20)
Variáveis Independentes / Independents Variables
PCVZ / EBW (kg)
418,09 (±29,70) 450,23 (±21,32) 457,51 (±23,53) 408,46 (±22,20)
PCQ / HCW (kg)
276,74 (±21,59) 290,43 (±10,54) 297,93 (±15,55) 238,68 (±18,81)
PCF / CCW (kg)
271,64 (±20,71) 284,25 (±11,56) 292,15 (±16,35) 233,85 (±19,50)
GEC / SGC
1,06 (±0,01) 1,05 (±0,02) 1,06 (±0,01) 1,06 (±0,01)
GEHH / SGHH
1,07 (±0,01) 1,08 (±0,01) 1,09 (±0,01) 1,08 (±0,02)
GEPA / SGSR
1,04 (±0,01) 1,05 (±0,01) 1,05 (±0,01) 1,05 (±0,01)
GEINT / SGWS
1,05 (±0,01) 1,06 (±0,01) 1,07 (±0,01) 1,06 (±0,01)
EGC / BFT (mm)
3,71 (±1,11) 3,75 (±1,16) 2,81 (±1,13) 8,63 (±3,29)
CC / CL (m)
1,37 (±0,04) 1,46 (±0,05) 1,47 (±0,02) 1,31 (±0,02)
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da 22
Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade 23
Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça. 24
EBW = Empty Body Weight, HCW = Hot Carcass Weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity of Carcass, 25
SGHH = Specific Gravity of section HH, SGSR = Specific Gravity of Spare Ribs, SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = 26
back fat thickness, CL = Carcass Lenght. 27
28
30
Quadro 4. Correlações lineares entre as variáveis empregadas nas equações de estimativas e as 1
variáveis dependentes que representam a composição do corpo vazio (CVZ) 2
Table 4. Linear correlations between variables used in estimative equations and dependents 3
variables that represent the empty body composition (EBC) 4
Variáveis
Variables
PCQ
HCW
PCF
CCW
PCVZ
EBW
GEC
SGC
GEHH
SGHH
GEPA
SGSR
GEINT
SGWS
EGC
BFT
CC
CL
kg Água / water 0,87
**
0,87
**
0,91
**
0,10 0,35
†
017 0,36
*
0,84
**
-0,49
**
% Água / water 0,32
†
0,31
†
0,19 0,03 0,35
†
0,25 0,42
*
0,52
**
-0,48
**
kg Proteína / protein 0,75
**
0,74
**
0,77
**
-0,12 0,44
*
0,27 0,45
*
0,85
**
-0,55
**
% Proteína / protein 0,43
*
0,42
*
0,37
*
-0,26 0,46
**
0,34
†
0,49
**
0,67
**
-0,54
**
kg Gordura / fat -0,09 -0,07 0,07 0,09 -0,45
*
-0,40
*
-0,54
**
-0,41
*
0,48
**
% Gordura / fat -0,48
**
-0,46
**
-0,37
*
0,05 -0,52
**
-0,39
*
-0,59
**
-0,72
**
0,59
**
Kcal / energy 0,33
†
0,34
†
0,58
**
0,21 -0,12 -0,14 -0,18 0,04 0,27
Mcal/kgPCVZ -0,26 -0,25 -0,03 0,20 -0,30
†
-0,22 -0,37
*
-0,51
**
0,57
**
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da 5
Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade 6
Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça. 7
EBW = Empty body Weight, HCW = Hot Carcass Weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity of Carcass, 8
SGHH = Specific Gravity of section HH, SGC = Specific Gravity of Carcass, SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = 9
back fat thickness, CL = Carcass Lenght. 10
†
(P<0,10),
*
(P<0,05),
**
(P<0,01). 11
12
As diferenças das correlações observadas nos trabalhos anteriores e na pesquisa 13
em questão, entre a gravidade especifica e os conteúdos corporais, podem ser explicadas 14
pelo fato dos estudos supra citados terem sido conduzidos nos EUA, onde, segundo 15
LANNA (1988), os animais destinados à produção de carne depositam gordura 16
precocemente e são abatidos com teores de gordura bastante elevados. Alem disso, na 17
maior parte dos estudos realizados nos EUA, em virtude da rotina dos estabelecimentos 18
locais, a gravidade especifica da carcaça foi obtida sem a retirada da gordura renal e 19
pélvica, o que certamente contribui para a maior precisão da técnica. 20
No Brasil, trabalhando com zebuínos, LANNA (1988) verificou correlações bem 21
mais modestas do que as verificadas nos estudos norte americanos citados 22
anteriormente. O autor observou valores superiores para a correlação da gravidade 23
específica do traseiro do que para a gravidade específica da carcaça, em relação aos 24
conteúdos corporais de água, gordura e proteína, sendo que os melhores valores 25
encontrados pelo autor foram 0,75, -0,79 e 0,70, respectivamente. SALVADOR et al. 26
(1981), encontraram correlações significativamente superiores para a estimativa de 27
energia (0,95), em relação à predição da proteína corporal de zebuínos (0,68), por meio 28
da gravidade específica da carcaça. 29
Das gravidades específicas avaliadas neste estudo, a da carcaça foi a que 30
apresentou menores correlações com os conteúdos corporais, sendo a gravidade 31
31
específica da integral a de maior correlação com estes conteúdos, principalmente 1
quando associada aos teores de gordura e proteína no corpo vazio. 2
Nos quadros 5 a 8 encontram-se os coeficientes das equações de regressões 3
lineares para estimar os conteúdos do corpo vazio de bovinos Nelore, Bimestiços, F
1
4
Holandês x Nelore e búfalos Mediterrâneo a partir da gravidade específica. Foram 5
selecionadas as equações de estimativa que apresentaram melhor ajustamento, entre as 6
gravidades específicas da carcaça, da seção HH, da ponta de agulha e da porção integral, 7
apesar de terem sido geradas todas as combinações possíveis entre estas variáveis. Os 8
conteúdos de água, proteína, gordura e energia foram estimados em quantidades totais e 9
em porcentagem no corpo vazio, sendo que para cada componente corporal e grupo 10
genético avaliado, apenas uma das estimativas basta para comprovar a precisão da 11
técnica experimentada, já que estas medidas podem ser facilmente convertidas entre si. 12
13
Quadro 5. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de água no corpo vazio em função da 14
gravidade específica 15
Table 5. Linear correlations of estimate of water contents in the empty body in function specific 16
gravity
17
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Água / Water
Nelore Nellore -1.417,5558 1.570,6620 GEC 0,7924 8,92
Bimestiços Crossbreed 41,4981 215,3665 GEC 0,0756 12,96
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
-370,0534 615,7944 GEC 0,3330 10,76
Búfalos Buffaloes 731,4422 -467,2150 GEINT 0,2222 8,88
% Água / Water
Nelore Nellore 306,4532 -238,3175 GEPA 0,5777 1,09
Bimestiços Crossbreed 34,2548 23,6902 GEINT 0,0232 1,35
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
-90,4848 142,3360 GEINT 0,4292 1,40
Búfalos Buffaloes -23,4617 76,7854 GEC 0,1226 2,09
GEC = Gravidade específica da Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de 18
Agulha, GEINT = Gravidade Específica da Integral, R
2
= coeficiente de determinação, Sy.x = desvio padrão da estimativa. 19
SGC = Specific Gravity of Carcass, SGHH = Specific Gravity of section HH, SGC = Specific Gravity of Carcass, SGWS = 20
Specific Gravity Whole Section, R
2
= coefficient of determination, Sy.x = Standard deviation of the estimates 21
22
Para os conteúdos de água no corpo vazio foram verificadas equações de 23
estimativa com maior ajustamento para os animais do grupo Nelore (R
2
= 0,79), sendo 24
que para os demais grupos genéticos não se constatou equações com bons ajustamentos 25
de predição da composição de água pela técnica da gravidade específica, em virtude dos 26
baixos coeficientes de determinação encontrados (Quadro 5), indicando que a gravidade 27
específica pode ser utilizada para estimar os conteúdos de água no corpo vazio de 28
32
bovinos Nelore, mas não é capaz de estimar com precisão os mesmos componentes para 1
os demais grupos estudados. 2
Os valores observados por LANNA (1988) para os coeficientes de determinação 3
das equações de estimativa dos conteúdos de água no corpo vazio de tourinhos Nelore 4
foram próximos aos verificados neste estudo, sendo que o autor utlizou as gravidades 5
específicas da carcaça (R
2
=0,62) e do traseiro (R
2
=0,74). ALLEONI et al. (1997) 6
também encontraram resultados semelhantes em bovinos castrados Nelore, verificando 7
coeficientes de 0,72 e 0,62 para a gravidade específica do traseiro e da carcaça, 8
respectivamente. Estes resultados sugerem que a gravidade específica pode ser uma 9
técnica eficiente de predição da composição de água no corpo vazio de bovinos Nelore. 10
PERON et al. (1993), utilizando equações gerais para predição da composição 11
corporal de grupos distintos de bovídeos por meio da gravidade específica, também 12
encontraram coeficientes similares para a determinação dos conteúdos de água no corpo 13
vazio, porém estes autores utilizaram a gravidade específica da seção HH (0,75) e da 14
porção integral da carcaça (0,71). 15
16
Quadro 6. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de proteína no corpo vazio em função da 17
gravidade específica 18
Table 6. Linear correlations of estimate of protein contents in the empty body in function specific 19
gravity
20
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Proteína / Protein
Nelore Nellore -405,0915 442,1364 GEHH 0,5973 3,32
Bimestiços Crossbreed -320,8645 383,2456 GEINT 0,3220 4,88
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore 384,5954 -281,4688 GEINT 0,3167 3,52
Búfalos Buffaloes -137,8824 192,7434 GEPA 0,1436 2,93
% Proteína / Protein
Nelore Nellore -130,2605 139,2018 GEINT 0,4235 0,89
Bimestiços Crossbreed -73,7332 88,6918 GEPA 0,6352 0,58
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore 51,3913 -30,9053 GEINT 0,0622 1,02
Búfalos Buffaloes -45,5784 57,8895 GEINT 0,4421 0,66
Ver Rodapé do QUADRO 5. See Table 5 on foot. 21
22
Assim como nos estudos de ALLEONI et al. (1997), não foram observados bons 23
ajustamentos das equações de estimativa da composição de proteína no corpo vazio dos 24
animais avaliados no presente estudo. Os coeficientes de determinação encontrados 25
nesta pesquisa para os animais Nelore, apesar de apresentarem pouco ajstamento (R
2
= 26
33
0,59 e 0,42), foram superiores aos verificados pelos autores supra citados, que avaliram 1
a gravidade específica do traseiro e da carcaça (0,44 e 0,39) para estimar a composição 2
corporal de bovinos castrados da mesma raça. 3
LANNA (1988), trabalhando com bovinos Nelore, também não verificou bons 4
coeficientes de determinação nas equações de predição da composição de proteína no 5
corpo vazio a partir da gravidade específica do traseiro e da carcaça (0,52 e 0,36), e 6
destacou que a população adotada em seu estudo não apresentava grande variação na 7
composição corporal. Segundo o autor, a amplitude de variação das variáveis tem 8
grande influência sobre os valores dos coeficientes de determinação de uma equação, o 9
que pode ter contribuído para os resultados do presente estudo, já que os teores de 10
proteína no corpo vazio (Quadro 3) apresentaram pouca variação. 11
12
Quadro 7. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de gordura no corpo vazio em função da 13
gravidade específica 14
Table 7. Linear correlations of estimate of fat contents in the empty body in function specific gravity 15
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Gordura / Fat
Nelore Nellore -464,3337 521,7172 GEC 0,2719 9,47
Bimestiços Crossbreed 599,2904 -498,9782 GEPA 0,2821 6,86
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
1.327,9303 -1.173,1951 GEINT 0,8015 4,97
Búfalos Buffaloes 931,4823 -793,7979 GEC 0,2644 13,47
% Gordura / Fat
Nelore Nellore -123,0588 138,3782 GEPA 0,2572 1,26
Bimestiços Crossbreed 133,9048 -111,6015 GEPA 0,5115 0,94
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
262,7975 -230,7437 GEINT 0,9119 0,61
Búfalos Buffaloes 159,1809 -129,4002 GEC 0,2260 2,44
Ver Rodapé do QUADRO 5. See Table 5 on foot. 16
17
PERON et al. (1993), trabalhando com bovinos dos mais variados grupamentos 18
genéticos, analisaram a estimativa da composição corporal a partir da gravidade 19
específica e encontrou boa precisão da técnica na estimativa do teor de proteína no 20
corpo vazio (R
2
= 0,75). No entanto, os autores supra citados realizaram uma única 21
análise para todos os grupos genéticos estudados, o que segundo a teoria de LANNA 22
(1988), pode ter contribuído para os resultados positivos verificados, em virtude da 23
provável alta variabilidade entre a composição corporal dos animais. 24
As equações de estimativa da composição de gordura no corpo vazio (Quadro 7) 25
a partir da gravidade específica não apresentaram bom ajustamento, com exceção para o 26
34
grupo F
1
Holandês x Nelore (R
2
= 0,80 e 0,91). Estes resultados contrariam os relatos de 1
KELLY et al. (1968) e GILL et al. (1970), que afirmam que a precisão das equações de 2
estimativa da composição corporal pela gravidade específica é vulnerável quando se 3
trabalha com animais com menos de 20% de gordura corporal. Neste estudo, podemos 4
observar que as melhores equações foram obtidas para os animais com menor teor de 5
gordura no corpo vazio (Quadro 3). 6
Ao contrario da maioria das demais equações de estimativa da composição 7
corporal avaliadas neste estudo, os conteúdos de gordura no corpo vazio foram melhores 8
estimados quando se utilizou a porcentagem em detrimento da quantidade como 9
parâmetro de determinação, apesar dos resultados obtidos não terem sido satisfatórios, 10
com exceção do grupo F
1
Holandes x Nelore. 11
Uma das possíveis razões para a baixa variação observada na composição 12
corporal dos animais é que eles foram avaliados separadamente, de acordo com o grupo 13
genético, além da proximidade dos pesos de abate, o que provavelmente contribuiu para 14
os baixos coeficientes de determinação das equações de predição geradas para estimar 15
os teores de gordura corporal neste estudo, conforme relatado por LANNA (1988). No 16
entanto, os resultados verificados parecem indicar variações na eficiência da técnica, em 17
virtude da raça ou espécie dos animais estudados, o que segundo JONES et al. (1978), 18
até então, não foi completamente esclarecido. 19
PERON et al. (1993) verificaram altos coeficientes de determinação para a 20
estimativa dos conteúdos de gordura corporais em função da gravidade específica da 21
seção HH (0,80) e da integral da carcaça (0,74). No entanto, estes autores não levaram 22
em consideração a variabilidade esperada da composição corporal dos diferentes grupos 23
genéticos presentes no seu estudo, o que pode ter contribuido para a obtenção destes 24
elevados coeficientes. ALLEONI et al. (1997), trabalhando com bovinos Nelore, 25
encontraram melhores coeficientes de determinação entre a gravidade específica da 26
carcaça (0,67) e do traseiro (0,78), e a composição de gordura no corpo vazio em relação 27
aos valores obtidos para os animais da mesma raça avaliados neste estudo. 28
29
Quadro 8. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de energia no corpo vazio em função da 30
gravidade específica 31
35
Table 8. Linear correlations of estimate of energy contents in the empty body in function specific 1
gravity 2
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
Kcal
Nelore Nellore -16.106,6069 16.304,0202 GEC 0,6757 12,53
Bimestiços Crossbreed -313,2328 1.444,9712 GEC 0,0720 8,92
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
9496,5079 -7.814,5426 GEINT 0,2579 11,27
Búfalos Buffaloes 8.884,2603 -7.239,0574 GEC 0,2427 13,01
Mcal / kg PCVZ (EBW)
Nelore Nellore -2,3512 2,4795 GEC 0,5547 0,03
Bimestiços Crossbreed 0,8413 -0,5475 GEPA 0,1558 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
1,5550 -1,2210 GEINT 0,3667 0,01
Búfalos Buffaloes 1,2508 -0,9002 GEC 0,1719 0,02
Ver Rodapé do QUADRO 5. See Table 5 on foot. 3
4
Assim como para a predição dos conteúdos de água, a equação de estimativa de 5
energia no corpo vazio que apresentou melhor ajustamento ocorreu em favor dos 6
animais do grupo Nelore (R
2
= 0,68). No entanto, os baixos coeficientes de 7
determinação observados (Quadro 8) não permite a recomendacão da utilização da 8
gravidade específica como técnica de estimativa da composição de energia para os 9
demais grupos genéticos avaliados no presente estudo. 10
A maior precisão das equações de predição dos teores energéticos no corpo 11
vazio, observada em favor dos bovinos Nelore, pode ser explicada pela superioridade 12
destes animais em relação aos teores de gordura corporal (Quadro 3). Segundo alguns 13
autores (KELLY et al., 1968; GILL et al., 1970; LANNA, 1988 e GONÇALVES et al., 14
1991), a precisão da estimativa da composição corporal por intermédio da gravidade 15
específica é prejudicada quando os animais avaliados apresentam baixos teores de 16
gordura no corpo vazio. 17
SALVADOR et al. (1981), estimando a composição corporal de zebuínos a 18
partir da gravidade específica da carcaça e da seção HH, encontraram altos coeficientes 19
de determinação para predição dos conteúdos energéticos (0,91 e 0,92). 20
As gravidades específicas da carcaça e da porção integral foram utilizadas 21
preferencialmente em grande parte das melhores equações de predição dos conteúdos 22
corporais avaliadas nos Quadros anteriores, sendo que as demais variáveis foram eleitas 23
com menor freqüência, além de não proporcionarem equações com elevados 24
coeficientes de determinação, capazes de validar a técnica para a estimativa da 25
composição corporal. 26
36
GONÇALVES et al. (1991) observaram baixa precisão da gravidade específica 1
da carcaça como técnica de predição dos conteúdos de água, gordura e proteína no corpo 2
vazio de bovídeos, mas verificaram bons resultados quando foi utilizada a gravidade da 3
seção HH. Os autores estimaram a composição corporal de bovídeos de diferentes 4
grupos genéticos (Nelore, Holandês e Búfalos), mas diferente do presente estudo, 5
adotaram o mesmo modelo para todos os animais. TEIXEIRA et al. (1987) também 6
utilizaram a gravidade específica da carcaça e da seção HH para estimar a composição 7
corporal de diferentes grupos de bovídeos e não verificaram diferenças entre as 8
variáveis, embora não tenha validado a técnica da gravidade específica por meio da sua 9
comparação com a análise dos tecidos corporais. 10
De maneira geral, entre as equações geradas pela gravidade específica, as 11
regressões baseadas nos conteúdos totais dos componentes corporais estimam com 12
melhor eficiência a composição corporal do que as equações que visam a estimativa da 13
porcentagem dos mesmos componentes no corpo vazio dos animais utilizados neste 14
estudo (Quadros 5 a 8). 15
No quadro 9 encontram-se as equações múltiplas que apresentaram melhor 16
ajustamento da composição corporal em função da gravidade específica de bovinos 17
Nelore, Bimestiços, F
1
Holandês x Nelore e búfalos Mediterrâneo, quando incluídas 18
outras variáveis independentes, obtidas nos animais experimentais, visando elevar os 19
valores dos coeficientes de determinação das equações anteriores. Foram selecionadas 20
somente as equações consideradas superiores às de regresão simples, no intuito de se 21
recomendar as análises de regressão múltipla apenas para a estimativa dos componentes 22
corporais que não forem significativamente explicados pela gravidade específica. 23
As equações de predição da composição corporal a partir da gravidade específica 24
foram sensivelmente melhoradas com a adição de algumas variáveis independentes no 25
modelo estatístico. ALLEONI et al. (1997) também verificaram melhorias consideráveis 26
na precisão das equações de estimativa dos conteúdos de água e extrato etéreo a partir 27
da gravidade específica, ao adicionarem outras variáveis ao modelo de regressão. No 28
entanto, estes autores não obtiveram o mesmo êxito para a determinação dos conteúdos 29
corporais de proteína. 30
37
Os melhores resultados foram verificados para os animais da raça Nelore, sendo 1
que o ajuste realizado no modelo de predição da composição corporal, pela inclusão das 2
variáveis independentes, permitiu a obtenção de equações com bons coeficientes de 3
determinação para todos os conteúdos corporais (Quadro 9). Para os animais bimestiços 4
foram encontradas equações precisas para a determinação dos conteúdos de água (0,99), 5
proteína (1,00) e gordura (0,89). No entanto, os demais grupos genéticos não 6
apresentaram melhorias significativas nas equações de predição dos conteúdos corporais 7
a partir da gravidade específica em modelo de regressão múltipla. Foram observados 8
bons coeficientes apenas para as equações de estimativa de gordura (0,99) e proteína 9
(0,88), respectivamente para os bovinos F
1
Holandês x Nelore e búfalos mestiços 10
Mediterrâneo.
11
As variáveis: peso do corpo vazio, espessura de gordura de cobertura e 12
comprimento da carcaça foram inseridas pelo programa nas equações com maior 13
freqüência, o que pode ser justificado pelos altos coeficientes de correlação encontrados 14
entre estas variáveis e os conteúdos corporais a serem estimados (Quadro 4). As 15
variáveis: peso da carcaça quente e peso da carcaça fria foram pouco utilizadas em 16
virtude da variável peso corporal vazio apresentar, na maioria dos casos, melhores 17
coeficientes de correlação às anteriores, sendo utilizadas apenas em alguns casos, em 18
substituição ao peso corporal vazio. 19
A exemplo das regressões simples apresentadas anteriormente entre a gravidade 20
específica e a composição corporal, os resultados das equações múltiplas a seguir, 21
permite a identificação de grandes diferenças entre os grupos genéticos avaliados neste 22
trabalho, o que sugere que essa técnica para predição da composição corporal não pode 23
ser estudada genericamente, devendo ser pesquisada separadamente, entre os diversos 24
genótipos dos animais domésticos. 25
38
Quadro 9. Equações múltiplas entre a composição do corpo vazio e a gravidade específica de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos, incluindo variáveis 1
determinadas após o abate dos animais 2
Table 9. Multiple equations between empty body composition and specific gravity of bovines and buffalos including variables determined after slaughtered 3
4
Coeficientes de regressão
1
Regression coefficients
Variáveis
Variables
Intercepto
Intercept
PCVZ
EBW
PCQ
HCW
PCF
CCW
GEC
SGC
GEHH
SGHH
GEPA
SGSR
GEINT
SGWS
EGC
BFT
CC
CL
R
2(2)
Sy.x
3
Nelore / Nellore
kg Água Water 1.900,4717 0,49141
-1.730,8756
5,3271 -58,3827 0,9983 1,28
% Proteína Protein -184,2180 -33,4420 226,5564 -0,7257 0,9480 0,35
kg Gordura Fat -436,4257 0,47904 1.061,4537 -674,4201 0,9716 2,41
kcal Energy 4.738,6609 9,36004
-2.962,5155
-3.157,0777
0,9986 10,76
Mcal-kg PCVZ EBW
-61,4846 51,1739 -32,0627 44,9256 -1,7113 0,9981 0,03
Bimestiços / Crossbreed
kg Água Water -258,3324 0,9500 245,2993 -4,1344 0,9959 1,06
kg Proteína Protein -458,9195 0,4672 -0,5149 37,6837 603,3306 -159,2511 1,5623 1,0000 0,08
% Proteína Protein -120,9005 123,1667 0,4215 6,4579 0,8999 0,37
kg Gordura Fat 357,6719 0,2858 -399,9292 2,4270 0,8942 3,23
F
1
Holandês x Nelore / F
1
Holstein x Nellore
kg Gordura Fat 1.008,2882 -884,6788 4,0970 0,9550
2,59
% Gordura Fat 282,3760 0,0179 -60,7363 -196,5917 0,9893
0,26
Búfalos / Buffaloes
% Proteína Protein -43,6256 -0,0322 63,7743 0,8764
0,34
1
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade 5
Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça.
2
Coeficiente de determinação.
3
Desvio padrão da 6
estimativa. 7
1
EBW = Empty Body Weight, HCW = Hot Carcass Weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity Carcass, SGHH = Specific Gravity of section HH, SGC = Specific Gravity of Carcass, 8
SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = back fat thickness, CL = Carcass Lenght.
2
Coefficient of determination.
3
Standard deviation of the estimates. 9
39
Conclusões 1
2
Nas condições do presente estudo, os conteúdos de água e energia são estimados 3
com precisão pela gravidade específica em bovinos Nelore, bem como o conteúdo de 4
gordura corporal nos animais F
1
Holandes x Nelore. 5
As diferenças entre os conteúdos de gordura corporal nos diferentes grupos 6
raciais estudados não explicam, completamente, a variabilidade observada na precisão 7
das equações de estimativa dos componentes corporais pela da gravidade específica. 8
A gravidade específica não é uma técnica confiável para estimar a composição 9
de proteína no corpo vazio para os diferentes grupos raciais avaliados neste estudo. 10
A inclusão de algumas variáveis independentes no modelo estatístico de predição 11
da composição corporal contribui para aumentar consideravelmente a precisão da 12
técnica, principalmente para bovinos Nelore e bimestiços. 13
Novos estudos devem ser realizados envolvendo a eficiência da gravidade 14
específica como técnica de predição da compsição corporal em diferentes populações. 15
16
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p.175-180, 1987. 22
23
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
CAPÍTULO 3 14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
43
Composição corporal de bovinos e bubalinos por meio da gravidade específica. II – 1
Conteúdos de cálcio, fósforo, potássio, magnésio, sódio e cinzas no corpo vazio 2
3
4
RESUMO – O objetivo deste estudo foi a avaliação da gravidade específica como técnica de predição 5
dos conteúdos de cálcio, fósforo, potássio, magnésio, sódio e cinzas no corpo vazio de bovídeos não-6
castrados, terminados em confinamento. Foram utilizados 31 animais, sendo 7 Nelore (NEL), 8 F
1
7
Holandês x Nelore (HN), 8 Bimestiços (BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore e 8 Bubalinos 8
Mediterrâneo (BUF), nascidos na mesma estação de cobertura e abatidos com idade média de 24 meses e 9
peso vivo médio de 450 kg para NEL e BUF e de 500 kg para HN e BM. Os conteúdos minerais foram 10
utilizados como variáveis dependentes para desenvolver as equações de predição. Dentre todas as 11
equações possíveis, foram selecionadas para estimar a composição do corpo vazio as seguintes, usando 12
como principal critério a estatística Cp: 13
14
a) Nelore: 15
kg Cálcio = -48,78 +0,012 PCVZ +41,25 GEHH +4,59 CC (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,12) 16
% Cálcio = -10,17 +10,98 GEHH (R
2
= 0,88 / Sy.x = 0,04) 17
kg Fósforo = -21,97 +23,99 GEC (R
2
= 0,70 / Sy.x = 0,18) 18
kg Fósforo = 21,66 +14,94 GEC –33,37 GEPA +0,18 EGC (R
2
= 0,98 / Sy.x = 0,06) 19
kg Potássio = -3,37 +3,98 GEC (R
2
= 0,68 / Sy.x = 0,03) 20
% Potássio = 0,629 –0,381 GEHH –0,005 EGC (R
2
= 0,87 / Sy.x = 0,01) 21
kg Magnésio = -1,17 +1,24 GEC +0,012 EGC (R
2
= 0,95 / Sy.x = 0,01) 22
kg Cinzas = -91,78 +103,33 GEC (R
2
= 0,70 / Sy.x = 0,75) 23
kg Cinzas = -23,08 +0,05 PCQ +17,88 GEC +7,36 GEHH (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,06) 24
25
b) Bimestiços: 26
kg Magnésio = -0,817 +0,001 PCQ –0,006 GEC +0,756 GEHH (R
2
= 0,95 / Sy.x = 0,01) 27
% Magnésio = -0,081 +0,123 GEHH –0,001 EGC (R
2
= 0,75 / Sy.x = 0,01) 28
kg Sódio = -3,139 +0,002 PCQ +2,85 GEINT (R
2
= 0,65 / Sy.x = 0,03) 29
kg Cinzas = 0,207 +0,044 PCVZ –0,184 GEHH (R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 30
% Cinzas = 4,41 –0,054 GEHH +0,047 GEPA (R
2
= 0,65 / Sy.x = 0,01) 31
32
c) F1 Holandês x Nelore: 33
kg Fósforo = 41,80 +0,001 PCVZ –35,46 GEHH –33,80 GEPA +18,12 GEINT –0,078 EGC +11,78 CC 34
(R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 35
kg Magnésio = 0,121 +0,001 PCQ +0,267 GEHH –0,277 CC (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,01) 36
% Magnésio = 0,040 +0,082 GEHH –0,057 CC (R
2
= 0,93 / Sy.x = 0,01) 37
kg Sódio = 1,327 –3,22 GEPA +1,83 CC (R
2
= 0,77 / Sy.x = 0,03) 38
% Sódio = 0,158 –0,494 GEPA +0,339 CC (R
2
= 0,74 / Sy.x = 0,01) 39
kg Cinzas = 0,209 +0,044 PCVZ –0,175 GEINT (R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 40
% Cinzas = 4,45 –0,021 GEC –0,038 GEINT –0,001 EGC (R
2
= 0,89 / Sy.x = 0,01) 41
42
d) Búfalos: 43
kg Sódio = -3,85 +0,001 PCVZ +3,76 GEPA (R
2
= 0,73 / Sy.x = 0,02) 44
45
onde: PCVZ, PCQ, PCF, GEC, GEHH, GEPA, GEINT, CC, EGC são respectivamente, peso do corpo 46
vazio, peso da carcaça quente, peso da carcaça fria, gravidade específica da carcaça, gravidade específica 47
da seção HH, gravidade específica da ponta de agulha, gravidade específica da integral, comprimento da 48
carcaça e espessura de gordura de cobertura. 49
50
Palavras Chaves: conteúdos corporais, cruzamento, densidade, estimativa, minerais. 51
52
44
Corporal composition of bovines and buffalos through specific gravity. II – 1
Calcium, phosphorus, potassium, magnesium, sodium and ash contents in the 2
empty body 3
4
ABSTRACT – The objective of this study was to evaluate of specific gravity techinical to estimate 5
calcium, phosphorus, potassium, magnesium, sodium and ash contents in the empty body of bulls finished 6
on feedlots. Was used 31 animals, been 7 Nellore (NEL), 8 F
1
Holstein x Nellore (HN), 8 Crossbreed 7
(BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nellore e 8 Mediterraneam Buffalo (BUF), slaughtered at 24 8
months of age and 450 kilos to NEL and BUF and 500 to HN and BM. The body mineral contents was 9
used dependents variables to development the prediction equations. Among every possibles equations, 10
was selected to estimate de body composition the following equations, using like mean criterion the Cp 11
statistical: 12
13
a) Nellore: 14
kg Calcium = -48,78 +0,012 EBW +41,25 SGHH +4,59 CL (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,12) 15
% Calcium = -10,17 +10,98 SGHH (R
2
= 0,88 / Sy.x = 0,04) 16
kg Phosphorus = -21,97 +23,99 SGC (R
2
= 0,70 / Sy.x = 0,18) 17
kg Phosphorus = 21,66 +14,94 SGC –33,37 SGSR +0,18 BFT (R
2
= 0,98 / Sy.x = 0,06) 18
kg Potassium = -3,37 +3,98 SGC (R
2
= 0,68 / Sy.x = 0,03) 19
% Potassium = 0,629 –0,381 SGHH –0,005 BFT (R
2
= 0,87 / Sy.x = 0,01) 20
kg Magnesium = -1,17 +1,24 SGC +0,012 BFT (R
2
= 0,95 / Sy.x = 0,01) 21
kg Ash = -91,78 +103,33 SGC (R
2
= 0,70 / Sy.x = 0,75) 22
kg Ash = -23,08 +0,05 HCW +17,88 SGC +7,36 SGHH (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,06) 23
24
b) Crossbreed: 25
kg Magnesium = -0,817 +0,001 HCW –0,006 SGC +0,756 SGHH (R
2
= 0,95 / Sy.x = 0,01) 26
% Magnesium = -0,081 +0,123 SGHH –0,001 BFT (R
2
= 0,75 / Sy.x = 0,01) 27
kg Sodium = -3,139 +0,002 HCW +2,85 SGWS (R
2
= 0,65 / Sy.x = 0,03) 28
kg Ash = 0,207 +0,044 EBW –0,184 SGHH (R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 29
% Ash = 4,41 –0,054 SGHH +0,047 SGSR (R
2
= 0,65 / Sy.x = 0,01) 30
31
c) F1 Holstein x Nellore: 32
kg Phosphorus = 41,80 +0,001 EBW –35,46 SGHH –33,80 SGSR +18,12 SGWS –0,078 BFT +11,78 CL 33
(R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 34
kg Magnesium = 0,121 +0,001 HCW +0,267 SGHH –0,277 CL (R
2
= 0,99 / Sy.x = 0,01) 35
% Magnesium = 0,040 +0,082 SGHH –0,057 CL (R
2
= 0,93 / Sy.x = 0,01) 36
kg Sodium = 1,327 –3,22 SGSR +1,83 CL (R
2
= 0,77 / Sy.x = 0,03) 37
% Sodium = 0,158 –0,494 SGSR +0,339 CC (R
2
= 0,74 / Sy.x = 0,01) 38
kg Ash = 0,209 +0,044 EBW –0,175 SGWS (R
2
= 1,00 / Sy.x = 0,01) 39
% Ash = 4,45 –0,021 SGC –0,038 SGWS –0,001 BFT (R
2
= 0,89 / Sy.x = 0,01) 40
41
d) Buffaloes: 42
kg Sódio = -3,85 +0,001 PCVZ +3,76 GEPA (R
2
= 0,73 / Sy.x = 0,02) 43
44
where: EBW, HCW, CCW, SGC, SGHH, SGSR, SGWS, CL, BFT were respectively, empty body weight, 45
hot carcass weight, cold carcass weight, specific gravity of carcass, specific gravity of section HH, 46
specific gravity of spare ribs, specific gravity whole section, carcass length and back fat thickness. 47
48
Key Words: Corporal contents, crossbreed, density, estimative, minerals. 49
50
51
45
Introdução 1
2
Embora presentes em pequena proporção no corpo dos animais, 3
aproximadamente 4% do peso vivo (NRC, 2001), os minerais são essenciais para o 4
adequado crescimento, assim como para manutenção das atividades de lactação e 5
reprodução. Neste sentido, os estudos envolvendo os requerimentos nutricionais destes 6
elementos são fundamentais para a maximização do desempenho. 7
Muitos são os fatores que influenciam as exigências de minerais em ruminantes, 8
incluindo a espécie ou raça, idade, peso e sexo do animal, o ambiente e fatores inerentes 9
ao manejo nutricional (PAULINO et al., 1999). Segundo PEDREIRA e BERCHIELLI 10
(2006), as exigências de minerais são altamente dependentes do nível de produtividade, 11
portanto, sistemas que visam respostas de alto desempenho devem proporcionar maiores 12
cuidados com a nutrição mineral. 13
A partir da década de 80, de acordo com COELHO da SILVA (1995), tem sido 14
conduzidos diversos estudos com exigências de minerais para ruminantes no Brasil. 15
Entretanto, a transformação das exigências líquidas de minerais para ganho de peso de 16
bovinos no Brasil é limitada, e os resultados gerados por estas pesquisas, apresentam 17
grande variação e inconsistência. 18
Neste sentido, é frequente a utilização dos padrões nutricionais americanos 19
(NRC, 1996) e britânicos (ARC, 1980 e AFRC, 1991), respectivamente, para consulta 20
das tabelas de exigências nutricionais brasileiras (CABRAL et al., 2005). Entretanto, 21
considerando que os dados presentes nestas tabelas foram obtidos em condições 22
diferentes em muitos aspectos do nosso sistema de produção de bovinos, os autores 23
supra citados afirmam que a sua utilização requer certos ajustes e algumas adaptações. 24
Segundo CABRAL et al. (2005), a determinação das exigências líquidas para 25
crescimento e engorda envolvem a avaliação da retenção do mineral pelo corpo do 26
animal, em função da variação do seu peso vivo. Ou seja, implica na quantificação da 27
deposição do mineral no corpo do animal em diferentes idades e pesos (ARC, 1980), por 28
meio do seu abate e determinação do teor de minerais nos seus diversos tecidos 29
corporais. Neste sentido, a determinação dos teores corporais de minerais é fundamental 30
para o desenvolvimento destas pesquisas. 31
46
Segundo relatos de ALLEONI et al. (1997), o método mais indicado para a 1
determinação da composição corporal de bovinos seria a análise química completa de 2
todos os seus tecidos. Entretanto, o uso desse método torna-se inviável devido aos altos 3
custos, ao tempo gasto para a sua aplicação, e principalmente, a depreciação da carcaça. 4
Dessa forma, é importante que métodos rápidos e econômicos de estimativa da 5
composição física e química da carcaça sejam estudados, no intuito de auxiliar as 6
pesquisas em nutrição animal. 7
HANKINS e HOWE (1946) definiram uma metodologia para obtenção de uma 8
amostra da carcaça compreendendo a 9
a
, 10ª e 11
a
costelas (Seção HH), bem como 9
equações de predição, que atualmente, são amplamente utilizadas por pesquisadores 10
norte-americanos e brasileiros. JORGE et al. (2000), realizou a análise física e química 11
da seção HH em zebuínos de diferentes raças e estimou, com eficiência, a composição 12
química corporal de cálcio, fósforo, potássio e sódio nos animais avaliados, sendo que 13
os conteúdos corporais de magnésio não foram estimados com precisão. 14
No entanto, poucos são os resultados conhecidos sobre a aplicação desta e de 15
outras técnicas de estimativa da composição corporal de bovinos na determinação dos 16
conteúdos minerais, sendo que os principais estudos visam a determinação das 17
composições de água, proteína e gordura, na carcaça e no corpo vazio. 18
Com o objetivo de encontrar uma metodologia simples, que não inutilizasse as 19
carcaças avaliadas para a comercialização e o consumo humano, sem a necessidade de 20
submetê-las a análises laboratoriais, alguns pesquisadores testaram a gravidade 21
específica da carcaça e de seus principais cortes, como técnica de predição da 22
composição química dos principais componentes corporais, entre eles os teores de 23
minerais na carcaça e no corpo vazio. 24
Segundo ALLEONI (1995), a boa precisão das estimativas obtidas em ensaios de 25
composição nos EUA e Canadá, utilizando a gravidade específica, levou alguns 26
pesquisadores a utilizá-la como técnica padrão para desenvolver e comparar outros 27
métodos. De acordo com LANNA (1988), nos EUA, onde a técnica foi mais utilizada, 28
os animais para produção de carne depositam gordura precocemente e são abatidos com 29
teores de gordura muito elevados. No entanto, a falta de estudos consistentes, 30
47
principalmente no Brasil, envolvendo a eficiência desta metodologia, faz com que os 1
resultados até então observados se apresentem de forma contraditória. 2
De acordo com JONES et al. (1978), a precisão da técnica da gravidade 3
específica, como metodologia de estimativa da composição corporal em bovinos, 4
independe da raça ou sexo dos animais. No entanto, os mesmos autores afirmam que a 5
maioria dos estudos envolvendo a gravidade específica não levou em consideração estes 6
parâmetros. Neste sentido, espera-se que novas pesquisas sejam conduzidas, avaliando a 7
metodologia da gravidade específica, para estimar a composição corporal de bovinos, 8
em especial os conteúdos minerais, assim como determinar os parâmetros capazes de 9
proporcionar a oscilação na confiabilidade da técnica. 10
O presente estudo objetivou a avaliação da gravidade específica como técnica de 11
estimativa da composição corporal de macroelementos minerais, e dos teores totais de 12
minerais no corpo vazio de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos não-castrados, 13
terminados em confinamento. 14
15
Material e Métodos 16
17
O presente estudo foi conduzido no setor de bovinocultura de corte do 18
Departamento de Zootecnia da Universidade Federal de Viçosa, em Viçosa-MG, no 19
período de outubro de 1991 a setembro de 1992. A pesquisa foi iniciada com 46 20
bovídeos machos não-castrados, sendo 11 animais Nelore (NEL), 12 F
1
Holandês x 21
Nelore (HN), 11 Bimestiços (BM) ¼ Fleckvieh +
5
/
16
Angus +
7
/
16
Nelore, obtidos na 22
fazenda experimental da “EPAMIG” de Governador Valadares – MG, provenientes da 23
mesma estação de nascimento, e 11 bubalinos mestiços mediterrâneo (BUF), obtidos na 24
mesma região, com idade média de 24 meses e peso vivo médio inicial de 294, 404, 358 25
e 353 kg, respectivamente. 26
Os animais foram distribuídos em quatro tratamentos experimentais, de acordo 27
com o grupo genético (NEL, BM, HN e BUF), sendo que após um período de 60 dias de 28
adaptação, em que todos os animais receberam o mesmo tratamento, foram abatidos 3 29
animais dos grupos BM e BUF e 4 bovinos NEL e HN, selecionados aleatoriamente, 30
para que servissem como referência no estudo da composição corporal inicial dos 31
48
animais, publicado por SOARES (1994). Neste sentido, os estudos relacionados à 1
gravidade específica foram conduzidos com 31 animais, sendo 7 NEL, 8 BM, 8 HN e 8 2
BUF. 3
Os animais foram mantidos em regime de confinamento, distribuídos 4
aleatoriamente em baias individuais, com piso concretado e área de 30 m
2
, sendo 8 m
2
5
cobertos com telhas de cimento amianto e 22 m
2
de área descoberta, providas de 6
comedouro e bebedouro de concreto. 7
A ração experimental foi constituída de 31,28% de feno de capim–brachiaria 8
(Brachiaria decumbens, stapf.) desintegrado (FCB), 10,00% de farelo de soja (FS), 9
57,00% de milho desintegrado com palha e sabugo (MDPS), 0,84% de uréia, além de 10
0,88% de mistura mineral comercial (MM). A ração foi formulada, segundo as normas 11
do NRC (1984), para um ganho de peso vivo diário de 1,1 kg, além de atender às 12
exigências de proteína degradável no rúmen (ARC, 1980). 13
A dieta foi fornecida duas vezes ao dia, às 07:00 e 14:00 horas, oferecida “ad 14
libitum” e frequentemente ajustada, procurando–se manter sobras individuais de 5 a 15
10% do fornecido. A composição bromatológica da dieta experimental, ajustada 16
semanalmente de acordo com análises de ingredientes, da ração completa e das sobras, 17
realizadas no laboratório de Nutrição Animal do Departamento de Zootecnia da 18
Universidade Federal de Viçosa foi a seguinte: 88,3% de matéria seca (MS); 12,82% de 19
proteína bruta (PB); 2,38 kcal/kg de energia metabolizável (EM); 0,37% de cálcio; 0,30 20
de fósforo; 0,16 de magnésio; 0,077% de sódio e 0,72% de potássio. 21
Antes do período de adaptação, os animais foram pesados, após jejum de 16 22
horas, identificados com brincos numerados, submetidos ao controle de endo e 23
ectoparasitas e receberam 1.500.000 UI de vitamina A injetável. O período experimental 24
não teve duração pré-fixada, uma vez que os animais foram abatidos quando 25
alcançavam peso vivo superior a 500 kg para HN e BM e 450 kg para os NEL e BUF. 26
Estes pesos de abate foram estipulados em virtude de corresponderem aos pesos adultos 27
estimados das fêmeas dos respectivos grupos genéticos. 28
Os animais foram pesados a cada 28 dias e abatidos à medida que atingiam o 29
peso pré–estabelecido, após jejum de 16 horas. As amostras de sangue, rúmen-retículo, 30
omaso, abomaso, intestino delgado, intestino grosso, mesentério, carne industrial, 31
49
gordura interna, fígado, coração, rins, baço, pulmão, língua, couro, cauda, esôfago, 1
traquéia, aparelho reprodutor, patas, cabeça, bem como as porções de carne, gordura e 2
ossos integrantes da carcaça foram processadas conforme descrito por SOARES (1994), 3
que determinou os conteúdos corporais dos macroelementos minerais (Ca, P, Mg, K e 4
Na) e da matéria mineral total (MM) dos mesmos animais, no intuito de estimar as 5
exigências líquidas destes minerais. 6
As carcaças foram divididas em duas metades, com o auxílio de uma serra 7
elétrica, e estas numeradas e pesadas individualmente, antes que fossem levadas à 8
câmara fria, onde permaneceram resfriadas por aproximadamente 24 horas, à 9
temperatura de 4 a 5
o
C. Após o resfriamento, as duas metades de cada carcaça 10
foram pesadas novamente ao ar e depois pesadas submersas em água fria para se 11
obter a gravidade específica das carcaças. Foi utilizado um tanque com 1,50 m de 12
diâmetro por 3,00 m de altura, capaz de permitir que as carcaças ficassem 13
completamente submersas durante a segunda pesagem. Foi utilizada uma balança 14
com precisão de 100 gramas para a pesagem ao ar e outra com precisão de 25 15
gramas para a pesagem submersa. A temperatura das carcaças foi medida em diversas 16
profundidades e anotada, bem como a temperatura da água, controladas com a inclusão 17
de água fria, no intuito de manter uma temperatura em torno de 3 a 5º. 18
Em seguida, as duas metades de cada uma das carcaças foram seccionadas na 19
altura da quinta costela para se obter os cortes dianteiro e traseiro das mesmas e a partir 20
do corte traseiro se obteve a integral de cada uma das metades das carcaças, por meio de 21
um segundo corte na região cervical, compreendendo a 10
a
, 11
a
e 12ª costelas, incluindo 22
as regiões do costilhar e lombar. Essa nova porção, chamada de integral da carcaça, foi 23
novamente encaminhada à câmara fria e resfriada até que se atingisse uma temperatura 24
interna entre 0 e 4º centígrados. Após o resfriamento adotou–se o mesmo procedimento 25
de pesagens que se tinha adotado para a metade da carcaça, ao ar e submersas, para a 26
porção integral, sendo que se utilizou o mesmo tanque e a mesma metodologia para se 27
determinar a gravidade específica da integral. 28
Após estas mensurações, as integrais de cada carcaça foram novamente 29
encaminhadas à sala de desossa do frigorífico e, de acordo com a metodologia proposta 30
50
por HANKINS e HOWE (1946), foi obtida uma amostra chamada de seção HH, 1
composta pelos tecidos da carcaça (músculo, osso e gordura), proveniente da região 2
cervical, entre a 9ª e a 11ª costela. Esta seção foi obtida após o corte transversal das 3
costelas, em 61,5% da distância entre o ponto onde a vértebra foi seccionada e o início 4
da cartilagem da 13ª costela. A seção HH, juntamente com a ponta de agulha, amostra 5
remanescente a partir do corte da integral, foram pesadas e levadas para a câmara fria 6
até suas temperaturas internas alcançarem entre 0 e 4º centígrados. 7
Os cortes foram então pesados ao ar, e em seguida, foram submetidos à pesagem 8
submersa em água fria, a exemplo das metades das carcaças e das porções integrais das 9
mesmas, para se determinar a gravidade específica da seção HH e da ponta de agulha. 10
Foi utilizada uma balança com precisão de 5 e 0,1 gramas, respectivamente, para as 11
primeiras e segundas pesagens. Durante as pesagens submersas, a temperatura da água 12
também foi anotada, e após, a água presente na superfície dos cortes foi drenada e os 13
cortes ensacados e congelados para posteriores análises químicas. 14
A composição dos minerais no corpo vazio foi calculada em porcentagens e 15
quantidades de cálcio, fósforo, potássio, magnésio, sódio e matéria mineral total por 16
SOARES (1994), sendo utilizadas como variáveis dependentes para desenvolver 17
equações de regressão pelo programa SAS (1989). As variáveis independentes utilizadas 18
foram: peso da carcaça quente, da carcaça fria e do corpo vazio; gravidade específica da 19
carcaça, integral, ponta de agulha e da seção HH; comprimento da carcaça (distância 20
entre os bordos craniais mediais do osso púbis e da primeira costela) e espessura de 21
gordura subcutânea (mensurada na altura da 12ª costela). Foram obtidas todas as 22
regressões possíveis, simples e múltiplas. 23
As variáveis independentes foram inseridas no modelo de regressões múltiplas e 24
adicionadas de acordo com sua contribuição na precisão das equações, sendo que foram 25
geradas todas as regressões possíveis pelo programa. A seleção das equações múltiplas 26
que apresentaram o melhor ajustamento foi realizada de acordo com os seguintes 27
critérios: Cp mais próximo a p, com p mínimo, maior coeficiente de determinação (R
2
), 28
sendo utilizado o R
2
ajustado para as equações múltiplas, menor desvio padrão da 29
estimativa (Sy.x) e menor número de variáveis independentes. O coeficiente de 30
51
determinação foi considerado suficiente para validar a estimativa quando próximo ou 1
superior a 0,70. 2
O Cp relaciona o R
2
e a variância residual, sendo, segundo MALLOWS (1973), 3
citado por MACNEIL (1983), um critério de escolha de equações mais adequado do que 4
quando se utiliza somente do R
2
, permitindo a identificação dos subconjuntos ótimos 5
quando valores de Cp se aproximam de p, com p mínimo. O numero de variáveis 6
independentes adotadas no modelo – 1 = p. 7
8
Resultados e Discussão 9
10
No quadro 10 estão representados os valores dos conteúdos minerais corporais 11
dos animais utlizados no presente estudo, determinados por SOARES (1994), bem 12
como as variáveis independentes empregadas para obtenção das equações de estimativa 13
da composição dos macroelementos minerais a partir da gravidade específica. 14
No quadro 11 encontram-se as correlações lineares simples entre as variáveis 15
dependentes e independentes, utilizadas para a obtenção das equações. Foi observada 16
baixa correlação entre os conteúdos minerais e as gravidades específicas estudadas, 17
sendo que a gravidade específica da carcaça apresentou coeficientes ainda piores às 18
demais. Entre os componentes corporais a serem estimados, os teores de cálcio, 19
magnésio, sódio e cinzas no corpo vazio apresentaram melhor correlação com a 20
gravidade específica, em especial com as gravidades da seção HH e da integral. 21
LANNA (1988), estudando animais inteiros da raça Nelore, também observou 22
baixa correlação entre os conteúdos de cinzas no corpo vazio e a gravidade específica. 23
Segundo o autor, a pequena variação na composição corporal dos animais pesquisados 24
pode ter influenciado estes resultados, o que também explicaria os baixos índices de 25
correlação verificados neste estudo, em que os animais de distintos grupos raciais foram 26
estudados separadamente, além de terem sido abatidos com pesos muito próximos. 27
28
52
Quadro 10. Valores médios e desvios padrão dos conteúdos minerais presentes no corpo vazio dos 1
animais experimentais e das variáveis independentes utilizadas nas equações de predição da 2
composição corporal 3
Table 10. Average values and standart deviation of minerals contents presented in the empty body of 4
experimental animals and independent variables used in prediction equation of body 5
composition 6
Variáveis
Variables
Nelore
Nellore
Bimestiços
Crossbreed
F
1
Hol x Nelore
F
1
Holst x Nellore
Búfalos
Buffaloes
Composição Corporal / Body Composition
% Cálcio / Calcium
1,59 (±0,10) 1,75 (±0,13) 1,77 (±0,12) 1,94 (±0,11)
% Fósforo / Phosphorus
0,82 (±0,04) 0,91 (±0,07) 0,97 (±0,08) 0,97 (±0,06)
% Potássio / Potassium
0,20 (±0,01) 0,21 (±0,01) 0,21 (±0,01) 0,17 (±0,01)
% Magnésio / Magnesium
0,05 (±0,01) 0,05 (±0,01) 0,05 (±0,01) 0,05 (±0,01)
% Sódio / Sodium
0,13 (±0,01) 0,13 (±0,01) 0,14 (±0,01) 0,15 (±0,01)
% Cinzas / Ash
4,20 (±0,01) 4,40 (±0,01) 4,40 (±0,01) 4,20 (±0,01)
Variáveis Independentes / Independents Variables
PCVZ / EBW (kg)
418,09 (±29,70) 450,23 (±21,32) 457,51 (±23,53) 408,46 (±22,20)
PCQ / HCW (kg)
276,74 (±21,59) 290,43 (±10,54) 297,93 (±15,55) 238,68 (±18,81)
PCF / CCW (kg)
271,64 (±20,71) 284,25 (±11,56) 292,15 (±16,35) 233,85 (±19,50)
GEC / SGC
1,06 (±0,01) 1,05 (±0,02) 1,06 (±0,01) 1,06 (±0,01)
GEHH / SGHH
1,07 (±0,01) 1,08 (±0,01) 1,09 (±0,01) 1,08 (±0,02)
GEPA / SGSR
1,04 (±0,01) 1,05 (±0,01) 1,05 (±0,01) 1,05 (±0,01)
GEINT / SGWS
1,05 (±0,01) 1,06 (±0,01) 1,07 (±0,01) 1,06 (±0,01)
EGC / BFT (mm)
3,71 (±1,11) 3,75 (±1,16) 2,81 (±1,13) 8,63 (±3,29)
CC / CL (m)
1,37 (±0,04) 1,46 (±0,05) 1,47 (±0,02) 1,31 (±0,02)
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da 7
Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade 8
Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça. 9
EBW = Empty body Weight, HCW = Hot Carcass weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity of Carcass, 10
SGHH = Specific Gravity of section HH, SGSR = Specific Gravity of Spare Ribs, SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = 11
back fat thickness, CL = Carcass Lenght. 12
13
Quadro 11. Correlações lineares entre as variáveis empregadas nas equações de estimativas e as variáveis 14
dependentes que representam a composição do corpo vazio 15
Table 11. Linear correlations between the variables used on estimative equations and dependents 16
variables that represent the empty body composition 17
Variáveis
Variables
PCQ
HCW
PCF
CCW
PCVZ
EBW
GEC
SGC
GEHH
SGHH
GEPA
SGSR
GEINT
SGWS
EGC
BFT
CC
CL
kg Cálcio Calcium
0,23 0,22 0,54
**
0,18 0,36
*
0,30 0,39
*
0,33
†
0,04
% Cálcio Calcium
-0,43
*
-0,44
*
-0,14 0,14 0,25 0,31
†
0,29 -0,21 0,34
†
kg Fósforo Phosphorus
0,40
*
0,40
*
0,57
**
0,09 0,19 0,14 0,22 0,46
**
-0,09
% Fósforo Phosphorus
-0,18 -0,19 -0,03 0,05 0,06 0,13 0,11 0,01 0,17
kg Potássio Potassium
0,89
**
0,88
**
0,75
**
-0,07 0,26 0,09 0,26 0,82
**
-0,66
**
% Potássio Potassium
0,60
**
0,59
**
0,31
†
-0,19 0,18 0,06 0,18 0,60
**
-0,69
**
kg Magnésio Magnesium
0,37
*
0,37
*
0,68
**
0,13 0,30
†
0,28 0,34
†
0,37
*
0,04
% Magnésio Magnesium
-0,54
**
-0,55
**
-0,27 0,09 0,12 0,28 0,18 -0,40
*
0,48
**
kg Sódio Sodium
0,35
†
0,36
*
0,57
**
0,19 0,33
†
0,20 0,38
*
0,35
†
0,05
% Sódio Sodium
-0,46
**
-0,45
*
-0,30
†
0,13 0,16 0,18 0,24 -0,33
†
0,41
*
kg Cinzas Ash
0,89
**
0,89
**
0,98
**
0,03 0,31
†
0,14 0,31
†
0,83
**
-0,41
*
% Cinzas Ash
0,67
**
0,66
**
0,66
**
-0,20 0,42
*
0,30 0,48
**
0,85
**
-0,52
**
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da 18
Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade 19
Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça. 20
EBW = Empty Body Weight, HCW = Hot Carcass Weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity Carcass, SGHH 21
= Specific Gravity of section HH,
SGSR = Specific Gravity of Spare Ribs, SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = back 22
fat thickness, CL = Carcass Length .
†
(P<0,10),
*
(P<0,05),
**
(P<0,01). 23
53
PERON et al. (1993) observaram correlações entre a gravidade específica e a 1
composição de cinzas no corpo vazio superiores ao presente estudo, com valores 2
variando entre 0,64 e 0,98, para bovinos de diferentes grupos genéticos. No entanto, 3
ALLEONI (1995), trabalhando com uma população pouco heterogênea, também 4
verificou melhores índices de correlação entre as gravidades específicas do traseiro 5
(0,73) e da carcaça (0,61) e os conteúdos de matéria mineral no corpo vazio em relação 6
a este trabalho. 7
Nos quadros 12 a 17 encontram-se os resutados das regressões lineares, para 8
estimar os componentes minerais do corpo vazio de bovinos Nelore, Bimestiços, F
1
9
Holandês x Nelore e búfalos Mediterrâneo a partir da gravidade específica. Foram 10
selecionadas as equações que apresentaram melhor ajustamento para estimar os 11
componentes minerais em função das gravidades específicas da carcaça, da seção HH, 12
da ponta de agulha e da porção integral, apesar de terem sido geradas todas as 13
combinações possíveis entre estas variáveis. Os conteúdos de cálcio, fósforo, potássio, 14
magnésio, sódio e matéria mineral (cinzas) foram estimados em quantidades totais e em 15
porcentagem no corpo vazio, sendo que para cada componente mineral e grupo genético 16
avaliado, apenas uma das estimativas basta para comprovar a precisão da técnica, já que 17
as medidas podem ser facilmente convertidas entre si. 18
A equação de estimativa dos conteúdos de cálcio que apresentou melhor 19
ajustamento, a partir da gravidade especifica da seção HH (Quadro 12), foi verificada 20
para os bovinos Nelore (R
2
=0,88). Para os demais grupos genéticos, os conteúdos de 21
cálcio no corpo vazio não foram estimados com precisão em função da gravidade 22
específica. As diferenças observadas entre os grupos genéticos para a precisão da 23
gravidade específica na estimativa da composição de cálcio reforçam a teoria de JONES 24
et al. (1978), de que o efeito da raça sobre a eficiência desta técnica deve ser melhor 25
compreendido, principalmente quando o objetivo da pesquisa for a determinação de 26
teores de minerais. 27
Para a estimativa de fósforo foi verificada a eficiência da técnica da gravidade 28
específica também em favor dos bovinos Nelore (R
2
= 0,69), sendo que os búfalos 29
apresentaram coeficientes de estimativa superiores aos outros animais avaliados, apesar 30
de serem considerados baixos como os demais grupos genéticos (Quadro 13). 31
54
Quadro 12. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de cálcio no corpo vazio em função da 1
gravidade específica 2
Table 12. Linear equations of estimate of calcium contents in the empty body in function specific 3
gravity 4
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Cálcio / Calcium
Nelore Nellore -65,8607 67,7020 GEHH 0,6140 0,49
Bimestiços Crossbreed -14,4404 21,2965 GEPA 0,0658 0,69
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore -38,1055 43,6979 GEC 0,5989 0,44
Búfalos Buffaloes 33,2276 -23,8817 GEC 0,1762 0,53
% Cálcio / Calcium
Nelore Nellore -10,1675 10,9766 GEHH 0,8833 0,04
Bimestiços Crossbreed -3,3303 4,8479 GEPA 0,0823 0,14
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore -5,5211 6,7002 GEHH 0,3206 0,11
Búfalos Buffaloes 0,7012 1,1551 GEHH 0,0400 0,12
GEC = Gravidade específica da Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade Específica da Ponta de 5
Agulha, GEINT = Gravidade Específica da Integral, R
2
= coeficiente de determinação, Sy.x = desvio padrão da estimativa. 6
SGC = Specific Gravity of Carcass, SGHH = Specific Gravity of section HH, SGSR = Specific Gravity of Spare Ribs, SGWS = 7
Specific Gravity Whole Section, R
2
= Coefficient of determination, Sy.x = Standard deviation of the estimates. 8
9
Trabalhando com análises físicas e químicas da seção HH, JORGE et al. (2000) 10
também observaram equações precisas para estimar a composição de fosforo no corpo 11
vazio em zebuínos de diferentes raças, sugerindo que, apesar dos poucos trabalhos 12
conclusivos para determinação da composição mineral a partir de métodos indiretos, 13
estes estudos devem ser melhor explorados. 14
15
Quadro 13. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de fósforo no corpo vazio em função da 16
gravidade específica 17
Table 13. Linear equations of estimate of phosphor contents in the empty body in function specific 18
gravity 19
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Fósforo / Phosphorus
Nelore Nellore -21,9734 23,9901 GEC 0,6970 0,18
Bimestiços Crossbreed 18,1656 -13,2443 GEINT 0,1273 0,30
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
28,8102 -23,1532 GEPA 0,3640 0,32
Búfalos Buffaloes 26,6806 -21,4236 GEINT 0,5253 0,21
% Fósforo / Phosphorus
Nelore Nellore 5,8961 -4,8849 GEPA 0,2907 0,04
Bimestiços Crossbreed 4,7427 -3,6064 GEINT 0,1827 0,07
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
4,9198 -3,7502 GEPA 0,1814 0,08
Búfalos Buffaloes 5,8696 -4,6658 GEPA 0,1871 0,06
Ver Rodapé do QUADRO 12. See Table 12 on Foot. 20
21
As equações de estimativa da composição de potássio (Quadro 14) no corpo 22
vazio a partir da gravidade específica não apresentaram boa precisão, com exceção 23
apenas para o grupo Nelore (R
2
= 0,68). Estes resultados fortalecem a necessidade de se 24
55
avaliar a influência da gravidade específica na predição dos conteúdos minerais no 1
corpo vazio de bovídeos de diferentes grupos raciais separadamente, contrariando a 2
idéia de que a eficiência da técnica independa da raça dos animais avaliados, sugerida 3
por JONES et al. (1978). 4
5
Quadro 14. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de potássio no corpo vazio em função da 6
gravidade específica 7
Table 14. Linear equations of estimate of potassium contents in the empty body in function specific 8
gravity 9
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Potássio / Potassium
Nelore Nellore -3,3665 3,9849 GEC 0,6808 0,03
Bimestiços Crossbreed -1,3143 2,1374 GEPA 0,2413 0,03
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore 3,7477 -2,5491 GEHH 0,2195 0,05
Búfalos Buffaloes 1,9171 -1,1484 GEC 0,0932 0,04
% Potássio / Potassium
Nelore Nellore 1,3147 -1,0546 GEINT 0,4833 0,01
Bimestiços Crossbreed -0,3103 0,4925 GEPA 0,1441 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore 0,8235 -0,5775 GEC 0,3500 0,01
Búfalos Buffaloes -0,2550 0,4025 GEINT 0,2820 0,01
Ver Rodapé do QUADRO 12. See Table 12 on Foot. 10
11
Assim como para a predição dos conteúdos de cálcio, fósforo e potássio, as 12
melhores equações encontradas para estimativa corporal de magnésio foram observadas 13
para os animais Nelore (R
2
= 0,49). Entretanto, em virtude dos baixos coeficientes de 14
determinação verificados no quadro 15, a gravidade específica não deve ser 15
recomendada para a predição da composição de magnésio no corpo vazio dos animais 16
pesquisados. 17
Segundo teoria apresentada por LANNA (1988), a baixa variação observada na 18
composição de magnésio no corpo vazio dos animais deste estudo (Quadro 11), que 19
foram avaliados separadamente de acordo com o grupo genético, além da proximidade 20
dos pesos de abate, provavelmente contribuiu para os baixos coeficientes de 21
determinação das equações de predição dos teores corporais de magnésio. 22
Avaliando a estimativa dos conteúdos minerais de zebuínos a partir de análises 23
físicas e químicas da seção HH, JORGE et al. (2000) também não verificaram equações 24
precisas (R
2
= 0,49) para estimar a composição de magnésio no corpo vazio. No entanto, 25
estes autores encontraram resultados satisfatórios para a estimativa dos conteúdos de 26
56
cálcio, fósforo, potássio e sódio nos animais avaliados, a partir da metodologia supra 1
citada. 2
3
Quadro 15. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de magnésio no corpo vazio em função da 4
gravidade específica 5
Table 15. Linear equations of estimate of magnesium contents in the empty body in function specific 6
gravity 7
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Magnésio / Magnesium
Nelore Nellore -1,1956 1,3079 GEC 0,4927 0,01
Bimestiços Crossbreed -0,5825 0,7356 GEHH 0,2877 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
-0,1211 0,3147 GEC 0,1119 0,01
Búfalos Buffaloes 0,6434 -0,4111 GEC 0,1298 0,01
% Magnésio / Magnesium
Nelore Nellore 0,1442 0,1795 GEINT 0,1421 0,01
Bimestiços Crossbreed -0,0848 0,1222 GEHH 0,3767 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
0,0855 -0,0370 GEC 0,1184 0,01
Búfalos Buffaloes -0,0098 0,0574 GEC 0,0424 0,01
Ver Rodapé do QUADRO 12. See Table 12 on Foot. 8
9
As equações de melhor ajustamento para estimativa dos teores de sódio no corpo 10
vazio ocorreram em favor dos búfalos (R
2
= 0,57). No entanto, os baixos coeficientes de 11
determinação observados (Quadro 16) não permitem a recomendação da gravidade 12
específica como técnica de estimativa da composição de sódio para nenhum dos grupos 13
genéticos avaliados no presente estudo. 14
Estes baixos coeficientes verificados nas equações de predição podem ter sido 15
influenciados pela pequena variação observada nos conteúdos corporais de sódio dos 16
animais estudados, o que segundo LANNA (1988), prejudica a precisão da técnica da 17
gravidade específica como estimativa da composição corporal. 18
As equações de estimativa dos conteúdos de minerais totais no corpo vazio de 19
bovinos Nelore (R
2
= 0,70) a partir da gravidade específica apresentaram melhor 20
precisão do que as equações relacionadas aos demais grupos genéticos estudados. Os 21
conteúdos de matéria mineral de bovinos Bimestiços, F
1
Holandês x Nelore e de 22
bubalinos Mediterrâneo não são estimados com eficiência por meio da gravidade 23
específica. 24
25
26
57
Quadro 16. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de sódio no corpo vazio em função da 1
gravidade específica 2
Table 16. Linear equations of estimate of sodium contents in the empty body in function specific 3
gravity 4
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Sódio / Sodium
Nelore Nellore -2,6715 3,0452 GEC 0,3471 0,05
Bimestiços Crossbreed -2,3152 2,7304 GEINT 0,2849 0,04
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
-2,4561 2,9095 GEC 0,3193 0,05
Búfalos Buffaloes -2,1963 2,6624 GEPA 0,1802 0,04
% Sódio / Sodium
Nelore Nellore -0,4630 0,5644 GEINT 0,1375 0,01
Bimestiços Crossbreed -0,3999 0,4990 GEINT 0,2676 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
0,5614 -0,4045 GEPA 0,1349 0,01
Búfalos Buffaloes -0,8369 0,9370 GEPA 0,5719 0,01
Ver Rodapé do QUADRO 12. See Table 12 on Foot. 5
6
PRESTON et al. (1974) verificaram elevados coeficientes de determinação (R
2
= 7
0,86) para as equações de estimativa dos conteúdos minerais pela técnica da gravidade 8
específica em novilhos castrados. PERON et al (1993) não encontraram bons 9
coeficientes de determinação para as equações de predição dos conteúdos de minerais 10
no corpo vazio, por intermédio da gravidade específica da seção HH (0,43) e da integral 11
(0,41). Resultados imprecisos também foram verificados por ALLEONI (1995) e 12
LANNA (1988) na estimativa dos conteúdos de minerais no corpo vazio a partir da 13
gravidade específica. 14
15
Quadro 17. Equações lineares de estimativa dos conteúdos de matéria mineral total no corpo vazio em 16
função da gravidade específica 17
Table 17. Linear equations of estimate of total minerals contents in the empty body in function 18
specific gravity 19
Grupo Genético
Genetic Group
Intercepto
Intercept
Coeficiente
Coefficient
R
2
Sy.x
kg Cinzas / Ash
Nelore Nellore -91,7796 103,3327 GEC 0,7019 0,75
Bimestiços Crossbreed 1,2583 17,6740 GEC 0,0902 0,97
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
-30,0131 47,4058 GEC 0,2743 0,95
Búfalos Buffaloes 71,4536 -51,2721 GEC 0,2687 0,86
% Cinzas / Ash
Nelore Nellore 4,1687 0,0291 GEC 0,3711 0,01
Bimestiços Crossbreed 4,4455 -0,0413 GEHH 0,4120 0,01
F
1
HolxNel F
1
HolsteinxNellore
4,4253 -0,0242 GEC 0,4738 0,01
Búfalos Buffaloes 4,1817 0,0166 GEHH 0,2688 0,01
Ver Rodapé do QUADRO 12. See Table 12 on Foot. 20
21
58
De maneira geral, entre as populações avaliadas neste estudo, os melhores 1
resultados verificados para a determinação indireta dos conteúdos corporais de minerais, 2
por meio da gravidade específica, foram obtidos para os animais da raça Nelore. 3
Apesar de ter apresentado baixa correlação com a maioria dos componentes 4
minerais no corpo vazio (Quadro 11), a gravidade específica da carcaça apareceu 5
frequentemente nas melhores equações de estimativa destes componentes, 6
principalmente nas equações envolvendo os animais do grupo Nelore. No entanto, as 7
demais gravidades específicas estudadas também foram verificadas com freqüência nas 8
equações de predição dos conteúdos minerais. LEDGER e GILLIVER (1973) 9
trabalharam com diferentes amostras da carcaça de bovinos e avaliaram a precisão da 10
técnica da gravidade específica para a determinação dos principais componentes 11
corporais. Os autores observaram poucas variações entre as amostras, sendo que foram 12
obtidos coeficientes satisfatórios (próximos ou superiores a 0,70) para todas as variáveis 13
testadas, incluindo as gravidades específicas da seção HH, ponta de agulha, integral e da 14
carcaça, entre outras. 15
No quadro 18 encontram-se as equações múltiplas que apresentaram melhor 16
ajustamento entre a composição corporal de minerais e a gravidade específica dos 17
animais estudados, quando foram incluidas outras variáveis independentes obtidas nos 18
animais experimentais, com o intuito de se elevar os valores dos coeficientes de 19
determinação das equações anteriores. Foram selecionadas apenas as equações 20
consideradas superiores às anteriores, no intuito de se recomendar estas análises de 21
regressão somente para a estimativa dos componentes corporais que não forem 22
significativamente explicados pela gravidade específica. 23
Nota-se uma melhora significativa nas equações de predição dos conteúdos 24
minerais do corpo vazio, a partir da gravidade específica, com a introdução de algumas 25
variáveis independentes no modelo estatístico. LANNA (1988) e ALLEONI et al. 26
(1997) também verificaram melhorias consideráveis na precisão das equações de 27
estimativa dos conteúdos de cinzas, a partir da gravidade específica, ao adicionarem 28
outras variáveis ao modelo de regressão. Em relação aos macroelementos minerais, a 29
adição destas variáveis possibilitou a obtenção de equações precisas de estimativa para a 30
maioria dos componentes minerais e grupos genéticos avaliados. 31
59
As equações múltiplas que apresentaram melhor ajustamento foram verificadas 1
para os animais da raça Nelore, sendo que o ajuste realizado no modelo, por meio da 2
inclusão das variáveis independentes, permitiu a obtenção de equações com altos 3
coeficientes de determinação para quase todos os conteúdos corporais, com exceção do 4
sódio (Quadro 18). Para os bimestiços foram encontradas equações precisas de 5
estimativa dos conteúdos de magnésio (0,95), sódio (0,65) e cinzas totais (1,00). Da 6
mesma forma, os animais F
1
Holandês x Nelore apresentaram melhores resultados na 7
determinação dos conteúdos de fósforo (1,00), magnésio (0,99) sódio (0,77) e cinzas 8
(1,00). No entanto, os búfalos não apresentaram melhorias significativas nas equações 9
de predição dos conteúdos minerais, a partir da gravidade específica, em modelo de 10
regressão múltipla, com exceção dos coteúdos de cinzas (0,73). 11
O peso do corpo vazio, o peso da carcaça quente, a espessura de gordura de 12
cobertura e o comprimento da carcaça foram inseridos pelo programa nas equações com 13
freqüência, o que pode ser justificado pelos altos coeficientes de correlação observados 14
entre estas variáveis e os conteúdos minerais a serem estimados (Quadro 11). O peso da 15
carcaça fria não foi inserido em nenhuma das melhores equações representadas no 16
quadro 18, provavelmente em virtude de apresentar coeficientes de correlação com os 17
conteúdos minerais inferiores às variáveis: peso do corpo vazio e da carcaça quente, que 18
foram preconizadas pelo programa para fazer parte das equações. 19
A exemplo das equações de regressão simples, apresentadas anteriormente, entre 20
a gravidade específica e a composição mineral, os resultados das equações múltiplas a 21
seguir, permitem a identificação de grandes diferenças entre os grupos genéticos 22
avaliados neste trabalho (Quadro 18), o que sugere que a técnica da gravidade específica 23
para predição da composição mineral não pode ser estudada genericamente, devendo ser 24
compreendida de maneira isolada entre os diversos genótipos dos animais domésticos. 25
26
61
Quadro 18. Equações múltiplas entre a composição mineral do corpo vazio e a gravidade específica de bovinos (zebuínos e mestiços) e bubalinos, incluindo 1
variáveis determinadas após o abate dos animais 2
Table 18. Multiple equations between mineral composition and specific gravity of bovines and buffalos, including variables determined after slaughtered 3
4
Coeficientes de regressão
1
Regression coefficients
Variáveis
Variables
Intercepto
Intercept
PCVZ
EBW
PCQ
HCW
PCF
CCW
GEC
SGC
GEHH
SGHH
GEPA
SGSR
GEINT
SGWS
EGC
BFT
CC
CL
R
2(2)
Sy.x
3
Nelore / Nellore
kg Cálcio Calcium -48,7832 0,0119 41,2472 4,5901 0,9868
0,12
kg Fósforo Phosphorus 21,6592 14,9418 -33,3741 0,1807 0,9821
0,06
% Potássio Potassium 0,6291 -0,3809 -0,0047 0,8678
0,01
kg Magnésio Magnesium -1,1691 1,2426 0,0115 0,9506
0,01
kg Cinzas Ash -23,0847 0,0500 17,8811 7,3594 0,9989
0,06
Bimestiços / Crossbreed
kg Magnésio Magnesium -0,8168 0,0008 -0,0061 0,7560 0,9490
0,01
% Magnésio Magnesium -0,0813 0,1230 -0,0012 0,7512
0,01
kg Sódio Sodium -3,1389 0,0024 2,8496 0,6544
0,03
kg Cinzas Ash 0,20745 0,0440 -0,1839 1,0000
0,01
% Cinzas Ash 4,4096 -0,0536 0,0469 0,6466
0,01
F
1
Holandês x Nelore / F
1
Holstein x Nellore
kg Fósforo Phosphorus 41,7974 0,0009 -35,4608 -33,7952 18,1219
-0,0784 11,7791
1,0000
0,01
kg Magnésio Magnesium 0,1205 0,0007 0,2672 -0,2774 0,9900
0,01
% Magnésio Magnesium 0,0404 0,0818 -0,0567 0,9323
0,01
kg Sódio Sodium 1,3267 -3,2159 1,8263 0,7701
0,03
% Sódio Sodium 0,1582 -0,4941 0,3392 0,7418
0,01
kg Cinzas Ash 0,20894 0,0440 -0,1752 1,0000
0,01
% Cinzas Ash 4,4478 -0,0205 -0,0375 -0,0002 0,8914
0,01
Búfalos / Buffaloes
kg Sódio Sodium -3,8489 0,0012 3,7556 0,7255
0,02
1
PCVZ = Peso do Corpo Vazio, PCQ = Peso da Carcaça Quente, PCF = Peso da Carcaça Fria, GEC = Gravidade específica da Carcaça, GEHH = Gravidade Específica da Seção HH, GEPA = Gravidade 5
Específica da Ponta de Agulha, GEINT = Gravidade Específica da Integral, EGC = Espessura de gordura de cobertura, CC = Comprimento da Carcaça.
2
Coeficiente de determinação.
3
Desvio padrão da 6
estimativa. 7
1
EBW = Empty Body Weight, HCW = Hot Carcass Weight, CCW = Cold Carcass Weight, SGC = Specific Gravity of Carcass, SGHH = Specific Gravity of section HH, SGSR = Specific Gravity of 8
Spare Ribs, SGWS = Specific Gravity Whole Section, BFT = Back Fat Thickness, CL = Carcass Length.
2
Coefficient of determination.
3
Standart deviation of the estimates 9
62
Conclusões 1
2
Nas condições do presente estudo, os teores de cálcio, fósforo, potássio e cinzas 3
são estimados com precisão pela gravidade específica nos animais da raça Nelore, mas 4
os mesmos componentes não são determinados com eficiência nos demais grupos 5
avaliados. 6
A gravidade específica não é uma técnica confiável para estimar a composição 7
corporal de magnésio e sódio nos diferentes grupos genéticos pesquisados. 8
A gravidade específica da carcaça não é inferior às gravidades específicas da 9
seção HH, da ponta de agulha e da integral, podendo ser adotada em novos estudos 10
envolvendo a predição dos conteúdos minerais em bovídeos. 11
A inclusão de algumas variáveis independentes no modelo estatístico de predição 12
da composição mineral, contribui para aumentar consideravelmente a precisão da 13
técnica, principalmente para os animais dos gupos Nelore, bimestiços e F
1
Holandês x 14
Nelore. 15
Novos estudos devem ser realizados, envolvendo a eficiência da gravidade 16
específica como técnica de predição dos conteúdos minerais corporais, inclusive em 17
diferentes populações. 18
19
Referências Bibliográficas 20
ALLEONI, G. F. Avaliação da gravidade específica da carcaça, da composição 21
química e física, dos cortes da costela para estimar a composição corporal de 22
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17
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CAPÍTULO 4 14
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Implicações
1
2
A gravidade específica da carcaça não é inferior às gravidades específicas da 3
seção HH, da ponta de agulha e da integral, podendo ser adotada em novos estudos, 4
envolvendo a predição dos conteúdos corporais em bubalinos e bovinos de diferentes 5
grupos raciais, já que sua mensuração é menos trabalhosa. 6
Os conteúdos corporais de água, cálcio, fósforo, potássio e cinzas são estimados 7
com precisão pela gravidade específica em bovinos Nelore, bem como os teores de 8
gordura no corpo vazio dos animais bimestiços. Entretanto, os mesmos componentes 9
corporais não são determinados com eficiência para as demais populações avaliadas. A 10
gravidade específica não é uma técnica confiável para estimar os conteúdos de proteína, 11
energia, magnésio e sódio no corpo vazio nas diferentes populações pesquisadas. 12
A inclusão de algumas variáveis independentes no modelo estatístico de predição 13
da composição mineral pode ser uma ferramenta importante para aumentar 14
consideravelmente a precisão da técnica, desde que sejam de fácil determinação, para 15
que o método não se torne trabalhoso. 16
As diferenças entre os conteúdos de gordura corporal nos diferentes grupos 17
raciais estudados parece ter contribuido para a compreensão dos resultados obtidos, mas 18
não explica completamente a variabilidade observada na precisão das equações de 19
estimativa dos componentes corporais, a partir da gravidade específica. 20
Baseado nas diferenças verificadas neste estudo, espera-se que novas pesquisas 21
sejam geradas envolvendo a eficiência da gravidade específica como técnica de predição 22
da composição corporal em diferentes populações, principalmente para a determinação 23
de minerais, para que novos conceitos sejam estabelecidos, auxiliando os estudos de 24
exigências nutricionais. Devem ser vislumbrados também resultados conclusivos sobre 25
a precisão da técnica em bubalinos. 26
27
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