Marfrig impulsa en Brasil investigación en vaquillona Nelore.
Reses. Proyecto analiza nutrición y rendimiento de las carcasas.[/caption]
Un estudio sin precedentes, apoyado por el grupo Marfrig y realizado por ACNMT - Mato Grosso Nelore Breeders Association, reveló en su primer paso que la adopción de protocolos nutricionales de bajo consumo en rodeos de pasto es capaz de producir vaquillonas listas para el sacrificio.
El estudio fue coordinado por NEPI - Centro de Estudios Intensivos Ganaderos de la UFMT (Universidad Federal de Mato Grosso, Campus de Sinop-MT), involucrando a la multinacional Nuttron Cargill con suministro de nutrición, ACRIMAT - Asociación de Criadores de Mato Grosso y a la startup iBeef, responsable para análisis técnico-científicos, según publicó el portal Eurocarne.
Según el director ejecutivo de ACNMT, André Zambrim, los objetivos a alcanzar con el experimento incluían promover el aumento de peso en el pasto, elevar el porcentaje de rendimiento de canal y entregar carne de calidad, considerando este último factor como la segunda etapa del estudio que demanda más tiempo de laboratorio.
“Los resultados superaron nuestras expectativas, ya que el ganado en pastoreo tiende a ser un poco más lento para ganar peso, es una demostración de que el protocolo nutricional ofrece al productor la posibilidad de obtener animales más jóvenes, listos para el sacrificio y con alto valor agregado”, ha dicho Zambrim.
Las 180 vaquillonas involucradas en el estudio, vendidas a Marfrig por los criadores socios de ACNMT / ACRIMAT, fueron seguidas durante casi un año por el zootécnico candidato a doctorado Felipe Cecconelo, miembro de NEPI / UFMT, desde la crianza hasta completar la fase de ceba en el sistema de pastos.
Comenzaron la investigación con un peso promedio de 212 kg y terminaron con 445 kg, a los 355 días, lo que representa un aumento de peso promedio diario de 656 gramos por día durante todo el período, evitando momentos de desaceleración y/o pérdida de peso corporal. El sacrificio técnico fue dirigido por el equipo de profesionales de iBeef, una startup con experiencia en la recopilación de datos precisos.
