Modelación de curvas de lactancia para producción de leche, grasa y proteína, y evaluación de factores que las afectan en ganado Holstein en México

Abstract

El conocimiento y modelación de curvas de lactación hacen posible identificar factores que ayuden a explicar las variaciones ambientales y genéticas, que permitan implementar un programa de selección. El objetivo de este trabajo fue evaluar diferentes modelos para las curvas de producción de leche, grasa y proteína en ganado Holstein en México, así como evaluar algunos factores que las afectan. Se usó información de 125,982 lactaciones pertenecientes a 68,804 animales nacidos del año 2000 al 2020. Se evaluó el efecto del número de parto, época del año y hato. Con la paquetería Lactcurves de R, se ajustaron los 38 modelos que incluye, de los cuales se eligieron los cuatro mejores (Wood, Wilmink, Ali & Schaeffer y Pollot modificado) que posteriormente se usaron para modelar las curvas individuales a través de un modelo de regresión no lineal. Los parámetros calculados para cada modelo fueron estadísticamente diferentes entre el número de lactación (P<0.05), así como el número de parto, época de parto y hato (P<0.01). Las curvas modeladas tienen formas similares a las reportadas en otros estudios, a excepción de las obtenidas para proteína en el tercer y cuarto o más partos con el modelo de Pollot modificado. La ecuación propuesta por Wilmink fue la que presentó mejor ajuste para la población de estudio según los diferentes criterios de evaluación. El emplear el modelo que mejor se adapte a los datos dará predicciones más cercanas a la realidad, y poder aplicarlo a distintos ámbitos como el mejoramiento genético.