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UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA

DEPARTAMENTO DE PRODUCCIÓN ANIMAL

EFECTO DEL USO DEL SUBPRODUCTO EN

ALIMENTACIÓN ANIMAL- CALIDAD

TECNOLÓGICA DE LECHE OVINA MANCHEGA

PROYECTO FIN DE MASTER

Lorena Jiménez Sobrino

Córdoba, 2010

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� � Actualmente, las demandas sin precedentes a las que el desarrollo tecnológico y el rápido crecimiento de la población humana someten al medio ambiente, están produciendo un declive cada vez más acelerado de su calidad y de su capacidad para sustentar la vida.

La dimensión ambiental debe analizarse tanto en sus aspectos naturales (suelo, flora y fauna), como de contaminación (aire, agua, suelo y residuos), valor paisajístico, alteración de costumbres humanas y de impactos sobre la salud de las personas.

Desde el campo que nos ocupa hay que decir, que en España, la agricultura juega un papel muy importante los productos agrícolas significan mas del 50% de la producción final agraria, representando en la Unión Europea algo más del 12% , destacando la producción hortofrutícola, el viñedo, el olivar y el cereal. En España la superficie cultivada sobrepasa los 44 millones de hectáreas, donde el cultivo de cereal supera los 7 millones de hectáreas, el olivar los 2 millones de ha., la vid y leguminosas el millón de ha., las hortalizas superan las 100 mil ha. y con mayor relevancia encontramos las praderas y pastos naturales que llegan alcanzar los 23 millones de ha.

Uno de los principales problemas del sector es el gran impacto ambiental de los subproductos agrícolas y residuos de la industria, (Hernández, 1993). Además, su eliminación supone un elevado coste que se traduce en un incremento en el precio final del producto, lo que reduce la competitividad. En la actualidad se han encontrado algunas utilidades a estos subproductos, como la elaboración de humus, la obtención de pasta de papel, la producción de carbón activo o la transformación en biometano por digestión anaerobia. No obstante, estos procesos requieren un volumen de subproducto muy escaso y siguen siendo costosos, por lo que la cantidad de residuos que quedan pendientes de reciclar es muy elevada.

Una de las soluciones más interesantes para el reciclaje de subproducto agroalimentarios es su transformación en alimentos para el ganado. Actualmente se utilizan algunos subproductos en alimentación animal, aunque

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su utilidad es limitada debido a que su conservación y mejora no es económicamente viable. Sin embargo la conservación y el escaso valor nutricional de los subproductos podría reorientarse mediante su transformación fermentativa en materias primas de calidad. De esta manera la acción de diferentes fermentos sobre determinados subproductos y residuos agroalimentarios va a poder incrementar tanto el valor nutricional como la vida media de los mismos, esto podría traducirse en un incremento de la rentabilidad final del sector ganadero.

Teniendo en cuenta la agricultura en relación con la ganadería, hay que añadir que en España existen un total de 1.043.899 explotaciones de las cuales 1.029.983 presentan una superficie agrícola utilizada ( Fuente: encuesta sobre la estructura de las explotaciones agrícolas 2007 por INE).

Consultado datos para la especie ovina que nos ocupa, en España existen un total de 79.132 explotaciones, de las cuales 73.683 poseen una superficie agrícola utilizada (Fuente: encuesta 2007 por INE).

Con estos datos llegamos a la conclusión que existe una gran producción de cultivos que dan lugar a un número elevado de residuos agrarios, pudiendo éstos usarse como alternativa en alimentación animal, siempre teniendo en cuenta las características de los cultivos de cada zona.

El objetivo de este estudio es evaluar la fabricación de microsilos elaborados con un alimento de calidad, en relación con las características tecnológicas de la leche.

En este caso hemos utilizado el maíz, del cual ya se conoce su efecto positivo sobre la alimentación del ganado ovino.

Si los resultados resultan satisfactorios para un alimento de calidad, el siguiente paso será evaluar los microsilos fabricados a base de subproductos.

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La oveja Manchega es originaria de la comarca natural de La Mancha que abarca también Albacete, Ciudad Real, Cuenca y Toledo. Actualmente su censo se encuentra distribuido ampliamente por toda España, ya que es una raza con reconocida aptitud productiva y de elevada rusticidad (Torres y Gallego, 1994). La Manchega es la raza autóctona con mayor representación dentro del censo total de ovejas lecheras de España, mientras que la mayoría son cruces de razas autóctonas y foráneas (Ugarte et al, 2001). Las características raciales de esta oveja están descritas en detalle en la Reglamentación Específica del Libro Genealógico de la Raza Manchega (Anónimo, 2004): es una oveja que presenta un perfil convexo destacado en los machos y más suave en las hembras, cabeza de línea fronto-nasal convexa y desprovista de lana, orejas grandes ligeramente caídas y de tronco largo y costillares amplios. Existen dos variedades, la blanca que presenta una piel des pigmentada y de lana blanca y la variedad negra que es de piel oscura con algunas manchas en la frente o la cola y lana de color negro uniforme. Además de su alta rusticidad y adaptabilidad, es un animal dócil, de una alta precocidad sexual (primer parto a los 17,6 meses de edad) que tiene partos fáciles y un gran instinto maternal.

A diferencia de la leche de vaca que se destina en su mayoría al consumo del producto líquido, la leche de oveja se emplea casi en su totalidad en la elaboración de quesos puros de oveja o quesos de mezcla. Según datos del MARM, en 2008 se contabilizaron 426,9 millones de litros de leche de ovino, que representa aproximadamente un 7% del total de leche producida y ligeramente inferior al total de leche de cabra producida (490,7 millones de litros en 2008). Debido a que la mayoría de la leche producida proviene de vaca, es de esperar que un gran porcentaje de la producción de quesos en España correspondan a quesos puros de vaca, seguidos de mezcla. No obstante los quesos puros de oveja representan un importante 13,4 %, de la producción total (EUROSTAT, 2006), existiendo en el mercado una gran variedad de quesos artesanos e industriales.

La producción de leche de oveja en España se ha visto incrementada por la influencia de diferentes factores. La introducción de razas foráneas altamente productivas y su cruce con razas locales, que en conjunto representan más del 45% de la población de ovejas lecheras (Ugarte et al., 2001), es uno de ellos. De igual forma la modernización de los sistemas de producción, la mecanización del ordeño y también los avances en los programas de selección y mejora genéticos (Othmane et al., 2002b) han

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contribuido al incremento de la producción. A pesar de estos avances, es común observar que de forma mayoritaria, los programas de mejora de razas ovinas lecheras en Francia, Italia y España siguen el esquema convencional utilizado para ganado lechero vacuno, y consideran parámetros como el rendimiento lechero y el contenido en materia seca (grasa y proteína) como los principales criterios de selección (Macciotta et al., 2004). No obstante hay que mencionar que otros parámetros como el contenido de caseína, recuento de células somáticas y pH presentan también cierto grado de correlación genética con las propiedades de coagulación de la leche (Ikonen et al., 2004) y eventualmente pueden ser consideradas dentro de los programas de mejora genética, con el fin de obtener buenos rendimientos pero también leche con una buena aptitud tecnológica para su transformación en queso.

La calidad de la leche de razas ovinas españolas como la Churra, Castellana, Manchega o Latxa ha sido evaluada por diversos autores (López-Gálvez, 1993; Barrón et al., 2001; Othmane et al., 2002ª; Gonzalo et al., 2006). Existen pocos estudios sobre la aptitud a la coagulación de la leche proveniente de razas locales o autóctonas. No obstante las publicaciones científicas sobre el comportamiento de la leche de otras razas, explican la relación entre la composición de la leche de oveja y su aptitud tecnológica (Delacroix-Buchet et al., 1994; Pellegrini et al., 1994; Pugliese et al., 2000). Sobre esta misma línea, también se ha investigado la influencia del polimorfismo genético característico de las proteínas de la leche de oveja, sobre las propiedades de coagulación (Pirisi et al., 1999; Amigo et al, 2000).

1) CARACTERÍSTICAS DE LA LECHE DE OVEJA

1.1. Composición de la leche de oveja

La composición de la leche presenta notables diferencias entre las distintas especies, y también dentro de cada especie, aunque siempre contiene los mismos constituyentes mayoritarios: agua, proteína, grasa, lactosa y minerales.

Debido a la menor producción y difusión en el consumo de la leche de oveja respecto a la de vaca, los estudios realizados son mucho más escasos, tanto desde el punto de vista de la cantidad como de la calidad como de la cantidad de la leche obtenida.

En el caso particular de las ovejas de raza Manchega la información disponible respecto a la composición de la leche es muy limitada y casi siempre ha sido estudiada bajo aspectos productivos.

El conocimiento de la composición de la leche es muy importante ya que determina su calidad nutritiva y muchas de sus propiedades, pero los valores adoptados de forma general para la leche de oveja, deben considerarse como

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valores medios orientativos, ya que la mayor parte de los constituyentes, como le sucede a la cantidad de leche producida, varían de forma natural a lo largo de la lactación, viéndose además afectados en algunos casos por numerosos factores como la raza, tipo de parto, edad del animal, alimentación, entre otros.

A) Características físico-químicas

Según bibliografía, la densidad de la leche de oveja oscila entre 1032 y 1040 g/l. El valor de la densidad se modifica durante la lactación como consecuencia de la variación de los principales componentes de la leche.

En la leche de ovejas de raza Manchega, el valor medio del peso específico encontrado es de 1035 g/l, con un intervalo de variación muy amplio (1021-1041), que disminuye ligeramente en el curso de la lactación conforme el porcentaje de grasa aumenta.

La densidad también puede variar por causa de manipulaciones y, en general, se puede afirmar que aumenta con el desnatado y con la refrigeración y, por el contrario, disminuye con el aguado y la adición de determinados conservantes.

La acidez, utilizando como parámetro de medida el pH, presenta en la especie ovina, según la revisión de Anifantakis (1986), valores comprendidos entre 6,5 y 6,8. En la raza Manchega el valor medio es de 6,71, con un gran margen de variación (6,10-6,30) al tratarse de muestras de leche de muy diverso tipo y origen.

Otro método habitual de expresar la acidez es en grados Dornic ó porcentaje de ácido láctico, siendo el valor medio de acidez de 0,21% (21 D), con intervalo de 0,15-0,26% recogidas en un año (Juarez et al., 1984).

B) Composición química general

En la Figura 2.1. se representa un esquema de la composición aproximada de la leche de ovejas de raza Manchega que se ha confeccionado a partir de los valores que citan diferentes autores y organizaciones, donde se puede apreciar gráficamente la importancia relativa de los distintos constituyentes.

El contenido medio en materia seca se sitúa alrededor del 18%; este a su vez está constituido por un 7,5% de materias grasas, 5,5% de proteína bruta, 4,8% de lactosa y un residuo mineral o cenizas de un 1% aproximadamente.

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Figura 2.1. Composición media aproximada de leche de oveja

B.1. Materias Grasas

La grasa destaca entre los componentes más importantes de la leche de oveja tanto cuantitativa como cualitativamente, en razón a las características físicas y organolépticas que le confieren, así como al valor económico y nutritivo del producto.

La cantidad de materia grasa contenida en la leche se indica frecuentemente con el término de “tasa butírica” (TB). Con este término se sobreentiende el conjunto de sustancias lipídicas que, por hidrólisis de los ésteres, dan lugar a ácidos grasos. La TB varía mucho en función de la especie, siendo para ganado ovino de 7,19%, mientras que presenta un porcentaje inferior para ganado vacuno (3,87%) y para caprino (3,38%) (Goursaud, 1991). La composición global de materia grasa en rumiantes (oveja, cabra y vaca) es muy semejante, presentando tres tipos de sustancias: triglicéridos (98%), fosfolípidos (0,5%) y otras sustancias liposolubles (1,0%).

Sin embargo, la grasa de los distintos tipos de leche presenta ciertas constantes físicas y químicas que permiten caracterizarlas. De todos ellos, el más característico es, sin duda, el Indice de Polenske que indica la proporción de ácidos grasos volátiles insolubles, ya que su valor medio (5.3) es prácticamente el doble del obtenido para leche de vaca (2.75) (Assenat, 1991). Además, el color de la grasa de leche de oveja es característicamente blanco, debido a la ausencia de carotenos, al contrario que en la lece de vaca (Laxminarayana et al., 1968). El diámetro medio de sus glóbulos grasos es netamente menor (3,30�) que en vaca (4,55�), aunque más similar al de cabra (3,49�)( Parkash & Jennes, 1968).

El olor y sabor característico de la leche de oveja y de sus productos derivados está en estrecha relación con el contenido de ácidos grasos de 6 a 12 átomos de carbono y por lo tanto contiene un elevado porcentaje de ácidos grasos saturados. En el caso de la leche de raza Manchega, se destaca el contenido de los ácidos caprílico (C8) y cáprico (C10) que representan del 3 al 18% de los ácidos grasos totales frente al 3-5% en la leche de vaca.

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El contenido en ácidos insaturados es inferior al de la leche de vaca. El porcentaje de ácilo oleico (C18:1) es de un 11-30% en oveja frente a un 20-29% en vaca; sin embargo, el contenido en linoleico y linolénico es ligeramente superior en la leche de oveja.

En este sentido, la composición específica en ácidos grasos de la leche de ovejas Manchegas pudiera ser responsable, al menos en parte, de algunas características peculiares del queso Manchego como consecuencia de los compuestos de degradación que se forman (a partir de ellos) durante el proceso de maduración.

B.2. Materias Proteicas

Al igual que otras razas ovinas, la raza Manchega presenta una proporción relativa de materia nitrogenada no proteína (NNP) de un 5%, resultando por tanto una relación proteínas/nitrógeno total, en torno al 95%.

La fracción más importante tanto cuantitativa como cualitativamente, por cuanto determina el valor quesero de la leche de oveja, es la caseína, que significa en la raza Manchega un 75,7-75,9% de la proteína total (Juarez et al., 1984; Baselga y Molina, 1991). Una cuestión de gran importancia en relación con su contenido es la determinación de sus diferentes fracciones (�s, ß y k), por cuanto algunas de éstas, en particular la ß y k, pueden disminuir el rendimiento quesero por aparecer en mayor proporción que otras fracciones en la caseína soluble (Molina 1987).

El porcentaje de caseínas �s es claramente más elevado en la leche de oveja que en la leche de cabra (30,2% frente al 12,6%), pero significativamente más bajo que en la leche de vaca (45,5%). Este bajo contenido en caseínas del grupo �s podría ser la causa, al igual que en el caprino, de la ausencia de sabores amargos en quesos elaborados con leche de oveja, en contraposición a lo que sucede con los de leche de vaca (Assenat, 1991).

Las proteínas del suero o seroproteínas (�-lactoalbúmina, ß-lactoglobulina, inmunoglobulinas y proteasas-peptosas) representan un 19,3% (Baselga y Molina, 1991) de la proteína total. Este porcentaje tan elevado hace del suero de quesería un producto muy rico en materias nitrogenadas solubles que sometido a procesos térmicos más drásticos, permite utilizarlo en la elaboración de productos derivados como es el “Requesón”.

En general, en todas las especies estudiadas, se ha encontrado mayor heterogeneidad de las caseínas que de las proteínas del suero. La heterogeneidad de las caseínas está determinada por la presencia de variantes genéticas o por otros factores como el nivel de fosforilación, diferencias en la glicosilación o la presencia de otras formas proteicas de diferente tamaño (Amigo et al., 2000). El polimorismo de las proteínas de la leche es de especial interés para la industria quesera, debido a la correlación con la firmeza de la cuajada, el tiempo de coagulación, el contenido de caseína y el rendimiento quesero (Clément et al., 2006). No obstante, existen otros factores como la concentración de caseína, el diámetro micelar y su grado de

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mineralización que también influyen sobre las propiedades tecnológicas de la leche (Pellegrini et al., 1997).

B.3. Otros componentes

La lactosa representa prácticamente la totalidad de los glúcidos de la leche de oveja y es el tercer componente cuantitativamente más importante, representando un valor de 4,78% en la raza Manchega o un 27% si hablamos de materia seca, cifra no muy elevada en comparación de otras especies, hecho que no es tan importante porque la lactosa de la leche de oveja tiene un valor alimentario relativo, ya que la mayor parte se pierde con el suero en la elaboración del queso y la cantidad restante es ampliamente suficiente para asegurar las fermentaciones lácticas.

Entre el resto de los componentes de la leche se encuentran los minerales en la llamada fracción “cenizas”. Su determinación por incineración en horno-mufla solo suministra una idea aproximada de los componentes minerales en su estado original, ya que durante la cremación se destruyen un cierto número de sales y otros compuestos se transforman. De los minerales presentes en la leche de ovejas de raza Manchega los más importantes son: Ca, P, K, Na y Mg.

En lo que se refiere a las vitaminas, no existe información en la raza Manchega. Previsiblemente sus contenidos no diferirán demasiado de los determinados en otras razas que presentan importantes cantidades de vitamina A, B2

y ácido pantotemico.

Tabla 2.1.: Composición media de leche de oveja, cabra y vaca

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C) Calidad microbiológica y recuento de células somáticas

El Reglamento Europeo para leche cruda de otras especies distinta a la vaca, destinada a la industria láctea, establece como límites microbiológicos un recuento máximo de aerobios mesófilos de 1,5 x 106 y 5 x 105 ufc/ml de acuerdo a la aplicación o no de un tratamiento térmico y determina unos límites para aflatoxina M1 en �0,05 µg/Kg (European Council Directive 92/46 CEE, 1992). Entre los factores que afectan la calidad microbiológica de la leche se encuentran el nivel tecnológico de la explotación, las condiciones de confinamiento, la alimentación, etc. El ordeño realizado a mano normalmente es menos higiénico y la leche suele tener una menor calidad microbiológica que aquella que es extraída mediante sistemas de ordeño especializados. Igualmente, la leche proveniente de ovejas mantenidas en confinamiento tiende a presentar mayores recuentos microbiológicos que la obtenida de rebaños en pastoreo extensivo (Gonzalo et al., 2006).

El nivel de células somáticas en la leche no sólo influye sobre la composición de la leche, sino también sobre el valor de pH y sus características de coagulación. Leches de oveja para quesería con RCS elevados (� 106 cel/ml) pueden tardar el doble de tiempo en coagular en comparación a muestras de leche con recuentos por debajo de 5 x 104 cel/ml (Pirisi et al., 1994). Tanto el RCS como la salud de la ubre son parámetros que se relacionan entre sí e influyen sobre la activación proteolítica de algunas enzimas de la leche como la plasmina y el sistema plasminógeno (Albenzio et al., 2004).

1.2. Factores que afectan a la composición de la leche

Los factores que pueden causar una variación en la composición de la leche son de dos tipos: intrínsecos o ligados al propio animal y extrínsecos o externos al mismo. Los factores intrínsecos más importantes son la raza, estado de lactación, el peso, edad, tipo de parto, etc y no son controlables a diferencia de los extrínsecos (destete, ordeño, alimentación, etc), que pueden ser manipulables mediante técnicas de manejo.

De todos los factores son los extrínsecos, y más concretamente la alimentación el que más nos interesa para entender un poco más el objetivo de nuestro trabajo.

La producción de leche se puede ver afectada de una manera importante por la alimentación. Esta influencia es mucho menos acusada sobre la composición, en la que es el contenido en grasa el componente que puede verse más alterado.

Así, una disminución del nivel energético de la ración se traduce en una pérdida de producción que se ve acompañada por un incremento del porcentaje de grasa.

Debido a la relación que existe entre la cantidad de grasa de la leche y el nivel de fibra de la ración, una baja proporción de celulosa en la dieta

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provocará un descenso del acetato en el rumen, como consecuencia de la disminución de la vía acética, que hará decrecer la síntesis de materias grasas en la glándula mamaria, lo que se traduce en una caída del porcentaje en grasa de la leche.

Todo ello explica el hecho de que las ovejas alimentadas con elevadas cantidades de alimentos concentrados produzcan una leche de bajo contenido en grasa. De la misma manera, aunque en sentido contrario, se explica también el efecto positivo de ciertos alimentos forrajeros en la cantidad de grasa de la leche.

Pulina et al 2006 destaca que el contenido de grasa de la leche depende de varios factores nutricionales como el balance energético, la concentración, consumo y fuente de fibra neutro detergente y carbohidratos no fibrosos, el tamaño de partícula de la fibra y del concentrado y la cantidad y características físicas de los ácidos grasos contenidos en suplementos dietéticos. Una dieta basada en piensos ricos en carbohidratos simples con una baja proporción de forraje/concentrado y una fuente de fibra demasiado fina, puede reducir la formación de acetato y butirato que son los principales precursores de la síntesis de ácidos grasos de la glándula mamaria y reducir el contenido de grasa en la leche (Sanz-Sampelayo et al., 2007).

Cervera (1983), comprueba un efecto positivo de la presencia de ensilado en la ración sobre el porcentaje de materia grasa de la leche. Así, la mejora que alcanza este porcentaje por la distribución de ensilados varía de un 5 a un 17%, aproximadamente. Sin embargo, la influencia de la alimentación sobre la composición de la leche ha sido poco estudiada en la oveja lechera y los conocimientos cuali y cuantitativos son muy escasos, lo que no permite clarificar los alimentos forrajeros óptimos para este tipo de ganado.

También la caída del nivel nitrogenado de la ración produce un efecto análogo en la cantidad de grasa, que así mismo disminuye, aunque las causas de esta disminución son bien distintas y se deben al equilibrio producido en la relación energía/proteína.

El interés de incrementar el contenido en grasa de la leche por su efecto positivo sobre el rendimiento quesero ha motivado que se hayan planteado unas experiencias sobre la utilización de grasas protegidas en la ración de ovejas de raza Manchega. Casals (1992) encuentra que la introducción de cantidades determinadas de lípidos protegidos con jabones cálcicos en el concentrado permite aumentar el porcentaje y la producción de grasa de la leche, así como el porcentaje de materia seca aunque disminuye ligeramente el porcentaje de proteína, en especial al final del ordeño.

Otros factores extrínsecos que a su vez están muy relacionados con la alimentación son los relacionados con la época del año. Así, los meses en los

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que se presentan tasas butíricas más elevadas son los invernales, donde los recursos alimenticios son más limitados y posiblemente la utilización de ensilados y forrajes es mayor.

A modo de cierre de este apartado se puede decir que la alimentación afecta en mucha mayor medida a la producción que a la composición láctea y, de esta última, casi exclusivamente a la fracción grasa Molina (1987). El intervalo de variación de la concentración proteica es más estrecho que el presentado por la tasa butírica, de modo que las posibilidades de incrementar su contenido en la leche exclusivamente a través de la alimentación son más reducidas (Pulina et al., 2006).

2) CONCEPTO DE CALIDAD DE LECHE DE OVEJA

Es difícil el concepto de calidad, ya que es el consumidor final el que, en definitiva, decide la validez o no de un determinado producto. Según Esteban (1991), se puede intentar definir la calidad de la leche y de los productos lácteos como “su capacidad para satisfacer las necesidades del consumidor”.

En general, el pago por calidad ha sido más utilizado en Castilla- La Mancha que en Castilla-León o en el País Vaco, dependiendo fundamentalmente de las relaciones productor-comprador y del tipo de empresa quesera que se tratara (industrial o artesana).

Tradicionalmente sólo era controlada la acidez de la leche o su contenido en agua, pagando la leche por un precio único según la cantidad total aceptada. Esta situación ha cambiado y, en la actualidad, se han establecido criterios de calidad de la leche en función de su contenido en extracto seco y grasa bruta o, menos frecuentemente, según su carga microbiana (recuento total de bacterias) o su contenido en proteína bruta.

En general, los criterios de calidad predominantes en el sector ovino español corresponden a aquellos que tienden a aumentar los rendimientos de transformación industrial y que hacen disminuir los riesgos sanitarios, sin que exista un control sobre otros parámetros (Caja & Such, 1991). Así la calidad queda determinada por:

• La composición química de la leche (grasa, extracto seco y proteína)

• La carga microbiana (contenido total de células y de colonias o gérmenes) y la acidez de la leche (grados Dormic).

• La oferta estacional de la leche, primando la leche producida entre Julio y Febrero, durante los cuales la producción es reducida

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• La raza ovina y la zona de producción-recogida, en particular, en el caso de los quesos con Denominación de Origen.

De todo esto se desprende que la proteína no está considerada en el pago por calidad de la leche de oveja en Castilla-La Mancha, dada su mayor complejidad y coste de análisis, pese a afectar en mayor medida que la grasa al rendimiento quesero (Caja, 1991).

En la actualidad, y en el contexto general de una agricultura común europea, hay que tener en cuenta que, ante un mercado con excedentes de leche de oveja (Buxadé, 1990), la propia existencia de la oveja Manchega está íntimamente ligada a un aumento de producción de queso Manchego.

Además, la competitividad y el aumento del valor añadido de la producción de leche de oveja Manchega sólo se puede conseguir si su destino es la elaboración de un producto de calidad como el que nos ocupa (Montoro, 1991).

3) CURVA DE LACTACIÓN

La curva de lactación es la representación gráfica de la producción de leche (g/día) en el tiempo y es un resumen de los patrones de producción de leche, determinados por la eficiencia biológica del individuo (Sherchand et al., 1995).

Además de la eficiencia biológica, permite determinar la eficiencia económica, que podrá ser usada para propósitos de alimentación y selección (Grossman y Koops, 1988).

La curva de lactación a través del tiempo presenta una forma muy particular, y se define a través de ciertos parámetros que Masselin et al. 1987 describen como:

• Duración de lactación: es el intervalo de tiempo entre el inicio de la producción después del parto y su finalización o secado.

• Producción total: se obtiene acumulando la producción diaria de leche a través de los días de lactación. Si se tiene una función matemática sería la integral de la curva de lactación.

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• Producción inicial: es estimada por el promedio de las producciones entre los días 4º, 5º y 6º, una vez finalizada la fase calostral.

• Producción diaria máxima (Pico de producción): máxima cantidad de leche obtenida en un día. Si se tiene una función matemática es posible calcularla y es el punto donde la derivada de la curva es igual a cero.

• Tasa de aumento en la fase ascendente: definida como la diferencia entre la producción de leche máxima y la inicial.

• Persistencia de la producción en la fase descendente: es la media de la disminución de la producción refería a un intervalo de tiempo.

4) INGESTIÓN DE ALIMENTOS EN LOS RUMIANTES: PUNTOS A TENER EN CUENTA PARA UNA CORRECTA ALIMENTACIÓN

Aunque la ingestión de alimentos puede estar controlada a nivel metabólico en los rumiantes, es probable que las señales sean diferentes a las de los animales monogástricos. La cantidad de glucosa que se absorbe en el intestino delgado de los rumiantes es relativamente pequeña, de manera que los niveles de glucosa en sangre guardan poca relación con el comportamiento alimentario. Por consiguiente, parece poco probable que el mecanismo glucostático de regulación de la ingestión sea aplicable a los rumiantes.

Más plausible resultaría un mecanismo quimiostático en el que participaran los ácidos grasos volátiles producidos en la fermentación ruminal. Se ha comprobado que la introducción de acetato y propionato en el rumen

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reduce la ingestión de las raciones ricas en concentrados, habiéndose sugerido la existencia de receptores de la regulación de la ingestión para el acetato y propionato, en la cara interna del retículo-rumen. Al emplear raciones formadas, fundamentalmente, por alimentos groseros, la introducción de ácidos grasos ha tenido efectos menos claros sobre la ingestión de alimentos, ya que parece ser que el control de la ingesta se ejerce a nivel del tracto digestivo, teniendo gran influencia las características de los alimentos.

4.1. CARACTERÍSTICAS DE LOS ALIMENTOS QUE DETERMINAN LA INGESTIÓN

La rumia y la fermentación son procesos relativamente lentos, de manera que los alimentos fibrosos pueden tener que permanecer mucho tiempo en el tracto digestivo para que se extraigan los componentes digestibles. Generalmente, se considera que la ingestión está limitada por la capacidad del rumen y que los receptores de la repleción y tensión de las paredes, señalan el grado de “llenado” al cerebro, aunque no se conoce lo que constituye el máximo “llenado” del rumen. La idea de que los alimentos groseros, alimentos de “volumen”, como heno y paja, llenan el rumen en mayor grado que lo hacen los alimentos concentrados, ha recibido algún apoyo, si bien, una vez rumiados, los alimentos voluminosos no lo son tanto como en el comedero.

Se sabe desde hace tiempo que, en rumiantes, existe una relación positiva entre la digestibilidad de alimentos y su consumo. Así los alimentos cuya digestión es rápida y, además son de alta digestibilidad, determinan ingestiones elevadas. Cuanto más rápido es el ritmo de la digestión, más rápidamente se vacía el tracto digestivo y más espacio queda disponible para la siguiente comida. El componente químico de los alimentos que determina su ritmo de digestión, es la fibra neutro detergente (FND), que es una medida del contenido en paredes celulares, existiendo por tanto una relación negativa entre el contenido en FND de alimentos y el ritmo a que son digeridos.

No sólo es el contenido en paredes celulares importante, sino también la forma física de éstas las que afectan a la ingestión. La molienda mecánica de los alimentos groseros destruye parcialmente la organización estructural de las paredes celulares, de modo que se acelera su degradación en el rumen y aumenta la ingestión de alimentos. A largo plazo, lo que se pretende es identificar nuevas especies forrajeras o producir nuevas variedades que se degraden con más rapidez en el rumen.

Algunos alimentos se consumen en menor cantidad de lo que podría esperarse de acuerdo con su digestibilidad o su contenido en paredes celulares. Entre ellos, algunos tipos de ensilados, especialmente los que contienen gran cantidad de ácidos de la fermentación, o aquellos que han sufrido una mala fermentación y, como consecuencia, presentan un alto contenido en amoníaco. También puede estar implicada la forma física de los alimentos, ya que el picado fino de los ensilados mejora la ingestión debido, posiblemente, a que se evita la formación en el rumen de una densa maraña de material fibroso. El ganado ovino consume peor los ensilados que el ganado vacuno, pero responde mejor a los efectos de la molienda o el picado (incluyendo los ensilados).

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Por último hay que señalar algo muy importante y es el incremento en la ingestión de alimentos en los rumiantes al comienzo de la lactación. La causa es fisiológica, como consecuencia de la reducción de los depósitos de grasa en la cavidad abdominal, existiendo un desfase en la ingesta de alimentos respecto al momento de mayores necesidades energéticas para lactación.

5) ENSILADO COMO MÉTODO DE ALIMENTACIÓN DEL GANADO

5.1 El ensilado

El ensilaje es un método de conservación de forrajes en el que se inhibe el crecimiento de microorganismos degradadores de la materia orgánica, preservados con ácidos, sean estos agregados o producidos en un proceso de fermentación natural, llevado a un depósito de dimensiones y forma variable denominado silo, en el que se dispone en capas uniformes eliminando el aire mediante compresión y cubriéndolo finalmente (Mannetje, 2001)

Inmediatamente después de la siega y durante las primeras fases del ensilado, tienen lugar cambios químicos debidos a la actividad de las enzimas existentes en los tejidos vegetales. Los procesos de respiración y proteólisis tienen especial importancia en cuanto al valor nutritivo del producto final.

Ahora bien, en la hierba recién segada, los microorganismos más abundantes son las bacterias y hongos aerobios, pero a medida que progresan las condiciones anaerobias en el silo, se sustituyen por bacterias que pueden desarrollarse sin necesidad de oxigeno: bacterias ácido lácticas, clostridios y enterobacterias.

Si se logra la adecuada compactación y cierre durante la preparación del ensilado, se reduce el deterioro anaerobio al mínimo, en tanto se impida la entrada de aire durante la conservación. El problema puede ser complicado al tratarse de ensilados hechos en grandes pacas. Incluso las más pequeñas perforaciones de la lámina de plástico pueden resultar muy peligrosas, debido a la gran área de superficie en relación con el volumen en dichas pacas. El ensilado en sacos de plástico, a diferencia de las pacas envueltas en plástico, también es susceptible a la infestación por hongos en la zona de la boca de los sacos, si se cierran de forma inadecuada. En la mayoría de las ocasiones, el deterioro tiene lugar tras la apertura del silo y durante la administración al ganado. Resulta esencial un buen manejo de la superficie expuesta para limitar el acceso del aire en los ensilados tipo trinchera y bunker, en esos momentos. En este contexto, la anchura del frente y el ritmo de utilización del ensilado serán factores importantes a tener en cuenta.

5.2. Empleo de aditivos en el ensilado

El empleo de aditivos en el proceso de ensilado persigue mejorar la conservación y el valor nutritivo del alimento (Argamentería, et al, 2007).

En ocasiones se puede obtener un ensilaje de satisfactoria calidad fermentativa sin usar aditivos, especialmente si los forrajes han sido premarchitos por un corto periodo, picados adecuadamente, bien compactados y sellados. Sin embargo, al usar un aditivo se obtiene, en ocasiones, una serie de beneficios siempre y cuando se apliquen a forraje tierno, pues su acción es casi nula o nula en forraje de alto contenido en materia seca o sobremaduro. En general, los aditivos para ensilaje

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controlan y/o mejoran la fermentación en el silo, reducen las pérdidas y mejoran la calidad nutritiva de los ensilajes para uso animal. A pesar de ello, los aditivos aún siendo muy eficientes no solucionan faltas del ensilaje como corte tardío o un pobre sellado (Castle, 1982).

5.2.1. Tipos de aditivos

Existen varias clasificaciones de aditivos, según Argamentería et al. 1997, pudiendo ser químicos o biológicos y clasificados en:

• Conservantes: Ac. Fórmico, acético, láctico, propiónico, benzoico, capróico. Inhiben las fermentaciones indeseables actuando de diversas maneras, unos comunican a la masa del forraje una acidez inicial que favorece la actividad de las bacterias lácticas.

• Inoculantes: bacterias de ácido láctico como Lactobacillus, pediococcus, streptococcus y tienen como papel principal elevar rápidamente el nivel de acidez del forraje a ensilar.

• Enzimas: amilasas, celulasas, hemicelulasas, pectinasas que se encargan de la ruptura de las paredes celulares, aumenta el contenido en azúcares solubles, fermentados por bacterias lácticas, produciéndose la bajada del pH.

• Sustratos: melazas, glucosa, sacarosa, granos de cereales, pulpa de remolacha y pulpa de cítricos.

• Nutrientes o Activadores: amónio, urea, carbonato cálcico.

5.2.2. Papel de los inóculos

Los inóculos tienen como papel primordial elevar rápidamente el nivel de acidez del forraje a ensilar para prevenir la ruptura de la proteína, aportando microflora láctica que puede no estar presente en cantidad suficiente en el forraje segado, lo que dejaría campo libre a otros microorganismos cuya acción puede no ser deseable, (de la Roza, 2005).

Los inoculantes microbiales para ensilaje son seleccionadas bacterias ácido lácticas (BPAL) que se aplican para dominar la fermentación natural del cultivo que está ocurriendo en el silo. Se dividen en dos grupos dependiendo de cómo fermentan los azucares de la planta: BPAL homofermentativas y BPAL heterofermentativas. Las bacterias homofermentativas como Lactobacillus plantarum, Lactobacillus casei, Pediococcus spp., y Enterococcus spp., producen principalmente acido láctico. Las bacterias heterofermentativas como Lactobacillus buchneri, producen ácido láctico, ácido acético, etanol y bióxido de carbón. Generalmente acido láctico es preferido en el silo porque es un acido más fuerte que acido acético (Muck, 2008). El acido láctico baja el pH más rápido, en consecuencia disminuye la respiración de la planta y actividad enzimática, inhibiendo otras bacterias. Sin embargo, el acido acético es un mayor inhibidor de levaduras y mantiene una mayor estabilidad aeróbica que el ácido láctico. Existe una ventaja potencial de combinar ambos tipos de BPAL obteniendo una rápida reducción inicial en el pH controlada por las bacterias homofermentativas y

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más tarde una buena estabilidad aeróbica que es controlada por bacterias heterofermentativas produciendo mas acido acético (Contreras et al., 2009).

5.2.3. Uso de la Urea

Los aditivos de nitrógeno no proteico especialmente la urea agregada a forrajes con alto contenido de MS y bajo poder tampón (granos de maíz o sorgo) aumentan el contenido de proteína bruta y pueden mejorar la estabilidad aeróbica del ensilado al momento de la apertura del silo (Argamentería et al., 1997; Mühlbach, 2001).

El empleo de urea asociado o no a minerales, resulta interesante en la alimentación tanto de ganado lechero como de producción cárnica, para el ensilado de maíz y cualquier otro tipo de material ensilado siempre que su contenido de MS se encuentre comprendido en 25-30% se añade la urea a razón de 14-17g/kgMS, siendo: 4% del peso en fresco en los ensilados que contienen entre el 25 y 30% de MS; 5% del peso fresco en los que tienen 30% o más de MS (Cañete y Sancha, 1998).

Para Rezende et al. (2007) la adición de urea en ensilados de caña de azúcar aumenta el contenido de nitrógeno amoniacal, siendo una ventaja para este tipo de ensilado ya que la producción de amonio controla la aparición de levaduras. Asimismo al momento de la apertura del silo los tratamientos con urea más aditivo microbiano o sin él presentaron un pH inferior que los tratamientos que contenían hidróxido de sodio (NaOH).

5.3. Ensilado de maíz forrajero

El maíz forrajero es la cosecha más apta para ensilar, pues se conserva muy bien sin adición de conservadores ni control de humedad, resultando un producto muy apetecido por el ganado. (Domenech et al., 1997).

Para que el ensilado de maíz sea rico en energía, es necesario recolectarlo en un adecuado estado de desarrollo del grano, ya que la mitad de la materia seca de la planta procede de este, que a su vez es dos veces más rico en energía que el tallo y las hojas. Si el maíz es recolectado con un contenido en MS superior al 25% se conserva bien sin necesidad del empleo de aditivos, pues las pérdidas por jugos son casi siempre nulas y las pérdidas por mohos son generalmente débiles, siempre que el consumo del ensilado permita un avance del frente de ataque suficientemente rápido, (10cm/día en invierno, 20cm/día en verano)(Cañete y Sancha, 1998).

6) UTILIZACIÓN DE RESIDUOS Y SUBPRODUCTOS AGRÍCOLAS EN LA ALIMENTACIÓN DE RUMIANTES MENORES

Actualmente los sistemas productivos de ovejas lecheras se caracterizan por ser más intensivos que en el pasado debido, entre otros factores, a la

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introducción de razas especializadas en producción lechera, menor disponibilidad de tierras de pastoreo y a la mayor tecnificación de los sistemas de ordeño. Para muchas explotaciones el pastoreo continúa siendo una fuente importante de alimentación, aunque se ha observado un incremento del número de explotaciones en los que los animales permanecen estabulados de forma continua, puesto que el tiempo y la distancia que tienen que recorrer los animales para llegar a zonas de pastoreo puede ser una desventaja productiva (Lavín et al., 2001).

Es así que el sector ovino depende de fuentes energéticas y proteicas generalmente más costosas, para cubrir las necesidades nutricionales de animales en estabulación, sobre todo en época de lactancia. Una alternativa que permite ampliar la disponibilidad de fuentes nutritivas para el ganado, es la utilización de subproductos locales, ya que el rumen tiene la capacidad de utilizar estos subproductos ricos en fibra y carbohidratos complejos.

Son pocas las evaluaciones realizadas exclusivamente en ovejas lecheras, sin embargo los resultados encontrados sugieren que el empleo de subproductos en alimentación de ovejas en ordeño, es una alternativa viable ya que no influyen negativamente sobre la producción y la calidad de la leche.

Algunos autores han evaluado el efecto de la inclusión de subproductos en la dieta de pequeños rumiantes sobre la producción y composición de la carne y/o leche. (Tabla 2.2.)

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El residuo de la industria de cítricos más utilizado en la alimentación animal es la pulpa de cítricos deshidratada, que por su composición puede sustituir a fuentes energéticas más costosas como el maíz en forma de harina o granos y la cebada que suelen recibir las ovejas lecheras en estabulación. La incorporación de hasta un 10% de este subproducto en la dieta no disminuye el rendimiento lechero aunque puede modificar la composición de la grasa láctea reduciendo los ácidos grasos de cadena corta (Fegeros et al., 1995).

Otros subproductos cítricos han sido evaluados por Volanis et al. 2004, quienes preservaron este subproducto mediante el ensilaje y estudiaron el efecto de su utilización en la dieta de ovejas lactantes sobre la composición y producción de leche, mostrando la leche experimental un contenido mayor en grasa, lo cual es beneficioso para la fabricación de quesos a partir de estas leches.

Se han ensayado también subproductos como el ensilado de torta cruda de oliva, proveniente de la extracción de aceite y contiene una mezcla de piel, fibras, semillas y huesos de oliva, que pueden ser ofrecidos como reemplazo de forrajes de heno o paja de cebada (Hadjipanayiotou, 1999). Según el autor, este subproducto no influyó en el rendimiento lechero pero si produjo un incremento en el contenido de grasa, así como una reducción del peso corporal de los animales, aunque esto no influyo negativamente sobre el rendimiento y/o contenido de proteína de la leche.

Otros estudios, como el de Zenou y Miron en 2005, evaluaron el empleo de cascarilla de soja en formulación de piensos ofrecidos a ovejas lecheras, reemplazando el almidón de uso en el pienso comercial. Los autores recomendaron el empleo de este subproducto en alimentación de ovejas de elevado rendimiento lechero ya que a pesar del incremento de la producción y el contenido en grasa, el rendimiento proteico de la leche no fue influenciado por la sustitución del almidón.

Otro de los objetivos de la utilización de residuos vegetales en alimentación es el de reducir o facilitar el manejo de desechos de las actividades agricolas locales. En este sentido Chinea et al. 1999, evaluaron el empleo de raquis de banano, residuo de clasificación y empaque de la fruta, como alternativa forrajera para el ganado caprino en las Islas Canarias. El producto final presentó buenas características nutricionales y fue apetecible a los animales de forma que promovió su consumo e incrementó la relación materia seca consumida y ganancia de peso de los animales.

Los estudios que describen las características de los productos finales obtenidos de animales alimentados a base de residuos son escasos. La mayoría de las publicaciones tienen como objetivos determinar la influencia de las dietas sobre la producción, la salud y el desempeño animal, características nutricionales, digestibilidad y forma de conservación del alimento. En esta línea, Rasool et al 1998, evaluó la calidad de residuos del cultivo de girasol en alimentación de rumiantes. La ganancia de peso observada en los animales que tomaron esta dieta y la digestibilidad de este subproducto fue comparable

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al descrito para otras fuentes nutritivas tradicionales como la paja de trigo y los residuos del cultivo de soja. No todos los desechos vegetales presentan tales características, de hecho algunos residuos pueden contener factores anti-nutricionales, como un elevado contenido en lignina, que reduce la digestibilidad de los nutrientes, como es el caso de los tallos rastreros de la planta de guisante. Además hay que tener en cuenta, que los residuos agrícolas contienen gran cantidad de agua que facilita su deterioro y obliga a emplear técnicas de ensilaje para conservarlos.

Los residuos de cultivos y obtenidos de procesos agroindustriales se emplean para dos fines: fuente de alimento animal o fertilizante. El uso y manejo de los residuos para alimentación de rumiantes puede resultar complicado por factores de inestabilidad biológica, elevado contenido agua, alta tasa de auto-oxidación y deterioro acelerado por la elevada actividad enzimática de residuos vegetales (Russ y Meyer-Pittroff, 2004). Además, la estacionalidad de los subproductos así como la variabilidad en su composición también influyen negativamente sobre el empleo de esta alimentación. Sin embargo, hay que considerar todo esto desde el punto de vista mediambiental y de la problemática que genera el manejo de estos residuos, siendo su empleo como fuente de alimento una solución factible que debe ser revalorizada y enfocada también desde el punto de vista de la calidad del producto final, que determinará el empleo de estas alternativas dentro de la cadena productiva.

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3.1. MATERIAL

3.1.1. Material animal

Las ovejas de raza manchega proceden de una explotación comercial de régimen semiextensivo, sita en Villanueva de Infantes (Ciudad Real).

De una población de 750 ovejas fueron seleccionadas 75. Los criterios de selección fueron nº de lactación, peso de las ovejas y época de parto. Las ovejas de media se encontraban entre la cuarta y la quinta lactación, teniendo un peso medio de unos 65 kg. En cuanto a la época de parto, que tubo lugar a lo largo del mes de marzo, se utilizó de referencia para organizar los lotes. Así se ordenaron de forma cronológica los días en que cada oveja fue pariendo y se fueron repartiendo según dicho orden para acabar formando los lotes 1 y 2, de 25 animales cada uno.

La explotación estudiada utiliza un sistema de ordeño mecánico para la recogida le leche, siendo la duración media de la lactación de 120 días.

Los tratamientos experimentales evaluados fueron ensilado de maíz con y sin inóculo, que fueron ofrecidos a los lotes 2 y 1 respectivamente, a lo largo de 9 semanas que duró el estudio.

La distribución de los tratamientos en el campo se realizó bajo un diseño completamente al azar con dos factores, el tiempo (de 1ª a 9ª semana de estudio) y el tratamiento (T1 y T2).

La composición de la alimentación de cada lote se detalla a continuación (Mier Quiroz, 2009)

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Tabla 1: Composición química nutricional (% sobre MS) del ensilado de maíz con y sin inóculo antes de la fermentación (uso de maíz de

segundo corte) y de los piensos usados para el lote control.

Variables Lote control T1 Sin inóculo

(Lote 1)

T2 Con inóculo

(Lote 2)

Materia seca 45.3 42

Proteína Bruta 16 6.4 10.6

FDN 35.2 48.5

FDA 22.6 31.4

Fibra bruta 11

Lignina 3.3 4.5

Cenizas 5.7 6.8

Grasa 3.5 0.82 1.14

Almidón 30 17.7 12

N amoniacal 0.05 0.17

Azúcares

reductores

0.08 0.41

Ca 1 0.27 0.32

P 0.6 0.2 0.2

Mg 166.7 189.3

Sodio (mg/kg) 4000

Oxido cúprico

(mg/kg)

10

Vit A (Ul/Kg) 12000

Vit. D3 (Ul/Kg) 4000

Vit E (mg/kg) 10

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Para el Lote 1 se usó el tratamiento 1, que consistía en un microsilo compuesto por un ensilado de maíz y para el Lote 2 se usó el tratamiento 2, microsilo con ensilado de maíz al 99,3 %, urea 0,7% y aditivo microbiano 0,15%.

El régimen de alimentación para el lote control fue el siguiente:

Ovejas paridas (en lactación y objeto de estudio): Se mantuvieron en cercas anexas a los otros dos lotes, pero manteniendo las salidas al pastoreo. Sin embargo, al coincidir más de cerca con la época estival, necesitaron una alimentación suplementaria mayor que las gestantes a base de concentrados y mezclas completas (Unifeed).

TABLA 3.- Composición media del pienso elaborado en las explotaciones

MATERIAS PRIMAS KG

CEBADA 265

SOJA 70

CORRECTOR 12

SAL 3

TOTAL 350

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3.1.2. Material de recogida de muestras

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• Botes de plástico de 50 ml, con tapón hermético para evitar pérdidas de leche durante el transporte. Los botes correctamente identificados con un número en el tapón, que se relaciona posteriormente con el nº de identificación del animal.

• Gradillas

• Cajas de poliestireno-porexpan para conservar las muestras en frío durante el transporte, con la ayuda de tablas de congelación en su interior.

3.1.3. Material de laboratorio

3.1.3.1.- Análisis de parámetros físico-químicos

• pHmetro de Crison Basic 20

• Milkoscan FT 120 Type 71200. Diseñado para el control de la producción, control de productos acabados y análisis de pago. Se ha desarrollado particularmente para material en crudo y productos lácteos terminados con un mínimo de tratamiento de muestra antes del análisis.

• Baño termostático Precisterm (Selecta), con termostato de seguridad regulable desde 5ºC hasta 110ºC.

3.1.3.2. Análisis de parámetros tecnológicos

Esta operación se realiza mediante un lactodinamógrafo o tromboelastógrafo. En concreto, en el laboratorio lechero, se usa un Formagraph®. Éste está diseñado para medir las características de coagulación de la leche bajo distintas condiciones.

� Pipetas automáticas (Rainin)

� Espátulas

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� Cubeta con 10 pocillos

� Cuajo artificial (Laboratorios Arroyo; dilución 1:15.000)

3.1.3.3. Análisis de calidad higiénica

• Fossomatic TM minor (Recuento de células somáticas)

Diseñado para aquellos laboratorios más reducidos que se dedican a la mejora ganadera y al análisis de pago y para pequeños productores de leche que analicen ellos mismos los componentes y la calidad de su producto.

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• Centrifuga a 4000 rpm y 37ºC

• Trompa de agua para aspiración del suero

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3.2. MÉTODOS

3.2.1. Toma y tratamiento de muestras

Una vez que los corderos fueron destetados, se procedió a la toma de muestras.

Se planeó una toma de muestras de tipo semanal, de tal forma que la primera muestra fue tomada el día 26 de Abril del 2010. La recogida semanal se mantuvo todo el mes de Mayo del 2010, todos los lunes de dicho mes. Posteriormente, se cambió la rutina de recogida, y se propuso hacer una toma de muestras de forma quincenal, coincidiendo con la última fase de la curva de lactación y siendo el último día de recogida el 12 de Julio del 2010. Como resultado, se han obtenido datos de 9 semanas dentro del periodo de lactación.

Las muestras correspondían al ordeño de mañana y se recogían mediante ordeño manual. De forma ordenada, se iban tomando en botes de 50 ml con cierre hermético, correctamente identificados con un número al que se le adjudicaba el número de crotal de cada animal. (Fotografía 1)

A las muestras de leche no se les adicionó ningún conservante durante la recogida y los botes se mantuvieron en refrigeración, a 4ºC, hasta completar la toma de muestras.

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3.2.2. Análisis de parámetros

3.2.2.1. Análisis de parámetros físico-químicos

Los análisis se hicieron al día siguiente de la recogida, de forma ordenada a cada una de las muestras, directamente de los botes de plástico de 20 cc recogidos de la ganadería. Los botes estaban correctamente numerados según lote y según orden de recogida de la muestra. Dicho número correspondía con el crotal de cada animal, que se apuntaba en una lista aparte para ordenar las muestras a nivel laboratorial (Fotografía 2)

� Para los análisis se usó Milkoscan FT 120 Type 71200 que permite determinar simultáneamente los porcentajes de grasa (método Gerber), proteína (método Kjeldahl) , lactosa (Cloramina T), extracto seco (desecación en estufa) y extracto seco no graso . El MS FT 120 emplea un interferómetro, un instrumento que utiliza la interferencia de las ondas de luz para medir con gran precisión longitudes de onda de la luz misma y que a diferencia de otros, es capaz de examinar todo el espectro infrarrojo.Se basa en la aplicación de técnicas de espectroscopía infrarroja cuyo principio radica en que casi todas las sustancias orgánicas absorben selectivamente ciertas longitudes de onda de la región infrarroja del espectro.

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3.2.2.2. Análisis de parámetros tecnológicos

� Para realizar el análisis de las características tecnológicas se usó Formagraph (Foss-Electric): Lactodinamógrafo.

En el laboratorio sirve para medir aquellas características tecnológicas de la leche relacionadas con la fabricación de queso (tiempo de coagulación, dureza media y máxima del coágulo y velocidad de endurecimiento).

Su funcionamiento se basa en el movimiento oscilatorio de péndulos circulares inmersos en muestras de leche que se encuentran en proceso de coagulación.

El aparato consta de un módulo servicio (que calienta la cubeta con las muestras de leche y controla la temperatura) y un módulo de registro.

3.2.2.3. Análisis de la calidad higiénica de la leche

Uso deFossomatic TM minor (Recuento de células somáticas) que se basa en los últimos avances en tecnología CCD o dispositivo de carga acoplada que "captura" la imagen. Tiene una estructura reticular y cada uno de los puntos es un elemento sensible a la luz que captará más o menos luz de acuerdo a la imagen a fotografiar o capturar. Estos dispositivos fotosensibles tendrán mayor calidad de captura cuantos más valores sean capaces de recibir.

� El instrumento trabaja con Foss Integrator, su plataforma de software más avanzada para productos lácteos.

El software permite una sencilla gestión de los resultados obtenidos, así como su exportación a programas de Microsoft Office. Además incluye un sistema de ayuda y permite integrar los datos resultantes del análisis en el sistema de gestión del laboratorio.

3.2.2.4. Análisis del rendimiento en cuajada

Se centrifuga a 4000 rpm y a 37ºC durante 30 minutos, separando así el suero de la cuajada. El suero se aspira con la trompa de agua y la cuajada desuerada se pesa directamente en el tubo, restando después el peso del tubo vacío. De esta manera se determina la cantidad de cuajada/ 10 ml de leche para cada muestra analizada.

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3.2.2. Metodología de laboratorio

3.2.2.1. Análisis de pH

Se realiza la medición del ph de la leche directamente (Fotografía 3), agitando previamente cada una de las muestras para conseguir homogeneizar sus componentes y mantenerlas a una temperatura aproximada de 20ºC.

Fotografía 3: Media pH de la leche (pHmetro Crison Basic 20)

3.2.2.2. Análisis de la composición láctea

El análisis de la composición química se realizó midiendo directamente los porcentajes de grasa, proteína, lactosa, extracto seco magro y extracto seco total de cada una de las muestras, con un Milkoscan FT 120 Type 71200 (Fotografía 4).

Fotografía 4: Milkoscan FT 120

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3.2.2.3. Análisis de parámetros tecnológicos

El análisis de los parámetros tecnológicos se realizó por medio de un tromboelastógrafo tipo Formagraph (Foss-Electric) (Fotografía 4)

Fotografía 4: Análisis de parámetros tecnológicos. Formagraph

• Cada una de las cubetas del Formagraph tiene 10 pocillos que se llenan con 10 ml de leche de muestras individuales utilizando una pipeta automática para su dispensación. A continuación se ponen sobre una placa calefactora del módulo de servicio (Fotografía 5 y 6)

Fotografía 5: dispensación de leche en las cubetas

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Fotografía 6: Placa calefactora del módulo de servicio a 32ºC

• La cubeta se mantiene en la placa calefactora hasta que la temperatura de las muestras alcanza los 32ºC

• Alcanzada la temperatura se añaden 200 micro litros de cuajo líquido diluido a cada una de las muestras de leche mediante un sistema de cucharillas múltiples, de tal modo que se permita la dispensación simultánea del cuajo a todas las muestras de la cubeta (Garzón 1996).

• Las muestras de leche se agitan con las cucharillas para que se mezcle bien el cuajo y la cubeta se pone dentro del módulo de registro, donde las muestras de leche se ponen en contacto con los péndulos.

• En el módulo de registro, la cubeta se sitúa sobre una placa que mantiene la temperatura del análisis y que, cada 15 segundos presenta un movimiento vibratorio.

Mientras la leche permanece líquida, el movimiento vibratorio de la placa no se transmite a los péndulos, por tanto, estos no presentan ningún movimiento oscilatorio y queda recogido en el programa informático como una línea vertical (Fotografía 7)

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Fotografía 7: Captura de pantalla del programa que recoge la información del movimiento de lo péndulos.

• Al dar comienzo la coagulación, se produce el aumento simultáneo de la viscosidad de las muestras de leche, debido a dicha formación del coágulo. Todo esto da lugar a un movimiento oscilatorio del péndulo queda recogido en el programa informático como puntos laterales, dibujándose asín el diagrama de la coagulación.

Fotografía 8: Movimiento oscilatorio del péndulo

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Fotografía 9: Diagrama típico de coagulación. Criterios de calidad utilizados para definir la aptitud de la leche frente a la coagulación por el cuajo.

• Los parámetros medidos con este sistema son los siguientes:

r.- Representa el tiempo transcurrido hasta la formación del coágulo (tiempo de coagulación), que se determina midiendo la distancia desde el origen del análisis hasta el punto donde la curva comienza a abrirse (1 mm de apertura). El resultado viene expresado en minutos.

K20.- Representa la velocidad de endurecimiento del coágulo y es la distancia media entre el inicio del análisis y el punto donde la campana presenta una amplitud de 20 mm. El resultado se expresa en minutos.

A35 y A60.- Representan la dureza del coágulo a los 35 (dureza media) y a los 60 minutos (dureza máxima) y se expresan en milímetros, según la amplitud que presente la campana en esa línea. La distancia desde el origen hasta que han transcurrido los 35 o los 60 minutos correspondientes se determina midiendo 70 y 120 mm respectivamente.

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Una vez transcurridos los 60 minutos, cada muestra de cuajada se recoge en un tubo de centrífuga, identificado con el número de la muestra correspondiente, y previamente pesado (Fotografía 10)

Fotografía 10: Pesando tubos de centrífuga

• Para cortar la cuajada utilizamos una espátula hasta obtener un tamaño de grano similar al corte de cuajada en las cubas de la quesería.

Fotografía 11: Espátula y pocillos con cuajada

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Fotografía 12: Tubos de centrífuga con cuajada cortada

• Una vez cortada, se centrifuga a 4.000 rpm y a 37ºC durante 30 minutos, separando el suero. Al salir de la centrifuga, en la parte de abajo del tubo de centrífuga queda la cuajada y por encima queda la fase del suero, que se aspira con una trompa de agua (Fotografía 13). Posteriormente se pesa el tubo con la cuajada. Restamos el peso del tubo para obtener la cantidad de cuajada/ 10 ml de leche. Esta variable queda reflejada en gr/litro de leche.

Fotografía 13: Suero aspirado con trompa de agua

3.2.2.4. Análisis de la calidad higiénica de la leche. Recuento de células

somáticas

El análisis de la calidad higiénica se lleva a cabo con el Fossomatic TM Minor (Fotografía 14)

Fotografía 14: Fossomatic Tm Minor

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Se prepara un tubo para cada muestra de leche con 3 ml de leche y 3 ml de agua destilada (dilución al 50%), dispensándolo con una pipeta electrónica.

Se mezcla bien el contenido de los tubos antes de ponerlo en la unidad de recogida del Fossomatic

El equipo consta de un sistema de válvulas que mezcla la muestra de leche con un colorante específico que tiñe únicamente el ADN del núcleo celular. Un vez teñida, la muestra de leche pasa a una cubeta sobre la que se sitúa una cámara que realiza el recuento, exclusivamente de las zonas teñidas, de modo que es imposible que se recuenten glóbulos grasos o cualquier otra sustancia, ya que no pueden quedar teñidos, porque carecen de ADN nuclear. Una vez realizado el recuento, y también de forma automática, se realiza el lavado de todo el sistema, y se inyecta aire para separar una muestra de otra. Los recuentos aparecen directamente en el monitor del ordenador y el número real de células somáticas es el valor numérico que aparece multiplicado por 10³ y x2 (debido a la dilución de la leche). (Fotografías 15 y 16).

Fotografía 15: Esquema de los componentes del Fossomatic (Lugar de recogida leche, salida de leche, colorante y limpiadores).

Fotografía 16: Resultados de la medición en el programa informático

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Una vez recopilados todos los datos, los resultados se han analizado de forma global, comparando cada valor obtenido de su correspondiente lote con los otros dos lotes restantes, utilizando para ello un análisis ANOVA factorial.

4.1. RESULTADOS

4.1.1. FÍSICO-QUÍMICOS

4.1.1.1. GRASA

La Tabla 1 muestra los resultados del análisis de varianza para la grasa, según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan significativamente al porcentaje de grasa (P<0,001); siendo el tiempo el factor con mayor efecto (F= 27,12).

Tabla 1: Análisis ANOVA factorial para la variable grasa teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 57,81 27,12 0,000

Tratamiento 2 33,72 15,82 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 21,63 10,15 0,000

Error 595 2,13

La Tabla 2 muestra los resultados del análisis de varianza para la grasa, según el tiempo y el tratamiento. En este caso es sólo el tiempo es el que afecta significativamente al porcentaje de grasa (P<0,001), explicando el 17,78% de la variabilidad. No obstante, aunque el tratamiento no llega a ser significativo, explica también una cierta variabilidad de dicho porcentaje (F=6,04).

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Tabla 2: Análisis ANOVA factorial para la variable grasa teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 25,05 17,78 0,000

Tratamiento 1 8,51 6,04 0,015

Tiempo x Tratamiento 8 1,33 0,95 0,4787

Error 383 1,41

�

�

�

La Tabla 3 muestra las medias globales del experimento, siendo significativa (P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje de grasa. Se observa como los mejores valores de media los posee el lote control (7,34), seguido por el valor del lote 1 (6,85), situándose los valores del lote 2 (6,55) en último lugar. Existen además diferencias significativas entre los tres grupos de estudio.

Tabla 3: Medias globales para grasa según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 6,85 ± 0,11b 6,55 ± 0,10 a 7,34 ± 0,10c 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

�������� ��������������������������������������������������������������������������������� ���������!���"������!� �

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En la figura 1 se observa como el Lote 1 presenta unos valores ligeramente superiores en el porcentaje de grasa en todos los controles, excepto en el último control donde es el lote 2 el que presenta un ligero incremento con respecto al lote 1. El Lote control se destaca con unos valores superiores a lo largo de todo el estudio.

Figura 1: Evolución semanal del porcentaje de grasa según el tratamiento�

Semana

Gra

sa (

%)

Tratamiento123

4

6

8

10

12

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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� $$�

4.1.1.2. PROTEÍNA

La Tabla 4 muestra los resultados del análisis de varianza para la proteína, según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan significativamente al porcentaje de proteína (P<0,001); siendo el tratamiento el factor con mayor efecto (F= 55,13), si se tienen en cuenta los tres lotes. El tiempo es un factor significativo que explica el 14,45% de la variabilidad total, lo cual es importante tenerlo en cuenta.

Tabla 4: Análisis ANOVA factorial para la variable proteína teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 0,36 14,45 0,000

Tratamiento 2 1,37 55,13 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 0,14 5,84 0,000

Error 595 0,02

Ahora bien, si se tienen en cuenta únicamente los datos correspondientes a los lotes 1 y 2 (Tabla 5), sólo se observa la influencia significativa (p<0,001) del tiempo en el porcentaje de proteína, explicando un 18,60% de la variabilidad.

Tabla 5: Análisis ANOVA factorial para la variable proteína teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 0,38 18,60 0,000

Tratamiento 1 0,05 2,56 0,111

Tiempo x Tratamiento 8 0,01 0,44 0,900

Error 383 0,02

�������� ��������������������������������������������������������������������������������� ���������!���"������!� �

� $%�

La Tabla 6 muestra las medias globales del experimento, siendo significativa (P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje de proteína. Se observa como los mejores valores de media los posee el lote control (5,18), seguido por el valor del lote 2 (5,05), situándose los valores del lote 1 (5,02) en último lugar. Se observan además dos grupos, siendo la media de los lotes 1 y 2 significativamente diferente a la media del lote control.

Tabla 6: Medias globales para proteína según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 5,02 ± 0,01 a 5,05 ± 0,01 a 5,18 ± 0,01 b 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.�

�

En la figura 2 se observa como el lote control presenta unos valores medios semanales superiores con respecto a los otros dos lotes, siendo esta diferencia menor a partir de la sexta semana de estudio, donde los valores medios se aproximan para los tres lotes. La media semanal de los lotes 1 y 2 es prácticamente la misma, de aquí que no se observen diferencias significativas entre ellos.

Figura 2: Evolución semanal del porcentaje de proteína según el tratamiento

Semana

Pro

teín

a (%

)

Tratamiento123

4,5

5

5,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9

.

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4.1.1.3. LACTOSA

La Tabla 7 muestra los resultados del análisis de varianza para porcentaje de lactosa, según el tiempo y el tratamiento. Ambos factores afectan significativamente al porcentaje de proteína (P<0,001); siendo el tratamiento el factor con mayor efecto (F= 8,48), si se tienen en cuenta los tres lotes. El tiempo es un factor significativo que explica el 7,84% de la variabilidad total.

Tabla 7: Análisis ANOVA factorial para la variable lactosa teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 1,81 7,84 0,000

Tratamiento 2 1,96 8,48 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 0,45 1,93 0,000

Error 595 0,23

Si excluimos los datos del tratamiento 3, sigue habiendo mayor influencia del tratamiento frente al tiempo, pero en este caso las diferencias son más acusadas, explicando el tratamiento el 17,38 % de la variabilidad y el tiempo el 6,51%.. Además en este caso, la combinación de tiempo y tratamiento no es significativa para este análisis. Así se puede decir que las diferencias entre lote 1 y lote 2 se deben al tratamiento.

Tabla 8: Análisis ANOVA factorial para la variable lactosa teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 1,22 6,51 0,000

Tratamiento 1 3,24 17,38 0,000

Tiempo x Tratamiento 8 0,11 0,56 0,809

Error 383 0,19

���

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En la tabla 9 se puede observar como existe una diferencia significativa entre el lote 2 y los otros dos lotes, presentando una media en el % de lactosa superior (4,51) frente a 4,32 del lote1 y 4,35 del lote control.

Tabla 9: Medias globales para lactosa según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 4,32 ± 0,04 a 4,51 ± 0,03 b 4,35 ± 0,03 a 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.�

La figura 3 recoge los valores medios del % de lactosa de todo el periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo como los valores medios del lote 2 son superiores en todos los controles. Además se observa que existe menor variación en las medias de los lotes 1 y 2 con respecto al lote control, donde los valores máximos y mínimos presentan una marcada diferencia.

Figura 3: Evolución semanal del porcentaje de lactosa según el tratamiento

Semana

Lact

osa

(%)

Tratamiento123

3,9

4,1

4,3

4,5

4,7

4,9

5,1

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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4.1.1.4. EXTRACTO SECO GRASO

En la Tabla 10 se observa como el tiempo y el tratamiento influyen de forma significativa en el % de Extracto seco graso, destacando que el tratamiento explica el 30,51% de la variación en este porcentaje, si se tienen en cuenta los 3 lotes.

�

Tabla 10: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco graso teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 94,64 25,80 0,000

Tratamiento 2 111,92 30,51 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 27,61 7,53 0,000

Error 595 3,67

En la Tabla 11 se han tenido en cuenta únicamente los lotes 1 y 2. Los resultados obtenidos muestran diferencias con lo anterior, ya que en este caso se ve la importancia del tiempo, que explica el 54,79% de la variabilidad del experimento.

�Tabla 11: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco graso teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 54,79 20,06 0,000

Tratamiento 1 0,71 0,26 0,609

Tiempo x Tratamiento 8 2,04 0,75 0,649

Error 383 2,73

�

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La Tabla 12 muestra las medias globales del experimento, siendo significativa (P<0,001) la influencia del tiempo y el tratamiento en el porcentaje de extracto seco graso. Se observa como los mejores valores de media los posee el lote control (18,31), seguido por el valor del lote 1 (17,09), situándose los valores del lote 2 (17,00) en último lugar. Se observan además dos grupos, siendo la media de los lotes 1 y 2 significativamente diferente a la media del lote control.

Tabla 12: Medias globales para Extracto seco graso según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 17,09 ± 0,14 a 17,00 ± 0,14 a 18,31 ± 0,13 b 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

� La figura 4 recoge los valores medios del % de extracto seco graso de todo el periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo como los valores medios del lote control son superiores en todos los controles. Además se observa que existe menor variación en las medias de los lotes 1 y 2 con respecto al lote control, donde los valores máximos y mínimos presentan una marcada diferencia.

Figura 4: Evolución semanal del porcentaje de extracto seco graso según el tratamiento.�

Semana

Ext

ract

o S

eco

(%) Tratamiento

123

14

16

18

20

22

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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� %��

4.1.1.5. EXTRACTO SECO NO GRASO

Si eliminamos el efecto que ejerce el % grasa sobre el extracto seco, vemos que tanto en la Tabla 13 como en la Tabla 14, el tiempo y el tratamiento tienen una importancia significativa sobre el % de Extracto seco no graso, siendo el tratamiento el que presenta los efectos mayores sobre la variabilidad total.

Además, como se puede observar en la tabla 13, en el caso de considerar los 3 tratamientos, parte de la variabilidad se explica por la interacción de tiempo y tratamiento (F= 2,94).

Tabla 13: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco no graso teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2,57 5,50 0,000

Tratamiento 2 21,89 46,94 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 1,37 2,94 0,000

Error 595 0,47

��Tabla 14: Análisis ANOVA factorial para la variable extracto seco no graso teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2,51 6,96 0,000

Tratamiento 1 7,57 21,00 0,000

Tiempo x Tratamiento 8 0,20 0,55 0,816

Error 383 0,36

�� Se puede observar una media superior en el caso del lote control, habiendo además diferencias significativas entre los tres lotes. Comparando los lotes 1 y 2, la media global presenta un porcentaje mayor en el lote 2 respecto

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al lote 1, siendo el que peores valores para extracto seco no graso presenta a lo largo del estudio.

Tabla 15: Medias globales para Extracto seco no graso según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 10,62 ± 0,05 a 10,90 ± 0,05b 11,28 ± 0,04c 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

En la figura 5 se recogen los valores medios del % de extracto seco no graso de todo el periodo de estudio para los 3 lotes. Se observa de nuevo como los valores medios del lote control son superiores en todos los controles, disminuyendo hacia la sexta semana, con valores más próximos a los otros dos lotes. Además se observa que existe menor variación en las medias de los lotes 1 y 2 con respecto al lote control, donde los valores máximos y mínimos presentan una marcada diferencia.

Figura 5: Evolución semanal del porcentaje de extracto seco no graso según el tratamiento.

SemanaExt

ract

o S

eco

no g

raso

(%

)

Tratamiento123

10

10,3

10,6

10,9

11,2

11,5

11,8

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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� %��

4.1.1.6. pH

� La Tabla 16 muestra los resultados del análisis de varianza para el pH, según el tiempo y el tratamiento. El factor tiempo resulta significativo(P<0,001); siendo el tiempo el factor con mayor efecto (F= 21,65). No obstante se observa como la interacción tiempo x tratamiento también resulta significativa, explicando el 7,20% de la variabilidad. El tratamiento de forma individual no llega a ser significativo en este caso, pero tiene una influencia del 7,30% en la variabilidad total.

�Tabla 16: Análisis ANOVA factorial para la variable pH teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 0,48 21,65 0,000

Tratamiento 2 0,16 7,30 0,007

Tiempo x Tratamiento 16 0,16 7,20 0,000

Error 595 0,02

��� La Tabla 17 muestra unos resultados parecidos a la tabla 16, pero en este caso sólo para los lotes 1 y 2. En este caso el factor tiempo es el único que resulta significativo (P<0,001), explicando el 10,76% de la variabilidad.

Tabla 17: Análisis ANOVA factorial para la variable pH teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 0,23 10,76 0,000

Tratamiento 1 0,04 1,77 0,184

Tiempo x Tratamiento 8 0,05 2,30 0,020

Error 387 0,02

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Se puede observar que hay diferencias significativas entre el lote control, que presenta el valor de pH más elevado (6,77) y los restantes lotes, con un valor medio superior para el lote 1 (6,74) frente al lote 2 (6,71).

Tabla 18: Medias globales para pH según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 6,74 ± 0,01 a 6,71 ± 0,01 a 6,77 ± 0,01 b 0,001

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

En la figura 6 se ven más claramente los valores medios de pH para los tres lotes. Los valores de pH del lote 1 son ligeramente superiores a lo largo de todo el período de estudio. El lote 2 presenta unos valores de pH más variables, sobre todo entre las semanas 4, 5 y 6. El lote control presenta un pico en la semana 2 donde los resultados se disparan, para después mantenerse con unos valores medios constantes y muy parecidos a los otros dos lotes.

Figura 6: Evolución semanal del porcentaje de pH según el tratamiento.

Semana

pH

Tratamiento123

6

6,5

7

7,5

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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4.1.2. TECNOLÓGICOS

4.1.2.1. TIEMPO DE COAGULACIÓN (r)

En la tabla 19, se observa una influencia significativa del tiempo y del tratamiento en el tiempo de formación del coágulo, destacando sobre todo el efecto del tratamiento sobre dicha variable en un 11,76%. Además se puede explicar un 3,61% de la variabilidad debida a una interacción de las variables anteriores.

Tabla 19: Análisis ANOVA factorial para la variable r teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 1408,92 6,89 0,000

Tratamiento 2 2404,66 11,76 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 738,88 3,61 0,000

Error 595 204,48

���� Si sólo se tienen en cuenta los datos de los lotes 1 y 2, la influencia significativa sólo corresponde al tiempo, explicándose un 11,07% de la variabilidad recogida.

Tabla 20: Análisis ANOVA factorial para la variable r teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2.122,44 11,07 0,000

Tratamiento 1 134,00 0,70 0,4036

Tiempo x Tratamiento 8 291,30 1,52 0,1485

Error 383 191,67

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�� La tabla 21 muestra las diferencias significativas entre el lote control por un lado y los lotes 1 y 2 por otro, presentando éstos un tiempo de coagulación menor.

El lote 2 es el que presenta una media en el tiempo de coagulación menor, 30,12 minutos, frente a los 31,30 del lote 1. Sin embargo estos resultados no llegan a ser significativos estadísticamente.

Tabla 21: Medias globales para r según tiempo y tratamiento Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 31,30 ± 1,04 a 30,12 ± 1,03 a 36,48 ± 0,96 b 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

En la figura 7 se ven más claramente los valores medios de r para los tres lotes. De media los valores del lote 1 y 2 son iguales. Ambos poseen una media constante hasta la semana 4, a partir de la cual los resultados son más extremos, para acabar en la semana 9 incrementando mucho el tiempo de r. Para el lote control se recogen unos valores medios de r más constantes y elevados, con respecto a los otros dos.

Figura 7: Evolución semanal de r según el tratamiento.

Semana

Tie

mpo

coa

gula

ción

(m

in)

Tratamiento123

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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4.1.2.2. VELOCIDAD DE ENDURECIMIENTO (K20)

La tabla 22 recoge los valores para los tres lotes, no existiendo influencias significativas de las variables tiempo y tratamiento en la velocidad de endurecimiento.

Tabla 22: Análisis ANOVA factorial para K20 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 1785,14 3,55 0,005

Tratamiento 2 1530,78 3,04 0,05

Tiempo x Tratamiento 16 1003,51 1,99 0,01

Error 595 503,43

Eliminando el efecto del lote control, observamos que los resultados expresados en la tabla 23 dejan ver una influencia significativa de la variable tiempo sobre la velocidad de endurecimiento, explicándose un 7,30% .

Tabla 23: Análisis ANOVA factorial para K20 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 8346,32 7,30 0,000

Tratamiento 1 1317,11 1,15 0,284

Tiempo x Tratamiento 8 1224,97 1,07 0,382

Error 383 1142,89

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�� En la Tabla 24 podemos observar diferencias significativas entre los 3 lotes, estableciéndose dos grupos diferenciados. Los mejores resultados de K20

son los recogidos en el lote 2 (14,34 minutos), frente a los 16,87 minutos del lote 1 y los 19,77 del lote control.

�Tabla 24 : Medias globales para K20 según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 16,87 ± 1,63 ab 14,34 ± 1,62 a 19,77 ± 1,50 b 0,048

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

La figura 8 refleja los datos a lo largo de las 9 semanas de estudio. Los valores para K20 son superiores en todo el periodo para el lote control. Los lotes 1 y 2 tienen valores más bajos y más constantes en todo momento, salvo en la semana 9 que los valores se disparan incluso por encima de los del lote control.

Figura 8: Evolución semanal de K20 según el tratamiento.

Semana

Vel

ocid

ad e

ndur

. (m

in)

Tratamiento123

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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� %(�

4.1.2.3. DUREZA MEDIA DEL COÁGULO (A30)

La tabla 25 muestra los resultados del análisis de varianza para A30

según tiempo y tratamiento. Ambos factores afectan significativamente a la variable (P<0,001) siendo el tratamiento el factor con mayor efecto, explicando el 16,94 % de la variabilidad.

Tabla 25: Análisis ANOVA factorial para A30 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2309,29 9,52 0,000

Tratamiento 2 4109,57 16,94 0,000

Tiempo x Tratamiento 16 658,95 2,72 0,003

Error 595 242,61

���� En la tabla 26, eliminando el lote control, resulta significativo el efecto del tiempo, que explica un 11,70% de la variabilidad de A30.

�Tabla 26: Análisis ANOVA factorial para A30 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2834,21 11,70 0,000

Tratamiento 1 207,97 0,86 0,355

Tiempo x Tratamiento 8 214,53 0,89 0,529

Error 383 242,33

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�� En la tabla 26 se ven las diferencias significativas entre grupos: lote 1 y 2 en uno y el lote control en otro. La media para el lote control presenta el valor más bajo para la dureza del coágulo (11,65) frente a la media recogida para el lote 2 (19,94) que posee el mejor resultado. Las diferencias entre los lotes 1 y 2 no tienen significación estadística, aunque los valores medios de cada periodo son mejores para el lote 2.

��Tabla 27: Medias globales para A30 según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 18,46 ± 1,13 b 19,94 ± 1,13 b 11,65 ± 1,04 a 0,000

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

En la figura 9 se observan los valores medios de la dureza del coágulo a lo largo de todo el estudio. Los valores medios del lote control son menores a los otros dos lotes en todo el periodo. Los lotes 1 y 2 tienen valores medios muy similares, con variaciones sobre todo de la semana 4ª a la 9ª, siendo además el lote 2 el que presenta mejores resultados.

Figura 9: Evolución semanal de A30 según el tratamiento

Semana

Dur

eza

coág

ulo

(mm

)

Tratamiento123

0

10

20

30

40

50

1 2 3 4 5 6 7 8 9

�������� ��������������������������������������������������������������������������������� ���������!���"������!� �

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4.1.2.4. DUREZA MÁXIMA DEL COÁGULO (A60)

La tabla 28 muestra los resultados del análisis para A60 según tiempo y tratamiento. El factor tiempo el que tiene una influencia significativa en este factor; aún así, solo explicaría el 5,78% de la variabilidad total.

Tabla 28: Análisis ANOVA factorial para A60 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 1791,02 5,78 0,000

Tratamiento 2 990,90 3,20 0,042

Tiempo x Tratamiento 16 724,34 2,34 0,02

Error 595 309,87

� ���� La tabla 29 recoge las medias para A60 de los tres lotes. Se destaca una diferencia significativa entre grupos, donde el lote control presenta un valor medio inferior a los otros dos lotes. El lote 2 es el que tiene mejores resultados para la variable (35,37 mm).

�Tabla 29: Medias globales para A60 según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 33,22 ± 1,28 ab 35,37 ± 1,27 b 30,99 ± 1,18 a 0,042

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

�������� ��������������������������������������������������������������������������������� ���������!���"������!� �

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4.1.2.5.TIEMPO DE COAGULACIÓN+VELOCIDAD DE

ENDURECIMIENTO (r + K20)

Los datos recogidos en las tablas 30 y 31 indican que existe una influencia significativa del factor tiempo en la variable que objeto de estudio(P<0,001). En el caso de tener en cuenta los 3 lotes la influencia del tiempo es del 4,42% y al eliminar el lote control, el tiempo explica el 5,33% de la variabilidad total.

Además en la Tabla 30 se puede explicar el 6% de variabilidad debida al factor tratamiento, pero no resulta significativa.

Tabla 30: Análisis ANOVA factorial para r + K20 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 5602,77 4,42 0,000

Tratamiento 2 7606,46 6,00 0,003

Tiempo x Tratamiento 16 3272,36 2,58 0,001

Error 595 1267,61

����

Tabla 31: Análisis ANOVA factorial para r + K20 teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2393,47 5,33 0,000

Tratamiento 1 610,89 1,36 0,244

Tiempo x Tratamiento 8 412,25 0,92 0,501

Error 383 448,83

���

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��� En la tabla 32 se observan� diferencias significativas entre lotes, estableciéndose dos grupos diferenciados. Los mejores valores se obtienen en el lote 2, que tiene una media de 44,45 minutos. El segundo mejor tiempo lo constituye el lote 1 con 48,18 minutos. Los resultados más tardíos se han recogido en el lote control, 56,25 minutos. Sin tener en cuenta el lote control , no existen diferencias significativas entre los tratamientos 1 y 2, únicamente el mejor valor medio del lote 2. �Tabla 32: Medias globales para r + K20 según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 48,18 ± 2,59a 44,45 ± 2,58 a 56,25 ± 2,39b 0,003

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

� En la figura 10 se recogen los valores medios para el lote 1 y 2 a lo largo del estudio. Los valores medios mas bajos se observan para el lote 2, manteniéndose las medias del lote 1 ligeramente por encima en todo el periodo.

Figura 10: Evolución semanal de r + K20 según el tratamiento (lotes 1 y 2)

Semana

r +

K20

Tratamiento12

24

44

64

84

104

1 2 3 4 5 6 7 8 9

�������� ��������������������������������������������������������������������������������� ���������!���"������!� �

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4.1.3. RENDIMIENTO EN CUAJADA (RC)

Las tablas 33 y 34 recogen los valores para RC. En el caso de la tabla 33 hay influencia significativa del tiempo, explicando un 4,74% de la variabilidad. En la tabla 34 la influencia del tiempo no llega a ser significativa para la variable. En la tabla 33 también se puede observar la importancia significativa de la interacción tiempo-tratamiento, que explica un 3,53% de la variabilidad.

���Tabla 33: Análisis ANOVA factorial para RC teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1, 2 y control)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 4,47 4,74 0,000

Tratamiento 2 1,65 1,76 0,1737

Tiempo x Tratamiento 16 3,32 3,53 0,000

Error 595 0,94

�����Tabla 34: Análisis ANOVA factorial para RC teniendo en cuenta los factores tiempo, tratamiento y la interacción entre ambos (lotes 1 y 2)

Fuente de variación gL Cuadrados medios F P

Tiempo 8 2,86 3,98 0,002

Tratamiento 1 3,31 4,61 0,032

Tiempo x Tratamiento 8 2,13 2,97 0,003

Error 387 0,72

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� En la Tabla 35 vienen representados los valores medios de todo el periodo. El mejor dato medio es para el lote 1, comparado con los otros dos lotes, no existiendo sin embargo diferencias significativas entre los tres.

��Tabla 35: Medias globales para RC según tiempo y tratamiento

Tratamiento P Semana

1 2 3

MEDIA 2,22 ± 0,07 a 2,03 ± 0,07 a 2,12 ± 0,06 a 0,174

*+������������������������������������ �������"���������������,�����������-���������������� �����.

En la figura 11 se observan los valores medios de los 3 lotes para todo el estudio. Los mejores valores medios se observan en el lote 1, siendo junto con el lote 2 los que presentan los valores más homogéneos en el tiempo. El lote control presenta valores medios mas extremos, presentando puntos muy distantes entre las semanas.

Figura 11: Evolución semanal de RC según el tratamiento

SemanaRen

dim

ient

o cu

ajad

a (g

/ml)

Tratamiento123

1,3

1,6

1,9

2,2

2,5

2,8

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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4.1.4 RECUENTO DE CÉLULAS SOMÁTICAS (RCS)

Para el análisis de resultados de células somáticas se ha utilizado un contraste cualitativo Chi-Cuadrado, estableciéndose 3 grupos según número de células somáticas.

Como se puede observar en la Tabla 35, el tratamiento no es un factor significativo para el RCS (0,1138). A pesar de todo, se observa un recuento mayor de células en el lote control, con un 42,62% de las muestras con un RCS superior a 1.000.0000 de células/ml. Además, se observa que para los lotes 1 y 2, la mayor parte de RCS son menores de 500.000 células somáticas/ml.

Tabla 36: Frecuencias para RCS según los 3 tratamientos

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En la tabla 37 se muestra la interacción existente entre la semana de estudio y cada uno de los lotes. Lo único destacable es que el lote 1 se observan unas frecuencias medias en el RCS muy elevadas si se comparan con los otros dos lotes.

Tabla 37: Frecuencias para RCS según tiempo

SEMANA 2 3 4 5 6 7 8 9 LOTES 1 78,67 77,33 78,67 8,22 19,18 78,08 82,61 61,62 5,33 2,67 6,67 10,96 4,11 8,22 10,14 9,5 3 16,00 20,00 14,67 80,82 76,71 13,70 7,25 28,7

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En la figura 12 se puede observar como en todo el periodo el lote control presenta mayor RCS que el resto de lotes. Además se ve que en los valores de los 3 lotes existe un incremento repentino del número de células, que se produce en la 5ª semana de estudio, para normalizarse posteriormente hacia la 7ª semana.

Figura 12: Representación gráfica del RCS según tiempo y tratamiento

Semana

RC

S (

UF

C/m

l)

Tratamiento123

0

1

2

3

4

5(X 10000)

2 3 4 5 6 7 8 9

Con lo comentado en las tablas 36 y 37, y teniendo en cuenta los datos de la tabla 38 se puede decir que el tratamiento afecta cuando se tiene en cuenta la variable tiempo al mismo tiempo, pero si se elimina esta variable el tratamiento deja de afectar estadísticamente

Tabla 38: Frecuencias para RCS según tratamiento

TRATAMIENTOS 1 2 LOTES 1 63,01 65,95 2 6,36 5,95 3 30,64 28,11

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4.1.5. PESO

Para las variables relacionadas con el peso, se ha llevado a cabo un análisis ANOVA simple y en cada nivel de las variables independientes (tiempo y tratamiento), se han realizado las pruebas post hoc.

En la tabla 39 se observa que ambos lotes comienzan el experimento con unos valores medios de peso prácticamente iguales. A medida que avanzan las semanas el peso se muestra con pocas variaciones, sin haber diferencias destacables entre semanas en un mismo lote.

Tabla 39: Resumen estadístico para peso (lotes 1 y 2)

Semana 1

Semana 2

Semana 3

Semana 4

Semana 5

Semana 6

Semana 7

Semana 8

Semana 9

T1 58,70 ± 1,35

61,22 ± 1,50

62,86 ± 1,50

60,11 ± 1,55

61,20 ± 2,16

62,87 ± 2,13

62,38 ± 2,26

62,1 ± 1,79

61,19 ± 1,81

T2 61,23 ± 1,44

61,67 ± 1,68

63,77 ± 1,53

64,1 ± 1,59

65,06 ± 1,88

62,91 ±1,92

65,69 ± 2,08

64,4 ± 1,56

63,0 ± 1,83

En la figura 13 se observa de forma clara la evolución del peso en cada lote, siendo los valores medios por semana del lote 2 superiores a los del lote 1

Figura 13: Evolución del peso teniendo en cuenta el tiempo y el tratamiento (lotes 1 y 2)

Semana

Pes

o (k

g)

Tratamiento12

55

60

65

70

1 2 3 4 5 6 7 8 9

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4.1.6. INCREMENTO DE PESO

La tabla 40 resume los valores medios de incremento de peso de todo el periodo de estudio. De forma global se ve que a medida que aumenta la semana, el incremento de peso en ambos lotes es menor, incluso hay un incremento de peso negativo.

Tabla 40: Resumen estadístico para incremento de peso (media + error estándar)

Tratamiento Semana

1 2 3 4 5 6 7 8 9

T1 0 2,512 ± 0,50b

1,64 ± 0,43

-2,75 ± 0,41a

-0,77 ± 3,73

0,16 ± 0,32b

-0,49 ± 0,97a

-0,22 ± 0,95

-1,09 ± 0,79

T2 0 0,961 ± 0,47a

1,77 ± 0,35

0,32 ± 0,52b

0,62 ± 0,72

-2,15 ±0,69a

2,78 ± 0,10b

-1,30 ± 1,12

-1,4 ± 0,95

a, b, medias con diferentes letras son significativamente diferentes (p<0,05)

La figura 14 recoge la GMD de peso para los lotes 1 y 2. El incremento medio de peso es superior para el lote 2. Es de destacar un descenso brusco en el incremento de peso en ambos lotes: para el lote 1 en la 4ª semana y para el lote 2 en la semana 6ª.

Figura 14: GMS según tratamiento y semana de estudio (lotes 1 y 2)

Semana

GM

S (

kg)

Tratamiento12

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

2 3 4 5 6 7 8 9

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4.2. DISCUSIÓN

4.2.1. FÍSICO-QUÍMICOS

Según la publicación de Gallego 1991, los principales componentes de la leche de oveja varían a medida que avanza la lactación, siguiendo una curva similar a la de producción, pero de sentido inverso, de modo que ambas curvas son casi simétricas, coincidiendo el máximo de producción con el mínimo de composición. Así los valores obtenidos para todos los parámetros físico-químicos se pueden explicar si lo asociamos con la evolución de la lactación.

4.2.1.1. GRASA

Los valores medios para la grasa que se recogen en la tabla 3, para los lotes 1 y 2, son inferiores a los publicados por otros autores, que señalan unos valores que oscilan entre 8,18 p.c. (Garzón, 1996) y 7,16 p.c. (Montoro & Agudo, 1991). El lote control presenta unos valores dentro del rango publicado por estos autores (7,34 p.c.), ya que sigue un régimen alimenticio estándar para las explotaciones de este tipo.

4.2.1.2. PROTEÍNA

Los valores medios de composición proteica de la tabla 6, para los lotes 1 y 2 no coinciden con los publicados por otros autores, que señalan unos valores que oscilan entre 7,09 p.c. (Anifantakis, 1986) y 5,10 p.c.(Sawaya et al., 1984). Los resultados de nuestro experimento son ligeramente inferiores a los estudios previos, siendo el lote control el único que se encuentra entre los valores normales.

4.2.1.3. LACTOSA

Según la tabla 8, la mayor variabilidad de la lactosa se debe al tratamiento. Por tanto podría asociarse a la diferente proporción de determinados componentes dentro de los ensilados (almidón, azúcares reductores, etc.) o al resultado del procesamiento de dichos productos por parte de los animales, etc.

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Los valores medios para la lactosa recogidos en la tabla 9 coinciden con los publicados por otros autores, que señalan unos valores oscilantes entre 3,70 p.c. (Askar et al., 1984) y 4,98 p.c. (Peart et al., 1972).

4.2.1.4. EXTRACTO SECO GRASO

Los resultados recogidos en la tabla 11 concuerdan con lo esperado, ya que al estar el extracto seco constituido en su mayoría por grasa y proteína, los resultados se ajustan de nuevo a la evolución de la curva de lactación tal y como comentábamos anteriormente.

Teniendo en cuenta los valores medios obtenidos para grasa y proteína, vemos que el lote 3 presenta mejores valores para extracto seco que el resto de tratamientos, habiendo diferencias significativas entre los grupos.

Los valores medios para el Extracto seco graso recogidos en la tabla 12 coinciden con los publicados por otros autores, que señalan unos valores que oscilan entre 21,75 p.c. (Perrin, 1958) y 16,65 p.c. (Sawaya et al., 1984).

�4.2.1.5. EXTRACTO SECO NO GRASO

Según los resultados recogidos en la tabla 14, la mayor variabilidad se debe al tratamiento utilizado, habiendo diferencias significativas entre lotes. Esto se asocia a que se elimina la grasa en el resultado, siendo una de las variables que más afectaría por su vinculación directa con la curva de lactación.

4.2.1.6. pH

Dentro de todos los parámetros medidos, el pH es el que presenta una baja variabilidad y normalmente las diferencias se deben a la evolución de la curva de lactación (Garzón et al, 1996)

Los valores medios de pH para los 3 lotes se consideran dentro de la normalidad si se comparan con valores de pH recogidos en anteriores experiencias de este tipo: Garzón et. Al (1996) con valores medios de pH de 6,66; Molina (1987) con valores de pH dentro del rango 6,51-6,85.

Según los resultados recogidos en la figura 6, el pico que se observa en lote control puede ser debido a múltiples factores: errores de conservación de muestras, alteraciones en el transporte, etc.

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4.2.2. TECNOLÓGICOS

4.2.2.1. Tiempo de coagulación (r)

Según los resultados de la tabla 20, es el tiempo el factor que afecta más a la variable r. Esto puede ser debido a su relación con la cantidad de grasa y proteína, y su variación respecto a la evolución de la lactación.

Según los datos recogidos en la tabla 21, existe una reducción del tiempo de procesamiento de la leche para conseguir su coagulación. Si se comparan todas las medias recogidas en este experimento con datos de estudios anteriores, se observan unos resultados más favorables, ya que existe una reducción del tiempo de formación del coágulo: Garzón et.al 1996 (39,52 min con coeficientes de variación del 20-23%.

4.2.2.2. Velocidad de endurecimiento (K20)

Según los resultados recogidos en la tabla 23, el tiempo vuelve a ser el factor que marca la mayor, que puede asociarse al igual que en el caso de r con la evolución de la lactación.

Si se analizan los resultados de la tabla 24, la leche perteneciente a los lotes 1 y 2 alcanza una dureza del coágulo más rápido, si se compara con las muestras del lote 3, que tarda más tiempo en alcanzar los 2 mm de amplitud que se marcan en la gráfica de resultados para variables tecnológicas.

Los valores medios para K20 recogidos en la tabla 24 son diferentes a los recogidos por otros autores, que señalan valores de 41,92 min (Garzón et al., 1996), con un coeficiente de variación importante (20,80 p.c.) comparado con el recogido en nuestro estudio, que presenta valores de desviación típica de 1,60 minutos.

4.2.2.3. Dureza media del coágulo (A30)

El resultado de la tabla 25 se explica por el hecho de que en la dureza del coágulo influye mucho la proteína, y todo aquello en lo que influya la proteína el efecto siempre suele deberse al tratamiento (Garzón et al., 1993).

Los valores medios para A30 recogidos en la tabla 27 son menores a los recogidos por otros autores, que señalan valores de 30,82 mm (Garzón et al., 1996), con coeficientes de variación del 63,39 p.c.

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4.2.2.4. Dureza máxima del coágulo (A60)

Los valores medios para A60 recogidos en la tabla 29 son menores a los recogidos por otros autores, que señalan valores de 60,65 mm (Garzón et al., 1996), con coeficiente de variación del 22,70 p.c.

4.2.2.5. Tiempo de coagulación+velocidad de endurecimiento (r + k20)

Los resultados de la tabla 32 concuerdan con los datos pertenecientes a las tablas 21 y 24, explicándose r + k20 por las mismas causas que ambas variables por separado.

4.2.3. RENDIMIENTO EN CUAJADA (RC)

Como se ha explicado en las tablas 33 y 34, el mayor efecto es debido a la variable tiempo y esto es razonable ya que el rendimiento en cuajada se ve afectado por el % de grasa (a más % de grasa, mayor rendimiento en cuajada) y por tanto, por la evolución de la curva de lactación.

Los resultados medios de RC de la tabla 35, son ligeramente inferiores que los publicados por otros autores, que señalan unos valores de 329,22 g/l de media. Esto puede deberse al menor porcentaje de grasa que poseen los tratamientos objeto de nuestro estudio.

4.2.4 RECUENTO DE CÉLULAS SOMÁTICAS (RCS)

No se han encontrado resultados significativos que asocien una variación en el RCS al factor tratamiento. Así las variaciones en éstas se deben más a otros factores como estado sanitario de los animales, características de la explotación, tipo y régimen de ordeño, lactación, conservación de muestras correctamente, etc.

4.2.5. PESO

Según los resultados de la tabla 39, afecta el tratamiento cuando se asocia con el tiempo, pero al eliminar el tiempo el tratamiento no afecta.

4.2.6. INCREMENTO DE PESO

Según los resultados de la tabla 40, los lotes 1 y 2 no presentan diferencias significativas y se puede explicar la GMD por factores distintos al tratamiento, como son diferentes estados productivos o por condiciones metabólico-sanitaria de los lotes.

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Lo comentado en la figura 14 sobre el descenso repentino de GMD para ambos lotes en semanas diferentes, puede asociarse a una diferencia entre tratamientos, no habiendo resultados estadísticos concluyentes para afirmar completamente este hecho.

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1. La población estudiada presenta unos valores generales de composición lácteas que pueden considerarse característicos en la raza Manchega.

2. Los principales componentes de la leche de oveja varían a medida que avanza la lactación, siguiendo una curva similar a la de producción, pero de sentido inverso, de modo que ambas curvas son casi simétricas, coincidiendo el máximo de producción con el mínimo de composición. Así los valores obtenidos para todos los parámetros físico-químicos se pueden explicar si lo asociamos con la evolución de la lactación, acorde a lo indicado por Gallego 1991

3. La composición grasa y proteica de la leche obtenida de los lotes 1 y 2 es inferior en porcentaje a la obtenida para el lote control. Sin embargo los valores de r y K20 para los lotes 1 y 2 son significativamente mejores que los del lote control. Esto contrasta con los datos obtenidos por otros autores (Garzón et.al. 1996), donde el mayor contenido proteico se relaciona con una mejor aptitud tecnológica de la leche.

4. El tiempo de coagulación puede ser considerado como un parámetro eficaz para valorar la aptitud quesera de la leche.

5. Según los resultados obtenidos para la calidad lechera, el ensilado de maíz resulta un producto satisfactorio para la alimentación de ganado ovino en lactación.

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