Adjustments of lactation curves of cows crossbred of races holstein and gir

Autor: Ellen Pereira Borges Santos
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCUniversidade Federal do CearáUFC.
Druh dokumentu: masterThesis
Popis: CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior
The object of this study was to adjust the lactation curve of a cattle herd, using 415 lactations, including 19,025 controls of 206 crossbred cows of Holstein and Gir. Data from weekly milk weights used in this study are from property located in the municipality of Beberibe, in the littoral zone of Cearà State, in the period from 2006 to 2010. The adjustment was made for the average lactation curve, using six linear mathematical functions: Linear (FL), Quadratic (CF), Quadratic Logarithmic (FQL), logarithmic (FLG), hyperbolic (FH) and Cubic (FC), two intrinsically linear: Incomplete Gamma (FGI) and Exponential (FE) and five nonlinear described by Papajcsik & Bodero, 1988 (FPD); Ferrel & Jenkins, 1984 (FJF); Dhanoa et al., 1981 (FD); Borlino-Cappio et al., 1995 (FCB) and Sikka, 1950 (FS). The criteria used to assess the quality of fit for each function were the adjusted coefficient of determination (RÂa), the mean square (QMR), the Durbin-Watson and distribution chart of residue and comparison of curves and estimated observed by visual evaluation. The values of RÂa for linear models ranged from 27 to 99%, with 81% of the RÂa the estimates presented high values for the functions set, indicating that these features could be used in adjusting the lactation curve mean that flock. While models for intrinsically non-linear models FGI the estimated values of RÂa greater than 80% except for the genetic group 1/4H showing values of 39%. The QMR ranged from 0.60 to 1.518 and showed a better fit for all GG. Since the nonlinear function that best fits was Dhanoa et al., 1981 (FD) had values of RÂa to high ranging from 39 to 99% for the genetic groups. However, there was no tendency of correlation between successive residues for these functions, since 83% of DW values were higher than 2.
O objetivo do presente estudo foi ajustar a curva de lactaÃÃo de um rebanho bovino, utilizando-se 415 lactaÃÃes, referentes a 19.025 controles de 206 vacas mestiÃas das raÃas Holandesa e Gir. Os dados dos controles leiteiros semanais utilizados neste estudo sÃo provenientes da propriedade localizada no municÃpio de Beberibe, na zona litorÃnea do Estado CearÃ, no perÃodo de 2006 a 2010. O ajuste foi feito para a curva mÃdia de lactaÃÃes, utilizando-se seis funÃÃes matemÃticas lineares: Linear (FL), QuadrÃtica (FQ), QuadrÃtica LogarÃtmica (FQL), LogarÃtmica (FLG), HiperbÃlica (FH) e a CÃbica (FC); duas intrinsecamente lineares: Gama Incompleta (FGI) e a Exponencial (FE); e cinco nÃo lineares descritas por Papajcsik & Bodero, 1988 (FPD); Jenkins &Ferrel, 1984 (FJF); Dhanoa et al., 1981 (FD); Cappio-Borlino et al., 1995 (FCB)e Sikka, 1950 (FS). Os critÃrios utilizados para verificar a qualidade do ajuste para cada funÃÃo foram o coeficiente de determinaÃÃo ajustado (RÂa),o quadrado mÃdio do resÃduo (RQM), o teste de Durbin-Watson, o grÃfico de distribuiÃÃo de resÃduo e a comparaÃÃo das curvas estimada e observada por avaliaÃÃo visual. Os valores dos RÂa para os modelos lineares variaram de 27 a 99%, sendo que 81% dos RÂa estimados apresentaram valores elevados para as funÃÃes ajustadas, indicando que essas funÃÃes poderiam ser utilizadas no ajuste da curva de lactaÃÃo mÃdia desse rebanho. Dentre os modelos intrinsecamente nÃo lineares a FGI estimou valores do RÂa superiores a 80% exceto para o grupo genÃtico 1/4H que apresentou valor de 39%. O QMR variou de 0,06 a 1,51 e apresentou um melhor ajuste para todos os GG. JÃ os modelos nÃo lineares a funÃÃo que melhor se ajuste foi Dhanoa et al., 1981 (FD) apresentou valores do RÂa elevados variando de 39 a 99% para os grupos genÃticos. Entretanto, verificou-se tendÃncia negativa de correlaÃÃo entre sucessivos resÃduos para estas funÃÃes, pois 83% dos valores do DW foram superiores a 2.
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