Utilização de enzimas exógenas em dietas de confinamento:efeito sobre a digestibilidade, metabolismo, desempenho,consumo, características de carcaça e genes diferencialmente expressos de bovinos nelore

Resumo

O objetivo é avaliar o efeito da utilização das enzimas Amaize® e Fibrozyme® em dietas de confinamento sobre o desempenho, consumo, digestibilidade de nutrientes (parcial e total), síntese de proteína microbiana (Pmic), diversidade bacteriana ruminal (DBR), parâmetros ruminais, parâmetros sanguíneos e genes diferencialmente expressos (GDE) de machos inteiros da raça Nelore. Dois experimentos serão conduzido na APTA de Colina - SP avaliando 5 tratamentos, sendo o T1: Controle, sem aditivo enzimático; T2: 0,5g de Amaize® (±-amilase)/MS de dieta; T3: 0,7g de Fibrozyme® (Xilanase)/kg de MS dieta; T4: 0,25 de Amaize®/kg de MS da dieta + 0,35g de Fibrozyme®/kg de MS de dieta; T5: 0,5 de Amaize®/kg de MS da dieta + 0,7g de Fibrozyme®/kg de MS de dieta. No Exp.1, dez animais canulados no rúmen [420kg de peso corporal (PC) e 36 meses de idade] serão distribuídos em dois quadrados latino 5 × 5 (5 tratamentos × 5 períodos de 23 dias cada, sendo 14 dias de adaptação e 9 dias de coleta, totalizando 115 dias). Serão avaliados a digestibilidade dos nutrientes (total e parcial), parâmetros ruminais, parâmetros sanguíneos, Pmic e DBR. No Exp.2, 120 machos inteiros da raça Nelore (380 kg PC e 24 meses de idade) serão distribuídos em em blocos casualizados. Os animais serão blocados com base no PC e medidas de ultrassom de carcaça inicial e distribuídos aleatoriamente em 40 baias (8 baias/tratamento e 3 animais/baia). O período experimental será de 115 dias. A dieta de adaptação será fornecida aos animais nos primeiros 15 dias e, posteriormente, será oferecido a dieta final. Serão avaliados o desempenho, consumo, características de carcaça e análise de GDE em amostras de fígado. As análises dos dados serão feitas utilizando o PROC MIXED do SAS. Os dados de diversidade bacteriana ruminal serão analisados pelo software R e técnicas de bioinformática serão aplicadas aos dados de genes diferencialmente expressos.