BR - Corte - 2010

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2ª Edição 
 
 
 
Editores: 
 
Sebastião de Campos Valadares Filho 
Marcos Inácio Marcondes 
Mario Luiz Chizzotti 
Pedro Veiga Rodrigues Paulino 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA 
DEPARTAMENTO DE ZOOTECNIA 
2010
 
 ii
 
2a Edição 
 
Exemplares deste livro podem ser adquiridos na: 
 Livraria UFV on-line 
 www.editora.ufv.br 
 Televendas: (31) 3899-2234 
 
Diagramação e Montagem: 
Edson Agostinho Pereira (0xx) 31-3899-2677 
 
Capa e Arte: 
Alexandre Antonio da Silva (32) 9953-1274 
 
Impressão e Acabamento: 
Suprema Gráfica Ltda (0xx) 32-3551-2546 
 
 
 
 
 
Ficha catalográfica preparada pela Seção de Catalogação e 
Classificação da Biblioteca Central da UFV 
 
 
 
 iii
APRESENTAÇÃO 
 
A pecuária de corte nacional já se firmou como um dos maiores setores da 
agropecuária brasileira, respondendo por uma porcentagem significativa do PIB 
agropecuário em 2009. Além disso, as crises financeiras mundiais da primeira década 
do século XXI mostraram que o produtor de corte se tornou um sinônimo de 
sobrevivência na atual conjuntura do mercado de carne, com crescimento da 
produção e aumento da eficiência. 
 O Brasil abriga o maior rebanho bovino comercial do mundo, com cerca de 
171 milhões de cabeças registrada pelo último censo agropecuário em 2006, embora 
acredita-se que esse efetivo tenha se aproximado das 200 milhões de cabeças no 
ano passado. Em 2009 foram registrados 27,975 milhões de cabeças abatidas, 
gerando um total de 6,639 milhões de toneladas de carcaças. Desse montante, dados 
do ministério da agricultura mostraram que as exportações no último ano alcançaram 
1,9 milhão de toneladas de equivalente de carcaça, o que correspondeu ao valor de 
mais de 4 bilhões de dólares. Contudo, sabe-se que houve uma redução de 20% na 
exportação em relação à 2008, provocada pela crise mundial e problemas de 
embargos à exportação. Assim acredita-se que nos próximos anos haverá um 
aumento significativo nas exportações, com expectativa de ultrapassar os valores 
alcançados em 2008, onde a participação no PIB agropecuário foi de 26,5%. 
 Em sistemas de produção de gado de corte, os custos envolvidos com a 
alimentação dos animais assumem grande importância, uma vez que estes podem 
corresponder de 70 a 90 % dos gastos operacionais totais, dependendo da fase de 
criação considerada e do nível de produção desejado. Adicionalmente, o aspecto 
nutricional é um dos principais fatores que afetam o desempenho animal. Assim, a 
busca e a adoção de medidas mais racionais no manejo alimentar têm o potencial de 
gerar um grande impacto econômico e de qualidade nos sistemas de produção de 
carne. Tecnologias a serem adotadas em nosso território, no campo da agropecuária, 
devem ser, obviamente, desenvolvidas no Brasil, onde a composição do rebanho, os 
alimentos disponíveis e o clima são típicos e únicos de ambientes tropicais. 
 Uma vez conhecida a composição dos alimentos e seu valor nutritivo, pode-se 
atender às exigências nutricionais dos animais com maior eficácia. O marco inicial 
dos trabalhos de exigências nutricionais no Brasil ocorreu em 1980, com a publicação 
da primeira tese de doutorado por Malvino Salvador, sob a orientação do professor 
José Fernando Coelho da Silva.Também nessa mesma época, iniciaram-se trabalhos 
de exigências em Piracicaba, sob a orientação do professor Celso Boin. 
 Considerando a necessidade de melhorar o desempenho animal, a 
economicidade e o balanceamento de rações e suplementos para determinados 
níveis de desempenho, assim como estimar o desempenho, a partir de dietas 
balanceadas, somente em 2006 foi editada a primeira versão das Tabelas de 
Exigências Nutricionais de Zebuínos, juntamente com a Composição de Alguns 
Alimentos, denominada BR CORTE, que utilizou dados de exigências nutricionais 
obtidos no Brasil com animais Nelore de diferentes classes sexuais. 
 Como a primeira versão das tabelas de exigências utilizou somente animais 
Nelore e considerando que houve um número crescente de informações nos últimos 
4 anos, elaborou-se a segunda versão das Tabelas brasileiras de exigências 
nutricionais, incluindo várias alterações, que serão resumidamente descritas abaixo, 
sendo a principal delas a inclusão de animais cruzados de Zebuínos com Taurinos e 
de animais terminados em condições de pasto. Também foi excluída a parte de 
composição de alimentos em virtude de ter sido elaborada uma publicação exclusiva 
dessa tabela. 
 
 iv
Foram incluídos 2 capítulos na nova tabela, sendo um de estimativa do valor 
energético de dietas a partir do conhecimento da composição dos alimentos e outro 
avaliando as exigências nutricionais de energia, proteína e minerais para vacas 
Nelore lactantes e seus bezerros na fase de 0 a 180 dias de idade. 
Em todos os novos capítulos, sempre que possível foi incluída uma meta-
análise para avaliar o efeito de estudo, sendo ainda avaliado sempre que possível o 
efeito de cruzamento ( animais zebuínos puros x cruzados) e de classe sexual 
(animais inteiros, castrados ou fêmeas),além de apresentar dados separados para 
animais terminados em confinamento ou em condições de pasto. 
Foi observado o efeito de grupo genético nas equações para estimativa do 
consumo de matéria seca, sendo assim recomendadas equações distintas para 
animais Nelore e cruzados. Não foi encontrado efeito de sistema de produção (gado 
de leite x gado de corte) para a eficiência microbiana, sendo mantida a mesma da 
versão anterior (BR CORTE, 2006). 
Considerando o aumento no número de observações, foram desenvolvidas 
novas equações para estimar a composição da carcaça e do peso de corpo vazio 
utilizando não somente a composição da seção da 9-10-11
a
 costelas, mas também 
incluindo outras variáveis no modelo, sendo a principal delas a percentagem de 
gordura visceral. Foram também propostas equações para estimar a composição dos 
componentes não-carcaça. 
Também nessa edição não foi observado efeito de grupo genético ou de 
condição sexual sobre as exigências de energia para mantença, contudo essas foram 
maiores para animais terminados a pasto. Foram desenvolvidas novas equações 
para estimar a eficiência de utilização da energia metabolizável para mantença e 
ganho de peso. 
As exigências de proteína para mantença também foram maiores para animais 
criados em condições de pasto e foi desenvolvida uma equação para estimar a 
eficiência de utilização da proteína metabolizável para ganho de peso. 
Nessa edição também foi feita uma revisão sobre as exigências de minerais, 
sendo recomendadas algumas equações obtidas no Brasil para as estimativas das 
exigências de macroelementos para mantença e para os coeficientes de absorção, 
além de uma discussão sobre o uso de equações alométricas para estimar as 
exigências de minerais para ganho de peso. 
Dessa forma, esperamos que a atualização das tabelas de exigências 
nutricionais, melhorando o conhecimento das exigências de zebuínos, possa 
representar um avanço na formulação de rações, contribuindo para economia dos 
sistemas de produção de gado de corte e para redução na excreção de nutrientes 
que contribuem para o aumento da poluição ambiental. Além disso, esperamos que 
uma análise dos resultados publicados possa direcionar as pesquisas de forma a 
resolver as questões que ainda necessitam de mais ou novos conhecimentos. 
 
Os autores. 
 
 
 
 v
AGRADECIMENTOS 
 
Aos órgãos financiadores dessa linha de pesquisa: CNPq, FAPEMIG, CAPES, 
FINEP e INCT de Ciência Animal, apresentamos nossos profundos agradecimentos. 
 Aos professores, pesquisadores e principalmente a todos os estudantes de 
Pós-Graduação, bolsistas de iniciação científica e estagiários que contribuíram com o 
desenvolvimento das pesquisas e a geração dos dados presentes nessa publicação, 
agradecemos. 
 
 
 
 vi
 
 
 
 vii
ÍNDICE 
 
PREDIÇÃO DE CONSUMO DE MATÉRIA SECA POR BOVINOS DE CORTE EM 
CONFINAMENTO ..............................................................................................................José Augusto Gomes Azevêdo, Sebastião de Campos Valadares Filho, Douglas dos Santos Pina, Rilene 
Ferreira Diniz Valadares, Edenio Detmann 
 
1 
DEGRADAÇÃO RUMINAL DA PROTEÍNA DOS ALIMENTOS E SÍNTESE DE 
PROTEÍNA MICROBIANA ................................................................................................ 
 
Douglas dos Santos Pina, Rilene Ferreira Diniz Valadares, Sebastião de Campos Valadares Filho,Mario 
Luiz Chizzotti 
 
13 
PREDIÇÃO DO VALOR ENERGÉTICO DE DIETAS PARA BOVINOS A PARTIR DA 
COMPOSIÇÃO QUÍMICA DOS ALIMENTOS ................................................................... 
 
Edenio Detmann, Sebastião de Campos Valadares Filho, Mário Fonseca Paulino 
 
47 
PREDIÇÃO DA COMPOSIÇÃO QUÍMICA CORPORAL E DA CARCAÇA DE ANIMAIS 
NELORE PUROS E CRUZADOS....................................................................................... 
 
Marcos Inácio Marcondes, Pedro Veiga Rodrigues Paulino, Sebastião de Campos Valadares Filho, Mateus 
Pies Gionbelli, Luiz Fernando Costa e Silva, Luis Orlindo Tedeschi 
 
65 
EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DE ENERGIA PARA BOVINOS DE CORTE .................. 
 
Marcos Inácio Marcondes, Mário Luiz Chizzotti, Sebastião de Campos Valadares Filho, Mateus Pies 
Gionbelli, Pedro Veiga Rodrigues Paulino, Mário Fonseca Paulino 
85 
EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DE PROTEÍNA PARA BOVINOS DE CORTE ................ 
 
Marcos Inácio Marcondes, Mateus Pies Gionbelli, Sebastião de Campos Valadares Filho, Mário Luiz 
Chizzotti, Mário Fonseca Paulino 
113 
EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DE MINERAIS PARA BOVINOS DE CORTE .................. 
 
Mateus Pies Gionbelli, Marcos Inácio Marcondes, Sebastião de Campos Valadares Fillo, Laura Franco Prados 
135 
EXIGÊNCIAS NUTRICIONAIS DE VACAS E BEZERROS NELORE............................... 
 
Pedro Veiga Rodrigues Paulino, Mozart Alves Fonseca, Lara Toledo Henriques, Sebastião de Campos 
Valadares Filho, Edenio Detmann 
 
175 
 
PREDIÇÃO DE CONSUMO DE MATÉRIA SECA POR 
BOVINOS DE CORTE EM CONFINAMENTO 
 
José Augusto Gomes Azevêdo1; Sebastião de Campos Valadares Filho2; Douglas dos 
Santos Pina3; Rilene Ferreira Diniz Valadares4; Edenio Detmann5 
1Professor UESC-BA (augustog@uesc.br), Membro do INCT-CA; 2Professor DZO-UFV-Coordenador do INCT-Ciência 
Animal (scvfilho@ufv.br); 3Professor da UFMT-MT; 4Professora DVT-UFV – Membro do INCT- Ciência Animal; 
5Professor DZO-UFV – Membro do INCT-Ciência Animal (detmann@ufv.br). 
 
INTRODUÇÃO 
 
O consumo de matéria seca (CMS) é a variável mais importante que afeta o 
desempenho animal (Waldo & Jorgensen, 1981), especialmente em bovinos de corte, 
tendo em vista a importância econômica e o complexo sistema digestivo com suas 
funções metabólicas peculiares (Forbes, 2007). 
Limitações no consumo de alimentos podem impedir que as exigências 
nutricionais sejam supridas. Como a maior parte dos nutrientes da dieta de bovinos 
de corte é utilizada para suprir as exigências de mantença, pequenas alterações no 
consumo de alimentos podem ocasionar limitações na eficiência dos processos 
produtivos, e consequentemente, a taxa de crescimento irá diminuir; o potencial 
genético, para ganho de peso não será alcançado e a lucratividade da atividade 
pecuária estará comprometida. Além disso, poderão surgir problemas associados 
com estresse alimentar, sanidade e distúrbios digestivos. 
Os fatores que controlam o consumo de alimentos são complexos, 
verdadeiramente multifatoriais e não existe um consenso de como os ruminantes 
regulam esta importante atividade (Forbes, 2007). Interações entre numerosos 
fatores como: dieta, animal, ambiente e manejo são os principais responsáveis pela 
falta de precisão das equações de predição de CMS (McMenimam et al., 2009). 
Para que possa ser planejado um eficiente programa de alimentação capaz de 
encontrar a melhor formulação de ração para atender as exigências nutricionais, é 
necessário predizer com maior precisão e acurácia o nível de consumo voluntário de 
bovinos em crescimento sob alimentação ad libitum. 
 
 
EQUAÇÕES DE PREDIÇÃO DO CONSUMO DE MATÉRIA SECA (CMS) 
 
As equações de predição de CMS propostas pelo NRC (1984, 2000) foram por 
muito tempo as mais utilizadas no Brasil. No entanto, estimulantes anabolizantes 
foram usados nos bovinos do banco de dados do modelo de predição de CMS 
proposto pelo NRC (1984, 2000). No Brasil, a proibição do uso de anabolizantes para 
qualquer finalidade teve início em 1961 e atualmente vigora a Portaria Ministerial no 
51 (Brasil, 1991) que proíbe a produção, importação, comercialização e o uso de 
produtos para fins de crescimento e ganho de peso dos animais de abate. Para os 
compostos não esteróidais com atividade anabolizante, a proibição se estende, 
inclusive, para fins terapêuticos. 
Além disso, as equações propostas pelo NRC (1984, 2000) foram 
desenvolvidas principalmente com animais Bos taurus. Segundo Magnabosco (1997), 
80% do rebanho brasileiro é composto de gado Zebu. Devido às características de 
fertilidade, rusticidade, adaptabilidade ao ambiente tropical e aos sistemas de 
produção de carne brasileira, a raça Nelore predomina nos sistemas de produção de 
carne no Brasil. Fox et al. (1988) observaram que o grupo genético é 
reconhecidamente um dos fatores que interfere no CMS. Com base neste trabalho, o 
NRC (1987) e o AFRC (1993) propuseram fatores de ajuste na predição de CMS para 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 2
diferentes raças de bovinos de corte, sendo que as raças Bos taurus tinham maior 
potencial de CMS. 
Segundo Neal et al. (1984), as equações de CMS deveriam ser testadas em 
condições semelhantes àquelas em que se destina serem utilizadas. Portanto, não existe 
uma única equação que se aplica em todas as situações, existindo necessidade de 
desenvolver e validar equações de predição do CMS em condições tropicais. 
Por isso, equações para predizer o CMS de gado de corte em condições 
brasileiras e com zebuínos (raça Nelore) foram desenvolvidas e validadas por 
Valadares Filho et al. (2006a,b), que aliados às exigências de energia, proteína e 
minerais resultou no sistema BR-CORTE. As equações de CMS propostas indicaram 
que os valores preditos foram equivalentes aos observados em condições práticas de 
alimentação de bovinos de corte confinados em condições tropicais. 
Ribeiro et al. (2008) avaliaram o CMS por grupos genéticos zebuínos e 
compararam os valores observados com os preditos por meio dos sistemas NRC 
(2000), CNCPS 5.0 e BR-CORTE. Estes autores observaram que o sistema brasileiro 
BR-CORTE mostrou-se mais eficiente nas predições de CMS por raça e para os 
zebuínos como um todo. 
Valadares Filho et al. (2006b) também observaram falta de ajuste para as 
equações propostas pelo NRC (1984, 2000) para predizer o CMS de bovinos de corte 
em condições tropicais. Neste sentido, as equações propostas pelo NRC (1984, 
2000) seriam incapazes de explicar maior porcentagem da variação observada no 
CMS, quando comparada às equações adotadas pelo BR-CORTE. 
 
DADOS PARA DESENVOLVIMENTO DE NOVAS EQUAÇÕES POR MEIO DA 
META-ANÁLISE 
 
A meta-análise é um tipo de análise de dados em que os resultados de vários 
estudos são agrupados e analisados como se fossem o resultado de um único grande 
estudo. Segundo St-Pierre (2001), utilizando a meta-análise é possível integrar o 
efeito de estudo e efeitos aleatórios de suas interações como componentes de um 
modelo misto. Isso resultaria em uma melhor predição das equações em sistemas 
biológicos e de uma descrição mais precisa da sua predição dos erros. Este foi o 
principal motivo para propor alteração na equação de predição do CMS decrita por 
Valadares Filho et al. (2006a). 
Os dados utilizados na estimativa dos parâmetros da nova equação foram 
ampliados em relação aos utilizados por Valadares Filho et al. (2006a) e foram coletados a 
partir de experimentos de desempenho com bovinos em crescimento ou terminação, 
Nelore e mestiços (Nelore x Bos taurus),que incluíssem informações sobre todas as 
variáveis consideradas relevantes para predição do CMS. As informações coletadas para 
cada observação incluiram: sexo, peso vivo inicial (PVi), peso vivo final, peso vivo médio 
(PVM) CMS e ganho médio diário (GMD). Todos os dados foram obtidos de animais 
alimentados individualmente e foram utilizados apenas machos inteiros e castrados. 
Os dados incluíram 561 observações a partir de 27 teses e/ou dissertações 
(estudo) que foram publicadas na Universidade Federal de Viçosa e na Universidade de 
São Paulo (Tabela 1). 
Em todos os estudos, as dietas foram formuladas, utilizando as exigências do 
NRC (2000), e os bovinos foram alimentados 2 vezes ao dia na forma de ração total, 
com consumo ad libitum e alojados em baias individuais. 
Seguindo as recomendações de St-Pierre (2001), verificou-se inicialmente a 
existência do efeito de estudo no banco de dados. Havendo efeito de estudo 
(P<0,0001), esse foi considerado nas análises posteriores. 
 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 3
Tabela 1 - Características do banco de dados utilizado no desenvolvimento e 
validação da equação de consumo de matéria seca 
 
Tese Autor Ano N DC 
Grupo 
genético 
Volumoso Sexo 
1 Teixeira 1984 47 242 
Mestiço e 
Nelore 
Feno de capim-gordura e 
silagem de milho 
Inteiro 
2 Lorezoni 1984 22 216 
Mestiço e 
Nelore 
Feno de capim-gordura e 
silagem de sorgo 
Inteiro 
3 Margon 1981 31 144 Nelore Feno de capim-gordura Castrado 
4 Galvão 1991 34 143 Mestiço 
Feno de braquiária 
decumbens 
Inteiro 
5 Peron 1991 13 146 Mestiço Feno de capim-elefante Castrado 
6 Oliveira 1998 25 126 Nelore Feno de coast-cross Inteiro 
7 
Gesualdi 
Júnior 
1999 38 164 Mestiço Feno de coast-cross Inteiro 
8 Fernandes 2001 22 80 
Nelore e 
Mestiço 
Silagem de coast-cross Inteiro 
9 Silva 2001 19 112 Nelore Feno de tifton Inteiro 
10 Miranda 2005 3 117 
Nelore e 
Mestiço 
Silagem de milho Inteiro 
11 Véras 1999 25 125 Nelore 
Feno de braquiária e coast-
cross 
Inteiro 
12 Veloso 2001 28 171 Mestiço Feno de coast-cross Inteiro 
13 Albuquerque 1972 6 98 Mestiço 
Cana-de-açúcar, silagem de 
sorgo 
Inteiro 
14 Salvador 1980 30 144 Mestiço Feno de capim-gordura Inteiro 
15 Backes 2003 8 129 Mestiço Feno de tifton Castrado 
16 Resende 1999 23 123 Mestiço Feno de capim-tanzânia Inteiro 
17 Jorge 1993 23 118 
Nelore e 
Mestiço 
Feno de braquiária 
decumbens 
Inteiro 
18 Paulino 1996 10 114 Nelore 
Feno de braquiária 
decumbens 
Inteiro 
19 Paulino 2002 14 100 Nelore Feno de tifton Castrado 
20 Leonel 2003 8 156 Nelore 
Feno de braquiária 
decumbens 
Inteiro 
21 Putrino 2002 21 246 Nelore Silagem de milho Inteiro 
22 Paulino 2006 20 105 Nelore 
Silagem de milho e de capim 
elefante 
Castrado 
e Inteiro 
23 Marcondes 2007 9 84 Nelore Silagem de milho 
Castrado 
e inteiro 
24 Chizzotti 2007 12 111 
Nelore e 
Mestiço 
Silagem de milho 
Castrado 
e inteiro 
25 Rigueira 2007 13 79 Mestiço Silagem de soja Inteiro 
26 Vieira 2007 20 84 Mestiço Silagem de mombaça Inteiro 
27 Marcondes 
Não 
publicado 
37 74 
Nelore e 
Mestiço 
Silagem de milho 
Inteiro e 
castrado 
 
N = unidades experimentais; DC = dias de confinamento. 
 
DESENVOLVIMENTO DA EQUAÇÃO DE PREDIÇÃO DO CMS 
Verificou-se efeito significativo do grupo genético (GG) e suas interações, 
utilizando a ANOVA (Tabela 2). O modelo utilizado incluiu termos de peso vivo (PVM e 
PVM0,75), GMD e ganho médio diário quadrático (GMD2) e todas as interações. 
Considerou-se como equações independentes aquelas que incluíram PVM, em relação 
àquelas que incluíram peso vivo metabólico (PVM0,75), como a variável dependente para 
efeitos de CMS, no modelo estatístico completo. Efeitos de variáveis independentes 
foram considerados significativos para nível de probabilidade menor que 0,15. 
 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 4
Tabela 2 - Resumo da análise de variância: efeito das variáveis peso vivo médio 
(PVM), peso vivo médio metabólico (PVM0,75), ganho de peso médio diário 
(GMD) e GMD2, além da interação com grupo genético (GG) 
 
Variáveis F Valor P F Valor P 
 PVM0,75 PVM 
PVM0,75 377,53 <0,0001 
PVM 393,70 <0,0002 
GMD 84,59 <0,0001 128,04 <0,0001 
GMD2 30,07 <0,0001 38,44 <0,0001 
Interação com GG 
 PVM0,75 4,76 0,0297 
 PVM 4,95 0,0266 
 GMD 4,49 0,0347 4,78 0,0293 
 GMD2 2,14 0,1443 2,43 0,1198 
 
O resultado da ANOVA indicou que o GG foi uma importante fonte de variação 
para todas as variáveis estudadas e que equações distintas devem ser propostas 
para predizer o CMS de bovinos Nelores e mestiços (Zebu x Bos tauros). Este 
resultado difere dos encontrados por Valadares Filho et al. (2006a,b), já que estes 
autores não observaram efeito para GG e sugeriram que uma única equação poderia 
predizer o CMS para animais Nelore e mestiços. 
 
DESENVOLVIMENTO DAS NOVAS EQUAÇÕES DE PREDIÇÃO DO CMS 
A estatística descritiva (mínimo, máximo, média, mediana, moda e erro 
padrão), para todas as variáveis no desenvolvimento das equações de predição do 
CMS de animais Nelore e mestiços encontra-se listada na Tabela 3. 
 
Tabela 3 - Estatística descritiva das variáveis: consumo de matéria seca (CMS), peso 
vivo inicial (PVi), peso vivo final, peso vivo médio(PVM), peso vivo médio 
metabólico (PVM0,75), ganho médio diário (GMD) e dias de confinamento 
(DC) para bovinos mestiços (n = 201) e Nelore (n = 360) 
 
Variáveis GG Mínimo Máximo Media Mediana Moda EP 
CMS, kg/dia Mestiço 2,83 12,00 8,11 8,17 7,79 0,108 
 Nelore 2,49 11,83 7,87 7,88 7,93 0,107 
PVi, kg Mestiço 151,05 450,00 324,58 328,70 360,00 4,294 
 Nelore 139,00 497,00 308,56 321,35 270,00 3,748 
PV final, kg Mestiço 213,88 584,00 440,29 448,55 540,00 4,309 
 Nelore 205,98 606,59 435,90 452,84 477,00 4,243 
PVM, kg Mestiço 196,94 504,50 382,44 387,40 453,00 3,939 
 Nelore 172,88 538,33 372,23 391,98 330,00 3,699 
PVM0,75, kg Mestiço 52,57 118,80 88,82 88,22 85,45 0,857 
 Nelore 47,68 113,26 87,19 89,65 113,26 0,670 
CMS, %PVM Mestiço 1,28 2,75 2,12 2,16 2,23 0,018 
 Nelore 1,03 2,85 2,10 2,09 2,44 0,019 
GMD, kg/dia Mestiço 0,02 1,95 1,00 0,99 0,86 0,030 
 Nelore 0,01 1,68 0,90 0,94 1,25 0,020 
DC, dias Mestiço 61,00 254,00 128,07 110,00 144,00 3,790 
 Nelore 55,00 271,00 149,57 144,00 242,00 3,041 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 5
Todos os dados utilizados foram provenientes de experimentos com duração 
mínima de 50 dias, além de um período de adaptação para minimizar o impacto do 
crescimento compensatório sobre CMS. Isto porque, o gado bovino confinado em 
condições brasileiras entra no confinamento após longos períodos de restrição 
alimentar e isso permite o crescimento compensatório a um ritmo acelerado. Fox et 
al. (1972) verificaram que bovinos em ganho compensatório consumiram 16% mais 
alimentos do que bovinos em crescimento contínuo. 
 Na Tabela 4 encontra-se a solução dos efeitos fixos das equações de 
regressão para predição do CMS e seus respectivos coeficientes de regressão (R2). 
O coeficiente negativo para a variável GMD2 (kg/dia) para todas as equações 
ajustadas indica que o CMS alcança um platô. A explicação para este fato pode estar 
diretamente relacionada com a concentração de energia da dieta. Partindo do 
princípio de que para alcançar GMD máximo, a concentração energética da dieta 
deverá esta alta e irá inibir o consumo de MS, como sugere a teoria da regulação 
para a ingestão de energia proposta por Mertens (1994). 
 
Tabela 4 - Solução dos efeitos fixos de equações de regressão com base nas variáveis: 
peso vivo médio (PVM) ou peso vivo médio metabólico (PVM0,75), ganho 
médio diário (GMD) e ganho médio diário (GMD2), e seus respectivos 
coeficientes de determinação (R2), para bovinos Nelore e mestiço 
 
Equações 
Mestiço Nelore 
1.1 1.2 2.1 2.2 
Intercepto 
Estimativa -2.6098 -1,0094 -2,7878 -1,3559 
EP 0.5289 0,4100 0,5029 0,3982 
Valor P 0.0002 0,0274 <0,0001 0,0030 
PVM 
Estimativa --- 0,0161--- 0,0160 
EP --- 0,0012 --- 0,0011 
Valor P --- <0,0001 --- <0,0001 
PVM0,75 
Estimativa 0,0884 --- 0,0879 --- 
EP 0,0067 --- 0,0063 --- 
Valor P <0,0001 --- <0,0001 --- 
GMD 
Estimativa 4,4672 4,4363 5,0487 5,6397 
EP 0,4987 0,4867 0,5927 0,5522 
Valor P <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 
GMD2 
Estimativa -1,3579 -1,2548 -1,6835 -1,8494 
EP 0,4987 0,2507 0,3384 0,3269 
Valor P <0,0001 0,0003 <0,0001 <0,0001 
R2 0,7374 0,7525 0,7579 0,7893 
 
McMeniman et al. (2009) observaram relação positiva entre consumo de energia 
e ganho de peso médio diário (GMD) com coeficiente de determinação (r2) de 0,70. 
Considerando a importância deste efeito,o NRC (1984, 2000) propôs equações em 
que incluíram as variáveis energia líquida de mantença (ELm) com efeito quadrático. 
No entanto, devido à dificuldade prática de se determinar a ELm antes de saber quais 
os alimentos irão compor a dieta, Thornton et al. (1985) desenvolveram uma equação 
para predizer CMS, que incluiu PVi e dias de confinamento (DC). Para os autores, o 
CMS é representado na forma de uma curva em que o CMS inicial aumenta 
gradativamente em função dos DC até atingir um platô e posteriormente decresce 
nos últimos DC devido ao aumento do conteúdo de gordura corporal dos animais 
confinados. A concentração de gordura na carcaça começa em ritmo lento no início 
do período de alimentação, mas acumula-se em um ritmo mais rápido em relação ao 
final do período de alimentação, (Simpfendorfer, 1974). 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 6
Para verificar se as novas equações de CMS seguem uma curva padrão com 
platô, realizou-se uma simulação de predição do CMS com animais de 200 e 400 kg 
de PVM (Figura 1).Nesta simulação é possível observar que as estimativas do CMS 
expressas em g/ kg PVM0,75, em função do GMD mostraram uma curva com três 
segmentos distintos: fase de adaptação; platô; e declínio, as quais correspondem a 
adaptação ao confinamento ou ao ambiente, ao aumento do PVM, e ao aumento do 
conteúdo de gordura corporal. Estas três fases justificam a idéia de que as equações 
quadráticas apresentaram melhores ajustes biológicos para predição do CMS. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 1 - Simulação da predição de CMS para novilhos com PVM de 400 
(esquerda) e 200 kg (direita), e diferentes GMD (kg/dia), utilizando as 
equações ajustadas para mestiços (eq 1.1) e Nelore (eq 2.1 ). 
 
 Outro fato que indica um bom ajuste das equações propostas, e pode ser 
visualizado nesta simulação foi que as estimativas do platô para o CMS dos animais 
Nelore foram menores que aquelas estimadas para animais mestiços. Os GMD nas 
equações 1.1 e 2.1, foram de 1,64 e 1,50 kg/dia, correspondentes a 108,4 e 100,3 
gMS / PVM0,75 (equação 1.1 - mestiço) e 106,64 e 99,04 gMS/ PVM0,75 (equação 2.1 - 
Nelore) para animais com PVM de 400 e 200 kg, respectivamente. 
 Assim sugere-se que quando a concentração de ELm da dieta não for 
conhecida para predizer o CMS, a variável ELm deverá ser substituída pelo GMD. 
Com a simplificação da equação, evita-se a necessidade do uso de variáveis com 
dificuldades de ordem prática de obtenção e erros cumulativos na determinação 
desta estimativa. 
 
DADOS INDEPENDENTES PARA AVALIAR A PRECISÃO E ACURÁCIA DAS 
NOVAS EQUAÇÕES 
 
Oito artigos (experimentos independentes) publicados entre janeiro de 2005 e 
maio de 2008 na Revista Brasileira de Zootecnia foram compilados para a validação 
da equação de predição do CMS em bovinos Nelore. Vinte e um artigos 
(experimentos independentes) foram compilados a partir publicações no mesmo 
período na Revista Brasileira de Zootecnia e Boletim da Indústria Animal para a 
validação da equação de predição do CMS em mestiços. O resumo destas 
informações sob a forma de estatística descritiva encontra-se na Tabela 5. 
 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 7
Tabela 5 - Estatística descritiva das variáveis: consumo de matéria seca (CMS), peso 
vivo inicial (PVi), peso vivo final, peso vivo médio (PVM), peso vivo médio 
metabólico (PVM0,75), ganho médio diário (GMD) e dias de confinamento 
(DC) para bovinos mestiços (n = 90) e Nelore (n = 30) 
 
Variáveis Grupo genético Mínimo Máximo Média Mediana Moda EP 
CMS, kg/dia 
Mestiço 4,46 12,74 8,18 8,13 7,47 0,163 
Nelore 6,04 10,78 8,57 8,60 8,60 0,228 
PVi, kg 
Mestiço 181,20 422,91 312,78 314,30 219,30 5,982 
Nelore 296,00 438,00 377,55 384,75 339,80 6,057 
PV final, kg 
Mestiço 221,60 578,77 441,91 451,06 434,00 6,779 
Nelore 424,00 536,00 476,66 471,25 465,00 5,110 
PVM, kg 
Mestiço 202,26 474,46 377,39 391,21 ND 5,714 
Nelore 373,00 487,00 427,11 424,68 ND 5,062 
PVM0.75, kg 
Mestiço 53,63 101,66 85,44 87,96 87,67 1,004 
Nelore 84,88 103,67 93,92 93,55 ND 0,833 
CMS, %PVM 
Mestiço 1,06 2,70 2,16 2,19 2,27 0,032 
Nelore 1,37 8,67 2,67 2,07 2,06 0,359 
GMD, kg/dia 
Mestiço 0,14 2,15 1,20 1,23 0,94 0,037 
Nelore 0,75 1,53 1,11 1,10 1,10 0,047 
DC, dia 
Mestiço 63,00 149,00 102,64 105,00 84,00 2,016 
Nelore 70,00 133,00 91,93 86,00 86,00 3,519 
 
Na Tabela 6 encontra-se o resultado da validação das equações de predição 
do CMS propostas para bovinos mestiços e Nelore em condições tropicais e a 
equação quadrática conjunta, com a variável PVM0,75 proposta na edição do BR-
CORTE (2006). 
A inclinação e o intercepto, calculado para a regressão, confirmaram que, as 
equações de predição do CMS que não incluíram PVM0,75, além da equação proposta 
pelo sistema BR-CORTE (2006) foram significativamente (P>0,10) diferentes de 1 e 
zero, respectivamente. Isto significa que essas equações não são adequadas para 
predizer CMS, considerando o banco de dados utilizado para validação. No entanto, 
para a predição da equação que incluiu na meta-análise a variável PVM0,75, o 
intercepto não diferiu de zero e a inclinação não diferiu de 1, indicando que as 
estimativas foram precisas em predizer o CMS de bovinos de corte em condições 
tropicais. 
 
Tabela 6 - Regressão entre os valores de CMS observados e preditos pelas novas 
equações e a recomendada pelo BR Corte (2006) 
 
Item 
Grupo genético 
Mestiço Nelore 
Eq. 1.1 Eq. 1.2 BR-CORTE 2006 Eq. 2.1 Eq. 2.2 BR-CORTE 2006 
Intercepto (a) 0,568±0,587 0,671±0,569 1,157±0,756 -2,769±2,418 -2,11 ±2,177 -1,917±2,803 
Inclinação (b) 0,930±0,077 0,891±0,073 0,821±0,087 1,276±0,269 1,145±0,231 1,109±0,296 
Valor P (Ho:a=0 & b=1) 0,780 0,061 0,001 0,186 0,001 0,001 
r2 0,498 0,504 0,509 0,349 0,362 0,334 
QMEP, kg2 1,194 1,250 1,322 1,106 1,543 1,792 
CCC 0,680 0,681 0,682 0,428 0,385 0,340 
 
QMEP = quadrado médio do erro de predição; CCC = coeficiente de correlação concordante. 
 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 8
 Considerando o quadrado médio do erro de predição (QMEP), pode-se inferir que 
os menores erros foram observados para as equações que incluíram o peso vivo médio 
metabólico (PVM0,75). Além disso, o coeficiente de correlação concordante (CCC), 
também conhecido como índice de reprodutibilidade, que considera simultaneamente 
exatidão e precisão, mostrou poucas diferenças entre as equações para mestiços e 
melhor resultado para equações que incluíram PVM0,75, em animais Nelore. 
 
CONSIDERAÇÕES FINAIS 
 
 As equações propostas pelo NRC não são adequadas para predizer o CMS 
para bovinos em condições tropicais.Sugere-se o uso das equações de predição de 
CMS:Nelore, CMS = -2,7878 + 0,08789PVM0,75 + 5,0487GMD – 1,6835GMD2; 
Mestiço, CMS = -2,6098 + 0,08844PVM0,75 + 4,4672GMD – 1,3579GMD2, por serem 
mais precisas, acuradas e gerar menor erro de predição do CMS de bovinos de corte, 
em condições tropicais. 
 
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- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 12
 
DEGRADAÇÃO RUMINAL DA PROTEÍNA DOS ALIMENTOS E 
SÍNTESE DE PROTEÍNA MICROBIANA 
 
Douglas dos Santos Pina 1, Rilene Ferreira Diniz Valadares 2, Sebastião de Campos 
Valadares Filho 3 e Mario Luiz Chizzotti 4 , 
1Professor UFMT-MT; 2Professora do DVT-UFV, Membro do INCT-CA; 3Professor do DZO-UFV (scvfilho@ufv.br), 
Coordenador do INCT-CA; 4Professor do DZO – UFLA 
 
INTRODUÇÃO 
 
Na composição dos alimentos verifica-se uma variedade de proteínas e de 
compostos nitrogenados não protéicos. As proteínas são grandes moléculas que 
diferem no tamanho, forma, solubilidade e composição de aminoácidos, estando 
presentes na parede e no conteúdo celular de todos os vegetais e no tecido animal, 
onde desempenham diversas funções (catalítica, estrutural, transporte, estoque, 
contrátil,etc.). Os compostos nitrogenados não protéicos são moléculas menores, que 
incluem peptídeos, aminas, amidas, aminoácidos livres, ácidos nucléicos, nitratos e 
amônia (Schwab et al., 2003). 
A proteína dos alimentos é, em grande extensão, degradada no rúmen. A 
degradabilidade é, dessa forma, um dos mais importantes fatores quantitativos 
determinando o valor nutricional da proteína dos alimentos, o suprimento para os 
microrganismos ruminais de amônia, peptídeos, ácidos graxos de cadeia ramificada e 
a passagem de proteína não degradada para o intestino (Hvelplund & Weisbjerg, 
2000). 
A degradação ruminal da proteína é descrita freqüentemente por um modelo 
de ação de massas de primeira ordem. Uma importante característica desse modelo 
é que ele considera que a proteína bruta (PB) dos alimentos é constituída de 
múltiplas frações, que diferem grandemente entre si em relação às taxas de 
degradação, e que o desaparecimento ruminal da proteína é o resultado de duas 
atividades simultâneas: degradação e passagem (NRC, 2001). 
Vários métodos têm sido utilizados para a partição da PB em proteína 
degradada (PDR) e não degradada (PNDR) no rúmen. Esses métodos incluem 
avaliações in vivo, in situ e uma variedade de métodos in vitro (Schwab et al., 2003). 
Em teoria, métodos in vivo devem ser preferidos para medir a digestibilidade dos 
nutrientes. Contudo, técnicas in vivo requerem grandes quantidades de alimentos e 
um grande número de repetições para serem contornadas as variações referentes ao 
animal e a outros fatores. Assim, o ônus para obter número adequado de repetições 
aliado ao custo de mantença e ao número de amostras em grandes animais, pode 
tornar os estudos in vivo caros e inviáveis. Além disso, o conceito de bem estar 
animal está provavelmente contribuindo para uma redução nas experimentações in 
vivo. Isso tem levado ao crescente interesse no uso de técnicas in vitro e in situ 
(Broderick & Cochran, 2000). 
Os ruminantes com expressiva atividade fermentativa pré-gástrica evoluíram 
há 14 milhões de anos e seu sucesso no processo evolutivo tem sido atribuído à 
existência da relação simbiótica com os microrganismos ruminais, onde os animais 
contribuem com o alimento e o habitat, enquanto os microrganismos fornecem ácidos 
graxos voláteis e aminoácidos formados a partir de substratos que não seriam 
aproveitados (fibra e nitrogênio não-protéico) pelo animal hospedeiro (Kozloski, 
2002). 
A maior parte dos aminoácidos absorvidos pelos ruminantes é proveniente da 
proteína microbiana sintetizada no rúmen, sendo as exigências dietéticas de proteína 
metabolizável para ruminantes, atendidas mediante a absorção intestinal de 
aminoácidos provenientes da proteína dietética não degradada no rúmen e da 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 14
proteína microbiana verdadeira digestíveis. Dessa forma, tem sido objetivo da 
nutrição dos ruminantes, maximizar o fluxo de proteína microbiana para o intestino 
delgado, aumentando assim a eficiência produtiva. Para tanto, é necessário 
quantificar a contribuição da síntese ruminal de proteína microbiana para um melhor 
entendimento do processo de conversão dos nutrientes dietéticos em proteína 
microbiana e dos fatores que a afetam. 
As técnicas de mensuração da síntese e/ou fluxo de proteína microbiana 
podem ser divididas em três categorias principais: a determinação direta, através da 
contagem de microrganismos, a determinação indireta com o uso de indicadores 
presentes nos microrganismos, como o RNA e algumas substâncias próprias destes 
organismos, e a determinação indireta, através da incorporação pelos 
microrganismos de substâncias externas, como os elementos 15N e 35S. 
São objetivos desse capítulo abordar algumas técnicas para avaliação da 
proteína dos alimentos, bem como, abordar alguns métodos para determinação da 
proteína bruta microbiana sintetizada no rúmen e fatores que afetam a síntese 
ruminal de proteína bruta microbiana.MÉTODOS in situ 
A técnica para estimar a fermentação ruminal através da incubação de 
pequenas amostras de alimentos dentro do rúmen foi primeiramente usada por Quin 
e colaboradores em 1938, contudo, foi depois da introdução de ferramentas 
matemáticas capazes de transformar os dados de taxas de desaparecimento ruminal 
em valores denominados de degradabilidade efetiva (Ørskov & McDonald, 1979), que 
o método passou a ser difundido (Hvelplund & Weisbjerg, 2000). Hoje, o método in 
situ é o mais amplamente utilizado em pesquisas para determinação de estimativas 
da degradabilidade ruminal da proteína, sendo adotado em vários países (Schwab et 
al., 2003), como também pelo NRC (2001). 
O procedimento in situ consiste em colocar amostras de um alimento dentro de 
sacos de náilon, com tamanho de poros definido (40 – 60 µm), e a infusão dos 
mesmos dentro do rúmen de animais canulados (bovinos, ovinos ou caprinos). Os 
poros devem ser pequenos o bastante para impedir a perda de partículas e grande o 
suficiente para permitirem o acesso dos microrganismos ao material. Devido à 
pequena quantidade de amostras incubadas, estas não interferem na fermentação 
ruminal, e admite-se que as condições no interior dos sacos são semelhantes às 
ruminais. As amostras são removidas em intervalos de tempos variados e a PB é 
quantificada no material não degradado. 
Pelo menos três frações (A, B e C) da PB podem ser determinadas. Assume-
se que fração A é completamente degradada no rúmen e consiste da fração que 
escapa dos poros durante o processo de lavagem com água (± 39ºC), estando 
incluídos nessa fração os compostos nitrogenados não protéicos (NNP), a proteína 
rapidamente solubilizada e a proteína contida nas pequenas partículas do alimento 
que passam pelos poros. A fração B é a proteína insolúvel potencialmente degradável 
associada com as partículas de maior tamanho. Ou seja, a porcentagem da PB inicial 
que desaparece da amostra durante o tempo de exposição ruminal. Por último, 
assume-se que fração C não é degradada no rúmen, independentemente do tempo 
de exposição da amostra ao ambiente ruminal. 
A degradabilidade efetiva dos alimentos é determinada utilizando-se o modelo 
de Ørskov & McDonald (1979), por intermédio da seguinte equação: DE = A + B 
[Kd/(Kd + Kp)], onde as frações A e B e a taxa de digestão (kd) são estimadas 
através da degradabilidade potencial Dg (t) = A + B x (1 – e kd*t), onde kd é a taxa de 
digestão da fração B, kp é a taxa de passagem da fração B e t é o tempo de 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 15
incubação. A PDR pode ser calculada como: PDR = A + B [Kd/(Kd + Kp)] e a PNDR = 
PB – PDR ou PNDR = C + B [Kp/(Kd + Kp)]. 
Alguns ajustes têm sido feitos no modelo original de Ørskov & McDonald 
(1979), sendo que McDonald (1981) introduziu um valor de lag time ao modelo, a fim 
de aumentar a precisão na determinação da degradabilidade efetiva. O lag time é 
definido como o tempo no qual a derivada da equação para o conjunto de dados 
iguala-se à verdadeira fração potencialmente degradável no tempo zero (Mertens, 
1993). Assim, as novas equações seriam: Dg (t) = A + B x [1 – e – kd*(t-lag)] e DE = A 
+[B.Kd.e – Kp*lag/(Kd + Kp)]. Segundo Petit et al. (1995), a adição do lag time no 
modelo tem pouco efeito na degradabilidade efetiva. Contudo, os valores das frações 
A e B e do Kd são um pouco diferentes com a utilização ou não do lag time no 
modelo. 
Como afirmado anteriormente, o desaparecimento ruminal da PB é uma 
função das taxas de digestão e passagem. Dessa forma, o Kp deve ser medido ou 
estimado através de equações. O NRC (2001) propõe três equações para estimar as 
taxas de passagem, sendo, para volumosos úmidos Kpvu= 3,054 + 0,614X1 (1); para 
volumosos secos Kpvs= 3,362 + 0,479X1 - 0,007X2 – 0,017X3 (2) e para concentrados 
Kpc= 2,904+1,375X1 – 0,020X2 (3), onde X1= consumo de MS (% do peso vivo); X2 = 
% de concentrado na dieta (base da MS) e X3= % de FDN do alimento (base da MS). 
De forma análoga ao NRC (2001), Seo et al. (2006) propuseram três equações para 
estimar o Kpf para forragem = (2,365 + 0.0214IFpPC + 0,0734ICpPC + 0,069IF)/100; 
Kpc para concentrado = (1,169 + 0,1375IFpPC + 0,1721ICpPC)/100 e Kpl para a 
fração líquida = (4,524 + 0,0223IFpPC + 0,2046ICpPC + 0,344IF)/100, onde Kp é a 
taxa de passagem (h−1), IFpPC a ingestão de matéria seca de forragem como 
proporção do peso corporal (g/kg), ICpPC a ingestão de matéria seca de concentrado 
como proporção do peso corporal (g/kg) e IF é a ingestão de matéria seca de 
forragem (kg). 
Torna-se claro, a partir dessas equações, que a ingestão de matéria seca 
(NRC, 2001) e de componentes específicos das dietas, como concentrado e 
forragens (Seo et al.,2006) são importantes fatores afetando a taxa de passagem e, 
conseqüentemente, o conteúdo de PDR e PNDR dos alimentos. Mas, devido à 
complexidade de se modelar alguns fatores que exercem efeito sobre a taxa de 
passagem (tamanho, densidade e taxa de hidratação de partículas), os modelos de 
predição da kp ainda não contemplam esses fatores. 
Segundo Broderick & Cochran (2000), apesar da grande amplitude de 
utilização do método in situ para determinação da degradabilidade ruminal da PB, 
existe ainda uma grande variação nos resultados obtidos em diferentes laboratórios, 
sendo que, as principais fontes de variação são: dieta basal, tipo de amostras e 
animal, replicação, condições de incubação, técnica de lavagem e correção para a 
contaminação microbiana. Dessa forma, a padronização da técnica é de suma 
importância para permitir uma avaliação adequada dos alimentos e uma comparação 
dos resultados obtidos. A Tabela 1 apresenta recomendações para procedimento de 
avaliação da degradabilidade ruminal da PB, sugeridas por Broderick & Cochran 
(2000) para padronizar as condições de avaliação. 
Dentre os principais problemas encontrados na utilização do método in situ 
para a avaliação da degradação da proteína em forragens, ressalta-se a elevada 
proporção de material solúvel em água contida nas forragens, o que a técnica 
erroneamente considera degradável. Adicionalmente, o efeito da contaminação 
microbiana pode ser mais importante em forragens devido ao seu elevado teor de fibra e 
baixo teor protéico, (Calsamiglia et al., 2000). O trabalho intenso e a necessidade de 
animais fistulados no rúmen, também contribui para elevação dos custos para a 
determinação da PDR e PNDR, através da técnica in situ (Schwab et al., 2003). 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 16
Tabela 1 - Recomendações para experimentos in situ 
 
Itens Recomendações 
Dieta basal Relação volumoso/concentrado 60:40 
Nível de alimentação Mantença ou voluntário 
Material dos sacos Poliéster ou Náilon 
Tamanho de poros 40 – 60 µm 
Relação amostra / área de superfície 10 – 15 mg/ cm2 
Peso da amostra (sacos medindo10 x 15 cm) 4,5 g 
Moagem (concentrado, volumoso) 2 mm 
Espécie animal Bovino, ovino, etc. 
Número de animais 2 
Número de dias 2 - 3 
Número de sacos 2-3 
Posição dos sacos no rúmen Saco ventral com movimento livre 
Ordem de entrada / remoção Entrada seqüencial e remoção conjunta 
Tempos de incubação 0, 2, 4, 8, 16, 24 e 48 h (72 p/ forragem) 
Correção para contaminação microbiana Sim, para volumosos com baixo teor protéico 
 
Adaptada de Broderick & Cochran (2000) e Vanzant et al. (1998). 
 
Tentativas têm sido feitas para considerar como erros as perdas de partículas, 
a contaminação microbiana e o escape de proteína solúvel (Hvelplund & Weisbjerg, 
2000). Quando as amostras são moídas, as pequenas partículas produzidas podem 
escapar através dos poros durante o processo de incubação, sem que nenhuma 
degradação tenha ocorrido, sendo erroneamente considerada como degradadas. A 
extensão da perda de pequenas partículas pode ser estimada pela diferença entre a 
perda de partículas dos sacos, quando estes são lavados (P) e a solubilidade medida 
em papel de filtro (SOL), sendo esta determinada pelapesagem de 0,5 g de amostra 
em copo, adicionando-se 40 ml de água e deixando em solução durante 1 hora à 
temperatura ambiente. Depois, o material é filtrado em papel de filtro e o N é 
determinado no mesmo, sendo o valor de N solúvel em água determinado por 
diferença (Hvelplund & Weisbjerg, 2000). Assumindo que as partículas perdidas têm 
uma mesma taxa de degradação das remanescentes, a correção pode ser efetuada: 
acor = a – P; bcor = b + [b / (1 – (P + Sol))]; ccor = c. 
O princípio do método in situ é que os microrganismos devem entrar nos sacos 
que contém as amostras e degradá-las de maneira similar ao processo que ocorre no 
exterior dos sacos. Desse modo, as amostras serão colonizadas pelos 
microrganismos. O procedimento de lavagem após a incubação remove o material 
degradado e parte dos microrganismos, mas alguns permanecem aderidos à 
amostra, não sendo removidos durante o processo. A contaminação microbiana 
influencia pouco o valor de degradabilidade da matéria seca, mas, devido ao elevado 
teor de N nos microrganismos, a degradabilidade da PB pode ser subestimada, 
principalmente para as forragens. Dessa forma, correções devem ser feitas nos 
valores de degradabilidade obtidos, através da adição a esses valores de um ∆DE, 
sendo que, tais correções são baseadas no teor de PB e ou FDN das amostras. 
Assim, ∆DE = 20,2 – 0,674 * PB (% MS) ou ∆DE = 6,4 – 0,353 * PB (% MS) + 0,170 * 
FDN (% MS), (Michalet-Doreau & Ould-Bah,1992). Contudo, apesar da correção 
sugerida ser facilmente aplicável, pois são baseadas em equações lineares e nos 
conteúdos de PB e FDN da amostra, as mesmas podem não ser eficientes para todos 
os tipos de alimentos analisados (Vanzant et al., 1998). 
De acordo com a equação utilizada para estimar a degradabilidade efetiva, a 
proteína solúvel é totalmente degradada no rúmen. Mas, para alimentos com alta 
proporção de proteína solúvel, como silagens, a degradabilidade dessa fração é 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 17
semelhante às demais. A taxa de passagem da fase fluída é mais alta (12– 15%.h-1), 
comparada com a taxa para partículas, significando que a taxa de degradação para 
essa fração deve ser extremamente elevada ou ocorreria um escape dessa fração, 
acarretando em valores superestimados da DE da PB (Hvelplund & Weisbjerg, 2000). 
Para a estimação adequada da DE da PB em alimentos que contenham uma elevada 
proporção da fração A, é necessário que essa seja ponderada em relação às suas 
taxas de passagem e digestão, como: DE = A [KdA/(KdA + Kpfluído)] + B [Kd/(Kd + Kp)]. 
Porém, tal correção torna-se difícil devido à necessidade de estimativas para as taxas 
de digestão da fração A. 
 
MÉTODOS QUÍMICOS in vitro 
 
O método mais amplamente usado para determinar as frações de nitrogênio 
do alimento é o protocolo de fracionamento utilizado no CNCPS (Sniffen et al., 1992; 
Fox et al., 2000). O CNCPS divide a PB dos alimentos em 5 frações, usando 3 
solventes e um agente precipitante. As cinco frações são: A, solúvel em tampão 
borato fosfato(TBF), mas não precipitada por ácido tricloroacético (TCA), constituída 
pelos compostos nitrogenados não protéicos (NNP); B1, proteína verdadeira 
rapidamente degradada no rúmen, solúvel em TBF, mas precipitada pelo TCA; B2, 
proteína verdadeira e grandes peptídeos, moderadamente degradada no rúmen, 
calculada como sendo a diferença entre o total de PB do alimento menos as outras 
frações; B3, proteína verdadeira lentamente degradada no rúmen, calculada pela 
diferença entre o conteúdo protéico da fibra insolúvel em detergente neutro (PIDIN) e 
o conteúdo protéico da fibra insolúvel em detergente ácido (PIDA) e C, ou a proteína 
não degradada no rúmen, equivalente ao PIDA . 
O PIDIN é obtido pela determinação da PB no resíduo insolúvel após o 
tratamento com detergente neutro, sem a utilização de sulfito de sódio; e o PIDA 
determinado após a extração seqüencial, no resíduo obtido após o tratamento com 
detergente ácido. A fração A é considerada 100% degradada no rúmen e a fração C 
100% não degradada. 
O CNCPS também reconhece que o desaparecimento da PB no rúmen é uma 
função simultânea da Kd e Kp e que o Kp, varia com o consumo, o alimento e as 
características da dieta. Dessa forma, duas equações são utilizadas para predizer o 
Kp dos alimentos não degradados, uma para forragem (Kp = 0,388 + 22,0 * 
[IMS/PV0,75] + 0,0002 * [% forragem na MS da dieta]) e outra para concentrado (Kp = -
0,424 + [1,45 * Kp para forragem]). As taxas de passagem são ajustadas para 
alimentos individuais, utilizando-se um fator de ajuste multiplicativo para tamanho de 
partículas, usando a fibra insolúvel em detergente neutro fisicamente efetiva (FDNfe) 
proposta por Mertens. Duas equações são usadas para determinação do fator de 
ajuste (FA), uma para forragens (FA = 100/[FDNfe + 70]) e outra para concentrados 
(FA = 100/[FDNfe + 90]). 
Os valores de PDR e PNDR podem ser calculados diretamente através da 
associação das frações da PB obtidas, com as suas respectivas taxas de passagem 
e digestão. Dessa forma, a PDR (%PB) pode ser calculada como: A + B1 (KdB1 / 
[KdB1 + Kp]) + B2 (KdB2 / [KdB2 + Kp]) + B3 (KdB3 / [KdB3 + Kp]) e a PNDR = 1 − 
PDR. 
Um aspecto interessante dessa aproximação utilizada no CNCPS é que as 
análises (NNP, PIDIN, PIDA e proteína verdadeira solúvel) feitas para a determinação 
das frações da PB são procedimentos de rotina em laboratórios, o que facilita a 
adoção do método para a utilização em condições de campo (Schwab et al., 2003). 
Um aspecto negativo do método, no entanto, é que as taxas de digestão às quais são 
submetidas as três frações da proteína verdadeira (B) variam bastante (B1 = 120 a 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 18
400% / h, B2 = 3 a 16% / h e B3= 0,06 a 0,55% / h), para as principais classes de 
alimentos e podem ser encontradas em Sniffen et al. (1992). 
 
MÉTODOS ENZIMÁTICOS in vitro 
 
As duas aproximações básicas para fazer estimativas da digestão ruminal in 
vitro envolvem a incubação com microrganismos ruminais (métodos in vitro ruminais) 
ou enzimas livres de células (métodos in vitro não ruminais). A primeira técnica utiliza 
digesta ruminal, geralmente obtida a partir de animais canulados, e a segunda é 
baseada no uso de enzimas disponíveis comercialmente, com a intenção de se obter 
resultado semelhante ao encontrado com o líquido ruminal (Broderick & Cochran, 
2000). Em ambos os casos, a taxa de degradação protéica é mensurada a partir da 
taxa de acúmulo de aminoácidos e amônia, que representam os produtos da 
degradação protéica (Schwab et al., 2003). 
Os “métodos in vitro ruminais” são complicados pela utilização microbiana de 
aminoácidos e amônia liberados, causando uma subestimação da degradação. Além 
disso, ocorre liberação de aminoácidos e amônia a partir do catabolismo microbiano e 
da proteína residual presente no inóculo, o que levaria a uma superestimação da 
degradação. A subestimação pode ser controlada pela utilização de um “branco”. 
Contudo, a utilização de aminoácidos e amônia não pode ser controlada por essa 
mesma técnica (Schwab et al., 2003). Para contornar esse problema, Broderick 
(1987) desenvolveu um método denominado de “inibidor in vitro (IIV)” utilizando 
hidrazina e cloranfenicol como inibidores do metabolismo de nitrogênio dos 
microrganismos, impedindo, assim, a absorção e utilização de aminoácidos e/ou 
amônia pelos mesmos. Dessa forma, o uso do sistema IIV, juntamente com o 
“branco”, permitiu melhor ajuste e a obtenção de dados mais condizentes com a 
degradação da proteína. Contudo, como revisado por Broderick & Cochran (2000), o 
sistema IIV não é adequado para analisar silagens de gramíneas ou leguminosas que 
contenham altos níveis de compostos nitrogenados não protéicos. 
O uso de enzimas livres de células tem a vantagem de eliminar a necessidade 
de animais canulados e a interferência microbiana sobre o resultado final da análise. 
Muitos trabalhostêm sido realizados com o uso de “métodos in vitro não ruminais” 
(Assoumani et al., 1992; Licitra et al., 1998, 1999), sendo o objetivo desses trabalhos 
identificar uma protease ou misturas de proteases que produzam estimativas de 
degradação semelhantes às obtidas com os “métodos in vitro ruminais” (Schwab et 
al., 2003). 
Segundo Calsamiglia et al. (2000), devido à complexidade das interações 
existentes dentro do ambiente ruminal, a atividade proteolítica necessária para a 
degradação protéica pode necessitar da presença de outras enzimas não-
proteolíticas. Assoumani et al. (1992) demonstraram a interferência do amido sobre a 
degradação protéica de grãos de cereais, a qual foi aumentada em até 20 unidades 
percentuais pela adição de amilase ao meio. Kohn & Allen (1995) também 
registraram um aumento na degradação da proteína ligada ao FDN quando a 
celulase foi adicionada ao meio. Dessa forma, parece que a degradação protéica 
ruminal requer a atividade de enzimas proteolíticas e não-proteolíticas. 
Aufrère et al. (1991) avaliaram a degradabilidade de 97 alimentos 
concentrados, utilizando a técnica in vitro com incubações (1 a 24 horas) e protease 
originada do S. griseus, e encontraram uma alta correlação com os resultados in situ 
(r2 = 0,89). Contudo, Roe et al. (1991) e Tománková & Kopency (1995) encontraram 
baixa ou moderada (r2 = 0,21 e r2 = 0,39, respectivamente) correlação entre os 
valores in vitro e in situ, sugerindo que essas enzimas podem não ser específicas 
 Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE - 19
para a simulação de degradação ruminal numa grande variedade de alimentos 
(Calsamiglia et al., 2000). 
O uso de métodos enzimáticos in vitro para predizer a taxa de degradação 
ruminal da proteína oferece uma praticidade laboratorial e uma maior precisão 
analítica. Contudo, nenhum método exclusivo foi cientificamente aceito para todos os 
alimentos e desafios associados à interferência de alguns compostos (fibra, amido, 
NNP) à identificação apropriada da relação enzima: substrato, ainda permanecem 
(Schwab et al., 2003). 
 
SÍNTESE DE PROTEÍNA MICROBIANA 
 
Os ruminantes com expressiva atividade fermentativa pré-gástrica evoluíram 
há 14 milhões de anos e seu sucesso no processo evolutivo tem sido atribuído à 
existência da relação simbiótica com os microrganismos ruminais, onde os animais 
contribuem com o alimento e o habitat, enquanto os microrganismos fornecem ácidos 
graxos voláteis e aminoácidos formados a partir de substratos que não seriam 
aproveitados (fibra e nitrogênio não-protéico) pelo animal hospedeiro (Kozloski, 
2002). 
Observações qualitativas da presença de microrganismos e de ácidos graxos 
voláteis no rúmen já eram realizadas ao longo do século 19, mas apenas no início da 
década de 40, pesquisadores da Universidade de Cambridge realizaram os primeiros 
estudos quantitativos da produção de ácidos graxos voláteis.Após identificada sua 
importância para o hospedeiro, iniciaram-se estudos relacionados aos 
microrganismos ruminais (Hobson & Stewart, 1997). 
A maior parte dos aminoácidos absorvidos pelos ruminantes é proveniente da 
proteína microbiana sintetizada no rúmen. As exigências dietéticas de proteína 
metabolizável para ruminantes são atendidas mediante a absorção no intestino 
delgado da proteína microbiana verdadeira e da proteína dietética não degradada no 
rúmen digestíveis. A proteína microbiana pode suprir de 50 a 100% da proteína 
metabolizável exigida para bovinos de corte, sendo considerada fonte de boa 
qualidade, em relação à sua digestibilidade intestinal (em torno de 80%) e ao seu 
perfil em aminoácidos (NRC, 2000). 
A composição aminoacídica da proteína microbiana é similar à da proteína dos 
tecidos do próprio animal, bem como da proteína encontrada no leite. Em 
comparação à composição da proteína de concentrados protéicos de origem vegetal, 
a proteína microbiana contém maior proporção de metionina e lisina e, após a 
proibição da utilização de alimentos de origem animal em dietas destinadas a 
ruminantes no Brasil, não existem fontes que atendam melhor aos requerimentos 
aminoacídicos do animal que a proteína microbiana (Verbic, 2002). 
Diante de tais qualidades, tem sido objetivo da nutrição dos ruminantes, 
maximizar o fluxo de proteína microbiana para o intestino delgado, aumentando 
assim a eficiência produtiva. Para tanto, é necessário quantificar a contribuição da 
síntese ruminal de proteína microbiana para um melhor entendimento do processo de 
conversão dos componentes dietéticos em proteína microbiana e dos fatores que a 
afetam. Contudo, a mensuração da produção de proteína microbiana é dificultada 
pelo fato de envolver três populações distintas (bactérias, protozoários e fungos) que, 
constantemente, são expostas à pressão de seleção em seu habitat, sendo 
freqüentemente alteradas. 
Devido à importância da proteína microbiana para o metabolismo protéico dos 
ruminantes, a quantificação do seu fluxo sob diferentes condições dietéticas e 
fisiológicas é fundamental para o atendimento dos requisitos em aminoácidos 
absorvidos. Com este propósito, vários indicadores microbianos têm sido utilizados, 
- Exigências Nutricionais de Zebuínos Puros e Cruzaddos – BR-CORTE 20
cada um com suas vantagens e limitações. Broderick & Merchen (1992) afirmaram 
que nenhum indicador é totalmente adequado, conseqüentemente, as estimativas 
obtidas são relativas e não absolutas. Muitas técnicas requerem animais fistulados e 
a estimativa do fluxo abomasal. Atualmente, há crescente interesse na substituição 
das implantações cirúrgicas de fístulas, em diferentes partes do trato gastrintestinal, 
por técnicas não-invasivas. 
As técnicas de mensuração da síntese e/ou fluxo de proteína microbiana 
podem ser divididas em três categorias principais: a determinação direta, através da 
contagem de microrganismos, a determinação indireta com o uso de indicadores 
presentes nos microrganismos, como o RNA e algumas substâncias próprias destes 
organismos, e a determinação indireta, através da incorporação pelos 
microrganismos de substâncias externas, como os elementos 15N e 35S. 
 
CONTAGEM DE MICRORGANISMOS 
 
Esta técnica consiste na contagem direta de bactérias, protozoários e fungos 
em amostras da digesta ruminal, após sucessivas diluições que permitam a 
identificação do número de organismos em um determinado volume, observado com 
o auxílio de um microscópio. A contagem pode ser realizada para determinar a 
quantidade de indivíduos viáveis ou simplesmente a quantidade dos indivíduos 
fixados. As bactérias e protozoários podem ser quantificados em uma câmara de 
contagem apropriada. A concentração de bactérias pode ser obtida, utilizando-se o 
procedimento do número mais provável, descrito por Dehority et al. (1989). Os fungos 
podem ser determinados a partir do número de zoósporos no fluido ruminal, embora 
esta técnica seja altamente questionável. 
Algumas dificuldades desta técnica são a incapacidade de distinção entre 
pequenas partículas alimentares e bactérias, a incapacidade de identificação dos 
microrganismos aderidos às partículas, a sobreposição de bactérias, a distribuição 
dos indivíduos na câmara de contagem, a viscosidade do diluente, além do erro de 
amostragem do conteúdo ruminal. 
A identificação da concentração de microrganismos no fluido ruminal coletado 
antes e em diversos horários após a alimentação indica a taxa e a extensão do 
crescimento microbiano no rúmen e pode ser útil na comparação de dietas. Porém, a 
concentração de microrganismos é resultado do equilíbrio entre o crescimento, a lise 
e a passagem de microrganismos a um determinado volume ruminal, e, portanto, tem 
pouca utilidade na determinação da proteína microbiana como fonte de aminoácidos 
absorvíveis. Os microrganismos variam consideravelmente sua biomassa por célula, 
desta forma, contagens de microrganismos devem ser convertidas em biomassa 
microbiana para avaliações com fins nutricionais.DAPA 
 
A descoberta de um aminoácido, o ácido diaminopimélico (DAPA), foi relatada 
em 1950. Posteriormente, este aminoácido, presente somente em bactérias, foi 
identificado em oligopeptídeos ligados aos peptídeoglucanos da parede celular 
bacteriana (Broderick & Merchen, 1992). Além do DAPA, o aminoácido D-alanina e o 
ácido murâmico, também constituintes da parede celular bacteriana, são compostos 
microbianos utilizados como indicadores. 
O DAPA foi sugerido como indicador microbiano em 1953 por Synge e desde 
então foi utilizado em diversos experimentos para estimar a síntese de proteína 
microbiana (Broderick & Merchen, 1992). A concentração de DAPA presente na 
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digesta duodenal pode ser obtida conforme Czerkawski (1974) e, com a mensuração 
do fluxo duodenal, o fluxo de proteína microbiana pode ser estimado a partir da 
relação DAPA: N microbiano. 
Entretanto, a proporção de DAPA em relação à proteína microbiana é variável 
entre espécies de bactérias e protozoários. As relações DAPA:N (mg/g de N) 
encontradas por Czerkawski (1974) em bactérias pequenas, bactérias grandes e 
protozoários foram de 7,3; 4,7 e 0,9, respectivamente. Protozoários são menos 
numerosos no conteúdo ruminal, mas devido ao seu maior tamanho, podem 
representar parcela significativa da biomassa microbiana do rúmen. Geralmente, 
menos de 10% (mas em alguns casos, mais de 40%) do fluxo duodenal de N 
microbiano é proveniente do N contido em protozoários e, se ignorada a relação 
DAPA:N protozoário, a acurácia deste indicador na determinação da síntese de 
proteína microbiana passa a ser reduzida (Sylvester et al., 2005). 
Por ser um constituinte da parede celular, condições que favoreçam o 
aumento médio da célula bacteriana podem ocasionar em redução da relação parede 
celular:protoplasma e, assim, diminuir a relação DAPA:proteína bacteriana, 
subestimando a síntese de proteína microbiana. Além disso, foi identificada a 
ocorrência natural de DAPA em alimentos e também se demonstrou a presença de 
resíduos de DAPA bacteriano aderido a partículas alimentares não degradadas no 
rúmen. Assim, estas formas de DAPA podem alterar a estimativa do fluxo de proteína 
microbiana, tornando necessária sua quantificação para aumentar a eficiência deste 
método. 
 
D-Alanina 
 
Outro constituinte da parede celular microbiana, a D-alanina foi sugerida como 
indicador microbiano por Garrett et al. (1982) por não ser detectada nos alimentos e 
estar presente em maior concentração nas bactérias que o DAPA. Porém, os 
mesmos problemas relacionados a fatores que afetam a relação parede 
celular:protoplasma microbiano podem limitar a utilização deste indicador. 
 
AGCI 
 
O leite bovino contem quantidades mensuráveis de ácidos graxos de cadeia 
ímpar (AGCI), como o ácido pentadecanóico (C15:0), ácido heptadecanóico (C17:0) e 
ácido heptadecenóico, bem como de seus isômeros de cadeia ramificada (AGCIR). 
Os ácidos graxos de cadeia ímpar são sintetizados em quantidades desprezíveis por 
bovinos e também não estão presentes em alimentos vegetais, mas constituem a 
maior parte dos ácidos graxos da membrana lipídica microbiana. Os AGCIR podem 
ser determinados conforme técnica descrita por Vlaeminck et al. (2005). 
Os AGCI, C15:0 e C17:0, são sintetizados pelos microrganismos através da 
elongação do propionato ou valerato, enquanto seus isômeros de cadeia ramificada, 
AGCIR, são sintetizados utilizando como precursores os aminoácidos de cadeia 
ramificada (valina, leucina, e isoleucina) e os correspondentes ácidos graxos voláteis 
de cadeia ramificada (isobutirato, isovalerato e 2-metilbutirato), (Kaneda, 1991). 
Keeney et al. (1962), citados por Vlaeminck et al. (2005), sugeriram a 
utilização dos AGCI e seus isômeros ramificados como indicadores da síntese 
microbiana, mas devido à diferença no perfil de AGCI entre microrganismos, estes só 
descreveriam qualitativamente a síntese microbiana ruminal (Dewhurst et al., 2000b). 
Os diferentes grupos de microrganismos possuem quantidade e perfis de 
AGCI distintos. Cabrita et al. (2003) demonstraram que o perfil de ácidos graxos no 
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leite foi afetado pelos teores de N e carboidratos dietéticos, e que através desse perfil 
é possível identificar os ácidos graxos que são sintetizados na glândula mamária 
(ácidos graxos de cadeia curta e média), os que foram modificados na glândula 
mamária pela enzima ∆9-dessaturase (ácidos graxos monoenóicos), os provenientes 
da absorção dos ácidos graxos dietéticos (ácidos graxos de cadeia longa) e os 
sintetizados pelos microrganismos ruminais (AGCI). Os mesmos autores relataram 
que o ácido graxo anteiso C15:0 correlaciona-se positivamente com o teor de açúcar 
dietético e que o ácido heptadecanóico (C17:0) seria um indicador de deficiência 
protéica. 
Vlaeminck et al. (2005) demonstraram que o teor de AGCIR foi fortemente 
relacionado à biomassa microbiana presente no rúmen e que a secreção de AGCIR 
no leite, particularmente o C17:0, poderia ser utilizada para predição do fluxo 
duodenal de microrganismos. 
 
PCR 
 
Como já discutido, os protozoários acarretam erros na determinação da 
proteína microbiana. Nos métodos atuais, tanto os indicadores internos quanto os 
externos, não distinguem bactérias de protozoários, limitando a mensuração da 
síntese microbiana e a reciclagem intra-ruminal de N. Técnicas moleculares, 
utilizando o 18S rDNA como marcador da quantidade de N oriundo de protozoários 
estão em evolução, o que permitirá, num futuro próximo, distinguir os protozoários 
das bactérias no pool total da proteína microbiana sintetizada no rúmen. 
 
35
S 
 
Após a infusão de Na2
35SO4, o 
35S é incorporado durante a síntese de novo 
dos aminoácidos sulfurados, cistina e metionina. O 35S apresenta baixo risco 
ambiental e de perigo à saúde humana, entretanto é acumulado nos tecidos e 
secretado no leite; logo estes não podem ser consumidos e devem ser 
adequadamente descartados. Beever et al. (1974) propuseram técnica para estimar a 
síntese microbiana, utilizando o 35S. 
 
15
N 
 
O 15N tem sido amplamente utilizado como indicador para determinar a 
produção microbiana, já que é um isótopo estável, de baixo risco ambiental, de baixo 
custo em relação a outros isótopos, por marcar todos os pools de N microbiano, por 
não ser encontrado naturalmente na proteína dos alimentos e por não marcar a 
proteína do animal até que os aminoácidos microbianos marcados sejam 
incorporados aos seus tecidos (Broderick & Merchen, 1992). O 15N é bem distribuído 
na célula microbiana, logo, no caso de lise celular durante o isolamento, as perdas de 
protoplasma, que subestimam a quantidade de ácidos nucléicos, são menos 
prejudiciais na determinação da concentração de 15N. 
Com a infusão de sais de amônia, (15NH4)2SO4, no rúmen, gradativamente 
ocorre a síntese de aminoácidos microbianos utilizando como precursores a 15NH3 e, 
com isso, o isótopo passa a ser um constituinte da proteína microbiana. Já os 
protozoários são marcados principalmente após a incorporação do 15N contido nas 
bactérias predadas. 
Broderick & Merchen (1992) recomendaram a infusão contínua, via fístula 
ruminal, de (15NH4)2SO4 durante 48 horas e determinação do teor de 
15N, segundo o 
método de Siddons et al. (1985). 
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Normalmente, a relação indicador:N microbiano tem sido obtida em bactérias 
isoladas da fase líquida da digesta ruminal, considerando que esta é similar à relação 
da microbiota ruminal mista, embora diferenças entre bactérias das fases líquida e 
sólida bem como entre bactérias e protozoários sejam amplamente relatadas. A 
fração de bactérias associadas à fase sólida é superior à das associadas à fase 
líquida, podendo representar mais de 90% (Faichney, 1980) das bactérias isoladas de 
animais recebendo dietas volumosas. Assim, os