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Resumen de Necesidades de mantenimiento y crecimiento de la Dorada (Sparus aurata L.)

Ignacio Jauralde García

  • La dorada (Sparus aurata) es la especie piscícola que más se produce en los países mediterráneos, sin embargo no ha sido hasta hace relativamente poco cuando se empezaron a estudiar sus necesidades nutritivas reales.

    Estudios previos, realizados mediante modelos factoriales, de Lupatsch et al., (1998, 2001, 2003), permiten calcular las necesidades nutritivas de doradas de hasta 150 gramos de peso final. Sin embargo, es en las últimas fases del engorde cuando más relevante es la composición óptima de los piensos, por las cantidades ingeridas y por qué es cuando más afecta a la composición final del pez.

    El objetivo de la presente tesis fue desarrollar un modelo factorial que permita estimar las necesidades nutritivas en dorada considerando diversas situaciones de crecimiento para un rango de pesos de entre 20 y 450 gramos, así como diseñar piensos con una composición nutritiva óptima.

    Para ello se realizaron 6 experimentos, con doradas de entre 23 g y 433g, a las que se alimentó con tasas de alimentación crecientes desde ayunas hasta saciedad aparente, con el fin de determinar las curvas de respuesta, retención de proteína y retención de energía, y de crecimiento ante dosis crecientes de alimento.

    Los resultados muestran que la eficiencia de utilización de la proteína y energía depende del nivel de alimentación o de la velocidad de retención de los mismos. Con los resultados obtenidos, se pudieron desarrollar modelos factoriales capaces de determinar las necesidades de mantenimiento y de crecimiento en función de la velocidad de crecimiento deseada y con ellas definir los piensos que optimizan la eficiencia de los nutrientes ante diversas situaciones.

    Los piensos actuales tienen una proporción de proteína digestible /energía digestible (PD/ED) subestimada, de entre 20 y 25 g MJ-1, lo que produce un engrasamiento paulatino de la dorada. Un ratio de PD/ED de entre 25-30 g MJ-1, parece más adecuado para optimizar las eficiencias y mejorar los índices de conversión alimentarios.


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