Understanding Corn Variability

Corn is the most common feed ingredient used in poultry nutrition. Maize contributes with up to 65% of the metabolizable energy and 20% of crude protein in poultry diets (Gehring et al., 2013; Dei, 2017). Its average nutritional value is well-known, but it is accepted that the variability in its composition and energy value is a very common issue with great impact on poultry performance and health (Cowieson, 2005; Gehring et al., 2013; Latham et al., 2016; Montanhini-Neto et al., 2017). Corn variability affects growth, feed conversion, flock uniformity, digestibility, AMEn, digesta viscosity, gut microbiota composition, intestinal health, and efficacy of exogenous enzymes (Latham et al., 2016; Williams et al., 2017; Cordova-Noboa et al., 2020, 2021 a, b; Franciele et al., 2021, Giacobbo et al., 2021; Melo-Duran et al., 2020, 2021a, b). This presentation will address recent advances in understanding the effects of corn variability

Understanding Corn Variability

Corn is the most common feed ingredient used in poultry nutrition. Maize contributes with up to 65% of the metabolizable energy and 20% of crude protein in poultry diets (Gehring et al., 2013; Dei, 2017). Its average nutritional value is well-known, but it is accepted that the variability in its composition and energy value is a very common issue with great impact on poultry performance and health (Cowieson, 2005; Gehring et al., 2013; Latham et al., 2016; Montanhini-Neto et al., 2017). Corn variability affects growth, feed conversion, flock uniformity, digestibility, AMEn, digesta viscosity, gut microbiota composition, intestinal health, and efficacy of exogenous enzymes (Latham et al., 2016; Williams et al., 2017; Cordova-Noboa et al., 2020, 2021 a, b; Franciele et al., 2021, Giacobbo et al., 2021; Melo-Duran et al., 2020, 2021a, b). This presentation will address recent advances in understanding the effects of corn variability

Technologies to mitigate the environmental impact of broiler production

The broiler industry produces efficiently animal protein, but generates residues with high contents of N, P, K, trace minerals, and high bacterial charge. The rapid microbial decomposition of these residues cause ammonia volatilization, nuisance odor, fine particulate matter, and attract insects and rodents. This presentation will discuss the more effective methods to utilize these resources and minimize potential environmental impact. These procedures include planning, personnel training, zoning of areas used to dispose the final residues in crop lands, farm isolation, precision nutrition, litter and house management practices, and appropriate mortality disposal. Broiler litter has been used for animal feeding and power generation. Additionally, new technologies to reduce ammonia, odor and fine particle emissions, or reduction of P solubility will be presented

Exigências nutricionais de sódio e cloro e estimativa do melhor balanço eletrolítico da ração para frangos de corte na fase pré-inicial (1-7 dias de idade)

Dois experimentos foram realizados com o objetivo de determinar as exigências de sódio (Na+) e cloro (Cl-) para frangos de corte na fase pré-inicial (1 a 7 dias de idade) e o melhor balanço eletrolítico da ração. Em cada experimento, 1500 pintos de corte da linhagen Cobb foram distribuídos em um delineamento inteiramente casualizado com seis tratamentos, cinco repetições e 50 aves por unidade experimental. Os tratamentos utilizados nos dois experimentos consistiram de rações com níveis de 0,10; 0,15; 0,20; 0,25; 0,30; e 0,35% de Na+ (Experimento 1) ou Cl- (Experimento 2), cada uma com diferentes valores de balanço eletrolítico. Foram utilizados os modelos quadrático e LRP para a determinação das exigências. No Experimento 1, a exigência de Na+ estimada foi em 0,26% para ganho de peso e 0,29% para conversão alimentar. Não foram observadas diferenças para consumo de ração. O melhor desempenho produtivo foi obtido com balanço eletrolítico de 304 e 319 meq/kg, No Experimento 2, a exigência de Cl- estimada foi de 0,29% para ganho de peso e 0,28% para conversão alimentar. O consumo de ração apresentou comportamento linear. O melhor balanço eletrolítico variou na faixa de 250 a 252 meq/kg

Modelagem por compartimentos para integrar e comunicar conhecimento em nutrição Compartmental modeling to integrate and communicate nutritional knowledge

Esta palestra tem o objetivo de apresentar e discutir metodologias utilizadas para modelar e integrar o conhecimento clássico em nutrição animal, e o produzido por novas ciências moleculares como nutrigenoma, proteoma e metaboloma. Estas ciências e a bioinformática estão ajudando a expandir rapidamente o conhecimento dos sistemas biológicos de interesse em nutrição animal. Na palestra discutirei como é importante dedicar parte de nosso tempo a integrar o conhecimento existente para esclarecer os problemas em pesquisa, utilizando as ferramentas mais adequadas para evitar duplicação de pesquisas, que causam desperdício de recursos humanos, econômicos, e de tempo. A modelagem matemática por compartimentos utilizando programas de computador pode ser a melhor maneira de acumular estas informações, integrar diferentes descobertas, e comunicar o conhecimento atual dos sistemas, e do metabolismo de nutrientes às novas gerações, e avançar na determinação mais adequada das exigências nutricionais.<br>This presentation aims to present and discuss methodologies used to model and integrate classical knowledge in animal nutrition, and new discoveries produced by new molecular sciences like nutrigenomics, proteomics and metabolomics. These sciences and bioinformatics are helping to expand >very quickly the knowledge of the biological systems of interest in animal nutrition. I will discuss the importance of dedicating part of our efforts to integrate current knowledge to prioritize research problems using the most adequate tools. This will help to avoid research duplication that causes waste of valuable resources. Compartmental mathematical modeling using computer software could be one of the best ways to accumulate this information. It can help to integrate new discoveries, communicate the knowledge about animal systems and nutrient metabolism to a new generation of scientists, and advance to more accurate determination of nutrient requirements