Tradicionalmente, a seleção genética nas raças zebuínas é focada em características relacionadas ao crescimento, devido à importância produtiva, econômica e por apresentarem resposta favorável à seleção quando aplicadas como critério de seleção. Contudo, nos últimos tempos há uma preocupação emergente sobre a seleção focada em características de crescimento em idades jovens e o impacto no tamanho adulto, composição da carcaça, fertilidade e produtividade nos rebanhos zebuínos.

Fotos: Divulgação/Arquivo OPR

A seleção para precocidade sexual e fertilidade também tem notoriedade dentro do melhoramento genético de zebuínos. A antecipação da prenhez é uma característica que possibilita melhorar a fertilidade e a precocidade sexual, e apresenta alta variabilidade genética aditiva, justificando sua aplicação como critério de seleção na pecuária de corte.

Diante disso, na seleção para maiores taxas de crescimento e precocidade sexual, nota-se que a incidência de problemas ao parto (distocia) aumentou nos últimos anos, provavelmente devido ao maior peso ao nascer do bezerro e menor idade ao primeiro parto de novilhas precoces, como consequência do incremento da precocidade sexual dos rebanhos. A distocia em novilhas tem efeitos desfavoráveis na fertilidade, proporcionando menores taxas de reconcepção, descarte de matrizes, além de prejudicar a viabilidade e aumentando a taxa de mortalidade de bezerros.

Atualmente, a característica peso ao nascer (PN) é o critério de seleção adotado para indicar dificuldade de parto nas raças zebuínas. As estratégias de acasalamento envolvem o uso de DEPs (diferença esperada na progênie) moderadas a baixas para PN visando menor incidência de distocias. No entanto, estudos evidenciam que a seleção para baixo PN pode interferir no desenvolvimento animal, prejudicando o ganho de peso e peso vivo em idades mais avançadas. Em vista disso, são necessárias alternativas de seleção genética que possibilitem solucionar essa questão.

Nas raças taurinas, a característica facilidade de parto (FP) é um componente essencial da eficiência reprodutiva. Já nas raças zebuínas ainda são escassos relatos dessa característica. Embora a seleção indireta para baixo PN possa contribuir para reduzir distocias, a seleção direta para FP associada com a seleção para PN seria uma interessante alternativa e resultaria em ganho genético em longo prazo.

Estudo avalia a importância da facilidade de parto

O cenário da pecuária de corte atual busca aumentar de forma sustentável a rentabilidade do rebanho e reduzir a incidência de problemas ao parto. Diante disso, a Associação Nacional de Criadores e Pesquisadores (ANCP) em parceria com a USP, Unesp e Embrapa Cerrados realizou um estudo com o intuito de analisar a importância da adoção da facilidade de parto como critério de seleção, quantificar a variabilidade genética dessa característica e a associação genética entre FP e outras características como crescimento, reprodução, carcaça e eficiência alimentar em primíparas da raça Nelore.

O conjunto de dados fenotípicos utilizados foi fornecido pelo programa de melhoramento genético Nelore Brasil da ANCP. Os dados de FP de novilhas primíparas foram coletados

de 21 rebanhos distribuídos pelo Brasil. Os animais foram classificados quanto à necessidade de assistência ao parto, sendo 88% dos partos sem assistência e 12% necessitaram de assistência.

O estudo, que teve início em 2019, comprovou que a correlação genética estimada entre FP e características indicadoras de precocidade sexual das fêmeas foi moderada, sugerindo que a seleção para antecipação do parto em novilhas aumentaria a incidência de problemas de parto nessa categoria, o que traz consequências negativas para a fertilidade, reforçando a importância da seleção para facilidade de parto como critério auxiliar de seleção, principalmente em rebanhos selecionados para precocidade sexual.

Entre peso ao nascer e facilidade de parto as estimativas de correlação genética foram moderas e negativas, indicando que a seleção para menor peso ao nascer reduziria a incidência de distocia. Apesar da correlação genética moderada com FP, a estimativa não é alta o suficiente para afirmar que a característica PN possa substituir ou servir como indicador direto de FP em bovinos Nelore. Além disso, a seleção para baixo PN pode proporcionar impacto negativo nos pesos subsequentes após o desmame. Assim, é possível inferir que a FP é um componente crucial a ser considerado para reduzir problemas de parto em vacas primíparas da raça Nelore.

Para características de crescimento pós-desmame, as estimativas de correlação genética foram baixas e próximas de zero, indicando que a seleção para desempenho pós-desmame não influenciaria a FP. Esses resultados reforçam que se o objeto de seleção é reduzir problemas de parto, é mais vantajoso aplicar a seleção direta para FP ao invés da seleção para PN, uma vez que a seleção para baixo PN poderia potencialmente retardar o crescimento animal, dada a sólida e favorável correlação genética entre PN com peso ao desmame e sobreano.

Em relação às características de carcaça, as estimativas de correlações genéticas com FP foram baixas, sugerindo que a seleção para facilidade de parto não afetaria o rendimento de carcaça, a deposição de gordura intramuscular ou a espessura da gordura subcutânea. Da mesma forma, as estimativas de correlações genéticas obtidas entre FP com características indicadoras de eficiência alimentar foram baixas. Assim, se é desejável obter seleção genética para carcaça, eficiência alimentar e bom desempenho ao parto, todos esses critérios de seleção devem ser trabalhados em conjunto, uma vez que essas características apresentam correlações desfavoráveis.

A seleção para FP em primíparas é um critério importante a ser considerado na raça Nelore, dado o impacto dos efeitos genéticos diretos e maternos sobre esta característica. As estimativas de herdabilidade para FP obtidas no estudo indicaram que a seleção para essa característica é viável para reduzir os problemas ao parto em novilhas precoces.

Outro ponto importante evidenciado neste estudo é a seleção e acasalamento de fêmeas precoces, onde a FP deve ser levada em consideração para reduzir problemas de parto nessa categoria. Além disso, a associação genética entre FP e PN apontou que selecionar apenas para baixo peso ao nascer para reduzir problemas de parto não é a estratégia mais adequada para aumentar a facilidade de parto em novilhas Nelore.

Portanto, os resultados indicam que a adoção de um modelo de seleção multicaracterística combinando a seleção para FP com características reprodutivas e de crescimento melhoraria a seleção para precocidade sexual, resultando em maior sucesso reprodutivo, com menor incidência de problemas ao parto, sem prejudicar o desempenho das características de crescimento, eficiência alimentar e de carcaça.

Os cinco anos de estudo científico resultaram na criação da DEP para facilidade de parto para a raça Nelore que será lançada de forma inédita ao mercado brasileiro no 28° Seminário Nacional de Criadores e Pesquisadores da ANCP, que acontece no dia 16 de agosto, em Uberaba (MG).

Em um mundo cada vez mais preocupado com as mudanças climáticas, a agricultura surge como uma peça-chave na busca por soluções sustentáveis. No entanto, compreender e mitigar as emissões de gases de efeito estufa (GEE) provenientes das operações agrícolas requer uma abordagem baseada em dados ambientais precisos e abrangentes. Esses números não apenas ajudam na avaliação das emissões, mas também orientam estratégias eficazes de adaptação.

Os dados ambientais nos fornecem uma visão detalhada das práticas agrícolas, condições do solo, uso da terra e padrões climáticos, que são todos determinantes nas emissões de GEE. Por exemplo, a aplicação de fertilizantes pode levar à emissão de óxido nitroso (N2O), enquanto a decomposição anaeróbica de resíduos orgânicos pode resultar em emissões de metano (CH4). Sem dados precisos sobre esses processos, é impossível desenvolver estratégias eficazes de mitigação.

Vejo os dados ambientais como essenciais para identificar áreas de risco e pontos críticos de emissão. Com o monitoramento contínuo do ambiente agrícola, podemos detectar padrões sazonais, tendências de longo prazo e pontos de emissões específicos que exigem atenção. Isso permite uma abordagem mais direcionada na implementação de medidas de mitigação, maximizando o impacto positivo das ações tomadas.

A agropecuária que usa sistemas integrados e outras práticas de baixo carbono é a única atividade produtiva que remove carbono em seu ciclo e deve ser a melhor ferramenta para contribuir para a mitigação de eventos climáticos, principalmente no Brasil. Conhecer as informações de emissões nas operações ajuda a direcionar e planejar a prioridade dos investimentos em descarbonização.

No entanto, é importante reconhecer que a mitigação das emissões de GEE na agricultura não é uma tarefa fácil. Requer uma abordagem colaborativa que envolva agricultores, pesquisadores, governos e a sociedade como um todo. Creio que os dados ambientais não são apenas uma ferramenta técnica, mas também uma fonte de informação que pode influenciar políticas, incentivar práticas sustentáveis e promover uma mudança cultural em direção a uma agricultura mais verde e resiliente.

Além disso, os dados ambientais alimentam modelos de emissões de gases de efeito estufa, fornecendo previsões precisas sobre os impactos de diferentes práticas agrícolas e cenários climáticos. Acredito que esses modelos ajudam os agricultores a tomar decisões sobre estratégias de mitigação, como o uso de técnicas de cultivo de baixo carbono, gestão eficiente de fertilizantes e captura de biogás a partir de resíduos agrícolas.

Ao investir em tecnologias de monitoramento e análise de dados, os agricultores podem reduzir suas emissões de GEE e também contribuir significativamente para os esforços globais de combate às mudanças climáticas.

No limiar entre tradição e inovação, o setor do agronegócio confronta-se com a urgência de uma transformação que é tanto cultural quanto tecnológica. A digitalização, longe apenas de deixar mais moderno os processos estabelecidos, representa a reinvenção da produtividade agrícola. Estamos testemunhando uma era onde a inteligência artificial, o big data e a internet das coisas (IoT) não são mais termos reservados para o lado urbano das cidades, mas são, de fato, a nova realidade do campo.

Segundo o Banco Mundial, o setor é responsável por 10% do PIB dos países da América Latina. Só no Brasil, já representa 24,4% do PIB, estimado em R$ 2,63 trilhões (Cepea/CNA). E parte desse resultado pode ser atribuído à inovação.

Desde a década de 70, o agronegócio no Brasil se destacou por adotar a prática de duas safras anuais, um marco inicial em sua trajetória de inovação. Essa evolução não se deu apenas pelo avanço no maquinário, mas também pelo significativo investimento em pesquisa e desenvolvimento, culminando em um impressionante aumento de 59% no valor bruto da produção agrícola.

A ascensão é marcada por um incremento médio anual de 1,4% na eficiência (Brasil, 2021), resultado principalmente da redução do uso do solo e da incorporação intensiva de tecnologias avançadas.

Digitalização e produtividade agrícola

O agronegócio está vivenciando uma era de disrupção tecnológica, a digitalização, embora inicialmente possa parecer distante do contexto rural, tem demonstrado um alinhamento natural com as necessidades do campo. Implementações digitais estratégicas têm proporcionado um aumento médio de 20% na eficiência operacional, enquanto a otimização de recursos tem levado a uma redução de custos que pode chegar a 30%, segundo projetos recentes em que eu tive a oportunidade de participar.

Com o emprego de ferramentas avançadas, o setor tem testemunhado melhorias notáveis tanto em termos de produção quanto na gestão sustentável de recursos.

Projetos de implementação de sistemas de monitoramento de combustível baseados em IoT, por exemplo, têm mostrado ganhos significativos na eficiência do uso de recursos que resultam em uma redução de 25% no consumo de combustível por meio de otimização logística e prevenção de desperdícios. Uma boa taxa de economia, considerando que o combustível é um dos maiores custos variáveis na operação agrícola.

Impacto na redução de custos

Mas nem tudo são flores. O agronegócio enfrenta desafios únicos em termos de conectividade e acesso a informações em tempo real. De acordo com o Agtech Report 2023, 73% das propriedades rurais brasileiras não têm acesso à internet.

Por isso, soluções como aplicativos assíncronos que funcionam offline, por exemplo, atuam bem neste cenário. Estes, não só permitem o acesso a informações críticas e gestão de tarefas, como também aprimoram a comunicação entre as frentes de trabalho, resultando em melhor planejamento e execução das operações agrícolas.

Atualmente, existem, por exemplo, projetos que envolvem soluções de pagamento digital integrado e sistemas de crédito simplificados que permitiram às operações agrícolas uma diminuição em seus ciclos de pagamento e recebimento em 35%, aumentando a liquidez e reduzindo a necessidade de capital de giro. Essas plataformas também têm proporcionado uma economia direta em taxas de transação e custos administrativos, com relatórios apontando uma diminuição de até 40% nestes itens.

Os dados não mentem: a digitalização não é apenas um complemento ao agronegócio — ela é um componente crítico, um verdadeiro divisor de águas que amplia horizontes e abre caminho para um futuro onde eficiência e sustentabilidade caminham lado a lado.

Com ganhos expressivos em redução de custos e melhorias de eficiência, a transformação digital se estabelece como a chave para um agronegócio resiliente, próspero e mais competitivo.

É um convite à mudança de paradigma, uma revolução que transcende as barreiras tradicionais do campo. No centro dessa revolução, existe a possibilidade de uma conectividade sem limites, uma rede de informações que permeia cada hectare, cada operação, cada decisão. Enquanto avançamos em direção a esse futuro, o tempo de resistência ficou para trás; é hora de alavancar a mudança, de liderar a evolução. Este é um ponto de virada para a transformação.