Introduction. Différence alimentaire cationsanions et teneur en matières de grasses du lait. Système de paiement. Teneur en matières grasses du lait

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Valérie Laperrière
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CRSNG/Novalait-PLC- FPLQ-MAPAQ-Valacta sur le contrôle nutritionnel de la production des constituants du lait chez la vache Introduction Système de paiement Teneur en

1 Différence alimentaire cationsanions et teneur en matières de grasses du lait Liliana Fadul-Pacheco Doris Pellerin P. Yvan Chouinard Édith Charbonneau Journée d'information scientifique sur les bovins laitiers et les plantes fourragères Chaire de recherche industrielle CRSNG/Novalait-PLC- FPLQ-MAPAQ-Valacta sur le contrôle nutritionnel de la production des constituants du lait chez la vache Introduction Système de paiement Teneur en matières grasses du lait Facteurs non alimentaires La génétique La saison Système d alimentation Stade de lactation Facteurs alimentaires Proportions de concentrés et de fibres Minéraux Suppléments lipidiques riches en acide palmitique 1

2 Introduction Minéraux avec une capacité tampon sont ajoutés à des rations comme un moyen de maintenir la teneur en matières grasses du lait ou réduire les problèmes digestifs (NRC, 2001). Différence alimentaire cations-anions (DACA) peut avoir un effect sur l état acido-basique de la vache, affectant ainsi sa performance. Des recherches, reportent des augmentations en la teneur en matières grasses du lait et production en augmentant la DACA (Roche et coll., 2005; Wildman et coll., 2007) Objectif Vérifier l impact de la composition des rations et particulièrement de la différence alimentaire cations-anions (DACA), sur la teneur en matières grasses du lait des vaches des troupeaux laitiers québécois. 2

3 Méthodologie La banque de données de Valacta pour les années 2009 à 2011 Avec 3 481,705 contrôles ( vaches dans 3140 troupeaux) Vaches Holstein 1 à 305 Jours en lait (JEL) Pendant les mois d hiver Au total contrôles ( vaches dans 2658 troupeaux) La lactation a été divisée en: Méthodologie Début Pic Milieu Fin 1 à 50 JEL 51 à 100 JEL 101 à 200 JEL 201 à 305 JEL 3

Méthodologie Les variables testées DACA NDF fourrage % concentrées Acide palmitique RTM VEE% gras Différence alimentaire cations-anions (méq/ 100 g) DACA = (Na + K) - (Cl + S) Proportion de fibres au

4 Méthodologie Les variables testées DACA NDF fourrage % concentrées Acide palmitique RTM VEE% gras Différence alimentaire cations-anions (méq/ 100 g) DACA = (Na + K) - (Cl + S) Proportion de fibres au détergent neutre provenant des fourrages Proportion d aliments concentrés de la ration Utilisation de suppléments lipidiques avec > de 80 % d acide palmitique Distribution en ration total mélangée La valeur d élevage estimée pour le taux de gras 89 % des vaches recevaient des rations avec un DACA plus faible que celle recommandée. DACA recommandée (Shire et Beede, 2013) Courbe normal : µ = 20.6 méq/100 g MS; σ = 7.81 Distribution des valeurs de la DACA dans les rations des vaches laitières suivies pour l alimentation dans la banque de données de Valacta en (1-305 JEL) 4

La génétique 0,20 dans la VEE % gras 0,17 à 0,32 unité de pourcentage de la teneur en gras du lait en fonction du stade de lactation Par exemple: Gras du lait Pic de lactation C est donc une

5 La génétique 0,20 dans la VEE % gras 0,17 à 0,32 unité de pourcentage de la teneur en gras du lait en fonction du stade de lactation Par exemple: Gras du lait Pic de lactation C est donc une composante importante à considérer lorsque l on veut augmenter la teneur en matières grasses du lait 3,75 % 3,99 % Équations de prédiction: Début de lactation (n = ; R 2 = 0,08) Gras (%) = 4, ,841 VEE% gras + 0,002 DACA - 0,003 % concentrés + 0,049 acide palmitique + 0,079 (si RTM) Pic de lactation (n = ; R 2 = 0,38) Gras (%) = 3, ,193 VEE% gras + 0,002 DACA + 0,041 acide palmitique 0,002 NDF fourrage + 0,052 (si RTM) Milieu de lactation (n = ; R 2 = 0,55) Gras (%) = 3, ,489 VEE% gras + 0,001 DACA 0,002 % concentrés + 0,004 NDF fourrage + 0,055 (si RTM) Fin de lactation (n = ; R 2 = 0,66) Gras (%) = 4, ,670 VEE% gras + 0,0009 DACA 0,001 % concentrés + 0,056 (si RTM) P<0,001 pour chacun des facteurs retenus 5

Gras du lait ajusté (%) 2015-02-26 Les équations ont permis de prédire entre 38 et 66 % de la variabilité du taux de matières grasses du lait La précision est améliorée avec le stade de lactation.

6 Gras du lait ajusté (%) Les équations ont permis de prédire entre 38 et 66 % de la variabilité du taux de matières grasses du lait La précision est améliorée avec le stade de lactation. DACA de 10 méq/100g Par exemple: Gras du lait La teneur en gras du lait de 0,02 à 0,01 unité de pourcentage en fonction du stade de lactation Pic de lactation 3,75 % 3,77 % Les fermes qui utilisaient une RTM comme système d alimentation avaient des teneurs plus élevées en gras du lait de 0,06 à 0,07 unités de pourcentage Avec RTM Sans RTM Les niveaux faibles de DACA ont eu un impact moins négatif sur la teneur en matières grasses du lait lorsque la distribution des aliments s est faite sous forme de RTM DACA méq/100 g MS 6

7 Gras du lait ajusté (%) Au pic de lactation, l effet des suppléments alimentaires d acide palmitique sur la teneur en matières grasses du lait a varié en fonction de la DACA de la ration Avec supplément 3.6 Sans supplément DACA méq/100 g MS Conclusions Cette étude permet de confirmer l importance du mode de distribution des aliments et des apports en minéraux et en suppléments lipidiques sur la composition du lait des fermes laitières québécoises. Une attention supplémentaire devrait être apportée à la DACA lors de la formulation des rations non seulement à l approche du vêlage, mais également pour les vaches en lactation. 7

8 Ces travaux ont été réalisés dans le cadre de la Chaire de recherche industrielle CRSNG/Novalait-PLC-FPLQ-MAPAQ-Valacta sur le contrôle nutritionnel de la production des constituants du lait chez la vache. Partenaires: Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada; Novalait Inc.; Les Producteurs laitiers du Canada; Les Producteurs de lait du Québec; Ministère de l Agriculture, des Pêcheries et de l Alimentation du Québec; Valacta; Centre de recherche en sciences animales de Deschambault ; Université Laval. Remerciements 8

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