Vet News 15 de agosto, 2022

 

1. Consumo de carne deve se fortalecer nos próximos anos

Imagem: Revista AG

Espera-se que a mudança no consumo de carne no segmento de food service para comida feita em casa, que ocorreu durante a pandemia de covid-19, seja de curto prazo e reverterá aos padrões de gastos anteriores à medida que as restrições forem levantadas. As informações são do estudo da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) e da Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO).

Em países de alta renda, no entanto, onde o consumo per capita já é alto, espera-se que a demanda se estabilize ou diminua devido ao envelhecimento da população e maiores preocupações alimentares, que buscam mais diversidade nas fontes de proteína. Nos países de renda mais baixa, tanto o crescimento da população quanto da renda estimularão um consumo geral mais alto, embora a partir de um nível de base per capita muito mais baixo.

A recuperação do consumo de carne na China, que caiu em termos per capita em mais de 11% em 2020 em relação ao seu pico histórico, de 2018, deverá retornar à sua tendência de longo prazo até 2023, uma vez que o impacto da Peste Suína Africana (PSA) sobre os preços domésticos da carne suína diminuiu. Espera-se que o consumo global de carne per capita, uma vez que o consumo de carne suína na China se recupere, estabilize em torno de 35,6 kg/ano até 2031.

No caso da carne de aves, a mudança de longo prazo no consumo continua a se fortalecer. Nos países de alta renda, essa tendência se deve a uma crescente preferência por carnes brancas, 

que são mais convenientes de preparar e que são percebidas como uma melhor escolha alimentar. Nos países de baixa e média renda, a tendência de alta se deve ainda ao menor preço da carne de frango em relação a outras carnes.

Globalmente, a disponibilidade de proteína de aves, suínos, bovinos e ovinos deverá crescer 16%, 17%, 8% e 16%, respectivamente, até 2031. Estima-se que as aves constituam 47% do consumo de fontes de carne, seguida de suínos, ovinos e bovinos.

 

Matéria completa em:

https://www.canalrural.com.br/noticias/pecuaria/consumo-de-carne-deve-se-fortalecer-nos-proximos-anos/

 

2. Novidades CRV

A CRV busca cada vez mais garantir a melhor genética ao pecuarista, por isso, procura sempre por novidades para sua bateria de reprodutores. Na edição desta semana, o destaque de touros disponibilizados no IFert fica por conta dos reprodutores, VPJ ASTRO, PATRIOT e POSEIDON que você confere a seguir:

 

VPJ ASTRO

Touro de linhagem americana e brasileira, Astro é indicado para sistemas semi-extensivos. Filho de Olhos Dágua Dália, melhor doadora brangus da VPJ. É indicado para novilhas, com baixo peso ao nascer e grande explosão de ganho de peso até a desmama. Homozigoto preto, pelagem curta e fácil adaptabilidade ao ambiente. Produz bezerros pesados e precoces na desmama e ao sobreano, com carcaças pesadas ao abate. Indicado para 

programas de qualidade de carne e rebanhos puros.

 

PATRIOT

Touro de linhagem americana, Patriot é indicado para sistemas intensivos. É indicado para uso em novilhas (TOP 12% PN). É um touro mocho e pelo zero (TOP 3% Pelame), de frame moderado que transmite elevada precocidade (TOP 4%, Precocidade) e extraordinário rendimento de carcaça (TOP 2% AOL) e qualidade de carne (TOP 2% Marmoreio). Ideal para projetos que buscam elevado ganho de peso e qualidade de carne.

 

 

POSSEIDON

Touro de linhagem americana e francesa, Posseidon é indicado para sistemas intensivos. Campeão da Prova de Ganho de Peso e Eficiência Alimentar Embrapa Bagé 2021. Touro mocho indicado para rebanhos puros e comerciais. Agrega em bezerros pesados na desmama ( TOP 2% GND) e sobreano (TOP 3% GNF), com ótimo acabamento de carcaça (TOP 5% EGS). Indicado para confinamento e peso elevado ao abate.

 

3. Conteúdo Técnico

Estimativa do escore de condição corporal de vacas de corte: uma abordagem de aprendizado de máquina usando dados de imagens tridimensionais e uma abordagem simples com medidas de perímetro torácico

A avaliação da estrutura corporal de um animal é essencial, pois sua conformação apresenta íntima relação com a produtividade. Entretanto, a importância dessa prática ultrapassa a relevância econômica, pois também é associada à sanidade, produção, reprodução, perspectiva de longevidade, monitoramento do bem-estar, condição nutricional e promoção do melhoramento genético dos rebanhos.

Ao longo do tempo, foram desenvolvidas técnicas de avaliação com o objetivo de facilitar a interpretação das características dos animais, especialmente àquelas de interesse produtivo. Os 

escores visuais são uma maneira prática, pois é fácil, barata e rápida de ser obtida. Além disso, possui moderada herdabilidade, possibilitando a transmissão para a próxima geração e uma relação genética significativa com os caracteres que indicam rendimento e acabamento de carcaça.

A avaliação dos animais no corte identifica os indivíduos capazes de cumprir eficientemente seu propósito em um curto período de tempo e de acordo com as exigências do mercado.

No caso das vacas leiteiras, a avaliação periódica da condição corporal deve ser uma prática fundamental, pois seus valores estão associados com produção de leite, reprodução e saúde das vacas. É considerada vantajosa porque leva os produtores a conhecerem melhor o seu rebanho e analisar o seu progresso, visto que os animais com melhor conformação serão os mais saudáveis, com maior longevidade e vida produtiva.

No entanto, a avaliação “manual” desse escore corporal é demorada, subjetiva e requer treinamento intenso dos avaliadores, tanto na bovinocultura de corte quanto no leite.

Com isso, os autores do trabalho KOJIMA et al. (2022) tiveram como objetivo desenvolver um método para estimar o ECC de vacas de corte usando características corporais tridimensionais (3D) da área da garupa de vacas, derivadas de dados de câmeras 3D.

Dados tridimensionais da área da garupa de 39 vacas multíparas foram obtidos usando uma câmera 3D, e quatro características corporais 3D foram extraídas (conforme figura abaixo). Os ECCs das vacas foram pontuados por especialistas, e modelos para prever ECC por recursos 3D foram desenvolvidos, usando algoritmos de learning machine.

 

Figura 1. Pontos de coleta de imagens por câmera 3D, visando a avaliação do escore de condição corporal de vacas.

O modelo derivado produziu uma exatidão geral, precisão, sensibilidade e medida F de 90%, 88%, 90% e 88%, respectivamente. Além disso, avaliou-se um método prático simples para estimar o ECC usando a diferença entre o perímetro torácico e o perímetro torácico ajustado para 118 vacas multíparas. Foi desenvolvido um modelo de regressão logística cumulativa para estimar o ECC pela diferença, e o coeficiente de determinação generalizado derivado foi de 0,81.

Esses resultados dos autores sugerem que imagens 3D são úteis para estimar o ECC de vacas de corte e que a diferença entre perímetro torácico e o perímetro torácico ajustado pode ser usada para estimar o ECC como um método prático simples.

Isso torna a aplicação de inteligência artificial promissora quanto à sua colaboração no âmbito da avaliação de ECC, já que a observação e acompanhamento da condição dos animais resultam em efeitos na saúde, bem-estar, nutrição e melhoramento genético. E esses, por sua vez, repercutem em longevidade, produtividade e retorno econômico.

Pesquisas atuais têm investigado a possibilidade de uso de mecanismos de visão computacional a um baixo custo, para que equipamentos com valores acessíveis sejam testados visando a provável utilização prática em sistemas produtivos comerciais.

 

Fonte original: KOJIMA, T.; OISHI, K.; AOKI, N.; MATSUBARA, Y.; UETE, T.; FUKUSHIMA, Y.; INOUE, G.; SATO, S.; SHIRAISHI, T.; HIROOKA, H.; MASUDA, T. Estimation of beef cow body condition score: a machine learning approach using three-dimensional image data and a simple approach with heart girth measurements. Livestock Science, V. 256, Feb 2022, 104816. doi: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2021.104816

ROMANHUK, S. Inteligência artificial e avaliação de escore corporal. Disponível em: https://digitalagro.com.br/2020/12/09/inteligencia-artificial-e-avaliacao-de-escore-corporal/

 

Traduzido e adaptado por: Juliana Varchaki Portes – Zootecnista, Dra. em Melhoramento Animal – Analista Técnica do Departamento de Serviços CRV.

 

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