Curva de lactación para el número de lactación en cabras murciano-granadinas

Abstract

In this work four lactation curve models have been tested: The simple lineal regression pattern; the quadratic pattern; the Cobby and Le Du pattern; and the incomplete gamma of Wood function. As base of information we have used the historical file of controls carried out in the Milking Control Nucleus of Granada belonging to the National Association of Breeders of Murciano-Granadina Goat Breed, during the years 1990 to 2004, what supposes a total of 85235 controls made on 10351 goats belonging to 117 farms. The lactation curves has been studied in function of the lactation number. The lactations were standardized to 240 days. For the fitting of models we have used the NLIN procedure of SAS. For all the models, independently of the lactation number, R2 oscillated between 0.84 and 0.85. For the controls made in first, second and third lactation the Incomplete Gamma of Wood function shown the best fitting (smallest value of mean square error).

En este trabajo se han utilizado cuatro modelos, uno de ellos el modelo de regresión lineal simple, el modelo cuadrático, el modelo de Cobby y Le Du y la función gamma incompleta de Wood. Como base de información se ha utilizado el archivo histórico de los controles realizados en el Núcleo de Control Lechero de Granada (Núcleo Nacional Número 362) perteneciente a la Asociación Nacional de Criadores de Caprino de Raza Murciano-Granadina, durante los años comprendidos entre 1990 y 2004, lo que supone un total de 85235 controles efectuados sobre 10351 cabras pertenecientes a 117 ganaderías. Se ha estudiado la curva de la lactación en función del número de lactación para lactaciones estandarizadas a 240 días. Para el ajuste de los modelos se utilizó el procedimiento NLIN de SAS. Para todos los modelos independientemente del número de lactación obtuvieron R2 que oscilaron entre 0,84 y 0,85. Para los controles efectuados en primera, segunda y tercera lactación el modelo de curva Gamma Incompleta de Wood obtuvo el mejor ajuste (menor valor de cuadrado medio del error).