Abstract

DUARTE-VERA, F.; SANDOVAL-CASTRO, C.  and  SARMIENTO-FRANCO, L.. Empleo del modelo SRNS para predecir la ganancia de peso en ovinos machos Pelibuey en crecimiento. Arch. zootec. [online]. 2009, vol.58, n.224, pp.671-681. ISSN 1885-4494.

El objetivo del trabajo fue evaluar los ajustes en el índice de madurez, el valor para metabolismo basal y el peso vivo vacío, sobre la capacidad del modelo Small Ruminant Nutrition System (SRNS) para predecir la ganancia diaria de peso vivo (GDP) en ovinos Pelibuey durante la etapa de crecimiento. El trabajo se realizó en la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad Autónoma de Yucatán, México. Se utilizó una base de datos constituida por 26 experimentos y 77 dietas, con un total de 1112 ovinos Pelibuey machos. Para el índice de madurez (P), el peso maduro se estimó mediante una curva de crecimiento, siendo éste de 66 kg. Para la evaluación del modelo, se utilizó el programa Model Evaluation System con los siguientes indicadores: El análisis de la regresión lineal; el error estándar de la estimación (MSE); el coeficiente de concordancia de la correlación (CCC); la media mínimo cuadrática del error de la predicción, (MSEP); la eficiencia del modelo (MEF), y el coeficiente de determinación del modelo (CD). El modelo sin ajustar, subestima la predicción de la ganancia de peso vivo. El índice de madurez ajustado con el peso maduro de machos Pelibuey y el valor para el metabolismo basal de 0,039 Mcal de EM/kg^0,75 mejoraron la precisión y exactitud del modelo sobre la predicción de la GDP en machos Pelibuey. Se concluye que el valor del metabolismo basal es menor en ovinos Pelibuey que en razas lanares y que el valor ajustado del metabolismo basal en la ecuación para estimar las necesidades de mantenimiento en el SRNS mejora la predicción de la GDP en machos Pelibuey en crecimiento y que el ajuste por el contenido gastrointestinal no presenta ventajas para utilizarse en el modelo.

Keywords : Modelos de predicción; Metabolismo basal; Índice de madurez.

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