Asociación entre las características morfológicas y la
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1. Del nodo de 515 vacas producci n alta 268 vacas con SG mayores a 57 50 tuvieron un rendimiento superior al P66 en mayor porcentaje 70 que las vacas con SG menor a 57 50 49 Las producciones promedio de leche entre los grupos formados por el rbol de clasificaci n resulta ron estad sticamente significativas p lt 0 05 Tabla 1 Varios autores han obtenido resultados similares en es tudios que relacionan las caracter sticas morfol gicas de la ubre y los caracteres generales relacionados a la conformaci n del cuerpo con la producci n 5 8 10 16 17 En conclusi n el ancho de la ubre posterior la in serci n anterior de la ubre y la fortaleza de la vaca re sultaron seg n el algoritmo del rbol de clasificaci n los caracteres morfol gicos de tipo de mayor importan cia para clasificar vacas de baja y de alta producci n Valoraciones altas del ancho de ubre combinado con va loraciones altas del car cter morfol gico de la fortaleza se asocian con los mayores promedios de producci n Piccardi M et al Producci n de vacas Holstein Rev vet 23 2 134 137 2012 de leche mientras que valoraciones bajas en ancho de ubre combinada con valoraciones bajas de la inserci n anterior de la ubre se asocian a menores promedios de producci n de leche REFERENCIAS 1 Asociaci n Argentina de Criadores de Holando Ar gentino ACHA 2012 On line http www acha org at index php option com_content amp task view amp i2. rasgos de conformaci n buscando lograr ese objetivo de selecci n enunciado El sistema de ca lificaci n es realizado por jurados entrenados que eva l an visualmente 15 rasgos de conformaci n de cada animal asignando puntaje a cada uno de ellos Actual mente hay distintos sistemas de evaluaci n que son activamente usados para la selecci n de vacas Varios autores han demostrado que estos caracteres morfol gicos pueden ser usados como predictores de salud 14 de fertilidad de longevidad y de produc ci n de leche 10 16 17 El objetivo de este estudio fue identificar las caracter sticas morfol gicas de tipo que contribuyen a explicar la variaci n de la producci n en vacas Holstein MATERIAL Y M TODOS Se calificaron morfom tricamente 1 290 vacas de la raza Holstein de 4 tambos comerciales ubicados en la Provincia de Buenos Aires Argentina Los 15 caracte res morfol gicos calificados fueron inserci n anterior de ubre FU altura de ubre posterior RUH ancho ubre posterior RUW ligamento suspensorio medio UC profundidad de la ubre UD colocaci n de pe zones posterior TP longitud de los pezones TL es tatura ST angulosidad ANG fortaleza SG ancho de grupa RW ngulo de grupa RA patas posterio res vista posterior RLRV patas posteriores vista lateral RLS y ngulo de pezu a FA El sistema de calificaci n utilizado fue el propuesto por ACHA en su Manual de Ju
3. width RUW udder cleft UC udder depth UD teat placement TP teat length TL stature ST an gularity ANG strength GS rump width RW rump angle RA feet and legs rear view RLRV feet and legs side view RLS and foot angle FA The qualification system used was proposed by ACHA Asociaci n de Criadores de Holando Argentino We applied the classification tree algorithm on the two categories of milk production high and low produc tion that was previously defined by the percentiles 33 and 66 of the variable 305 days mature equivalent 305ME The classification regression tree algorithm represents an alternative multivariate approach to the classical regression models However results were not affected by correlations between the variables The results suggest that high scores of the trait rear ud der width and high scores of the trait strength were associated with greatest milk production Key words dairy cattle morphometrical traits classification tree colinearity commercial herds Recibido 4 julio 2012 Aceptado 18 septiembre 2012 Piccardi M et al Producci n de vacas Holstein Rev vet 23 2 134 137 2012 INTRODUCCI N Seg n la Asociaci n de Criadores de Holando Ar gentino ACHA la selecci n debe obtener vacas que no s lo produzcan mucha leche en una lactancia sino que sean longevas para ello deben ser sanas y parir regularmente La calificaci n y juzgamiento de ani males eval a
4. 8 433 4b 0 40 206 0 60 309 515 extremas previamente definidas 1 FU lt 72 5 7 638 82 0 65 219 0 35 120 339 Esta t cnica multivariada constituye 1 2 FU gt 72 5 8 655 5b 0 25 3 0 75 9 12 una alternativa a los modelos lineales 2 SG lt 57 5 8 185 9a 0 51 125 0 49 122 247 cl sicos de regresi n ya que sus resul 22 SG gt 57 5 8 662 4b 0 30 81 0 70 187 268 tados no se ven afectados por interac Tota 428 438 866 ciones o correlaciones entre variables regresoras multicolinealidad ni por la presencia de relaciones no lineales entre las variables regresoras y la cla NP nivel de partici n RUW ancho de la ubre vista posterior FU inserci n anterior de la ubre SG fortaleza Letras distintas indican que existen diferen cias estad sticamente significativas p lt 0 05 136 variabilidad de la producci n que debe ser explicada consecuentemente el algoritmo contin a con la parti ci n de los dos nodos formados anteriormente En esta instancia de partici n la variable que mejor explica la variabilidad remanente para el nodo de 351 es la inser ci n anterior de la ubre FU y para el nodo de 515 la fortaleza SG Del nodo de 351 vacas se desprenden dos nodos seg n la variable FU Por debajo del valor de FU menor o igual a 72 50 se obtuvo mayoritaria mente una producci n inferior al P33 y por encima de ese umbral se obtuvieron mayoritariamente valores de producci n de leche superiores al P66
5. Asociaci n entre las caracter sticas morfol gicas y la producci n de leche en vacas Holstein Piccardi M Balzarini M Bo G A Capitaine Funes A Fac Cs Agr Univ Nac Cordoba Av Valparaiso s n Ciudad Universitaria C rdoba Argentina Tel 54351 4334116 int 216 Consejo Nacional de Investigaciones Cient ficas y T cnicas CONICET Instituto de Reproducci n Animal C rdoba IRAC Instituto de Ciencias B sicas Carrera Med Vet Univ Nac Villa Mar a Argentina Dairytech SRL E mail monicapiccardi gmail com Resumen Piccardi M Balzarini M B G A Capitaine Funes A Asociaci n entre las carac ter sticas morfol gicas y la producci n de leche en vacas Holstein Rev vet 23 2 134 137 2012 El objetivo de este estudio fue identificar las caracter sticas morfol gicas de tipo que contribuyen a explicar la variaci n de la producci n en vacas Holstein Se calificaron morfo m tricamente 1 290 vacas de la raza Holstein de cuatro tambos comerciales de la Provincia de Buenos Aires Argentina Los 15 caracteres morfol gicos calificados fueron inserci n anterior de ubre FU altura de ubre posterior RUH ancho ubre posterior RUW liga mento suspensorio medio UC profundidad de la ubre UD colocaci n de pezones poste rior TP longitud de los pezones TL estatura ST angulosidad ANG fortaleza SG ancho de grupa RW ngulo de grupa RA patas posteriores vista posterior RLRV
6. d 205 re visado 20 de marzo de 2012 2 Balzarini MG Gonz lez L Tablada M Casanoves F Di Rienzo JA Robledo CW 2008 Manual del usuario Ed Brujas C rdoba Argentina 333 p 3 Berry DP Buckley F Dillon P Evans RD Veerkamp RF 2004 Genetic relationships between linear type traits milk yield body weight fertility and somatic cell count in primiparous dairy cows Ir J Agric Food Res 43 161 176 4 Breiman L Friedman JH Olshen RA Stone CJ 1984 Classification and regression trees Publ Wadsworth In ternational Group Belmont USA 5 Corrales J Cer n Mu oz M Ca as JA Herrera C Calvo S 2011 Relationship between type traits and milk production in Holstein cows from Antioquia Colombia Revista MVZ C rdoba Colombia 16 2507 2513 6 Daliri Z Hafezian SH Parvar A Rahimi G 2008 Ge netic relationships among longevity milk production and linear type traits in Iranian Holstein cattle J Anim Vet Adv 7 512 515 n 866 A Aka 37 Baja 63 RUW lt 52 50 n 351 el 8 833 L e g FU lt 72 50 n 339 FU gt 7250 n 12 7 638 L 8 655 L Baja Aka 25 M gt 85 a bana Baja hi y X 65 s y Baja a 40 g i 7 Alta 60 RUW gt 52 50 n 515 9 296 L Pa b SG lt 57 50 n 247 SG gt 57 50 n 268 8 185 L 8 662 L Alta Baj 49 co Baja Alta 54 70 Figura 1 rbol de clasificaci n con variable respuesta producci n de leche categorizado seg
7. n los percentiles 33 y 66 P33 y P66 Se indica en cada nodo explicita y gr ficamente gr ficos de sectores la probabilidad de tener rendimientos altos o bajos respecto a los P33 7 570 litros y P66 8 726 litros En cada nodo se indica la caracter stica morfol gica que el algoritmo tom como criterio de partici n el valor umbral a partir del cual se separaron los nodos y la cantidad de vacas n del nodo formado Piccardi M et al Producci n de vacas Holstein Rev vet 23 10 12 Di Rienzo JA Casanoves F Balzarini MG Gonz lez L Tablada M Robledo CW 2012 InfoStat versi n 2012 Grupo InfoStat FCA Universidad Nacional de C rdoba Argentina URL http www infostat com ar Foster WW Freeman AE Berger PJ Kuck A 1989 Association of type traits scored linearity with production and herdlife of Holsteins J Dairy Sci 72 2651 2664 Norman HD Cassell BG Pearson RE Wiggans GR 1981 Relation of first lactation production and conforma tion to lifetime performance and profitability in Jerseys J Dairy Sci 64 104 113 Petersen ML Hanson LB Young CW Miller KP 1986 Conformation resulting from selection for milk yield of Holsteins J Dairy Sci 69 1884 1990 Rogers GW Hargrove GL Lawlor TJ Ebersole JL 1991 Correlations among linear type traits and somatic cell counts J Dairy Sci 74 1087 1091 Royal MD Pryce JE Woolliams JA Flint AP 2002 The genetic relationship between commenceme
8. n pruebas t a 0 05 a los fines de analizar las significancias estad sticas de las diferen cias en producci n de leche entre los nodos del rbol de clasificaci n El an lisis estad stico fue realizado con el software InfoStat RESULTADOS Y DISCUSI N El rbol de clasificaci n Figura 1 Tabla 1 sugiere que la variabilidad de los datos de producci n de leche se debe en primer lugar al ancho de la ubre desde la vista posterior de la vaca RUW cual es un indicador de la capacidad de almacenar leche Para esta variable se observ una clasificaci n umbral de 52 50 a partir del cual se separan los dos primeros nodos o grupos de vacas m s diferentes Las 351 vacas cuyo valor de RUW fue menor que el umbral tuvieron mayoritaria mente una producci n por debajo del P33 A n existe Tabla 1 Producciones promedio 305EM y probabilidades de tener producciones altas o bajas respecto al P33 7 570 litros y P66 8 726 li tros clasificadas por caracter sticas morfol gicas en los dos primeros niveles de partici n del rbol de clasificaci n r Probabilida P66 de la poblacion en estudio equi ria Bulls n mero de ae E valente a 8 726 litros Luego se aplic NP seg n umbral 305EM producci n gt produci n total el algoritmo de partici n correspon baja alta diente a un rbol de clasificaci n so 1 RUW lt 52 5 7 673 4a 0 63 222 0 37 129 351 bre las dos categorias de producci n 2 RUW gt 52 5
9. nt of luteal activity and calving interval body condition score pro duction and linear type traits in Holstein Friesian dairy cattle J Dairy Sci 85 3071 3080 13 14 15 16 17 2 134 137 2012 137 Rupp R Boichard D 1999 Genetic parameters for clini cal mastitis somatic cell score production udder type traits and milking ease in first lactation Holsteins J Dairy Sci 82 2198 2204 Pryce JE Esslemont RJ Thompson R Veerkamp RF Kossaibati MA Simm G 1998 Estimation of genetic pa rameters using health fertility and production data from a management recording system for dairy cattle Anim Sci 66 577 584 Samor AB Rizzi R Rossoni A Bagnato A 2010 Ge netic parameters for functional longevity type traits so matic cell scores milk flow and production in the Italian Brown Swiss Italian J Anim Sci 9 145 152 Tigges RJ Pearson RE Vinson WE 1986 Prediction of lifetime relative net income from first lactation production and individual type traits in Holstein cows J Dairy Sci 69 204 210 Van Doormaal BJ Burnside EB Schaeffer LR 1986 An analysis of the relationships among stay ability produc tion and type in Canadian milk recording programs J Dairy Sci 69 510 517
10. patas posteriores vista lateral RLS y ngulo de pezu a FA El sistema de clasificaci n utilizado fue el propuesto por ACHA Se aplic el algoritmo de partici n correspondiente a un rbol de clasificaci n sobre las dos categor as de producci n de leche extremas alta y baja producci n previamente definidas seg n los percentiles 33 y 66 de la variable 305 d as equivalente maduro 305EM Esta t cnica multivariada constituye una alternativa a los mo delos cl sicos de regresi n ya que sus resultados no se ven afectados por correlaciones entre las variables explicativas Los resultados sugieren que valoraciones altas del ancho de ubre combinado con valoraciones altas de la fortaleza son las m tricas de tipo que m s contribu yen a explicar mayores promedios de producci n de leche en esta raza Palabras clave bovino lechero caracteres morfom tricos rbol de clasificaci n colineali dad tambos comerciales Abstract Piccardi M Balzarini M B G A Capitaine Funes A Morphological traits and the association with milk production in Holstein cows Rev vet 23 2 134 137 2012 The aim of this study was to identify the type traits that may help to explain the variation in milk production in Holstein cows Animals were from four commercial dairies from Buenos Aires Argentina n 1 290 that were morphometrically scored The 15 morphological traits used were fore udder attachment FU rear udder height RUH rear udder
11. zgamiento de la raza Holando Argentino en donde el score de los rasgos va de 10 a 100 puntos Se categoriz a cada animal de acuerdo a la producci n dada por el predictor 305EM de baja producci n si su valor era igual o inferior al per centil 33 P33 que equivale a 7 570 li tros y de alta producci n si superaba el 135 sificaci n realizada en funci n de la variable respuesta Consiste en un conjunto de reglas determinadas por un procedimiento de ajuste mediante particiones binarias recursivas donde el conjunto de datos es sucesivamen te subdividido Esta t cnica est relacionada con los conglomera dos divisivos en los que inicialmente todos los objetos son considerados como pertenecientes al mismo grupo En cada instancia de separaci n el algoritmo analiza to das las variables regresoras y selecciona para realizar la partici n binaria de los datos aquella regresora y un umbral para esa regresora que permite conformar los dos subgrupos o nodos de unidades m s homog neos dentro y m s heterog neos entre ellos que aque llos formados con cualquier otra variable Los nodos formados se separar n nuevamente si cumplen una de las siguientes condiciones si hay suficiente heteroge neidad para producir una partici n de observaciones y o el tama o del nodo es superior al m nimo estable cido para continuar el algoritmo El proceso se detie ne cuando alguna de estas condiciones no se cumple Tambi n se realizaro
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