15

El frame score tiene una heredabilidad alta (0.40), de manera que puede ser cambiada significativamente mediante selección. El frame score se determina a través de ecuaciones matemáticas que usan edad y altura como variables. Un tamaño del animal o grado de frame score es ideal para todas las fuentes de alimento, sistema de cría y costo de alimentación. La eficacia reproductora y el peso del mercado determinarán el rango óptimo de frame score para una determinada fuente de alimentos, en un sistema de producción determinado y a determinados costos de producción. Con una adecuada curva de crecimiento de la altura a las caderas, los animales pueden mantener constante el grado de frame score a lo largo de su vida mientras su altura real aumenta con edad. El frame score puede ser influenciado por el manejo nutritivo. El frame score es fácilmente determinado si disponemos de la edad y la alzada en pulgadas (Tablas 1 a 4). Se estima el frame score para toros y vacas jóvenes (5 a 21 meses), así como para toros y vacas adultos (24 a 48 meses), que a su vez puede utilizarse para novillos castrados. Esto permite usar un valor de frame score sin tener en cuenta cuando el animal fue evaluado (dentro del rango de datos disponibles). Los factores medioambientales pueden alterar la tasa de crecimiento de animales genéticamente capaces de crecer más. El factor más importante es la nutrición: animales alimentados a un nivel bajo crecerán menos y aquellos alimentados ad libitum crecerán más. El punto recomendado para la medida de la altura a la grupa es sobre las puntas de las ancas (Fig. 5.1). Esta medida se ajusta a la producción a 205 días y 365 días (dentro de los rangos de BIF actualmente usados para pesos ajustados). Las curvas de crecimiento de altura deben tener en cuenta las diferencias en proporción de crecimiento entre el ganado de tamaño pequeño y grande. El frame score es una complicada formula matemática que mediante un solo digito estima la alzada a la cadera de los animales a los 18 meses de edad. Fue propuesta por el Prof. John Massey, University of Missouri, y permite conocer la cantidad de alimento necesaria para llevar a los animales a su peso final. BIF Numerical Frame Score

USDA Feeder Calf Frame Score

Mature Cow Weight lbs.

Steer Slaughter Weight lbs.

Heifer Slaughter Weight lbs.

2 955 850 700 3

Small 1030 950 800

4 1100 1050 900 5

Medium 1175 1150 1000

6 1250 1250 1100 7 1320 1350 1200 8 1395 1450 1300 9

Large

1470 1550 1400

Source: Adapted from Boggs, South Dakota State University, 1991

Un animal con un grado mayor de frame score es más alto a la cadera que uno con un grado inferior. El valor del frame score describe el tamaño/madurez de un animal. También nos dice algo sobre que cuánto tiempo tardará ese animal en alcanzar su peso final. El valor más alto de frame score indica que el animal necesitará mas

16

tiempo y su peso será mayor al finalizar. Cuanto más tiempo está el animal comiendo más alto será el costo de alimentación. Las vacas de mayor frame score requieren mas alimento para su mantenimiento que las vacas de frame score inferior.

PESO (en libras) A ELEGIR PARA VARIOS GRADOS DE FRAME SCORE

La fórmula sólo se usó en trabajos para el ganado entre 5 y 20 meses de edad. Hay fórmulas que ajustan la medida de altura de cadera a 205 o 365 días de edad. Hay también una tabla que da la escala del frame score para los animales más viejos.

Figure 5.1.--Height Measurement

El BIF no calcula la escala del frame score por encima de 10 (aunque es una práctica común.) De manera práctica es difícil obtener la alzada a la cadera de manera exacta. El animal debe medirse entre las caderas a nivel de las espinas dorsales de las vértebras, pero a menudo no se aprecian o no sobresalen. El animal debe estar de pie bien aplomado y en zona dura y horizontal. También influye la angulación del corvejón, animales de corvejones rectos miden más que animales con corvejones acodados. La alimentación también puede modificar en medio punto la escala del frame score. Tabla.-Frame score para toros. Altura en pulgadas

Frame Score Edad (meses) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5 33.5 35.5 37.5 39.5 41.6 43.6 45.6 47.7 49.7

17

6 34.8 36.8 38.8 40.8 42.9 44.9 46.9 48.9 51.0 7 36.0 38.0 40.0 42.1 44.1 46.1 48.1 50.1 52.2 8 37.2 39.2 41.2 43.2 45.2 47.2 49.3 51.3 53.3 9 38.2 40.2 42.3 44.3 46.3 48.3 50.3 52.3 54.3 10 39.2 41.2 43.3 45.3 47.3 49.3 51.3 53.3 55.3 11 40.2 42.2 44.2 46.2 48.2 50.2 52.2 54.2 56.2 12 41.0 43.0 45.0 47.0 49.0 51.0 53.0 55.0 57.0 13 41.8 43.8 45.8 47.8 49.8 51.8 53.8 55.8 57.7 14 42.5 44.5 46.5 48.5 50.4 52.4 54.4 56.4 58.4 15 43.1 45.1 47.1 49.1 51.1 53.0 55.0 57.0 59.0 16 43.6 45.6 47.6 49.6 51.6 53.6 55.6 57.5 59.5 17 44.1 46.1 48.1 50.1 52.0 54.0 56.0 58.0 60.0 18 44.5 46.5 48.5 50.5 52.4 54.4 56.4 58.4 60.3 19 44.9 46.8 48.8 50.8 52.7 54.7 56.7 58.7 60.6 20 45.1 47.1 49.1 51.0 53.0 55.0 56.9 58.9 60.9 21 45.3 47.3 49.2 51.2 53.2 55.1 57.1 59.1 61.0

Frame Score = -11.548 + 0.4878 (Alzada) - 0.0289 (Días de edad) + 0.00001947(Días de edad)2 + 0.0000334 (altura) (Días de edad)

Tabla.- Frame score en novillas

Frame Score Edad (meses) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 5 33.1 35.1 37.2 39.3 41.3 43.4 45.5 47.5 49.6 6 34.1 36.2 38.2 40.3 42.3 44.4 46.5 48.5 50.6 7 35.1 37.1 39.2 41.2 43.3 45.3 47.4 49.4 51.5 8 36.0 38.0 40.1 42.1 44.1 46.2 48.2 50.2 52.3 9 36.8 38.9 40.9 42.9 44.9 47.0 49.0 51.0 53.0 10 37.6 39.6 41.6 43.7 45.7 47.7 49.7 51.7 53.8 11 38.3 40.3 42.3 44.3 46.4 48.4 50.4 52.4 54.4 12 39.0 41.0 43.0 45.0 47.0 49.0 51.0 53.0 55.0 13 39.6 41.6 43.6 45.5 47.5 49.5 51.5 53.5 55.5 14 40.1 42.1 44.1 46.1 48.0 50.0 52.0 54.0 56.0 15 40.6 42.6 44.5 46.5 48.5 50.5 52.4 54.4 56.47 16 41.0 43.0 44.9 46.9 48.9 50.8 52.8 54.8 56.7 17 41.4 43.3 45.3 47.2 49.2 51.1 53.1 55.1 57.0 18 41.7 43.6 45.6 47.5 49.5 51.4 53.4 55.3 57.3 19 41.9 43.9 45.8 47.7 49.7 51.6 53.6 55.5 57.4 20 42.1 44.1 46.0 47.9 49.8 51.8 53.7 55.6 57.6 21 42.3 44.2 46.1 48.0 50.0 51.9 53.8 55.7 57.7

Frame Score = -11.7086 + 0.4723 (alzada) - 0.0239 (Días de edad) + 0.0000146 (Días de edad)2 + 0.0000759 (altura) (Días de edad)

Para ajustar la alzada al destete se emplean los siguientes factores de corrección

machos 0.033 pulgadas Hembras 0.025 pulgadas

El factor de ajuste por la edad de la madre para la alzada al destete es:

18

Edad de la madre (años) machos (peso destete)

Hembras (peso destete)

2 y 13 o más 1.02 1.02 3 y 12 1.015 1.015 4 y 11 o más 1.01 1.01 5 a 10 -----(No Adjustment)-----

Para ajustar la alzada a 205 días por sexo multiplicar el número de días por debajo o por encima de 205 por 0.033 para machos o por 0.025 para hembras. A la altura a 205 días sumarle o restarle el resultado. Para ajustar por edad de la madre, multiplicar la altura ajustada por sexo por el factor mostrado en la tabla de ajuste por edad de la madre.

Ejemplo: hembra

Datos: nacida el 1 de Enero, peso al nacimiento 70 libras, destetada 21 de julio; peso destete 470 libras; alzada 38 pulgadas; 201 días de edad; madre de 3 años; el peso ajustado a 205 días es 496 libras.

205 días - 201 días = 4 días 38 pulgadas + (4 * 0.025) = 38.1 pulgadas * 1.015 = 38.67 pulgadas = altura ajustada a 205 días para edad de la madre y sexo.

Ajuste altura post-destete 1. Machos.- el ajuste diario puede hacerse de la siguiente manera:

• Ajuste para machos con menos de 365 días:

Altura actual + (número de días por debajo de 365 x 0.033) = Altura ajustada.

• Ajuste para machos con más de 365 días:

Altura actual - (número de días por encima de 365 x 0.025)

2. Hembras.- • Ajuste para hembras con menos de 365 días:

Altura actual + (número de días por debajo de 365 x 0.025) = Altura ajustada.

• Ajuste para hembras con más de 365 días:

Altura actual - (número de días por encima de 365 x 0.025)

Ejemplo: machos

Datos actuales: 359 días de edad; altura 49.5 pulgadas; el peso ajustado a 365 días es 1,050 libras.

365 días - 359 días = 6 días

49.5 pulgadas + (6 * 0.033) = 49.7 pulgadas = altura ajustada postdestete.

En la raza Gelbiehv se dan las siguientes tablas:

19

En hembras Age Heifer Frame Size Months Days 5 6 7 8 9 10 5 152 41.3 43.4 45.5 47.5 49.6 51.7 6 182 42.3 44.4 46.5 48.5 50.6 52.6 7 213 43.3 45.3 47.4 49.4 51.5 53.5 8 243 44.1 46.2 48.2 50.2 52.3 54.3 9 274 44.9 47.0 49.0 51.0 53.0 55.1 10 304 45.7 47.7 49.7 51.7 53.7 55.8 11 334 46.4 48.4 50.4 52.4 54.4 56.4 12 365 47.0 49.0 51.0 53.0 55.0 57.0 13 395 47.5 49.5 51.5 53.5 55.5 57.5 14 426 48.0 50.0 52.0 54.0 56.0 57.9 15 456 48.5 50.4 52.4 54.4 56.4 58.3 16 486 48.9 50.8 52.8 54.7 56.7 58.7 17 517 49.2 51.1 53.1 55.1 57.0 59.0

Las fórmulas para obtener estas cifras son:

• Age 5 to 17 Months: -11.7086 + 0.4723*(Hip Height) - 0.0239*(Age) + 0.0000146*(Age)^2 + 0.0000759*(Hip Height)*(Age)

• Age 18 to 36 Months: -10.9325 + 0.4251*(Hip Height) - 0.01645*(Age) + 0.0000048*(Age)^2 + 0.0000928*(Hip Height)*(Age

En machos

Age Frame Size Months Days 5 6 7 8 9 10

5 152 41.6 43.6 45.6 47.7 49.7 51.7

6 182 42.9 44.9 46.9 48.9 51.0 53.0

7 213 44.1 46.1 48.1 50.1 52.2 54.2

8 243 45.2 47.2 49.3 51.3 53.3 55.3

9 274 46.3 48.3 50.3 52.3 54.3 56.3

10 304 47.3 49.3 51.3 53.3 55.3 57.3

11 334 48.2 50.2 52.2 54.2 56.2 58.2

12 365 49.0 51.0 53.0 55.0 57.0 59.0

13 395 49.8 51.8 53.7 55.7 57.7 59.7

14 426 50.4 52.4 54.4 56.4 58.4 60.4

15 456 51.0 53.0 55.0 57.0 59.0 61.0

16 486 51.6 53.6 55.5 57.5 59.5 61.5

20

17 517 52.0 54.0 56.0 58.0 60.0 61.9

18 547 52.4 54.4 56.4 58.4 60.3 62.3

19 578 52.7 54.7 56.7 58.7 60.6 62.6

20 608 53.0 55.0 56.9 58.9 60.9 62.8

21 638 53.2 55.1 57.1 59.0 61.0 63.0

22 669 53.3 55.2 57.2 59.1 61.1 63.1

Las fórmulas empleadas son

• Edad 5 A 22 Meses -11.548+0.4878*(altura grupa) - 0.0289*(edad) + 0.00001947*(edad)^2 + 0.0000344*(altura grupa)*(edad)

• Edad 23 a 36 Meses: -8.6955+0.3755*(altura grupa) - 0.02063*(edad) + 0.0000051*(edad)^2 + 0.0001521*(altura grupa)*(edad)

En Herefords Miniatura no se registran animales con un frame score superior a 2. El tamaño de los Herefords Miniatura oscila entre 104 y 114 cms (41 y 45 pulgadas)

I.4.3. CONDICION CORPORAL En todo sistema de producción, los animales pierden peso en unos periodos y ganan en otros como consecuencia del desequilibrio entre las necesidades nutricionales y la ingesta; variaciones más marcadas en sistemas de producción bajo condiciones de pastoreo. En determinadas épocas las disponibilidades alimenticias superan las necesidades de los animales y éstos, a su vez, muestran un perfil metabólico claramente ahorrativo (anabolismo) y consiguientemente aumentan sus reservas corporales, principalmente en grasa. Por el contrario, en otros periodos las necesidades superan a las disponibilidades, bien por falta de alimento o porque los

21

animales muestran un metabolismo orientado hacia el gasto (catabolismo), en las que los animales movilizan sus reservas corporales para intentar cubrir sus necesidades. Los animales movilizan sus reservas corporales durante periodos de restricción o aumentan las demandas metabólicas y las reconvierten cuando aumenta la ingesta de alimento o se reduce la tasa metabólica. Las reservas corporales se pueden estimar a través de diversos parámetros; algunos de los cuales (grado de dilución del óxido de deuterio en el agua corporal, diámetro de los adipocitos, espesor del tejido graso subcutáneo, concentración de metabolitos, etc.) no son de aplicación cotidiana en los diversos sistemas producción dada su complejidad y carestía de la infraestructura necesaria para su determinación. Se necesita un parámetro que permita la determinación de las reservas corporales "in vivo" con buena precisión, condiciones que cumple la determinación de la Condición Corporal mediante un sistema de notas. Este sistema es un método de evaluación subjetivo del estado nutricional de los animales; y si bien es subjetivo, presenta buena correlación con parámetros objetivos. El método de Condición Corporal es una técnica que trata de cuantificar el estado corporal (delgadez o gordura) mediante palpación de determinadas zonas corporales, cuantificando el grado de cobertura grasa mediante la utilización de una calificación o escala de puntos.

MURRAY (1919) define la Condición Corporal como la relación entre la tasa de grasa corporal y el contenido en materia no grasa en el animal vivo. Indica, por tanto, la cantidad de reservas energéticas del animal. Los criterios utilizados en la valoración de la Condición Corporal son subjetivos. Por palpación, a partir de la última costilla, se determina el grado de prominencia de las apófisis espinosas en la región lumbar y la cantidad de carne a ambos lados de éstas. A continuación se aprecia la anchura del lomo y se reconocen las apófisis transversas de las vértebras lumbares, presionando con los dedos, evaluando después la redondez del músculo. JEFFRERIES (1961) propuso una escala de cinco puntos para evaluar la Condición Corporal. RUSSEL et al. (1969) desarrollaron un método subjetivo de palpación sobre la región lumbar, denominado Body Conditión Score, que ofrece una indicación aceptable de la cantidad de grasa corporal. El método evalúa, mediante palpación, el grado de prominencia de las apófisis espinosas de las últimas vértebras dorsales y primeras lumbares, la finura de los extremos de las apófisis transversas de las mismas vértebras y la anchura muscular y su grado de recubrimiento de grasa. A su vez, se aprecia la profundidad del m. longissimus dorsii y el grado de cobertura de grasa subcutánea. TAYLOR et al. (1989) describieron diferencias raciales en la distribución de los depósitos grasos: las razas lecheras tienden a depositar la grasa internamente, en tanto que las cárnicas la depositan preferentemente en la canal. A este respecto, FRUTOS et al. (1994) encuentran mayor porcentaje de grasa interna, principalmente en grasa omental, para cualquiera de las calificaciones de Condición Corporal en ovejas de raza Churra (lechera) frente a ovejas de raza Merina (cárnica). Además de por la aptitud productiva, la distribución de la grasa está afectada por la alimentación. Dadas estas circunstancias, la clasificación por Condición Corporal tiene distinto significado según las diferentes razas, y como consecuencia, antes de utilizarla es

22

necesario conocer la relación existente entre Condición Corporal y cantidad de grasa en la raza a la que se vaya a aplicar. Igualmente, se constata que la grasa subcutánea se moviliza antes que la caudal; de ahí que en lactación, descienda más la nota de conformación a nivel lumbar que a nivel caudal. Las modificaciones de la Condición Corporal se realizan de forma lenta y dan sólo una idea de los cambios producidos a lo largo de un largo plazo. Por tanto, no es el método más idóneo para medir etapas o periodos cortos como la ovulación; por lo que no puede ser utilizada para predecir la respuesta ovulatoria de un animal, sino que su efecto debe ser referido para un conjunto de animales. Las ventajas más importantes, en su utilización para valorar el estado nutritivo y sus interacciones en la reproducción, son su rapidez, facilidad y no necesitar de instrumentos. Por contra, requiere de un entrenamiento previo por parte del personal, a la vez que es un método subjetivo.

I.4.3.1. Condición corporal en Bovinos En los bovinos se han propuesto diversos métodos de calificación de la Condición Corporal (LOWMAN et al., 1973; MULVANY, 1977; BAZIN et al., 1984). LOWMAN et al (1973) adaptaron el método, desarrollado inicialmente en ovinos, a bovinos de cría. Además de la zona lumbar, a la que consideran la de mayor importancia, consideran la zona que rodea la cola, la zona de la cadera, la del muslo y la zona inferior del costillar. Igualmente introducen puntuaciones intermedias (0,5 puntos) en la escala de 0 a 5. En bovinos lecheros, MULVANY (1981) lo adaptaron a bovinos lecheros, introduciendo las siguientes modificaciones:

a) reduce las zonas de palpación a la lumbar y a la que rodea la cola. b) cuando las puntuaciones de ambas zonas difieren en 0,5 puntos, la

calificación es la correspondiente a la zona de la cola. Cuando la diferencia entre las puntuaciones de ambas zonas difiere en más de un punto, aplica la siguiente escala de ajuste.

Puntuación cola

Puntuación zona lumbar

Diferencia Factor ajuste Puntuación ajustada

3,5 2,5 +1,0 -0,5 3

3,0 2,5 +0,5 0 3

1,5 3,0 -1,5 +0,5 2

1,5 2,0 -0,5 0 1,5

En Estados Unidos se utiliza la metodología propuesta por Mulvany pero difiriendo en la escala de puntuación y en la aplicación del factor de ajuste. Así:

a) WILDMAN et al (1982) utilizan una escala de 1 a 5 sin puntos intermedios y sin factor de ajuste.

b) BRAUN et al (1987) utilizan la escala de puntos de 1 a 5, con puntos intermedios y factor de ajuste.

c) GERLOFF (1987) coincide con Mulvany

23

d) EDMONSON et al. (1989) utiliza una escala de 1 a 5, con puntos intermedios y un cuadro descriptivo con las características morfológicas de las diferentes zonas corporales utilizadas. En Australia y Nueza Zelanda se desarrolló, para animales en sistemas extensivos en los que no es posible la inmovilización, una metodología visual basada en el grado de prominencia de la estructura ósea de las zonas lumbar y de la grupa. La escala utilizada es de 1 a 8 puntos (EARLE, 1976) o de 1 a 10 puntos (SCOTT ET SMEATON, 1980). En Francia, Bazin et al. (1984) proponen una escala de 0 a 5, similar al método desarrollado por MULVANY (1981) si bien determinan la Condición Corporal indistintamente por apreciación visual o palpación, y tiene en cuenta dos calificaciones: una sobre la zona que rodea el nacimiento de la cola y otra sobre el lado derecho de la vaca (punta de la cadera, apófisis transversas y espinosas de las vértebras lumbares y últimas costillas). Cuando las dos calificaciones difieren, se hace la media y se redondea a 0,5 puntos, dando mayor importancia a la zona del costado, como se aprecia en la siguiente tabla:

Puntuación cola

Puntuación zona lumbar

Media Puntuación ajustada

3,5 2,5 3,0 3,0

3,0 2,5 2,75 2,5

1,5 3,0 2,25 2,5

1,5 2,0 1,75 2,0

Ante esta disparidad de criterios, GARCÍA-PALOMA (1990) propone una metodología unificadora, basada en:

a) Zonas a puntuar.- A semejanza de la mayoría de autores, propone la zona lumbar, grupa y alrededor del nacimiento de la cola. La descripción de cada puntuación se recoge en la siguiente tabla:

Puntuación Grupa y zona que rodea la cola Zona lumbar

0

Muy delgada

Cavidades profundas entre una estructura ósea de bordes muy cortantes. Piel pegada de difícil pellizcamiento

Vértebras apreciables individual-mente y de bordes muy cortantes. Piel pegada a la estructura ósea.

1 Delgada Cavidades profundas entre una estructura ósea de bordes prominentes. Piel tensa de posible pellizcamiento.

Vértebras apreciables individual-mente y de bordes prominentes. Depresión lumbar profunda

2 Moderada Cavidades apreciables entre una estructura ósea bien diferenciada y de bordes suaves a la palpación. Piel suelta de fácil pellizcamiento

Apófisis transversas: extremos diferenciados y redondeados a lapalpación. Depresión lumbar moderada

3

Buena

Cavidades poco apreciables entre una estructura ósea no diferenciada

Apófisis transversas: los extremossólo se aprecian por presión.

24

a la observación. Piel flexible y de mayor grosor al pellizcamiento por la presencia de grasa subcutánea.

Depresión lumbar ligera y apenas visible

4

Gorda

Ausencia de cavidades al ocupar su lugar depósitos de grasa que se evidencian al exterior. La estructura ósea sólo se aprecia por firme presión. Al pellizcamiento se evidencia más grosor y menos flexibilidad por la abundancia de grasa subcutánea.

Apófisis transversas: los extremos no se aprecian ni con firme presión. Se aprecia convexidad lumbar

5

Muy gorda

La estructura ósea no se aprecia ni con firme presión al encontrarse "enterrada" en grasa. Los depósitos de grasa se evidencian al exterior y contribuyen a una convexidad anatómica extrema

b) Escala de puntuación.- escala de 0 a 5 con puntos intermedios. c) Factor de ajuste.- utiliza la escala de ajuste propuesta

Las zonas corporales utilizadas para asignar grados de condición corporal son la línea vertebral, cadera, tuberosidad isquiática y base de la cola.

BERTOT et al. (1998-99) determinan la Condición Corporal mediante observación visual y palpación de los procesos espinosos (C1), espacio entre los procesos espinosos y transversos (C2), procesos transversos (C3), salientes de la concha (C4), espacio coxo-isquiático (C5), espacio entre coxales (C6), espacio base de la cola-tuberosidad isquiática (C7). Realizado el correspondiente análisis de regresión entre las medidas y la Condición Corporal obtuvieron los mejores resultados con las cuatro primeras, bien solas o combinadas

Coeficientes de determinación de las medidas con la Condición Corporal Medida R2 E.S. Medida R2 E.S. C1 0.886 0.270 C1-C4 0.951 0.177

25

C2 0.878 0.279 C2-C4 0.945 0.188

C3 0.894 0.260 C1-C3 0.941 0.195

C4 0.899 0.254 C2-C3 0.929 0.213

C3-C4 0.921 0.225

Un grado de Condición Corporal se asigna visualmente observando el área de la cadera de la vaca, principalmente el área delimitada por la tuberosidad coxal, la tuberosidad isquiática y la base de la cola. También se utiliza la cantidad de "cobertura" sobre las vértebras del dorso. Las vacas se ordenan usualmente en una escala que va de 1 a 5. Vacas extremadamente flacas se les asigna un grado de 1 y a las extremadamente gordas un grado de 5. La técnica de calificación se basa en la palpación del tercio medio del dorso y de la grupa, prestando atención al lomo, grupa, arranque de la cola y puntas del anca y de la nalga.

La calificación va de 1 a 5:

Tipo 1 (vaca muy delgada).- Las apófisis transversas de las vértebras están descarnadas, sus extremos son puntiagudos al tacto y forman una especie de tejado. Los huesos de la cadera (anca y nalga) son puntiagudos y prominentes por depresión de la zona colindante.

Tipo 2 (vaca delgada).- Se aprecian las apófisis transversas de las vértebras dorsales y lumbares pero no son prominentes; su extremo es puntiagudo al tacto. Las vértebras del lomo y grupa no se observan visualmente claramente pero sí al tacto. Los huesos de la cadera son prominentes pero la zona circundante no es tan deprimida como en el caso anterior. La zona situada debajo del nacimiento de la cola está algo hundida.

Tipo 3 (vaca correcta).- Las apófisis transversas de las vértebras sólo se aprecian al realizar una ligera presión, la punta de la apófisis aparece lisa. Espina dorsal lisa, sin

26

que se aprecien prominencias de las vértebras. Los huesos de las caderas se ven redondeados y lisos, y el área que los rodea y debajo de la cola.

Grados de condición corporal (Adaptado de: A.J. Edmondson, I.J.Lean, C.O. Weaver, T. Farver and

G.Webster. 1989.

Tipo 4 (vaca gorda).- Las apófisis transversas de las vértebras sólo se aprecian presionando con fuerza y sus extremos aparecen planos o redondeados. La columna vertebral es redondeada. Los huesos de la cadera están redondeados y la superficie entre ellos. Debajo del arranque de la cola se aprecian depósitos de grasa subcutánea.

Tipo 5 (vaca muy gorda).- Las apófisis transversas y los huesos de la cadera no se aprecian, observándose depósitos de grasa subcutánea. El arranque de la cola está rodeado de grasa subcutánea.

La valoración de la Condición Corporal ayuda a resolver numerosos problemas, especialmente el ajuste de la alimentación. Debe realizarse en el último tercio de la lactación y continuarla hasta el parto siguiente.

27

La cantidad de reservas que una vaca posee al momento del parto tiene una influencia muy fuerte en potenciales complicaciones al momento del parto o inmediatamente después del mismo, en la producción de leche, y en la eficiencia reproductiva para la próxima lactancia. Las vacas que se encuentran demasiado delgadas presentan:

a) una producción de leche reducida debido a una falta de reservas corporales adecuadas para ser utilizadas en el comienzo de la lactancia; b) una mayor incidencia de ciertas enfermedades metabólicas (cetosis, desplazamiento abomasal, etc.); c) un retraso en la reiniciación del ciclo estral tras el parto.

Por otro lado, las vacas que se encuentran demasiado gordas presentan: a) un mayor número de complicaciones al parto (parto difícil); b) una depresión del consumo voluntario de materia seca en el comienzo de la lactancia lo que predispone a la vaca para:

28

-un incremento en la incidencia de ciertas enfermedades metabólicas (síndrome de la vaca gorda, cetosis, etc.); -una reducción en la producción de leche.

La meta es la de tener vacas en "buena" condición al momento del parto, ni demasiado flacas ni demasiado gordas. La condición corporal es una evaluación subjetiva de la cantidad de grasa o de la cantidad de energía almacenada que una vaca posee. La condición corporal cambia a lo largo del ciclo de la lactancia.

Vacas con una condición corporal de 1.5 (A), 3 (B), y 4.5 (C)

Las vacas al comienzo de la lactancia se encuentran en un balance de energía negativo y perdiendo condición corporal (movilizando las reservas corporales). Cada kilogramo de peso corporal movilizado, suministra suficiente energía como para mantener la producción de siete kilogramos de leche. Las vacas al comienzo de la lactancia no deben de perder más de un kilogramo de peso corporal por día. En contraste, las vacas al final de la lactancia se encuentran en un balance de energía positivo y ganan condición corporal para reponer las reservas corporales perdidas al comienzo de la lactancia. Por lo tanto, la condición corporal "ideal" cambia a lo largo de los diferentes estadios de la lactancia.

Un grado de condición corporal de 1.5 un mes a dos post-parto, no es deseable debido a que indica una falta severa de nutrición adecuada (balance energético negativo). Un GCC de cerca de 3.0 debería ser típico de una vaca que se encuentra recuperando sus reservas corporales durante la mitad de la lactancia. Durante la última parte de la lactancia y durante el período de seca, un grado de condición corporal de 3.5 puede ser más deseable.

29

Balance energético de las vacas lecheras en el comienzo de la lactancia

Los grados de condición corporal recomendados en los diferentes estadios de la lactancia son:

-Parto.- 3.0 a 3.5 -Servicio.- 2.5 -Última parte de la lactancia.- 3.0 a 3.5 -Período de seca.- 3.0 a 3.5

Estos grados de condición corporal le otorgan a la vaca las suficientes reservas corporales como para minimizar el riesgo de complicaciones al parto mientras que maximizan la producción de leche en el comienzo de la lactancia.

A medida que la producción de leche disminuye, hacia el final de la lactancia, las vacas ganan peso corporal eficientemente. La sobrealimentación de concentrado es un error muy común de manejo. Las vacas que son alimentadas en exceso con concentrado en la última parte de la lactancia tienden a ser obesas. Es probable que estas vacas tengan dificultades al parir y que desarrollen otros desórdenes (síndrome de la vaca gorda).

30

Los trabajos realizados por WALTNER et al (1993), RUEGG y MILTON (1995) y GALLO et al. (1996) nos ayudan a conocer la evolución del grado de engrasamiento de vacas lecheras a lo largo de su ciclo productivo, y permiten establecer un patrón:

a) el grado más bajo se obtiene en el 2º-4º mes de lactación, fijándose el nadir a los 90-120 días

b) las pérdidas medias de Estado de engrasamiento desde el parto al nadir son de 0'55-0'80 puntos, por lo se admite que la pérdida de Condición corporal desde el parto al punto más bajo no sea mayor de 1 punto y a lo sumo de 1'5 puntos

c) la capacidad de las vacas a recuperar al final de la lactación el estado de engrasamiento al inicio de la misma.

Sobre la base de ello se puede describir el patrón normal de Estado de Engrasamiento en 3'5-3'8 al inicio de la lactación; a los 100 días de lactación (momento de la fecundación si el intervalo entre partos es de 12-13 meses) debe ser de 2'5, para a partir de entonces recuperarse lentamente hasta 3'5 al final de la lactación. Las novillas empiezan con una calificación de 3, el descenso es de sólo 0'5 puntos a los 100 días de lactación.

Otro aspecto importante es cuando controlar dicho estado de engrasamiento. Hay quien recomienda hacerlo cada 30 días, argumentando otros autores que no es tan importante hacerlo tantas veces sino que es mejor realizarlo en momentos críticos. Los momentos más importantes son el parto, la cubrición (unos 100 días después), el secado y el momento del reconocimiento del tracto genital (30 días postparto), a los que otros autores añaden hacia el día 200 postparto para comprobar como va aumentando el grado de engrasamiento

11,5

22,5

33,5

4

0 100 200 300 400Días postparto

Gra

do

engr

asam

ient

o

AdultasPrimiparas

La evaluación de las variaciones de peso vivo y contenido en lípidos por unidad de Condición Corporal difieren entre autores: 25-30 Kg para FROOD y CROXTON (1978) y AGABRIEL et. al. (1986); de 44 Kg para GRAINGER et al. (1985) y de 100 Kg para WRIGHT y RUSSEL (1984). Dada la variabilidad comentada, REMOND et al. (1988), en vacas frisonas, estudian este aspecto y contrastan resultados. Por punto de nota de Condición Corporal se

31

produce una variación de 3'9 puntos en el porcentaje de lípidos, 28 Kg en la cantidad de lípidos y 35 Kg en el peso vivo; valores inferiores a los publicados. Lo que se puede explicar por la gama más amplia de notas de Condición Corporal y por una gama más corta de grado de engrasamiento. Para los tres parámetros estudiados, el reemplazo de la nota de Condición Corporal por su cuadrado mejora la parte de la varianza explicada; ello sugiere que la proporción y cantidad de lípidos en el cuerpo y el peso vivo aumentan más con cada nota suplementaria, lo que está en consonancia con los resultados ofrecidos por ROBELIN (1982), que observa un crecimiento cuadrático de la proporción de tejido adiposo con respecto a la proporción de tejido graso en la 11ª costilla. Como conclusión, señala que el método de la Condición Corporal, para estimar el contenido en lípidos en vacas lecheras, es 3 veces menos eficiente que el espacio de difusión de agua pesada o el diámetro de los adipocitos. Este método no puede ser utilizado de manera fiable salvo por técnicos experimentados y se ha de utilizar sólo en la práctica ganadera sobre lotes para proponer recomendaciones alimenticias.

I.4.3.2. Condición corporal en Ovinos En ovinos, la región lumbar es la elegida para evaluar la Condición Corporal, por ser la región anatómica en la que mejor se predicen los distintos depósitos. TEIXEIRA y col. (1989), en ovinos de raza Rasa Aragonesa, comprobaron que la nota de Condición Corporal es un buen estimador de los depósitos grasos al explicar el 90% de la variación del peso de grasa total.

Los trabajos llevados a cabo por PARAMIO y FOLCH (1985) en Rasa Aragonesa, y FRUTOS y col. (1995) en la Churra y Merina confirman la elevada relación entre la nota de Condición Corporal y las reservas corporales. El método más utilizado es el descrito por RUSSEL et al. (1969. La palpación se realiza en las vértebras lumbares anteriores y las puntuaciones básicas son:

Nota 0.- no se detecta ningún tejido muscular ni graso entre la piel y el hueso. El animal muestra emaciación extrema y está a punto de morir.

Nota 1.- se notan perfectamente las apófisis espinosas y transversas, que son prominentes y cortantes, pudiendo palparse con facilidad sus extremos, así como la separación entre vértebras. Los dedos pasan fácilmente bajo sus extremos. El m. longissimus dorsii es poco profundo y sin grasa de cobertura.

32

Nota 2.- las apófisis espinosas aun son prominentes, aunque más suaves que en la puntuación 1, pareciéndose más como una ondulación fina que como un borde rugoso. Lo mismo ocurre con las apófisis transversas. Puede apreciarse una ligera capa de grasa en la zona del m. longissimus dorsii.

Nota 3.- las apófisis espinosas se presentan como pequeñas elevaciones redondeadas, poco detectables. Las apófisis transversas son suaves y para palparlas hay que hacer presión con los dedos. El m. longissimus dorsii es profundo y se encuentra moderadamente cubierto de grasa.

Nota 4.- las apófisis espinosas sólo pueden detectarse haciendo presión con los dedos. No ocurre así con las apófisis transversas, que no son detectables. El m. longissimus dorsii es profundo y posee una gruesa capa de grasa de cobertura.

Nota 5.- no se pueden detectar las apófisis espinosas ni las transversas, ni siquiera con una presión firme. El m. longissimus dorsii es muy profundo y está cubierto con una capa muy gruesa de grasa. Pueden apreciarse grandes depósitos de grasa sobre las ancas (tuberosidad isquiática) y cola. La modificación del método de Russel por la Meat and Livestock Comission (1975) consiste en considerar un punto intermedio entre dos calificaciones, de manera que la escala está constituida por 11 puntuaciones. En EEUU la escala de puntuación es de cinco puntos con las siguientes características para cada una de ellas:

1 (emaciada).- Los procesos espinosos son prominentes. La superficie del lomo es pequeña, sin cobertura grasa. Las apófisis transversas son prominentes, pudiendo pasar los dedos entre ellas. La cobertura grasa subcutánea tiene un espesor de 0-5 mm.

2.- Los procesos espinosos son prominentes. El lomo esta recubierto de una ligera capa de grasa. Los procesos transversos están mas tapados y son ligeramente redondeados, siendo posible notar los espacios intravertebrales mediante ligera presión. La cobertura grasa subcutánea tiene un espesor de 6-10 mm.

33

3.- Los procesos espinosos están ocultos y pueden ser diferenciados sólo por presión.

Los procesos transversos son redondeados y están cubiertos por una apreciable capa de grasa. El lomo es redondeado y cubierto de grasa. La cobertura grasa subcutánea tiene un espesor de 11-15 mm.

4.- Los procesos espinosos pueden ser detectados sólo con la presión. Los procesos transversos no se detectan. El músculo del lomo está cubierto por una gruesa capa de grasa, de un espesor de 16-20 mm

5.- Los procesos espinosos no se detectan, apareciendo una depresión a nivel medio. Los procesos transversos no se detectan. La capa de grasa de cobertura tiene un espesor superior a 20 mm.

34

La importancia de cada uno de los depósitos grasos en la nota de Condición Corporal no se conoce bien. Por ello, TEIXEIRA et al. (1989) disecaron la canal de 52 ovinos y cuantificaron los diferentes depósitos grasos, comprobando que la relación de la nota de Condición Corporal y el peso vivo es semilogarítmica y que cuando dicha nota baja de 2 a 1 el deposito que antes se moviliza es la grasa intermuscular, en tanto que cuando aumenta de 3 a 4 o de 4 a 5, los depósitos que antes incrementan su contenido son la grasa subcutánea y omental. Igualmente constataron que la variable con mayor poder discriminante es la grasa omental, seguida por la pélvica, renal y subcutánea. El porcentaje de agrupación correcta fue:

Grupo de Condición Corporal 1 2 3 4 5 6

% agrupación correcta 87’5 87’5 87’5 62’5 62’5 91’7

Los grupos 3 y 4, correspondientes a las notas de Condición Corporal 3 a 3'75, son en los que se presentan las mayores dificultades de clasificación. Por tratarse de grupos de gran importancia, se debe profundizar en el estudio del reparto de la grasa en ovejas con Condición Corporal alrededor de 3.

Por contra, MENDIZABAL y col. (1999), en ovejas adultas de raza Rasa Aragonesa con rango de Condición Corporal entre 0'75 y 4'5 y peso vivo de 29'8 a 79'2 Kg, encontraron que el depósito graso que más varía es la grasa subcutánea (916 gramos por cada nota de CC), seguida de la pélvico-renal (916 g por nota de CC), omental (877 g/ nota CC), intramuscular (500 g/nota CC) y mesentérica (436 g/nota CC). En ovinos adultos, cada punto de la escala de Condición Corporal supone variaciones de 11-12 Kg de peso vivo, si bien la relación entre nota de Condición Corporal y depósitos grasos no es lineal. El método de la Condición Corporal fue concebido para ovinos ingleses, claramente cárnicos, por lo que en razas mediterráneas hay que ajustar la escala por las diferencias en composición corporal, además de las diferencias raciales en la deposición y movilización de los depósitos grasos. En ovinos de cola grasa, el nivel de engrasamiento de la cola es claramente visible y puede ser palpada fácilmente. Sin embargo, no está sistematizado su empleo en los estudios sobre Condición Corporal. HOSSANO et al. (1986) propusieron modificar el sistema de RUSSEL et al. (1969), combinando la parte baja de la escala (0 a 3) con el engrasamiento de la cola y la prominencia de los huesos coxales.

35

ATTI (1991) comprobó que el peso de algunos depósitos grasos y la grasa total están más correlacionados con el perfil de la cola que con la escala de Russel o que con el peso vivo. TREACHER y FILO (1994), para comprobar la correspondencia de los depósitos grasos de la cola con el estado nutritivo del animal, sacrificaron 84 ovejas de raza Awassi, a las que entre otras variables analizan el peso de la grasa de la cola, el cual es un buen predictor del peso vivo del animal, mejor que de la Condición Corporal.

I.4.3.3. Condición corporal en Caprinos En cabras, la proporción de grasa sobre la región lumbar es menor que en ovejas, y SANTUCCI (1984) describe una adaptación del método de Russel, proponiendo una escala sobre la región esternal. Comparando la palpación en tres zonas (lumbar, cola y esternal), TEIXEIRA et al. (1994) señalan que la lumbar y esternal son las que mejor predicen el peso vivo y la composición corporal, en tanto que es la escala en la región lumbar la que mejor predice los depósitos grasos y la composición de la canal.

COLOMER-ROCHER (1988) define las notas, según regiones: Región lumbar:

Nota 0.- El esqueleto es muy aparente bajo la piel. Los dedos pueden seguir el contorno de todas las vértebras, apófisis transversas y espinosos en toda su longitud. La grasa es inexistente.

Nota 1.- Los dedos se pueden introducir en los espacios de las apófisis transversas y espinosas. El m. longissimus dorsii sólo cubre las apófisis articulares, que pueden ser localizadas por presión de los dedos.

Nota 2.- Las apófisis transversas y espinosas son salientes y sólo sus extremos son fácilmente palpables. La forma del músculo es apreciable a la presión de los dedos. Entre las extremidades de las apófisis transversas y espinosas, la piel delimita una curva cóncava.

36

Nota 3.- La palpación denota una forma redondeada del músculo, y se aprecia la grasa de cobertura. Entre las apófisis transversas y espinosas, la piel describe una línea recta.

Nota 4.- Las apófisis espinosas están ocultas y son difícilmente detectables. Los músculos forman una superficie plana en la zona central.

Nota 5.- La línea media está hundida, no pudiéndose distinguir las referencias óseas de las apófisis espinosas y transversas. Región esternal

Nota 0.- Las costillas y las articulaciones condro-esternales son muy salientes. La grasa es inexistente. La piel se mueve con mucha facilidad.

Nota 1.- El contorno de los huesos es ligeramente redondeado, así como los bordes laterales del esternón, a nivel de las articulaciones condro-esternales. La grasa subcutánea es inexistente.

Nota 2.- Las articulaciones condro-esternales son poco palpables a causa de la grasa interna. La grasa subcutánea envuelve la parte central de la plataforma esternal. El pinzamiento en tenaza, con los dedos, de los bordes de la región subesternal permite profundizar.

Nota 3.- Los huesos son imperceptibles a la palpación. La grasa subcutánea es palpable, el espesor de grasa interna es importante y redondea los bordes laterales del esternón. Al pinzamiento, es difícil penetrar por los bordes laterales de la región esternal.

Nota 4.- La región esternal presenta contornos redondeados. Los limites de grasa subcutánea son difícilmente detectables.

Nota 5.- La masa grasa subcutánea es plana y redondeada en los bordes, no es móvil y recubre uniformemente la región esternal. Región caudal

Nota 0.- A la palpación se detectan los contornos de las vértebras. La cola es seca y se pueden introducir los dedos entre vértebras.

Nota 1.- Presencia de ligamentos finos alrededor de las vértebras. La piel es ligeramente móvil.

Nota 2.- La unión de los cuerpos vertebrales es fácilmente perceptible. A la palpación se puede detectar una pequeña masa de músculo. La piel es muy móvil.

Nota 3.- Las vértebras son detectables con una ligera presión de los dedos, palpándose una masa espesa y larga de músculo.

Nota 4.- Las vértebras caudales no son detectables a la palpación. En el nacimiento de la cola, las vértebras están rodeadas de una masa importante de músculo.

Nota 5.- El borde superior de la cola sobrepasa el nivel de la punta de las nalgas. HERVIEU et al. (1994) ponen a punto una escala de puntuación a nivel de la cola, entre la 2ª y 3ª vértebras caudales. La escala es:

Nota 0.- Estado magro extremo. Los huesos destacan fuertemente. La piel es seca y pegada.

37

Nota 0'25.- Apófisis articulares muy destacadas. Magrura aparente. Músculos muy perceptibles. Piel móvil y flexible.

Nota 0'5.- Apófisis articulares detectables. Músculos finos y perceptibles.

Nota 0'75.- Apófisis articulares recubiertas por músculos poco perceptibles

Nota 1.- Apófisis articulares no perceptibles. Apófisis laterales detectables a nivel de la 2ª vértebra caudal, poco en la 3ª. Apófisis transversas muy salientes. Hueco de los cuerpos vertebrales muy pronunciado. Angulo vertebral abierto, perfil en campana.

Nota 1'25.- Apófisis espinosas poco detectables al nivel de la 2ª y 3ª vértebras caudales. Angulo vertebral lleno.

Nota 1'50.- Apófisis espinosas poco detectables a nivel de la 2ª vértebra caudal y nada en la 3ª. Al pinzamiento, perfil triangular. Angulo vertebral lleno.

Nota 1'75.- Apófisis espinosas no detectables. Perfil triangular. Espacio entre apófisis transversas muy pronunciado entre la 1ª-2ª, poco entre 2ª-3ª.

Nota 2.- Perfil trapezoidal. El espacio entre apófisis transversas poco lleno entre la 1ª y 2ª y medio entre 2ª y 3ª. Espacio del ángulo vertebral lleno sin ser redondeado.

Nota 2'25.- Espacios entre apófisis transversas llenos a mitad entre la 1ª y 2ª y entre la 2ª y 3ª vértebras caudales.

Nota 2'5.- Espacios entre apófisis transversas llenos a mitad entre la 1ª y 2ª y a los dos tercios entre la 2ª y 3ª vértebras caudales.

Nota 2'75.- Espacios entre apófisis transversas llenos a los dos tercios entre la 1ª y 2ª y a más de dos tercios entre la 2ª y 3ª vértebras caudales.

Nota 3.- Músculos dorsales y laterales de la cola ligeramente redondeados. Espacios entre apófisis transversas llenos a los dos tercios entre la 1ª y 2ª vértebras y totalmente ente la 2ª y 3ª.

Nota 3'25.- Espacios entre apófisis transversas llenos. Extremidades de las apófisis transversas bien recubiertas.

Nota 3'5.- Extremidades de las apófisis transversas muy recubiertas pero palpables.

Nota 3'75.- Extremidades de las apófisis transversas totalmente recubiertas y poco palpables.

Nota 4.- Extremidades de las apófisis transversas no palpables, músculos redondeados.

Nota 4'25.- Fosas sacro-espino-tuberales de cada lado de la cola poco llenas.

Nota 4'5.- Fosas sacro-espino-tuberales de cada lado de la cola medianamente rellenas.

Nota 4'75.- Fosas sacro-espino-tuberales de cada lado de la cola casi llenas

Nota 5.- Fosas sacro-espino-tuberales de cada lado de la cola totalmente llenas a nivel de las puntas de las fosas. Base de la cola no se puede separar dentro de la masa grasa. Esta escala se utiliza en diferentes regiones: de 0 a 0'75 a nivel de las apófisis articulares; de 0'75 a 1'5 a nivel de las apófisis espinosas; de 1'75 a 2'75 a nivel del espacio entre las apófisis transversas; de 2'75 a 3'75 a nivel de las extremidades de

38

las apófisis transversas; de 3'75 a 4'75 a nivel de las fosas sacro-espino-tuberales. Con esta tabla, las correlaciones con las fracciones grasas son muy altas.

I.4.4. MÉTODOS ELECTRÓNICOS Desde hace algunos años se vienen empleando una serie de técnicas electrónicas (ecografía, ultrasonidos, electromagnéticos, etc.) para evaluar la composición corporal de los animales "in vivo". Se iniciaron en la especie porcina y en la actualidad se va extendiendo a otras especies. El equipo de ultrasonidos transforma los pulsos eléctricos en ondas de alta frecuencia que se reflejan en los límites de tejidos con diferentes densidad bioacustica (Turlington y Houghton, 1992). Se viene empleando dos tipos de equipos de ultrasonidos: (A) mide la amplitud del eco respecto del tiempo (Simm, 1983), (B) mediante una escala de grises señalan las medidas, a tiempo real, de las diferentes estructuras analizadas en dos dimensiones (Stouffer, 1988). La velocidad de ultrasonido a través de los tejidos blandos también se utiliza para predecir la composición corporal (Miles et al., 1991), procedimiento que ofrece la ventaja de mostrar valores absolutos en lugar de imágenes que requieren interpretación. Las mediciones se iniciaron, en el ganado porcino, determinando el espesor de la grasa subcutánea con el que, mediante las correspondientes ecuaciones de regresión, se estima la composición corporal. Con la aplicación de ultrasonidos y técnicas ecográficas se pudo valorar el espesor o profundidad de masas musculares en la región dorsolumbar (m. longisimus dorsii) con lo que la estimación de la composición corporal se hizo más exacta. Sobre la eficacia de los distintos aparatos de medida se han realizado numerosas investigaciones. En líneas generales, todos ellos dan buenos resultados en cuanto a la repetibilidad de las mediciones y a los valores obtenidos. La mayor dificultad aparece cuando la zona donde se efectúa la medición es curva o inclinada, en cuyo caso los resultados son inferiores.

39

En el cerdo se han venido utilizando diversas zonas corporales para la predicción de la composición corporal.

En la actualidad, el instrumental se ha perfeccionado y permite determinar mayor cantidad de parámetros. Se pueden obtener imágenes a tiempo real, que se analizan en un sistema informático, determinándose, entre otros, la superficie, profundidad, anchura, perímetro y superficie del m. longissimus dorsii, espesor de la grasa de cobertura, marmoreo, etc. En ovinos, EDWARDS et al. (1989) realizaron pruebas con ultrasonidos para determinar en vivo el espesor de la grasa subcutánea y el área del m. longissimus dorsii. Las mediciones, con un Aloka 210 DX a 5 Mhz, se realizaron a nivel dorsal (entre la 12ª y 13ª vértebras dorsales) y sacro (entre la 1ª y 2ª vértebras coccígeas). Los resultados se compararon con los obtenidos mediante disección, encontrando una correlación del 0'59 para el espesor graso y 0'36 para el área del músculo, lo que demuestra su escasa fiabilidad en esta especie. Conclusiones a las que han llegado otros autores, que lo achacan al menor porcentaje de grasa subcutánea en la especie respecto del cerdo. Los primeros estudios sobre ultrasonidos en ovinos mostraron escasa utilidad para la valoración de la composición corporal (Jones et al., 1982; Hamby et al., 1986;

40

Leymaster et al., 1985; Fortin and Shrestha, 1986; Edwards et al., 1989). La limitación del uso se atribuye al escaso desarrollo de la grasa subcutánea, la variación en la localización de ésta y en la presencia de lana, lo que dificulta las mediciones (Houghton and Turlington, 1992; Purchas and Beach, 1981).Sin embargo, trabajos más recientes (Stanford et al., 1995a) muestran que los ultrasonidos son de mayor utilidad en la predicción de la carne comercializable que el peso vivo. Así mismo, las medidas de la chuleta a través de ultrasonidos han permitido una mejora en los programas de selección, para el contenido graso, del 13% y del 14% en la conformación de la canal (Olesen and Husabo, 1994). En esta especie, el uso parece limitado a la determinación del m. longissimus dorsii, si bien diversos autores lo consideran útil para el espesor de grasa. DELFA et al. (1991), en ovejas sin esquilar, evaluaron la precisión de los ultrasonidos, llegando a las siguientes conclusiones:

- son un medio eficaz para determinar el espesor de la grasa lumbar - son poco eficaces para determinar la profundidad del m. longissimus dorsii y

el músculo de la canal. - el punto anatómico donde se realiza la medida del espesor de grasa puede

alterar la precisión de la medida. - las medidas, con ultrasonidos, del espesor de la grasa lumbar en vivo son los

mejores predictores de músculo y grasa total de la canal. En corderos vivos, DELFA et al. (1992), estudiaron 6 medidas de espesor de grasa y músculo sobre la 4ª vértebra lumbar y el esternón. Los resultados demostraron que la precisión de la predicción de la composición de la canal aumenta con la adición de medidas de espesor de grasa realizadas con ultrasonidos a medidas corporales y peso vivo. El Reglamento (CEE) nº 2967/85 establece que los métodos objetivos de clasificación de canales deben basarse en la estimación del porcentaje de carne magra en la canal, debiendo poseer un coeficiente de determinación superior a 0,64 y una desviación estándar residual inferior a 2,5%. A tal efecto, Cadavez et al. (2000) utilizan los ultrasonidos (ALOKA SSD-500V con sonda de 7,5MHz) para predecir la composición de la canal de corderos efectuando medidas de espesor del m. Longissimus dorsii, de la grasa subcutánea (entre la 12ª-13ª vértebras dorsales, 1ª-2ª y 3ª-4ª vértebras lumbares), grasa esternal (2ª, 3ª y 4ª estérnebras) y peso canal. Todos los modelos desarrollados fueron altamente significativos y explicaron el 67, 71, 82 y 62% de la variación en el porcentaje de músculo, hueso, grasa subcutánea y grasa intermuscular, obteniendo una desviación estándar residual inferior a 23 g/kg. Cuando emplean el peso vivo, los modelos desarrollados fueron altamente significativos y explicaron el 68, 71, 83 y 62% de la variación en el porcentaje del músculo, hueso, grasa subcutánea y grasa intermuscular, con una desviación estándar residual inferior a 29,2 g/kg. En bovinos, SIMM (1983), en una amplia revisión, indica que las medidas del área de los músculos son los mejores predictores del rendimiento canal, de la relación músculo/hueso y del peso de las diferentes piezas comerciales, mientras que las de espesor de grasa lo son de los porcentajes de músculo y grasa de la canal.

41

La región anatómica elegida para las determinaciones varía según autores, si bien las determinaciones realizadas entre la 11ª y 12ª vértebras dorsales a ambos lados de la línea vertebral son las que muestran mayor correlación con los caracteres de la canal.

Con estas técnicas, especialmente con los ultrasonidos, los resultados están en función de factores como: calibrado del aparataje, inmovilidad del animal, zona de determinación, pelado, material de intermediación (aceite) entre el aparato y el animal, dirección de la medida, reducción de la escala real a la del aparato, interpretación, experiencia del operador. En caprinos, la información disponible sobre la utilización y aplicación de los ultrasonidos como técnica de valoración de la composición corporal es escasa. STANFORD y col. (1995), en cabritos de raza Alpina, emplearon los ultrasonidos para evaluar el contenido muscular de la canal, indicando que dicha técnica en tiempo real es buena predictora de la cantidad de músculo. DELFA et al. (1995a, b, c) estudiaron la precisión de los ultrasonidos como predictores de la composición de la canal y de los depósitos adiposos. Con posterioridad, DELFA et al. (1996) y DELFA et al. (1997) determinaron el peso de las diferentes piezas de la canal y la calidad de la misma en cabritos Angora y Blanca Celtibérica, comprobando su idoneidad como predictores del contenido muscular y graso de la canal. DELFA et al. (1998), en cabras adultas de raza Blanca Celtibérica, evaluaron la precisión de los ultrasonidos en la valoración del espesor de la grasa lumbar, espesor del m. longissimus dorsii a nivel de la 1ª-2ª, 3ª-4ª y 5ª-6ª vértebras lumbares, y el espesor de la grasa esternal a nivel de la 2ª, 3ª, 4ª y 5ª estérnebras.

42

Sobre el "cuadrado lumbar" (TEIXEIRA et al., 1995) se realizaron las medidas B y C en las mismas vértebras que con los ultrasonidos a 2cm, 1/3 y 4 cm de la línea media.

Los coeficientes de correlación entre los valores obtenidos en la canal y los registrados con ultrasonidos son elevadas (0'6-0'85). Los mejores resultados se obtienen en las mediciones realizadas en la 1ª-2ª y 3ª-4ª vértebras lumbares y a 4cm de la línea media. A tenor de los resultados obtenidos, dichos autores concluyen que, en las condiciones experimentales del trabajo, los ultrasonidos son una buena técnica para predecir con precisión la composición de la canal y de los diferentes depósitos corporales en cabras adultas de raza Blanca Celtibérica. AZEVEDO et al. (1999) llevan a cabo una evaluación del método de ultrasonidos como predictor de la composición de la canal en machos de la raza caprina Serrana Transmontana. Para ello emplean sondas lineales de 5 y 7'5 MHz. Las medidas se realizaron a nivel de la 13ª vértebra dorsal, 3ª-4ª vértebras lumbares y región esternal (entre 3ª y 4ª esternebra), determinando el espesor graso subcutáneo, grosor y área del músculo Longissimus thoracis y lumborum y Transversus thoracis.

43

Medida Sonda 5 MHz Sonda 7'5 MHz Disección

Espesor grasa subcut. dorsal (mm) 2.53 2.68 3.06

Espesor grasa subcut. lumbar (mm) 3.25 2.90 3.59

Espesor grasa subcut. esternal (mm) 4.55 4.29 5.13

Espesor músculo dorsal (mm) 25.51 26.45 30.87

Espesor músculo lumbar (mm) 25.64 26.04 29.20

Espesor músculo esternal (mm) 3.50 2.81 3.96

Área músculo dorsal (cm2) 17.11 17.54 16.75

Las determinaciones del espesor de la grasa subcutánea y del músculo se realizan con mayor precisión con la sonda de 5 MHz. El área muscular se estima mejor con la sonda de 7'5 MHz. La estimación de la composición grasa de la canal se realiza mejor con la determinación del espesor subcutáneo a nivel lumbar, en tanto que la composición muscular se estima mejor con la medida de espesor muscular a nivel dorsal. En la última década se vienen empleando nuevas técnicas de imágenes como los rayos X, Tomografía computerizada y Resonancia magnética; técnicas que tienen grandes ventajas y mayor precisión que los ultrasonidos. Su mayor inconveniente es el costo. La tomografía por rayos X fue desarrollada para medicina humana. Un generador y un detector giran alrededor del sujeto, midiendo la cantidad de radiación. La tasa de atenuación de radiación (diferencia entre la emitida y la recibida) sirve para calcular la densidad de los tejidos atravesados por la radiación, lo que transforma en imágenes. En vivo, solo es aplicable a pequeños animales (ovejas, cabras, conejos, aves) debido a la escala del aparataje (Vangen, 1989). SEHESTED (1984) utilizando Tomografía Axial Computerizada, obtuvo coeficientes de determinación máximo de 0'73 para las ecuaciones de predicción, a peso vivo constante, de la cantidad de grasa. La Resonancia Magnética Nuclear presenta una mayor capacidad de predicción de la composición corporal que la tomografía (Groeneveld et al., 1984; Simm, 1992), aunque presenta valores similares cuando lo que se determina es la cantidad de grasa (Ross et al., 1991). El elevado coste del aparataje lo hace casi inaplicable para animales domésticos (Pedersen, 1989). En un trabajo llevado a cabo en ovinos (Streitz et al., 1995) se obtuvieron valores de R2 entre 0.78 a 0.91 para corderos de 10 a 50 kg de peso. En la actualidad, el uso de RMN en programa de selección está restringido a aves (Mitchell et al., 1991; Liu et al., 1994). CAMERON (1986) señala que con la Resonancia Magnética Nuclear se puede determinar hasta la cantidad de grasa intermuscular.

I.4.5. MÉTODOS DE DILUCIÓN DE MARCADORES Para el estudio "in vivo" de la composición corporal de los animales, se emplean diversos métodos:

I.4.5.1. ESPACIO DE DIFUSIÓN DE MARCADORES (AGUA PESADA U OXIDO DE DEUTERIO).

44

La medida del espacio de dilución de marcadores en el agua orgánica, es el procedimiento que, en opinión de ROBELIN (1973, 1981), mejor estima la composición "in vivo" de los animales domésticos. Los marcadores más utilizados son el agua tritiada y el óxido de deuterio. El marcador es un estimador del contenido hídrico corporal. Conocido el volumen de agua, se puede estimar el contenido corporal en otros componentes, principalmente la grasa, por la elevada correlación detectada, próxima al 0'99. El método se basa en dos principios:

a) constancia de la composición del cuerpo magro vacío (sin grasa ni contenido digestivo). Conocido el volumen de agua corporal se puede obtener su contenido en cenizas y proteínas; si además conocemos el peso vivo vacío podemos determinar el contenido en grasa

b) Existencia de una estrecha relación entre el volumen de agua corporal y el espacio de difusión del marcador.

La composición del “cuerpo magro vacío” varía ligeramente con la edad: disminuye el agua (78’8% al 75’2%) y aumentan la proteína (17’4% al 20’2%) y las cenizas (3’7% al 4’6%). Una vez que los animales alcanzan la “madurez química” el rango de variación de la composición corporal es menor, aunque diversos autores han puesto de manifiesto diferencias estadísticamente significativas debidas al estado fisiológico, si bien cuantitativamente son de escasa importancia. La relativa constancia de la composición del cuerpo magro permite estimar el contenido en lípidos con elevada precisión. Sin embargo, COWAN et al. (1979, 1980) critican dicho método en ovejas lactantes por las diferencias que encuentran en el tiempo que el marcador tarda en equilibrarse en el agua corporal (2 a 8 horas en las ovejas adultas), resultando variaciones cuando el calculo se hace a partir de la concentración en sangre sólo a un tiempo determinado. Esta variabilidad puede ser corregida si se considera la concentración teórica del marcador en el momento de la infusión, estimada por extrapolación a cero de la curva de evolución de la concentración del marcador en el tiempo (aún se sigue sobreestimando el volumen de agua en un 4%). También, durante el tiempo de

45

equilibrio se producen pérdidas de marcador, lo que provoca una sobreestimación del volumen de agua corporal Los lípidos modifican la proporción del resto de componentes corporales (MOULTON, 1923). Con la edad aumenta el contenido graso y disminuye la proporción de agua hasta un momento en el que la composición corporal se mantiene constante, madurez química, que se alcanza a edades diferentes según la especie y raza. Este método no ha dado buenos resultados cuando las estimaciones se realizan al inicio de la lactación, periodo en el que existe una movilización de grasa asociada a una retención de agua, y porque el tiempo necesario para obtener el equilibrio depende de numerosos factores que actúan a corto plazo sobre el flujo de agua corporal. Por contra, la utilización del método de extrapolación de la concentración al momento de la inoculación parece depender menos de las fluctuaciones de eliminación del marcador que resulta del ritmo nictameral de ingestión de agua. Por esta razón TISSIER et al. (1983) proponen utilizar análisis a 5, 7, 29 y 31 horas después de la inoculación. En condiciones de pastoreo, el horario de comida de los animales no es conocido y las condiciones expuestas por TISSIER pueden ser inadecuadas. Por ello LIGIOS et al. (1994) calculan el espacio de difusión de oxido de deuterio por relación entre la cantidad inyectada (Q) y la concentración inicial teórica (C), Espacio = Q/C; obtenido por regresión lineal al origen después de transformación logarítmica de las concentraciones medidas a diferentes tiempos. Establecen diferentes combinaciones de análisis previos. El espacio de difusión de agua pesada calculado a partir de las diferentes combinaciones de los horarios de premuestra está bien relacionado con el agua al sacrificio. El número de muestras previas es de cuatro a 5, 9, 29 y 33 horas después de la inoculación. El espacio de difusión sobrestima el agua corporal, si bien los resultados validan el método. Diversos autores (ECHAIDE, 1989; LIGIOS et al., 1994) han registrado la precisión del método en ovejas lactantes. Cuando el estudio se realiza con pérdidas de peso, como sucede en la lactación, el espacio de dilución del oxido de deuterio sobrestima el contenido en agua corporal. Ello supone que el oxido de deuterio es más representativo del contenido de agua al tiempo de equilibrio que al contenido en agua al momento del sacrificio. A pesar de esto, el contenido en agua corporal está estrechamente relacionado con el espacio de dilución del oxido de deuterio. La introducción de la perdida de peso a lo largo del estudio como segunda variable independiente, aumenta significativamente la explicación de la variación del 93 al 95%. A este respecto, CASTRILLO et al. (1995) estudian el método del espacio de difusión del óxido de deuterio para predecir la composición corporal en ovejas de razas lecheras (Churra y Lacha). Los animales recibieron alimentos dos veces al día y dispusieron de agua a libre voluntad. Utilizando deuterio de elevada concentración (>98%), inocularon, dos horas después de la comida de la mañana, 0’6 g/kg peso vivo, por vía yugular. Las muestras, 10 cc de sangre, se obtuvieron a 5, 7, 29 y 31

46

horas post-infusión y se analizaron mediante espectrometría de infrarrojo. Las ovejas se ordeñan, pelan y pesan antes de la inoculación. El peso vivo se registra a unas 5-7 horas después de la inoculación (momento próximo al equilibrio). El peso vivo vacío se calcula por diferencia entre el peso justo en el momento del sacrificio y el contenido de los estómagos e intestinos. El contenido en agua del tubo digestivo se determina por desecación a 105ºC durante 48 horas, y el agua del organismo por desecación de muestras representativas, previamente picadas y homogeneizadas. En las muestras desecadas se determinó en contenido en cenizas mediante calentamiento a 550ºC durante 8 horas. El contenido en grasa se determina por extracción mediante éter dietílico previa hidrólisis con ácido clorhídrico, el contenido en nitrógeno con el método Kjeldhal y el contenido energético se determinó en calorímetro adiabático. El espacio de dilución del óxido de deuterio se calcula como la relación entre la dosis de marcador infundida y la concentración teórica en agua sanguínea al momento de la infusión. Se estima por extrapolación al tiempo cero mediante regresión lineal del logaritmo de las concentraciones de oxido de deuterio en sangre tomadas a 5, 7, 29 y 31 horas de la infusión. Hay una relación significativa y negativa entre el contenido en agua corporal y grasa. El contenido graso = -1'08 + 0'081; contenido en agua + 82'4. La ecuación mejora cuando se refiere al peso al sacrificio libre de vellón y al peso vivo vacío. El espacio de dilución sobrestima el agua corporal en 3'5 Kg, lo cual se relaciona con la perdida de peso desde 5-7 horas antes del sacrificio al momento de la inoculación. Eliminando la pérdida de 1'9 Kg de peso en este periodo, la sobreestimación es del 5%. En esta experiencia se constatan ligeras diferencias, no significativas, en la composición corporal a lo largo de la lactación. Sin embargo las diferencias nunca superan 1'5 unidades porcentuales respecto de la media, lo que pone de manifiesto la baja variación de la composición corporal en animales adultos. Igualmente registran una correlación negativa significativa entre la proporción de grasa y agua en el organismo, no siendo afectada dicha relación ni por la raza ni por el estado de lactación. Usando este procedimiento en corderos y en ovejas de razas de carne a diferentes estados fisiológicos, en las que se ha estimado el contenido graso y energético del cuerpo, tanto "in vivo" como a través del espacio de dilución, el error típico residual es inferior al 10% y 7% respectivamente. En esta especie, el método tiene una precisión que permite evidenciar diferencias de 700 g de lípidos y 6’5 Mcal de energía al comparar dos lotes de10 ovejas, diferencias que suponen un 9% y 5%, respectivamente. SCHMIDELY et al (1994) utilizan en cabras el método de oxido de deuterio, midiendo la cinética del marcador mediante tomas de sangre 1, 2, 4, 8, 24 y 48 horas después de la inoculación. El espacio de difusión lo determinan mediante Ct = Cl e-kt, donde K= retorno del marcador, Ct concentración en cada instante y Cl concentración teórica inicial, de lo que resulta el espacio de difusión = Q/CI, donde Q es la cantidad de marcador inyectada. Consideran que este método es aceptable. El marcador se difunde muy rápidamente ya que el retorno (h-1) es 0'0062, y la vida media es de unas 110 horas con fuertes

47

variaciones individuales. La relación entre el agua del cuerpo y el espacio de difusión no se ve influenciada por el estado fisiológico del animal. En cabras se considera que son necesarias al menos 15 cabras para poder llevar a cabo una buena determinación.

I.4.5.2. ESPACIO DE DIFUSIÓN DE UREA SCHMIDELY et al. (1994) inoculan 0'13 g/kg P.V. y toman muestras de sangre a 0, 5, 10, 15, 18, 20, 30, 45 y 60 minutos después de la inoculación de urea en sangre por vía yugular. El espacio de difusión de urea se determina mediante el siguiente modelo:

Tu-Uo=C1e-kt + C2 e-k2t. Las mediciones con este método están influenciadas por el aporte nitrogenado, de ahí que cuando los animales ingieren mucho, el método sobrestime en mucho el contenido en agua corporal.

UREA SPACE AND BODY CONDITION SCORE TO PREDICT BODY COMPOSITION OF MEAT GOATS A.T. Ngwaa, L.J. Dawsonb, R. Puchalaa, G. Detweilera, R.C. Merkela, I. Tovar-Lunaa, c, T. Sahlua, C.L. Ferrelld and A.L. Goetscha, , aE (Kika) de la Garza American Institute for Goat Research, Langston University, P.O. Box 730, Langston, OK 73050, USA bCollege of Veterinary Medicine, Oklahoma State University, Stillwater, OK 74078, USA cUniversidad Autonoma Chapingo, Unidad Regional Universitaria De Zonas Aridas, Bermejillo, Dgo., Mexico dUS Meat Animal Research Center, P.O. Box 166, Clay Center, NE 68933, USA

Small Ruminant Research Article in Press

Abstract Yearling Boer × Spanish goat wethers (40) were used to develop and compare body composition prediction equations for mature meat goats based on urea space (US) and body condition score (BCS). Before the experiment, one-half of the animals were managed to have high BW and BCS (1–5, with 1 being extremely thin and 5 very fat) and the others were managed to have low BW and BCS. During the 24-week experiment, initially fat wethers were fed to lose BW and BCS and initially thin wethers were fed to increase BW and BCS. BCS, US, and whole body chemical composition were determined after 0, 12, and 24 weeks. Mean, minimum, and maximum values were 42.1 (S.E. = 1.12), 24.5, and 59.0 kg for shrunk BW; 3.0 (S.E. = 0.11), 1.5, and 4.0 for BCS; 61.3 (S.E. = 1.01), 53.7, and 76.5% for water; 20.2 (S.E. = 1.11), 4.7, and 29.7% for fat; 15.6 (S.E. = 0.19), 13.3, and 18.1% for protein; and 2.9 (S.E. = 0.062), 2.2, and 3.7% for ash, respectively. For water, fat, and ash concentrations and mass, simplest equations explaining greatest variability (with independent variables of US, BCS, and (or) shrunk BW) based on BCS accounted for more variation than ones based on US, although in some cases differences were not large (i.e., water and ash concentrations and mass). Neither US nor BCS explained variability in protein concentration. Equations to predict protein mass based on shrunk BW and US or BCS were nearly identical in R2 and the root mean square error. A 1 unit change in BCS corresponded to change in full BW of 8.9 kg (full BW (kg) = 17.902 + (8.9087 × BCS); R2 = 0.653), fat concentration of 7.54% (%fat = −5.076 + (7.5361 × BCS); R2 = 0.612), and energy concentration of 3.01 MJ/kg (energy (MJ/kg) = 0.971 + (3.0059 × BCS); R2 = 0.615). In summary, BCS may be used as or more

48

effectively to predict body composition of meat goats than US. The primary determinant of BCS, within the range of BCS observed in this experiment, was body fat content.

Keywords: Goats; Body composition

1. Introduction Wuliji et al. (2003) discussed the importance of body composition and, in particular, need for accurate non-terminal measures. Urea space (US) has been used to estimate body composition in cattle (Meissner et al., 1980, Bartle and Preston, 1986, Rule et al., 1986, Bartle et al., 1987 and Hammond et al., 1990), sheep (Bartle et al., 1988, Poland, 1991 and Galloway et al., 1996), and goats (Arta Putra et al., 1998 and Wuliji et al., 2003). This technique is relatively simple though not to the extent to allow routine on-farm use, with employment most likely confined to experimental settings. An even less complex measure is body condition score (BCS) (Edmonson et al., 1989, Honhold et al., 1989 and Oregui et al., 1997). BCS is intended to be a subjective estimate primarily of degree of fatness, but also with influence of protein mass. BCS is commonly applied with beef and dairy cattle. For example, NRC, 2000 and NRC, 2001 suggested concentrations of fat, protein, and energy for different BCS of cattle, thereby allowing calculation of feed needs to achieve specific increases in BW or energy mobilized for use in lactation or maintenance with BW decreases. However, goats have the ability to deposit considerable fat internally, which might lessen the accuracy with which body composition can be predicted from BCS. Recently, Villaquiran et al., 2005a and Villaquiran et al., 2005b; also available at www2.luresext.edu) described a BCS procedure for goats. Therefore, objectives of this experiment were to develop and compare body composition prediction equations for yearling meat goats based on US and BCS.

2. Materials and Methods The experiment was approved by the Langston University Animal Care Committee. Most procedures were described by Ngwa et al. (2006) and, therefore, will only be briefly described here.

In the 5 months preceding the experiment, 21 yearling Boer × Spanish goat wethers were managed to achieve high BW and BCS, and 21 received restricted amounts of feed to produce low BW and BCS. Conditions at the beginning of the experiment are given in Table 1. During the 24-week experiment, initially fat (I-F) animals had restricted feed access to decrease BW and BCS, and initially thin (I-T) animals had relatively high amounts of feed to increase BW and BCS. Measures occurred at the beginning of the experiment and after 12 and 24 weeks.

Table 1. Summary of data used to develop equations to predict body composition of yearling meat goatsa

Item Mean S.E. Minimum Maximum Full (unshrunk) BW (kg) 44.8 1.16 26.5 61.5 Shrunk BW (kg) 42.1 1.12 24.5 59.0 Empty BW (kg) 36.4 1.11 19.0 51.0 Body condition score (1–5) 3.0 0.11 1.5 4.0 Mass (kg) Water 22.00 0.538 14.37 30.01 Fat 7.68 0.540 1.17 13.40 Protein 5.64 0.161 2.79 8.16 Ash 1.05 0.028 0.63 1.55 Concentration (% of empty BW)

49

Item Mean S.E. Minimum Maximum Water 61.25 1.011 53.69 76.52 Fat 20.24 1.110 4.67 29.67 Protein 15.58 0.188 13.30 18.14 Ash 2.92 0.062 2.23 3.71

a n = 40.

US procedures were those described by Wuliji et al. (2003). On the morning prior to harvest, wethers were weighed full or unshrunk (FBW) and BCS was determined by a panel of four individuals, with 0.25-increments. Procedures for determining BCS as described by Villaquiran et al., 2005a and Villaquiran et al., 2005b were used. Descriptions from these sources are given below.

With a BCS of 1, the animal is emaciated and weak. The backbone is highly visible and forms a continuous ridge. The flank is hollow. Ribs are clearly visible. There is no fat cover, and fingers can easily penetrate into intercostal spaces (between ribs). The spinous processes of the lumbar vertebrae can be grasped easily between the thumb and forefinger; the spinous processes are rough, prominent, and distinct giving a saw-tooth appearance. Very little muscle and no fat can be felt between the skin and the spinous process. There is a deep depression in the transition from spinous to transverse processes. The hand can easily grasp the transverse processes of the lumbar vertebrae, which are very prominent. Clearly half of the length of the transverse processes is discernible. Sternal fat can be easily grasped between thumb and fingers and moved from side to side. The cartilage and joints joining ribs and sternum are easily felt.

With a BCS of 2, the goat appears slightly raw-boned. The backbone is still visible with a continuous ridge. Some ribs can be seen and there is a small amount of fat cover. The ribs are still felt. Intercostal spaces are smooth but can still be penetrated. The spinous processes of the lumbar vertebrae are evident and can still be grasped between the thumb and forefinger; however, a muscle mass can be felt between the skin and the spinous process. There is an obvious depression in the transition from spinous to transverse processes. The hand can grasp the transverse processes but the outlines of the transverse processes are difficult to see. About one-third to one-half of the length of the transverse processes is discernible. Sternal fat is wider and thicker but can still be grasped and lifted by the thumb and forefinger. The fat layer can still be moved slightly from side to side. Joints are less evident.

With a BCS of 3, the backbone is not prominent. Ribs are barely discernible and an even layer of fat covers them. Intercostal spaces are felt using pressure. The spinous processes of the lumbar vertebrae cannot be easily grasped because the tissue layer covering the vertebrae is thick. When running a finger over the spinous processes, a slight hollow is felt. There is a smooth slope in the transition from spinous to transverse processes. The outline of the transverse processes of the lumbar vertebrae is slightly discernible. Less than one-quarter of the length of the transverse processes is discernible. Sternal fat is wide and thick. It can still be grasped but has very little movement. Joints joining cartilage and ribs are barely felt.

With a BCS of 4, the backbone cannot be seen. Ribs are not seen. The side of the animal is sleek in appearance. It is impossible to grasp the spinous processes of the lumbar vertebrae, which are wrapped in a thick layer of muscle and fat. The spinous processes form a continuous line. There is a rounded transition from spinous to transverse processes. The outline of the transverse processes of the lumbar vertebrae is no longer discernible. The transverse processes are a smooth, rounded edge, with no individual processes discernible. Sternal fat is difficult to grasp because of its width and depth. It cannot be moved from side to side.

With a BCS of 5, the backbone is buried in fat. Ribs are not visible. The rib cage is covered with excessive fat. The thickness of the muscle and fat is so great that reference marks on the

50

spinous processes are lost. The spinous processes form a depression along the backbone and there is a bulging transition from spinous to transverse processes. The thickness of the muscle and fat is so great that reference marks on the transverse processes are also lost. It is impossible to grasp the transverse processes. The sternal fat now extends and covers the sternum, joining fat covering cartilage and ribs; it cannot be grasped.

After determining FBW and US, feed and water were withheld for 24 h before US determination. A 20% (w/v) urea solution in 0.9% (w/v) saline was infused into the jugular vein through a winged catheter (19 gauge, 1.9 cm; Vacutainer®, Becton Dickinson, Rutherford, NJ) at 130 mg/kg FBW, after a 0-min sample was collected. Twelve minutes later another sample was withdrawn. Blood was placed in ice then centrifuged later. Shrunk BW (SBW) was determined. Serum was frozen until analysis of urea (Chaney and Marbach, 1962). US was calculated as urea infused/change in serum concentration. Immediately thereafter, wethers were harvested via stunning with a captive bolt pistol and exsanguination. Pools of weighed noncarcass components (blood, head, hide, organs, and fat) and the carcass were ground (Model 801 Autogrinder; Austio Company, Astoria, OR) separately three times sequentially through each of three plates with different apertures (i.e., 10, 5, and 2 mm plates). After the final grind, the sample was hand-mixed and duplicate 250 g samples were collected and stored at −20 °C.

Carcass and noncarcass components were analyzed for dry matter by lyophilization (Model CRVP-195P Dura Stop; FTS Systems, Stone Ridge, NY). After drying, samples were reground in a blender (Model 36BL23 HGBSS; Waring, New Hartford, CT) and analyzed for crude protein, ash (AOAC, 1990), and fat. Fat was determined by supercritical fluid extraction (Model SFX 220; ISCO, Lincoln, NE). However, there was an equipment problem in fat analysis detected after all samples had been analyzed. After correcting the problem, the 24-week samples were re-analyzed. Samples from 0 and 12 weeks could not also be re-analyzed because they had been inadvertently discarded. Average concentrations (empty BW basis) for the final samples re-analyzed were 23.0 (S.E. = 0.60) and 29.3% (S.E. = 1.37) in carcass and noncarcass pools, respectively, which were quite similar to the difference between 100 and the sum of water, protein, and ash levels (carcass: 24.7% ± 0.64; noncarcass: 31.1% ± 1.34). In addition, fat concentrations at 24 week pedetermined by the two methods were closely related (r = 0.97; P < 0.0001). Hence, the latter values were employed for all samples. Energy concentrations of 39.3 and 23.1 MJ/kg were assumed for fat and protein, respectively (ARC, 1980).

The BCS estimate used was the mean of the four individual scores. Analyses were also conducted with the mean rounded to the near 0.25-increment. Rounded values produced similar equations that explained similar or slightly less variation. Data from two animals were omitted because of problems in urea infusion. Regression procedures of SAS (1990) were used to determine relationships between concentration and mass of water, fat, protein, and ash and SBW and US or BCS. Model fit was first evaluated by R2 and root mean square error (RMSE). Moreover, to evaluate potential bias in equations, residuals (predicted minus observed) were regressed against predicted values (St. Pierre, 2001). In addition, correlation coefficients between variables were determined with SAS (1990).

3. Results 3.1. Data summary As shown in Table 1, there was a considerable range in most variables. BCS indicate that some animals were very thin (e.g., minimum BCS of 1.5), and the highest BCS was 4.0. The range in fat concentration was large, with the minimum 23% of the mean and the maximum 47% greater than the mean. The range in protein concentration was smaller, with the minimum 15% less than the mean and the maximum 16% greater than the mean.

Many of the correlation coefficients in Table 2 were as expected and are in accordance with the equations to be subsequently addressed. For example, it is notable that US as a percentage of SBW was not significantly related to concentrations of water, fat, or ash, but

51

was negatively correlated with protein concentration. BCS was moderately to highly related to concentrations of water, fat, and ash, but was not correlated with protein concentration.

3.2. US US equations (Table 3) differed from those determined by Wuliji et al. (2003). Overall, equations to predict concentrations of water, fat, protein, and ash based on US and SBW did not explain large amounts of variation. US when the only independent variable explained essentially no variation in water or fat concentration (Eqs. 1 and 4, respectively). However, addition of US to the regression of water concentration against SBW did increase the R2 and decrease the RMSE (Eq. 3). US did not improve prediction of fat concentration beyond the regression against SBW (Eq. 6 versus Eq. 5). Findings were similar for predicting water and fat mass, although R2 were much greater (Eqs. 7–12). Overall, simplest equations with greatest accuracy were Eqs. 3 and 9 for water and 5 and 11 for fat concentration and mass, respectively.

Protein concentration could be best predicted by Eq. 13, in which US was the sole independent variable (Table 3). The concentration of ash, however, was predicted most accurately by Eqs. 17 and 18; RMSE were the same and the effect of US in Eq. 18 was not significant. Nonetheless, Eq. 18 is recommended since intuitively the degree of fatness would impact the relationship between ash concentration and SBW. In contrast to water and fat, the best equation for predicting protein mass differed from that for concentration. Protein mass was most accurately predicted by Eq. 21, with independent variables of both US and SBW.

3.3. BCS 3.3.1. I-F and I-T animals Eqs. 25–27 provide estimates of change in BW for each 1 unit change in BCS (Table 4). Quadratic effects of BCS on FBW, SBW, and EBW in the present experiment were not significant. BCS explained considerable variability in fat and energy concentrations (Table 4). Each 1 unit change in BCS equated to change in fat and energy concentrations of 7.53% and 3.01 MJ/kg, respectively. No variation in protein concentration was accounted for by BCS, although it did explain moderate variability in water and ash levels. The effect of protein concentration when added to a regression of BCS against fat concentration was not significant (P = 0.58).

Additions of BCS to regressions of water, protein, and ash mass against SBW did not increase explained variability (Eq. 33 versus Eq. 8, Eq. 35 versus Eq. 20, and Eq. 36 versus Eq. 23; Table 3 and Table 4). However, inclusion of BCS did improve prediction of fat mass based on SBW. The effect of BCS when included in the regression of energy against SBW was significant as well.

3.3.2. I-T animals Ngwa et al. (2006) addressed the relatively small changes in fat and energy concentrations in empty body tissues of I-F animals as the experiment progressed, compared with marked changes for I-T animals. But for both initial body condition treatments, there was substantial change in BCS with advancing time. Consequently, correlations for I-F animals between BCS and concentrations of fat and energy were nonsignificant (P = 0.54), compared with highly significant correlations for I-T animals (r = 0.94; P < 0.01). As noted by Ngwa et al. (2006), this suggests that the method of determining BCS in regards to being reflective of fat concentration varied between initial body conditions. Evidently physical characteristics of the body of I-T animals that determined BCS as assessed by touching with fingers of panel members varied considerably from those of I-F animals. For I-F animals, BCS appeared to vary simply with total tissue mass rather than level of fat as could be evaluated by the external tissue examination by the panel.

Because of no relationships between BCS and empty body fat and energy concentrations for one of the initial body condition treatments, regressions were also conducted separately for

52

each. As expected, variation in tissue concentrations explained by regressions with I-F animal data alone was little (i.e., R2 of 0.065, 0.022, 0, 0.085, and 0.022 for concentrations of water, fat, protein, ash, and energy, respectively). Therefore, only equations for regressions with data of I-T animals are presented in Table 5. In many instances, variation accounted for was greater than for equations based on all data. BCS regression coefficients for concentrations and mass of fat (Eqs. 42 and 47, respectively) and the quantity and level of energy (Eqs. 45 and 50, respectively) were greater than those derived with all data. Eq. 42 indicates change in fat concentration of 10.7% for each 1 unit of BCS, and Eq. 45 resulted in corresponding change in energy concentration of 4.26 MJ/kg. Moreover, changes in FBW, SBW, and EBW per 1 BCS unit change were about 1.5–2 kg less than with all data.

3.4. US versus BCS Residuals (observed minus predicted) were calculated for Eq. 3 (water concentration based on US and SBW), Eq. 5 (fat concentration based on SBW), Eq. 9 (water mass based on US and SBW), Eq. 11 (fat mass based on SBW), Eq. 13 (protein concentration based on US), Eq. 18 (ash concentration based on US and SBW), Eq. 21 (protein mass based on US and SBW), Eq. 23 (ash mass based on SBW), Eq. 28 (water concentration based on BCS), Eq. 29 (fat concentration based on BCS), Eq. 31 (ash concentration based on BCS), Eq. 33 (water mass based on SBW and BCS), Eq. 34 (fat mass based on SBW and BCS), and Eq. 36 (ash mass based on SBW and BCS). Regressions of residuals against predictions in all cases yielded intercepts and slopes not different than 0 (P > 0.98), indicating lack of bias. Findings were similar for equations based on data only from I-T animals.

For water, fat, and ash concentrations and mass, the aforementioned recommended equations based on BCS explained more variability than ones based on US, although in some cases differences were not large (i.e., water and ash concentrations and mass). Neither US nor BCS explained variability in protein concentration. Equations to predict protein mass based on SBW and US or BCS were nearly identical in R2 and RMSE.

3.5. Prediction of EBW and SBW Inclusion of BCS in the regression to predict EBW from FBW (Eqs. 51 and 52; Table 6) slightly increased explained variation, although intercepts for both equations significantly differed from 0. Conversely, BCS did not improve projection of SBW from FBW, and intercepts were not different from 0.

4. Discussion 4.1. US The considerable differences between equations of this experiment to predict body composition from US and those of Wuliji et al. (2003) make readily apparent one of the significant limitations of the US procedure. For most accurate use of US, prediction equations should be developed with animals similar to ones to which they will be applied. However, it is not always possible to directly assess chemical composition. If it is feasible, then determining composition with an adequate number of animals to develop accurate prediction equations would make the need to use US estimates questionable.

That BCS equations compared so favorably with those based on US was not expected. Reasons for this are unknown. The urea dose causes some hemolysis, but absorbance wavelengths of the procedures for analyzing urea and hemoglobin differ (i.e., 340 nm versus 540 nm). However, the time chosen for post-dosing sampling could have been involved. This is the point at which dosed urea has equilibrated with all body water. Asmare et al. (2006) determined that the most appropriate one overall time for growing and yearling Alpine females was 13 min, but perhaps more important was the appreciable variability among individuals observed in this time point. This consideration could only be addressed by repeated sampling, such as every 3 min as used by Asmare et al. (2006), in order to determine the best time for each individual animal. However, to do so would markedly lessen the simplicity of the US procedure. Furthermore, even if the US determination accurately predicted body water

53

concentration, Ngwa et al. (2006) observed significant differences among body condition treatment and harvest times in the water to protein ration in noncarcass tissues and the empty body.

4.2. BCS The lack of or low variability in protein concentration explained by BCS, nonsignificant effects of BCS when added to regressions of protein mass against SBW, and nonsignificant correlations between protein concentrations and BCS indicate that the BCS procedure was not particularly sensitive to protein concentration in the shrunk body. The magnitude of differences in protein concentration may have been less than needed to be detected in the BCS procedure, which also is implied for the US determination.

The FBW coefficient of 8.9 kg in the regression against BCS with all data is slightly less and the coefficient of 7.2 kg with I-T data only was appreciably less than 5.1 kg for western range ewes determined by Sanson et al. (1993) with a 1–9 scale, which would seem expected based on presumed differences in mature size. The predicted change in energy concentration per 1 unit of BCS based on data from all animals was slightly greater than 2.6–2.7 MJ/kg suggested for cattle by NRC, 2000 and NRC, 2001, though change in fat concentration was similar (i.e., 7.54% per unit change in BCS on a 1–5 scale). Change in fat concentration per unit change in BCS determined with I-T animals was greater than the aforementioned values, but these differences are partially lessened by lower predicted fat concentrations at a BCS of 1.

NRC, 2000 and NRC, 2001 expressed BW at different BCS relative to BW of cattle at the mid-point BCS. SBW values for beef cattle ranged from 77% at a BCS of 1 to 144% at a BCS of 9 (9-point scale), with the magnitude of change increasing with increasing BW. Empty BW values for dairy cattle ranged from 73% for a BCS of 1 to 127% for a BCS of 5 (5-point scale), with linear change regardless of BCS. The range in values in the present experiment with data from all goats was slightly greater. For example, FBW predicted from Eq. 25 for BCS of 1, 2, 4, and 5 was 60, 80, 120, and 140% of FBW of a goat at a BCS of 3. Based on data only of I-T animals, FBW predicted from Eq. 38 for BCS of 1, 2, 4, and 5 was 67, 84, 116, and 133% of FBW of a goat at a BCS of 3.

Though relationships between BCS and body composition of I-F animals mobilizing tissues during the experiment either did not exist or were weak, use of equations based on all data rather than only from I-T animals would seem recommendable. One reason for this is simply the larger number of observations. Another is reasonableness of the predictions and agreement with ones for other species. Based on equations from I-F animal data, for a BCS of 1 predicted fat and energy concentrations were quite low (i.e., −3.8% and 1.5 MJ/kg). Likewise, predicted levels at a BCS of 5 seem unrealistically high (i.e., 38.8% fat and 18.5 MJ/kg energy). From Eqs. 25 and 29, the concentration of fat on a FBW basis in tissue gained when increasing from a BCS of 1–2 was 32% compared with 78% when changing from a BCS of 4–5.

Findings of the present experiment indicate that BCS, though subjective in nature, can be a simple useful means of assessing body composition as or more accurately than the objective US measure, as also suggested by results of Agnew et al. (2005) for dairy cows. However, most appropriate criteria to determine BCS may differ between animals initially in extreme body conditions and subsequently placed on markedly different planes of nutrition to elicit tissue mobilization or accretion. For example, in the present experiment BCS corresponded closely to SBW with both initial body condition treatments (r = 0.84 and 0.76 for I-F and I-T, respectively; P < 0.01) but was only correlated with energy and fat concentrations of I-F animals increasing in SBW. Perhaps though it is pertinent that both sets of animals incurred relatively steady rates of BW change throughout the experiment. If BW of I-F animals had been allowed to stabilize, it is conceivable that relationships between BCS and body composition would have been stronger.

4.3. Prediction of EBW and SBW

54

The prediction of SBW from FBW, with the former approximately 96% of the latter, is the same as assumed for sheep by Cannas et al. (2004). Cannas et al. (2004) assumed that EBW of sheep is 92% of FBW, which is also similar to the regression coefficient in the present experiment. However, with a negative intercept of 5.2 kg, predicted EBW relative to FBW for goats of this experiment is considerably lower. This is in accordance with a generally lower dressing percentage for goats compared with sheep.

5. Summary and conclusions Equations to predict body composition of yearling meat goats based on BCS were as or more accurate than ones based on US. Although, neither US nor BCS were useful to predict protein concentration, and water and ash concentrations were not predicted with high accuracy either. BCS accounted for considerable variability in concentrations of fat and energy. Thus, BCS can be useful in determining feed needs or energy mobilized with specific changes in BW. Furthermore, assuming similar ranges in concentrations and most appropriate, possibly adapted BCS procedures, it would seem that BCS equations to predict fat and energy concentrations can be useful across genotypes. In support, NRC, 2000 and NRC, 2001 recommended the same tissue fat, protein, ash, and water concentrations for beef and dairy cattle and for different genotypes.

Acknowledgment This research was supported by USDA Project Number 2003-38814-13923.

References Agnew et al., 2005 R.E. Agnew, T. Yan, W.J. McCaughey, J.D. McEvoy, D.C. Patterson, M.G. Porter and R.W.J. Steen, Relationships between urea dilution measurements and body weight and composition of lactating dairy cows, J. Dairy Sci. 88 (2005), pp. 2476–2486. AOAC, 1990 AOAC, Official Methods of Analysis (15th ed.), Association of Official Analytical Chemists, Washington, DC (1990). ARC, 1980 ARC, The Nutrient Requirements of Ruminant Livestock, Commonwealth Agricultural Bureaux, Slough, UK (1980) pp. 2–58. Arta Putra et al., 1998 I.G.A. Arta Putra, D. Sastradipradja, D.A. Astuti, B. Kiranadi and L.A. Sofyan, Nutrient utilization of growing female Etawah crossbreed goats fed diets containing different protein/energy ratios. In: K.J. McCracken, E.F. Unsworth and A.R.G. Wylie, Editors, Energy Metabolism of Farm Animals, CAB International, New York, NY (1998), pp. 63–66. Asmare et al., 2006 Asmare, A., Dawson, L.J., Puchala, R., Gipson, T.A., Villaquiran, M., Tovar-Luna, I., Animut, G., Ngwa, T., Merkel, R.C., Goetsch, A.L., 2006. Factors influencing urea space estimates in goats. Small Rum. Res., doi:10.1016/j.smallrumres.2006.08.009, in press. Bartle et al., 1987 S.J. Bartle, S.W. Kock, R.L. Preston, T.L. Wheeler and G.W. Davis, Validation of urea dilution to estimate in vivo body composition in cattle, J. Anim. Sci. 64 (1987), pp. 1024–1040. Bartle and Preston, 1986 S.J. Bartle and R.L. Preston, Plasma, rumen and urine pools in urea dilution determination of body composition in cattle, J. Anim. Sci. 63 (1986), pp. 77–82. Bartle et al., 1988 S.J. Bartle, O.A. Turgeon Jr., R.L. Preston and D.R. Brink, Procedural and mathematical considerations in urea dilution estimation of body composition in lambs, J. Anim. Sci. 66 (1988), pp. 1920–1927. Cannas et al., 2004 A. Cannas, L.O. Tedeschi, D.G. Fox, A.N. Pell and P.J. Van Soest, A mechanistic model for predicting the nutrient requirements and feed biological values for sheep, J. Anim. Sci. 82 (2004), pp. 149–169. Chaney and Marbach, 1962 A.L. Chaney and E.P. Marbach, Modified reagents for determination of urea and ammonia, Clin. Chem. 8 (1962), pp. 130–136. Edmonson et al., 1989 A.J. Edmonson, I.J. Lean, L.D. Weaver, T. Farver and G.A. Webster, Body condition scoring chart for Hostein dairy cows, J. Dairy Sci. 72 (1989), pp. 68–78.

55

Galloway et al., 1996 D.L. Galloway Sr., A.L. Goetsch and D.M. Hallford, Effects of supplementing moderate- to low-quality grass hay with maize and(or) rumen undegradable protein on growth of wethers, Small Rum. Res. 21 (1996), pp. 181–193. Hammond et al., 1990 A.C. Hammond, D.R. Waldo and T.S. Runsey, Prediction of body composition in Hostein steers using urea space, J. Dairy Sci. 73 (1990), pp. 3141–3145. Honhold et al., 1989 N. Honhold, H. Petit and R.W. Halliwell, Condition scoring scheme for small east African goats in Zimbabwe, Trop. Anim. Health Prod. 21 (1989), pp. 121–127 Meissner et al., 1980 H.H. Meissner, J.H. van Staden and E. Pretorius, In vivo estimation of body composition in cattle with tritium and urea dilution. I. Accuracy of prediction equations for the whole body, S. Afr. J. Anim. Sci. 10 (1980), pp. 165–171. Ngwa et al., 2006 Ngwa, A.T., Dawson, L.J., Puchala, R., Detweiler, G., Merkel, R.C., Tovar-Luna, I., Sahlu, T., Goetsch, A.L., 2006. Effect of initial body condition of Boer x Spanish yearling wethers and level of nutrient intake on body composition. Small Rum. Res., doi:10.1016/j.smallrumres.2006.10.103, in press. NRC, 2000 NRC, Nutrient Requirements of Beef Cattle (Update 2000), National Academy Press, Washington, DC (2000). NRC, 2001 NRC, Nutrient Requirements of Dairy Cattle (seventh revised ed.), National Academy Press, Washington, DC (2001). Oregui et al., 1997 L.M. Oregui, D. Gabina, M.S. Vicente, M.V. Bravo and T. Treacher, Relationships between body condition score, body weight and internal fat deposits in Laxtra ewes, Anim. Sci. 65 (1997), pp. 63–69. Poland, 1991 Poland, W.W., 1991. The effects of limit feeding a high concentrate diet on feedlot performance and body composition of growing lambs. Ph.D. Dissertation. South Dakota State University, Brookings, SD. Rule et al., 1986 D.C. Rule, R.N. Arnold, E.J. Hentges and D.C. Beitz, Evaluation of urea dilution as a technique for estimating body composition of beef steers in vivo: validation of published equations and comparison with chemical composition, J. Anim. Sci. 63 (1986), pp. 1935–1948. Sanson et al., 1993 D.W. Sanson, T.R. West, W.R. Tatman, M.L. Riley, M.B. Judkins and G.E. Moss, Relationship of body condition of mature ewes with condition score and body weight, J. Anim. Sci. 71 (1993), pp. 1112–1116. SAS, 1990 SAS (fourth ed.), SAS/STAT User's Guide (Version 6) vol. 2, SAS Institute Inc., Cary, NC (1990). St. Pierre, 2001 N.R. St. Pierre, Should residual plots use Y or Yhat?, J. Anim. Sci. 79 (2001) (Suppl. 1), p. 359. Villaquiran et al., 2005a M. Villaquiran, T.A. Gipson, R.C. Merkel, A.L. Goetsch and T. Sahlu, Body condition score for improved management, Proceedings of the Annual Goat Field Day Langston University, Langston, OK, USA (2005), pp. 111–117. Villaquiran et al., 2005b M. Villaquiran, T.A. Gipson, R.C. Merkel, A.L. Goetsch and T. Sahlu, Body Condition Score in Goats, Langston University, Langston, OK, USA (2005). Wuliji et al., 2003 T. Wuliji, A.L. Goetsch, R. Puchala, T. Sahlu, R.C. Merkel, G. Detweiler, S. Soto-Navarro, J. Luo and T. Shenkoru, Development of body composition prediction equations based on shrunk body weight and urea space, J. Appl. Anim. Res. 23 (2003), pp. 1–24. Table 2. Relationships between variables for yearling meat goats Item Item

BCS (1–5)

US (%)

US (kg)

Water (%)

Fat (%)

Protein (%)

Ash (%)

Energy (MJ/kg)

Water(kg)

Fat (kg)

Protein (kg)

Ash (kg)

Energy (MJ)

SBW (kg) 0.80 0.06 0.65 −0.44 0.58 0.01 −0.30 0.58 0.91 0.79 0.92 0.76 0.83 0.01 0.70 0.01 0.01 0.01 0.93 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 BCS (1–5) 0.00 0.48 −0.54 0.78 0.12 −0.45 0.78 0.66 0.86 0.77 0.51 0.88

56

Item Item

BCS (1–5)

US (%)

US (kg)

Water (%)

Fat (%)

Protein (%)

Ash (%)

Energy (MJ/kg)

Water(kg)

Fat (kg)

Protein (kg)

Ash (kg)

Energy (MJ)

0.99 0.01 0.01 0.01 0.46 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 US (%) 0.79 0.21 0.00 −0.51 −0.19 −0.05 0.16 0.04 −0.14 −0.08 0.01 0.01 0.20 1.00 0.01 0.24 0.78 0.31 0.83 0.40 0.62 0.95 US (kg) −0.08 0.32 −0.36 −0.37 0.29 0.69 0.47 0.45 0.40 0.48 0.64 0.05 0.03 0.03 0.08 0.01 0.01 0.01 0.02 0.01 Water (%) −0.83 −0.14 0.40 −0.84 −0.04 −0.78 −0.46 −0.19 −0.76 0.01 0.38 0.02 0.01 0.82 0.01 0.01 0.25 0.01 Fat (%) 0.08 −0.49 1.00 0.28 0.95 0.56 0.26 0.92 0.62 0.01 0.01 0.09 0.01 0.01 0.11 0.01 Protein (%) 0.34 0.17 −0.04 0.04 0.40 0.24 0.10 0.04 0.30 0.82 0.81 0.02 0.14 0.56 Ash (%) −0.45 −0.25 −0.52 −0.23 0.30 −0.49 0.01 0.13 0.01 0.17 0.07 0.01 Energy (MJ/kg) 0.27 0.93 0.59 0.28 0.92 0.10 0.01 0.01 0.09 0.01 Water (kg) 0.52 0.82 0.76 0.58 0.01 0.01 0.01 0.01 Fat (kg) 0.74 0.45 0.99 0.01 0.01 0.01 Protein (kg) 0.79 0.80 0.01 0.01 Ash (kg) 0.52 0.01 P-values are given below the correlation coefficients; concentrations are on a shrunk BW basis; BCS = body condition score (1 and 5 = extremely thin and fat, respectively); US = urea space; SBW = shrunk BW.

57

Table 3. Equations for development of body composition prediction equations for yearling meat goats based on urea space and shrunk BW Equation number Dependent variable Equationa Adjusted

R2 R2 RMSEb 1 Water (%) 49.336 (S.E. = 2.5116) + [0.0772c (S.E. = 0.05881) × US, %] 0.043 0.018 3.715 2 Water (%) 62.386 (S.E. = 3.2830) − [0.2340 (S.E. = 0.07696) × SBW, kg] 0.196 0.175 3.406 3 Water (%) 59.070 (S.E. = 3.7762) + [0.0880d (S.E. = 0.05281) × US, %] − [0.2420 (S.E. = 0.07537) × SBW, kg] 0.252 0.211 3.329

4 Fat (%) 17.626 (S.E. = 4.3957) + [0.0002e (S.E. = 0.10292) × US, %] 0.000 −0.026 6.501

5 Fat (%) −4.612 (S.E. = 5.0870) + [0.5287 (S.E. = 0.11925) × SBW, kg] 0.341 0.324 5.278 6 Fat (%) −3.726 (S.E. = 6.0605) − [0.0235f (S.E. = 0.08476) × US, %] + [0.5308 (S.E. = 0.12097) × SBW, kg] 0.342 0.307 5.343 7 Water (kg) 14.608 (S.E. = 1.3264) + [0.4217 (S.E. = 0.07226) × US, kg] 0.473 0.459 2.504 8 Water (kg) 3.593 (S.E. = 1.3747) + [0.4373 (S.E. = 0.03222) × SBW, kg] 0.829 0.824 1.426 9 Water (kg) 3.988 (S.E. = 1.3387) + [0.1036 (S.E. = 0.05200) × US, kg] + [0.3848 (S.E. = 0.04072) × SBW, kg] 0.846 0.837 1.374 10 Fat (kg) 2.604 (S.E. = 1.6160) + [0.2898 (S.E. = 0.08805) × US, kg] 0.222 0.201 3.051 11 Fat (kg) −8.261 (S.E. = 2.05990 + [0.3788 (S.E. = 0.04829) × SBW, kg] 0.618 0.608 2.137 12 Fat (kg) −8.415 (S.E. = 2.1039) − [0.0403g (S.E. = 0.08172) × US, kg] + [0.3993 (S.E. = 0.06399) × SBW, kg] 0.621 0.600 2.159 13 Protein (%) 15.486 (S.E. = 0.5936) − [0.0503 (S.E. = 0.01390) × US, %] 0.257 0.237 0.878

14 Protein (%) 13.307 (S.E. = 0.9812) + [0.0021 (S.E. = 0.02300) × SBW, kg] 0.000 −0.026 1.018

15 Protein (%) 15.235 (S.E. = 1.008) − [0.0506 (S.E. = 0.01409) × US, %] + [0.0067h (S.E. = 0.02011) × SBW, kg] 0.259 0.219 0.888 16 Ash (%) 2.740 (S.E. = 0.1937) − [0.0055i (S.E. = 0.00454) × US, %] 0.037 0.012 0.287 17 Ash (%) 3.172 (S.E. = 0.2597) − [0.0157 (S.E. = 0.00609) × SBW, kg] 0.149 0.126 0.269 18 Ash (%) 3.353 (S.E. = 0.3045) − [0.0048j (S.E. = 0.00426) × US, %] − [0.0152 (S.E. = 0.00608) × SBW, kg] 0.177 0.133 0.269 19 Protein (kg) 4.189 (S.E. = 0.48892 + [0.0827 (S.E. = 0.02664) × US, kg] 0.203 0.182 0.923 20 Protein (kg) 0.060 (S.E. = 0.38854) + [0.1326 (S.E. = 0.00911) × SBW, kg] 0.848 0.844 0.403 21 Protein (kg) −0.117 (S.E. = 0.3467) − [0.0462 (S.E. = 0.01347) × US, kg] + [0.1560 (S.E. = 0.01055) × SBW, kg] 0.885 0.878 0.356 22 Ash (kg) 0.829 (S.E. = 0.0863) + [0.0126 (S.E. = 0.00470) × US, kg] 0.158 0.136 0.163 23 Ash (kg) 0.258 (S.E. = 0.1112) + [0.0188 (S.E. = 0.00261) × SBW, kg] 0.578 0.567 0.115 24 Ash (kg) 0.238 (S.E. = 0.11183) − [0.0051k (S.E. = 0.00434) × US, kg] + [0.0214 (S.E. = 0.00340) × SBW, kg] 0.594 0.572 0.115 a n = 40; US = urea space; SBW = shrunk BW.; b RMSE = root mean square error.; c US regression coefficient P of 0.20.; d US regression coefficient P of 0.10.; e US regression coefficient P of 1.00.; f US regression coefficient P of 0.78.; g US regression coefficient P of 0.62.; h SBW regression coefficient P of 0.74.; i US regression coefficient P of 0.23.; j US regression coefficient P of 0.27.; k US regression coefficient P of 0.24.

58

Table 4. Equations for development of body composition prediction equations for yearling meat goats with initially high or low BW and body condition score based on body condition score and shrunk BW Equation number

Dependent variable Equationa Adjusted

R2 R2 RMSEb 25 FBW (kg) 17.902 (S.E. = 3.2527) + [8.9087 (S.E. = 1.05448) × BCS] 0.653 0.643 4.385 26 SBW (kg) 16.303 (S.E. = 3.1681) + [8.5537 (S.E. = 1.02707) × BCS] 0.646 0.637 4.271 27 EBW (kg) 8.919 (S.E. = 2.6129) + [9.1065 (S.E. = 0.84705) × BCS] 0.753 0.746 3.523 28 Water (%) 61.745 (S.E. = 2.3662) − [3.0541 (S.E. = 0.76708) × BCS] 0.294 0.276 3.190 29 Fat (%) −5.076 (S.E. = 3.0048) + [7.5361 (S.E. = 0.97411) × BCS] 0.612 0.601 4.051

30 Protein (%) 12.849 (S.E. = 0.7496) + [0.18181 (S.E. = 0.2430c) × BCS] 0.015 −0.011 1.011

31 Ash (%) 3.105 (S.E. = 0.1929) − [0.1966 (S.E. = 0.06255) × BCS] 0.206 0.185 0.206 32 Energy (MJ/kg) 0.971 (S.E. = 1.1908) + [3.0059 (S.E. = 0.38604) × BCS] 0.615 0.605 1.606

33 Water (kg) 3.414 (S.E. = 1.3294) + [0.5194 (S.E. = 0.05226) × SBW] − [1.0872d

(S.E. = 0.55613) × BCS] 0.845 0.837 1.376

34 Fat (kg) −7.707 (S.E. = 1.6212) + [0.1246e (S.E. = 0.06373) × SBW] + [3.367 (S.E. = 0.67816) × BCS] 0.771 0.757 1.678

35 Protein (kg) 0.084 (S.E. = 0.3905) + [0.1215 (S.E. = 0.01535) × SBW] + [0.1461f (S.E. = 0.16336) × BCS] 0.851 0.843 0.404

36 Ash (kg) 0.245 (S.E. = 0.1087) + [0.0247 (S.E. = 0.00427) × SBW] − [0.0783g

(S.E. = 0.04546) × BCS] 0.610 0.589 0.112

37 Energy (MJ) −301.2 (S.E. = 63.86) + [7.706 (S.E. = 2.5103) × SBW] + [135.779 (S.E. = 26.7145) × BCS] 0.822 0.812 66.099 a n = 40; FBW = full or unshrunk BW; SBW = shrunk BW (24 h without feed or water); EBW = empty BW; BCS = body condition score (1–5, with 1 extremely thin and 5 very obese); SBW = shrunk BW. b RMSE = root mean square error.; c BCS regression coefficient P of 0.46.; d BCS regression coefficient P of 0.06. e SBW regression coefficient P of 0.06.; f BCS regression coefficient P of 0.38.; g BCS regression coefficient P of 0.10.

59

Table 5. Equations for development of body composition prediction equations for yearling meat goats with initially low BW and body condition score based on body condition score and shrunk BW

Dependent variable Equationa Adjusted Equation

number R2 R2 RMSEb

38 FBW (kg) 22.150 (S.E. = 4.1550) + [7.1736 (S.E. = 1.44316) × BCS] 0.579 0.555 4.548 39 SBW (kg) 21.121 (S.E. = 3.8329) + [6.5579 (S.E. = 1.33128) × BCS] 0.574 0.551 4.196 40 EBW (kg) 12.158 (S.E. = 2.9563) + [7.6459 (S.E. = 1.02681) × BCS] 0.755 0.741 3.236 41 Water (%) 68.157 (S.E. = 1.9196) − [5.2748 (S.E. = 0.66673) × BCS] 0.777 0.764 2.103 42 Fat (%) −14.473 (S.E. = 2.6196) + [10.6606 (S.E. = 0.90989) × BCS] 0.884 0.878 2.868 43 Protein (%) 13.397 (S.E. = 1.1302) + [0.00141 (S.E. = 0.34484) × BCS] 0.035 −0.056 0.800 44 Ash (%) 3.256 (S.E. = 0.2076) − [0.2726 (S.E. = 0.07212) × BCS] 0.442 0.411 0.227 45 Energy (MJ/kg) −2.800 (S.E. = 1.0159) + [4.2647 (S.E. = 0.35285) × BCS] 0.890 0.884 1.112 46 Water (kg) 5.908 (S.E. = 1.3960) + [0.5183 (S.E. = 0.05237) × SBW] − [1.9561d (S.E. = 0.45326) × BCS] 0.878 0.863 0.932 47 Fat (kg) −10.046 (S.E. = 2.1045) + [0.0876c (S.E. = 0.07895) × SBW] + [4.6413 (S.E. = 0.68330) × BCS] 0.890 0.878 1.405 48 Protein (kg) 0.409 (S.E. = 0.6994) + [0.1064 (S.E. = 0.02624) × SBW] + [0.24317 (S.E. = 0.22710) × BCS] 0.769 0.742 0.467 49 Ash (kg) 0.339 (S.E. = 0.1468) + [0.0239 (S.E. = 0.00551) × SBW] − [0.1098 (S.E. = 0.04766) × BCS] 0.553 0.501 0.098 50 Energy (MJ) −385.7 (S.E. = 80.144 + [5.902 (S.E. = 3.0066) × SBW] + [188.154 (S.E. = 26.0219) × BCS] 0.915 0.905 53.521 an = 20; FBW = full or unshrunk BW; SBW = shrunk BW (24 h without feed or water); EBW = empty BW; BCS = body condition score (1–5, with 1 extremely thin and 5 very obese); SBW = shrunk BW.; bRMSE = root mean square error.; cSBW regression coefficient P of 0.28.; dBCS regression coefficient P of 0.30.

Table 6. Equations for predicting empty (EBW) and shrunk BW (SBW) from full BW (FBW) and body condition score (BCS) Dependent variable Equationa Adjusted Equatio

n number R2 R2 RMSEb

60

Dependent variable Equationa Adjusted Equatio

n number R2 R2 RMSEb 51 EBW (kg) −5.16 (S.E. = 1.561) + [0.928 (S.E. = 0.0344) × FBW, kg] 0.950 0.949 1.579 52 EBW (kg) −4.52 (S.E. = 1.262) + [0.751 (S.E. = 0.0470) × FBW, kg] + [2.418 (S.E. = 0.5179) × BCS] 0.969 0.968 1.270 53 SBW (kg) −0.74 (S.E. = 0.923) + [0.957 (S.E. = 0.0204) × FBW, kg] 0.983 0.983 0.934

54 SBW (kg) −0.77 (S.E. = 0.949) + [0.950 (S.E. = 0.0350) × FBW, kg] + [0.086c (S.E. = 0.3857) ×BCS] 0.983 0.982 0.945

an = 40; EBW = empty BW; FBW = full or unshrunk BW; SBW = shrunk BW (24 h without feed or water); BCS = body condition score (1–5, with 1 extremely thin and 5 very fat).; bRMSE = root mean square error.; cBCS regression coefficient P of 0.83.

232

FACTORS INFLUENCING UREA SPACE ESTIMATES IN GOATS A. Asmarea, b, L.J. Dawsonc, R. Puchalaa, T.A. Gipsona, M. Villaquirana, I.Tovar-Lunaa, G. Animuta, d, T.

Ngwaa, T. Sahlua, R.C. Merkela and A.L. Goetscha, ,

aE (Kika) de la Garza Institute for Goat Research, Langston University, P.O. Box 730, Langston, OK 73050, USA bAnimal Science Department, Alemaya University, Dire Dawa, Ethiopia cCollege of Veterinary Medicine, Oklahoma State University, Stillwater, OK 74078, USA dAnimal Science Department, Oklahoma State University, Stillwater, OK 74078, USA Short communication

Small Ruminant Research Article in Press. Available online 27 September 2006.

Abstract

Female Alpine goats, 18 approximately 17 months of age (yearling) and 18 approximately 5-month-old (growing), were used in an experiment to determine effects of animal age, urea dose (100, 130, and 160 mg/kg BW), and time without feed and water (shrink; 0, 16, and 24 h) on urea space (US) estimates. A 20% (w/v) urea solution was infused into a jugular vein, with blood sampled before infusion and every 3 min to 21 min. BW was 49.8, 47.4, and 47.0 kg for yearlings and 26.1, 24.6, and 23.9 kg for growing animals after 0, 16, and 24 h shrinks, respectively (S.E. = 0.80). Time of urea equilibration with body water, determined by a grafted polynomial quadratic–linear model, was affected by a dose × age × shrink interaction (P < 0.05); yearling means did not differ (ranging from 7.3 to 10.8 min), although those for growing animals were greater (P < 0.05) for 0 h:130 mg (13.0 min) and 24 h:130 mg (13.2 min) compared with 24 h:100 mg (7.6 min) and 16 h:130 mg (7.1 min). Based on these times, 12-min samples were used to determine urea space. Urea space was influenced by an age × shrink interaction (P < 0.05), being similar among shrink times for yearlings (17.8, 18.8, and 18.9 kg) and greater (P < 0.05) for growing animals after 0 than 24 h shrink (12.9, 11.3, and 10.0 kg for 0, 16, and 24 h, respectively). Hemoglobin concentration in plasma, as an index of hemolysis, was lower (P < 0.05) for growing than for yearling animals (1.16% versus 1.86%), lowest among doses (P < 0.05) for 100 mg (1.05, 1.74, and 1.75% for 100, 130, and 160 mg, respectively), and highest among shrink times (P < 0.05) for 24 h (1.46, 1.42, and 1.61% for 0, 16, and 24 h, respectively). In conclusion, effects of and interactions involving some of the factors studied and high variability in the time of urea equilibration with body water indicate that, regardless of the particular urea space procedures chosen, relatively high numbers of observations are warranted.

Keywords: Goats; Urea space; Body composition

1. Introduction

Urea space (US) is a procedure that has been used to predict body composition of ruminants, particularly cattle and sheep. Considerable work has been conducted to develop simple means of applying the technique without the necessity of appreciable development activities at different locations before each employment, with qualified success (Bartle and Preston, 1986, Bartle et al., 1987 and Bartle et al., 1988). US has also been applied to goats, but with methods based largely on findings with cattle and sheep (Wuliji et al., 2003a). However, equations to predict body composition in goats from US have varied greatly among experiments and have not accounted for appreciable variation (Wuliji et al., 2003a). Hence, there is need to investigate most appropriate methods for determining US in goats.

Probably the most important considerations in using US to predict body composition in goats are urea dose, length of time of withholding of feed and water or shrink, and time after dosing at which to sample blood. Urea dose may be important as it can influence hemolysis, urea transfer to the rumen and urine clearance, and analytical precision (Bartle et al., 1983, Bartle et al., 1988 and Bartle and Preston, 1986). Time of shrink can impact the estimate of US by influencing gut water that dosed urea equilibrates with (Bartle and Preston, 1986). Post-dosing sampling time affects the extent of equilibration of dosed urea with body water and the degree of clearance in urine (Cowan et al., 1980 and Bartle and Preston, 1986). Animal conditions including species have also influenced most

233

appropriate US procedures to use (Bartle et al., 1983, Bartle et al., 1988 and Hammond et al., 1990). Hence, objectives of this experiment were to determine effects of animal age, urea dose, and time without feed and water on US estimates in growing and yearling goats.

2. Materials and methods

2.1. Treatments

The treatment arrangement was a 2 × 3 × 3 factorial, with two animal ages, three levels of urea infusion or dosage, and three lengths of feed and water restriction (i.e., shrink). Thirty-six Alpine females were used in the experiment, 18 approximately 17 months of age (yearling) and 18 approximately 5-month-old (growing). The three urea infusion levels were 100, 130, and 160 mg/kg BW, to which animals were randomly assigned. Shrink lengths were 0, 16, and 24 h. Animals were subjected to the same urea infusion level with each shrink.

2.2. Sampling procedures

Animals of the two age groups were sampled in different collection periods separated by 1 day for preparations. Preceding sampling, animals were subjected to standard management practices of the Institute, consuming mixed forage-concentrate diets for moderate rates of growth. Animal groups were brought into the enclosed facility in the morning and held in 1.1 × 0.9 elevated pens. Feed (dehydrated alfalfa pellets) and water were available until the 0-h shrink measures in late afternoon. Before this time, a jugular infusion and sampling catheter was fitted into each animal. Procedures entailed treatment of the jugular vein area of the neck with lidocaine, puncture of the jugular vein with a 12-gauge needle, and insertion of approximately 10 cm of a 60-cm long Tygon microbore tube (1 mm i.d. and 1.8 mm o.d.; Norton, Ankron, OH) through the needle. The sampling end of the catheter was secured to the back with tape. Patency of the catheter was maintained by flushing with saline containing 100 IU/ml of heparin. Sixteen and twenty four hours shrink measures occurred at 16 and 24 h, respectively, after the 0-h shrink period. At each time, a 0-min sample was collected followed immediately by urea infusion. Urea infusion was determined based on weight of the syringe before and after infusion and specific gravity of the infusate. The 20% (w/v) urea and 0.9% NaCl (w/v) solution was infused over a period of approximately 25 s. The sample at 0 min and the ones at 3, 6, 9, 12, 15, 18, and 21 min later were collected into a 7-ml tube containing sodium heparin (Becton Dickinson, Vaccutainer Systems, Rutherford, NJ). Sampling was timed so that 50% of the sample was collected at the specified times. Later, samples were centrifuged at 1500 × g and 4 °C for 15 min. Harvested plasma was frozen at −20 °C until laboratory analyses. Animals were weighed immediately after the 21-min sample.

2.3. Laboratory analyses and urea space calculation

Urea N was analyzed colorimetrically using a Technicon AutoAnalyzer II System, with methodology described by Sahlu et al. (1993). Hemoglobin concentration in plasma, as an index of hemolysis, was analyzed by preparing a standard with 100% hemolysis by displacing plasma with water in blood centrifuged at 1500 × g and 4 °C for 15 min and measuring absorbance at 540 nm on a µQuant microplate reader (Bio-Tek, Vinooski, VT) Based on the statistical analysis noted below, urea space was determined based on urea N infused and the difference in urea N concentration in plasma collected before urea infusion (0 min) and 12 min post-infusion.

2.4. Statistical analyses

Problems were encountered in sampling blood from one animal probably because of position of the catheter tip; hence, these data were omitted. Likewise, there were three instances where urea space as %BW, based on 0- and 12-min blood samples, was negative or greater than 100; these data were removed. Factors responsible for this are unknown; however, there were some problems encountered in urea analysis, with presence of a gel-like substance in some plasma samples.

In order to determine the time required for infused urea to equilibrate with body water, grafted polynomial analysis was chosen as the most appropriate statistical approach. This was preferred to other approaches such as slaughter and comparisons of correlations of US based on different sampling times with body composition determined from slaughter (Kock and Preston, 1979 and Bartle et al.,

234

1988). Grafted polynomial regression has been proposed to model many biological functions (Fuller, 1969). Grafted polynomials are segmented polynomials that are continuous and have a continuous first derivative(s) at the join points. For this study, the join points were assumed to be unknown and estimated from the data, in which case the model is nonlinear (Gallant and Fuller, 1973). Nonlinear regression procedures in SAS with the multivariate secant iterative method were used for each individual animal, shrink, and dosage rate. Starting parameter estimates for the regression coefficients were determined by fixing the join points and using polynomial regression. The most appropriate grafted polynomial model to be employed was not known. Therefore, four models were evaluated: linear–linear (LL), quadratic–linear (QL), linear–quadratic (LQ), and quadratic–quadratic (QQ). These terms refer to the pattern of change in blood urea concentration in two time periods from two pools, the first when infused urea is equilibrating with body water (i.e., relatively rapid decrease in blood urea concentration) and the second when infused urea has equilibrated with body water and blood urea concentration is decreasing only because of renal excretion (i.e., relatively slow decrease in blood urea concentration; Bartle et al., 1988). In statistical form, the four grafted polynomial models were:

yt=β0+β1t+β2(θ1−t)I+(θ1−t) (LL)

yt=β0+β1t+β2(θ1−t)2I+(θ1−t) (QL)

yt=β0+β1t+β1t2+β2(θ1−t)I+(θ1−t) (LQ)

yt=β0+β1t+β2t2+β3(θ1−t)2I+(θ1−t) (QQ)

where yt is urea dilution at time t, βi (i = 1 or 2) are regression parameters to be estimated, θ1 is the join point to be estimated, and I+(θ1 − t) = 1 if θ1 ≥ t, otherwise I+(θ1 − t) = 0. The most appropriate model was selected using the criteria of computational difficulty and goodness of fit. Computational difficulty was defined as the number of iterations needed for convergence. This measure is a holdover from when computing time was expensive and is less of a computational factor now with the advent of personal computers. Goodness of fit was defined as the magnitude of the residual sum of squares at convergence and the average parameter coefficient of variation. The average parameter coefficient of variation provides a measure of the precision of estimation. In other words, it is how widely or narrowly dispersed the parameter estimates are.

Mixed model procedures (Littell et al., 1996) were deemed most appropriate to analyze the data, considering that shrink was a repeated measure. The most appropriate covariance structure chosen for BW and US was compound symmetry. The model for BW consisted of age and shrink and their interaction, with a random effect of animal within shrink. The model for US, in kg and %BW, included age, urea dose, shrink, and their interactions; the random effect was animal within shrink. For the analysis of hemoglobin concentration, time after infusion and its interactions with other model components were included, with a repeated measure of shrink × time and random effects of animal within shrink and animal within shrink × time.

3. Results

3.1. Post-dosing sampling time

The LL and the QL models resulted in a lower average residual sum of squares than did LQ and QQ models for all 105 individual age by dose curves (Table 1). In addition, QL provided the lowest join point coefficient of variation, indicating that this parameter was more precisely estimated with QL than the other three models. If the join point estimate was restricted to the sampling interval involved in this study (3–21 min), LL and QL models provided more estimates of the join point within the parameter space than did LQ or QQ models (Table 2). However, QL provided a lower average residual sum of squares than did the LL model, while providing a similar join point coefficient of variation. Therefore, the QL model was chosen as the appropriate model to estimate the join point. Fig. 1 shows fit of the QL model and the estimated join point for one of the observations.

Table 1. Average number of iterations until convergence, residual sum of squares, and parameter coefficient of variation for grafted polynomials used with the join point within the parameter space (PS; 3–21 min) to determine the time for urea equilibration with body water

235

Grafted polynomial modela

Number of observations with

convergence within the PS

Average number of iterations

Average residual sum

of squares

Average parameter

coefficient of variation

Join point coefficient of

variation

LL 102 16 7.196 61.15 28.99 QL 93 29 4.994 247.54 33.49 LQ 33 20 7.741 105.78 30.04 QQ 67 35 4.074 519.24 34.32 aLL, linear–linear; QL, quadratic–linear; LQ, linear–quadratic; QQ, quadratic–quadratic.

Table 2. Average number of iterations until convergence, residual sum of squares, and parameter coefficient of variation for grafted polynomials used with all observations, regardless of the join point being within the parameter space (3–21 min), to determine the time for urea equilibration with body water Grafted polynomial modela

Average number of iterations

Average residual sum of squares

Average parameter coefficient of variation

Join point coefficient of

variation LL 16 14.047 537.15 1024.70 QL 27 9.631 536.60 732.00 LQ 27 1446.44 527.97 1022.56 QQ 32 1253.07 735.50 866.58 aLL, linear–linear; QL, quadratic–linear; LQ, linear–quadratic; QQ, quadratic–quadratic.

Fig. 1. Fit of the quadratic–linear grafted polynomial model for one example observation.

The join point, or the time after dosing at which infused urea had equilibrated with BW, with the QL model was influenced by a three-way interaction among urea dose, age, and shrink (P < 0.05; Table 3). Based on these means, ranging from 7.1 to 13.2 min, the 12-min was chosen to estimate US.

236

Table 3. Effects of age of Alpine females, urea dose, and length of feed and water restriction (shrink) on time of urea equilibration with body water (min) as determined by a grafted polynomial linear–quadratic modela Urea dose (mg/kg BW) Shrink (h) S.E. Yearling Growing 0 16 24 0 16 24 100 9.3ab 7.3a 10.3ab 13.0b 9.0a 7.6a 1.38 130 8.5a 9.2ab 9.0a 10.0ab 7.1a 13.2b 160 10.5ab 10.8ab 10.3ab 9.9ab 8.4a 11.5ab a, b means without a common superscript letter differ (P < 0.05). aSignificant (P < 0.05) effect of age × dose × shrink, and a tendency (P < 0.07) for an effect of shrink.

3.2. BW and US

BW was affected (P < 0.05) by age, shrink, and age × shrink (Table 4). As expected, BW generally decreased with increasing length of time without feed and water. However, the difference in BW for yearling goats between 16 and 24 h of shrink was not significant. US in kg and %BW was affected (P < 0.05) by age and age × shrink; the effect of urea dose was significant (P < 0.05) in kg and tended (P < 0.09) to be significant in %BW. The age × shrink interactions were due to differences in direction. That is, in general US for yearling goats increased as shrink increased but decreased for growing goats. Effects of dose on US entailed greater (P < 0.05) values for 100 mg/kg BW versus 130 and 160 mg/kg BW.

Table 4. Effects of age of Alpine females, urea dose, and length of feed and water restriction (shrink) on BW and urea space based on plasma samples collected before the urea dose and 12 min latera

Item Shrink (h) S.E. Urea dose (mg/kg BW) S.E.

Yearling Growing 100 130 160 0 16 24 0 16 24 BW (kg) 49.8e 47.4d 26.1c 24.6b 23.9a 0.80 Urea space (kg) 17.8c 18.8c 18.9c 12.9b 11.3ab 10.0a 0.86 16.7b 13.6a 14.5a 0.70Urea space (%BW) 36.1a 39.9ab 40.2ab 49.1c 45.3bc 41.5ab 2.10 43.9 39.0 43.2 1.62

a, b, c, d, e: means in a row within age (yearling and growing) or urea dose groupings without a common letter differ (P < 0.05). aSignificant effects of age, shrink, and age × shrink for BW (P < 0.05); age, dose, and age × shrink for urea space in kg (P < 0.05); and age (P < 0.05), dose (P < 0.09), and age × shrink (P < 0.05) for urea space in %BW.

3.3. Plasma hemoglobin concentration

All factors affected (P < 0.05) plasma hemoglobin concentration except for age × shrink (P < 0.12), age × dose × shrink (P < 0.37), and age × shrink × time (P < 0.30; Table 5). With these significant interactions, it is difficult to clearly address the effects of treatments on plasma hemoglobin concentration. As an aid in doing so, main effects will be addressed regardless of interactions. Hemoglobin concentration was lower (P < 0.05) for growing than for mature animals (1.16% versus 1.86%; S.E. = 0.081), lowest among doses (P < 0.05) for 100 mg/kg BW (1.05, 1.74, and 1.75% for 100, 130, and 160 mg/kg BW, respectively; S.E. = 0.100), and highest among shrink times (P < 0.05) for 24 h (1.46, 1.42, and 1.61% for 0, 16, and 24 h, respectively; S.E. = 0.076). Hemoglobin concentration declined slowly with increasing time after 3 min after the urea dose.

Table 5. Effects of age of Alpine females, urea dose, length of feed and water restriction (shrink), and time after urea dose on hemoglobin concentration in plasma (percentage of total blood hemoglobin) due to hemolysisa

237

Age Urea dose (mg/kg BW)

Shrink (h) Time after urea dose (min) S.E.

0 3 6 9 12 15 18 21 Yearling 100 0 0.04 1.60 1.48 1.35 1.30 1.60 1.44 1.20 0.218 16 0.00 1.39 1.31 1.34 1.25 1.31 1.20 1.14 24 0.00 1.15 1.16 1.22 1.19 1.16 1.13 0.98 130 0 0.00 2.85 2.65 2.51 2.74 2.48 2.31 2.46 16 0.00 2.59 2.47 2.38 2.19 2.28 2.14 2.00 24 0.00 3.17 2.98 2.95 2.93 2.77 2.71 2.66 160 0 0.00 2.58 2.35 2.37 2.41 2.35 2.24 2.56 16 0.00 3.01 2.73 2.65 2.61 2.71 2.45 2.40 24 0.00 2.80 2.61 2.56 2.51 2.49 2.33 2.31 Growing 100 0 0.00 1.06 1.05 1.04 0.96 0.96 0.88 0.98 16 0.00 0.94 1.02 0.95 0.86 1.13 0.98 0.88 24 0.00 1.57 1.52 1.44 1.43 1.37 1.30 1.26 130 0 0.00 1.83 1.64 1.53 1.55 1.50 1.44 1.30 16 0.00 1.06 0.97 1.06 0.98 0.95 0.97 0.90 24 0.00 1.25 1.74 1.72 1.58 1.55 1.72 1.50 160 0 0.00 1.07 1.06 1.00 1.11 1.46 0.92 0.88 16 0.00 1.71 1.70 1.58 1.49 1.52 1.41 1.36 24 0.00 2.06 1.86 1.88 1.79 1.69 1.64 1.65 aSignificant (P < 0.05) effects of age, dose, shrink, time, age × dose, age × time, dose × shrink, dose × time, shrink × time, dose × shrink × time, and age × dose × shrink × time.

4. Discussion

4.1. Post-dosing sampling time

The magnitude of treatment effects on the join point or time of equilibration of dosed urea with body tissue water was considerable. Also, there was appreciable variability in the join point, as reflected by the size of the S.E. relative to means. As a further example, relatively high variability in the join point for conditions used in recent experiments with goats of a 130 mg/kg BW urea dose, 12-min sampling time, and 24-h shrink (Wuliji et al., 2003a, Wuliji et al., 2003b, Goetsch et al., 2004, Berhan et al., 2005 and Ngwa et al., 2006) is evident from S.D. of 3.6 and 5.2 min, minimums of 3.2 and 7.2 min, and maximums of 14.3 and 16.6 min for yearling and growing animals, respectively. Such variation suggests that the US procedure might only be of utility with fairly high numbers of observations. Overall, based on these findings there is not an obvious most appropriate post-dosing time of sampling. Use of a time before the join point would result in considerably less accurate estimates of US than one later, though one after the join point would result in overestimates.

4.2. Dose

Urea dose did not influence US in %BW. Thus, a most appropriate urea dose is difficult to recommend. Increasing concentration gradients of urea as the dose increases suggest greater urea transfer from blood into the gut and urine that would lessen accuracy and elevate US estimates. Conversely, high doses should improve accuracy due to analytical considerations but can influence hemolysis.

4.3. Shrink and age

US in kg and %BW was expected to decrease with increasing shrink time because of decreasing water in the digestive tract. Shrink time influenced the comparison of animal ages in US in %BW; US with 0 h of shrink was greater for growing versus yearling goats and also tended to be greater for growing animals with 16 h of shrink; however, values were similar between ages with shrink of 24 h. Reasons for the interaction between age and shrink are unclear but could perhaps involve the ruminal

238

concentration gradient of ammonia. With a greater tissue N demand by growing versus yearling goats, the latter may have had more endogenous urea to recycle to the rumen. In addition, presumably lower feed intake by yearlings before US estimates should have limited microbial protein synthesis, thereby yielding greater ruminal ammonia concentration than for growing animals. In addition, it is possible that mass of total digesta and water in the gut were greater relative to BW for growing versus yearling goats. Each of these differences would have promoted more extensive movement of dosed urea into the rumen of growing versus yearling goats. Hence, it is possible that long shrink times minimize influence of factors affecting movement of dosed urea from blood to body tissues rather than gut digesta.

4.4. Hemolysis

The interactions between treatments in plasma hemoglobin concentration make assessing impact upon hemolysis difficult to assess. Based on main effects, however, it would appear that animal age and dose can have relatively greater effect than shrink time. Reasons why hemolysis was greater for yearling versus growing animals are unclear but may suggest that urea dose should not necessarily be based on BW1.0. The relatively small effect of shrink time on hemolysis seems to indicate major effect of shrink on gut water content rather than state of hydration of body tissues.

5. Summary and conclusions

Shrink time may have greater effect on US with growing versus older goats, and 24 h of shrink or at least 16 h seem desirable to estimate US. US was similar with urea doses of 130 and 160 mg, and a lower dose such as 100 mg, though lessening hemolysis, can allow relatively greater effect of shrink time. Thirteen to fourteen minutes after dosing appeared appropriate to determine US based on the time of dosed urea equilibration with body water in this experiment. Use of a post-dosing sampling time after the actual mean time of equilibration would seem most reasonable for a group of animals, but would overestimate body water. However, treatment effects on and considerable variability in the time of dosed urea equilibration indicate that only with a fairly large number of observations would US be useful as a practical tool to study body composition of goats. Nonetheless, one possibly important aspect of US estimates not addressed in this experiment is repeatability with the same animals. Future research should address this issue, since if adequately repeatable US estimates on the same animals at different times could effectively address temporal changes in body composition.

Acknowledgments

This project was supported by USDA Project Number 03-38814-13923 and the Institutional Partnership in Higher Education for International Development Program of the Association Liaison Office for University Cooperation in Development/United States Agency for International Development.

References Bartle et al., 1987 S.J. Bartle, S.W. Kock, R.L. Preston, T.L. Wheeler and G.W. Davis, Validation of urea dilution to estimate in vivo body composition in cattle, J. Anim. Sci. 64 (1987), pp. 1024–1030. Bartle et al., 1983 S.J. Bartle, J.R. Males and R.L. Preston, Evaluation of urea dilution as an estimator of body composition in mature cows, J. Anim. Sci. 56 (1983), pp. 410–417. Bartle and Preston, 1986 S.J. Bartle and R.L. Preston, Plasma, rumen and urine pools in urea dilution determination of body composition in cattle, J. Anim. Sci. 63 (1986), pp. 77–82. Bartle et al., 1988 S.J. Bartle, O.A. Turgeon, R.L. Preston and D.R. Brink, Procedural and mathematical considerations in urea dilution estimation of body composition in lambs, J. Anim. Sci. 66 (1988), pp. 1920–1927. Berhan et al., 2005 T. Berhan, R. Puchala, A.L. Goetsch, T. Sahlu and R.C. Merkel, Effects of length of pasture access on energy use by growing meat goats, J. Appl. Anim. Res. 28 (2005), pp. 1–7. Cowan et al., 1980 R.T. Cowan, J.J. Robinson, I. McHattie and C. Fraser, The prediction of body composition in live ewes in early lactation from live weight and estimates of gut contents and total body water, J. Agric. Sci. 95 (1980), pp. 515–522. Fuller, 1969 W.A. Fuller, Grafted polynomials as approximating functions, Aust. J. Agric. Econ. 13 (1969), pp. 35–46.

239

Gallant and Fuller, 1973 A.R. Gallant and W.A. Fuller, Fitting segmented polynomial regression models whose join points have to be estimated, J. Am. Stat. Assoc. 68 (1973), pp. 44–147. Goetsch et al., 2004 A.L. Goetsch, G. Detweiler, T. Sahlu, R. Puchala, R.C. Merkel and S. Soto-Navarro, Effects of diet quality and age of meat goat wethers on early subsequent growth while grazing wheat forage, Small Rumin. Res. 51 (2004), pp. 57–64 Hammond et al., 1990 A.C. Hammond, D.R. Waldo and T.S. Rumsey, Prediction of body composition in Holstein steers using urea space, J. Dairy Sci. 73 (1990), pp. 3141–3245. Kock and Preston, 1979 S.W. Kock and R.L. Preston, Estimation of bovine carcass composition by the urea dilution technique, J. Anim. Sci. 48 (1979), pp. 319–327. Littell et al., 1996 R.C. Littell, G.A. Milliken, W.W. Stroup and R.D. Wolfinger, SAS® Systems for Mixed Models, SAS Inst. Inc., Cary, NC (1996). Ngwa et al., 2006 A.T. Ngwa, L. Dawson, R. Puchala, G. Detweiler, R. Merkel, I. Tovar-Luna, T. Sahlu, C. Ferrell and A. Goetsch, Urea space and body condition score to predict body composition of meat goats., J. Anim. Sci. 84 (2006) (Suppl. 1), p. 326. Sahlu et al., 1993 T. Sahlu, S.P. Hart and J.M. Fernandez, Nitrogen metabolism and blood metabolites of three goat breeds fed increasing amounts of protein, Small Rumin. Res. 10 (1993), pp. 281–292. Wuliji et al., 2003a T. Wuliji, A.L. Goetsch, R. Puchala, T. Sahlu, R.C. Merkel, G. Detweiler, S. Soto-Navarro, J. Luo and T. Shenkoru, Development of body composition prediction equations based on shrunk body weight and urea space, J. Appl. Anim. Res. 23 (2003), pp. 1–24. Wuliji et al., 2003b T. Wuliji, A.L. Goetsch, T. Sahlu, R. Puchala, S. Soto-Navarro, R.C. Merkel, G. Detweiler and T. Gipson, Effects of different quality diets consumed continuously or after a lower quality diet on characteristics of growth of young Spanish goats, Small Rumin. Res. 50 (2003), pp. 83–96.

I.4.6. DIÁMETRO DE LOS ADIPOCITOS DE LA GRASA SUBCUTÁNEA ROBELIN (1982) estableció un método que permite estimar el contenido en lípidos corporales de los bovinos a partir del diámetro de los adipocitos del tejido subcutáneo. Se toman muestras de 1 g de grasa subcutánea entre la base de la cola y la punta del anca, a nivel de la articulación entre la 2ª y 3ª vértebras coccígeas y del m. gluteus medius. La muestra se fija en formalina (al 35%) durante 7 minutos, congelada en nitrógeno liquido y almacenada a -20 ºC. También se puede fijar la muestra con ácido ósmico y se solubiliza la trama conjuntiva por la urea. El aumento del tamaño de los adipocitos explica el 80% del incremento de los depósitos adiposos, en tanto que el 20% restante viene explicado por el aumento en el número de adipocitos. El grado de precisión es del 97%, algo menor al 98'5% del espacio de difusión de agua tritiada (ROBELIN y AGABRIEL, 1986). La relación entre diámetro de los adipocitos y peso vivo no es lineal. La proporción de la variación del peso vivo a través del diámetro de los adipocitos es grande.

240

El uso del tamaño celular es un método rápido para estimar la proporción de grasa corporal en las ovejas y puede ser utilizado bajo condiciones experimentales para predecir la movilización o deposición de grasa corporal en un pequeño grupo de animales. A este respecto, SUSMEL et al. (1994) comprueban que diferencias de 24 g de grasa corporal/kg peso vivo sólo requieren de 6 animales por tratamiento. De otra parte se puede utilizar para predecir la movilización de grasa con sólo 1 animal cuando se espera que la pérdida puede ser grande. PIASENTIER et al. (1994) utilizan este método para observar la variación del diámetro celular a lo largo de la lactación. Ovejas alimentadas a dos niveles durante la gestación (aumento medio = 0'4 unidades de Condición Corporal; aumento bajo = 0'2 unidades de Condición Corporal) llegan al periodo experimental con pesos que no difieren significativamente, aunque sí en diámetro celular y condición corporal. Muestran la evolución del diámetro celular y mediante un cluster separan los animales en diversos grupos. El diámetro celular desciende más en las ovejas mejor alimentadas durante las dos primeras semanas de lactación. Cuando la observación se realiza en hembras no lactantes mantenidas en condiciones similares, no hay variación en el tiempo. En la experiencia que relatamos, la pérdida de grasa estimada con el diámetro celular es de 4'3 Kg en las mejor alimentadas y de 1'6 Kg en las peor alimentadas. Según la condición corporal, la estimación de la pérdida es de 4'5 Kg y 4'1 Kg, respectivamente. Estas diferencias parecen mostrar que la técnica del diámetro celular lleva a la estimación de pérdidas más consistentes en ovejas bien alimentadas; conclusiones a las que llegan otros autores. Igualmente se constata que tras un periodo de penuria, la recuperación del tamaño de los adipocitos es más lenta de lo acaecido en la valoración de la Condición Corporal, lo que puede venir motivado porque el tejido subcutáneo es el último en reconstituirse. En ovejas adultas de raza Rasa Aragonesa, MENDIZABAL et al. (1999) miden el diámetro y número de adipocitos y los relacionan, mediante ecuaciones, con la cantidad de grasa y su variación. Comprueban que el tamaño de los adipocitos está altamente relacionado con el contenido en grasa de la canal, lo que no acontece con el número de adipocitos, lo que pone de manifiesto que a partir de una determinada

241

edad no cambia el nº de células y sí su tamaño. Los adipocitos de la grasa subcutánea (base de la cola) son los que manifiestan los cambios más acusados (21'8 nanómetros/unidad de CC). El diámetro de los adipocitos muestra una primera fase de reducción más pronunciada que la Condición Corporal. Este inicial diferente patrón puede ser debido a la diferente sensibilidad del método. El diámetro de los adipocitos separa eficientemente animales con diferente Condición Corporal obtenida con diferente tratamiento alimenticio, y la apreciación de la evolución de las reservas corporales en cortos periodos de tiempo parece ser coherente con los patrones esperados de movilización de depósitos adiposos durante la lactación.

I.4.7. DENSIDAD CORPORAL El método se basa en que la densidad de la grasa (0'91-0'94) es menor que la del músculo (1'06-1'10) y del hueso (1'3-1'5). Por tanto, cuanto mayor sea el contenido en lípidos menor será la densidad de la canal. La densidad se obtiene a través de la formula propuesta por DESMOULIN (1970):

d= (P/P') D donde: P= peso canal fría antes de la inmersión P'= peso canal fría sumergida a 2 cm de la superficie del agua y a 7 ºC D= densidad del agua a 7 ºC. Por disección de la canal se determinará su composición tisular, que se

relaciona con la densidad a través de las correspondientes ecuaciones de regresión. Diversos autores han utilizado el método en diferentes especies. GARRET y HINMAN (1969), en bovinos, encontraron correlaciones significativas, al igual que DESMOULIN (1970) en porcinos. En ganado ovino, TIMON y BICHAR (1965) comprobaron grandes errores por lo que las ecuaciones de regresión no podían ser utilizadas para la predicción práctica de la composición corporal.

I.4.8. ISÓTOPOS RADIACTIVOS El más utilizado es el potasio. Este isótopo está presente en una proporción constante en las células del tejido corporal. Mediante un contador de centelleo líquido puede determinarse dicho contenido. Utilizando este método, KIRTON et al. (1961) evaluaron su precisión en ovinos, encontrando elevadas correlaciones positivas entre el contenido en potasio y la proporción de magro, proteína y agua de la canal y negativa con la proporción de grasa.

I.4.9. VOLUMEN DE HEMATÍES PANARETTO et al. (1965) determinaron la relación entre el volumen de agua corporal y el volumen de glóbulos rojos en sangre. La correlación obtenida fue del 0'89. Así pues, el volumen de glóbulos rojos puede ser utilizado como predictor del volumen hídrico corporal, y a partir de él el resto de componentes. SYKES (1974) comparó este método con el de difusión de agua tritiada en ovinos. De sus estudios se concluye que para la utilización del método es preciso especificar

242

muy concretamente la población estudiada, las condiciones de explotación y el estado fisiológico.

I.4.10. METABOLITOS EN SANGRE La concentración de determinados metabolitos en sangre (glucosa, ácidos grasos, cuerpos cetónicos, etc.) ha sido estudiada o relacionada con el grado de movilización de las reservas adiposas, aunque no cuantifica las reservas energéticas.

I.5. ESTIMACIÓN "POST-MORTEN" Una vez sacrificado el animal, desangrado, desollado, eviscerado y retirada la cabeza y parte distal de las extremidades, obtenemos la canal; parte más importante de los productos de los animales de carnicería por representar la mayor proporción del peso y del precio. Además, la canal tiene cada vez mayor importancia, pues como señala COLOMER-ROCHER (1976) "las transacciones comerciales en el mercado de la carne tienden a realizarse cada vez más sobre la canal y menos sobre los animales en pie".

I.5.1. VALORACIÓN OBJETIVA DE LA CANAL Y DE LA CARNE I.5.1.1. MEDIDAS DE LA CANAL I.5.1.1.1. BOVINOS BOER et al. (1974) presentan un manual de métodos de referencia para el estudio de las canales bovinas. El peso canal se ha obtener inmediatamente después del sacrificio, debiéndose presentar las canales colgadas de los corvejones y con los miembros anteriores libres. Las principales medidas de la canal son:

Longitud de la canal (A-B).- distancia desde el borde craneal de la sínfisis pubiana al punto medio de la cara anterior de la primera costilla.

Profundidad torácica (D-E).- distancia desde el punto postero-inferior del canal vertebral de la 5ª vértebra dorsal al punto medio de la cara inferior de la 6ª estérnebra.

Longitud de la pierna (A-C).- distancia desde el malelolo medial de la tibia al punto anterior o craneal de la sínfisis pubiana.

Anchura de la pierna (G-H).- distancia máxima, medida transversalmente al eje mayor, entre las caras medial y lateral de la pierna.

243

I.5.1.1.2. OVINOS Y CAPRINOS En los pequeños rumiantes domésticos (ovinos y caprinos) se han venido determinando una serie de medias sobre la canal a fin de valorar el desarrollo esquelético y muscular, grado de engrasamiento y desarrollo del tercio posterior. A fin armonizar la presentación y medidas, se estableció un grupo de trabajo para la elaboración de un método estándar de presentación, medidas y disección de la canal. La canal se define como el cuerpo entero después del sacrificio, excluida la sangre, piel, vísceras, ubre, órganos genitales, cabeza (separada por la articulación occipito-atlantoidea), la parte distal de las extremidades (separadas por las articulaciones carpo-metacarpo y tarso-metatarso) y la cola. La canal se cuelga de los corvejones, separados unos 14 cm, dejando libres las extremidades anteriores. El peso de la canal caliente se toma en los 45 minutos posteriores al sacrificio, y el peso canal refrigerada a las 24 horas después del sacrificio. Durante este tiempo, la canal se mantiene en frigorífico a 4 ºC. Las medidas a determinar en la canal son:

Longitud de la canal intacta (K).- distancia desde la parte caudal de la última vértebra sacra a la parte anterior de la 1ª vértebra cervical (atlas).

Longitud de la media canal (L).- distancia desde la parte craneal de la sínfisis pubiana a la parte craneal de la primera costilla en su punto medio.

Longitud de la pierna (F).- distancia desde el centro de la tuberosidad proximal de la tibia al la parte distal del tarso.

Profundidad de la canal (TH).- distancia máxima desde la cruz a la quilla esternal

Perímetro de la pierna (B).- circunferencia, sobre la canal colgada, que pasa por la parte anterior de las rotulas.

244

Anchura de la pierna (G).- máxima anchura de la grupa, medida en un plano horizontal.

Profundidad grasa subcutánea (3ª).- se hacen dos incisiones: - una de 4 cm, perpendicular al eje vertebral, a nivel de la última costilla - otra de 4 cm, a continuación de la anterior, hacia delante y paralela al eje

vertebral. Grosor grasa torácica (3b).- se mide en una incisión realizada en el punto

medio (dorso-ventralmente) situado entre las costillas 10ª y 11ª.

Medidas en la chuleta.- se determinan, a nivel de la penúltima costilla, los

diámetros de anchura y profundidad del m. longissimus dorsii (A y B), y profundidad de la grasa de cobertura (C y J).

245

PALSSON (1939) comprobó que las medidas lineales y de superficie del "ojo de la chuleta" son buenas predictoras del porcentaje en músculo de la canal, y el grosor de la grasa de cobertura lo es de la grasa subcutánea de la canal.

Sin embargo, STARKE y JOUBERT (1961), indican que la medida B no es buena predictora del porcentaje muscular y la C no lo es de la grasa subcutánea de la canal, en tanto que la J es buen indicador de la grasa de la canal.

I.5.1.2. RENDIMIENTO CANAL.- Es la relación porcentual entre el peso canal y el peso al sacrificio. El rendimiento canal se puede expresar de diversas formas:

a) Peso al sacrificio / peso canal caliente b) Peso al sacrificio / peso canal refrigerada c) Peso vivo vacío / peso canal caliente d) peso vivo vacío / peso canal refrigerada

I.5.1.3. DESPIECE DE LA CANAL I.5.1.3.1. BOVINOS La canal de los bovinos se divide, longitudinalmente, en dos mitades, que a su vez se separan en dos "cuartos", trasero y delantero, a nivel de la articulación entre la 6ª y 7ª vértebras torácicas. Posteriormente se procede a la separación de las masas musculares que a continuación se recogen en las figuras

246

Carcass separation into commercial joints. Numbers identify the following joints: 1=neck; 2=shoulder; 3=foreshin; 4=shank; 5=topside; 6=silverside; 7=knuckle; 8=brisket; 9=forequarter flank; 10=forerib; 11=cubroll; 12=striploin; 13=tenderloin; 14=rump; 15=flank. Anatomical regions include the following joints: neck (1); foreleg (2+3); hindleg (4+5+6+7); forequarter (8+9+10+11); hindquarter (12+13+14+15). I.5.1.3.2. OVINOS

247

El despiece realizado en los ovinos varía con los países. Así, a continuación mostramos un despiece realizado en España.

En 1988, COLOMER-ROCHER et al., presentan los métodos normalizados para el estudio de los caracteres cuantitativos y cualitativos de las canales caprinas y ovinas, en los que se recoge el despiece normalizado. El límite superior de corte de la espalda es paralelo a la línea media, el límite posterior (perpendicular al eje longitudinal) pasa entre la 5ª y 6ª costillas. El borde inferior llega hasta la punta del pecho. El borde craneal pasa por el borde anterior de la apófisis espinosa de la 4ª vértebra cervical.

La falda, pecho o bajos (II) tiene como referencia el punto A que corresponde a la intersección de la parte dorsal del m. rectus abdominis y el límite ventral de la porción carnosa de m. obliquus internus abdominis, en el plano de la articulación de la 6ª y 7ª vértebras lumbares. El punto B corresponde a la extremidad craneal del esternón.

248

La pierna (III) tiene como referencia los puntos C y A. El punto C corresponde a la articulación entre la 6ª y 7ª vértebras lumbares. El corte debe hacerse perpendicular al eje sagital de la canal. El cuello (IV) se separa por la línea que va desde la articulación entre la 6ª y 7ª vértebras cervicales y la punta del esternón. En 1994, un grupo de trabajo (FISHER y BOER, 1994) estableció un procedimiento normalizado de despiece:

En Italia se emplea el sistema de despiece preconizado por la Associazione Scientifica Produzione Animale, que se muestra en la siguiente figura, y que divide la media canal en siete trozos.

249

I.5.1.3.3. CAPRINOS La canal, que comprende el cuerpo entero del animal después de quitar la piel, cabeza (separada entre el occipital y la primer vértebra cervical), los pies y patas (separados entre la articulación carpo-metacarpiana y tarso-metatarsiana) y todas las vísceras, reteniendo la cola, el timo, los riñones, la grasa perirrenal y la pélvica y los testículos en los machos, se ha de presentar suspendida de los corvejones, sin cruzar las extremidades posteriores ni atar las anteriores. Las canales se seccionan mediante corte sagital de la columna vertebral en dos mitades, previo corte de la cola. Las dos medias canales deben ser simétricas y se dividen en cinco regiones, como se aprecia en la siguiente figura:

250

La espalda se separa mediante corte normalizado, separación que está definida por cuatro líneas, según se aprecia en la siguiente figura

El límite superior es paralelo a la línea media, el límite posterior (perpendicular al eje longitudinal) pasa entre la 5ª y 6ª costillas. El borde inferior llega hasta la punta del pecho. El borde craneal pasa por el borde anterior de la apófisis espinosa de la 4ª vértebra cervical. La falda, pecho o bajos (II) tiene como referencia el punto A que corresponde a la intersección de la parte dorsal del m. rectus abdominis y el límite ventral de la porción carnosa de m. obliquus internus abdominis, en el plano de la articulación de la 5ª y 6ª vértebras lumbares. El punto B corresponde a la extremidad craneal del esternón. La pierna (III) tiene como referencia los puntos C y A. El punto C corresponde a la articulación entre la 5ª y 6ª vértebras lumbares. El corte debe hacerse perpendicular al eje sagital de la canal. El cuello (IV) se separa por la línea que va desde la articulación entre la 7ª vértebra cervical y la 1ª torácica y la punta del esternón.

I.5.1.3.4. PORCINOS

251

La canal es el cuerpo del cerdo, desangrado y eviscerado, entero o dividido por la mitad, sin lengua, pelos, uñas ni órganos genitales pero con grasa pélvica-renal, riñones y diafragma. Actualmente hay una propuesta que elimina la grasa, riñones y diafragma. El peso canal fría se obtiene deduciendo un 2% al peso de la canal caliente, pesada como máximo 45 minutos después del sacrificio. Si bien se vienen realizando diversos tipos de despiece, como el tipo "Paris"

La disección de las canales para obtener el porcentaje de magro, grasa y hueso se hace mediante el Método de Despiece y Disección de Kulmbach (Alemania).

252