Body weight prediction in lambs

Abstract

small sheep farmers in northern Argentina do not have scales and know the characteristics of the Santa Ines breed. With the objective to estimate equations for prediction body weight (BW) of lambs with different ages and from different genetics groups, were determinated biometric measures: thoracic perimeter, anterior height, rump height and body length. Was recorded 581 BW and biometric data, making Pearson correlation analysis, simple regression and linear regression, calculating the BW with each body measurements and combined four, three and two biometric variables. The analysis was performed with total data and discriminated against by genetic group: wool animals, without wool and absorbent cross with Santa Inês: F1, F2 and F3. The four biometric measurements correlate with BW. In equation with four variables, rump height is the variable that least contributes to regression coefficient, and verified that the adjustment to remove body length only decreased by 1%. The combination of thoracic perimeter and anterior height has a setting of 90% in the total data, the biggest adjustment for genetic analysis group and has the highest proportion in the regression coefficient. In wool animals thoracic perimeter has lower anterior height setting, not so in the rest of the genetic groups, demonstrating the influence of wool in determining. Thoracic perimeter had the highest accuracy and easy execution for estimating body weight.

Os pequenos produtores ovinos do norte da Argentina não têm balança nem conhecem as características da raça Santa Inês. Objetivando estimar equações de predição do PV de cordeiros com distintas idades e grupos genéticos, determinaram-se cada 30 dias durante o ano 2012, as medidas biométricas: perímetro torácico, largo do corpo, altura anterior e altura à garupa. Obtiveram-se 581 dados de cada medida biométrica e do PV, realizando análise de correlação de Pearson, de regressão simples e de regressão linear, calculando entre PV e cada uma das medidas corporais, como de quatro, três e dois variáveis combinadas. A análise foi realizada com o total dos dados e discriminados por grupo genético: lanados, Santa Inês e cruzas absorventes com Santa Inês: F1, F2 e F3. As quatro medidas biométricas têm correlação com o PV. Na equação com quatro variáveis, altura à garupa é a variável que aporta menos ao coeficiente de regressão, assim como se verifica que eliminando largo do corpo o ajuste diminui apenas 1%. A combinação de perímetro torácico e altura anterior têm ajuste de 90% dos dados totais, o maior ajuste da análise por grupo genético e elucidam em maior proporção o coeficiente de regressão. Nos animais com lã o perímetro torácico apresenta menor ajuste que altura anterior, não assim nos outros grupos genéticos, mostrando a influência da lã na determinação. O perímetro torácico apresentou a maior precisão e facilidade de execução para estimar o PV.