O milho é o principal ingrediente usado na alimentação de suínos participando em média com 75% na formulação das rações e, tradicionalmente, de forma isolada, o cereal representa em torno de 40% do custo de produção na suinocultura brasileira. Em 2015, cerca de 13,5 milhões de toneladas de milho foram destinados para a alimentação de suínos no Brasil.
Desde 2005 o preço do milho no Brasil tem forte correlação com aquele praticado no mercado internacional (exceto nos períodos de adversidade climática interna ou externa) e os altos preços alcançados pelo cereal atualmente, no Brasil, merecem muita atenção para maximizar a eficiência do milho na alimentação dos suínos.
É bem conhecido que a utilização de híbridos de milho com diferente composição físico-química em dietas para suínos em crescimento e terminação afeta o desempenho e as características de carcaça (Moore et al., 2008). Porém, a granulometria traduzida pelo diâmetro geométrico médio de partícula (DGM, expresso em micra) também influencia a eficiência na utilização do milho moído pelos suínos em terminação (Goodband et al., 2002). A granulometria do milho pode apresentar variação do DGM das partículas entre 400 e 1.200 micra e a resposta observada neste intervalo usando rações fareladas está apresentada na matéria.
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Pesquisas recentes têm confirmado que a redução da granulometria do milho melhora a digestibilidade de nutrientes e/ou da energia bruta das rações (Rojas e Stein, 2015) e o desempenho de suínos em crescimento e terminação (Bertol et al., 2016). Mas apesar de conhecidos os efeitos da variabilidade físico-química e da granulometria sobre o valor energético para suínos, na formulação de rações ainda se utiliza o mesmo valor médio de Energia Metabolizável (EM) para qualquer partida e granulometria de milho, baseado em tabelas de composição de alimentos. Isto ocorre porque as equações de predição da EM disponíveis atualmente podem ser consideradas de uso limitado, uma vez que foram geradas para cereais e/ou alimentos em geral ou, quando elaboradas especificamente para o milho não levam em consideração a influência da granulometria. Particularmente por não serem considerados os efeitos da granulometria sobre a EM, as equações de predição apresentam baixa exatidão a exemplo dos modelos propostos por Li et al. (2014). Em contrapartida, a avaliação do valor de EM específico para cada partida e granulometria, em tempo real à formulação de ração, contribui para maximizar a precisão no balanceamento das dietas e melhoria do desempenho animal, reduzindo os custos de produção de suínos.
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