Resumo Objetivou-se, com a realização deste trabalho, avaliar o efeito do nível de células somáticas (CCS) no leite sobre o perfil físico-químico do leite em pó integral. No período de janeiro de 2010 a junho de 2011, foram analisadas sete amostras de leite cru e do respectivo leite em pó produzido em uma indústria laticinista do Oeste Goiano. O leite cru foi analisado quanto à contagem de células somáticas e o leite em pó quanto às características físico-químicas: acidez, umidade, proteína e gordura. Foram avaliados dois tratamentos, sendo: leite em pó produzido com leite contendo CCS ≤ 400 mil céls/mL e o leite em pó elaborado com CCS > 400 mil céls/mL. O delineamento experimental foi em blocos aleatórios. Na análise estatística, utilizou-se a análise de variância seguida do teste de Tukey, considerando-se p<0,05 como probabilidade mínima aceitável para diferença entre as médias. O leite em pó elaborado com matéria prima com CCS superior a 400 mil céls/mL apresentou concentração menor de proteína e maior de umidade. Considerando os tratamentos avaliados, pode-se afirmar que, para a obtenção de leite em pó com qualidade satisfatória, torna-se necessária a utilização de um leite com CCS inferior a 400 mil céls./mL.

Abstract The objective of this study was to evaluate the level of somatic cells (SCC) on the physical-chemical profile of powdered milk. From January 2010 to June 2011, we analyzed seven raw milk samples and the respective powdered milk, totaling 14 samples from an industry in São Luís de Montes Belos-GO. Raw milk was analyzed for somatic cell counting and powdered milk for physical and chemical characteristics: acidity, moisture, protein, and fat. Two treatments were evaluated: powdered milk made from milk containing SCC ≤ 400,000 cells/mL and powdered milk prepared with SCC > 400,000 cells/mL. The experimental design was in randomized blocks. For the statistical analysis we used analysis of variance, followed by Tukey test, considering p < 0.05 as the minimum acceptable probability for the difference between means. The powdered milk prepared with raw material with SCC superior to 400,000 cells/mL presented lower protein and higher humidity content. Considering the treatments, we can state that to obtain powder milk satisfactorily, it is necessary to use milk with SCC lower than 400,000 cells/mL.

Objetivou-se, com a realização deste trabalho, avaliar o efeito do nível de células somáticas sobre a microbiota e a proteólise do queijo Mussarela, durante o período de armazenamento. Foram selecionadas vacas com contagem de células somáticas ≤200mil células/mL; de > 200 a ≤400mil células/mL; de >400mil células/mL a ≤750mil células/mL e >750mil células/mL e que não tinham recebido tratamento com antimicrobianos nos dias que antecederam a coleta da matéria-prima. Os queijos produzidos foram avaliados após 1; 15 e 30 dias de armazenamento para a contagem de coliformes a 35ºC, coliformes a 45ºC, psicrotróficos e bactérias ácido lácticas. Paralelamente, foram determinados os índices de extensão e profundidade da proteólise. O experimento completo foi repetido quatro vezes e o delineamento experimental foi em blocos aleatórios. Na análise estatística, utilizou-se a análise de variância seguida do teste de Tukey, considerando p<0,05 como probabilidade mínima aceitável para diferença entre as médias. O leite com elevada contagem de células somáticas apresentou concentração menor de proteína e maior de nitrogênio não proteico. Observou-se diminuição das bactérias ácido lácticas no queijo elaborado com leite composto de células somáticas >750mil células/mL. Não obstante, ocorreu um aumento significativo na extensão e profundidade da proteólise durante o período de armazenamento, resultados observados nos queijos fabricados com o leite com células somáticas >400mil células/mL. Portanto, para se produzir um queijo Mussarela de boa qualidade torna-se necessário o controle da matéria prima, e esta deve apresentar células somáticas inferiores a 400mil células/mL.

The aim of this trial was to evaluate the effect of somatic cells count on the microbiota and proteolysis of Mozzarella cheese during the storage period. Cows presenting different levels of SCC were selected: ≤200,000 cells/mL; >200,000 to ≤400,000 cells/mL; >400,000 cells/mL to ≤750,000 cells/mL and >750,000 cells/mL, which were not treated with antimicrobial prior or on the milk sampling day. The cheeses produced were evaluated after 1, 15 and 30 days of storage for coliforms count at 35ºC, coliforms count at 45ºC, psychrotrophic and lactic acid bacteria. Meanwhile, extent and depth of proteolysis indexes were determined. The complete trial was repeated four times and experimental design used was randomized blocks. ANOVA was used for repeated measurements and the p-value was adjusted for multiple comparisons by Tukey's test. High somatic cell count milk showed lower concentration of protein and higher of non-protein nitrogen. There was a decrease of lactic acid bacteria in cheese made from milk containing high somatic cells count (>750,000cells/mL). Nevertheless, during the storage period, a significant increase in the extent and depth of proteolysis occurred in cheeses produced from milk with SCC higher than 400,000 cells/mL. Therefore, in order to produce a high quality Mozzarella cheese, it is necessary to control the raw material, so that SCC should be lower than 400,000 cells/mL.

Objetivou-se, no presente trabalho, validar modelos de predição de nitrogênio ureico no leite no intuito de contribuir para avaliação da adequação nutricional de dietas de rebanhos de vacas leiteiras. Foram utilizadas 8.833 observações de vacas da raça Holandesa de um rebanho comercial, registraram-se produção de leite, peso corporal, número de dias em lactação e número de lactações. Dos dados coletados, foram tiradas médias mensais a fim de se estudar o rebanho. O modelo 1 foi desenvolvido por Jonker et al. (1998) e os modelos 2 e 3 por Kauffman & St-Pierre (2001). Para a avaliação dos modelos, foram medidas a acurácia, a precisão e a robustez. Notou-se falta de acurácia para os modelos 1 (viés=2,60mg/dL) e 2 (viés=-1,95mg/dL), enquanto o modelo 3 foi acurado (-0,89mg/dL). Contudo, os modelos 1, 2 e 3 não diferiram entre si quanto à precisão (erro residual=3,72, 2,68 e 2,64mg/dL, respectivamente). Os modelos 1 e 2 não apresentaram robustez para o número de dias em lactação, tampouco o modelo 1 para a concentração de gordura. O modelo 3 foi o melhor avaliado, quando se desejou estimar as concentrações de nitrogênio ureico no leite de um rebanho de vacas Holandesas nas condições de campo estudadas.

The objective of this study was to validate prediction models for milk urea nitrogen, aiming at evaluating the efficiency utilization of diets of a dairy cows' herd. Data (8,833 observations) from Holstein cows were used, belonging to a commercial herd. Milk yield, body weight, days in milk and parity were recorded on the milk sampling days. From the database, monthly averages were calculated, attempting to study the herd. Model 1 for predicting milk urea nitrogen was developed by Jonker et al. (1998) and models 2 and 3 by Kauffman & St-Pierre (2001). In order to evaluate models, accuracy, precision and robustness of those three models were tested. Lack of accuracy was found for models 1 (mean bias=2.60mg/dL) and 2 (mean bias=-1.95mg/dL), while model 3 was accurate (mean bias=-0.89mg/dL). However, precision among models 1, 2 and 3 did not differ (residual error=3.72, 2.68and 2.64mg/dL, respectively). Models 1 and 2 did not show robustness for days in milk, nor model 1 for fat percentage. Among the 3 models studied, model 3 was the best evaluated when the aim is to estimate milk urea nitrogen concentrations or to predict urinary nitrogen excretion of a Holstein cows' herd in the field conditions evaluated.

The objective of this study was to validate three different models for predicting milk urea nitrogen using field conditions, attempting to evaluate the nutritional adequacy diets for dairy cows and prediction of nitrogen excreted to the environment. Observations (4,749) from 855 cows were used. Milk yield, body weight (BW), days in milk and parity were recorded on the milk sampling days. Milk was sampled monthly, for analysis of milk urea nitrogen (MUN), fat, protein, lactose and total solids concentration and somatic cells count. Individual dry matter intake was estimated using the NRC (2001). The three models studied were derived from a first one to predict urinary nitrogen (UN). Model 1 was MUN = UN/12.54, model 2 was MUN = UN/17.6 and model 3 was MUN = UN/(0.0259 × BW), adjusted by body weight effect. To evaluate models, they were tested for accuracy, precision and robustness. Despite being more accurate (mean bias = 0.94 mg/dL), model 2 was less precise (residual error = 4.50 mg/dL) than model 3 (mean bias = 1.41 and residual error = 4.11 mg/dL), while model 1 was the least accurate (mean bias = 6.94 mg/dL) and the least precise (residual error = 5.40 mg/dL). They were not robust, because they were influenced by almost all the variables studied. The three models for predicting milk urea nitrogen were different with respect to accuracy, precision and robustness.

Estudou-se a relação de fatores não-nutricionais e a concentração de nitrogênio uréico no leite (NUL), com o objetivo de contribuir para sua avaliação como indicador da eficiência de utilização de dietas para vacas leiteiras. Foram utilizadas 7.006 observações provenientes de 855 vacas da raça Holandesa, incluindo dados coletados no dia da amostragem de leite referentes à produção de leite, ao peso vivo, ao número de dias em lactação (DEL) e ao número de lactações (NL). Nas amostras de leite coletadas mensalmente, foram determinadas as concentrações de gordura, proteína, lactose, sólidos totais (ST), a contagem de células somáticas (CCS) e NUL. Foram também calculadas as variáveis produção de leite corrigida para 4% de gordura (LCG4%) e relação gordura/proteína. Efetuaram-se análises de regressão linear simples utilizando os dados coletados como variáveis independentes e as concentrações de NUL como variável dependente. A concentração média de NUL foi 13,3 mg/dL e a produção de leite média foi 35,8 kg/dia. Houve associação negativa entre as concentrações de gordura, proteína, lactose e sólidos totais e a CCS (transformada em logaritmo natural) e associação positiva entre as produções de leite, lactose e sólidos totais (kg) e a concentração de NUL. A produção de leite corrigida para 4% de gordura, DEL, NL e a produção de gordura e proteína se correlacionaram com a concentração de NUL, porém, não houve ajuste da equação linear. Entretanto, o peso corporal e a relação gordura/proteína não se correlacionaram com as concentrações de NUL. Entre os fatores não-nutricionais, a produção de leite e a concentração de proteína do leite foram os fatores que mais se correlacionaram com as concentrações de NUL.

The objective of this study was to evaluate the association of non-dietary factors on the concentration of milk urea nitrogen (MUN), as an indicator of efficiency of nutrient utilization by lactating dairy cows. A dataset containing 7,006 observations from 855 lactating Holstein cows were used. Milk yield, body weight, days in milk and number of lactation were collected on the milk sampling days. Monthly samples of milk were collected to determine contents of milk fat, protein, lactose, total solids, MUN and somatic cells count (SCC). Yield of milk components (fat, protein, lactose and total solids) as well as 4% fat-corrected milk (FCM) were also used in the study. Regression analyses of MUN, as the dependent variable, on FCM, SCC and content and yield of milk components were done to analyze the data. Mean MUN and milk yield averaged 13.3 mg/dL and 35.8 kg/day, respectively. Milk contents of fat, protein, lactose and total solids as well as SCC (natural logarithm transformed) were negatively associated with MUN while the opposite was observed for yields of milk lactose and total solids and milk production. Yields of milk fat and milk protein (kg), FCM, days in milk and number of lactation all were correlated with MUN, however there was lack of fit for the linear equation. No significant correlations between MUN and body weight and MUN and fat:protein ratio were observed. Among the non-dietary factors, milk yield and milk protein concentration correlated most with MUN.