Louise Carolyn Sinclair Hooton
outubro de 2015
Caracterização do conteúdo em NPN (Azoto Não-Proteico) no leite e estudo do seu impacto nos rendimentos de transformação de leite em queijo
Universidade do MinhoEscola de Engenharia
Trabalho efetuado sob a orientação do Professor Doutor António Augusto Martins de Oliveira Soares Vicente e do Engenheiro Arlindo Augusto Pinho dos Reis
Dissertação de Mestrado Mestrado Integrado em Engenharia Biológica Ramo de Tecnologia Química e Alimentar
iii
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador acadêmico, o Professor António Vicente, pela ajuda e disponibilidade ao longo do
desenvolvimento desta dissertação e ao meu orientador da empresa, o Engenheiro Arlindo Reis, pelo
constante apoio, dedicação, orientação e exigência, fundamentais para a evolução e o aperfeiçoamento
deste projeto.
Ao Engenheiro Rui Batista, pela oportunidade de realizar este estágio curricular na empresa Bel Portugal.
À equipa de receção de leite, em especial ao Engenheiro Jorge Ferreira pela prontidão e por todos
conhecimentos partilhados, e à Helena Pinto pela ajuda indispensável para a realização deste trabalho.
À equipa de laboratório, pela simpatia, total disponibilidade e ajuda prestada diariamente na realização
de determinadas tarefas.
Ao professor Fernando Pereira pela orientação e disponibilidade nas análises estatísticas no SPSS
Statistics 23.0® e à professora Maria José Xavier por todos os conhecimentos transmitidos.
Ao pessoal da empresa, que me acolheu com tanta simpatia e me acompanhou todos os dias com uma
boa disposição contagiante.
A todos os meus amigos, em especial à Adriana, Cátia, Joana, Liliana, Margaria e Sara pela amizade
verdadeira e por todos os momentos incríveis que passamos juntas.
Ao João por estar sempre presente nos melhores e nos piores momentos, por toda a força e paciência,
mas acima de tudo pelo apoio, carinho e dedicação.
À minha mãe e ao meu irmão pelo incentivo, por acreditarem em mim e, principalmente, pelo apoio
incondicional.
v
RESUMO
No fabrico de queijo, a proteína é a fração do leite mais importante, em termos tecnológicos e
económicos. As principais frações azotadas no leite são as caseínas, as proteínas séricas (PT) e o azoto
não-proteico (NPN), que compõem a proteína bruta (PB). A fração de NPN, é a diferença entre a PB e a
PT, por unidade de PB, que perfaz cerca de 3 % - 6 % da PB do leite. Em Portugal a valorização do teor
proteico do leite é definida de acordo com a PB. Visto que o NPN não é retido no queijo e é a caseína
que determina o rendimento de produção de queijo, prevê-se que é possível alcançar um controlo mais
preciso do processo pela padronização do leite pela PT ao invés da PB, eliminando a entropia do NPN.
Os objetivos deste trabalho foram a caracterização das frações azotadas do leite dos produtores e do
leite padronizado para produção de queijo, investigar os fatores que contribuem para a variação do NPN
no leite recebido, comparar o rigor da padronização de leite para a produção de queijo, através da PB e
da PT, e estudar o impacto do NPN no rendimento de produção de queijo e na sua qualidade sensorial.
A metodologia usada foi a criação do canal de leitura da PT, no equipamento MilkoScan FT 120, para a
determinação do NPN; analisar diariamente amostras de leite de produtores e das cubas de produção.
Foram construídos modelos para análise dos resultados das amostras de leite dos produtores, e das
cubas de produção, tendo por base a informação nos mapas de gestão de produção da empresa, de
forma a incorporar a informação da PT e do NPN. Efetuou-se a análise de inquéritos entregues aos
produtores, referentes às técnicas de maneiro e nutrição no Software SPSS Statistics 23.0®.
A análise do leite dos produtores mostrou que o conteúdo de PB varia no intervalo de 3,03 % até 3,62
%, a PT varia de 2,94 % até 3,43 %, o teor de NPN na PB varia de 2,90 % até 5,75 % e a de ureia varia
de 0,0078 g/dL até 0,0335 g/dL. Observou-se uma relação positiva ente o conteúdo de PB e o
percentual de NPN na PB (R²=0,6286), indicando que o aumento da PB resulta em aumentos mais que
proporcionais do teor de NPN na PB, e na diminuição da percentagem de PT na PB. As variações destes
parâmetros podem estar associadas ao tamanho e dimensão de produção das explorações, à estação
do ano, mas em particular à alimentação. As técnicas de maneio e nutrição que mostraram ter um maior
impacto no NPN e na ureia foram o Unifeed, Mix, silagem de milho e erva em trincheira. A padronização
do leite através do uso da PT em vez da PB não apresentou diferenças na precisão. Em relação à
produção de queijo o NPN mostrou diminuir o seu rendimento e o incremento de 1 % de NPN no leite
resulta na perda de 11,39 €, 26,69 € e 29 € por tonelada de queijo produzidos, para 3 dos queijos mais
produzidos na empresa. Os resultados da análise sensorial indicaram que a ureia origina sabores
amargos e salgados no queijo.
Palavras-Chave: NPN, ureia, proteína, leite, queijo.
vii
ABSTRACT
When producing cheese, in technical and economic terms, protein is the most important nitrogen fraction
of milk. The main nitrogen fractions in milk are caseins, whey proteins (TP) and non-protein nitrogen
(NPN), which make up the crude protein fraction (CP). The NPN fraction, consisting of several compounds
such as urea, is the difference between PB and PT, per PB unit, which amounts to approximately 3% - 6%
of the CP in milk. In Portugal the valuation of the protein content of milk is set according to CP. Given
that NPN is not retained in cheese and it is the casein that determines the yield of cheese production, it
is expected that a more precise control of the process will be achieved by the standardization of milk with
TP instead of CP, eliminating the entropy of NPN.
The aims of this study were to characterize the nitrogen fractions of milk from the producers and the milk
standardized for cheese production, to explore the causes that contribute to the variability of the NPN in
the received milk, to compare the accuracy of standardizing milk for cheese production by using CP or
TP, to study the impact of NPN on the yield of cheese production and on its sensory quality.
The methodology followed was the creation of a calibration channel on the MilkoScan FT 120 to read the
TP and to calculate NPN; daily analysis of milk samples from the producers and of production vats.
Models were created to analyze the results of the samples from the milk producers, and samples of the
production vats, based on existing information within the company’s production management maps, with
the aim of incorporating TP and NPN information. Surveys delivered to milk producers, referring to
management and nutrition techniques were analyzed on SPSS Statistics Software 23.0®.
The analysis of the producers’ milk showed that CB content varies in the range of 3.03 % to 3.62 %, TP
from 2.94 % to 3.43 %, the NPN content in CP from 2.90% up to 5.75%, and urea from 0.0078 g/dL to
0.0335 g/dL. There is a positive relation between the contents of the CP and the NPN percentage in CP
(R² = 0.6286), showing that the increase of CP results in more than proportional increases of the NPN
content in CP, and the decrease in the percentage of TP in the protein fraction. Variations of these
parameters can be associated with the size and scale of production of farms, the season, but mainly with
nutrition. The techniques of management and nutrition that were shown to have a greater impact on NPN
and urea were the Unifeed, Mix, corn silage and grass in trenches. The standardization of milk by the use
of TP instead of CP showed no differences in accuracy. In the production of cheese the NPN proved to
lower the production yield and an increase of 1% of NPN in milk results in a loss of 11,39 €, 26,69 €
and 29 € per ton of produced cheese, in the case of three of the cheeses produced in the company. The
results of sensory analysis indicated that the urea causes bitter flavors and salty cheese.
KEYWORDS: NPN, urea, protein, milk, cheese.
ix
ÍNDICE
Agradecimentos .................................................................................................................................. iii
Resumo............................................................................................................................................... v
Abstract............................................................................................................................................. vii
Lista de Figuras ................................................................................................................................ xiii
Lista de Tabelas ................................................................................................................................ xv
Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos ......................................................................................... xvii
1. Introdução .................................................................................................................................. 1
1.1 Enquadramento do Projeto ................................................................................................. 1
1.2 Objetivos ........................................................................................................................... 2
2. Revisão Bibliográfica ................................................................................................................... 3
2.1 Leite .................................................................................................................................. 3
2.1.1 Fração Proteica ........................................................................................................... 4
2.1.1.1 Caseína ............................................................................................................... 4
2.1.1.2 Proteínas do Soro ................................................................................................ 5
2.1.1.3 Azoto Não-Proteico ............................................................................................... 6
2.2 Metabolismo Proteico dos Ruminantes ............................................................................... 6
2.3 Fatores que afetam as frações azotadas do leite ................................................................. 8
2.3.1 Dieta ........................................................................................................................... 9
2.3.1.1 Teores de Proteína Bruta ...................................................................................... 9
2.3.1.2 Proteína Degradável no Rúmen .......................................................................... 10
2.3.1.3 Proteína Não Degradável no Rúmen ................................................................... 10
2.3.1.4 Equilíbrio entre a Proteína Degradável no Rúmen e Proteína Não Degradável no
Rúmen 11
2.3.1.5 Energia e a proporção proteína/energia ............................................................. 11
2.3.2 Componentes principais da dieta ............................................................................... 12
2.3.2.1 Concentrado proteico ......................................................................................... 13
2.3.2.2 Silagens ............................................................................................................. 14
2.3.2.2.1 Silagem de Milho ........................................................................................... 15
x
2.3.2.2.2 Erva e Silagem de Erva .................................................................................. 16
2.3.2.3 Azoto Não-Proteico ............................................................................................. 17
2.3.3 Sazonalidade ............................................................................................................. 18
2.3.4 Nível de produção ...................................................................................................... 19
2.3.5 Fase de lactação e número de lactações .................................................................... 20
2.4 Sistema de valorização de leite......................................................................................... 21
2.5 Padronização de leite para produção de queijo ................................................................. 22
2.6 Impacto da composição do leite em NPN no rendimento de produção de queijo ............... 24
2.7 Efeito do NPN na qualidade organolética do queijo ........................................................... 26
3. Metodologia .............................................................................................................................. 27
3.1 Amostra ........................................................................................................................... 27
3.2 Descrição do Equipamento .............................................................................................. 28
3.3 Procedimentos de recolha de dados ................................................................................. 29
3.4 Procedimentos estatísticos e softwares utilizados ............................................................. 30
4. Resultados e Discussão De Resultados ...................................................................................... 31
4.1 Caracterização do leite recebido na empresa .................................................................... 31
4.2 Investigação dos fatores que contribuem para a variabilidade do NPN e ureia no leite ....... 37
4.2.1 Estudo da dimensão da exploração e intensidade de produção ................................... 37
4.2.2 Estudo da Sazonalidade ............................................................................................. 40
4.2.3 Estudo dos fatores relacionados com a alimentação ................................................... 42
4.3 Comparação da fiabilidade da padronização de leite para produção de queijo, através da
proteína bruta (PB) e da proteína verdadeira (PT) .......................................................................... 49
4.4 Impacto da composição do leite em NPN no rendimento de transformação de leite em queijo
52
4.5 Impacto da composição do leite em NPN na qualidade organolética do queijo .................. 57
5. Conclusões ............................................................................................................................... 61
6. Recomendações ....................................................................................................................... 65
Bibliografia ....................................................................................................................................... 67
Anexo I – Amostras dos produtores de leite ....................................................................................... 71
Anexo II – Protocolo para Teste de Repetibilidade MilkoScan FT 120 ................................................. 73
xi
Anexo III – Estudo da Repetibilidade no Milkoscan FT 120 ................................................................ 74
Anexo IV- Tabelas simuladas no SPSS Statistics 23.0® ....................................................................... 76
Anexo V- Proposta de inquérito aos produtores de leite da empresa ................................................... 80
xiii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Composição do leite. (Adaptado de Harding, 2013). ............................................................. 3
Figura 2. Organização das micelas da caseína em submicelas. ( Adaptado de “A Note on Milk | Cheese
Science”). .......................................................................................................................................... 5
Figura 3. Equipamento FOSS MilkoScan FT 120 (FOSS, 2014). ........................................................ 28
Figura 4. Caracterização da a) proteína bruta (PB) e proteína verdadeira (PT) e b) azoto não-proteico na
PB (NPN) e ureia do leite de cada produtor ....................................................................................... 31
Figura 5. Média do percentual de azoto não-proteico na PB (NPN) do leite de cada produtor e respetivo
desvio padrão. .................................................................................................................................. 32
Figura 6. Relação da proteína bruta (PB) com a proteína verdadeira (PT) do leite. .............................. 34
Figura 7. Resposta do teor de azoto não-proteico (NPN/PB) e da proteína total na proteina bruta (PT/PB)
em função do aumento da proteina bruta no leite. ............................................................................ 35
Figura 8. a) Relação da ureia com o azoto não-proteico (NPN) no leite e b) relação da ureia com a
percentagem da ureia no azoto não-proteico (NPN). .......................................................................... 36
Figura 9. Relação entre o volume total de leite produzido ao longo de 4 meses (V) com a) o teor de azoto
não-proteico (NPN) do leite b) e de ureia do leite, de cada um dos 74 produtores. ............................. 38
Figura 10. Representação da relação da percentagem de azoto não-proteico (NPN) do leite em relação
aos litros diários produzidos em média por vaca (V). ......................................................................... 39
Figura 11. Variação do teor de azoto não-proteico (NPN) e da ureia ao longo do período de estudo. ... 40
Figura 12. Variação da composição de proteína bruta (PB) e proteína total (PT) ao longo do período de
estudo. ............................................................................................................................................. 41
Figura 13. Variação da proteína bruta (PB), proteína verdadeira (PT) (a) do azoto não-proteico (NPN) e
ureia (b) ao longo dos quatro meses de estudo e respetiva temperatura média (T)............................. 41
Figura 14. Rácio matéria gorda por proteína (RG/P) em função da gordura no extrato seco (GS) do queijo.
Linha de ajuste linear para RPB e RPT e respetivos coeficientes de correlação (R2). ................................ 50
Figura 15. Rendimento de produção de queijo (kg queijo/100 L leite) em função do azoto não-proteico
(NPN) para quatro tecnologias de queijo. Linha de ajuste linear e respetivas equações. a) Tecnologia A;
b) Tecnologia B; c) Tecnologia C; d) Tecnologia D. ............................................................................ 52
Figura 16. Modelo representativo da variação espectável das utilizações (U) de matéria gorda (MG) e
proteína bruta (PB), por kg de queijo produzido, em função do percentual de azoto não-proteico (NPN)
no leite. ............................................................................................................................................ 54
xiv
Figura 17. Utilizações (U) de matéria gorda (MG) e proteína bruta (PB), por kg de queijo produzido, em
função do percentual de azoto não-proteico (NPN) no leite, para as quatro tecnologias analisadas. a)
Tecnologia A; b) Tecnologia B; c) Tecnologia C d) Tecnologia D. ........................................................ 55
Figura I. Coeficiente de variação (CV) obtido no teste de repetibilidade de 5 variedades de leite nas 4
calibrações estudadas. ..................................................................................................................... 74
xv
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Número de amostras de leite de produtores analisadas ao longo dos meses de estudo ...... 27
Tabela 2. Número de dias de produção analisados para cada tecnologia de queijo ............................ 28
Tabela 3. Informação sobre a variação das frações proteicas NPN, ureia, PB e PT no leite em função da
destruição geográfica dos produtores ................................................................................................ 33
Tabela 4. Nível de significância de cada parâmetro estudado, relativamente à sua influência sobre a
variação de NPN e Ureia no leite dos produtores ............................................................................... 43
Tabela 5. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente NPN............................................ 44
Tabela 6. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente Ureia .......................................... 45
Tabela 7. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente NPN, excluindo o Unifeed do modelo
........................................................................................................................................................ 46
Tabela 8. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente Ureia, excluindo o Unifeed do modelo
........................................................................................................................................................ 46
Tabela 9. Valorização monetária da matéria gorda (MG) e proteína bruta (PB) no leite ....................... 54
Tabela 10. Utilizações necessárias de MG e PB para a produção de 1 kg de queijo resultante do
incremento de 1 % do NPN do leite, as respetivas perdas por tonelada de queijo produzido e o valor total
das perdas para cada uma das tecnologias em análise ..................................................................... 56
Tabela 11. Resultados da análise sensorial à acidez, amargor, sal e textura do queijo; resultados da
análise analítica ao pH e humidade do queijo para quatro queijos produzidos com leite com teores de
ureia diferentes ................................................................................................................................ 57
Tabela I. N° de amostras analisadas de cada produtor, médias e desvio padrão dos parâmetros NPN,
ureia, PB e PT .................................................................................................................................. 71
Tabela II. Efeito da utilização do Unifeed sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia 76
Tabela III. Efeito da utilização do Mix sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia...... 76
Tabela IV. Efeito da utilização da silagem de milho em silo trincheira sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume
total e Litros/vaca/dia ...................................................................................................................... 77
Tabela V. Efeito da utilização da erva em silo trincheira sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e
Litros/vaca/dia ................................................................................................................................ 77
Tabela VI. Nível de significância entre o Unifeed e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia ............. 78
Tabela VII. Nível de significância entre o Mix e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia ................... 78
xvi
Tabela VIII. Nível de significância entre a silagem de milho em silo trincheira e a PB, a Volume total e os
Litros/vaca/dia ................................................................................................................................ 78
Tabela IX. Nível de significância entre a erva em silo trincheira e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia
........................................................................................................................................................ 79
xvii
LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E ACRÓNIMOS
FDN - Fibra Detergente Neutro
G/P - Rácio das proporções de Gordura e Proteína no leite
GS - Gordura no Extrato Seco
ITF - Infravermelho com Transformada de Fourier
MG – Matéria Gorda
NPN – Azoto Não-Proteico
PB – Proteína Bruta
PDR - Proteína Degradável no Rúmen
PNDR – Proteína Não-Degradável no Rúmen
PT - Proteína Verdadeira
TMR - Ração de Mistura Completa
XVIII
Introdução
1
1. INTRODUÇÃO
1.1 Enquadramento do Projeto
Este projeto foi desenvolvido na empresa Fromagerie Bel Portugal, no âmbito da dissertação em
Engenharia Biológica na Universidade do Minho, no ramo de Tecnologia Química e Alimentar.
A empresa Bel é um grupo multinacional de origem francesa, especializado no desenvolvimento e
produção de queijo. O grupo é constituído por um total de 27 centros de produção, 4 centros de
investigação e desenvolvimento, marcando a sua presença em mais de 120 países. A Bel é constituída
por mais de 30 marcas comercializadas globalmente, compostas pelas principais marcas internacionais
e várias marcas líderes do mercado local, como é o caso da Limiano e da Terra Nostra em Portugal.
A Bel Portugal é formada por 3 fábricas localizadas em Vale de Cambra, Ribeira Grande e Covoada, onde
são produzidos queijo, leite UHT, manteiga, leite em pó e soro em pó. Na unidade da Ribeira Grande é
produzido o queijo e manteiga Terra Nostra, na Covoada é produzido o leite UHT Terra Nostra e em Vale
de Cambra são desenvolvidos todo o queijo da marca Limiano.
O projeto decorreu na fábrica de Vale de Cambra durante o período de 6 meses, de Fevereiro até Julho
de 2015. O trabalho centrou-se no estudo da composição em azoto não-proteico (NPN) do leite e as
consequências da sua presença no processo produtivo do queijo. O NPN é representado pela diferença
entre o azoto total, conhecido como proteína bruta (PB) e a proteína verdadeira do leite (PT), representada
pelas caseínas e as proteínas do soro (α-lactoalbumina e β-lactoglobulina). A fração de azoto não-proteico
(NPN) do leite é constituída por compostos de baixo peso molecular como a ureia, amónia, creatinina,
creatina, ácido úrico, aminoácidos e outros compostos. O NPN tem pouco valor nutricional e não é
transformável em queijo, não apresentando o mesmo valor económico que a proteína verdadeira do leite.
A quantidade de NPN no leite varia naturalmente, tal como todos os componente do leite, representando
expectavelmente entre os 3 % e 6 % do azoto total do leite. Estes valores não são constantes, podendo
ser influenciados pela dieta, estação do ano, raça, fase de lactação, nível de produção, entre outros.
Este projeto surgiu devido à necessidade de caracterizar o leite de origem, uma vez que a valorização da
fração proteica do leite é feita em função da PB, resultando em impactos financeiros na indústria de
produção de queijo, pois é apenas a proteína verdadeira que tem valor nutricional e determina os
rendimentos de produção de queijo. Visto que fração de NPN no leite varia, acredita-se que com o uso
da PB como base de calibração é inevitável um certo nível de erros na estimativa do verdadeiro teor de
proteína no leite, sendo que a direção e magnitude destes erros não são facilmente previsíveis devido à
inconstância do NPN. Prevê-se que estes erros sejam eliminados quando a PT for usada nos processos
Introdução
2
de pagamento, padronização do leite para a produção de queijo e no cálculo de rendimentos, refletindo
uma melhoria tecnológica.
Uma vez que a legislação define que o leite é pago em função da PB, foi criada a necessidade de
investigar os fatores que contribuem para a variabilidade do NPN no leite, de forma a conseguir não só
um alto nível de produção por animal, uma alta composição de proteína bruta no leite, como também
níveis baixos de NPN.
1.2 Objetivos
Os principais objetivos deste trabalho foram a caracterização da composição em azoto não-proteico
(NPN) do leite produzido por cada um dos fornecedores de leite da empresa, como também do leite
padronizado para produção de queijo, e estudar o impacto do NPN do leite nos rendimentos de
transformação de leite em queijo.
Outro objetivo consistiu na investigação dos fatores que contribuem para a variabilidade das frações
proteicas do leite dos produtores, em especial o teor de NPN. Para perceber o efeito do NPN no processo
de produção do queijo, estabeleceu-se como objetivo a comparação do rigor da padronização de leite
para a produção de queijo, usando a proteína bruta (PB) e proteína verdadeira (PT), a análise económica
do impacto do conteúdo em NPN do leite no rendimento de produção de queijo e, por fim, o estudo do
efeito do NPN na qualidade sensorial do queijo.
Revisão Bibliográfica
3
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1 Leite
A composição do queijo é fortemente influenciada pela composição do leite utilizado, em especial pelo
teor de gordura, proteína, cálcio, e pH. O leite é um fluido biológico muito variável e os seus constituintes
são influenciados por vários fatores, incluindo espécie, raça, nutrição, saúde e estado de lactação do
animal (Fox, Guinee, Cogan, & McSweeney, 2000).
O leite é um líquido complexo constituído por uma mistura de uma elevada quantidade de componentes,
dispersas num meio aquoso. Os principais componentes do leite são a água, lactose, gordura, proteínas,
ácidos orgânicos e minerais, aproximadamente nas proporções apresentadas na Figura 1. Para além
dos principais componentes, o leite contem várias centenas de constituintes menores, muitos dos quis
tem um grande impacto nas propriedades nutricionais, tecnológicas e sensoriais do leite e dos produtos
lácteos resultantes, como por exemplo vitaminas, enzimas, pequenos iões orgânicos e inorgânicos e
compostos aromáticos (Fox et al., 2000).
Figura 1. Composição do leite. (Adaptado de Harding, 2013).
A designação genérica do leite é usada exclusivamente quando se refere ao leite de vaca, o leite originário
de qualquer outro animal deverá ser designado pelo nome da fêmea produtora. O leite é um sistema
dinâmico, devido à instabilidade de muitas dos seus constituintes estruturais, como a gordura, e às
alteações na solubilidade de alguns componentes, como proteínas e sais inorgânicos. Embora muitos
dos compostos minoritários sejam importantes do ponto de vista nutricional, as propriedades
tecnológicas do leite são determinadas pelos macro componentes (proteínas, lípidos e lactose) (Fox et
al., 2000).
Revisão Bibliográfica
4
Do ponto de vista do fabrico de produtos lácteos, em especial o queijo, a proteína é a fração do leite mais
importante.
2.1.1 Fração Proteica
As proteínas do leite são extremamente valorizadas, devido às suas propriedades nutricionais,
tecnológicas e funcionais. As proteínas são moléculas orgânicas complexas compostas por aminoácidos,
que se interligam através de ligações peptídicas formando cadeias longas (Harding, 2013). As suas
propriedades físico-químicas facultam propriedades funcionais de grande interesse tecnológico tais
como, solubilidade, absorção, retenção de água e de gordura, capacidade emulsionante, estabilidade
das emulsões e capacidade de gelificação (Wong, Camirand, Pavlath, Parris, & Friedman, 1996).
As proteínas do leite representam 3 % a 3,8 % do leite, e as três principais frações de azoto identificadas
no leite são as caseínas, as proteínas do soro e o azoto não-proteico (NPN) (Scott, Robinson, & Wilney,
1998). A caseína é definida como a proteína que precipita a um pH próximo de 4,6 a 20ºC, tornando-se
insolúvel no seu ponto isoelétrico. As proteínas séricas, ao contrário das caseínas, não precipitam nestas
condições, mantando-se solúveis no leite. No entanto, quando o leite é aquecido a altas temperaturas as
proteínas séricas tornam-se solúveis a valores de pH abaixo de 6,5 (Walstra, Wouters, & Geurts, 2006).
O conjunto destas duas frações azotadas é considerado como proteína verdadeira (PT). A fração NPN é
constituída por moléculas de baixo peso molecular, consequentes do metabolismo do azoto. As três
frações juntas compõem o azoto total do leite, designado como a proteína bruta (PB). A fração de NPN
é a diferença entre a PB e a PT, representada por unidade de PB (Robert & Broutin, 2006).
2.1.1.1 Caseína
A caseína representa a porção maior da proteína do leite, constituindo 85 % a 90 % da proteína verdadeira
e 75 % a 85 % da proteína bruta (Robert & Broutin, 2006).
A caseína encontra-se no leite em suspensão coloidal na forma de micelas ligadas entre si por sais
divalentes. As caseínas são classificadas em função das semelhanças das suas estruturas primárias, nas
seguintes famílias: αs1, αs2, β e k caseína, representando por volta de 38 %, 10 %, 35 % e 15 % do total
da caseína, respetivamente. Nas micelas, as α-caseína e as β-caseína ficam situadas no interior das
micelas, enquanto a k-caseína, constituída por uma extremidade hidrofóbica e outra hidrofílica, fica
posicionada na superfície da micela. As α-caseina e β-caseína são sensíveis ao ião cálcio, precipitando
na sua presença. A k-caseína evita que as caseínas precipitem ou coagulem na presença do ião cálcio,
sendo, a responsável pela estabilização das micelas do leite (Fox & Mcsweeney, 1998).
Revisão Bibliográfica
5
Figura 2. Organização das micelas da caseína em submicelas. ( Adaptado de “A Note on Milk | Cheese Science”).
Durante o processo de coagulação do leite para a produção de queijo, as micelas de caseína precipitam
formando o coágulo, resultado da dissociação ou remoção da k-caseína da superfície das micelas. Assim,
a estabilidade do colóide diminui com a redução do pH, subida da temperatura e a ação de proteases,
resultando na hidrólise da к-caseína (Fox et al., 2000).
A caseína é um dos principais contribuintes para o rendimento do queijo, uma vez que cria a matriz que
retém a gordura e a humidade, que por sua vez contém as substâncias dissolvidas, incluindo as proteínas
do soro, NPN e sais solúveis (Fox et al., 2000).
2.1.1.2 Proteínas do Soro
As proteínas do soro representam 18 % a 20 % da proteína bruta, e é este grupo de proteínas que se
mantêm solúveis no soro após a precipitação da caseína a um ph de 4,6. Esta fração é constituída pela
β–lactoglobulina, representando cerca de 50 % da fração das proteínas séricas, pela α-lactalbumina,
correspondente a cerca de 20 %, a albumina sérica representa aproximadamente 10 % e a restante
porção das proteínas do soro é composta por imunoglobulinas (Fox & Mcsweeney, 1998).
As proteínas do soro não estão diretamente envolvidas na produção de queijo mas, no entanto, estão
indiretamente envolvidas uma vez que reações das proteínas séricas com k-caseínas, induzidas por
reações de calor, têm efeitos indesejáveis sobre a coagulação do coalho e podem ser incorporadas no
queijo quando produzido a partir de leite concentrado por ultrafiltração (Fox et al., 2000).
Revisão Bibliográfica
6
2.1.1.3 Azoto Não-Proteico
Para além das proteínas, existe no leite uma fração de compostos azotados não-proteicos (NPN), que de
acordo com Ruska & Jonkus (2014) perfazerem cerca de 3 % a 5 % da PB do leite, enquanto DePeters e
Ferguson (1992) constatam que esta fração representa entre 5 % a 6 % da PB do leite. O NPN representa
uma fração pequena do azoto total mas, é provavelmente a fração do leite menos compreendida. Os
principais compostos do NPN são a ureia, amónia, ácido úrico, creatina, creatinina, aminoácidos, entre
outros compostos (Robert & Broutin, 2006). A ureia representa a maior fração do NPN, embora não seja
consensual qual seja a sua percentagem. Na literatura há autores como Roseler et al. (1993) que
relatam que a fração de ureia no NPN varia entre 30 % a 50 %, Kaufmann e Hagemeister (1982) afirmam
que a variação é de 20 % a 75 %, e Roy et al. (2011) de 30 % a 35 %.
Grande parte do NPN é representada por compostos de baixo peso molecular, subprodutos da digestão
de azoto e do metabolismo proteico do ruminante. O NPN tem pouco valor nutricional e não é
transformável em queijo, não apresentando o mesmo valor económico que a proteína verdadeira do leite.
Assim, pretende-se que a sua concentração no leite seja a menor possível. Como a ureia é a maior
porção do NPN e a menos estável, é a fração que tem sido estudada em maior profundidade (Walstra et
al., 2006).
2.2 Metabolismo Proteico dos Ruminantes
Os alimentos ingeridos por animais ruminantes antes de serem digeridos no abomaso e no intestino
delgado são primeiro expostos à ação de microrganismos do rúmen. Protozoários e bactérias atuam
sobre os substratos provenientes da dieta, promovendo a fermentação e determinando a capacidade
produtiva do animal. As bactérias são os microrganismos que têm o maior papel na degradação da
proteína da dieta, uma vez que produzem amónia, utilizada para a síntese de proteína microbiana. O
conhecimento das complexas interações entre o animal, os microrganismos, o alimento e os produtos
finais da digestão é crucial para a manipulação de estratégias dietéticas, com o fim de melhorar a
eficiência na utilização dos nutrientes (Mackie & White, 1990).
O conteúdo proteico e energético dos alimentos tem uma influência enorme na síntese de proteína
microbiana e na fração de proteína não degradável no rúmen que chegam ao intestino delgado. Estes
fatores influenciam também o perfil de aminoácidos disponíveis após a digestão no intestino delgado,
tendo um efeito na manutenção das funções vitais de crescimento, reprodução e lactação das vacas
leiteiras (Westwood, Lean, & KeIlaway, 1998).
Revisão Bibliográfica
7
A alimentação dos ruminantes, a nível da nutrição proteica tem como objetivo fornecer quantidades
suficientes de proteína degradável no rúmen (PDR), para permitir que o rúmen funcione de forma eficaz,
atendendo às necessidades dos microrganismos, e de proteína não degradável no rúmen (PNDR), que
resiste às condições no rúmen para ser decomposto no intestino delgado e dirigido diretamente pelo
ruminante (Kalscheur, Baldwin, Glenn, & Kohn, 2006).
A proteína degradável no rúmen é composta por NPN e proteína verdadeira. A fração de NPN é composta
por ureia, biureto, ácido úrico, purinas, piridinas, glicosídeos azotados, alcaloides, sais de amónia e
nitratos, é convertida quase totalmente em amónia pelos microrganismos do rúmen (Oltjen, Slyter, &
Husbandry, 1967). A proteína verdadeira é degradada a aminoácidos e pequenos péptidos, que são
eventualmente transformados em amónia, e utilizada pelos microrganismos do rúmen para crescer e
sintetizar proteína microbiana. A quantidade de amónia utilizada para a síntese de proteína microbiana
é dependente da disponibilidade de energia fornecida pela fermentação dos hidratos de carbono do
alimento. A proteína microbiana é a principal fonte de aminoácidos, isto é, de proteína metabolizável
para a produção leite que, juntamente com PNDR, são digeridas e absorvidas através da parede do
intestino delgado e entram na corrente sanguínea (National Reserch Council, 2001). De seguida, são
transportados através do corpo pela corrente sanguínea e eventualmente entram nas células para serem
sintetizados em proteínas estruturais e funcionais, entram nas glândulas mamárias para serem
sintetizadas em proteína de leite, ou então são catabolizadas e o azoto é excretado para o corpo (Santos,
Santos, Theurer, & Huber, 1998).
Há vários fatores determinantes na utilização de azoto pelo ruminante, como quantidade de bactérias no
rúmen, da rapidez a que estão a crescer e a relação proteína/energia da dieta. A síntese de proteína
microbiana é otimizada quando a relação entre a proteína ingerida e a energia fermentável disponível é
equilibrada. Quando a dieta proporciona uma quantidade limitada de energia fermentável, proteína em
excesso ou proteína altamente degradável em grande quantidade, há uma diminuição na produção de
proteína microbiana (Satter & Roffler, 1976). Quando a degradação da proteína da dieta prossegue mais
rapidamente que a síntese da proteína microbiana, resulta num excesso de azoto no rúmen. O azoto em
excesso é transferido para o fígado, na forma de amónia e convertidos em ureia. Por outro lado, se os
níveis de azoto no rúmen forem muito baixos o crescimento microbiano decresce e a digestibilidade do
alimento é prejudicada (Kalscheur et al., 2006).
Assim, a amónia produzida no rúmen não é completamente utilizada para a formação de proteína
microbiana, pois quando os microrganismos são incapazes de utilizar toda a amónia produzida, o
Revisão Bibliográfica
8
excesso é absorvido através da parede do rúmen e é transportado no sangue até ao fígado, onde é
convertido em ureia (Satter & Roffler, 1976). Este processo é conhecido pelo ciclo da ureia.
A ureia sintetizada no fígado é absorvida pelo sangue e pode seguir diferentes destinos: devolvido ao
rúmen através da saliva, ou pela própria parede do rúmen, ou parcialmente excretada na urina e no leite.
Quando a ureia regressa ao rúmen, pode ser novamente convertida em amónia ou usada como fonte de
azoto para os microrganismos sintetizarem proteína microbiana (Bach, Calsamiglia, & Stern, 2005). A
ureia por ser uma molécula pequena, de baixo peso molecular e altamente permeável, entra em equilíbrio
com células, tecidos e líquidos biológicos, incluindo o leite. Assim, a ureia difunde-se para dentro e fora
da glândula mamária enquanto o leite é excretada da glândula (DePeters & Ferguson, 1992).
É prática comum analisar os níveis de ureia no leite para avaliar o estado nutricional do rebanho, assim
como a excreção de azoto para o ambiente. Há um grande interesse no uso das concentrações da ureia
no leite como parâmetro de avaliação da eficiência da nutrição proteica, relativamente ao equilíbrio da
energia e proteína da dieta (DePeters & Ferguson, 1992). Bendelja et al.(2011) relata que concentrações
normais de ureia no leite estão na faixa de 0,01 g/dL e 0,03 g/dL e que valores entre 0,015 g/dL e
0,03 g/dL são representativos de uma deita equilibrada que atende às necessidades proteicas e
energéticas do animal. Por outro lado, Peres (2001) afirma que os valores de ureia no leite ótimos são
entre 0,012 g/dL e 0,018 g/dL são ideais, sendo que níveis de ureia abaixo de 0,012 g/dL sugerem
uma deficiência de proteína na dieta ou, então, uma alta eficiência no aproveitamento da PDR, com
aproveitamento total de amónia pelas bactérias. Níveis acima de 0,018 g/dL podem indicar uma maior
produção de amónia no rúmen, resultante de um excesso de PDR ou de azoto na dieta, ou então de uma
carência de energia fermentável. Pode também ser indicador de uma absorção excessiva de aminoácidos
pelo intestino, acima das necessidades do animal, sendo consequentemente eliminados do organismo.
Por fim, pode também ser indício de uma grave subnutrição, criando a necessidade de recurso ao
catabolismo de aminoácidos da proteína mobilizada das reservas corporais.
2.3 Fatores que afetam as frações azotadas do leite
Conforme descrito anteriormente, os componentes do leite desempenham um papel importante na
produção de queijo. A sua composição varia dentro de um pais e de uma região para outra, devido à
combinação de fatores ambientais, idade do animal, estágio de lactação, alimentação, estado de saúde
e condições climatéricas (Fox & Mcsweeney, 1998). Os vários fatores que provocam mudanças na
composição proteica do leite são, de seguida, discutidos brevemente.
Revisão Bibliográfica
9
2.3.1 Dieta
A nutrição dos animais, que consiste no maneio alimentar e equilíbrio da dieta, é o principal fator
responsável pelas mudanças na composição do leite, tendo também o efeito mais rápido sobre a sua
composição.
Poucos estudos têm investigado em profundidade a relação dos principais fatores nutricionais da dieta
das vacas com os teores de NPN do leite. No entanto, há uma bibliografia bastante extensa sobre o efeito
da composição proteica da dieta nos níveis de ureia do leite.
A estrutura da proteína é um fator chave no metabolismo do azoto, uma vez que determina a sua
suscetibilidade às bactérias do rúmen e por consequência a sua digestibilidade. O azoto da dieta pode
ser proveniente de proteína verdadeira ou de azoto não proteico, e pode ser dividida em duas frações,
dependendo da sua digestibilidade no rúmen (PDR e PNDR). A digestibilidade da proteína, assim como
a taxa de consumo dos peptídeos e da amónia resultantes, são determinantes na eficiência de utilização
do azoto pelas bactérias do rúmen, limitando por conseguinte, a quantidade de proteína microbiana e
de proteína não degradável do rúmen que ficam disponíveis para absorção no intestino delgado (Mackie
& White, 1990). O objetivo da formulação de dietas é, então, com base nas exigências proteicas das
vacas em lactação, ao nível das necessidades dos microrganismos do rúmen e das exigências de proteína
metabolizável (Baker, Ferguson, & Chalupa, 1995).
Os principais fatores nutricionais que influenciar a composição do leite e as suas frações de azoto, são
o consumo de matéria seca, a Proteína Bruta (PB), quantidade e digestibilidade da fibra, isto é, a Proteína
Degradável no Rúmen (PDR) e a Proteína Não Degradável no Rúmen (PNDR), a energia na dieta e a
relação energia/proteína. (Godden et al., 2001b) A influência destes fatores na composição do leite é
explicada a seguir.
2.3.1.1 Teores de Proteína Bruta
Os produtores têm como prática comum fornecer dietas com teores elevados de Proteína Bruta (PB)
para assegurar uma oferta suficiente de proteína de origem microbiana necessária para a produção
máxima de leite e proteína no leite, pelas vacas.
O estudo de Broderick (2003) demonstrou que embora maiores teores de PB tenham promovido o
aumento do consumo de matéria seca, da produção de leite e de proteína, resultaram também em
aumentos significativos de NPN e ureia no leite e diminuíram a eficiência da utilização de azoto. Isto
porque quando a proteína degradada no rúmen excede as necessidades dos microrganismos há um
Revisão Bibliográfica
10
excesso de amónia produzido e consequentemente há uma maior produção de ureia no fígado e excreção
para o exterior, pela urina e o leite. O estudo revelou que não há melhoria na produção de leite e de
proteína no leite quando as percentagens de PB aumentam de 16.7 % até 18.4 %.
A sobrenutrição de PB reduz também as margens de lucro devido ao custo relativamente elevado dos
suplementos proteicos e a pobre eficiência de utilização do azoto pelas vacas alimentadas numa dieta
alta em proteína (Broderick, 2003). O estudo revelou que uma dieta com PB de 16,7 % foi suficiente
para maximizar a produção de leite e proteína com excreções mínimas de azoto para o meio ambiente,
comparativamente a dietas com PB superiores.
2.3.1.2 Proteína Degradável no Rúmen
A determinação do nível de Proteína Degradável no Rúmen (PDR) necessário para a otimização do uso
de azoto pelos microrganismos, poderá permitir reduções nos níveis de PB na dieta sem comprometer
a produção de leite, aumentando assim a eficiência da alimentação e reduzindo perdas para o ambiente
(Reynal & Broderick, 2005).
O aumento da proporção de PDR na dieta pode ter um efeito positivo sobre o conteúdo de proteína
verdadeira do leite, uma vez que alimentos ricos em PDR são mais fermentáveis, e consequentemente
mais amónia pode ser utilizada pelos microrganismos para a síntese de proteína microbial. Porém, teores
de PDR demasiado elevados podem resultar numa excesso amónia no rúmen e, consequentemente, em
maiores concentrações de ureia no leite. Assim, no estudo de Reynal e Broderick (2005) consideraram
que o teor de PDR ótimo é o ponto em que há um consenso satisfatório entre a rentabilidade (proveito
máximo de produção de leite sobre os custos de alimentação) e a quantidade de azoto libertada para o
ambiente. Os autores recomendam, então, que o nível de RDP na dieta seja de 11,7 % em matéria seca.
Por outro lado, fornecer uma dieta com nível de PDR abaixo das necessidades para o crescimento
microbiano do rúmen, pode comprometer a produção de proteína, a digestão ruminal e a disponibilidade
de energia e proteína disponíveis para a vaca.
2.3.1.3 Proteína Não Degradável no Rúmen
Com o objetivo de aumentar a quantidade de proteína que escapa a fermentação no rúmen, promovendo
um maior aporte de aminoácidos até ao intestino delgado, é prática comum o uso de fontes de proteína
de baixa degradabilidade ruminal. O fornecimento de Proteína Não Degradável no Rúmen (PNDR) é
justificada pelo facto das vacas em lactação requererem quantidades maiores de proteína metabolizável,
àquelas que os microrganismos do rúmen conseguem produzir para atender aos requisitos de uma
Revisão Bibliográfica
11
elevada produção de leite. Assim, é necessário que uma fração da proteína da dieta escape à degradação
no rúmen e passe diretamente para o intestino delgado, para fornecer uma quantidade maior de
aminoácidos (Kalscheur et al., 2006).
2.3.1.4 Equilíbrio entre a Proteína Degradável no Rúmen e Proteína
Não Degradável no Rúmen
O excesso de PB ou desequilíbrio das frações degradáveis e não degradáveis no rúmen podem resultar
num aumento da ureia no leite, indicador de um aumento excessivo de azoto no organismo. Elevadas
frações de PNDR, relativamente à PDR, poderão não resultar em incrementos na produção de leite,
possivelmente devido à diminuição da síntese microbiana por escassez de PDR no dieta, pela fonte de
PNDR usada ser uma fraca fonte de aminoácidos, ou mesmo ter baixa digestibilidade (Santos et al.,
1998).
O estudo de Roseler et al. (1993) testou o efeito que 5 dietas com composição proteica diferente, em
termos de quantidade e degradabilidade, sobre a produção de leite e os níveis de ureia e NPN no leite.
Os autores relataram que o teor de NPN no leite aumentou com o aumenta da quantidade de proteína
degradável e não degradável no rúmen, porém estas diferenças foram menos significativas que os
incrementos observados nos teores de ureia. Níveis insuficientes de PDR e PNDR resultaram num
declínio de NPN (0,287 g/l), enquanto a ingestão excessiva de proteína bruta elevou os níveis de NPN
(0,398 g/l). Relativamente à fração de ureia no NPN, este aumentou de 19,5 % para 44,7 %. Os autores
concluíram que o aumento do NPN com a dieta é principalmente atribuído ao aumento da componente
de ureia no NPN.
2.3.1.5 Energia e a proporção proteína/energia
As interações entre a proteína e energia da dieta e a quantidade de proteína utilizada pela vaca são
complexas e tem ramificações importantes na eficiência global da utilização de azoto.
Dietas com alto valor energético melhoram a produção de leite, por meio do maior estímulo da síntese
de proteína microbial e aumento da energia fornecida ao animal. Porém, o aumento da energia pode
aumentar também as necessidades de PDR. Enquanto a oferta de PDR é adequada, o rendimento de
produção de leite e proteína continuará a responder ao aumento do consumo de energia, até que a
produção seja suprimida pelos efeitos adversos no rúmen, provocados pela ingestão excessiva de
proteína (Bach et al., 2005).
Revisão Bibliográfica
12
O principal objetivo do trabalho de Broderick (2003) foi de quantificar as concentrações de proteína e
energia na dieta, ao abrigo de condições normais de alimentação, que minimizem a excreção de azoto,
sem diminuir a produção de leite e dos seus componentes. O estudo revelou que o aumento da energia
da dieta, pela diminuição do conteúdo de fibra detergente neutro (FDN), de 36 % para 28 %, deu origem
a aumentos na produção de leite e das percentagens de proteína bruta e proteína verdadeira, como
também a redução na composição de ureia no leite e na urina. Os resultados deste estudo indicaram
que, independentemente do conteúdo de energia da dieta, alimentando 16,7 % PB é adequado para
suportar a produção de leite (Broderick, 2003).
Por outro lado, as dietas com quantidade inadequada de energia, ou seja, com menos energia disponível
para a síntese de proteína microbiana, podem resultar num excesso de amónia no rúmen,
desencadeando aumentos da concentração de ureia, e redução dos teores de proteína verdadeira no
leite (National Reserch Council, 2001).
2.3.2 Componentes principais da dieta
A alimentação correta dos animais deverá ser uma prioridade em qualquer exploração, não só porque
apresenta um peso económico elevado, como também devido à importância que tem no desempenho
produtivo dos animais.
O maneio tradicional dos ruminantes é baseado no fornecimento separado dos alimentos grosseiros e
dos concentrados. A alimentação é constituída pelas pastagens naturais ou semeadas, complementadas
com forragens verdes ou conservadas, que podem ser suplementados com concentrados como os
cereais, bagaços das oleaginosas e alimentos compostos complementares (Colmenero & Broderick,
2006).
No final dos anos 70, iniciou-se o desenvolvimento de rações de mistura completa (TMR), uma mistura
homogénea com uma proporção adequada de alimentos grosseiros e alimentos concentrados. Estas
rações são processadas e dispostas de maneira a minimizar a seleção de ingredientes pelos animais.
Desta forma, é possível rentabilizar as explorações do ponto de vista produtivo, através do fornecimento
da quantidade nutricional necessária, favorecendo a utilização digestiva e metabólica dos nutrientes
(National Reserch Council, 2001).
As vantagens evidenciadas da utilização das rações de mistura completa, resultaram no desenvolvimento
de equipamentos para a mistura e a distribuição das rações, como o sistema de alimentação,
vulgarmente conhecido como Unifeed.
Revisão Bibliográfica
13
A ração completa origina da mistura de vários alimentos grosseiros ou fibrosos, como as silagens, erva,
fenos e palhas; com alimentos concentrados, como cereais, bagaços das oleaginosas ou os alimentos
compostos complementares; como também os suplementos minerais e vitamínicos, de forma a
satisfazer as necessidades nutricionais dos animais (Amaral-Phillips, Bicudo, & Turner, 2014).
As principais vantagens associadas à utilização do Unifeed para criar as rações completas são a
simplificação dos arraçoamentos, a diminuição dos custos da alimentação e a diminuição da mão-de-
obra necessária, a facilidade e comodidade da distribuição da ração e a melhoria do desempenho
produtivo. Permite oferecer uma dieta equilibrada com benefícios em termos fisiológicos e produtivos
(Amaral-Phillips et al., 2014).
Os principais componentes utilizados na formulação de uma dieta equilibrada são as seguintes:
2.3.2.1 Concentrado proteico
Na formulação de concentrados é importante o uso de produtos de qualidade, com níveis de proteína,
energia, minerais, vitaminas e digestibilidade adequadas para as necessidades produtivas dos animais.
O uso de alimentos concentrados na alimentação de vacas produtoras tem como principal objetivo
suplementar os alimentos forrageiros nas suas deficiências, em termos qualitativos e quantitativos e, em
aumentar a produção de leite por animal. Devido ao seu custo considerável, é aconselhável racionalizar
a sua utilização, de acordo com as necessidades nutricionais do animal, influenciadas pelo peso, nº de
lactações, estágio de lactação e nível de produção de leite, entre outros fatores (Gomes, 2014).
A escolha da forma do concentrado, em granulado ou farinha, depende do sistema de alimentação que
é usado na exploração. Quando são utilizados alimentadores automáticos, ou robots de ordenha, é
evidente o uso de um concentrado granulado, devido ao pouco tempo disponível para as vacas o ingerir.
Em contrapartida, quando é utilizado o Unifeed, é mais usual os concentrados em farinha, para conseguir
uma melhor mistura dos ingredientes (Fernández, 2013).
O concentrado na forma de granulado deve ser fornecido duas vezes ao dia, tipicamente no momento
de ordenha de vacas em produção, resultando em picos de azoto no organismo devido à ingestão de
proteína. A estimativa da quantidade de concentrado que deve ser adicionado à dieta deve ser em função
da produção por vaca, devendo ser fornecido 1 kg de concentrado por cada 2 kg de leite produzidos
acima do potencial de produção esperado (Gomes, 2014). A ração em forma granulada possui maior
digestibilidade e é então melhor aproveitada pelo animal, devido a sua forma física e devido ao processo
de temperatura e prensagem aplicada durante o processo de granulação. As vantagens potenciais que
Revisão Bibliográfica
14
provêm do fornecimento do concentrado na forma de granulado são devidas à homogeneidade do
alimento, uma vez que que cada porção de alimento granulado consumido contém uma mistura
equilibrada de proteína, energia, minerais e vitaminas. Devido ao formato e densidade do granulado, o
animal consegue ingerir o concentrado rapidamente e em maiores quantidades, ingerindo mais
nutrientes e consequentemente aumentando a produção de leite (Fernández, 2013).
A mistura na forma de farinha, conhecida vulgarmente como Mix, é um concentrado proteico fornecido
como complemento às forragens, com o objetivo de otimizar a alimentação. Após a análise dos resultados
das forragens, é por norma feita uma análise à dieta dos animais com o nutricionista e, caso haja
necessidade, é efetuada uma otimização do plano alimentar ou ao nível dos concentrados. Esta mistura
personalizada de matérias-primas é usada no Unifeed, juntamente com as forragens. Esta mistura é
composta por todos os nutrientes necessários para a saúde e bom desempenho dos animais, incluindo
minerais, vitaminas e aditivos. Este método tem a grande vantagem de estabilizar o ph do rúmen ao
fornecer simultaneamente o concentrado proteico e as forragens, de uma forma constante e ao longo do
dia, diminuindo o risco de perturbações metabólicas causados pela ingestão de alimentos de diferente
natureza em separado (Amaral-Phillips et al., 2014).
Porém, o uso de concentrados em farinha pode resultar na separação dos ingredientes em função da
sua densidade e tamanho de partícula, podendo dar origem a erros de mistura no carro Unifeed. Isto
porque ao utilizar matérias-primas moídas em conjunto com aditivos e pré-misturas de vitaminas e
minerais, com densidades diferentes, há o risco de não serem uniformemente misturados com as
restantes forragens. Erros na preparação da ração podem resultar na ingestão desequilibrada de
nutrientes que, embora a sua proporção na ração seja menor, são igualmente importantes para a
obtenção de leite com a qualidade desejada (Fernández, 2013).
2.3.2.2 Silagens
A silagem é um alimento volumoso de elevada qualidade utilizado por animais ruminantes, em particular
pelas vacas leiteiras. A silagem resulta da fermentação láctica de matéria vegetal proveniente de
plantações leguminosas ou gramíneas, cortadas em fragmentos pequenos e armazenados em silos
trincheira, revestidos com plástico hermético ou em monte de cimento. A diminuição do pH, resultante
da produção de ácido láctico e outros ácidos orgânicos, e as condições anaeróbias impedem o processo
de deterioração da matéria orgânica, conservando as propriedades nutritivas das forragens (George,
1994).
Revisão Bibliográfica
15
A produção de forragem não tem uma distribuição uniforme ao longo do ano, destacando-se um período
de máxima produtividade e outro de estagnação na produção. Estes períodos são influenciados por
fatores climáticos que, dependendo da região de produção, pode ter efeitos variantes. A variação da
qualidade e quantidade da forragem produzida durante a época do ano pode resultar em grandes
prejuízos em perda de peso, no aumento da mortalidade e na menor produção de leite. Torna-se, assim,
imprescindível a conservação de forragem de alta qualidade para utilizar nas épocas de menor
disponibilidade (Pereira, Townsend, Costa, & Magalhães, 2008).
O método de conservação de forragens por ensilagem permite manter a sua qualidade e disponibilidade
durante o seu período de escassez. As silagens podem ser usadas como substituição das forragens
verdes ou apenas como complemento. A oferta de alimentos volumosos de qualidade contribui
diretamente para o aumento da produtividade do rebanho, mantendo a produção ao longo do ano
(Pereira et al., 2008).
2.3.2.2.1 Silagem de Milho
O milho é uma das espécies mais utilizadas para produzir silagens, devido às suas características
agronómicas e fermentativas, ao alto conteúdo energético e alta proporção de matéria seca, entre 28 %
a 35 %, melhorando a suplementação nutricional e o aproveitamento de forragens. A silagem de milho
tem um baixo teor em proteína, sendo a principal função da silagem de milho fornecer energia e fibra
para utilização da vaca (Vilela, 1999).
As estratégias de alimentação da silagem de milho variam dependendo da idade do animal, nível de
produção e estado físico. Os fatores de qualidade da silagem de milho mais importantes a considerar,
no equilíbrio da dieta, são o conteúdo energético, conteúdo e digestibilidade da fibra detergente neutro
(FDN), tamanho do corte, teor e digestibilidade do amido (Allen, 2000).
A digestibilidade da silagem é dos fatores mais importante a influenciar a produção de leite. O aumento
da digestibilidade aumenta a produção devido à melhor disponibilidade e, consequente, melhor
aproveitamento dos nutrientes da silagem. A espécie de plantação usada para a silagem, o estado de
crescimento no momento de corte e as perdas que ocorrem durante o processo de ensilagem influenciam
a digestibilidade da silagem (Keiser, Moran, & Piltz, 2004).
As altas exigências energéticas das vacas em lactação aumentam a dificuldade de equilibrar rações que
atendam às necessidades dos animais, a nível de energia e fibra. Os valores de energia da silagem de
milho são razoavelmente bem estimados pela composição da fibra, sendo a FDN o parâmetro mais
Revisão Bibliográfica
16
usado para o balanceamento de rações, e a forma de medição do teor total de fibra insolúvel de
forragens. A FDN está relacionada com a modulação do consumo, a densidade energética do alimento,
a mastigação, a taxa de passagem e digestibilidade (Mertens, 1997).
As forragens ricas em fibra limitam a ingestão do alimento, pois a fibra passa no rúmen lentamente e é
menos digestível. Se o alimento é retido no rúmen durante mais tempo, resulta numa maior capacidade
de enchimento do estômago, o que significa que o animal come menos. É desejada uma silagem de
milho com baixo teor de FDN mas alta digestibilidade para maximizar o consumo de matéria seca (Allen,
2000). Na silagem de milho a concentração de FDN varia entre 38% a 45%, sendo recomendado que
seja o mais baixo possível. Portanto, a variação da digestibilidade da FDN tem grandes consequências
na utilização da forragem, uma vez que afeta a densidade da energia da dieta, o consumo de matéria
seca e a produção de proteína microbiana (Kolver, Roche, Miller, & Densley, 2001).
Em termos proteicos, os níveis de PB da silagem de milho podem variar entre de 6 % e 9 % na matéria
seca, dependendo das condições ambientais, adubação, tipo de híbrido e maturidade (Oliveira et al.,
2001). O método de ensilagem pode vir a aumentar a proporção de NPN e PB da forragem, por ação de
proteases da planta ou por ação microbiana durante a fermentação no silo. As forragens geralmente
apresentam um nível de NPN superior aos concentrados, em média 10 % a 15 % do azoto presente nas
forragens frescas é NPN, e em silagem de milho, até 50 % do azoto total pode ser NPN (Stanton &
Whittier, 2006).
Embora a silagem de milho seja usada ocasionalmente como a única forragem, é geralmente alimentado
com uma forragem complementar que apresente uma quantidade superior em proteína bruta, mas
inferior em termos energéticos (National Reserch Council, 2001).
2.3.2.2.2 Erva e Silagem de Erva
Para aumentar a ingestão de energia, a silagem de milho pode ser complementada com uma fonte que
ultrapasse parcialmente a fermentação no rúmen e que tenha também uma digestibilidade alta no trato
superior. A erva é mais rica em azoto solúvel que a silagem de milho, com concentrações de PB
superiores e, consequentemente, de ureia também. A energia nestas silagens é inferior, podendo resultar
numa descompensação de proteína em relação à energia. Quando bem equilibrada, a combinação dos
dois tipos de forragem irá aumentar a matéria orgânica fermentável no rúmen, e permitir uma utilização
mais eficiente da proteína degradável da forragem de erva (Bernabucci, Lacetera, Ronchi, & Nardone,
2002).
Revisão Bibliográfica
17
A silagem de erva, em comparação à erva verde, tem uma qualidade nutritiva constante e com
características nutricionais que possibilitam a sua incorporação em regimes alimentares de vacas em
lactação, podendo ser implementada como complemento de outras forragens ou mesmo como
alternativa à silagem de milho, desde que o regime seja devidamente equilibrado. A erva verde é
usualmente utilizada nos meses de maior disponibilidade, geralmente entre Março e Julho. A erva usada
para ensilar pode ser azevém ou uma mistura com outras espécies gramíneas e/ou leguminosos, ou
leguminosas extremas como a luzerna (National Reserch Council, 2001).
2.3.2.3 Azoto Não-Proteico
O azoto não-proteico (NPN), em especial a ureia, têm sido amplamente utilizados na alimentação de
ruminantes, como alternativa às fontes proteicas convencionais, com o intuito de aumentar a produção
de leite e baixar os gastos associados à alimentação. Porém, a substituição parcial da proteína por NPN
na dieta, pode alterar a qualidade da proteína do leite, influenciando o processamento industrial, uma
vez que são os teores de proteína verdadeira que tem influência direta sobre a produção de queijo
(Emmons, Dubé, & Modler, 2003).
Os compostos de NPN são utilizados pelas bactérias do rúmen e transformadas em amónia. Assim,
quando fontes de NPN, como a ureia, entram no rúmen, são rapidamente hidrolisadas em amónia no
processo normal de fermentação. Para a amónia ser eficientemente transformada em proteína, duas
condições devem ser satisfeitas. Primeiro, as concentrações de ureia incorporadas na dieta devem estar
sempre abaixo dos níveis recomendados, e em segundo, deve haver uma fonte de energia prontamente
disponível para a síntese proteica. Assim, a ureia não será usada pelos ruminantes eficientemente, sem
uma fonte de proteína degradável no rúmen, para atender as necessidades dos microrganismos (Roy et
al., 2011).
Porém, o uso de NPN como substituto parcial de proteína pode resultar numa redução da proteína do
leite em 0,1 % até 0,3 % se o NPN for o principal contributo de proteína bruta da dieta, e acima dos níveis
recomendados de utilização (Heinrichs, Jones, & Bailey, 1997).
Block (2000) aponta para o facto de aumentos na proteína do leite, podem ser devido a estratégias
nutricionais que tem como objetivo aumentar PB e consequentemente aumenta o teor de NPN. Estas
estratégias não apresentam benefícios no que toca a rendimentos industriais de queijo, uma vez que a
sua produção depende da caseína do leite.
Revisão Bibliográfica
18
Oliveira et al. (2001) através da avaliação do consumo, digestibilidade, produção e composição do leite
de vacas alimentadas com 4 níveis diferentes de ureia, relatam que a adição de níveis crescentes de
NPN, em substituição da PT, reduz o consumo de alimento, e o teor e produção de proteína sofrem uma
diminuição linear com o aumento da ureia na dieta.
Resumidamente, pode-se concluir que níveis de NPN no leite aumentam com a ingestão excessiva de
proteína ou NPN, alimentação de uma elevada quantidade de forragens ensiladas, ervas, pela falta de
proteína não degradável no rúmen e pelo desequilíbrio entre o conteúdo energético e proteico na dieta.
A dieta deve ser equilibrada em função da proteína bruta, proteína não degradável no rúmen, proteína
degradável no rúmen, e proteína solúvel dos alimentos e teor de fibra.
Além da dieta do animal, fatores não relacionados à nutrição podem afetar os níveis das frações proteicas
no leite.
2.3.3 Sazonalidade
Vários estudos têm mostrado que a sazonalidade tem um efeito, direto e indireto, sobre a qualidade e
composição do leite, sobretudo nos teores de gordura e proteína bruta, que tem tendência a serem mais
baixos durante os meses de rerão e superiores nos meses de inverno. Estas caraterísticas do leite são
afetadas pelas altas temperaturas, características dos meses de verão, reduzindo o conteúdo de proteína
verdadeira do leite. Isto porque o calor provoca desconforto no animal, reduzindo o seu consumo de
matéria seca, o que resulta num declínio dos componentes do leite (Bernabucci et al., 2002).
Lacroix (1996) com o objetivo de determinar como a época do ano influencia as frações azotadas do
leite destinado à produção de queijo, encontraram diferenças pequenas, mas no entanto, significativas,
entre as estações do ano. Relatou então que os teores de proteína bruta e a proteína verdadeira no leite
foram diminuindo nos meses de primavera e verão. O NPN mostrou ter tendências opostas às frações
proteicas, aumentando gradualmente o seu teor no leite ao longo dos meses de primavera até atingir o
teor máximo no leite em Setembro.
Por outro lado, há autores que atribuem a variação sazonal das frações azotadas não ao efeito da
temperatura, mas sim às diferenças nutricionais associadas a diferentes estações do ano. Moller et al.
(1993) atribuíram as variações dos compostos do leite às mudanças sazonais na proteína e no conteúdo
energético das forragens. As forragens usadas na primavera e verão apresentam conteúdos de proteína
superiores, porém inferiores em fibra, criando uma alta relação proteína/energia. Esta descompensação
pode resultar em teores mais elevados de ureia no leite e consequentemente de NPN.
Revisão Bibliográfica
19
Bernabucci et al.(2002) estudaram o efeito que a estação do ano e o estágio de lactação tem sobre as
características do leite e concluíram que a sazonalidade foi o fator que provocou maior variação sobre
as frações de caseína e proteínas séricas, proteína bruta e gordura. Para todos estes componentes,
observaram valores inferiores nos meses de verão e superiores nos de inverno. Bernabucci et al.(2002)
atribuíram a principal causa desta variação à dieta, em particular às características dos alimentos. A
alimentação base de Inverso é a silagem de milho e na primavera e verão as vacas são alimentadas à
base de forragens verdes, estas mudanças revelam ter uma influência significativa nas características
físicas e químicas do leite.
São poucos os estudos que descrevem os efeitos dos fatores não nutricionais associados com a estação
do ano, como o clima, consumo de água, consumo de matéria seca e estágio de lactação, sobre as
frações de azoto no leite. É difícil destacar um só fator como a principal causa, sendo a variação sazonal
dos compostos do leite devido a uma combinação de múltiplos fatores (Godden et al., 2001).
2.3.4 Nível de produção
Há vários trabalhos na literatura que estudam a relação do nível de produção no que diz respeito aos
níveis de ureia no leite. Godden et al. (2001) encontraram correlações positivas entre a ureia e a produção
de leite, considerando que a causa principal para este comportamento será a utilização de dietas
compostas por um alto teor proteico, destinada a vacas de alta produção.
No estudo Meyer et al. (2006) constataram que o fator que teve mais influência sobre a concentração
de ureia foi a produção média diária de leite. Os autores afirmam que o aumento das concentrações de
ureia no leite, consequente do aumento da produção de leite, pode ser devido à falta de energia na dieta
das vacas de alta produção, sendo que há uma elevada correlação entre a produção de leite e a relação
proteína/energia da dieta. Esta associação positiva resulta do elevado teor de proteína da dieta, que pode
provocar um aumento na produção de leite, devido ao fornecimento de mais aminoácidos ou alteração
da eficiência de utilização dos nutrientes absorvidos. Todavia, esta relação apresenta um padrão de
aumentos decrescentes, uma vez que a resposta da produção de leite aos incrementos de proteína na
dieta torna-se cada vez menor. A variabilidade na quantidade e qualidade dos nutrientes poderá explicar
as diferenças na ureia do leite e na produção do leite.
Oltner et al.(1985) também verificaram uma correlação positiva entre a produção de leite e a
concentração de ureia no leite. Contudo, alguns autores relatam que a produção de leite foi
negativamente relacionada com a concentração de ureia no leite, possivelmente em consequência de
Revisão Bibliográfica
20
um efeito de diluição (Trevaskis & Fulkerson, 1999). Outra justificação possível para esta relação negativa
poderá ser a taxa energética associada à transformação de quantidades excessivas de amônia em ureia,
que poderá resultar na redução da quantidade de energia disponível para produzir leite (Nelson, 1995).
Por outro lado, alguns autores não encontraram relações entre o nível de produção de leite e a ureia no
leite (Gustafsson & Carlsson, 1993).
2.3.5 Fase de lactação e número de lactações
Estudos evidenciam que o estado de lactação está relacionado com a composição do leite, relatando que
os teores de proteína bruta, caseína e NPN decrescem rapidamente após o parto atingindo os valores
mínimos entre a 5ª e 10ª semana de lactação, seguida de um aumento gradual até ao final da lactação
(DePeters & Cant, 1992).
Godden et al. (2001) encontraram uma relação positiva entre o teor de ureia no leite e os dias em
lactação, observando que os níveis foram baixos nos primeiros 60 dias de lactação, aumentando entre
60 dias e 150 dias e, de seguida baixando até ao fim da lactação. As mudanças na composição da dieta
em termos nutricionais nas diferentes fases de lactação pode ser o motivo para as variações observadas
na composição do leite.
Quanto ao número de lactações, alguns estudos relatam que o conteúdo de caseína e proteína bruta no
leite decresce com o aumento da paridade, sendo superior na primeira lactação. Os teores de NPN
tendem a aumentar com a idade do animal, embora as diferenças sejam pequenas (DePeters &
Ferguson, 1992).
Relativamente ao teor de ureia, vários autores obtiveram resultados que sugerem que vacas na primeira
lactação produzem leite com teores mais baixos de ureia, possivelmente devido ao facto do animal estar
com o metabolismo mais acelerado, com um direcionamento pronunciado de nutrientes para o
crescimento, resultando numa maior capacidade de utilização dos aminoácidos, e consequentemente
numa menor formação de ureia (Godden et al., 2001a). Outra explicação para este comportamento pode
ser pelas vacas primíparas produzirem menos leite, pois, tal como demonstrado na literatura, as vacas
de maior produção tem níveis de ureia mais altos (Meyer et al., 2006).
Por outro lado, há autores que não observaram diferenças na concentração de ureia no leite produzidos
por vacas primíparas e multíparas (Carlsson, Bergström, & Pehrson, 1995).
Revisão Bibliográfica
21
Kaufmann & Hagemeister (1982) afirmam que a composição da dieta tem, inequivocamente, o maior
impacto sobre a composição do leite. Os outros fatores que têm sido evidenciados por vários estudos
como influência nos conteúdos proteicos e não-proteicos do leite, como sazonalidade, nível de produção,
fase de lactação, paridade e idade, podem ser simplesmente devido às mudanças na regime alimentar
associados.
2.4 Sistema de valorização de leite
Atualmente a pagamento do leite aos produtores é feita através de um sistema que valoriza a qualidade
do leite, com o objetivo de promover o desenvolvimento de programas de melhoria de eficiência nas
explorações, que potenciem e aumentem o valor nutritivo do leite, aumentem os rendimentos de
produção e garantam ao consumidor final a ausência de riscos sanitários. Este sistema tem sido uma
ferramenta poderosa na motivação dos produtores a produzir leite de melhor qualidade, e
consequentemente de preço mais elevado, pois para além do pagamento de bonificações, podem ser
incluídas penalizações para o leite de baixa qualidade (Medeiros, 2008).
Na generalidade, os parâmetros de qualidade variam entre as indústrias, mas a contagem de células
somáticas, contagem total de bactérias, análise à presença de resíduos de antibióticos e fraude por
adição de água, são sempre examinados. Na Europa existe regulamentação para pagamento do leite por
qualidade desde os anos 70, mas cada indústria estabelece os seus próprios critérios que, por norma,
são mais rigorosos que os oficias. A indústria do queijo tem como prática pagar bonificações mais altas,
com especial ênfase na contagem de células somáticas e à composição dos componentes do leite, sendo
os teores de proteína e a gordura os parâmetros mais valorizados (Ibarra, 2004).
No caso de grandes quantidades de leite serem produzidas com destino para o fabrico de queijo, é
indispensável uma certa estabilidade da proporção de proteína verdadeira no leite, especialmente da
caseína, uma vez que o potencial de produção de queijo é dependente desde componente (Emmons,
Ernstrom, Lacroix, & Verret, 1990).
No entanto, em Portugal a valorização do teor proteico do leite é definida em termos legais, de acordo
com o percentual de Proteína Bruta (Portaria no 78/90 de 4 de Janeiro). Esta estratégia é inconveniente
para a indústria do queijo, uma vez que a fração de NPN no leite não é constante e a sua variação
contribui para a imprecisão da estimativa da verdadeira quantidade de proteína presente no leite
(DePeters & Cant, 1992).
Revisão Bibliográfica
22
Alguns estudos têm demonstrado que na avaliação do teor proteico do leite destinado à produção de
queijo, é aconselhável a medição da PT ou da caseína, em vez da PB, uma vez que são indicadores mais
fiáveis do rendimento da transformação de leite em queijo, refletindo uma melhoria tecnológica (Ruska
& Jonkus, 2014).
2.5 Padronização de leite para produção de queijo
Como já foi mencionado, a fração de azoto no leite de animais ruminantes é proveniente de duas fontes,
proteica, isto é, da caseína e das proteínas do soro (PT), e azoto não proteico (NPN). A transformação
de leite em queijo resulta de um processo de coagulação enzimática, onde as enzimas desnaturam a
caseína e estabelecem ligações entre as micelas de caseína, formando um coalho lácteo. Assim, grande
parte das caseínas fica retida no queijo (> 95 %), sendo estas as principais proteínas transferidas do leite
para o queijo. As proteínas séricas, dependendo do processo tecnológico utilizado, e da manutenção da
sua solubilidade, ficam retidos no queijo em quantidades variáveis (Fox & Mcsweeney, 1998).
A composição química do leite é um dos principais fatores que influenciam a produção de lacticínios
fermentados, incluindo o queijo de pasta prensada. A composição química e as propriedades físicas do
leite podem variar num determinado intervalo e são influenciadas por vários fatores, refletindo na
qualidade do queijo. De forma a conseguir, não só um produto de boa qualidade, como também de
qualidade constante, é necessário a utilização de leite padronizado, isento de contaminações.
Os ingredientes do leite mais importantes na produção de queijo são a gordura e, em especial, a proteína.
Alterações na concentração destes componentes no leite influenciam fortemente a composição e o
rendimento de produção de queijo. Leite rico em azoto proteico, em especial a caseína, é mais adequado
para a produção de queijo, resultando num maior rendimento, ou seja, numa maior volume de queijo
produzido por unidade de leite. A quantidade de gordura aproveitada no processo de fabrico de queijo é
limitada pela quantidade de caseína presente, uma vez que a gordura fica retida numa rede proteica
estável. Assim, a relação gordura/proteína é fundamental para determinar o potencial de produção de
queijo do leite. A composição final desejada do queijo ditará qual a proporção de proteína e gordura
necessária no leite (M. et al., 2013).
O objetivo da padronização do leite é, então, normalizar a composição do queijo, de forma a produzir
com as características pretendidas. Na prática, isto significa ajustar a composição do leite, em gordura
por unidade de proteína, para alcançar o equilíbrio mais favorável para maximizar a percentagem de
componentes sólidos transferidos para o queijo (Scott et al., 1998).
Revisão Bibliográfica
23
Um parâmetro comummente usado para padronizar a composição do queijo, é o rácio G/P. Este rácio
é um índice das proporções de gordura e proteína no leite, sem unidades, que deve ser otimizado de
forma a maximizar a taxa de transferência de proteína e de gordura para o queijo. O ajuste deste rácio
para a produção de queijo, com níveis de humidade e gordura desejados, depende da retenção da
matéria gorda, das caseínas e dos sólidos do soro no queijo (açúcares, proteínas séricas, NPN e alguns
minerais).
O rácio G/P é, então, o principal fator que determina a quantidade de gordura do leite transferida para
o queijo, em função de outros sólidos do leite e tem por isso elevada importância na normalização do
teor em gordura no queijo. A percentagem de gordura retida no queijo pode ser representada em função
dos sólidos totais e é conhecida como gordura no extrato seco (GS). Este rácio está representado na
Equação 1.
𝐺𝑆 =𝐺𝑜𝑟𝑑𝑢𝑟𝑎 × 100
𝐸𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡𝑜 𝑠𝑒𝑐𝑜 Equação 1
De uma maneira geral, uma maior relação gordura/proteína no leite resulta num maior teor de gordura
no queijo. Por outro lado, o aumento da proporção de proteína em relação à gordura no leite tem um
impacto significativo na redução da gordura no extrato seco do queijo. Isto porque uma maior proporção
de proteína no leite resulta numa maior produção de queijo, ou seja, a mesma quantidade de gordura é
distribuída por um maior volume de queijo produzido. Estes critérios revelam a importância da
padronização dos teores de proteína e de gordura, a fim de evitar a produção de queijo fora dos
parâmetros pretendidos, e incompatíveis com as especificações do produto (M. et al., 2013).
Assim, a valor alvo de gordura no extrato seco (GS) é usada para fazer uma primeira estimativa do rácio
G/P do leite, de forma a obter o teor de gordura desejado no queijo (Fox et al., 2000).
Quando a PB é utilizada para padronização do leite é incerto que parte dessa fração é proteína verdadeira
e qual a quantidade de NPN presente. Para valores iguais de PB, o conteúdo de PT pode ser diferente,
podendo resultar numa falsa determinação do rácio do leite, condicionando a precisão da padronização
(Walstra et al., 2006).
Assim, visto que o NPN não é retido no queijo, e é caseína (PT) que determina o rendimento de produção
de queijo, prevê-se que um controlo mais preciso do processo pode ser alcançado, por meio da
padronização da proteína verdadeira ao invés da proteína bruta, eliminando a entropia do NPN.
Revisão Bibliográfica
24
2.6 Impacto da composição do leite em NPN no rendimento de produção de
queijo
Os custos da matéria-prima, o leite, representam a maior porção dos custos de produção de queijo,
sendo então crucial controlar a composição do leite e a quantidade de queijo produzido de um
determinado volume de leite. Uma vez que o queijo é um produto no qual a proteína e a gordura do leite
são concentradas, é evidente que os rendimentos de produção estão relacionados com o conteúdo de
proteína e gordura do leite (Emmons et al., 2003).
O rendimento de produção de queijo, proveniente de um dado volume de leite, é de grande importância
na indústria de lacticínios e pequenas diferenças podem ter um efeito económico significante (Cottrill,
1998). Assim, como é natural, é fundamental perceber qual a relação dos componentes do leite com o
rendimento da sua transformação em queijo.
Assim, a determinação do rendimento do queijo é importante para medir a eficiência do processo de
produção e para determinar a sua viabilidade económica. O rendimento pode ser expresso de várias
formas, sendo geralmente adaptada às necessidades de cada situação particular. O rendimento pode
ser simplesmente expresso como a quantidade de queijo produzido a partir de uma determinada
quantidade de leite (equação 2) (Fox et al., 2000).
𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 =𝑞𝑢𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑖𝑗𝑜
100 𝑙𝑖𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑒𝑖𝑡𝑒 Equação 2
O fabrico de queijo é um processo complicado, que envolve muitas etapas de processo e várias
transformações bioquímicas. Todas estas variáveis afetam o rendimento, composição e qualidade do
queijo. Consequentemente, a otimização da produção de queijo é uma questão complexa. Mesmo o
controlo da composição do produto final, uma atividade simples para a maioria dos produtos lácteos,
não é fácil de conseguir no fabrico de queijo (Walstra et al., 2006).
Está bem estabelecido que a quantidade e qualidade da proteína verdadeira do leite influenciam
inequivocamente as propriedades de produção de queijo do leite e a composição do queijo produzido.
Vários estudos têm sido realizados de modo a quantificar estes efeitos mas, no entanto, poucos relatam
quais os efeitos que os teores de NPN e de ureia do leite têm na produção de queijo (Cottrill, 1998).
A qualidade tecnológica do leite é influenciada não só pela gordura, proteína, lactose e restantes sólidos
do leite, mas também por parâmetros como acidez ativa e acidez titulavel. Além disso, o tempo de
Revisão Bibliográfica
25
coagulação do coalho, firmeza da coalhada, e volume de soro separado durante o processo enzimático
de coagulação do leite são igualmente importantes (Hanuš et al., 2007).
O tempo de coagulação do leite influencia significativamente o processo de produção de queijo e é um
parâmetro importante na avaliação da adequação do leite para produzir queijo. Vários estudos têm
demonstrado que altas concentrações de ureia no leite têm efeitos negativos sobre os processos de
produção de queijo. Altas concentrações de ureia são a causa direta ou indireta de vários problemas,
tais como o aumento do tempo de coagulação, a formação de uma coalhada mais frágil e menos
estruturada, desenvolvimento prematuro de fermentações irregulares e uma proteólise mais intensa
(Martin, Coulon, Chamba, & Bugaud, 1997). Através da análise e controlo dos níveis de ureia e NPN no
leite, é possível evitar eventuais problemas no processo de fabrico de queijo.
Martin et al.(1997) constataram que, teores crescentes de ureia no leite parecem retardar a acidificação,
através da inibição da cultura de fermentos. As variações no teor de ureia do leite afetam a cinética de
evolução do pH durante a produção de queijo quando se utilizam estirpes de S. thermophilus são
utilizadas. Como consequência, várias propriedades sensoriais importantes dos produtos lácteos podem
ser afetadas. Por exemplo, Martin et al.(1997) relatam que altas concentrações de ureia no leite podem
resultar num queijo com um teor de humidade mais elevado. Apesar das suas implicações na produção
de queijo, o metabolismo da ureia pela S. thermophilus, e em especial o seu efeito sobre a cinética de
evolução do pH durante a fermentação do leite, raramente têm sido estudados (Pernoud, Fremaux,
Sepulchre, Corrieu, & Monnet, 2004).
Ferreira et al.(2006) estudaram o efeito do NPN no processo de produção de queijo e afirmam que o
aumento da concentração de NPN no leite resulta em perdas para o rendimento industrial de produção
de queijo. Isto porque parte da fração proteica, formada pelas caseínas e proteínas do soro, é substituída
por NPN, não contribuindo para a transformação de leite em queijo.
A nível mundial, com o crescimento da indústria de lacticínios e o aumento do fabrico de queijo, tornou-
se evidente a necessidade de desenvolver métodos mais padronizados e científicos para melhorar as
propriedades de coagulação do leite. A indústria de lacticínios está cada vez mais interessada em
melhorar as propriedades de coagulação do leite, como requisito básico de leite para produção de queijo,
de forma a melhorar a eficiência da produção de queijo, aumentar o rendimento e melhorar a qualidade.
Fabricar eficientemente queijo de alta qualidade, de forma consistente, é um processo biotecnológico
altamente complexo que envolve a desestabilização controlada da proteína do leite, fermentação do
Revisão Bibliográfica
26
açúcar lactose para ácido láctico, dessora do gel para obter a coalhada do queijo e por fim a maturação
do queijo até obter os atributos desejados (Fox et al., 2000).
A concentração e a qualidade da proteína têm uma grande influência sobre a microestrutura do gel
formado pela coagulação do leite, afetando significativamente as suas propriedades reológicas e de
sinérese, a taxa de recuperação de gordura e proteína do leite para o queijo e o rendimento de produção
(Fox et al., 2000).
2.7 Efeito do NPN na qualidade organolética do queijo
Para além do efeito que o NPN pode provocar nas características tecnológicas do queijo, há estudos que
demonstram que pode haver também alterações nos seus parâmetros sensoriais.
Num estudo realizado por Martin et al. (1997) concluíram que o principal efeito de altas concentrações
de ureia no leite é um queijo mais húmido, mais cremoso e menos rijo. Estes resultados confirmaram
os de Ali et al. (1980), que demonstraram que a adição de ureia no leite resulta em queijos menos secos.
Millet (1990) averiguou que a fraca capacidade de drenagem de leites, com valores altos de ureia, pode
ser parcialmente explicada pela sua baixa taxa de acidificação durante a moldagem do queijo, resultando
em queijos mais húmidos à desmoldagem.
Martin et al. (1997) constatou que a ureia parece retardar a acidificação estando, assim, diretamente
envolvida na cinética da acidificação e nas diferenças de textura do queijo, resultando num queijo com
sabores menos ácidos e mais amargos.
Metodologia
27
3. METODOLOGIA
3.1 Amostra
No presente trabalho foram analisadas amostras de leite, do mês de Março até ao mês de Julho, com o
fim de caracterizar o leite ao nível da sua composição azotada, em termos do percentual de proteína
bruta (PB), proteína verdadeira (PT), ureia e azoto não-proteico (NPN). Este último parâmetro refere-se
ao percentual de NPN presente na fração de PB do leite, e foi determinado através da equação 3.
% 𝑁𝑃𝑁 = (𝑃𝐵−𝑃𝑇)
𝑃𝐵 Equação 3
De forma a caracterizar o leite de origem, foram analisadas amostras provenientes das 74 explorações
que fornecem leite à empresa, ao longo do período de 4 meses, de Março até Julho. Foram recolhidas
no total 1677 amostras, provenientes de 4 distritos de Portugal. Na Tabela 1 estão apresentados o
número total de amostras recolhidas por mês, e no Anexo I estão apresentados o nº de amostras lidas
de cada produtor, e a média e desvio padrão das frações azotadas analisadas. Ao longo do trabalho,
quando os valores dos parâmetros de cada produtor são descritos, referem-se à média aritmética de
todas as amostras recolhidas, no decorrer do período de estudo.
Tabela 1. Número de amostras de leite de produtores analisadas ao longo dos meses de estudo
Com o fim de estudar o impacto do teor em NPN do leite no rendimento de produção de queijo, procedeu-
se à caracterização do leite padronizado para as diferentes tecnologias de queijo. Para tal, foram
analisadas as amostras de leite das cubas de todos os dias de produção no intervalo de tempo referido.
Neste projeto foram estudados quatro das receitas mais produzidas na empresa, cada uma delas com
tecnologias diferentes que resulta em queijo com características distintas. Na Tabela 2 estão
apresentadas as tecnologias estudadas e o número de dias de produção analisados para cada uma
delas.
Mês Nº de amostras
Março 202
Abril 571
Maio 360
Junho 544
Metodologia
28
Tabela 2. Número de dias de produção analisados para cada tecnologia de queijo
3.2 Descrição do Equipamento
As análises químicas do leite foram realizadas no equipamento FOSS MilkoScan FT 120, apresentado
na Figura 3. O FOSS MilkoScan FT 120 é um equipamento indicado para a indústria de lacticínios, que
possibilita o controlo e padronização de produtos lácteos líquidos. O equipamento possibilita a análise
simultânea de vários parâmetros como a matéria gorda (MG), proteína bruta (PB), proteína verdadeira
(PT), ureia, lactose, entre outros. Permite realizar medições simples, seguras e rápidas a um baixo custo,
com os resultados disponíveis para consulta em aproximadamente 60 segundos. A precisão e
repetibilidade do método e a velocidade no fornecimento dos resultados são nitidamente superiores a
qualquer outro método convencional. O equipamento funciona à base da tecnologia de espectrometria
no Infravermelho com Transformada de Fourier (ITF) no qual, espectrofotómetros empregam a operação
matemática conhecida como Transformada de Fourier para calcular espectros obtidos a partir de um
interferómetro, que varre todo o espectro do infravermelho médio (FOSS, 2014).
Figura 3. Equipamento FOSS MilkoScan FT 120 (FOSS, 2014).
Tecnologia Nº de dias de produção
A 79
B 39
C 28
D 17
Metodologia
29
3.3 Procedimentos de recolha de dados
A recolha das amostras foi efetuada pelos serviços de recolha de leite da empresa. As amostras,
recolhidas em condições de esterilidade, nas diferentes explorações, foram transportadas para a
empresa, acondicionadas em frascos de plástico com conservante, sob condições de refrigeração.
As amostras de leite, provenientes das cubas de produção de queijo, foram retiradas antes da adição
dos aditivos como o fermento. Após a colheita das amostras, estas são colocadas em refrigeração no
laboratório no prazo máximo de 15 minutos, de forma a assegurar a qualidade do leite. No caso de não
ser previsto a leitura das amostras no prazo de 6 horas, é adicionado azidiol à amostra, um composto
químico adicionado para preservar os componentes químicos, bacterianos e citológicos do leite (Barcina,
Zorraquino, Pedauye, Ros, & Rincón, 1987).
As análises químicas foram realizadas no aparelho FOSS MilkoScan FT 120 de forma a determinar os
seguintes parâmetros do leite: teor percentual da matéria gorda (%m/V), teor percentual de proteína
bruta (%m/V), teor percentual de proteína verdadeira (%m/V) e o teor de ureia (g/dl).
Após a recolha e organização das amostras analisadas diariamente, são homogeneizadas manualmente,
através de movimentos suaves de inversão. Cada amostra é colocada individualmente no equipamento,
onde a pipeta realiza a segunda homogeneização do leite. Parte da amostra é aspirada para o interior
do equipamento, atravessando um sistema ótico que calcula a energia da luz infravermelha absorvida
pelas moléculas, que, devido às diferenças estruturais, vibram em comprimentos de onda específicos.
Os sinais são detetados e convertidos da concentração do componente específico para percentuais. O
resultado final é, deste modo, calculado automaticamente, através da comparação das medidas de
referência com as medidas da amostra (Kaylegian, Houghton, Lynch, Fleming, & Barbano, 2006).
O aparelho está devidamente calibrado com um extenso número de amostras de referência,
representativas do universo atual de amostragem, no que se refere à matéria gorda (MG), proteína bruta
(PB) e ureia, com um total de 116 amostras. Em relação à proteína verdadeira (PT), o novo parâmetro
incluído no canal de leitura do equipamento, tem um número significativamente menor de amostras,
sendo ainda um canal de leitura jovem. A primeira calibração foi realizada com um total de 10 amostras
de referência e aumentou em 5 por cada mês de realização do trabalho. As calibrações realizadas por
um técnico de laboratório foram todas acompanhadas e de seguida foram realizados testes de
repetibilidade de forma a determinar o rigor do equipamento na leitura da PT. O estudo da repetibilidade
deste novo canal encontra-se descrito no anexo III, com base no protocolo descrito no anexo II. No final
Metodologia
30
do estudo o canal de calibração estava composto por um total de 35 amostras, com uma gama de leitura
da PT de 2,32 % até 4,1 %:
3.4 Procedimentos estatísticos e softwares utilizados
Os dados levantados referentes à caracterização das explorações dos 74 produtores de leite, com o fim
de determinar quais os principais fatores que contribuem para a variabilidade do NPN do leite, foram
analisados estatisticamente com recurso ao Software SPSS Statistics 23.0®.
Com o objetivo de estudar o efeito individual dos fatores sobre o parâmetro NPN e Ureia (análise
univarietal), procedeu-se à comparação de médias entre amostras, ao teste de variância ANOVA e ao
teste U de Mann-Whitney. De forma a estudar o efeito que a combinação das variáveis independentes
tem sobre a dependente (análise multivarietal) recorreu-se à regressão linear usando o método backward.
Realizaram-se também testes de correlação de Pearson entre variáveis.
O modelo de análise formulado com o propósito de compilar, estruturar e estudar os resultados da leitura
das amostras de leite, resultantes do software do equipamento FOSS MilkoScan FT 120, foi criado no
Microsoft Excel com recurso à ferramenta Tabelas Dinâmicas.
A elaboração de modelos de análise e cálculo dos rendimentos de produção de queijo, tendo por base a
informação existente nos mapas de gestão de produção da empresa, de forma a incorporar os resultados
da PT e o NPN do leite das cubas, foram também realizados no Microsoft Excel.
Resultados e Discussão de Resultados
31
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO DE RESULTADOS
4.1 Caracterização do leite recebido na empresa
A empresa Bel Portugal tem um esquema de recolha de leite que envolve um total de 74 produtores de
leite, distribuídos pela zona entre Douro e Minho, com regimes alimentares, técnicas de maneio,
dimensão da exploração e tamanho de efetivo diferentes.
Com o objetivo de compreender como é composto o leite de cada um dos produtores, analisou-se
amostras de cada um, ao longo de um período de 4 meses, de Março até Julho. Neste estudo o leite foi
caracterizado quanto ao teor de proteína bruta (PB), proteína verdadeira (PT), ureia e azoto não-proteico
(NPN). Os resultados apresentados referem-se à média aritmética de todas as amostras, ao longo do
período de estudo, lidas no equipamento FOSS MilkoScan FT 120, de cada um dos produtores.
Na Figura 4 encontra-se caracterizado o leite fornecido por cada produtor, ao nível dos compostos
azotados.
2,9
3
3,1
3,2
3,3
3,4
3,5
3,6
1 23 49 44 7 47 19 71 13 37 62 66 3 28 32
Fraç
ão P
rote
ica
(%m
/v)
N° do Produtor
PB PT
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
2,5%
3,0%
3,5%
4,0%
4,5%
5,0%
5,5%
6,0%
1 23 49 44 7 47 19 71 13 37 62 66 3 28 32
Ure
ia (
g/d
L)
NP
N (
%)
N° do Produtor
NPN Ureia (g/dL)
Figura 4. Caracterização da a) proteína bruta (PB) e proteína verdadeira (PT) e b) azoto não-proteico na PB (NPN) e ureia do leite de cada produtor
a)
b)
Resultados e Discussão de Resultados
32
Na Figura 4 pode-se ver a distribuição dos componentes azotados PT, PB, NPN em relação à PB e ureia,
por produtor. A PB varia no intervalo de 3,03 % até 3,62 %, com um valor médio de 3,31 %, a PT varia
de 2,94 % até 3,43 %, com média de 3,17 %, o NPN varia como percentagem da PB de 2,90 % até
5,75 %, com média de 4,62 %, e a ureia varia de 0,0078 g/dL até 0,0335 g/dL, com média de
0,0223 g/dL.
Estes resultados são indicativos da existência de diferenças significativas no leite dos produtores,
mostrando que há um intervalo considerável de variação destes parâmetros. Ou seja, há uma margem
de melhoria que pode ser trabalhada, na tentativa de conseguir leite com alta percentagem de PB e com
o menor teor possível de NPN e ureia.
Na Figura 5 está apresentada, com maior detalhe, exclusivamente a variação média do NPN do leite dos
produtores, com os respetivos desvios padrão.
Figura 5. Média do percentual de azoto não-proteico na PB (NPN) do leite de cada produtor e respetivo desvio padrão.
Como se pode observar na Figura 5, há uma variação significativa do percentual de NPN na fração da
PB do leite, tanto entre produtores, como no mesmo produtor, apontando para o facto que o NPN é um
composto muito instável, podendo estar a ser influenciado por um conjunto de fatores que vão ser
analisados. É também de salientar a diferença entre o grau de variação do NPN de cada produtor,
representado pelo desvio padrão, havendo explorações que aparentam produzir leite com níveis de NPN
mais constantes, ao longo de todo o período de estudo. Estas explorações são indicativas que é possível
reduzir o nível de variação da fração de NPN do leite. Como se pode observar na Figura 5, os valores de
NPN médios dos produtores variam entre 2,90 % até 5,75 %. Estes valores encontram-se compreendidos
entre os intervalos de valores relatados por Ruska & Jonkus (2014) e DePeters e Ferguson (1992), cerca
de 3 % a 5 % e 5 % a 6 % da PB do leite, respetivamente.
1,5%
2,5%
3,5%
4,5%
5,5%
6,5%
1 23 49 44 7 47 19 71 13 37 62 66 3 28 32
NP
N (
%)
Produtor
% NPN
Resultados e Discussão de Resultados
33
A distribuição geográfica dos produtores, agrupados por concelho e distrito, e respetivos teores de NPN,
Ureia, PB e PT estão representadas na Tabela 3.
Tabela 3. Informação sobre a variação das frações proteicas NPN, ureia, PB e PT no leite em função da destruição geográfica dos produtores
Distribuição Geográfica
NPN (%) Ureia (g/dL) PB (%m/v) PT (%m/v)
Coimbra 4,269% ± 0,340% 0,0184 ± 0,0046 3,247 ± 0,0834 3,109 ± 0,0741
Cantanhede 4,211% ± 0,330% 0,0171 ± 0,0044 3,251 ± 0,0795 3,114 ± 0,0721
Mira 4,477% ± 0,278% 0,0193 ± 0,0060 3,239 ± 0,1168 3,094 ± 0,1033
Montemor-o-velho
4,188% ± 0,551% 0,0222 ± 0,0020 3,248 ± 0,1077 3,111 ± 0,0856
Aveiro 4,581% ± 0,622% 0,0211 ± 0,0068 3,321 ± 0,1358 3,168 ± 0,1110
Arouca 3,901% ± 1,062% 0,0215 ± 0,0044 3,184 ± 0,2000 3,058 ± 0,1583
Aveiro 4,617% ± 0,097% 0,0214 ± 0,0052 3,329 ± 0,0961 3,175 ± 0,0887
Estarreja 4,589% ± 0,689% 0,0229 ± 0,0077 3,315 ± 0,1189 3,162 ± 0,0917
Murtosa 4,826% ± 0,472% 0,0190 ± 0,0089 3,385 ± 0,1428 3,221 ± 0,1207
Santa Maria da Feira
4,480% ± 0,377% 0,0241 ± 0,0053 3,308 ± 0,0960 3,159 ± 0,0869
Vagos 4,701% ± 0,710% 0,0196 ± 0,0075 3,322 ± 0,1469 3,165 ± 0,1167
Porto 4,726% ± 0,369% 0,0240 ± 0,0045 3,358 ± 0,0925 3,199 ± 0,0839
Lousada 4,282% ± 0,507% 0,0226 ± 0,0039 3,416 ± 0,0812 3,270 ± 0,0950
Matosinhos 4,780% ± 0,339% 0,0234 ± 0,0014 3,374 ± 0,1770 3,213 ± 0,1568
Paços de ferreira
4,415% ± 0,000% 0,0164 ± 0,0000 3,242 ± 0,0000 3,099 ± 0,0000
Penafiel 4,894% ± 0,324% 0,0258 ± 0,0037 3,422 ± 0,1324 3,254 ± 0,1146
Póvoa de varzim
4,873% ± 0,382% 0,0248 ± 0,0042 3,356 ± 0,0843 3,192 ± 0,0758
Vila do conde
4,675% ± 0,335% 0,0242 ± 0,0053 3,345 ± 0,0893 3,189 ± 0,0787
Braga 4,767% ± 0,472% 0,0252 ± 0,0057 3,344 ± 0,0883 3,185 ± 0,0743
Barcelos 5,059% ± 0,188% 0,0264 ± 0,0004 3,365 ± 0,0617 3,195 ± 0,0648
Esposende 4,827% ± 0,000% 0,0255 ± 0,0000 3,325 ± 0,0000 3,165 ± 0,0000
Famalicão 5,062% ± 0,000% 0,0254 ± 0,0000 3,405 ± 0,0000 3,233 ± 0,0000
Guimarães 4,598% ± 0,000% 0,0120 ± 0,0000 3,327 ± 0,0000 3,174 ± 0,0000
Vila Nova de Famalicão
4,237% ± 0,745% 0,0298 ± 0,0019 3,302 ± 0,1938 3,161 ± 0,1610
Total geral 4,599% ± 0,500% 0,0222 ± 0,0059 3,324 ± 0,1130 3,171 ± 0,0957
Como se pode observar na Tabela 3, o leite recebido na empresa é proveniente de diversas localizações,
constatando-se que cada uma apresenta tendências diferentes a nível da composição das frações
azotadas do leite. Pela análise da Tabela 3, pode-se notar que Arouca, do distrito de Aveiro, origina leite
com o teor em NPN mais baixa, com uma média de 3,9 % e o teor mais elevado de NPN, de 5,06 %, é
Resultados e Discussão de Resultados
34
proveniente de Barcelos e Famalicão, em Braga. De uma forma geral, em termos distritais, pode-se
averiguar que a percentagem de NPN no leite tem uma tendência crescente de sul para norte, sendo
que a média mais baixa é em Coimbra e a mais alta em Braga.
De forma a perceber qual a relação entre os principais componentes azotados do leite, foram estudadas
as correlações entre a PB e PT, NPN e PB, NPN e ureia. Estes resultados são referentes à média global
de todas as amostras de leite recolhidas, de cada produtor, no período estudado.
Na Figura 6 está apresentada a relação da PB com a PT do leite, de cada um dos produtores.
Figura 6. Relação da proteína bruta (PB) com a proteína verdadeira (PT) do leite.
Pela análise da Figura 6, pode-se evidenciar uma relação forte e positiva ente a PB e a PT, apresentando
um coeficiente de correlação de R2=0,9881. Este resultado indica que maiores teores de PT resultam
tendencialmente num maior teor de PB no leite.
Na Figura 7 está apresentada o comportamento do NPN e da PT na fração de PB, em função do aumento
da PB do leite.
R² = 0,9881
2,80
2,90
3,00
3,10
3,20
3,30
3,40
3,50
3,00 3,10 3,20 3,30 3,40 3,50 3,60 3,70
PT
(%m
/V)
PB (%m/V)
PB vs PT Linear (PB vs PT)
Resultados e Discussão de Resultados
35
Figura 7. Resposta do teor de azoto não-proteico (NPN/PB) e da proteína total na proteina bruta (PT/PB) em função do aumento da proteina bruta no leite.
Analisando a Figura 7, constata-se que há uma relação positiva, com alguma significância, ente a PB e
o percentual de NPN na sua fração (R²=0,6286), indicando que o incremento do conteúdo de PB no leite
está associado a percentagens mais elevadas de NPN. Este resultado é indicativo que o aumento da PB
resulta quase inevitavelmente em aumentos mais que proporcionais do teor de NPN na PB, e
consequentemente na diminuição da percentagem de PT na PB. Este é o principal problema que se
pretende compreender, uma vez que se espera que seja possível ter um teor de PB elevado sem provocar
aumentos no teor de NPN.
Na Figura 8 está representada a relação entre o conteúdo de ureia e NPN do leite.
R² = 0,6314
R² = 0,6286
2,5%
3,0%
3,5%
4,0%
4,5%
5,0%
5,5%
6,0%
94,0%
94,5%
95,0%
95,5%
96,0%
96,5%
97,0%
97,5%
2,9 3 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7
NP
N/P
B (
%)
PT/
PB
(%
)
PB (%m/V)
PT/PB (%)
NPN/PB (%)
Polinomial (PT/PB (%))
Polinomial (NPN/PB (%))
Resultados e Discussão de Resultados
36
Figura 8. a) Relação da ureia com o azoto não-proteico (NPN) no leite e b) relação da ureia com a percentagem da ureia no azoto não-proteico (NPN).
No que se refere à quantidade de ureia no leite, pode-se observar pela Figura 8 a) que há uma relação
positiva entre a ureia e o NPN, embora fraca (R2=0,1632). Uma justificação para esta fraca correlação
poderá ser a instabilidade da ureia do leite, que pode estar a ser influenciada por um conjunto de fatores
como a fase de lactação e número de lactações do animal, como também outros fatores que foram
R² = 0,1632
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00
Ure
ia (
g/L)
NPN (g/L)
NPN vs Ureia Linear (NPN vs Ureia)
R² = 0,7105
3
8
13
18
23
28
0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35
Ure
ia/N
PN
(%
)
Ureia (g/L)
Ureia vs %Ureia/NPN Linear (Ureia vs %Ureia/NPN)
a)
b)
Resultados e Discussão de Resultados
37
analisados nesse projeto. Apesar dos resultados sugerirem que, tendencialmente, incrementos no
conteúdo em ureia estão associados a teores mais elevados de NPN no leite, seria esperada uma relação
mais forte entre estes dois componentes, uma vez que na literatura relatam que a ureia é a maior fração
do NPN, embora não seja consensual qual seja a sua percentagem. Na literatura, os autores Roseler et
al. (1993) relatam que a fração de ureia no NPN varia entre 30 % e 50 %, Kaufmann e Hagemeister
(1982) afirmam que varia entre 20 % e 75 % e Roy et al. (2011) indicam uma variação de 30 % a 35 %.
Porém, como se pode observar pela Figura 8 b), a percentagem de ureia no NPN varia entre 5,25 % e
26,54 %. Este resultado indica que à medida que aumenta a ureia em quantidade, aumenta também o
seu peso no NPN, isto é, o aumento do NPN é principalmente devido ao aumento da ureia no leite. É
também sugestivo que há outros compostos azotados como aminoácidos, creatinina, ácido úrico e
amónia a representar frações significativas do conteúdo de NPN do leite.
4.2 Investigação dos fatores que contribuem para a variabilidade do NPN e
ureia no leite
4.2.1 Estudo da dimensão da exploração e intensidade de produção
Nos gráficos da Figura 9, estão representadas a relação entre o volume total de leite produzido ao longo
de 4 meses, e o teor de NPN e ureia médio, de cada um dos 74 produtores.
R² = 0,1766
2,5%
3,0%
3,5%
4,0%
4,5%
5,0%
5,5%
6,0%
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
1 23 49 44 7 47 19 71 13 37 62 66 3 28 32
NP
N (
%)
V (
L)
Produtor
Litros NPN Linear (Litros)
a)
Resultados e Discussão de Resultados
38
Figura 9. Relação entre o volume total de leite produzido ao longo de 4 meses (V) com a) o teor de azoto não-proteico (NPN) do leite b) e de ureia do leite, de cada um dos 74 produtores.
Como se pode observar na Figura 9, há uma grande diversificação relativamente ao nível de produção
das explorações, variando entre 43 623 L até aos 1 351 519 L. Esta variação é indicadora das diferenças
existentes nos diferentes produtores de leite, em termos de tamanho e exploração do efetivo. Pode-se
notar que a percentagem de NPN no leite tende a aumentar nas explorações de maior produção, embora
a correlação seja relativamente baixa (R²=0,17669). Este resultado sugere que um alto nível de produção
não é um indicador de se produzir leite com um elevado teor de NPN, sendo então possível produzir
muito em volume e pouco em NPN. No que toca à ureia, o aumento do seu conteúdo no leite mostra
uma tendência ligeiramente crescente à medida que aumenta o volume de leite produzido, apresentando
correlação de R2=0,4529. Apesar da correlação ser mais significativa, é evidência que há explorações
que fogem à normalidade, sendo possível atingir uma alta produção de leite com os níveis de ureia
baixos.
Estes resultados são a ideia chave para uma fase futura do trabalho, para compreender quais as
características das explorações que conseguem produzir volumes elevados de leite e ao mesmo tempo
manter os níveis de NPN e ureia no leite baixos.
No seguinte gráfico, da Figura 10, estão apresentados os resultados do volume diário produzido em
média por vaca, em função da percentagem de NPN e do conteúdo em ureia do leite, para cada uma
das explorações.
R² = 0,4529
0,000
0,005
0,010
0,015
0,020
0,025
0,030
0,035
0,040
0
200.000
400.000
600.000
800.000
1.000.000
1.200.000
1.400.000
29 36 51 2 11 23 64 71 48 22 67 56 59 40 68
Ure
ia (
g/d
L)
V (
L)
Produtor
Litros Ureia Linear (Litros)
b)
Resultados e Discussão de Resultados
39
Figura 10. Representação da relação da percentagem de azoto não-proteico (NPN) do leite em relação aos litros diários produzidos em média por vaca (V).
Embora a relação não seja significativa, tanto a Figura 9 como a Figura 10 apontam para uma tendência
ligeiramente crescente de NPN e ureia à medida que aumenta o volume de produção. Estas correlações
são relativamente baixas provavelmente porque há um conjunto de outros fatores que estão na origem
da instabilidade destes componentes do leite, como por exemplo a fase de lactação e o número de
lactações dos animais. Pode-se notar que o NPN tem um comportamento semelhante em ambos os
gráficos, da Figura 9 a) e da Figura 10, ou seja, correlacionado com o volume de produção total e com
a exploração diária do efetivo, apresenta um R² semelhante (R²=0,1766 e R²=0,1625, respetivamente).
Porém, este comportamento não é observado no caso da ureia, uma vez que apresenta uma correlação
muito mais significante (R²=0,4529) para o volume da produção total do que na produção média diária
por vaca (R²=0,152). Este resultado indica que para além do nível de exploração diária do efetivo, poderá
haver outros elementos característicos de explorações de grande produção que estão a influenciar o
conteúdo de ureia no leite, que poderão ser indicadores de oportunidades de melhoria destes
parâmetros.
Na bibliografia não há estudos que analisem o efeito que o nível exploração e a dimensão do efetivo têm
nas percentagens de NPN do leite produzido. Porém, há vários trabalhos que estudam esta correlação
no que diz respeito aos níveis de ureia no leite. Godden et al. (2001) relataram correlações positivas
entre a ureia e a produção de leite, embora esta associação tenha sido não linear. Meyer et al. (2006)
constataram que o fator que teve mais influência sobre a concentração de ureia foi a produção média
diária de leite, apresentando um coeficiente de determinação de R²=0,6502. Os autores consideram que
R² = 0,1625
R² = 0,152
0,000
0,010
0,020
0,030
0,040
0,050
0,060
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
5,00%
6,00%
5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00
Ure
ia (
g/d
L)
NP
N (
%)
V (L/vaca/dia)NPN Ureia
Linear (NPN) Linear (Ureia)
Resultados e Discussão de Resultados
40
uma justificação possível para este comportamento seja o fornecimento de dietas compostas por um
elevado teor proteico, destinada a vacas de alta produção, que provoca um aumento na produção de
leite mas pode resultar numa descompensação em termos energéticos. Por outro lado, alguns autores
não encontraram relações entre o nível de produção de leite e a ureia no leite (Gustafsson & Carlsson,
1993).
4.2.2 Estudo da Sazonalidade
O período de estudo deste trabalho foi de Março até Julho, representando os meses de primavera e o
início de verão. Neste período é previsível a observação de um comportamento diferente das frações
azotadas do leite. Na Figura 11 está apresentada a média do conteúdo em NPN e ureia do leite recolhido
diariamente, ao longo do período de estudo. Para tal efeito, foi feita uma média aritmética das amostras
de leite dos produtores analisados, para cada dia.
Figura 11. Variação do teor de azoto não-proteico (NPN) e da ureia ao longo do período de estudo.
Pela análise da Figura 11, os resultados sugerem que tendencialmente há um incremento na
percentagem de NPN e conteúdo de ureia no leite ao longo do tempo. Comprovada pelo R² =0,2222
para o NPN, e R²=0,4502 para a ureia, que embora não sejam fortes, são sugestivas do comportamento
crescente destes componentes.
R² = 0,2222
R² = 0,4502
0,018
0,02
0,022
0,024
0,026
0,028
0,03
0,032
0,034
0,036
0,03
0,035
0,04
0,045
0,05
0,055
0,06
19-03-2015 19-04-2015 19-05-2015 19-06-2015
Ure
ia (
g/d
L)
NP
N (
%)
NPN Ureia Linear (NPN) Linear (Ureia)
Resultados e Discussão de Resultados
41
Na Figura 12 estão apresentadas as variações da PT, PB ao longo do período de estudo.
Figura 12. Variação da composição de proteína bruta (PB) e proteína total (PT) ao longo do período de estudo.
Como se pode observar na Figura 12, para além da subida de NPN e ureia ao longo do tempo, já
demonstrada na Figura 11, também é evidente uma diminuição da PB e PT, ao longo do estudo.
Na Figura 13 seguinte está representada uma análise mais global, das médias mensais da PB, PT e NPN
do leite, de todas as amostras de leite recolhidas nesse período, em função da temperatura média
registada em cada mês.
0,02
0,021
0,022
0,023
0,024
0,025
0,026
0,027
3,8%
4,0%
4,2%
4,4%
4,6%
4,8%
5,0%
Março12,4 °C
Abril15,8 °C
Maio17,9 °C
Junho20,2 °C
Meses e T (ºC)
Ure
ia (
g/d
L)
NP
N (
%)
NPN Ureia
3,1
3,15
3,2
3,25
3,3
3,35
3,4
Março12,4 °C
Abril15,8 °C
Maio17,9 °C
Junho20,2 °C
Fraç
ão P
rote
ica
(%m
/V)
Meses e T (ºC)PB PT
Figura 13. Variação da proteína bruta (PB), proteína verdadeira (PT) (a) do azoto não-proteico (NPN) e ureia (b) ao longo dos quatro meses de estudo e respetiva temperatura média (T).
a) b)
R² = 0,6341
R² = 0,5626
3,00
3,05
3,10
3,15
3,20
3,25
3,30
3,35
3,40
3,45
3,50
19-03-2015 19-04-2015 19-05-2015 19-06-2015
Fraç
ão P
rote
ica
(%m
/V)
PT PB Linear (PT) Linear (PB)
Resultados e Discussão de Resultados
42
Na Figura 13, observa-se, então, que há uma clara descida das frações proteicas (PB e PT) e subida das
não proteicas (NPN e ureia), ao longo dos meses de estudo e à medida que aumenta a temperatura
média. É possível observar que os valores mais altos da PB e PT foram atingidos em Março, mostrando
uma tendência decrescente nos meses seguintes. Estes resultados estão em concordância com os
conseguidos por Lacroix (1996) e Bernabucci et al. (2002), que também observaram valores máximos
de PB e PT no inverno e uma redução dos teores de PB e PT nos meses de verão. Bernabucci et al.(2002)
atribui a descida dos compostos proteicos nos meses de verão, ao calor que provoca desconforto no
animal, reduzindo o seu consumo de matéria seca o que resulta num declínio dos componentes do leite.
Relativamente ao NPN e ureia, é evidente uma subida das concentrações ao longo dos meses da
primavera, embora se observe um pequeno decréscimo do NPN na média mensal de Junho. Estes
resultados vão de encontro com o estudo de Lacroix (1996), que relatou um comportamento estável do
NPN de Janeiro até Abril e uma subida constante até ao mês de Setembro. Constatou também um
comportamento inverso do NPN e da ureia, relativamente à PT e PB, ou seja, à medida que o NPN e a
ureia aumentam ao longo dos meses de verão, a PT e a PB diminuem.
Por outro lado, há autores que defendem que o efeito que a época do ano aparenta ter nas frações dos
componentes do leite, pode estar a ser confundido com as diferenças nutricionais associadas a diferentes
estações do ano. Moller et al.(1993) atribuíram as variações dos compostos do leite ao efeito que as
mudanças sazonais têm no conteúdo proteico e energético das forragens utilizadas. As forragens usadas
na primavera, principalmente erva verde, apresentam conteúdos de proteína superiores, porém inferiores
em fibra, criando uma alta relação proteína/energia. Esta descompensação pode ser a causa dos
incrementos observados no teor de ureia do leite e consequentemente de NPN, uma vez que o estudo
decorreu no período do ano associado à utilização de forragens verdes.
4.2.3 Estudo dos fatores relacionados com a alimentação
Através da análise de inquéritos realizados aos 74 produtores que fornecem leite à empresa, foi realizado
um estudo estatístico recorrendo ao programa informático SPSS Statistics 23.0®, de forma a determinar
quais os principais fatores que contribuem para a variabilidade do NPN e da ureia do leite. O inquérito
abrangeu questões relativos à caracterização da exploração, no que refere às dimensões, ao tipo de
regime e às práticas de ensilagem das forragens. Quanto à composição da dieta, foi caracterizada em
termos do tipo de concentrado, forragens e dos suplementos fornecidos aos animais.
Resultados e Discussão de Resultados
43
Na Tabela 4 estão apontadas os parâmetros estudados e o nível de significância que cada um deles,
quando correlacionados com as duas variáveis dependentes deste estudo, o NPN e a Ureia.
Tabela 4. Nível de significância de cada parâmetro estudado, relativamente à sua influência sobre a variação de NPN e Ureia no leite dos produtores
Parâmetros NPN Ureia
Tipo ração 0,137 0,324
Ração (Sim/Não) 0,07 0,234
Tipo de Aditivos 0,339 0,725
Aditivos (Sim/Não) 0,228 0,499
Tipo Cereais 0,379 0,652
Cereais (Sim/Não) 0,192 0,852
Tipo Mix 0,141 0,346
Mix (Sim/Não) 0,01 0,028
Silagem Milho Monte Plástico (Sim/Não) 0,396 0,165
Silagem Milho Silo Trincheira (Sim/Não) 0,032 0,001
Silagem Milho Monte Cimento (Sim/Não) 0,491 0,964
Erva Rolo Plástico (Sim/Não) 0,864 0,288
Erva Silo Trincheira (Sim/Não) 0,019 <0,001
Erva Monte Plástico (Sim/Não) 0,198 0,236
Erva Monte Cimento (Sim/Não) 0,777 0,213
Feno (Sim/Não) 0,037 0,027
Tipo Dreche 0,864 0,097
Dreche (Sim/Não) 0,798 0,014
Tipo Suplementos 0,752 0,791
Suplementos (Sim/Não) 0,85 0,616
Unifeed (Sim/Não) <0,001 <0,001
Pela leitura da Tabela 4 pode-se retirar que o Mix, a silagem de milho em silo trincheira, a erva em silo
trincheira, o feno e o Unifeed, são as variáveis que tem uma maior influencia sobre o NPN. Isto porque,
como se pode constatar na Tabela 4, todos estes parâmetros apresentam um nível de significância
Resultados e Discussão de Resultados
44
associado ao teste inferior a 0,05, sendo que uma variável é considerada como estatisticamente
significativo apenas quando a significância está abaixo desse valor. As restantes variáveis não mostraram
ser estatisticamente significativas para um intervalo de 0,95 % de confiança, uma vez que a sua
significância associada é superior a 0,05. Relativamente à ureia, o Mix, a silagem de milho em silo
trincheira, a erva em silo trincheira, o feno, Unifeed e também a dreche, são as variáveis independentes
que têm um contributo mais significativo na variação do teor de ureia.
De seguida foram feitas várias simulações de regressões múltiplas, que permitem predizer os valores da
variável dependente a partir de um conjunto de variáveis independentes, de forma a avaliar o contributo
que o conjunto das variáveis independentes referidas tem sobre o NPN e a ureia.
Na Tabela 5 está apresentado o modelo da regressão múltipla realizado com todas as variáveis
nomeadas na Tabela 4, de forma a avaliar o seu contributo para a variação do NPN.
Tabela 5. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente NPN
Resumo do modelo
Modelo R R quadrado R quadrado
ajustado Erro padrão
da estimativa
20 ,542t ,294 ,272 ,004323
Coeficientesa
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coeficientes padronizados
t Sig.
B Erro
Padrão Beta
(Constante) ,042 ,001 41,123 ,000
Mix ,000 ,000 ,213 1,907 ,061
Unifeed ,005 ,001 ,431 3,859 <0,001
a. Variável Dependente: AveNPN_PB
Como se pode observar na Tabela 5, para o NPN, a regressão que melhor se ajusta ao modelo explica
29,4 % da sua variância. O Unifeed está fortemente relacionado com o NPN, com um nível de
significância <0,001, e a sua implementação nas explorações está associada a um incremento de 0,5 %
do teor em NPN. O Mix tem uma significância de 0,061, ou seja, neste modelo a sua influência sobre o
NPN não é significativa mas a sua contribuição é incerta uma vez que está perto do limite de 0,05, isto
é, se a amostra em estudo fosse maior, esta variável poderia mostrar-se como sendo realmente
significante ou não.
Resultados e Discussão de Resultados
45
Na Tabela 6 está apresentado o modelo da regressão múltipla realizado com todas as variáveis apontadas
na Tabela 4, de forma a avaliar o seu contributo para a variação da ureia.
Tabela 6. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente Ureia
Como se pode observar na Tabela 6, em relação à ureia, a regressão mostra que são as variáveis Erva
em Silo Trincheira, com um nível de significância de 0,012, e o Unifeed, de significância <0,001, os
responsáveis por 35 % da variação da ureia, aumentando o conteúdo de ureia do leite em 0,004 g/dL e
0,006 g/dL respetivamente.
Uma vez que o Unifeed tem uma correlação extremamente forte com o NPN e a ureia, esta variável foi
retirada do modelo para analisar que outros fatores poderão estar a provocar variância nas variáveis
dependentes, e que poderão estar a ser encobertos pela relação dominante do Unifeed.
Na Tabela 7 está representada os resultados do modelo aplicado ao NPN, com todos os parâmetros
referidos na Tabela 4, à exceção da variável Unifeed.
Como se pode observar na Tabela 7, o resultado da regressão mostra que a variável Mix passa a ter um
contributo significativo, com um nível de significância de 0,004. Juntamente com e silagem de milho em
silo trincheira (significância de 0,017), a combinação destas variáveis influenciam 18,6 % da variação do
NPN, elevando-o 0,4 % e 0,3 % respetivamente.
Resumo do modelo
Modelo R R quadrado R quadrado
ajustado Erro padrão da
estimativa
20 ,591t ,350 ,329 ,005073
Coeficientesa
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coeficientes padronizados t Sig.
B Erro Padrão Beta
(Constante) ,017 ,001 14,654 ,000
Erva Silo Trincheira ,004 ,001 ,282 2,581 ,012
Unifeed ,006 ,001 ,422 3,865 <0,001
a. Variável Dependente: AveUreia
Resultados e Discussão de Resultados
46
Tabela 7. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente NPN, excluindo o Unifeed do modelo
Resumo do modelo
Modelo R R quadrado R quadrado
ajustado Erro padrão da
estimativa
19 ,431s ,186 ,160 ,004643
Coeficientesa
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coeficientes padronizados t Sig.
B Erro Padrão Beta
(Constante) ,041 ,001 30,970 ,000
Mix ,004 ,001 ,342 3,027 ,004
Silagem Milho Trincheira ,003 ,001 ,277 2,450 ,017
a. Variável Dependente: AveNPN_PB
Por último, na Tabela 8 estão representados os resultados da regressão múltipla que explicam a variação
da ureia, sem a influência do Unifeed.
Tabela 8. Resultados da Regressão Múltipla à variável dependente Ureia, excluindo o Unifeed do modelo
Resumo do modelo
Modelo R R quadrado R quadrado
ajustado Erro padrão da
estimativa
15 ,624o ,390 ,328 ,005076
Coeficientesa
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coeficientes padronizados t Sig.
B Erro Padrão Beta
(Constante) ,018 ,001 14,438 ,000
Tipo de Ração ,000 ,000 -,256 -2,293 ,025
Aditivos -,005 ,002 -,258 -2,294 ,025
Silagem Milho Silo Trincheira ,005 ,002 ,391 3,178 ,002
Erva Silo Trincheira ,004 ,001 ,301 2,535 ,014
Erva Monte Cimento ,008 ,003 ,269 2,539 ,014
Tipo de Suplementos ,000 ,000 ,214 1,882 ,065
a. Variável Dependente: AveUreia
Na Tabela 8 está representado o modelo que melhor se ajustou, que representa 39 % da variação da
ureia, sendo o tipo de ração, os aditivos, a silagem de milho em silo trincheira, a erva em silo trincheira,
Resultados e Discussão de Resultados
47
erva em monte cimento e os tipos de suplementos, as principais variáveis independestes a provocar
alterações na ureia, embora esta ultima variável esteja no limite da significância. Relativamente às rações,
com significância de 0,025, as diferentes marcas do concentrado resultam numa diferença considerável
na composição em ureia do leite. A utilização dos aditivos, que consistem em, produtos como bagaço de
colza, bagaço de soja, cal, entre outros, diminui o conteúdo de ureia do leite em 0,005 g/dL, com uma
significância de 0,025. A silagem de milho em trincheira está associada a um incremento da ureia de
0,005 g/dL, com um nível de significância de 0,002. A erva em silo trincheira está associada a um
incremento de ureia na ordem das 0,004 unidades, com uma significância de 0,014. A erva conservada
em monte em cima de cimento é indicativa de um incremento da ureia em 0,008 g/dL, também com
0,014 de significância.
Cruzando os resultados das regressões múltiplas com os testes de significância univarietal, apontados
na Tabela 4, foi possível identificar quais os coeficientes da regressão que podem ser excluídas do
modelo, por não serem contributos significativos, garantido assim que o modelo tenha uma maior
simplicidade e seja mais eficaz. Assim, pode-se concluir que as variáveis independentes que tem um
maior efeito sobre o NPN e a ureia são o Mix, a silagem de milho em silo trincheira, a erva em silo
trincheira e o Unifeed.
Alguns destes resultados parecem ser controversos, uma vez que os parâmetros que mostram estar a
provocar um incremento na percentagem do NPN e da ureia no leite são práticas bastante apreciados e
usuais nas explorações desenvolvidas, e consequentemente são associados a uma produção de melhor
qualidade.
Em relação ao Unifeed, o semirreboque misturador e distribuidor de ração, do ponto de vista nutricional,
apresenta várias vantagens como a possibilidade de misturar alimentos forrageiros com concentrados
energéticos e/ou proteicos. Tem a capacidade de reduzir a capacidade de seleção dos alimentos pelos
animais, estimula a ingestão de maiores níveis de matéria seca e estabiliza o ph do rúmen, devido ao
fornecimento simultâneo de alimentos de diferente natureza (Amaral-Phillips et al., 2014).
O Mix é um concentrado proteico na forma farinada, uma mistura personalizada às necessidades
individuais de cada exploração, composta por todos os nutrientes essenciais, incluindo minerais,
vitaminas e aditivos. É usado no Unifeed juntamente com as forragens. Porém, uma desvantagem em
usar o concentrado na forma farinada é o risco dos componentes da dieta não serem uniformemente
misturados devido à separação tendencial dos ingredientes em função da sua densidade e tamanho da
partícula. Estes erros de mistura no Unifeed e na preparação da composição final, podem resultar na
Resultados e Discussão de Resultados
48
ingestão desequilibrada de nutrientes essenciais para a obtenção de leite com a qualidade desejada
(Fernández, 2013).
A silagem feita em silo trincheira é o método mais comum devido à sua facilidade de maneio e o baixo
custo de produção. No entanto, tem a desvantagem de ter um maior risco de perdas de silagem devido
à maior superfície de exposição e aos riscos de infiltração de ar e água, principalmente quando não são
revestidos. O método de ensilagem tende a aumentar a proporção de NPN e PB das forragens, sendo
que em média 10% a 15% do azoto presente nas forragens frescas é NPN, e em silagens pode chegar
aos 50% (Stanton & Whittier, 2006). Uma vez que as forragens geralmente apresentam um conteúdo de
NPN superior aos restantes componentes, este pode ser o motivo pela qual as silagem de milho e erva
mostram estar a contribuir para o aumento do NPN e da ureia do leite, pois quanto maior for o teor de
NPN na dieta, maior será o seu percentual no leite. O silo em trincheira pode mostrar ter um peso mais
forte no modelo, uma vez que é das técnica mais usualmente utilizadas, significando que, possivelmente,
pode não ser a técnica propriamente dita a ter um efeito sobre o NPN e a ureia do leite, mas a silagem
de milho e a erva em si.
Estas variáveis, o Unifeed, Mix, silagem de milho e erva em silo de trincheira, por serem as mais
comummente usadas e, em princípio, mais eficientes, podem estar associadas às explorações de maior
dimensão, com regime produtivo mais intenso. Nestas explorações o propósito das técnicas
implementadas é provocar o incremento da percentagem da PB do leite, uma vez que é este o parâmetro
principal que é baseado o pagamento do leite. Estas práticas podem, consequentemente, estar a
aumentar não só a PB do leite, como também a teor de NPN, pois como já foi demonstrado anteriormente
na Figura 7, o aumento da PB no leite está associado a uma tendência mais que proporcional do teor
de NPN no leite.
De forma a testar se estas variáveis estão associadas a percentagens superiores de PB do leite, foram
analisadas no SPSS Statistics 23.0® as relações destes parâmetros com a PB e com a intensidade
produtiva das explorações, ao nível do volume médio produzido diariamente por vaca e da dimensão da
exploração, caracterizada pelo volume de leite produzido no período de quatro meses.
Pela análise da Tabela II, Tabela III, Tabela VI e Tabela VII, simuladas pelo SPSS Statistics 23.0® e
apresentadas no Anexo IV, pode-se concluir que a utilização do equipamento Unifeed e o Mix tem um
efeito semelhante sobre as variáveis em estudo, uma vez que esta forma de concentrado é por prática
utilizada na formulação das rações misturadas no Unifeed. Nota-se então que efetivamente estas práticas
estão associadas a uma média de PB no leite superior à das explorações que não recorrem a estas
Resultados e Discussão de Resultados
49
práticas, e tal como era esperado, estão fortemente correlacionados com a quantidade total de litros
produzidos durante 4 meses, e com o volume médio produzido por vaca diariamente.
Relativamente à silagem de milho e à erva conservada em silo trincheira, pode-se observar pela Tabela
IV, Tabela V, Tabela VIII e Tabela IX do Anexo IV que estas técnicas não mostram ter nenhuma relação
significativa com a PB do leite. Porém estão ambas fortemente relacionadas com o volume total
produzido no período de 4 meses, sendo as explorações de maior produção que usam este método de
ensilagem. Apenas a silagem de milho em silo trincheira está associada a explorações com o maior
volume de leite produzido diariamente por vaca.
Assim, pode se concluir que os resultados vão de encontro ao esperado. O Unifeed e o Mix podem então
estar relacionados com teores de Ureia e NPN mais elevados, uma vez que são implementados em
exploração grandes, de regime intensivo, que têm como objetivo aumentarem o teor de PB, podendo ter,
consequentemente, efeitos negativos nos teores de NPN. A técnica de ensilagem de milho e erva em
trincheira está associada às explorações de maior dimensão e com regime mais intensivo, que tem como
objetivo maximizar o volume de leite produzido, que pode resultar num aumento da percentagem de
NPN no leite.
Esta teoria é confirmada pelo estudo de Block (2000) que aponta para o facto de aumentos da proteína
do leite, podem ser devido a estratégias nutricionais que tem como objetivo aumentar PB e
consequentemente aumenta o teor de NPN. Estas estratégias não apresentam benefícios no que toca a
rendimentos industriais de queijo, uma vez que a sua produção depende da caseína do leite. Emery
(1978) relata que cada aumento de 1 unidade percentual de PB da dieta, entre 9 % a 17 % resulta num
aumento de 0,02 unidades percentuais em PB do leite. Porém, como os autores não analisaram os
teores de proteína verdadeira no leite, os aumentos da proteína leite observados, podem ter sido em
NPN, e não de PT.
4.3 Comparação da fiabilidade da padronização de leite para produção de
queijo, através da proteína bruta (PB) e da proteína verdadeira (PT)
Na empresa Bel Portugal, a valorização da fração proteica do leite é definida de acordo com o percentual
de PB, como também todos os processos de padronização de leite e determinação do rendimento de
transformação de leite em queijo.
O equipamento de análise de leite FOSS MilkoScan FT120, previamente à realização deste trabalho,
estava apenas calibrado em função da PB. Desta forma não era possível prever qual a verdadeira
Resultados e Discussão de Resultados
50
quantidade de proteína presente no leite e, uma vez que o teor de NPN no leite também não é constante,
não era possível detetar a sua variação. Com o objetivo de contornar este problema, foi criado um canal
de leitura da PT no equipamento.
Prevê-se que medir a PT em vez da PB, como base de calibração, seja uma forma mais fiável de
padronizar o leite para produção e queijo, reduzindo a dispersão da gordura no queijo, e determinar o
rendimento da transformação de leite em queijo, refletindo uma melhoria tecnológica.
De forma a testar se medir a PT é mais fiável que a PB no processo de padronização do leite, foram
analisados os rácios de matéria gorda por proteína bruta (G/PB) e matéria gorda por proteína verdadeira
(G/PT), do leite das cubas, e a gordura no extrato seco (GS) do queijo, para todos os dias de produção
de Março até Julho. Foram estes os parâmetros usados para testar a hipótese, uma vez que a GS é um
dos principais padrões usados na normalização da composição do queijo e, o seu valor alvo é usado
para fazer uma primeira estimativa do rácio G/P do leite, de forma a obter o teor de gordura desejado
no queijo (Fox et al., 2000). Os resultados da análise da GS do queijo em função dos rácios G/PB e
G/PT do leite usado para a produção desse queijo, estão apresentados na Figura 14.
Figura 14. Rácio matéria gorda por proteína (RG/P) em função da gordura no extrato seco (GS) do queijo. Linha de ajuste
linear para RPB e RPT e respetivos coeficientes de correlação (R2).
No processo de transformação de leite em queijo, quanto maior a relação de matéria gorda com a matéria
proteica, maior será a quantidade de gordura transferida para o queijo, por unidade de extrato seco.
Deste modo, analisando o rácio G/P em função da gordura no extrato seco, é esperado obter uma
regressão linear, com uma correlação forte e positiva. Isto porque, quanto maior for a fração de matéria
R² = 0,9939
R² = 0,9921
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
20 25 30 35 40 45 50 55 60
R G/P
GS (%)
R PB R PT Linear (R PB) Linear (R PT)
Resultados e Discussão de Resultados
51
gorda no leite, por unidade de proteína, maior é o rácio G/P e maior é a quantidade de gordura transferida
para o queijo, por unidade de extrato seco. O conteúdo de gordura no queijo depende então da
quantidade de proteína no leite, pois é a caseína que retém a gordura na rede complexa de coalhada
formada. Quanto maior for a percentagem de proteína no leite, maior será o rendimento de
transformação de leite em queijo e, consequentemente, maior é o volume de queijo produzido. Isto
significa que a mesma quantidade de gordura é distribuída pelo queijo, resultando numa GS inferior (M.
et al., 2013).
Quando a PB é utilizada para padronização do leite é incerto que parte dessa fração é proteína verdadeira
e qual a quantidade de NPN presente. Ou seja, para valores iguais de PB, o conteúdo de PT pode ser
diferente, condicionando a precisão da padronização. Então, quando o rácio G/P é feito com a PT, como
referência, é espectável haver uma maior fiabilidade uma vez que, assim, é determinada qual a
quantidade exata de proteína presente no leite e usada para a produção de queijo, eliminando a entropia
do NPN (Ruska & Jonkus, 2014).
Porém, pela análise da regressão dos rácios RPB e do RPT em função da GS, na Figura 14, observa-se que
ambos apresentam uma correlação alta, de aproximadamente 0,99, sugerindo que os métodos são
idênticos. Este resultado vai contra o pressuposto que o método de padronização de leite para produção
de queijo, recorrendo à PT, fosse mais preciso que usar a PB e que, desse modo, houvesse uma diferença
significativa na comparação das regressões.
Espera-se que a razão por, atualmente, não haver diferenças significativas na utilização do parâmetro PT
ao invés da PB, para a padronização de leite, resida na calibração do equipamento FOSS MilkoScan FT
120. O canal de leitura do leite tem uma maturidade maior para o parâmetro da PB, com uma base de
amostras bastante extensa, 116 amostras, e acumulada ao longo de um vasto período de tempo. Por
outro lado, a PT por ser um parâmetro novo, tem um canal de leitura jovem, com relativamente poucas
amostras, apenas 35, apresentando uma gama de leitura mais reduzida, que gradualmente está a ser
afinada. É então espectável que, com o aumento da robustez da amostragem, aumentando a gama de
calibração e consequentemente o rigor de leitura, que seja evidente o aumento da fiabilidade da
padronização do leite para a produção de queijo, a partir PT.
Resultados e Discussão de Resultados
52
4.4 Impacto da composição do leite em NPN no rendimento de
transformação de leite em queijo
Os custos da matéria-prima, o leite, representam uma porção significativa dos custos de produção de
queijo, sendo crucial controlar a composição do leite e a quantidade de queijo que se produz com um
determinado volume de leite. Assim, a definição do rendimento do queijo é importante para medir a
eficiência do processo de produção. Na empresa Bel Portugal, uma das formas utilizadas para medir o
rendimento de transformação de leite em queijo é expressa pela Equação 2.
Usando a Equação 2, foi analisado o impacto que o teor de NPN no leite tem no rendimento de produção
de queijo. Recorrendo à informação recolhida, referente à quantidade e qualidade do leite utilizado e o
proveito em quilogramas de queijo, procedeu-se à análise do rendimento em função da percentagem de
NPN no leite. Os gráficos que se seguem, da Figura 15, referem-se a quatro das receitas de queijo mais
produzidas na empresa.
Figura 15. Rendimento de produção de queijo (kg queijo/100 L leite) em função do azoto não-proteico (NPN) para quatro tecnologias de queijo. Linha de ajuste linear e respetivas equações. a) Tecnologia A; b) Tecnologia B; c) Tecnologia C; d) Tecnologia D.
y = -0,8097x + 9,1055
7,0
7,5
8,0
8,5
9,0
9,5
3,00% 8,00% 13,00%
kg q
ue
ijo/1
00
L le
ite
NPN (%)
Y kgs queijo/100 L leite
Linear (Y kgs queijo/100 L leite)
c)
y = -11,64x + 12,709
7,5
8,5
9,5
10,5
11,5
12,5
13,5
3,00% 5,00% 7,00%
kg q
ue
ijo/1
00
L le
ite
NPN (%)
Y kgs queijo/100 L leite
Linear (Y kgs queijo/100 L leite)
d)
y = -2,4857x + 12,312
10,5
11,0
11,5
12,0
12,5
13,0
13,5
3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00%
kg q
ue
ijo/1
00
L le
ite
NPN (%)
Y kgs queijo/100 L leiteLinear (Y kgs queijo/100 L leite)
b)y = -1,4368x + 11,847
10,5
11,0
11,5
12,0
12,5
13,0
13,5
2,00% 4,00% 6,00% 8,00%
kg q
ue
ijo/1
00
L le
ite
NPN (%)
Y kgs queijo/100 L leiteLinear (Y kgs queijo/100 L leite)
a)
Resultados e Discussão de Resultados
53
Pela análise das quatro tecnologias de queijo representadas na Figura 15 , nota-se que o incremento do
conteúdo em NPN no leite sugere uma tendência de redução do rendimento de produção, isto é, da
quantidade de queijo obtido de 100 L de leite. A inclinação da negativa da linha de ajuste linear aos
valores obtidos para cada uma das tecnologias, indicam que o incremento de 1 % de NPN no leite, resulta
numa perda de 14,37 g de queijo por 100 L de leite para a tecnologia A, 24,86 g de queijo por 100 L
de leite para a tecnologia B, 8,097 g de queijo por 100 L de leite para a tecnologia C e por fim, 116,4 g
de queijo por 100 L de leite para a tecnologia D.
Estes resultados são apoiados por Ferreira et al. (2006), que afirmam que o aumento nas concentrações
de NPN no leite determinam um menor rendimento industrial para produção de queijo. Isto porque parte
da proteína verdadeira, que contribui para a fração PB, é substituída por NPN, não contribuindo para a
transformação de leite em queijo. Diversos autores, como Martin et al. (1997) explicam que o
agravamento da qualidade do leite, com aumento do teor de ureia, pode ter efeitos negativos no processo
produtivo, podendo resultar num maior tempo de coagulação do leite, no desenvolvimento de coalhadas
mais frágeis e menos estruturadas, em fermentações irregulares e numa proteólise mais intensa. No
entanto estes parâmetros não foram estudados nesta fase de trabalho.
Para compreender o impacto financeiro que o conteúdo de NPN do leite pode estar a ter na produção
de queijo, foi criado um modelo para avaliar o efeito no preço final do produto. Uma vez que o sistema
pagamento do leite, atualmente utilizado, valoriza a fração proteica do leite em função do teor em PB,
foi estudada a utilização necessária de PB na produção de queijo padronizado (equação 4). Dado que o
percentual de gordura também entra na fórmula de pagamento de leite, a sua utilização também foi
estudada, através da equação 5.
𝑔 𝑃𝐵
𝑘𝑔 𝑞𝑢𝑒𝑖𝑗𝑜=
𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑒𝑖𝑡𝑒 ×𝑃𝐵 𝑑𝑎 𝑐𝑢𝑏𝑎 ×10
𝑀𝑎𝑠𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑖𝑗𝑜 Equação 4
𝑔 𝑀𝐺
𝑘𝑔 𝑞𝑢𝑒𝑖𝑗𝑜=
(𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑒𝑖𝑡𝑒×𝑀𝐺 𝑑𝑎 𝑐𝑢𝑏𝑎×10)−𝑀𝐺 𝑑𝑎𝑠 𝑛𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑠𝑜𝑟𝑜
𝑀𝑎𝑠𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑖𝑗𝑜 Equação 5
Na Figura 16 está representado o modelo criado representativo da variação espectável que o NPN no
leite provoca na utilização de proteína e gordura (U), para a produção de um queijo padrão.
Resultados e Discussão de Resultados
54
Figura 16. Modelo representativo da variação espectável das utilizações (U) de matéria gorda (MG) e proteína bruta (PB), por kg de queijo produzido, em função do percentual de azoto não-proteico (NPN) no leite.
Espera-se que o incremento de NPN no leite resulte num aumento de PB necessária para produzir uma
unidade de queijo. Isto porque, para o mesmo valor de PB no leite, uma maior porção é representada
por NPN, que não tem qualquer contributo para a produção de queijo. Assim, será necessário incorporar
uma maior porção de proteína bruta para produzir queijo na quantidade e com os padrões desejados.
Em relação à utilização de matéria gorda, não é esperado que esta seja alterada pela presença de NPN
no leite.
Esta variação na utilização de PB e MG terão naturalmente um efeito no custo final do queijo. Admitindo
que o valor monetário da matéria gorda e da matéria proteica são os representados na Tabela 9, é
possível determinar qual o custo acrescentado resultante do aumento percentual de NPN no leite.
Tabela 9. Valorização monetária da matéria gorda (MG) e proteína bruta (PB) no leite
Componente €/kg
MG 3,487
PB 6,804
Assim, através da inclinação da linha de ajuste aos valores referentes à utilização de PB e MG em função
do NPN do leite, pode-se retirar qual a relação entre estes parâmetros. Isto é, uma vez que a inclinação
da reta que caracteriza a MP é 276,52, pode se concluir que o aumento de uma unidade percentual de
NPN resulta na utilização adicional de 2,765 g de MP por cada quilo de queijo produzido, equivalente a
y = 276,52x + 275,98
270
275
280
285
290
295
300
0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0%
U (
g/kg
qu
eijo
)
NPN (%)
Ut MG ut PB Linear (Ut MG) Linear (ut PB)
Resultados e Discussão de Resultados
55
um prejuízo de 18,81 € por tonelada de queijo produzido. Neste modelo, como a MG não sofre alterações
não há nenhuma consequência monetária em relação a este componente.
Os gráficos da Figura 17 que se seguem estão representados o perfil de utilização de PB e MG na
produção de queijo (U), em função do NPN do leite, para quatro tipos de queijo diferente, produzidos na
empresa ao longo do período de estudo.
Figura 17. Utilizações (U) de matéria gorda (MG) e proteína bruta (PB), por kg de queijo produzido, em função do percentual de azoto não-proteico (NPN) no leite, para as quatro tecnologias analisadas. a) Tecnologia A; b) Tecnologia B; c) Tecnologia C d) Tecnologia D.
Pela análise dos gráficos da Figura 17 confirma-se um comportamento semelhante ao esperado, nas
tecnologias A, B e D. Isto é, quanto maior o teor em NPN no leite, menos PT estará disponível, logo será
necessário uma maior a quantidade de PB no leite para obter a quantidade de PT necessária para a
produção de um quilograma de queijo. No entanto, não se observou o mesmo comportamento para o
caso do queijo C que, pelo contrário, mostrou que incrementos em NPN resultam numa utilização menor
de gordura e proteína.
y = 42,609x + 302,22
y = 145,48x + 273,72
250
260
270
280
290
300
310
320
330
340
2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0%
U (
g/kg
qu
eijo
)
NPN (%)
g MG/Kg g PB/Kg
Linear (g MG/Kg) Linear (g PB/Kg)
y = 199,19x + 289,99
y = 291,63x + 256,18250
260
270
280
290
300
310
320
330
340
4,0% 5,0% 6,0% 7,0%
U (
g/kg
qu
eijo
)
NPN (%)
g MG/Kg g PB/Kg
Linear (g MG/Kg) Linear (g PB/Kg)
y = -33,9x + 134,48
y = -71,568x + 365,43
100
150
200
250
300
350
400
2,0% 4,0% 6,0% 8,0% 10,0% 12,0%
U (
g/ k
g q
ue
ijo)
NPN (%)g MG/Kg g PB/Kg
Linear (g MG/Kg) Linear (g PB/Kg)
c)y = 285,62x + 337,33
y = 279,76x + 266,53250
270
290
310
330
350
370
390
2,0% 4,0% 6,0% 8,0%
U (
g/ k
g q
ue
ijo)
NPN (%)
g MG/Kg g PB/Kg
Linear (g MG/Kg) Linear (g PB/Kg)
a)
b)
d)
b)
Resultados e Discussão de Resultados
56
No que toca ao queijo C, que se refere a um queijo magro com teor de gordura reduzido, observa-se um
comportamento diferente das restantes tecnologias. Os resultados observados poderão estar fora do
expectável pelo facto de esta tecnologia ser muito diferente às restantes, respetivamente ao teor em
gordura, que é 50 % inferior às restantes receitas. O facto do novo canal de calibração para a PT ser um
canal com pouca maturidade, e as calibrações serem essencialmente focadas em leite com teores em
gordura mais elevados, poderá ser a explicação para esta irregularidade.
Na Tabela 10 estão representados o resumo dos resultados da análise económica. As utilizações
adicionais de MG e PB necessárias para a produção de 1 kg de queijo, resultantes do incremento de 1
% de NPN no leite, foram calculados através da inclinação da regressão linear, para cada uma das
tecnologias de queijo produzidos ao longo do período de estudo, apresentadas na Figura 17. Tendo em
conta o valor monetário destes dois componentes, Tabela 9, foi possível estimar as perdas que o
incremento de 1 % em NPN provoca, por cada tonelada de queijo produzido.
Tabela 10. Utilizações necessárias de MG e PB para a produção de 1 kg de queijo resultante do incremento de 1 % do NPN do leite, as respetivas perdas por tonelada de queijo produzido e o valor total das perdas para cada uma das tecnologias em análise
Tecnologia U MG (g/kg) U PB (g/kg) Perda MG
(€/t)
Perdas PB
(€/t)
Total de Perdas (€/t)
A 0,426 1,455 1,49 9,9 11,39
B 1,992 2,916 6,95 19,84 26,79
C -0,339 -0,716 -1,18 -4,87 -6,05
D 2,856 2,798 9,96 19,04 29
Tal como se pode ver na Tabela 10, o aumento de uma unidade percentual de NPN resultou num
aumento de 1,455 g de PB necessários para produzir um quilograma de queijo, equivalente a uma perda
de 9,90 € por tonelada de queijo A. As perdas de PB referentes ao queijo B e D foram mais acentuadas,
2,916 g e 2,798 g de PB por kg de queijo, representando respetivamente 19,84 € e 19,04 € por tonelada
de queijo. Relativamente ao queijo C, o queijo magro, mostra haver ganhos nas utilizações e
consequentemente em termos monetários.
Como o principal âmbito do trabalho residiu no estudo do comportamento das utilizações de proteína
em resposta ao aumento de NPN no leite, inicialmente não era previsto que o NPN tivesse um efeito
sobre a matéria gorda do leite, tal como mostrado no modelo teórico apresentado na Figura 16. Assim,
a constatação de que o NPN afinal tem um efeito sobre os rendimentos de utilização da matéria gorda é
Resultados e Discussão de Resultados
57
uma revelação, sendo que numa próxima fase do trabalho esta situação deverá ser estudada mais
aprofundadamente.
Desta forma, a necessidade de aumentar a utilização destes componentes, fulcrais para a produção de
queijo, resulta em perdas equivalentes a 11,39 €, 26,69 € e 29 € por tonelada de queijo A, B e D
produzidos.
4.5 Impacto da composição do leite em NPN na qualidade organolética do
queijo
Com o objetivo de determinar se o NPN, mais especificamente a ureia, tem algum impacto na qualidade
organolética no queijo foi realizada uma prova de queijos produzidos com leites que apresentavam teores
de ureia diferentes, com um painel composto por oito provadores. As características sensoriais avaliadas
foram a acidez, o amargor, o teor em sal e a textura do queijo. Para além destas características, foi
também determinado analiticamente o pH e a humidade dos queijos.
Na Tabela 11 estão representados os resultados de duas tecnologias de queijo distintas, cada uma com
um queijo produzido a partir de leite contendo alto teor em ureia e outro com baixo teor em ureia. A
acidez, o amargor e o sal do queijo foram avaliados numa escala de 1 a 5, onde 1 refere-se a pouco e 5
a muito. A textura do queijo também foi avaliada na mesma escala, onde 1 refere-se a uma textura macia
e 5 a uma textura seca.
Tabela 11. Resultados da análise sensorial à acidez, amargor, sal e textura do queijo; resultados da análise analítica ao pH e humidade do queijo para quatro queijos produzidos com leite com teores de ureia diferentes
Tecnologia 1
Amostra a) b)
NPN (%) 4,99 5,51
Ureia (g/dL) 0,029 0,032
Ph 5 5,21
Humidade (%) 46,26 46,02
Acidez 3,00 ± 0,78 2,81 ± 0,73
Amargor 2,00 ± 0,87 2,69 ± 0,9
Sal 3,63 ± 0,7 4,00 ± 0,25
Textura 2,63 ± 0,48 3,13 ± 0,54
Resultados e Discussão de Resultados
58
Tecnologia 2
Amostra a) b)
NPN (%) 4,60 4,88
Ureia (g/dL) 0,024 0,028
Ph 5,23 5,14
Humidade (%) 44,96 46,15
Acidez 2,43 ± 0,7 2,57 ± 0,49
Amargor 2,43 ± 1,05 2,71 ± 0,45
Sal 2,43 ± 0,9 3 ± 0,53
Textura 3,14 ± 0,64 2,29 ± 0,7
Na Tabela 11 é possível observar que tanto na tecnologia 1 como na tecnologia 2 há diferenças
reveladoras no amargor, sal e textura do queijo entre as amostras. No caso do sal e do amargor, nota-
se que ambos os queijos produzidos com leite com maior percentagem de ureia mostraram ser mais
amargos e salgados nos testes sensoriais. Este resultado vai de encontro com o estudo de Martin et al.
(1997), que constatou que o queijo com o teor superior de ureia apresentava sabores mais amargos.
Estes resultados são sugestivos que teores superiores de ureia agravam a qualidade organolética do
queijo, por proporcionar sabores de amargor e salgado.
No que toca à textura, os resultados obtidos foram opostos. Os resultados sensoriais e analíticos
mostraram que, no caso da tecnologia 1, o leite com maior teor de ureia originou um queijo com uma
textura mais seca, enquanto para a tecnologia 2, o leite com maior teor em ureia resultou num queijo
com uma textura mais macia e húmida. Assim, apenas os resultados da tecnologia 2 são concordantes
com os resultados de Martin et al. (1997), que concluiu que o principal efeito de altas concentrações de
ureia no leite é um queijo mais húmido, mais cremoso e menos rijo. Estes resultados confirmaram os
de Ali et al. (1980) que demonstraram que a adição de ureia no leite resulta em queijos menos secos.
Acredita-se que uma explicação para este comportamento seja a fraca capacidade de drenagem de leites
com valores elevados de ureia, devido à sua baixa taxa de acidificação durante a moldagem do queijo
(Millet, 1990).
Relativamente à acidez, os resultados também mostraram ser contraditórios, tanto comprovados pelos
resultados analíticos como sensoriais. No caso da tecnologia 1, o leite com maior teor de ureia originou
um queijo menos ácido, enquanto para a tecnologia 2, resultou num queijo mais ácido. No entanto as
diferenças não são consideráveis, não podendo ser retiradas conclusões relativamente a este parâmetro.
Estudos na literatura relatam que a ureia no leite parece retardar a acidificação, estando assim
diretamente envolvida na cinética da acidificação e nas diferenças de textura do queijo (Millet, 1990).
Resultados e Discussão de Resultados
59
Martin et al. (1997) constatou que o queijo com o teor superior de ureia apresentava sabores menos
ácidos.
Todavia, estes resultados podem não ser comparáveis, uma vez que a quantidade de ureia adicionada
ao leite no estudo de Millet (1990) (0,1 g/dL) e de Martin et al. (1997) (0,025 g/dL), até perfazer
0,049g/dL foram superiores ao teor de ureia presente no leite usado neste estudo. Para além disso, a
dimensão da prova foi pequena, sendo que os resultados podem não ser representativos da realidade.
Conclusões
61
5. CONCLUSÕES
Na caracterização do leite de origem, constatou-se que o conteúdo de PB varia no intervalo de 3,03 %
até 3,62 %, o conteúdo de PT varia de 2,94 % até 3,43 %, o teor de NPN na PB varia de 2,90 % até 5,75
% e a composição de ureia varia de 0,0078 g/dL até 0,0335 g/dL. Estes resultados indicaram que há
diferenças significativas no leite dos produtores, mostrando que há um intervalo considerável de variação
destes parâmetros.
Relativamente aos principais componentes azotados do leite, verificou-se que há uma relação positiva
entre o conteúdo de PB e o percentual de NPN, indicando que o aumento da PB resulta quase
inevitavelmente em aumentos mais que proporcionais do teor de NPN na PB, e consequentemente na
diminuição da percentagem de PT na fração proteica. Este foi o principal problema que se pretendeu
compreender, uma vez que se espera que seja possível um teor de PB elevado sem provocar aumentos
no teor de NPN do leite. Observou-se que há uma relação positiva mas fraca da ureia com o NPN, e que
a percentagem de ureia no NPN tem elevada amplitude de variação, entre 5,25 % e 26,54 %.
Na investigação dos fatores que poderiam estar na origem da variação dos compostos azotados do leite,
observou-se que há uma grande diversificação em termos do nível de produção das explorações,
indicadora das diferenças que existem, relativamente à dimensão e exploração do efetivo. Notou-se que
a percentagem de NPN e ureia no leite tem uma tendência apenas ligeiramente crescente nas
explorações de maior produção, como também quando aumenta o volume médio diário de produção por
vaca. Apesar desta tendência, estes resultados são sugestivos que um alto nível de produção não é
indicador de se produzir leite com um elevado teor de NPN e ureia, sendo possível produzir muito em
volume e pouco em NPN e ureia. Estes resultados são a ideia chave para uma fase futura do trabalho,
para compreender quais são as características das explorações que conseguem produzir volumes altos
de leite e ao mesmo tempo mantendo níveis baixos de NPN e ureia no leite.
No estudo da sazonalidade, os resultados sugerem que tendencialmente há um incremento na
percentagem de NPN e ureia ao longo do tempo e uma diminuição da PB e PT, isto é, na medida que
decorrem os meses de primavera e começa o verão. No entanto, este comportamento pode não ser
devido ao calor associado a estes meses, mas às diferenças nutricionais associadas às diferentes
estações do ano.
Relativamente às técnicas de maneio e nutrição, que contribuem para a variabilidade do NPN e ureia do
leite, pode-se concluir que as variáveis que tem um maior efeito sobre o NPN e a ureia são o Mix, a
Conclusões
62
silagem de milho em trincheira, a erva em trincheira e o Unifeed. Por estas técnicas serem as mais
comummente usadas e, em princípio, mais eficientes, concluiu-se que estão associados às explorações
de maior dimensão, com regime mais intenso, onde o propósito das técnicas implementadas é maximizar
não só o volume de leite produzido como também o conteúdo de PB no leite. Assim, é expectável que
estas técnicas tenham mostrado estar associadas a valores superiores de NPN, e consequentemente de
ureia, porque incrementos de PB resultam num aumento da percentagem de NPN no leite.
Relativamente ao processo de padronização de leite para produção de queijo, analisou-se a regressão do
RPB e do RPT em função da GS, e concluiu-se que os métodos são idênticos. É previsto que a explicação
resida na calibração do FOSS MilkoScan FT 120, uma vez que o canal de leitura da PT é novo, com
relativamente poucas amostras, comparativamente à PB. Espera-se que com a maturação da calibração,
que seja evidente o aumento do rigor de padronização do leite a partir da PT.
No estudo da relação do NPN no leite com o rendimento da sua transformação em queijo, notou-se que
o incremento de 1 % de NPN no leite é sugestivo de uma perda de 14,37 g de queijo por 100 L de leite
para a tecnologia A, 24,86 g /100 L de leite para a tecnologia B, 8,097 g / 100 L de leite para a
tecnologia C e por fim, 116,4 g/100 L para a tecnologia D.
Analisando o impacto financeiro que o NPN do leite tem na produção de queijo, observou-se que o
aumento de 1 % de NPN resultou num aumento de 1,455 g de PB no leite necessários para produzir 1
kg de queijo, equivalente a uma perda de 9,90 € por tonelada de queijo A, as perdas de PB referentes
ao queijo B e D foram mais acentuadas, 2,916 g e 2,798 g de PB no leite por kg de queijo, representando
respetivamente 19,84 € e 19,04 € por tonelada de queijo. Relativamente ao queijo C, este aparenta ter
ganhos monetários com o aumento do NPN no leite e suspeita-se que o principal motivo seja a calibração
do canal de leitura da PT. Concluindo, a necessidade de aumentar a utilização destes componentes,
fulcrais para a produção de queijo, resulta em perdas equivalentes a 11,39 €, 26,69 € e 29 € por
tonelada de queijo A, B e D produzidos.
No estudo do impacto do NPN e da ureia na qualidade organolética no queijo, em relação à acidez e
textura, os resultados foram contraditórias. Os queijos produzidos com leite com maior percentagem de
ureia mostraram ser mais amargos e salgados, podendo-se concluir que teores superiores de ureia
resultam num declínio da qualidade do queijo.
Como corolário do trabalho, pode-se averiguar que há uma margem de melhoria que pode ser trabalhada,
na tentativa de conseguir leite tecnologicamente mais apto para a produção de queijo, com alta
Conclusões
63
percentagem de PB e com o menor teor possível de NPN e ureia. Este facto é confirmado pelas diferenças
significativas observadas no leite dos produtores, havendo um intervalo considerável de variação das
frações azotadas do leite. Se considerarmos que a margem de melhoria é equivalente a uma variação
do NPN no leite dos produtores, por exemplo, entre o valor máximo de NPN registado e a média do NPN,
pode-se estabelecer que a margem de melhoria é de 1,14 % do percentual de NPN na fração de PB do
leite. Sabe-se que a manipulação do conteúdo de NPN do leite é possível, graças ao estudo estatístico
realizado às técnicas de maneio e nutrição, que mostram que o Mix está associado a um aumento do
NPN em 0,4 %, a silagem de milho em trincheira em 0,3 % e o Unifeed de 0,5 %. O estudo destes fatores
de forma a reduzir os teores de NPN, mesmo que apenas em 1 %, irá resultar numa melhoria tecnológica
da produção de queijo, originando consequentemente ganhos monetários.
Recomendações
65
6. RECOMENDAÇÕES
Na revisão bibliográfica, tem-se como certo que a alimentação é o principal fator a influenciar a
composição do leite. Os resultados da análise estatística realizada a partir da informação conhecida,
referente às técnicas de maneio e nutrição das explorações de leite, vão de encontro com esta
constatação, pois conclui-se que o principal fator a influenciar o conteúdo de NPN e de ureia no leite é o
tipo de concentrados, mais especificamente o Mix, o método de ensilagem das forragens, e o Unifeed.
Uma vez que o Unifeed não é um componente da dieta, mas sim um sistema de arraçoamento e
distribuição de alimentos, como proposta de estudo posterior sugere-se uma análise dos elementos
ligados à alimentação que são mais comumente usados em combinação com o Unifeed, de forma a
determinar quais são os parâmetros da dieta associados à sua utilização e que estão a contribuir para o
incremento do NPN e da ureia na dieta.
Relativamente aos concentrados e às forragens, estes dois componentes da dieta são os que mais
determinam os níveis de produção e a composição do leite, uma vez que são as principais fontes de
proteína e energia da dieta. As interações entre a proteína e energia da dieta e a quantidade de proteína
utilizada pela vaca são complexas e têm consequências importantes na eficiência global da utilização de
azoto. Partindo deste princípio, iniciou-se um estudo preliminar, como proposta para uma próxima fase
do projeto, dos fatores mais importantes que deverão ser investigados para uma melhor compreensão
do comportamento das frações proteicas do leite. No anexo V está apresentado o inquérito formulado
com o fim de caraterizar, da forma mais completa possível, as técnicas de maneiro, e a composição da
dieta, a nível do tipo de alimentos, da sua composição proteica e energética, como também da
quantidade fornecida diariamente. Sugere-se que o inquérito seja distribuído por todos os produtores, de
maneira a construir uma base de dados mais sofisticada que possa ser analisada com recurso a
programas estatísticos como o SPSS Statistics 23.0®.
De forma a fornecer apoio na normalização das frações azotadas de todas as explorações, recomenda-
se o fornecimento de uma alimentação equilibrada que satisfaça todas as necessidades químicas e
físicas do efetivo, a realização de análises regulares às forragens e às silagens, em termos energéticos,
proteicos e minerais, como também ao tamanho da partícula. É também importante realizar análises
regulares à mistura feita no Unifeed e aos concentrados usados, para certificar que estão a atender às
exigências do rebanho que, juntamente com o recurso a registos de produção e do peso corporal do
animal, são práticas úteis para avaliar o sucesso dos programas nutricionais.
Recomendações
66
Para uma próxima fase do estudo, sugere-se também a análise da eficiência das técnicas que mostraram
estar a impactar os teores de NPN e ureia no leite (Unifeed, Mix, silagem de milho em silo trincheira e
erva em silo trincheira) e a determinação da sua correta implementação, de forma a reduzir o teor de
NPN no leite. Recomenda-se um estudo mais aprofundado das explorações que mostraram produzir leite
com os conteúdos baixos de NPN como também a um nível constante, com poucas oscilações, de
maneira a determinar o que os diferencia dos restantes produtores. Também será fundamental uma
investigação mais detalhada das características das explorações que conseguem produzir volumes altos
de leite e ao mesmo tempo manter os níveis de NPN e ureia no leite baixos. Por fim, recomenda-se a
continuação do trabalho durante o período de um ano de maneira a caracterizar, de uma forma mais
eficaz, a resposta das frações azotadas do leite, em especial o NPN, e as consequências que tem na
transformação de leite em queijo, às variações ambientais e às alterações a nível nutricional associados
às diferentes estações do ano.
Bibliografia
67
BIBLIOGRAFIA Ali, A. E., Andrews, A. T., & Cheeseman, G. C. (1980). Factors influencing casein distribution in cold-
stored milk and their effects on cheese-making parameters. Journal of Dairy Research, 47(03),
383–391.
Allen, M. S. (2000). Effects of diet on short-term regulation of feed intake by lactating dairy cattle. Journal
of dairy science, 83(7), 1598–1624.
Amaral-Phillips, D. M., Bicudo, J. R., & Turner, L. W. (2014). Feeding Your Dairy Cows a Total Mixed
Ration : Getting Started, 1–6.
Bach, A., Calsamiglia, S., & Stern, M. D. (2005). Nitrogen Metabolism in the Rumen. Journal of Dairy
Science, 88, E9–E21.
Baker, L. D., Ferguson, J. D., & Chalupa, W. (1995). Responses in Urea and True Protein of Milk to
Different Protein Feeding Schemes for Dairy Cows. Journal of Dairy Science, 78(11), 2424–2434.
Barcina, Y., Zorraquino, M. A., Pedauye, J., Ros, G., & Rincón, F. (1987). Azidiol as a Preservative for
Milk Samples. An. Vet, 3, 65–69.
Bendelja, D., Prpić, Z., & Mikulec, N. (2011). Milk urea concentration in Holstein and Simmental cows,
61(1), 45–55.
Bernabucci, U., Lacetera, N., Ronchi, B., & Nardone, A. (2002). Effects of the hot season on milk protein
fractions in Holstein cows. Animal Research, 51(1), 25–33.
Block, E. (2000). Nutrição de vacas leiteiras e composição do leite. Em II Simpósio Internacional sobre
Qualidade do leite (pp. 85–88). Paraná.
Broderick, G. A. (2003). Effects of varying dietary protein and energy levels on the production of lactating
dairy cows. Journal of dairy science, 86(4), 1370–1381.
Carlsson, J., Bergström, J., & Pehrson, B. (1995). Variations with breed, age, season, yield, stage of
lactation and herd in the concentration of urea in bulk milk and individual cow’s milk. Acta
veterinaria Scandinavica, 36(2), 245–54.
Colmenero, J. J. O., & Broderick, G. A. (2006). Effect of dietary crude protein concentration on milk
production and nitrogen utilization in lactating dairy cows. Journal of dairy science, 89(5), 1704–
1712.
Cottrill, B. (1998). The effect of milk urea on cheese yield and quality: A literature review.
DePeters, E. J., & Cant, J. P. (1992). Nutritional factors influencing the nitrogen composition of bovine
milk: a review. Journal of dairy science, 75(8), 2043–2070.
DePeters, E. J., & Ferguson, J. D. (1992). Nonprotein nitrogen and protein distribution in the milk of
cows. Journal of dairy science, 75(11), 3192–209.
Emery, R. S. (1978). Feeding For Increased Milk Protein. Journal of Dairy Science, 61(6), 825–828.
Emmons, D. B., Dubé, C., & Modler, H. . (2003). Transfer of Protein from Milk to Cheese. Journal of
Dairy Science, 86(2), 469–485.
Emmons, D. B., Ernstrom, C. a., Lacroix, C., & Verret, P. (1990). Predictive Formulas for Yield of Cheese
from Composition of Milk: A Review. Journal of Dairy Science, 73(6), 1365–1394.
Bibliografia
68
Fernández, M. R. (2013). Obter maiores benefícios do alimento que se fornece às vacas. Ruminantes: A
revista da agropecuária, 11, 23–26.
Ferreira, M. G., Souza, L. T., & Peleja, L. (2006). Ureia e qualidade do leite. Revista Científica Eletrónica
de Medicina Veterinária, 6, 1–3.
FOSS. (2014). MilkoScan TM FT1 Milk standardisation with in-built abnormality screening.
Fox, P. F., Guinee, T. P., Cogan, T. M., & McSweeney, P. L. H. (2000). Fundamentals of Cheese Science.
Science And Technology (1.a ed.). Aspen.
Fox, P. F., & Mcsweeney, P. L. H. (1998). Dairy Chemistry and Biochemistry. Dairy chemistry and
biochemistry (1.a ed., Vol. 1). Blackie Academic & Professional.
George, J. R. (1994). Extension Publications: Forage and Grain Crops. Kendall/Hunt Publishing
Company.
Godden, S. M., Lissemore, K. D., Kelton, D. F., Leslie, K. E., Walton, J. S., & Lumsden, J. H. (2001a).
Factors associated with milk urea concentrations in Ontario dairy cows. Journal of dairy science,
84(1), 107–114.
Godden, S. M., Lissemore, K. D., Kelton, D. F., Leslie, K. E., Walton, J. S., & Lumsden, J. H. (2001b).
Relationships Between Milk Urea Concentrations and Nutritional Management, Production, and
Economic Variables in Ontario Dairy Herds. Journal of Dairy Science, 84(5), 1128–1139.
Gomes, I. P. (2014). Uso de Concentrados para Vacas Leiteiras. Igarss 2014.
Gustafsson, A. H., & Carlsson, J. (1993). Effects of silage quality, protein evaluation systems and milk
urea content on milk yield and reproduction in dairy cows. Livestock Production Science, 37(1-2),
91–105.
Hanuš, O., Frelich, J., Janů, L., Macek, A., Zajíčková, I., Genčurová, V., & Jedelská, R. (2007). Impact of
Different Milk Yields on Milk Quality in Bohemian Spotted Cattle. Acta Veterinaria Brno, 76(4), 563–
571.
Harding, F. (2013). Milk Quality. Milk Quality (Vol. 53). Springer Science + Business Media.
Heinrichs, J., Jones, C., & Bailey, K. (1997). Milk Components: Understanding the Causes and
Importance of Milk Fat and Protein Variation in Your Dairy Herd. Dairy & Animal Science Fact Sheet,
1–8.
Ibarra, A. A. (2004). Sistema de Pagamento do leite por qualidade: Visão Global. O Compromisso com a
qualidade do leite, 1, 72–86.
ICAR Guidelines. (2006). Guidelines for Quality Assurance on DHI analyses.
Kalscheur, K. F., Baldwin, R. L., Glenn, B. P., & Kohn, R. a. (2006). Milk Production of Dairy Cows Fed
Differing Concentrations of Rumen-Degraded Protein. Journal of Dairy Science, 89(1), 249–259.
Kaufmann, W., & Hagemeister, H. (1982). Composition of milk. World Animal Science. C. Production
System Approach. Dairy Cattle Production, 107–171.
Kaylegian, K. E., Houghton, G. E., Lynch, J. M., Fleming, J. R., & Barbano, D. M. (2006). Calibration of
Infrared Milk Analyzers: Modified Milk Versus Producer Milk. Journal of Dairy Science, 89(8), 2817–
2832.
Keiser, A. G., Moran, J. B., & Piltz, J. W. (2004). Feeding silage to dairy cows. Em Successful Silage (2.a
ed., pp. 335–357).
Bibliografia
69
Kolver, E. S., Roche, J. R., Miller, D., & Densley, R. (2001). Maize silage for dairy cows. Proceedings of
the New Zealand Grassland Association, 63, 195–201.
Lacroix, C. (1996). Regional and seasonal variations of nitrogen fractions in commingled milk.
International Dairy Journal, 6(10), 947–961.
M., B.-R., N., N., A., M., V., K., R., R., M., W., & K., D. (2013). Correlation between protein to fat ratio of
milk and chemical parameters and the yield of semi-hard cheese. Biotechnology in Animal
Husbandry, 29(1), 145–159.
Mackie, R. I., & White, B. a. (1990). Recent Advances in Rumen Microbial Ecology and Metabolism:
Potential Impact on Nutrient Output. Journal of Dairy Science, 73(10), 2971–2995.
Martin, B., Coulon, J. B., Chamba, J. F., & Bugaud, C. (1997). Effect of milk urea content on
characteristics of matured Reblochon cheeses. Lait, 77, 505–514.
Medeiros, L. (2008). Classificação do leite na produção. Segurança e qualidade alimentar, 19–21.
Mertens, D. R. (1997). Creating a System for Meeting the Fiber Requirements of Dairy Cows. Journal of
Dairy Science, 80, 1463–1481.
Meyer, P. M., Machado, P. F., Coldebella, A., Laerte, D. C., Coelho, K. O., & Rodrigues, P. H. M. (2006).
Fatores não-nutricionais e concentração de nitrogênio uréico no leite de vacas da raça Holandesa.
Revista Brasileira de Zootecnia.
Millet, J. (1990). Incidence de la teneur en urée du lait et de la standardisation du pH du lait sur la qualité
d’une pâte pressée cuite: "Comté''.
Moller, S., Matthew, C., & Wilson, G. F. (1993). Pasture protein and soluble carbohydrate levels in spring
dairy pasture and associations with cow performance. Proceedings of the New Zealand Society of
Animal Production, 53, 83–86.
National Reserch Council. (2001). Nutrient requirements of dairy cattle: Revised edition (7.a ed.). National
Academy Press.
Nelson, A. . (1995). Practical application of MUN analysis. Em Annual north east dairy production and
medicine symposium (pp. 35–45). Syracuse.
Oliveira, A. S., Valadares, R. F. D., Filho, S. de C. V., Cecon, P. R., Oliveira, G. A. de, Silva, R. M. N. da,
& Costa, M. A. L. (2001). Consumo, Digestibilidade Aparente, Produção e Composição do Leite em
Vacas Alimentadas com Quatro Níveis de Compostos Nitrogenados Não-Protéicos. Revista Brasileira
Zootecnista, 30(4), 1358–1366.
Oltjen, R. R., Slyter, L. L., & Husbandry, A. (1967). Evaluation of Urea , Biuret , Urea Phosphate Acid as
NPN Sources for Cattle, (1), 193–202.
Oltner, R., Emanuelson, M., & Wiktorsson, H. (1985). Urea concentrations in milk in relation to milk yield,
live weight, lactation number and amount and composition of feed given to dairy cows. Livestock
Production Science, 12(1), 47–57.
Pereira, R. G. D. A., Townsend, C. R., Costa, N. D. L., & Magalhães, J. A. (2008). Processos de ensilagem
e plantas a ensilar. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 124, 18.
Peres, J. R. (2001). O leite como ferramenta de monitoramento nutricional. Em Uso do Leite para
Monitorar a Nutrição e o Metabolismo de Vacas Leiteiras (pp. 30–45).
Bibliografia
70
Pernoud, S., Fremaux, C., Sepulchre, A., Corrieu, G., & Monnet, C. (2004). Effect of the Metabolism of
Urea on the Acidifying Activity of Streptococcus thermophilus. Journal of Dairy Science, 87(3), 550–
555.
Portaria no 78/90 de 4 de Janeiro. (1990). Em Diário da República no 27/90 - I Série (pp. 446–449).
Ministério da Agricultura Pescas e Alimentação.
Reynal, S. M., & Broderick, G. A. (2005). Effect of Dietary Level of Rumen-Degraded Protein on Production
and Nitrogen Metabolism in Lactating Dairy Cows. Journal of Dairy Science, 88(11), 4045–4064.
Robert, C., & Broutin, P. J. (2006). New applications of Mid-infra-red Spectrometry for the Analysis of Milk
and Milk Products. Bulletin - International Dairy Federation, (406), 1–28.
Roseler, D. K., Ferguson, J. D., Sniffen, C. J., & Herrema, J. (1993). Dietary Protein Degradability Effects
on Plasma and Milk Urea Nitrogen and Milk Nonprotein Nitrogen In Holstein Cows. Journal of Dairy
Science, 76(2), 525–534.
Roy, B., Brahma, B., Ghosh, S., Pankaj, P. K., & Mandal, G. (2011). Evaluation of Milk Urea Concentration
as Useful Indicator for Dairy Herd Management: A Review. Asian Journal of Animal and Veterinary
Advances, 6(1), 1–19.
Ruska, D., & Jonkus, D. (2014). Crude Protein and Non-protein Nitrogen Content in Dairy Cow Milk.
Proceedings of the Latvia University of Agriculture, 32(1).
Santos, F. A., Santos, J. E., Theurer, C. B., & Huber, J. T. (1998). Effects of rumen-undegradable protein
on dairy cow performance: a 12-year literature review. Journal of dairy science, 81(12), 3182–213.
Satter, L. D., & Roffler, R. R. (1976). Protein Requirement and Non Protein Nitrogen Utilization, 238–
259.
Scott, R., Robinson, R. K., & Wilney, R. A. (1998). Cheesemaking Practice (3.a ed.). Springer Science +
Business Media.
Stanton, T. L., & Whittier, J. (2006). Urea and NPN for Cattle and Sheep. Colorado State Univertity
Extension, (1.608), 98–100.
Trevaskis, L. M., & Fulkerson, W. J. (1999). The relationship between various animal and management
factors and milk urea, and its association with reproductive performance of dairy cows grazing
pasture. Livestock Production Science, 57, 255–265.
University of Guelph Department of Dairy Science. (2011). A Note on Milk : Cheese Science. Obtido 9 de
Outubro de 2015, de http://www.cheesescience.com/2011/08/29/a-note-on-milk/
Vilela, D. (1999). Produção de silagem de milho de alta qualidade para alimentação de vacas leiteiras.
Em Simpósio Mineiro de nutrição de gado de leite (pp. 8–21). Belo Horizonte.
Walstra, P., Wouters, J. T. M., & Geurts, T. J. (2006). Dairy Science and Technology (2.a ed.).
Taylor&Francis.
Westwood, C. T., Lean, I. J., & KeIlaway, R. C. (1998). Indications and implications for testing of milk
urea in dairy cattle: A quantitative review. Part 1. Dietary protein sources and metabolism. New
Zealand Veterinary Journal, 46(3), 87–96.
Wong, D. W. S., Camirand, W. M., Pavlath, A. E., Parris, N., & Friedman, M. (1996). Structures and
functionalities of milk proteins. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 36(8), 807–844.
Anexos
71
ANEXO I – AMOSTRAS DOS PRODUTORES DE LEITE
Tabela I. N° de amostras analisadas de cada produtor, médias e desvio padrão dos parâmetros NPN, ureia, PB e PT
Produtor N° amostras
NPN (%) Ureia (g/dL) PB (%m/V) PT (%m/V)
1 22 0,0290 ± 0,0110 0,0206 ± 0,0042 3,0265 ± 0,0735 2,9389 ± 0,0892 2 22 0,0378 ± 0,0097 0,0176 ± 0,0042 3,1157 ± 0,0364 2,9979 ± 0,0500 3 44 0,0502 ± 0,0085 0,0262 ± 0,0044 3,4089 ± 0,0295 3,2377 ± 0,0322 4 25 0,0410 ± 0,0097 0,0182 ± 0,0051 3,3168 ± 0,0727 3,1803 ± 0,0569 5 25 0,0448 ± 0,0051 0,0287 ± 0,0044 3,2076 ± 0,0747 3,0639 ± 0,0672 6 25 0,0486 ± 0,0068 0,0253 ± 0,0048 3,3991 ± 0,0778 3,2339 ± 0,0754 7 24 0,0443 ± 0,0095 0,0185 ± 0,0030 3,2713 ± 0,0689 3,1261 ± 0,0553 8 24 0,0458 ± 0,0069 0,0237 ± 0,0024 3,3238 ± 0,1334 3,1719 ± 0,1379 9 23 0,0394 ± 0,0084 0,0129 ± 0,0026 3,2042 ± 0,0857 3,0780 ± 0,0867
10 24 0,0463 ± 0,0096 0,0131 ± 0,0023 3,3515 ± 0,0274 3,1963 ± 0,0447 11 20 0,0416 ± 0,0095 0,0198 ± 0,0061 3,1183 ± 0,0626 2,9897 ± 0,0798 12 23 0,0419 ± 0,0068 0,0094 ± 0,0031 3,2679 ± 0,0620 3,1312 ± 0,0697 13 21 0,0464 ± 0,0091 0,0250 ± 0,0028 3,2475 ± 0,0493 3,0970 ± 0,0677 14 11 0,0364 ± 0,0090 0,0132 ± 0,0022 3,2976 ± 0,0859 3,1776 ± 0,0891 15 21 0,0575 ± 0,0074 0,0233 ± 0,0037 3,5363 ± 0,1067 3,3329 ± 0,1013 16 24 0,0458 ± 0,0074 0,0125 ± 0,0031 3,3523 ± 0,0819 3,1986 ± 0,0751 17 23 0,0404 ± 0,0066 0,0161 ± 0,0034 3,1674 ± 0,1267 3,0397 ± 0,1283 18 22 0,0442 ± 0,0117 0,0266 ± 0,0040 3,2041 ± 0,0447 3,0627 ± 0,0674 19 23 0,0458 ± 0,0088 0,0170 ± 0,0040 3,3540 ± 0,1042 3,2009 ± 0,1162 20 23 0,0444 ± 0,0094 0,0191 ± 0,0024 3,2780 ± 0,0529 3,1323 ± 0,0558 21 26 0,0432 ± 0,0095 0,0213 ± 0,0030 3,2040 ± 0,0636 3,0656 ± 0,0753 22 23 0,0416 ± 0,0094 0,0250 ± 0,0023 3,1539 ± 0,0496 3,0228 ± 0,0609 23 22 0,0380 ± 0,0126 0,0208 ± 0,0045 3,1715 ± 0,0281 3,0509 ± 0,0401 24 21 0,0472 ± 0,0076 0,0249 ± 0,0051 3,4087 ± 0,0735 3,2478 ± 0,0788 25 24 0,0459 ± 0,0063 0,0154 ± 0,0036 3,3563 ± 0,0941 3,2021 ± 0,0910 26 24 0,0453 ± 0,0101 0,0240 ± 0,0064 3,2224 ± 0,0838 3,0765 ± 0,0960 27 22 0,0326 ± 0,0080 0,0096 ± 0,0030 3,0954 ± 0,0419 2,9943 ± 0,0472 28 22 0,0517 ± 0,0073 0,0269 ± 0,0038 3,4255 ± 0,0762 3,2485 ± 0,0728 29 24 0,0452 ± 0,0077 0,0079 ± 0,0026 3,3117 ± 0,0348 3,1619 ± 0,0485 30 24 0,0416 ± 0,0070 0,0093 ± 0,0032 3,2418 ± 0,0689 3,1069 ± 0,0637 31 24 0,0462 ± 0,0067 0,0277 ± 0,0051 3,2911 ± 0,0884 3,1393 ± 0,0946 32 23 0,0531 ± 0,0061 0,0267 ± 0,0036 3,5211 ± 0,0949 3,3344 ± 0,0977 33 23 0,0467 ± 0,0080 0,0252 ± 0,0046 3,3296 ± 0,0484 3,1741 ± 0,0495 34 23 0,0504 ± 0,0080 0,0335 ± 0,0038 3,3784 ± 0,0466 3,2084 ± 0,0597 35 25 0,0522 ± 0,0072 0,0237 ± 0,0035 3,4481 ± 0,0309 3,2683 ± 0,0410 36 22 0,0459 ± 0,0071 0,0123 ± 0,0030 3,2818 ± 0,0766 3,1310 ± 0,0765 37 24 0,0471 ± 0,0074 0,0228 ± 0,0042 3,3339 ± 0,0673 3,1769 ± 0,0645 38 22 0,0542 ± 0,0068 0,0225 ± 0,0062 3,6234 ± 0,0972 3,4272 ± 0,0991 39 25 0,0465 ± 0,0075 0,0224 ± 0,0041 3,3059 ± 0,0579 3,1521 ± 0,0471 40 21 0,0466 ± 0,0090 0,0284 ± 0,0020 3,3283 ± 0,0797 3,1733 ± 0,0938 41 23 0,0512 ± 0,0098 0,0231 ± 0,0029 3,5155 ± 0,0549 3,3354 ± 0,0602 42 21 0,0490 ± 0,0051 0,0214 ± 0,0073 3,2864 ± 0,0856 3,1255 ± 0,0840 43 20 0,0435 ± 0,0076 0,0276 ± 0,0034 3,2583 ± 0,0548 3,1168 ± 0,0648 44 18 0,0422 ± 0,0074 0,0202 ± 0,0031 3,2519 ± 0,0395 3,1146 ± 0,0486 45 23 0,0465 ± 0,0084 0,0256 ± 0,0047 3,2870 ± 0,0230 3,1342 ± 0,0382 46 9 0,0392 ± 0,0071 0,0199 ± 0,0026 3,4737 ± 0,0455 3,3374 ± 0,0502 47 22 0,0453 ± 0,0081 0,0316 ± 0,0060 3,3620 ± 0,0336 3,2097 ± 0,0469 48 23 0,0497 ± 0,0093 0,0238 ± 0,0038 3,4262 ± 0,0838 3,2562 ± 0,0966 49 23 0,0412 ± 0,0079 0,0212 ± 0,0034 3,2452 ± 0,0398 3,1117 ± 0,0517 50 22 0,0495 ± 0,0089 0,0209 ± 0,0032 3,5012 ± 0,0321 3,3282 ± 0,0539 51 20 0,0499 ± 0,0060 0,0145 ± 0,0025 3,4790 ± 0,0684 3,3052 ± 0,0599 52 22 0,0483 ± 0,0077 0,0255 ± 0,0041 3,3250 ± 0,0427 3,1645 ± 0,0504
Anexos
72
53 21 0,0460 ± 0,0066 0,0120 ± 0,0054 3,3270 ± 0,0470 3,1741 ± 0,0513 54 23 0,0455 ± 0,0069 0,0249 ± 0,0039 3,2809 ± 0,0622 3,1317 ± 0,0746 55 38 0,0522 ± 0,0091 0,0335 ± 0,0029 3,2831 ± 0,0886 3,1118 ± 0,0922 56 22 0,0495 ± 0,0069 0,0266 ± 0,0040 3,3836 ± 0,0467 3,2161 ± 0,0546 57 22 0,0496 ± 0,0068 0,0290 ± 0,0050 3,3734 ± 0,0625 3,2060 ± 0,0686 58 25 0,0562 ± 0,0069 0,0279 ± 0,0036 3,3529 ± 0,0928 3,1644 ± 0,0922 59 22 0,0463 ± 0,0077 0,0270 ± 0,0031 3,3568 ± 0,0687 3,2015 ± 0,0792 60 20 0,0471 ± 0,0077 0,0181 ± 0,0044 3,3793 ± 0,0607 3,2202 ± 0,0696 61 20 0,0464 ± 0,0112 0,0254 ± 0,0041 3,3589 ± 0,0387 3,2031 ± 0,0598 62 20 0,0480 ± 0,0062 0,0202 ± 0,0025 3,3340 ± 0,0594 3,1738 ± 0,0584 63 24 0,0524 ± 0,0096 0,0292 ± 0,0040 3,5397 ± 0,0689 3,3547 ± 0,0934 64 22 0,0449 ± 0,0075 0,0223 ± 0,0035 3,3968 ± 0,0540 3,2442 ± 0,0609 65 19 0,0476 ± 0,0071 0,0284 ± 0,0036 3,4386 ± 0,0744 3,2747 ± 0,0684 66 19 0,0495 ± 0,0059 0,0267 ± 0,0045 3,4151 ± 0,0328 3,2461 ± 0,0366 67 22 0,0506 ± 0,0069 0,0254 ± 0,0029 3,4055 ± 0,1353 3,2335 ± 0,1403 68 19 0,0371 ± 0,0081 0,0312 ± 0,0058 3,1645 ± 0,1064 3,0469 ± 0,1002 69 20 0,0477 ± 0,0071 0,0273 ± 0,0042 3,2807 ± 0,0333 3,1240 ± 0,0362 70 23 0,0502 ± 0,0082 0,0244 ± 0,0035 3,4991 ± 0,0353 3,3236 ± 0,0497 71 25 0,0460 ± 0,0096 0,0230 ± 0,0035 3,3257 ± 0,0465 3,1730 ± 0,0669 72 24 0,0454 ± 0,0073 0,0225 ± 0,0045 3,2489 ± 0,1187 3,1018 ± 0,1273 73 21 0,0442 ± 0,0070 0,0164 ± 0,0033 3,2423 ± 0,0260 3,0992 ± 0,0360 74 22 0,0528 ± 0,0046 0,0260 ± 0,0063 3,2960 ± 0,0852 3,1219 ± 0,0765
Anexos
73
ANEXO II – PROTOCOLO PARA TESTE DE REPETIBILIDADE MILKOSCAN
FT 120
Equipamento: FOSS MilkoScan FT 120
Objetivo: Verificar a repetibilidade do equipamento
Procedimento
1- Colocar uma amostra de leite de 250 ml num frasco de vidro;
2- Analisar a amostra 10 vezes no MilkoScan FT 120, utilizando o programa correto;
3- Selecionar os resultados que fazem parte do teste de repetibilidade;
Nota: se a opção “Pre-flush” não for desseleccionada deve excluir-se a primeira leitura da série de
amostras.
4- Selecionar “Results” , “Check Repeatability” no menu principal;
5- Surge no visor a janela “Repeatability” com os resultados de repetibilidade para todos os
parâmetros analisados.
Análise de Resultados:
Os resultados devem estar dentro dos limites de repetibilidade do equipamento CV < 0,25 %
CV= coeficiente de variação = 𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜−𝑃𝑎𝑑𝑟ã𝑜
𝑀é𝑑𝑖𝑎× 100
Anexos
74
ANEXO III – ESTUDO DA REPETIBILIDADE NO MILKOSCAN FT 120
A verificação da repetibilidade é o teste mais simples que indica se o equipamento está a operar
corretamente. A repetibilidade é avaliada com base na análise de amostras de leite iguais, no mesmo
equipamento, pelo mesmo operador e em rápida sucessão (ICAR Guidelines, 2006).
De forma a testar a repetibilidade de leitura da PT, foi analisada 10 vezes, em duplicado, uma amostra
de leite no FOSS MilkoScan FT 120, dos principais leites padronizados para produção de queijo de
características diferentes. Para além das 4 variedades de leite padronizado, foi também analisada
amostras de leite cru, antes de qualquer tratamento de padronização, representando o leite característico
dos produtores. Este teste foi realizado sempre que foi feita uma calibração adicional ao equipamento,
resultante da adição de 5 novas amostras padrão de leite ao canal de calibração.
No gráfico da Figura I estão apresentados os resultados da repetibilidade da PT, expressos pelo
coeficiente de variação (CV), para as 5 variedades de leite nas 4 calibrações estudadas (2ª à 5ª).
Figura I. Coeficiente de variação (CV) obtido no teste de repetibilidade de 5 variedades de leite nas 4 calibrações estudadas.
Como se pode observar pela Figura I, há um comportamento decrescente do CV à medida que as
calibrações vão aumentando, ou seja, à medida que vai aumentando a robustez da base de dados do
canal de leitura por aumento do número de amostras padrão. O coeficiente de variação (CV) tem como
função descrever a dispersão da variável. Quanto menor o CV, menor é a dispersão em relação ao valor
previsto da variável, sendo sugestivo de um bom ajuste do modelo de calibração.
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
2a calibração 3a calibração 4a calibração 5a calibração
CV
(%
)
Tec A Tec B Tec C Tec D Leite Cru
Anexos
75
A FOSS define que os resultados de CV devem estar dentro dos limites de repetibilidade do equipamento,
0,25 % (FOSS, 2014). Deste modo, pela Figura I observa-se que todos os resultados se encontram abaixo
do limite estipulado. Pode-se então concluir que o equipamento tem uma boa repetibilidade na leitura
da PT do leite, continuando a melhorar com o aumento do número de calibrações. Este facto evidencia
que a maturação do canal, não só em termos de aumento de amostras padrão como também do amento
da gama de calibração, resulta num maior rigor de leitura, e comprova que o método é apropriado para
avaliar os teores de PT do leite.
Anexos
76
ANEXO IV- TABELAS SIMULADAS NO SPSS STATISTICS 23.0®
Tabela II. Efeito da utilização do Unifeed sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia
Unifeed NPN Ureia PB PT Volume total Litros/vaca/dia
Não
Média ,04221 ,01729 3,26714 3,12952 147969,81 15,9546
N 21 21 21 21 21 20
Desvio Padrão
,005557 ,005405 ,136753 ,119393 77859,159 4,74966
Sim
Média ,04779 ,02428 3,35540 3,19320 562079,04 23,7123
N 50 50 50 50 49 46
Desvio Padrão
,003729 ,005079 ,090581 ,077892 289877,027 4,04592
Total
Média ,04614 ,02221 3,32930 3,17437 437846,27 21,3615
N 71 71 71 71 70 66
Desvio Padrão
,005014 ,006061 ,112838 ,095793 311040,075 5,55274
Tabela III. Efeito da utilização do Mix sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia
Mix NPN Ureia PB PT Volume total Litros/vaca/dia
Não
Média ,04397 ,02039 3,28478 3,13913 304696,50 18,6804
N 23 23 23 23 22 21
Desvio Padrão
,005968 ,005937 ,137506 ,119617 281068,987 6,16916
Sim
Média ,04722 ,02311 3,35277 3,19319 503415,57 22,6126
N 47 47 47 47 47 45
Desvio Padrão
,004203 ,006048 ,092963 ,077575 309316,405 4,81847
Total
Média ,04615 ,02221 3,33043 3,17543 440055,87 21,3615
N 70 70 70 70 69 66
Desvio Padrão
,005049 ,006105 ,113245 ,096063 312764,886 5,55274
Anexos
77
Tabela IV. Efeito da utilização da silagem de milho em silo trincheira sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia
Silagem de Milho em Silo Trincheira
NPN Ureia PB PT Volume total Litros/vaca/dia
Não
Média ,04409 ,01824 3,29762 3,15095 273904,67 18,1826
N 21 21 21 21 21 20
Desvio Padrão
,005638 ,006016 ,120454 ,099795 279752,733 5,38514
Sim
Média ,04694 ,02387 3,34696 3,18848 521003,74 22,7460
N 46 46 46 46 46 45
Desvio Padrão
,004574 ,005480 ,108891 ,093973 304695,006 5,14154
Total
Média ,04605 ,02210 3,33149 3,17672 443554,78 21,3419
N 67 67 67 67 67 65
Desvio Padrão
,005067 ,006194 ,114074 ,096678 316785,871 5,59366
Tabela V. Efeito da utilização da erva em silo trincheira sobre o NPN, Ureia, PB, PT, Volume total e Litros/vaca/dia
Erva em Silo Trincheira
NP Ureia PB PT Volume total Litros/vaca/dia
Não
Média ,04490 ,01993 3,32244 3,17244 349472,46 20,5732
N 41 41 41 41 41 41
Desvio Padrão
,005272 ,006346 ,121979 ,103677 308774,142 5,82986
Sim
Média ,04786 ,02554 3,34577 3,18346 591915,35 22,6550
N 26 26 26 26 26 24
Desvio Padrão
,004211 ,004101 ,101002 ,086021 273822,213 5,01040
Total
Média ,04605 ,02210 3,33149 3,17672 443554,78 21,3419
N 67 67 67 67 67 65
Desvio Padrão
,005067 ,006194 ,114074 ,096678 316785,871 5,59366
Anexos
78
Tabela VI. Nível de significância entre o Unifeed e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia
Unifeed
PB
Pearson Correlation ,360**
Sig. (2-tailed) 0,002
N 71
Volume Total
Pearson Correlation ,615**
Sig. (2-tailed) <0,001
N 70
Litros/vaca/
Pearson Correlation ,647**
Sig. (2-tailed) <0,001
N 66
Tabela VII. Nível de significância entre o Mix e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia
Mix
PB
Pearson Correlation ,284*
Sig. (2-tailed) 0,017
N 70
Volume total
Pearson Correlation ,298*
Sig. (2-tailed) 0,013
N 69
litros/vaca/dia
Pearson Correlation ,332**
Sig. (2-tailed) 0,006
N 66
Tabela VIII. Nível de significância entre a silagem de milho em silo trincheira e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia
Silagem de Milho em Silo Trincheira
PB
Pearson Correlation 0,202
Sig. (2-tailed) 0,101
N 67
Volume total
Pearson Correlation ,365**
Sig. (2-tailed) 0,002
N 67
litros/vaca/dia
Pearson Correlation ,379**
Sig. (2-tailed) 0,002
N 65
Anexos
79
Tabela IX. Nível de significância entre a erva em silo trincheira e a PB, a Volume total e os Litros/vaca/dia
Erva em Silo Trincheira
PB
Pearson Correlation 0,1
Sig. (2-tailed) 0,419
N 67
Volume total
Pearson Correlation ,376**
Sig. (2-tailed) 0,002
N 67
litros/vaca/dia
Pearson Correlation 0,181
Sig. (2-tailed) 0,149
N 65
Anexos
80
ANEXO V- PROPOSTA DE INQUÉRITO AOS PRODUTORES DE LEITE DA
EMPRESA
1- Qual a dimensão do efetivo?
2- Há distinção das vacas de alta e baixa produção? Qual o critério de distinção?
Há diferenças nos regimes alimentares?
3- Qual a composição em ingredientes da dieta?
Sim/Não kg/vaca/dia
Concentrado
Silagem de Milho
Silagem de Erva
Erva verde
Palha
Feno
Cereais
Suplementos
Outro alimento
Qual?
4- Usa Unifeed? Realiza análises às rações de mistura completa?
5- Usa robot de ordenha? Quantas vezes são ordenhadas diariamente?
Anexos
81
6- Dão um alimento concentrado na manjedoura e depois corrigem em função da produção de
cada vaca com distribuição automática? Em que quantidade?
7- Quantas vezes por dia distribuem o alimento na manjedoura?
8- Qual a composição dos alimentos concentrados?
Constituintes analíticos
Proteína Bruta (%)
Fibra Bruta (%)
Ureia (mg)
9- Fazem análises às forragens?
Resultados da Composição
Matéria Seca (%)
Proteína Bruta (%)
Fibra Ácido-Detergente (%)
Fibra Neutro-Detergente (%)
Celulose Bruta (%)
Amido (%)
Unidades Forrageiras de leite (UFL/kg)
Proteína Digestível no Intestino limitada pelo azoto (g/kg)
Proteína Digestível no Intestino limitada pela energia (g/kg)
Top Related