BESİ PERFORMANSINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER-2

      2.  Hayvanın Beden Büyüklüğü (Frame size) :

Bugüne kadar, besi performansını etkileyen değişkenlerin çok azı hakkında etraflıca araştırma yapılmıştır bu konulardan biri de beden büyüklüğüdür. Büyüme eğrisinin genel şekli beden büyüklüğünden etkilenmez ama  vücut büyüklükleri farklı olan yakın yaş ve ağırlıklardaki hayvanlar, büyüme eğrisinin aynı noktasında bulunmazlar.

Artan vücut çatısı ölçüleri ırk özelliklerinden bağımsız olarak büyüme hızının artmasına ve aynı ağırlık için yağ kalınlığının azalmasına neden olur. Aynı ağırlıktaki hayvanlardan vücut çatısı ölçüleri daha fazla olanların etleri diğerlerine göre daha genç, aldığı kilolar da daha verimlidir. Çünkü beden büyüklüğü fazla olan hayvanlar kilo alırken su oranı yüksek, yağ oranı düşük ve enerji bakımından zengin olan kas dokusunu daha fazla üretir. 

Yapılan araştırmalara göre yüksek enerjili diyetler hem büyük vücutlu hem de küçük vücutlu hayvanlarda kilo alımını desteklemekte, ancak küçük vücutlu hayvanların aldığı ekstra kilolar yağ olurken, beden çatı ölçüleri büyük olan hayvnaların aldığı ekstra kilolar kas olmaktadır. 

      3. Kas Yapısı (Muscling): 
Asıl hedef hayvanların ağırlık artışının ağırlıklı olarak kas dokusuna kazandırılmasıdır. Buna rağmen son yıllarda hayvanların kaslanmasının düşük olması sektörün büyük sorunları arasında yer alıyor. Kas oranı yüksek olan karkaslar daha iyi fiyata satılabilirken, düşük kas içeriği karkasların kalitesini de düşürüyor.

Genel olarak değerlendirme yapmak gerekirse, karkasın kaburga bölgesindeki (ribeye area) her 10cm karelik kası için, yaklaşık 45kg karkas ağırlığı olmalıdır. Eğer 45 kiloya karşılık bu bölgede 4cm kareden az kas bulunuyorsa olursa kalite çok düşük, 4,5cm kareden az ise düşük kalite olarak değerlendirilir. Bu değer, mevcut Amerika piyasasında aşağı yukarı 4,5cm civarındadır. Ülkemizde bu çeşit bir değerlendirme yapılmadığından ne durumda olduğumuzu söylemek zor, ancak melezleme ve seleksiyon  çalışmalarına ağırlık vermemiz gerektiği açıkça ortadadır.

Canlı ağırlık artışı, hayvanın performansını belirlemede zayıf bir değişkendir. Performans değerlendirmesi yaparken yalnızca bu kriteri dikkate almak kaslanma oranını hesaba katmamak, besici tarafından sık yapılan hatalardandır ve performansı değerlendirmek için tek başına oldukça yetersizdir. 

"Karkas Randımanı (Dressing percentage)" olarak bilinen  ve sıcak karkas ağırlığının, hayvanın canlı ağırlığına bölünmesiyle edilen oran, kas dokusu yüksek olan hayvanlarda daha yüksek çıkmasına rağmen, büyüme oranı ve canlı ağırlık aynı kalmıştır. Bu da bize gösteriyor ki; kas kazanımına bağlı kilo artışı, kas oranı daha fazla olan hayvanlarda yüksek oluyor.

Eğer karkasın veya canlı hayvanın fiyatlandırılması en basit şekilde ölçülen toplam ağırlığa göre değil de  kas oranına göre belirlenirse, kaslı hayvanın avantajı ortadadır. Sıcak karkastan yağları ayıklama/ayırma uygulamasının yaygınlaşması  da kas oranı yüksek karkas sağlamada faydalı olacaktır.


...devam edecek...

Öldürücü "Prion" hastalıkları Türkiye'de

Geçtiğimiz günlerde gazetelerde okuduğumuz "bu haber" ile kontrolsüz et ithalatının, üretiminin ve tüketiminin ne kadar tehlikeli sonuçlara yol açabileceğini bir kez daha gördük. Malesef izlenebilirlik olmadan bu tip bir hastalığa yakalanma ihtimalimiz her zaman olacak. 

Linkini verdiğim haberde bakanlık yetkilileri tarafından, bu hastalığın deli dana olmadığı, farklı bir beyin iltihabı olduğu belirtilmiş. Deli dana hastalığına da, teşhis edilmiş olan Creutzfeldt-Jakop hastalığına da aynı etkenin farklı bir türü sebep olur halbuki. İki hastalık da hayvanların uygunsuz yem yemesinden yani kontrolsüzlükten ortaya çıkar. Deli dana olsun, Creutzfeldt-Jakop olsun veya prionların sebep olduğu bir başka hastalık olsun, hepsinin öldürücülüğü aynıdır yani prionların sebep olduğu bu hastalıkların insanda ve hayvanda herhangi bir spesifik tedavisi yoktur. Tek korunma yolu da izlenebilir ve konrtollü gıda tüketimidir. Başka bir deyişle, yediğiniz etin nerede ve hangi koşullar altında yetiştiğini bilmelisiniz. 

Deli dana (BSE), vatandaşımızın ölümüne yol açan Creutzfeldt-Jakop ve Scrapie gibi prion hastalıkları karkasta herhangi bir semptom görülmeksizin kasaplardan, marketlerden aldığımız etlerde kolaylıkla görülebilecek bir hastalıktır. 

Yıllardır çiftliklerde ve mezbahalarda, üretimden son kullanıcıya ulaşıncaya kadar olan tüm safhalarda izlenebilirlik üzerine çalışmalar yapıyoruz, sistemler geliştirip üretiyoruz. Malesef ülkemizde bu konunun gerekliliğine inanan öncü bir kaç büyük ve küçük çaplı üretici dışında, konuya ilgi hiç görmedik diyebilirim. Önceki dönemlerde yazdığım konuların hepsi, üreticiye izlenebilir gıda üretimi konusunda ışık tutmakta. Agrinet sistemi ise ülkemizde hayvancılığı oluşturan hem kamu hem de özel işletmelerde toplam izlenebilirlik sistemini sağlıyor. Yani ülkemizde kesilmiş olan bütün hayvanları geriye dönük takip sistemi ile incelemek, hangi üreticiden geldiğini, ne çeşit yemlerle beslendiğini, ne zaman hangi hastalıklara yakalanıp hangi ilaçlarla tedavi edildiğine kadar bilmek mümkün.

Amerika Birleşik Devletleri'nde yıllardır izlenebilirlik için bazı ülkelerin toplam bütçeleri kadar harcama yapılmasının sebebi BSE yani delidana hastalığıdır. İzlenebilirlik için bu kadar masraf yapmaları ve bazı standartlar getirmeleri kesinlikle boşa değil. 

Bir hastalık olduğunda kaynağına kadar geri takip edebilmek, hangi hayvandan hangi üreticiden ve hatta hangi yemden kaynaklandığını bulabilmek kitlesel ölümleri önlediği gibi maddi kayıpların da önüne geçer. 

Umuyorum ki artık bizim ülkemizde de bu tip haberlere sessiz kalınmasın, üreticiler belli standartlara sahip olmaları için baskı ile karşılaşsın, bizler için de güvenli gıda ortamı sağlansın. 

BESİ PERFORMANSINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER-1

Besicilikte başabaş giden fiyatlar nedeniyle, hatasız bir proje oluşturmak öncelikli amaçtır. Bu değişkenler doğru hesaplanırsa besi performansı önceden doğru tahmin edilebilir. Ortalama günlük yem alımı (Average daily feed intake-ADFI), ortalama günlük kilo alımı (average daily gain-ADG), yem dönüşüm oranı (feed conversion-F/G), besideki günler, karkas özellikleri, morbidite ve mortalite (hastalık ve ölüm oranları) bir grup hayvandan diğerine çok büyük farklılıklar gösterebilir. Bu yazımda besi performansını etkilediği bilinen faktörlerin hayvanın özellikleriyle karşılaştırılmasından bahsedeceğim. Bu faktörler başlangıç kilosu veya yaşı, vücut genişliği, kas yapısı, ırk, cinsiyet, kondisyonu veya önceki beslenmesi, önceki yönetim ve çevre koşulları gibi tanımlanmış bilgileri içeriyor.

1. Başlangıç Kilosu veya Yaşı: 

Ticari işletmelerde performans takibinde rutin olarak dikkat edilen tek kriter yem tüketimidir, kilo artışı ve verim büyük ölçüde bu kriterle bağlantılıdır. Genellikle, ortalama günlük kilo artışı yem alımından tahmin edilebilir. Maksimum kilo almını elde etmek için, düzenli yem alımı sığır yetiştiricisinin amacı olmalıdır. Yaşın ve başlangıç kilosunun besi sığırının kuru madde alımında önemli ve tahmin edilebilen etkileri vardır.

Yem tüketimi tahminlerinin çoğu, kilo alımındaki artışa bağlı olarak, yem tüketiminde eğrisel bir artış beklentisi ile yapılır. Bu da, hayvan ağırlaştıkça yem tüketimi artar, ama vücut ağırlığına göre yem tüketim yüzdesi düşer anlamına gelir. Bazı tahminlerde ise yaşa göre değerlendirme yapılmaz. Yaşın etkileriyle ağırlığın etkilerini birbirinden ayırmak zordur ve bu etkiler eşit değildir.

Genellikle hayvanın yeme alışmasıyla, yem tüketimi besi döneminin başında hızla artar; daha sonra kilo alımı devam ettiği halde besi döneminin sonuna kadar yem tüketimi çok yavaş olarak artmaya devam eder veya sabit kalır.

Başlangıç kilosu dikkate alınmadan incelendiğinde yine benzer bir tablo gözlenir ancak, başlangıç kiloları daha yüksek olan hayvanların her noktada yem tüketimleri daha fazla olur. Başlangıç kilosu dikkate alınmadan, yem tüketimine dayalı yapılan ADG (ortalama günlük kilo alımı) tahminlerinde öngörülen performans, gerçekte elde edilecek olan performanstan daha yüksek çıkabilir. 

Türkiye'de besiye alınan hayvanlar ya doğumdan hemen sonra ya da 6 aylık civarında oluyor; ancak ABD'de bir yaşındaki sığılar üzerinde yapılan araştırmalar örnek olsun diye bahsetmekte fayda görüyorum. Bir yaşına gelen sığırlar tahmin edilebilen miktarlarda yem tüketir. Besinin ilk 40-50. günlerinde yem tüketiminde doğrusal bir artış gösterirler. Sonra 40 gün yem tüketimi sabit kalır, sonra da  kesime kadar yem alımı düşüş gösterir. Buzağılar ise, yaklaşık 70 gün boyunca kademeli bir yem tüketim artışı gösterir, sonra da yem tüketimi sabitlenir.

Amaç: Tam Entegrasyon AGRİNET

Bugüne kadar kayıt tutma, raporlama, yönetim ve entegrasyon konularının öneminden sık sık bahsettim. Agrinet sistemi; sürü yönetiminde ve mezbahada tutulan bu kayıtların işletmeye sayısız faydasının olması dışında, bir de bu değerli verilerin biz tüketicilere kadar ulaşması ayrıca da devletin kendi hayvan varlığını nicelik ve nitelik yönünden takip edilebilmesi temelini oluşturur. Ne var ki ülkemizde bu bilgiler işletmelerin kendi veri bankalarıyla sınırlı kalıyor, ne devletin genel veritabanına dinamik bir şekilde işlenebiliyor, ne de tüketiciye ulaştırılması mümkün oluyor.

Teknolojiyi doğru kullanarak dünyanın en iyi takip edilen hayvancılık sistemine, tüm etlerin üretim standartlarına göre sınıflandırıldığı tam izlenebilirlik ile tüketildiği bir gıda kontrol sistemine sahip olmak aslında hiç zor değil. Bugüne kadar başarısız olan sistemlere harcanan emek ve parayı düşünürseniz aslında maliyetleri çok düşüren bu sistemi oluşturmak için öncelikle mevcut hataları görmeliyiz. 

Sorunlar:

• Büyükbaş hayvanların kaydedildiği kamu sistemleri sadece kamu personeli tarafından kullanılabiliyor. 
• Veteriner hekimlerce yapılan işlemler bir çok farklı yere defalarca işlenmek zorunda kalındığı için hatalar oluşuyor. 
• Serbest çalışan meslektaşlarımın hazırladığı raporlar sisteme hatasız girilemiyor.
• Veriler sahadan düzenli toplanamıyor ve kayıt tutulamıyor. 
• Toplanan veriler bilgiye dönüştürülemiyor. 
• Gerek serbest hekimlerde gerekse kamuda tutulan veriler bir çok farklı formatlarda tutuluyor. 
• Bu değerli bilgiler ve sistemler birbirlerini görmüyor, herhangi bir entegrasyon kesinlikle yok.

Ülke olarak ihtiyaçlarımız da sorunlarımız kadar ortada:

• Hızlı, hatasız, entegre veri girişi. 
• Verinin ihtiyaç noktalarında bilgiye dönüşerek fayda sağlaması.  

Çözüm:

• Gelişmiş ülkelerde en çok kullanılan çözüm olan elektronik kimliklendirme, hayvan tanımlamada otomasyonun vazgeçilmezidir.
• Mobil ve entegre sistemlerle anlık veri giriş ve sorgulama imkanı bulunması, hatasız kayıt tutma imkanı sağlar. 

 

• Çiftlikte, kamuda, serbest hekimlikte ve sanayide sistem entegrasyonu ile tüm bu sorunlar çözülür. 

Bunun için düşündüğümüz çözümse;

• Ortak kodlar ve ortak dili bünyesinde bulunduran
• Sistemleri birbiriyle konuşturan
• Kendi bünyesinde veri sahibinin isteği dışında veri tutmadan, sadece verilerin sistemler arasında transferini sağlayan
• Yüksek güvenlikli
• Yol gösterici ve sistemler arası entegrasyonu sağlayan bir sistem. 

Peki bu sistem nasıl çalışacak?

Sahada bulunan serbest veteriner hekimler, mesleki bilgilerini kullanmanın yanısıra, hayvanlara yaptıkları işlemlerin bir kısmını da düzenli olarak merkezi sisteme raporlamak durumunda. Ülkemizdeki hayvan mevcudunun çoğunluğunun da, küçük gruplar halinde olup serbest veteriner hekimler tarafından medikal bakımlarının yapıldığını düşünürsek, bilgilerin sisteme doğru şekilde aktarımının ve aktarılan bilgilerin kamu çalışanları tarafından doğru şekilde ve zamanında sisteme giriş yapılmasının önemi ortada. Hem çok vakit alan, hem de gerçekte uygulanmayan bu yöntem yerine Agrinet sistemi kullanılırsa, hekimler sadece hekimliğini yapabilecek. Aktarılmasını istedikleri bilgileri de ister telefonlarından (3G ve GPS özellikli, WEB, WAP ve Agrinet entegre yazılımlar yüklenmiş olmalı), ister sahaya yanlarında götürdükleri el terminallerinden (bu el terminalleri aynı zamanda kendi hastalarının kayıtlarını da tutan, hayvanların kulaklarında mikroçipleri okuma yeteneğine sahip çok dayanıklı bilgisayarlardır) veya kendi bilgisayarlarındaki yazılım aracılığıyla "tek tıkla" sisteme gönderebilecekler..

• Sistem klinik yönetim programına girilen veriyi ilgili işletme yönetim sistemine gönderir.
• İşletme yönetim sistemlerine girilen verileri ilgili sorumlu veteriner hekime ait klinik yönetim programına gönderir.
• Laboratuvarlardan gelen sonuçlar ilgili işletme ve klinik yönetim sistemine gönderilir.
• Kesimhaneye gelen hayvanın bilgilerini veritabanlarından sorgular.
• İlaçların, laboratuvar testlerinin ve diğer medikal işlemlerin ortak kodlarını sağlar.

Hayvanların ülke çapında nerede yetiştiğine ve nerede kesildiğine bağlı olmaksızın çiftlikten sofraya kadar izlenebilirlik sağlanması Agrinet ile mümkün.

Kaydedilecek ve sorgulanabilecek veriler;

• Suni tohumlama verileri (Tohum bilgisi, uygulayan hekim, tarih, saat, işletme, hayvan)
• Aşı bilgileri (aşı, uygulayan hekim, tarihi saat, işletme, hayvan)
• Hastalık ve tedavi bilgileri, uygulanan ilaç ve işlemler, ilaçların ette ve sütte arınma süreleri
• Hayvan doğum ve pedigri bilgileri

 Bu bilgileri cep telefonunuzdan, el terminallerinden, araç içi bilgisayarlardan veya normal bilgisayarlardan sisteme göndermek mümkün.

Bu cihazlarda veri alışverişiniz için kullanabileceğiniz yazılımlar;

• Agritrack (Çiftlik Yönetim Sistemi)
• IntegraFarm Enterprise (Çiftlik Yönetim Sistemi)
• VetPractice (Veteriner Klinik Yönetim Yazılımı)
• Meatsys Kesimhane otomasyonu
• Web tabanlı kullanıcı arayüzü olacak.

Böylece Veteriner Hekimlerin sahada yaptığı işlemleri tek "tık"la:

• Agrinet'e
• Klinik yönetim yazılımına
• Çiftlik Yönetim sistemine
• Tarım bakanlığı raporlarına aktarması mümkün olacak. 

Sistem ayrıca, mezbahalarda, hayvan pazarlarında ve diğer veteriner hekim kontrolü gereken tüm noktalarda bir veri bankası olarak kullanılacak. 

Hayvanları tanımlamak için kullanılan RFID özellikli kulak küpelerini okumak için, el terminallerinin yanı sıra diğer okuyucu cihazlar da sahada sıklıkla kullanılıyor. Bunlar panel okuyucular olabileceği gibi standartlara uygun diğer tüm okuyucular kullanılabilir.

 Bu tarz standar okuyucular üretici kodunu ve ISO kodunu okur, bilgisayara veriyi gönderir ve veritabanından program vasıtası ile küpe numarasını sorgular. Hafızasında okuduğu ISO kodlarını saklar.

Panel okuyucular ise, mezbaha ve hayvan pazarlarında bulunan hayvan sıkıştırma ünitelerine veya giriş kapılarına bağlı okuyuculardır; bir terminal vasıtası ile küpeyi okutarak  hayvanı AGRINET ve çiftlik otomasyon sisteminden aynı anda sorgulayabilir ve yapılan işlemlerin sisteme girişini yapabilirler.

Resimdeki otomatik tartım ve ayırma sistemleri de tüm bu işlemleri gerçekleştirmek içn uygundur.