A produção animal encontra-se em um período de inovação no que diz respeito aos meios diagnósticos, principalmente no campo por imagem. Tornou-se imprescindível a utilização de equipamentos não invasivos que prezem pelo bem-estar e pelo conforto animal, destacando-se assim, a termografia de infravermelho. Este trabalho teve como objetivo determinar as variáveis de associação entre resultados de medição de temperatura de superfície, obtida por termografia, e testes de diagnóstico de mastite em bovinos de leite, para selecionar as variáveis mais propensas para um modelo preditivo de diagnóstico em função da temperatura corporal. Para a avaliação desses resultados, foram utilizados métodos de análise fatorial em componentes principais. Posteriormente, aplicou-se o método de análise de agrupamentos. A pesquisa foi conduzida no IFSULDEMINAS Campus Inconfidentes, MG. Para isso, foram utilizadas doze vacas da raça Holandesa. O período de coleta foi 2 dias e a frequência, duas vezes ao dia no período da manhã (7:00 h) e à tarde (18:00 h). A dieta alimentar foi mantida de acordo com a rotina da fazenda. As imagens térmicas foram registradas antes da ordenha em diferentes áreas do corpo (úbere, olho e vulva), avaliando um total de 72 imagens termográficas. O california mastitis test (CMT) foi realizado imediatamente após a limpeza dos tetos. No final da ordenha foram realizadas coletas de leite para posterior análise de contagem de células somáticas (SCC). A análise de componentes principais e a análise de agrupamento se mostraram eficazes para seleção de variáveis potencialmente preditoras da SCC. Sendo temperatura termográfica do úbere (IRTU) e temperatura termográfica da vulva (IRTV) as melhores escolhas para predição de SCC.
This study was conducted to investigate the thermoregulation of Holstein cattle in an adapted free-stall facility at IFSULDEMINAS, Campus Inconfidentes, by measuring thermal comfort indices. The experimental period was from the end of December 2012 to the start of January 2013, in a total of 16 days. 12 multiparous, lactating, black-and-white Holstein cows were used in a free-stall system. Rectal temperature, respiratory frequency, ambient temperature and relative humidity were recorded at 3:00 a.m., 7:00 a.m., 11:00 a.m., 3:00 p.m., 7:00 p.m. and 11:00 p.m. The results demonstrate that despite the temporal variations that occurred throughout the evaluation days, the confined animals maintained their body temperature in balance.
Ao mеu esposo, José Luiz, sem ele não seria possível, aos meus filhos, Gabriel е Miguel, que iluminam os meus pensamentos. DEDICO AGRADECIMENTOSA Deus por esse momento importante de conclusão, colocando pessoas no meu caminho, que colaboraram com meu crescimento profissional e pessoal.À minha orientadora, professora Daniella Jorge de Moura, pela oportunidade, amizade e orientação. Muito obrigada Dani! Ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola (FEAGRI) e a CAPES pela concessão da bolsa de estudos.À secretaria de pós-graduação pela atenção de sempre.Ao meu esposo José Luiz e filhos (Gabriel e Miguel), pela compreensão durante o período de curso, incentivo e ajuda em todos os momentos. Aos meus pais, Mauro e Celeste, por estarem sempre presentes em minha vida. Ao professor Douglas, por toda ajuda, apoio e orientação fundamental na etapa final e contribuição nas análises estatísticas. Pelo aceite em participar da banca! Aos membros da banca examinadora, professora Luciane, professora Sandra e Professora Thayla, pelas importantes sugestões neste trabalho. As minhas amigas de todas as horas: Dagmar, Lívia e Simone. A todos os amigos do IFSULDEMINAS, em especial o Campus Inconfidentes, pela possibilidade de executar o experimento. Agradeço ao professor Edu Max por acreditar em meu trabalho como professora. Aos alunos do Curso de Engenharia Agronômica Taís, Stela, Bruna, Jusiele, Alessandra, Tulio e o funcionário João por toda a ajuda na condução do experimento. MUITO OBRIGADA! "Não fazemos uma foto apenas com uma câmera; ao ato de fotografar trazemos todos os livros que lemos, os filmes que vimos, a música que ouvimos, as pessoas que amamos".
O monitoramento contínuo da mastite é, um dos maiores desafios para a cadeia produtiva do leite. Monitorar a contagem de células somáticas nos rebanhos para conhecer a situação atual e a sua evolução, é o primeiro passo para que se possa avançar no controle da doença. Assim, o objetivo neste trabalho foi desenvolver um modelo preditivo do diagnóstico de mastite subclínica em função de temperaturas médias de superfície do úbere obtidas por meio da câmera termográfica. A pesquisa foi conduzida no IFSULDEMINAS – Campus Inconfidentes, MG. Foram utilizadas doze vacas da raça Holandesa. O período de coleta foi 2 dias e a frequência, duas vezes ao dia no período da manhã (7:00 h) e à tarde (18:00 h). A dieta alimentar foi mantida de acordo com a rotina da fazenda. As imagens térmicas foram registradas antes da ordenha do úbere a partir de uma câmera termográfica, com um total de 48 imagens termográficas. No final da ordenha foram realizadas coletas de leite para posterior análise de contagem de células somáticas (SCC). Com base na ferramenta para extração de melhores subconjuntos de variáveis, módulo de ferramenta pertencente a análise de regressão do software Minitab 17, concluiu-se que com apenas uma variável preditora (temperatura termográfica do úbere) foi possível estabelecer um modelo de alta eficiência por predizer o diagnóstico da mastite subclínica com alta precisão.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.