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Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú

versión impresa ISSN 1609-9117

Rev. investig. vet. Perú vol.31 no.1 Lima ene. 2020  Epub 31-Mar-2020

http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v31i1.17546 

Artículos primarios

Correlación fenotípica y estimación del peso vivo en bovinos criollos

Phenotypic correlation and estimation of bodyweight in creole cattle

José L Contreras P1  5 

Alfonso Cordero F2 

Blas Reymundo C3 

Hebert E Ramos A3 

James Curasma C1 

Alfredo Delgado C4 

1Laboratorio de Nutrición Animal y Evaluación de Alimentos, Universidad Nacional de Huancavelica, Perú

2Universidad Nacional de Huancavelica, Perú

3Laboratorio de Anatomía y Fisiología Animal, Universidad Nacional de Huancavelica, Perú

4Clínica de Animales Mayores, Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú

RESUMEN

El objetivo del estudio fue determinar las correlaciones fenotípicas entre el peso vivo (PV) y las medidas biométricas de 90 bovinos criollos, de ambos sexos y edades diversas, procedentes de la Comunidad de Conayca en Huancavelica, Perú, para definir ecuaciones de predicción del PV. Se hicieron mediciones de ancho de cabeza (AC), longitud de cabeza (LC), ancho de tórax (ATO), altura de tórax (ALT), longitud de cuerpo (LCU), perímetro torácico (PT), altura de cruz (ACR), ancho de grupa (AGR), longitud de grupa (LGR), perímetro de caña anterior (PCA), distancia dorso lumbar (DDL), altura de grupa (ALG), longitud de tórax (LTO), largo de cuerpo (LAC) y perímetro abdominal (PAB). Las observaciones fueron analizadas utilizando modelos lineales, incluyendo el efecto del sexo y la edad dentaria de los animales. Las medidas biométricas fueron ajustadas en una regresión lineal múltiple de primer grado para obtener las ecuaciones de predicción de PV de los animales. La edad dentaria fue la fuente de variación más importante en cada una de las características, excepto para ALT. El sexo solamente afectó significativamente al PCA y ALG. Se detectaron correlaciones fenotípicas altas y significativas (p<0.001) entre el PV y las medidas de PT (0.91), LC (0.79),ACR (0.77), ALG (0.78) y LAC (0.89). El PT + ACR + LAC presentó la ecuación de predicción más precisa (R2 = 1.0000), seguido por la participación del PT + LAC (R2 = 0.9775) y del PT (R2 = 0.9274). Se concluye que el PV de los bovinos criollos estudiados se puede predecir satisfactoriamente a partir del PT, o PT + LAC o PT + ACR + LAC, donde la edad dentaria es el factor que influye en mayor grado en las predicciones.

Palabras clave: peso vivo; bovinos criollos; interrelaciones productivas; biometría

ABSTRACT

The aim of this study was to determine the phenotypic correlations between bodyweight (PV) and the biometric measurements of 90 Creole cattle, of both sexes and diverse ages, from the Conayca Community in Huancavelica, Peru, to define prediction equations of PV. Head width (AC), head length (LC), chest width (ATO), chest height (ALT), body length (LCU), chest perimeter (PT), height at the withers (ACR), rump width (AGR), rump length (LGR), anterior fetlock perimeter (PCA), lumbar back distance (DDL), rump height (ALG), chest length (LTO), body length (LAC) and abdominal perimeter (PAB) were measured. The observations were analysed using linear models, including the effect of sex and age based on teeth growth. The biometric measurements were adjusted in a first order multiple linear regression to obtain the prediction equations of PV of the animals. Dental age was the most important source of variation in each of the characteristics, except for ALT. Sex only significantly affected PCA and ALG. High and significant phenotypic correlations (p<0.001) were detected between the PV and the measurements of PT (0.91), LC (0.79), ACR (0.77), ALG (0.78) and LAC (0.89). The PT + ACR + LAC presented the most accurate prediction equation (R2 = 1.0000), followed by the PT + LAC (R2 = 0.9775) and the PT (R2 = 0.9274). It is concluded that the PV of the Creole cattle studied can be satisfactorily predicted from the PT, or PT + LAC or PT + ACR + LAC, where dental age is the factor that most influences predictions.

Key words: body weight; native cattle; productive interrelations; biometry

INTRODUCCIÓN

La sierra peruana alberga el 78.8% de la población de bovinos del Perú (Caballero y Flores, 2006). La ganadería en esta región está constituida por una fauna autóctona (camélidos sudamericanos) así como por otra basada en animales introducidos por los es- pañoles de la península Ibérica e Islas Cana- rias en el siglo XVI, donde sobresalen los vacunos, ovinos, porcinos, caprinos y aves (Flores, 2002).

En Huancavelica, la población actual de ganado vacuno es de 5156 cabezas, 14.7% mayor a la registrada en el censo agrope- cuario de 1994. La raza predominante es la criolla, representando el 63.9% del total de la distribución en el Perú (CENAGRO, 2012).

Según De Alva (1981), este bovino, adaptado a través del tiempo mediante una selección natural a las diferentes condiciones ambientales, ha adquirido rasgos carac- terísticos importantes como resistencia físi- ca, agilidad, adaptabilidad y resistencia a ectoparásitos (Rhipicephalus microplus) y enfermedades como anaplasmosis y babesiosis (Holgado, 1989). Además, es un animal que sobresale por su capacidad en el aprovechamiento de pastos naturales y mejorados, con una alta eficiencia reproduc- tiva, longevidad, facilidad de las hembras para el parto y docilidad en el manejo (Bracho et al., 2002). Sin embargo, la producción de leche de estos animales es baja (450-1500 litros por campaña). La carne de las hembras es usualmente obtenida al final de su vida reproductiva, mientras que la de los machos ocuure luego de su labor como reproductores o unidades de tracción, caso contrario son vendidos a una edad más temprana para ser engordados y sacrificados (Flores, 2002).

El mal de altura es causa de pérdidas productivas y económicas. Holt y Callan (2007) mencionaron que las pérdidas por esta patología pueden abarcar el 3-5% de animales en su primer año de vida. La hipoxia tiene un rol fundamental en la etiología del mal de altura, generando vasoconstricción pulmonar y aumento de la resistencia vascular, lo que se traduce en hipertensión pulmonar y posterior falla del lado derecho del corazón (Dunlop y Malbert, 2007; Malherbe et al., 2012). En este contexto, el ganado criollo tiene una mayor resistencia a esta patología que el ganado mejorado e introducido a las zonas altoandinas del Perú, lo cual hace suponer la existencia de genes ligados a la resistencia a la altura (Constable et al., 2016).

La variabilidad genética, base de las razas criollas, permitiría la obtención de líneas, especializadas en la producción de leche, carne o doble propósito, conservando sus características de adaptación y habilidad materna (Florio, 2008). Además, otra de las bondades que ofrece esta raza es la de asegurar un mayor vigor híbrido con los cruzamientos de individuos de otras razas, permitiendo terneros de media sangre con mayor peso al destete. Por tanto, el ganado criollo en el Perú es importante como pie de cría o base, sobre el cual se puede mejorar genéticamente, conservando sus características de rusticidad y adaptación a la altura (Flores, 2002).

Según Inchausti y Tagle (1982), la barimetría es aquella parte del estudio del exterior que permite estimar el peso vivo (PV) del animal mediante la aplicación de fórmulas basadas en medidas de diferentes regiones corporales, convirtiéndose en un instrumento útil en lugares donde no se pueden hacer uso de básculas. Menéndez (1984) considera que el aumento en el PV es el resultado de los cambios en la talla y forma de los animales; es decir, crecen en largo, ancho y la longitud corporal (Rodríguez et al., 2001; Abreu et al., 2005).

Matos (1978), Mahecha et al. (2002) y Khalil y Vaccaro (2002) analizaron las correlaciones fenotípicas entre diversas medidas biométricas y utilizaron regresiones simples o múltiples para obtener ecuaciones que predijeran el peso final de bovinos. En el Perú se dispone de escasa información sobre la interrelación de medidas corporales en ganado criollo. En base a esta razón el presente trabajo tiene como objetivo relacionar el PV con otras medidas biométricas y definir ecuaciones de predicción del PV en el grupo genético de bovinos criollos en Conayca, Huancavelica, Perú.

MATERIALES Y MÉTODOS

Se tomaron medidas biométricas a 90 bovinos criollos (Cuadro 1) entre agosto y setiembre de 2018 en la comunidad de Conayca, provincia de Huancavelica, ubicada a 3682 metros de altitud media. Las temperaturas promedio anual máxima en la zona es de 16 °C y la mínima de 2 °C. La temporada seca comprende los meses de mayooctubre y la temporada lluviosa los meses de noviembre-abril, con una precipitación promedio anual de 784 mm.

Cuadro 1 Distribución numérica de los bovinos criollos del estudio, según la edad dentaria y sexo (Conayca, Huancavelica, Perú) 

La mayor parte de los animales fueron hembras (52.2%). Los animales de dientes de leche participaron con el 33.3%, mientras que el porcentaje de animales en las demás categorías fue de 22.2% (Cuadro 1). El sistema de crianza de los animales fue de tipo extensivo a base de pastizales constituidos principalmente de especies deseables (51.2%): Alchemilla pinnata, Festuca dolichophylla y Disticha muscoides; poco deseables (42.0%): Poa alquigluma, Calamagrostis ovata y Calamagrostis curvula, e indeseables (6.8%): Aciachne pulvinata, Plantago rigida y Stipa obtusa (Quinto, 2004). Ocasionalmente algunos productores utilizaban heno de avena como alimentación suplementaria, y sal de piedra negra.

Teniendo en consideración las metodologías descritas por Rojas y Gomez (2005), se midieron las siguientes variables biométricas:

  • ( Ancho de cabeza (AC): distancia entre los ángulos faciales de los ojos

  • ( Longitud de cabeza (LC): distancia entre el testuz (parte media) y la punta del morro

  • ( Ancho de tórax (ATO): distancia entre los puntos de encuentro derecho e izquierdo

  • ( Altura de tórax (ALT): distancia de la cruz a la cinchera hasta el codo

  • ( Longitud de cuerpo (LCU): distancia desde punto de encuentro hasta el isquion del mismo lado

  • ( Perímetro torácico (PT): medida alrededor del tórax

  • ( Altura a la cruz (ACR): distancia de base del piso a la cruz

  • ( Ancho de grupa (AGR): distancia de punta de nalga-isquiones

  • ( Longitud de grupa (LGR): distancie entre la tuberosidad iliaca al isquion

  • ( Perímetro de caña anterior (PCA)

  • ( Distancia dorso lumbar (DDL)

  • ( Distancia de la cruz a la inserción de la cola

  • ( Altura de grupa (ALG): distancia entre el piso y el nivel de la punta de anca

  • ( Longitud de tórax (LTO): distancia desde la articulación del encuentro hasta mitad de la última costilla falsa

  • ( Largo de cuerpo (LAC): distancia desde el testuz hasta la inserción de la cola

  • ( Perímetro abdominal (PAB): medida alrededor del abdomen a nivel de la cicatriz umbilical

Las mediciones fueron realizadas por dos personas con apoyo de cuatro personas para la sujeción a nivel de cola, astas y verija en ambos flancos, en corrales de encierro acondicionados de malla y postes con instrumentos como bovinómetro de madera con graduación de 0 a 2 m, hipómetro de madera, cinta métrica con graduación de 0 a 3 m, compás de espesor de madera, graduado de 0 a 0.55 m.

El PV de los animales fueron estimados mediante la ecuación de predicción PV = -321.04315 + 1.82146PT + 0.78928LAC +1.46924ACR (R2 = 0.6143), descrita por Rojas et al. (2019), obtenido a partir de 96 bovinos criollos, procedentes del distrito de Huancavelica, Perú. Se determinaron correlaciones fenotípicas entre el peso corporal (PC) con las medidas biométricas: Ancho (AC) y longitud de cabeza (LC), ancho de tórax (ATO), ancho de grupa (AGR), longitud de grupa (LGR), distancia dorso lumbar (DL), altura de tórax (ALT), altura de grupa (AG), longitud de tórax (LT), perímetro torácico (PT), largo de cuerpo (LAC), longitud de cuerpo (LCU), altura de cruz (ACR) y perímetro abdominal (PA), para obtener una ecuación de predicción del PC de los bovinos criollos de Huancavelica. Los resultados fueron analizados mediante el análisis de variancia de clasificación múltiple para determinar el efecto del sexo y la edad dentaria de los animales en las medidas biométricas.

Se determinaron las correlaciones fenotípicas entre las medidas: PV, AC, LC, ATO, ALT, LCU, PT, ACR, AGR, LGR, PCA, DDL, ALG, LTO, LAC y PAB, en forma conjunta de las observaciones (sexo y edades), recurriéndose al procedimiento CORR SPEARMAN del SAS (2009), v. 9.2. De acuerdo a Ribeiro et al. (2004) se consideraron las mayores correlaciones entre el PV y las características: LC, PT, ACR, ALG y LAC para ser sometidas a un análisis de regresión lineal múltiple de primer grado, a través del procedimiento REG del SAS (2009), con el siguiente modelo: PV= µ + b LC + b PT + ij 1 2 b ACR + b ALG + b LAC + error (ij), donde : PV = peso vivo de los bovinos criollos son los coeficientes de regresión de las características en estudio. Así mismo, fue sometido a análisis de regresión lineal múltiple de primer grado el PV con el PT y LAC por ser los mejores indicadores del PV (Khalil y Vaccaro, 2002; Ribeiro et al., 2004). Finalmente se generó una ecuación de regresión lineal entre el PV y el PT, conforme a lo descrito por los autores anteriores.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

El sexo de los animales no fue fuente de variación significativa en las características evaluadas, excepto para el PCA (p=0.0003) y ALG (p=0.0294). La edad afectó de forma significativa en todas las carac terísticas, excepto para ALT (Cuadro 2).

Cuadro 2 Resumen del análisis de variancia de las medidas biométricas en función al sexo y edad de 90 bovinos criollos (Conayca, Huancavelica, Perú) 

ns: No significativo; ** p<0.01; *** p<0.001

En la Cuadro 3 se presentan las medidas biométricas de los 90 animales criollos. La ALG y ACR muestran variabilidad baja, entre 8.72 y 8.93%, y en concordancia con Cevallos et al. (2013). Las variabilidades para LC, ALT, LCU, PT, LGR, PCA, DDL, LAC y PAB fueron de tipo media (11.11 -15.00%), mientras que los coeficientes de variabilidad de las características AC, AGR, PV y LTO fueron altas, y de acuerdo con Cordero (2008). Estos resultados indican que existe una gran variación en la población, lo que es favorable para ser utilizado en programas de mejoramiento genético, pero debe destacarse que el PT (184 cm) y otros valores reportados del bovino criollo de la comunidad de Conayca se encontró una similitud con los estudios de More (2016) y Delgado et al. (2019).

Cuadro 3 Medias, mínimos, máximos, desviaciones estándares y coeficientes de variabilidad de las características biométricas (cm) de 90 bovinos criollos de Conayca, Huancavelica (Perú) 

En el Cuadro 4 se observan que las correlaciones entre el AC, ATO, LCU, AGR, LGR, PCA, DDL, LTO y PAB con el PV son positivas y moderadamente altas y significativas (p<0.001). Las características biométricas más correlacionadas con el PV fueron la LC, PT, ACR, ALG y LAC, con coeficientes, altos y significativos (p<0.001) (Martínez et al., 2014), siendo estos coeficientes los más indicados para estimar el PV de los animales, en ambos sexos y con edades comprendidas entre dientes de leche y boca llena; sin embargo, todas las medidas relacionadas con el PV, excepto ALT, podrían ser utilizadas para expresar el PV de los bovinos criollos en estudio. Se observa que las correlaciones entre el PV y las medidas LC=0.79, PT= 0.91, ACR = 0.77, ALG = 0.78 y LAC = 0.89 son relativamente menores a lo relatado por Mahecha et al. (2002) en la raza Lucerna, quienes obtuvieron valores entre 0.94 y 0.97. Muñoz (2002) refiere que, si el tamaño de muestra es pequeño, el coeficiente de correlación (r) es una estimación ligeramente parcial y que subestima el coeficiente de correlación poblacional; hecho que probablemente haya ocurrido en el presente estudio, pues se trató de variables aleatorias bivariadas en número de 90.

Cuadro 4 Correlaciones fenotípicas de Spearman1 entre las características biométricas en bovinos criollos (N=90) de Conayca, Huancavelica (Perú), considerando el conjunto de animales (sexos y edades) 

1 PV = peso vivo; AC= ancho de cabeza; LC = longitud de cabeza; ATO = ancho de tórax; ALT = altura de tórax; LCU = longitud de cuerpo; PT = perímetro torácico; ACR = altura de cruz; AGR = ancho de grupa; LGR = longitud de grupa; PCA = perímetro de caña anterior; DDL = distancia dorso lumbar; ALG = altura de grupa; LTO = longitud de tórax; LAC = largo de cuerpo; PAB = perímetro abdominal ns No significativo; ** p<0.01; *** p<0.001

Entre las correlaciones anteriores, el PT y LAC presentaron los mayores coeficientes de correlación con el PV (0.91 vs. 0.89). El PT, según la literatura científica, es la característica más correlacionada con el PV. Así, se establecieron correlaciones de 0.90 en ganado Pardo Suizo (Henao y Mejía, 1994), 0.98 en ganado cebú (Méndez et al., 2002), 0.93 en terneros machos cebú (Hernández et al., 1984), 0.90 y 0.93 en ganado bovino mestizo venezolano y en la raza Carora (Khalil y Vaccaro, 2002).

El análisis de variancia de la regresión evidenció la influencia significativa (p<0.01) de las características en el PV de los bovinos criollos en cada una de las ecuaciones generadas (Cuadro 5). La ecuación de predicción PV = -321.11 + 1.82***PT + 1.47***ACR + 0.79***LAC (R2 = 1.0000) muestra que exis te una asociación positiva entre las características, y que cada centímetro del PT, de la ACR y del LAC presentan una contribución positiva de 1.82, 1.47 y 0.79 kg en el PV de los bovinos criollos en estudio; mientras que las medidas LC y ALG consideradas en el modelo original no aportaron con respecto a la predicción del PV de los bovinos criollos en estudio.

Cuadro 5 Ecuaciones de predicción del peso vivo (PV) en función al perímetro torácico (PT), altura de cruz (ACR) y largo de cuerpo (LAC) 

***p<0.001

De acuerdo con la selección de las variables, en los modelos I y II de predicción, el PT ocupa la primera posición, seguido por la ACR y el LAC. Mahecha et al. (2002), por otra parte, en la raza Lucerna indican que el orden de prioridad de las mediciones corporales con relación a los mayores coeficientes de correlación fueron el perímetro torácico > altura corporal > longitud corporal en el casio de las hembras, y el perímetro torácico > altura corporal > longitud corporal en el caso de los machos; comportamiento que está en concordancia con la posición del PT en las ecuaciones obtenidas al utilizar animales de diferentes edades y de sexo en el presente estudio.

Aplicando valores ficticios de 158 cm para PT, 152 cm para LAC y 120 cm para ACR, los pesos fueron de 258.51 y 257.43 kg cuando se estimaron a partir de PT solo (Ecuación III) y cuando se adicionó LAC (Ecuación II), respectivamente; es decir, se estimaron pesos similares. Así mismo, cuando se adicionó ACR al PT y al LAC (Ecuación I) el PV estimado fue de 263.04 kg, superando en 5.61 y 4.61 kg los pesos obtenidos con las ecuaciones II y III, respectivamente.

CONCLUSIONES

Existe una amplia variación en el peso vivo, ancho de cabeza, ancho de grupa y longitud de tórax, y en menor grado, en la altura de cruz y altura de grupa en bovinos criollos de la zona de Huancavelica, Perú.

Las características perímetro torácico, largo de cuerpo, altura de cruz y altura de grupa fueron las medidas con mejor correlación con el peso vivo y, consecuentemente, las más apropiadas para estimar el peso de los animales.

Las ecuaciones generadas a partir del perímetro torácico solo o adicionadas del largo de cuerpo ofrece a los ganaderos criadores de bovino criollo obtener pesos similares. La adición de la altura de cruz a la ecuación de predicción mejora la precisión en la obtención de los pesos.

Agradecimiento

A los fondos económicos concursables de Fondo de Desarrollo Socioeconómico del Proyecto Camisea por el financiamiento a través del proyecto «Generación y evaluación de un sistema computarizado en la formulación de raciones al mínimo costo en ganado lechero en la provincia de Huaytará, Acobamba, Tayacaja y Huancavelica de la Región Huancavelica». Así mismo los autores agradecen el apoyo de la estudiante Analí Ñaupa Ccente (Q.D.E.P.).

LITERATURA CITADA

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Recibido: 20 de Marzo de 2019; Aprobado: 20 de Diciembre de 2019

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