Aditivo

Foto: revistafrisona.com

• Un estudio internacional con la participación española confirma que usar el compuesto 3-NOP reduce de manera sostenida las emisiones de metano en vacas holstein. La investigación mostró que el aditivo disminuye la huella ambiental sin afectar la producción o la calidad de la leche.

Un aditivo alimentario podría convertirse en herramienta clave para atenuar la huella ambiental de la lechería.

Investigadores del Instituto Nacional de Investigación para la Agricultura, la Alimentación y el Medio Ambiente de Francia, junto con el Instituto de Ganadería de Montaña (IGM-CSIC) y la Universidad de León, comprobaron que la suplementación con 3-nitrooxypropanol (3-NOP) permitió reducir de forma significativa las emisiones de metano en vacas lecheras, sin comprometer ni la calidad ni el volumen de la leche producida.

El trabajo, conocido por Revista Frisona y publicado en el Journal of Dairy Science, se realizó durante 105 días en vacas Holstein que fueron alimentadas con una dieta rica en forrajes, semejante a la empleada en sistemas de montaña europeos. Este enfoque es especialmente relevante en regiones donde predominan modelos menos intensivos.

Resultados productivos:

Las vacas que tomaron el aditivo emitieron un 31% diario menos de metano, con reducciones también notables cuando se midió por kilo de leche y por consumo de materia seca. Según los investigadores, el efecto se mantuvo estable durante todo el ensayo y fue particularmente evidente tras la alimentación.

Pese a que la ingesta de alimento se redujo en alrededor de un 7%, la producción de leche se mantuvo en niveles semejantes entre los grupos, con promedio cercano a 34,7 kilos diarios. Tampoco fueron detectadas diferencias en grasa, lactosa o proteína, lo que refuerza la idea de un mejoramiento ambiental sin castigo productivo.

El aditivo ya se encuentra autorizado en la Unión Europea y otros países. Su adopción masiva podría reducir hasta un 35% de las emisiones del sector, según estimaciones de la FAO, acercando el rubro a los objetivos del 2030.

Medir desde la leche:

Además de validar el uso del 3-NOP en dietas con contenido alto en fibra, el estudio exploró un novedoso indicador: comprobó que las vacas que emitían menos metano porque consumían el aditivo, tenían una diferente señal de carbono-13 en la leche. Es decir, con el análisis de una muestra de leche, se podría estimar si una vaca emite más metano, sin necesidad de medir los gases .

Las vacas suplementadas tuvieron valores más bajos, lo que sugiere que ese parámetro podría servir como referencia cualitativa del nivel de emisiones.

Desde el equipo investigador se afirma que si en futuros estudios se valida, este método permitiría estimar las emisiones de una forma sencilla y económica, aprovechando la recogida habitual de muestras de leche.

Los científicos advierten que aún es necesario evaluar los efectos a largo plazo sobre el balance energético y la reproducción, así como confirmar la utilidad de este biomarcador.

Concluyeron que estamos ante una herramienta que puede transformar la manera en que se miden y gestionan las emisiones en la ganadería.

Fuente: Adaptado de CONtexto ganadero, Autora: Angie Barbosa.

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Reconocimiento facial

• Una nueva tecnología de reconocimiento facial para el ganado permite predecir enfermedades, revolucionando la gestión de la salud en la actividad ganadera. Conozca de qué se trata.

En colaboración innovadora, la startup de tecnología agropecuaria MyAnIML, se asoció con el Departamento de Agricultura de Estados Unidos para mostrar el potencial que ofrece la inteligencia artificial (IA) en la gestión de enfermedades en la ganadería.

El estudio, empleando tecnología de reconocimiento facial y aprendizaje profundo, mostró la impresionante precisión del 99,4% del software de MyAnIML al predecir la queratoconjuntivitis infecciosa bovina, varios días antes de que fueran visibles los síntomas.

Los científicos del Servicio de Investigación Agrícola del USDA, Larry Kuehn y Mike Clawson, quienes han investigado esa patología durante años en el Centro de Investigación de Animales de Carne de EE. UU., compartieron su estudio en el proyecto para el portal Agweb.

El biólogo molecular, investigador del proyecto del Servicio de Investigación Agrícola del USDA, Mike Clawson, aseguró que la detección temprana de enfermedades es clave para un manejo saludable del rebaño, pues ofrece a los ganaderos la oportunidad de separar los animales enfermos, controlar la propagación y emplear antibióticos con prudencia antes de que se presente un brote grande.

El estudio, realizado en 870 vacunos en 3 ranchos de Kansas (EE.UU), se centró en la queratoconjuntivitis infecciosa bovina (QIB), una enfermedad muy contagiosa que cuesta a los ganaderos estadounidenses unos US$150 millones anuales. Sin vacunas efectivas, los productores ganaderos recurren a antibióticos, generando inquietudes sobre cepas de bacterias resistentes a antibióticos.

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Cargill y Cainthus desarrollan nueva tecnología de reconocimiento facial de vacas)

Estimulados por este éxito, el USDA y MyAnIML están extendiendo la tecnología para la predicción del complejo respiratorio bovino (CBR), la enfermedad con mayor efecto económico, cuyos costos anuales potenciales superan los US$ 900 millones para la industria de corrales de engorde en Estados Unidos.

La tecnología patentada por MyAnIML utiliza inteligencia artificial, cámaras GoPro y  reconocimiento facial para capturar y analizar sutiles cambios en el hocico de la res. La singularidad de cada hocico, semejante a la huella digital humana, sirve como predictor de enfermedades como QIB, CBR, pododermatitis e infecciones uterinas.

Shekhar Gupta, fundador y CEO de MyAnIML, destacó la capacidad de la plataforma para identificar reses saludables y enfermas días antes de que se presenten síntomas visibles.

Expresó que aprovechando la capacidad de la plataforma de inteligencia artificial para distinguir entre ganado ‘sano’ y ‘enfermo’ 2 o 3 días antes de que se identifiquen los síntomas, el siguiente paso es ampliar la gama de enfermedades y eventos de salud de MyAnIML para ofrecer nuevas herramientas para garantizar un seguro suministro de alimentos.

Más allá de la predicción de las enfermedades, la tecnología de MyAnIML monitorea diferentes aspectos de la salud del ganado, desde el celo y el parto hasta factores de estrés sutiles, como los requerimientos nutricionales durante la lactancia.

Gupta enfatizó en el papel de la nariz como espejo de la salud del ganado, hecho visible mediante la avanzada tecnología de IA y reconocimiento facial.

Hitos de MyAnIML:

Desde su fundación en el año 2021, MyAnIML ha logrado hitos significativos:

1. Recopiló un conjunto de datos de 3.000 imágenes de hocicos de reses, creando la primera biblioteca de imágenes faciales y hocicos de bovinos para la gestión de la salud.
2. Realizó proyectos pilotos con instalaciones de producción ganadera en el Medio Oeste de Estados Unidos.
3. Introdujo una chapeta «inteligente» con Bluetooth y un aplicativo para ayudar a la identificación de animales potencialmente enfermos en corrales de engorde y mataderos.
4. Formó una asociación con DairyFI, con sede en India, con el propósito de abordar los desafíos de salud en la industria ganadera de la India.

Con prometedores resultados, desarrollo continuo de productos y comentarios positivos de veterinarios, MyAnIML se está preparando para una comercialización a gran escala.

Fuente: Adaptado de CONtexto ganadero.

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