Modelación de funciones de crecimiento aplicadas a la producción animal

Authors

  • Divier A. Agudelo Gómez
  • Mario Fernando Cerón Muñoz
  • Luis F. Restrepo

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324133

Keywords:

biomodeling, curves, models

Abstract

Resumen

El crecimiento animal es uno de los aspectos más importantes al momento de evaluar la productividad en las explotaciones dedicadas a la producción de carne y en algunos casos es usado como criterio de selección, sin embargo, debe tenerse en cuenta que el crecimiento no se debe exclusivamente a factores genéticos sino también, a efectos ambientales. Para medir el crecimiento animal se han usado diferentes modelos matemáticos lineales, no lineales y logarítmicos, entre otros, eligiéndolos por su bondad de ajuste y la facilidad de interpretación biológica de sus parámetros. Recientemente se han usado modelos mixtos en los que sus parámetros están compuestos de efectos fijos y efectos aleatorios, representando los valores esperados y la varianza de los primeros, respectivamente, lo que permite evaluar la variabilidad de las diferentes curvas entre los individuos de una población, así como la covarianza entre los parámetros. Los criterios más usados para elegir la curva que mejor ajusta a los datos son: el coeficiente de determinación, el porcentaje de curvas significativas y atípicas encontradas para cada función; además se pueden aplicar criterios como el criterio de información Akaike y el criterio de información Bayesiano. El objetivo del presente trabajo es indicarle al lector una aplicación de los modelos no lineales y no lineales mixtos en el análisis del crecimiento animal.

Summary

Animal growth is one of the most important aspect for evaluating animal productivity in beef cattle enterprises and in some cases it is used as a criterion of selection, nevertheless, the fact that animal growth is not exclusively due to genetic factors but also, to environmental effects should be keep in mind. Measurement of animal growth have been performed by several logarithmic, not lineal, lineal, and mathematical models, having as selection criteria its fitness of adjustment and the feasibility for biological interpretation of their parameters. Recently the mixed models have been used in which their parameters are composed of fixed and random effects representing the expected values and variance of the fixed ones, respectively, which permits to evaluate the variability of different curves between individuals of a population, as well as the covariance between parameters. The most used criteria for selection of the curve that best fit data are: determination coefficient and the percent of significant and atypical curves found for each function. In addition, other models as the Akaike information criteria and Bayesian information criteria can also be applied. The objective of the present review is to provide the criteria for application of linear and non linear models when analyzing animal growth.

 

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References

Beltran JJ, Butts WT, Oson TA, Koger M, et al. Growth patterns of two lines of angus cattle selected using predicted growth parameters. J Anim Sci 1992; 70:734-741.

Blasco A. XIV Curso internacional sobre mejora genética animal. Universidad Politécnica de Valencia; 2004. 21 p.

Brody S. Bioenergetics and growth. Reinhold publishing corporation. New York. 1945. 1023 p.

Brown J, Fitzhugh, H, Cartwright T. Comparison of nonlinear models for describing weight-age relationships in cattle. J Anim Sci 1976; 42:810-818.

Denise RS, Brinks JS. Genetic and environmental aspects of the growth curve parameters in beef cows. J Anim Sci 1985; 61:1431-1440.

El Halimi R. Nonlinear mixed-effects models and nonparametric inference. Tesis de doctorado, Departamento de estadística, Universidad de Barcelona, Barcelona, 2005. 246 p.

Fittzhugh JH. Analysis of growth curves and strategies for altering their shape. J Anim Sci 1976; 42:1036-1051.

Fonseca F, Aquino LH, GomesAI. Estimativas de parâmetros genéticos de curva de crescimento de gado nelore (Bos indicus). Cienc Agrotec 2002; Suppl 1562-1567.

France J, Dijkstra J, Dhanoa M. Growth functions and their application in animal sciences. Ann Zootech 1996; 45:165-174.

Gaona B. Matrices de covarianza estructuradas en modelos con medidas repericas. Tesis de maestría, Universidad de Puerto Rico, Mayagüez, 2005. 127 p.

Gómez LH. Estadística experimental aplicada a las ciencias Agrícolas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín; 1997. 571 p.

Gompertz B. On the nature of the function expressive of the law of human mortality, and on a new Mode of determining the value of life Contingencies. Philosophical Transactions of the Royal Society of London 1825; 115:513-585.

Hammond J. Avances en fisiología zootécnica: Zaragoza. Acribia; 1959. 1330 p.

Helman MB. Cebutecnia. 2nd ed. Buenos Aires: El ateneo; 1984. 538 p.

Joander G, Cartwright T. Estimation of efficiency of beef production. J Anim Sci 1969; 29:862-868.

Kiviste A, Álvarez G, Rojo A, Ruiz G. Funciones de crecimiento de aplicación en el ámbito forestal. Madrid: Instituto nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria; 2002.

Kratochvilova M, Hyanková L, Knizetová H, Fólder F. Growth curve análisis in cattle from early maturity and mature body size viewpoints. Czech J Anim Sci 2002; 47:125-132.

López SJ. France EJ, Gerrits MS, Dhanoa DJ, Humphries, et al. Ageneralized michaelis-menten equation for the analysis of growth. J Anim Sci 2000; 78:1816-1828.

Ministry of forests research program. Biometrics information. British Columbia: The institute; 1990.

Molinero LM. ¿Qué es el método de estimación de máxima verosimilitud y cómo se interpreta?. [marzo, 2006] URL: http://www.seh-lelha.org/maxverosim.htm

Moore AJ. A mathematical equation for animal growth from embryo to adult. Anim Prod 1985; 40:441-453.

Muñoz BM, Tonhihati H. Uso de polinomios segmentados para el estudio de la curva de lactación en búfalos murrah y sus mestizos. Asociación peruana de producción animal 2002; [noviembre, 2005] URL: http://www.appaperu.org/appa2002/invpdf/prod/71Prosocie.pdf

Nobre PR, Misztal S, Tsuruta and Bertrand JK. Analysis of growth curves of nellore cattle by multiple-trait and random regression models. J Anim Sci 2003; 81:918-926.

Nobre PR, Rosa AN, Euclides FK. Interações reprodutor x estação de nascimento e reprodutor x fazenda sobre o crescimento de bezerros Nelore. Rev Bras Zootec 1988; 17:120-181.

Oliveira HN, Lobo RB, Pereira CS. Relationships among growth curve parameters, weights and reproductive traits in guzera beef cows. World congress on genetics applied to livestock production, Guelph; 1994.

Oliveira JA, Alemcar MM, Llima R. Causas de variação não genética sobre características de peso de animais de um rebanho nelore. Reunião anual da sociedade brasileira de zootecnia; 1994. 157 p.

Parks JA. Theory of feeding and growth of animals. Springger-Verlag, Berlin; 1982. 451 p.

Peek SM, Cohen ER, Wait DA, ForsethIn. Physiological response curve analysisi using nonlinear mixed models. Oecologia 2002; 132:175-180.

Pinheiro JC, Bates D. Mixed effects models in S and S-PLUS. Springer-Verlag, Berlin; 2000. 528 p.

Pereda ME, González SS, Arjona E, Bueno G, Mendoza GD. Ajuste de modelos de crecimiento y cálculo de requerimientos nutricionales para bovinos Brahman en Tamaulipas, Mexico. Agrotecnia 2005; 39:19-27.

Richards FJ. A flexible growth function for empirical use. J Exp Bot 1959; 10:290-300.

Sherchand L, McNew RW, Kellogg DW, Jonson ZB. Selection of mathematical model to generate lactation curves using daily milk yields of Holstein cows. J Dairy Sci 1995; 78:2507-2513.

Statistical Analysis Systems. SAS®, versión 9.1 para Windows,. User ́s Guide. Statistics. Statistical Analysis Systems Institute. Inc., Cary, North Carolina; 2005.

Taylor St CS. A relation between mature weight and time taken to mature in mammals. Anim Prod 1965; 7:203-220.

Verhulst PF. Notice sur la loi quela population pursuit dans son accroissement. Corresp Math Phy 1938; 10:113-121.

Von Bertalanffy L. A quantitative theory of organic growth. Hum Biol 1938; 10:181-213.

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Published

2016-07-22

How to Cite

Agudelo Gómez, D. A., Cerón Muñoz, M. F., & Restrepo, L. F. (2016). Modelación de funciones de crecimiento aplicadas a la producción animal. Revista Colombiana De Ciencias Pecuarias, 20(2), 17. https://doi.org/10.17533/udea.rccp.324133

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