Definición de curvas de crecimiento con modelos no lineales en borregas de siete razas con registro de pureza en México

Resumen Caracterizar el crecimiento ayuda en la toma de decisiones de manejo, comercialización y mejoramiento genético. El objetivo fue identificar un modelo no lineal (MNL) para describir la curva de crecimiento en borregas de registro a través de siete razas. Se evaluó el peso vivo, desde el nacimiento hasta los 230 d de edad, de las razas Blackbelly (BB; n= 19,084), Pelibuey (PE; n= 39,025), Dorper (DR; n= 35,814), Katahdin (KT; n= 74,154), Suffolk (SF; n= 10,267), Hampshire (HS; n= 7561) y Rambouillet (RB; n= 7,384). Se evaluaron los MNL: Brody (BRO), Verhulst (VER), Von Bertalanffy (VBE), Gompertz (GOM), Mitscherlich (MIT) y Logístico (LOG). Los análisis se realizaron con el software SAS. Los criterios para seleccionar el modelo con mejor ajuste fueron: error de predicción promedio, varianza del error de predicción, estadístico Durbin-Watson, coeficiente de determinación, raíz del cuadrado medio del error, criterios de información Akaike y Bayesiano. Para HS, PE y SF, el mejor modelo fue VBE, con una curva sigmoide y edad al punto de inflexión entre 40 y 57 d. Los modelos BRO y MIT tuvieron el mejor ajuste para KT, BB, DR y RB, con una curva continua, sin punto de inflexión y tasa de crecimiento constante. Para peso adulto se observaron marcadas diferencias, con valores promedio (kg) de 44.6 en BB, 49.2 en RB, 52.9 en PE, 55.6 en HS, 60.2 en KT, 64.7 en SF y 65.2 en DR; con la tendencia de valores mayores para los modelos BRO y MIT, y los menores para LOG y VER.

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Bibliographic Details
Main Authors: Domínguez-Viveros,Joel, Canul-Santos,Edwin, Rodríguez-Almeida,Felipe Alonso, Burrola-Barraza,María Eduviges, Ortega-Gutiérrez,Juan Ángel, Castillo-Rangel,Francisco
Format: Digital revista
Language:Spanish / Castilian
Published: Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias 2019
Online Access:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-11242019000300664
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