MODELOS NÃO PARAMÉTRICOS PARA AJUSTES DE CURVA DE CRESCIMENTO EM CAPRINOS SEM RAÇA DEFINIDA (SRD) Non-parametric models for growth curve adjustments in NDB Goats

Abstract

Os pesos obtidos ao longo da vida do animal são correlacionados entre si, pois os genes que influenciamo peso em determinada idade podem influenciá-lo em idades subsequentes (pleiotropia), além da variância do peso em função da idade, que é crescente. Uma alternativa de análise para dados dessa natureza é recorrer ao ajuste de curvas de crescimento por meio de modelos não lineares para minimizar erros. Objetivou-se avaliar modelos não lineares para descrever o crescimento de caprinos SRD (Sem Raça Definida), criados extensivamente no semiárido do Piauí (PI). Foram utilizadas 25 pesagens semanais de cada animal, do nascimento aos 185 dias de idade. Para estimar o crescimento em função dos dados de peso-idade, utilizaram-se os modelos não lineares de Von Bertalanffye Logístico. Os parâmetros dos modelos foram estimados pelo método de Gauss Newton, por meio do procedimento NLIN do SAS. Para a análise do modelo mais adequado considerou-se o quadrado médio do resíduo (QMR), o coeficiente de determinação (R2), o desvio médio absoluto dos resíduos(DMA) e a estatística de Durbin Watson (DW). O modelo de Von Bertalanffy apresentou melhor qualidade de ajuste com base no DMA e DW, enquanto o modelo Logístico apresentou melhor ajuste levando-se em conta o QMR e o R².

The growth of domestic goats and sheep: A meta study with Bertalanffy-Pütter models

“…As to the sources and the breeds of goats, G01-G02 were Anglo Nubian (and crossbreds) from Brazil (Arre et al., 2019 ; Cavalcante et al., 2013 ; Santos et al., 2018 ), G03-G08 colored and white Angora from Turkey (Cak et al., 2017 ; Ödzdemir et al., 2009 ), G09-G10 Beetal from Pakistan ( Teleken, Galvão & Weber, 2017 ; Waheed, Khan & Sarwar, 2010 ), G11-G22 Boer from Mexico ( Garcia-Muñiz, Ramirez-Valverde, Núñez-Domínguez & Hidalgo, 2019 ), G23 Repartida from Brazil ( Pires et al., 2017 ), G24 Saanen from Turkey ( Kor, Baspinar, Karaca & Keskin, 2006 ), and G25-G29 unspecified breeds from Tunisia and Turkey ( Mabrouk et al., 2010 ; Tatar, Tekel, Özkan, Baritci & Dellal, 2009 ).…”

Method to generate growth and degrowth models obtained from differential equations applied to agrarian sciences

“…This study will use two goat and sheep growth databases originally presented in the papers by Cavalcante et al (2013) and Sarmento et al (2006a), respectively.…”

“…Method to generate growth and degrowth models obtained from differential equations applied to agrarian sciences Cavalcante et al (2013) applied the non-linear Logistic models and Von Bertalanffy to weight data of 23 UB goats reared in the Santiago community in the municipality of Simplício Mendes, PI, Brazil, from birth to 185 days of age, obtained between May and November 2009 for a total of 575 data points. Sarmento et al (2006a) used weight records from birth to 196 days of age of 927 Santa Inês lambs, controlled from 1983 to 2000, belonging to the Empresa Estadual de Pesquisa Agropecuária da Paraíba (EMEPA-PB), located in the municipality of Soledade, PB, Brazil.…”

“…One justification for the estimate of parameter , α which indicates adult weight may be because the data on UB goats used came from animals no more than six months of age (CAVALCANTE et al, 2013). According to Brown et al (1976), this is not the maximum weight the animal reaches, but rather the mean weight at maturity, free of seasonal variations.…”

“…* Author for correspondence lo entre os modelos matemáticos não lineares clássicos seguintes, Logístico, Von Bertalanffy, Br Gompertz, e Richards e identificar aquele que representa melhor a curva média de crescimento. Para foram utilizados dados de caprino (SRD -Sem Raça Definida) e de ovinos da raça Santa Inês oriun respectivamente, dos trabalhos de Cavalcante et al (2013) e Sarmento et al (2006a). A qualidade de aj foi medida por meio do quadrado médio do resíduo ( ), critério de informação de Akaike ( ), cri de informação Bayesiano ( ), desvio médio absoluto ( ) e coeficiente de determinação ajus 2 ( ) a R .…”