Non-hierarchical cluster analysis for determination of resistance to worm infection in meat sheep

Araújo, Johnny Iglesias Mendes; Santos, Natanael Pereira da Silva; Oliveira, Max Brandão de; Sena, Luciano Silva; Biagiotti, Daniel; Neto, Aurino de Araújo Rego; Sarmento, José Lindenberg Rocha

doi:10.1007/s11250-020-02484-3

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“…Ao se correlacionarem positivamente e ambas negativamente com o ECC, propicia vantagens ao serem usadas em conjunto (8) . São tratadas como relacionadas com a resposta dos animais a verminose em vários estudos nos quais o interesse é que seja maior o escore e menores os valores do OPG e FAMACHA© (11,6) , que é uma exigência a ser atenda ao se usar funções com lógica Fuzzy, como fez-se nesse estudo.…”

Section: Resultsunclassified

“…Esses resultados estão de acordo com os observados por Araújo et al (11) , que utilizaram o algoritmo K-means em estudo com ovinos da raça Santa Inês, em que animais do grupo sensíveis apresentaram forma bem evidente de sinais clínicos de anemia indicados pelo maior escore FAMACHA©, por ser o H. contortus um dos endoparasitas mais frequente no rebanho (20,21) .…”

Section: Resultsunclassified

“…Para sensibilidade considerou-se o oposto. Enquanto no grupo com valores intermediários de OPG com boa condição corporal, considerou-se como indicação de resiliência, em concordância com o adotado em outras pesquisas (11) .…”

Section: Análise Estatísticaunclassified

“…De acordo com o critério de particionamento, os métodos de agrupamento são classificados como hierárquicos, onde a construção do dendograma é o algoritmo padrão; e métodos não hierárquicos, sendo o mais comum o K-means. Araújo et al (11) realizaram trabalhos com ovinos empregando agrupamento não hierárquico utilizando o algoritmo K-means a partir de combinações de contagem de ovos por grama de fezes (OPG), coloração da mucosa conjuntiva (FAMACHA©), escore da condição corporal (ECC) e contagem de hematócrito (HCT), formando os grupos resistente, resiliente e sensível.…”

Section: Introductionunclassified

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Função discriminatória de lógica Fuzzy para avaliação de cabras expostas a ocorrência de verminose quanto à resistência, resiliência ou sensibilidade ao parasitismo

Oliveira,

Santos,

Oliveira

et al. 2023

Ciênc. anim. bras.

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Resumo A incidência de verminose é um dos principais obstáculos para a caprinocultura nos trópicos. A variação individual da resposta do animal à enfermidade existe, mas precisa ser determinado o seu componente genético e estabelecer o manejo zootécnico dos rebanhos, priorizando a seleção de animais mais resistente ao parasitismo. Objetivou-se nesse estudo avaliar a resposta de cabras à incidência de verminose sob condições de infecção natural a campo, com informações de ovos por grama de fezes (OPG), escore da condição corporal (ECC) e grau de coloração da mucosa conjuntiva (FAMACHA©), recorrendo a utilização de análise de agrupamento e a aplicação de inteligência artificial (IA). Foram utilizadas 3.839 informações de 200 indivíduos em um rebanho experimental de caprinos no Piauí. Considerou-se como resposta ao parasitismo a expressão fenotípica de resistência, sensibilidade e resiliência a verminose, submetidos a três métodos de agrupamento: Ward, Average e K-means, comparado com a lógica Fuzzy, obtidos com o software web CAPRIOVI. Os resultados demonstraram que os grupos de animais resistente, resiliente e sensível ao parasitismo foram estatisticamente distintos (P<0,05). As cabras durante a gestação e o periparto foram identificadas como fases de maior sensibilidade ao parasitismo (P<0,05). O CAPRIOVI aplica a lógica Fuzzy e apresentou o menor percentual de acerto global (77,00%), enquanto os métodos estatísticos tradicionais se destacaram com percentual de acerto global superior a 90,00%, demonstrando excelência estatística com esse fim. Os métodos de agrupamentos apresentaram semelhança na eficiência, mas diferiram quanto à distribuição de animais por agrupamento, com tendência de maior quantidade na categoria resistente. A aplicação da lógica Fuzzy contornou essa limitação ao direcionar a formação dos grupos visando atender o interesse do produtor, inserindo consistência em termos de resposta dos animais a verminose, qualificando o software com potencial para adequação ao manejo sanitário de caprinos.

show abstract

Section: Resultsunclassified

Section: Análise Estatísticaunclassified

Section: Introductionunclassified

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Função discriminatória de lógica Fuzzy para avaliação de cabras expostas a ocorrência de verminose quanto à resistência, resiliência ou sensibilidade ao parasitismo

Oliveira,

Santos,

Oliveira

et al. 2023

Ciênc. anim. bras.

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“…Araújo et al (11) conducted similar studies in sheep using non-hierarchical clustering with the k-means algorithm, considering EPG, FAMACHA © , BCS, and hematocrit to form resistant, resilient, and sensitive groups. In a similar context, Bitar et al (12) used fuzzy logic to estimate parameters of the relationship between weight and length, considering uncertainties inherent to the model.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Fuzzy logic discriminant function for evaluating goats exposed to verminosis occurrence regarding resistance, resilience, or sensitivity to parasitism

Oliveira,

Santos,

Oliveira

et al. 2023

Ciênc. anim. bras.

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Worm infections pose a significant challenge to goat farming in the tropics. While individual variations in the animals' response to this disease are observed, understanding its genetic component is crucial for establishing effective herd production management, prioritizing the selection of goats with higher resistance to parasitism. This study aimed to assess goat response to worm infection under natural field conditions using data on eggs per gram of feces (EPG), body condition score (BCS), and conjunctival mucosa coloration (FAMACHA©). Cluster analysis and artificial intelligence (AI) techniques were applied to 3,839 data points from 200 individuals in an experimental goat herd in Piauí, Brazil. The study considered the phenotypic expression of resistance, sensitivity, and resilience to worm infection as responses to parasitism. Three clustering methods, namely Ward, Average, and k-means, were employed and compared with fuzzy logic obtained through the CAPRIOVI web software. The analysis revealed statistically significant differences (P<0.05) between the groups of animals classified as resistant, resilient, and sensitive to parasitism. Pregnancy and peripartum were identified as stages of heightened sensitivity to parasitism (P<0.05). Among the clustering techniques, traditional statistical methods exhibited excellent performance, with an overall accuracy percentage exceeding 90.00%. In contrast, CAPRIOVI's fuzzy logic demonstrated lower overall accuracy (77.00%). The clustering methods showed similar efficiency, but differed in terms of the distribution of animals per group, with a tendency towards greater numbers in the resistant category. Fuzzy logic circumvented this limitation by enabling the formation of groups tailored to meet the producer's interests, adding consistency in terms of the animals' response to worm infection. This finding highlights the potential of the software for goat health management.

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Gamma-Gompertz mixture model with cure fraction to analyze data on Anglo-Nubian goats with positive EPG

Lima

Tomazella

Evangelista

et al. 2023

Small Ruminant Research

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Non-hierarchical cluster analysis for determination of resistance to worm infection in meat sheep

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Função discriminatória de lógica Fuzzy para avaliação de cabras expostas a ocorrência de verminose quanto à resistência, resiliência ou sensibilidade ao parasitismo

Função discriminatória de lógica Fuzzy para avaliação de cabras expostas a ocorrência de verminose quanto à resistência, resiliência ou sensibilidade ao parasitismo

Fuzzy logic discriminant function for evaluating goats exposed to verminosis occurrence regarding resistance, resilience, or sensitivity to parasitism

Gamma-Gompertz mixture model with cure fraction to analyze data on Anglo-Nubian goats with positive EPG

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