Predicción del porcentaje de proteína total a partir de muestreos parciales y ajuste de efectos medioambientales
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Objetivo. Hallar una ecuación matemática para estimar el porcentaje de proteína promedio total (PPPT), a partir de la producción parcial (PP) y otros factores ambientales que afectan esta característica. Materiales y métodos. La investigación fue realizada en tres fincas lecheras del departamento de Antioquia, Colombia. Se muestrearon 182 vacas Holstein
la captura de información se llevó a cabo mediante muestreos mensuales de dos ordeños diarios. Se tomó información relacionada con hora de entrada al ordeño, producción de leche, número de parto, época del parto y los días en lactancia. El análisis estadístico se realizó mediante un modelo de regresión múltiple donde se determinaron las fuentes de variación significativas sobre el porcentaje de proteína total del día. A partir de los coeficientes de regresión estimados se generó un modelo de predicción para la variable antes mencionada. Resultados. Los efectos número de parto, días de lactancia, producción de proteína parcial (pm), producción de leche, expresión cuadrática de la producción de proteína parcial (am), producción de proteína parcial (am) y el intervalo entre ordeños tuvieron un efecto significativo (p<0.05) sobre el porcentaje de proteína total del día
a partir de estos efectos se generaron dos modelos de predicción de PPPT a partir de un muestreo parcial (am y pm). Conclusiones. El PPPT está afectado por diversos factores medioambientales que deben ser ajustados para los modelos de predicción. Estos modelos pueden ser aplicados para ajustar datos de un muestreo parcial (am o pm) y ajustarlos posteriormente a un valor de producción de proteína promedio día, en los programas de mejoramiento genético.

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Publié le 01 janvier 2012
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Langue Español

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2884Rev.MVZ Córdoba 17(1):2884-2890, 2012.REVISTA MVZ CÓRDOBA • Volumen 17(1), Enero - Abril 2012
ORIGINAL
Predicción del porcentaje de proteína total a
partir de muestreos parciales y ajuste de efectos
medioambientales
Prediction of total protein percentage from partial sampling and
adjustment of environmental effects
1 2 3Maria C Ceballos B, * Zoot, Guillermo Correa L, Ph.D, Julián Echeverri Z, Ph.D.
1 2Fundación CIPAV. Grupo BIOGEM, Medellín, Colombia. Universidad Nacional de Colombia. Facultad
3de Ciencias Agropecuarias, Medellín, Colombia. Universidad Nacional de Facultad de
Ciencias Agropecuarias, Departamento de Producción Animal. Grupo BIOGEM. Medellín, Colombia.
*Correspondencia: mceballos30@gmail.com
Recibido: Junio de 2010; Aceptado: Agosto de 2011.
RESUMEN
Objetivo. Hallar una ecuación matemática para estimar el porcentaje de proteína promedio total
(PPPT), a partir de la producción parcial (PP) y otros factores ambientales que afectan esta característica.
Materiales y métodos. La investigación fue realizada en tres fncas lecheras del departamento de
Antioquia, Colombia. Se muestrearon 182 vacas Holstein; la captura de información se llevó a cabo
mediante muestreos mensuales de dos ordeños diarios. Se tomó información relacionada con hora
de entrada al ordeño, producción de leche, número de parto, época del parto y los días en lactancia.
El análisis estadístico se realizó mediante un modelo de regresión múltiple donde se determinaron
las fuentes de variación signifcativas sobre el porcentaje de proteína total del día. A partir de los
coefcientes de regresión estimados se generó un modelo de predicción para la variable antes
mencionada. Resultados. Los efectos número de parto, días de lactancia, producción de proteína
parcial (pm), producción de leche, expresión cuadrática de la producción de proteína parcial (am),
producción de proteína parcial (am) y el intervalo entre ordeños tuvieron un efecto signifcativo
(p<0.05) sobre el porcentaje de proteína total del día; a partir de estos efectos se generaron dos
modelos de predicción de PPPT a partir de un muestreo parcial (am y pm). Conclusiones. El PPPT
está afectado por diversos factores medioambientales que deben ser ajustados para los modelos de
predicción. Estos modelos pueden ser aplicados para ajustar datos de un muestreo parcial (am o pm)
y ajustarlos posteriormente a un valor de producción de proteína promedio día, en los programas de
mejoramiento genético.
Palabras clave: Ecuaciones, factores ambientales, matemáticas, mejoramiento genético (Fuente: CAB).
2884Ceballos - Predicción del porcentaje de proteina total a partir de muestreos parciales 2885
ABSTRACT
Objective. To fnd a mathematical expression for calculating the average percentage of total
protein (APTP) from the partial production (PP) and other environmental factors that affect this
characteristic. Materials and methods. The study was conducted on three dairy farms in the
department of Antioquia, Colombia. 182 Holstein cows were sampled; the data capture was carried
out through monthly sampling of the two daily milking sessions. Milking activity beginning time, milk
production, number of births produced, season of parturition and days in lactation were recorded.
The statistical analysis was conducted using a multiple regression model which identifed signifcant
sources of variation on the total daily protein content. Based on the estimated regression coeffcients
a prediction model for the aforementioned variable was generated. Results. The number of births
produced, days in lactation, partial protein production (pm), milk production, quadratic expression
for partial protein production am, partial protein (am) and milking intervals had signifcant
effects (p<0.05) on the total daily protein percentage content. Two models for APTP prediction from
a partial sample (am and pm) were generated from these effects. Conclusions. The APTP is affected
by various environmental factors that must be adjusted for prediction models. These models can
be implemented to adjust data from a partial sample (am or pm) and further adjusted to a reliable
average daily protein production in genetic breeding programs.
Key words: equations, environmental factors, genetic improvement, mathematical (Source: CAB).
INTRODUCCION
El porcentaje de proteína valora la calidad etc.) y factores ajenos al animal, relacionados
biológica y económica de la leche (1) siendo al clima, al manejo, al sistema de producción
fundamental para el rendimiento económico entre otros. A pesar de lo sencillo que parece,
de los hatos lecheros. Gran parte del esfuerzo este modelo es bastante complejo ya que la
en la selección se ha dedicado al incremento medición del componente genético y ambiental
de la producción de proteína (2). Desde hace trae implícitos muchos elementos (12).
algunos años la demanda de lácteos ha forzado
a los criadores a buscar la selección de ganado En la evaluación genética de los bovinos
lechero con otras características, además de la productores de leche es necesario corregir
producción abundante de leche (3,4). fuentes de variación ambiental que infuyen
sobre las características de importancia
En países de referencia como Estados Unidos, económica, estas correcciones permiten reducir
según USDA (5) la producción nacional de leche el error de las comparaciones entre animales y
entre 2009 y 2010 fue de 15,3 billones de libras, aumentar la precisión de los valores genéticos
mientras que la producción en Colombia estimada predichos (13). Dentro de estas fuentes de
al 2009 fue 5760 millones de litros, es decir, cerca variación se encuentran el número de partos,
de 16 millones de litros diarios (6-9). etapa de lactancia, raza, el efecto de intervalo
entre ordeños, la época de parto, el año de parto,
El aporte directo al producto interno bruto (PIB) el efecto del hato, el número de ordeños entre
de la ganadería de leche en Colombia es de otros. Varios de estos factores actúan en forma
3.6%. En general la ganadería aporta el 26% conjunta produciendo interacciones (1,13-15).
del total del PIB del sector agropecuario y el
60% del total del sector pecuario (8,10). Los factores de ajuste fueron creados con
el fn de minimizar el error medio ambiental
El uso de parámetros genéticos como la en comparación de animales con diferencias
heredabilidad, repetibilidad y valores de cría marcadas en cuanto a edad, raza, año, época
son de gran importancia para la selección, ya de parto y otros. El ajuste para efectos causa
que aseguran el progreso genético (11). Los una disminución de la varianza ambiental,
componentes de la leche tienen una variación disminuyendo así la sobre-estimación del valor
específca en cada raza de ganado, sin embargo genético de algunos animales y subestimación
estos pueden ser modifcados por dos factores de otros (13,15,16).
generales: El mejoramiento genético y el efecto
ambiental (4). El ambiente está constituido Para el control de producción de leche y de
por todos los factores que no sean genéticos, otras características como producción
debidos a la fsiología (por ejemplo: sexo, edad, de grasa, proteína y recuento de células 2886 REVISTA MVZ CÓRDOBA • Volumen 17(1), Enero - Abril 2012
somáticas el Offcial Dairy Herd Improvement MATERIALES Y METODOS
(DHI), recomienda que como mínimo deben
muestrearse los hatos lecheros 10 veces en Sitio de estudio. La investigación fue
el año y ojalá hacer un muestreo mensual. realizada en tres fncas de ganadería de leche
Sin embargo, la demanda por parte de los de la raza Holstein en el departamento de
productores para disminuir los costos de Antioquia. Una ubicada en el municipio de
muestreo y de incrementar la habilidad de Medellín, corregimiento Santa Elena, la cual
las técnicas por parte de DHI para abarcar presenta una temperatura promedio de 14°C,
más hatos sin tener la necesidad de hacer una altura de 2500 m.s.n.m y una precipitación
los muestreos normales ha estimulado media de 2500 milímetros por año. Las otras
la investigación y la implementación de dos estaban ubicadas en el municipio de San
métodos de prueba alternativos que tengan la Pedro de los Milagros, veredas El Despiste
credibilidad de la ofcial DHI sin comprometer y Alto Medina, las cuales presentan una
la exactitud de la prueba. temperatura promedio de 14°C, una altura de
2475 m.s.n.m y una precipitación media de
Las variaciones en las estrategias incluyen 1935 milímetros por año.
la frecuencia de pruebas y, también, si la
muestra se obtiene por supervisor ofcial o Recolección de información. Para llevar
por el dueño del hato. La exactit

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