02384nam a2200229 a 450000100080000000500110000800800410001910000200006024502150008026001170029552015250041265000110193765300250194865300290197365300200200265300230202270000200204570000200206570000210208570000230210670000250212915956652024-04-25       2007    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aLOPES, F. C. F.  aAvaliação do modelo CNCPS na predição da produção de leite e do consumo de matéria seca de vacas Holandês x Zebu sob pastejo em Brachiaria brizantha suplementada com concentrados.h[electronic resource]  aIn: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 44., 2007, Jaboticabal. Anais... Jaboticabal: SBZc2007  aA produtividade de rebanhos leiteiros pode ser incrementada com dietas formuladas em modelos matemáticos de predição de desempenho. O Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) opera com grande parte das suas equações estabelecidas em região de clima temperado. Portanto, sua utilização em condições tropicais necessita de prévia avaliação. O objetivo deste trabalho foi avaliar o CNCPS na predição do consumo de matéria seca (CMS) e da produção de leite (PL) de vacas da raça Holandês, manejadas em free-stall, recebendo dieta baseada em silagem de milho suplementada com concentrado e, eventualmente, com acesso restrito a uma pastagem de Cynodon spp. Três ensaios foram conduzidos de julho de 2004 a janeiro de 2005, no “Sistema de Produção de Leite da Genizinha” da Embrapa Gado de Leite, em Coronel Pacheco (MG). Foram utilizadas 14 vacas nos terços inicial (Ensaio 1), médio (Ensaio 2) e final (Ensaio 3) da lactação. No Ensaio 1, além da silagem de milho, as vacas receberam cana-de-açúcar picada adicionada de 1% da mistura 9:1 uréia:sulfato de amônia. Nos Ensaios 1 e 2, após a ordenha da tarde e até a ordenha da manhã do dia seguinte as vacas permaneceram em piquete de Cynodon spp, sendo o CMS estimado utilizando o indicador externo óxido crômico. O CNCPS subestimou em 20,2% o CMS mensurado/estimado e superestimou em 7,1% a PL observada, apresentando, respectivamente, baixa (r2 = 0,36723) e média (r2 = 0,6766) precisão na predição destas variáveis.  aBovino  amodelo de predição  anutrição de ruminantes  asuplementação  avaca em lactação1 aDUQUE, A. C. A.1 aMOTTA, A. C. S.1 aRODRIGUES, G. S.1 aLANES, E. C. M. de1 aSANTOS, A. J. R. dos