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Agrociencia

On-line version ISSN 2521-9766Print version ISSN 1405-3195

Abstract

DOMINGUEZ-VIVEROS, Joel et al. Ajuste de modelos no lineales y estimación de parámetros de crecimiento en bovinos tropicarne. Agrociencia [online]. 2013, vol.47, n.1, pp.25-34. ISSN 2521-9766.

El análisis del crecimiento con modelos de regresión no lineal (MNL) permite derivar parámetros (PC) e indicadores (IC) de crecimiento bajo condiciones específicas de producción que pueden ser considerados en los programas de mejoramiento genético. Los objetivos de este estudio fueron seleccionar y ajustar un MNL al crecimiento de bovinos Tropicarne criados en la vertiente del Golfo de México. Los MNL evaluados fueron Brody, Logístico, Bertalanffy y Gompertz. La información de crecimiento analizada correspondió a 12890 pesos mensuales, del nacimiento a los 24 meses de edad de 1787 animales. Los PC estimados fueron peso adulto (PAD) y tasa de madurez (TM); así como los IC, edad (EPI) y peso al punto de inflexión (PPI), edad al 50 % de madurez (E50M) y porcentaje de madurez a los 18 meses de edad (GM18). Los análisis se realizaron con el procedimiento NLIN de SAS. La selección de modelos se hizo con base en el error de predicción promedio, la varianza del error de predicción, el coeficiente de determinación múltiple y ajustado, el estadístico Durbin-Watson y el criterio de información Akaike. El modelo Brody, seguido por el modelo Bertalanfy, mostró un mejor ajuste con estimaciones de 467.5 y 378.8 kg para PAD y 0.0612 y 0.132 kg kg-1 mes-1 para TM. Las derivaciones de EPI, PPI, E50M y GM18 fueron 3.8 meses, 112.2 kg, 7.4 meses y 85 %. El modelo de Brody permitió describir mejor el crecimiento de bovinos Tropicarne, lo que implica TM lentas, características del crecimiento de los bovinos en el trópico, a diferencia de la curva sigmoidea típica para algunas razas en climas templados.

Keywords : selección modelos; Brody; Bertalanffy; bovinos trópico; curva crecimiento.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

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