Curvas de crescimento em codornas de corte e postura: uma perspectiva Bayesiana

Autores

  • Robson Marcelo Rossi Universidade Estadual de Maringá
  • Daiane de Oliveira Grieser Universidade Estadual de Maringá
  • Vagner de Almeida Conselvan Universidade Estadual de Maringá
  • Simara Márcia Marcato Universidade Estadual de Maringá

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0359.2017v38n4Supl1p2743

Palavras-chave:

Deviance Information Criterion, Equação de Gompertz, Modelos não lineares, Peso corporal.

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade de ajuste dos modelos não lineares aos dados, utilizando o melhor modelo para descrever as curvas de crescimento corporal, comparando os parâmetros obtidos para gênero e uma linhagem de codornas de corte (Coturnix coturnix coturnix) e duas de postura (Coturnix coturnix japonica), bem como o aninhamento, via método MCMC (Cadeias de Markov em processos de Monte Carlo), sob o enfoque Bayesiano. Foram utilizadas 1.350 codornas mistas, com um dia de idade, sendo: 400 da linhagem de corte, 450 de postura amarela e 500 de postura vermelha, distribuídas por um delineamento inteiramente casualizado, com três tratamentos (cada tratamento corresponde a uma linhagem) e cinco repetições. O período experimental foi de 1 a 42 dias de idade. Aos 21 dias de idade foi realizada a sexagem por dimorfismo sexual, sendo que elas foram identificadas individualmente com um dia com anilhas numeradas, possibilitando a determinação das curvas de crescimento por gênero. As aves foram criadas em um sistema convencional, alimentadas ad libitum com rações formuladas para atender às exigências nutricionais. O peso corporal foi determinado semanalmente e avaliados por meio dos modelos não lineares: Logístico, Brody, Von Bertalanffy e Gompertz, cujos parâmetros foram estimados sob enfoque Bayesiano via algoritmo MCMC, utilizando o pacote BRugs do programa R. Para a seleção do melhor modelo não linear utilizou-se o critério DIC (Deviance Information Criterion), aonde quanto menor o valor de DIC, melhor é a qualidade do ajuste do modelo aos dados. Gompertz melhor se ajustou aos dados, independentemente do gênero ou linhagem. As codornas de corte tiveram os maiores pesos assintóticos e a maior idade em que a taxa de crescimento é máxima, seguido pela vermelha e amarela. Todos aninhamentos apresentaram diferenças significativas (p < 0,05) entre gênero para os parâmetros contrastados. As fêmeas de corte, amarela e vermelha apresentaram valores significativamente (p < 0,05) maiores para o peso assintótico (370, 203 e 215 g, respectivamente), comparados aos machos (274, 131 e 143 g, respectivamente), porém os machos foram mais precoces no crescimento corporal. O modelo de Gompertz melhor se ajustou aos dados de peso corporal das codornas, independentemente do gênero ou linhagem, sendo que o enfoque Bayesiano possibilitou a obtenção de estimativas precisas. A linhagem de corte apresentou maior peso assintótico corporal, seguido pela vermelha e amarela. As fêmeas apresentaram maior peso assintótico que os machos das suas respectivas linhagens, porém foram mais tardias no crescimento.

Biografia do Autor

Robson Marcelo Rossi, Universidade Estadual de Maringá

Prof., Departamento de Estatística, Universidade Estadual de Maringá, UEM, Maringá, PR, Brasil.

Daiane de Oliveira Grieser, Universidade Estadual de Maringá

Profª, Departamento de Zootecnia, UEM, Maringá, PR, Brasil.

Vagner de Almeida Conselvan, Universidade Estadual de Maringá

Discente, Curso de Graduação, Departamento de Estatística, UEM, Maringá, PR, Brasil.

Simara Márcia Marcato, Universidade Estadual de Maringá

Profª, Departamento de Zootecnia, UEM, Maringá, PR, Brasil.

Downloads

Publicado

2017-08-25

Como Citar

Rossi, R. M., Grieser, D. de O., Conselvan, V. de A., & Marcato, S. M. (2017). Curvas de crescimento em codornas de corte e postura: uma perspectiva Bayesiana. Semina: Ciências Agrárias, 38(4Supl1), 2743–2754. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2017v38n4Supl1p2743

Edição

Seção

Artigos

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

<< < 1 2