Show simple item record

dc.contributor.authorNaranjo Guerrero, Luisa Fernanda
dc.contributor.authorRodríguez Colorado, Nancy
dc.contributor.authorGonzález Herrera, Luis Gabriel
dc.coverage.spatialBrasilen_US
dc.date.accessioned2026-02-26T22:03:31Z
dc.date.available2026-02-26T22:03:31Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.issn2238-1171en_US
dc.identifier.urihttps://repositorioinstitucional.ufpso.edu.co/xmlui/handle/20.500.14167/6124
dc.description.abstractO gado cruzado é utilizado nos sistemas de dupla aptidão procurando se obter carne e leite; este é o sistema produtivo bovino com maior representação na Colômbia. Estudos de caracterização de variáveis produtivas em indivíduos cruzados são escassos, tornando, pertinente realizar análises que avaliem o seu potencial. Objetivou-se caracterizar fenotipicamente uma população de gado cruzado no estado de Norte de Santander (Colômbia), considerando características relacionadas com a produção de leite. Foram obtidos até um máximo de 4 controles por fêmea e avaliadas informações sobre produção de leite (MY), porcentagem de gordura (FP), porcentagem de proteína (PP) e contagem de células somáticas (SCC) de fêmeas cruzadas de primeira ordem de parto. A informação foi depurada e analisada com o programa R. Foi calculada a média, desvio padrão e coeficiente de variação para cada característica de maneira geral e detalhando por fatores categóricos não genéticos. Para os fatores numéricos foram elaborados gráficos de tendencias relacionados com as variáveis resposta. Realizou-se uma análise de correspondência múltipla e estimados os valores dos resíduos padronizados para reconhecer níveis de fatores não genéticos com influência sobre as características. Os valores médios para os controles foram: 3.06±1.40 kg/dia (MY), 3.21±0.40% (PP), 3.32±0.77% (FP), e 357 ± 256x103células/ml (SCC). Os fatores não genéticos que apresentaram maior influência foram o tipo de pastagem, a estação de controle e a região. Assim, a MY de 1,00 a 2,00 kg está associada aos níveis da região 1 (R1) e verão 1(S1), a MY de 2,10 a 3,99 kg à região 2 (R2), grupo 1 (G1) e inverno 1 (W1), EM de 4,00 a 8,30 kg com R1, grupo 3 (G3) e W1, PP de 2,45 a 2,99% foi associado ao G1, PP de 3,00 a 3,40% ao grupo 2 (G2), PP de 3,41 a 6,04% ao G3 , FP de 1,94 a 3,00% está associado a R1, G3, S1 e S2, FP de 3,01 a 4,00% a R2, G1 e W1, FP de 4 a 4,82% à região 3 (R3), G2 e S1, SCC de 8,00 a 100x103células/ml está associado a R1, R3 e S1, SCC de 101 a 499x103células/ml a R2, G1 e W1. Finalmente, SCC de 500 a 888x103células/ml estão associadas a R2 e W1. Foi evidenciada uma variação de média a alta magnitude das características avaliadas dentro da população, revelando que não existem padrões que permitam unificar o manejo dos animais dentro dos rebanhos, o que pode afetar a eficiência dos sistemas de dupla aptidão. Foi evidenciada uma variação de magnitude média a alta das características avaliadas dentro da população, revelando que não existem padrões para unificar o manejo dos animais dentro das fazendas, o que pode influenciara eficiência dos sistemas de dupla aptidão.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.relationhttps://www.revistas.udesc.br/index.php/agroveterinaria/article/view/23578/16535en_US
dc.titleCaracterização fenotípica das características do leite em uma população de bovinos mestiços do estado de NortedeSantanderen_US
dc.title.translatedPhenotypic characterization for milk traits in crossbred cattle population from the state of Norte de Santanderen_US
dc.contributor.cvlac0000097983en_US
dc.contributor.cvlac0001349938en_US
dc.contributor.cvlac0000901148en_US
dc.contributor.googlescholarZLRSF2MAAAAJ&hlen_US
dc.contributor.googlescholar6H65sOoAAAAJ&hlen_US
dc.contributor.orcid0000-0002-1087-3150en_US
dc.contributor.orcid0000-0001-7156-9753en_US
dc.contributor.researchgateLuisa-Fernanda-Naranjo-Guerreroen_US
dc.contributor.researchgateNancy-Rodriguezen_US
dc.contributor.researchgateLuis-Gonzalez-Herreraen_US
dc.contributor.scopus56308418400en_US
dc.description.abstractenglishCrossbred cattle are used in dual-purpose systems to obtain meat and milk, becoming one of Colombia's systems with the greatest presence. However, studies characterizing productive variables in crossbred individuals are scarce, making it pertinent to conduct analyses evaluating their potential. The objective of this study was to phenotypically characterize a population of crossbred cattle from the state of Norte de Santander (Colombia) in terms of milk traits. Up to a maximum of 4 controls per female was obtained, and information on milk yield (MY), fat percentage (FP), protein percentage (PP), and somatic cell count (SCC) of first parity crossbred females was evaluated. The information was filtered and analyzed with the R program. The mean, standard deviation, and general variation coefficient were calculated for each trait and the means and deviations by non-genetic categorical factors. For the numeric factors, graphs of trends related to the response variables were made. Multiple correspondence analysis was performed, and the standardized residual values were estimated to recognize associations between levels of non-genetic factors and each trait. Mean values for controls were: 3.06±1.40 kg/day (MY), 3.21±0.40% (PP), 3.32±0.77% (FP), and 357±256x103cells/ml (SCC). The non-genetic factors that showed the most significance were the pasture type, the control season, and the region. Thus, MY from 1.00 to 2.00 kg is associated with the levels of region 1 (R1) and summer 1 (S1), MY from 2.10 to 3.99 kg with region 2 (R2), group 1 (G1) and winter 1 (W1), MY from 4.00 to 8.30 kg with R1, group 3 (G3) and W1, PP from 2.45 to 2.99% there was association with G1, PP from 3.00 to 3.40% with group 2 (G2), PP from 3.41 to 6.04% with G3, FPof 1.94 to 3.00% is associated with R1, G3, S1, and S2, FP of 3.01 to 4.00% with R2, G1 and W1, FP from 4 to 4.82 % with region 3 (R3), G2, and S1, SCC from 8.00 to 100x103cells/ml is associated with R1, R3, and S1, SCC of 101 to 499x103cells/ml with R2, G1, and W1. Finally, SCC of 500 to 888x103cells/ml is associated with R2 and W1. A variation of medium to high magnitude of the traits evaluated within the population was evidenced, revealing that no standards that allow unifying the management of animals within herds, which can affect the efficiency of dual-purpose systemsen_US
dc.subject.proposalanálise de correspondência múltipla;dupla aptidão;produção animal;produção de leite;resíduos padronizadosen_US
dc.subject.keywordsmultiple correspondence analysis;dual purpose;animal production;milk yield;standardized residuesen_US
dc.publisher.facultyFacultad ciencias agrarias y del ambienteen_US
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTen_US
dc.relation.referencesACOSTA-ACOSTA Y et al. 2020. La composición de la leche, su variación según raza y la lactancia. Ciencia y Tenología 24: 93-98en_US
dc.relation.referencesAINSWORTHJAW et al. 2012. Pasture shade and farm management effects on cow productivity in the tropics. Agriculture.Ecosystems and Environment 155:105-110.en_US
dc.relation.referencesÁLVAREZJEG. 2015. Comparación de los indicadores productivos porcentaje de grasa, porcentaje de proteína, recuento de células somáticas, nitrógeno ureico en leche y producción en litros de leche bovina de fincas pertenecientes a las microcuencas del norte y oriente de Antioquia. Disertación (Pregrado en Administración de Empresas Agropecuarias) Antioquia: Corporación Universitaria La Sallista. 46pen_US
dc.relation.referencesBAÉZ R et al. 2015. Factores asociados a la calidad físico-química de la leche en sistemas bovinos de doble propósito, en ranchos del Mezcalapa. En: VII Reunión Científica Tecnológica, Forestal y Agropecuaria Tabasco 2015.IV Simposio Internacional en Producción Agroalimentaria Tropical.p.295-300en_US
dc.relation.referencesBREENJE et al. 2009. Quarter and cow risk factors associated with a somatic cell count greater than 199,000 cells per milliliter in United Kingdom dairy cows. Journal of Dairy Science 92:3106-3115en_US
dc.relation.referencesCASTILLO-BADILLA G et al. 2019. Factors that affect the productionin first lactation of dairy cattle of Costa Rica. Agronomy Mesoamerican 30:209-227.en_US
dc.relation.referencesCHEROBINVC et al. 2019. Condición corporal y su relación con producción láctea, reproducción y perfil metabólico en vacas lecheras del trópico boliviano. Revista de Investigaciones Veterinarias Del Peru 30: 107-118.en_US
dc.relation.referencesCOZMAA et al. 2013. Influence of calf presence during milking on yield, composition, fatty acid profile and lipolytic system of milk in Prim’Holstein and Salers cow breeds. Dairy Science and Technology 93:99-113.en_US
dc.relation.referencesDE VRIES A & MARCONDES MI. 2020. Review: Overview of factors affecting productive lifespan of dairy cows. Animal 14: S155-S164en_US
dc.relation.referencesDURÁN-ROJAS E et al. 2020. Clasificación de empresas ganaderas doble propósito por calidad y canales de comercialización de laleche en el Caribe colombiano. Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica 23:e1358.en_US
dc.relation.referencesFRANZOI M et al. 2019. Variation of detailed protein composition of cow milk predicted from a large database of mid-infrared spectra. Animals 9:1-14.en_US
dc.relation.referencesJUÁREZ-BARRIENTOS JM et al. 2015. Tipificación de sistemas de doble propósito para producción de leche en el distrito de desarrollo rural 008, Veracruz, México. Revista Cientifica de La Facultad de Ciencias Veterinarias de La Universidad Del Zulia 25:317-323en_US
dc.relation.referencesJURADO-GÁMEZ H et al. 2019. Evaluación de la calidad composicional, microbiológica y sanitaria de la leche cruda en el segundo tercio de lactancia en vacas lecheras. Revista de La Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia 66:53-66en_US
dc.relation.referencesMADRID A et al. 2020. Modelación de la curva de producción, grasa y proteína en ganado Holstein y Jersey del Norte y Oriente de Antioquia. Revista Universidad Católica de Oriente 31: 70-84.en_US
dc.relation.referencesMARINI PR & DI MASSO RJ. 2019. Edad al primer parto e indicadores de eficienciaen vacas lecheras con diferente potencialidad productividad en sistemas a pastoreo. La Granja: Revista de Ciencias de La Vida 29:84-96en_US
dc.relation.referencesMENDOZA-SÁNCHEZ G et al. 2009. Factores ambientales que afectan el recuento de células somáticas en leche de búfalos (Bubalus bubalis). Revista de Medicina Veterinaria 18:11-20en_US
dc.relation.referencesNARANJO-GUERRERO LF et al. 2022. Caracterización bromatológica de pastos en seis municipios del Departamento de Norte de Santander; Colombia. Scientia Et Technica 27:245-252.en_US
dc.relation.referencesNAVARROR et al. 2021. A multivariate statistical analysis of milk yield and quality in intensive dairy procution systems in Paraná state, Brazil. Tropical and Subtropical Agroecosystems 24:1-11en_US
dc.relation.referencesNÚÑEZ-TORRES OP & ALMEIDA-SECAIRA RI. 2022. Quantitative genetics: principles of farming in livestock production. Journal of the Selva Andina Animal Science 9:23–36en_US
dc.relation.referencesPERSSON WALLER Ket al. 2020. Udder health of early-lactation primiparous dairy cows based on somatic cell count categories. Journal of Dairy Science 103:9430-9445.en_US
dc.relation.referencesR CORE TEAM. 2021. A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.orgen_US
dc.relation.referencesRODRÍGUEZVC et al. 2015. Calidad de leches crudas en sistemas doble propósito en Córdoba (Colombia), en condiciones de máxima y mínima precipitación. Ciencia Y Agricultura 12:51en_US
dc.relation.referencesSÁNCHEZ-CASTRO et al. 2019. Stability of genetic predictions for stayability using random regression models that include end points beyond 6 yr of age. Transl. Anim. Sci., 3: 1678-1682en_US
dc.relation.referencesSALAMANCA C & BENTEZ M. 2012. Producción de leche de vacas mestizas del Sistema Doble Propósito en el municipio de Arauca. Revista Electrónica de Veterinaria 13:1-15.en_US
dc.relation.referencesSOSSA C & BARAHONA R. 2015. Comportamiento productivo de novillos pastoreando en tropico de altura con y sin suplementación energética. Revista de la facultad de Medicina Veterianaria y Zootecnia 62:67-80.en_US
dc.relation.referencesTERÁNJ. 2014. Manejo semiestabulado de ganado de leche en la asociación campo verde de Turucucho. Disertación (Pregrado en ingeniería agropecuaria) Quito: Universidad politécnica Salesiana. 139pen_US
dc.relation.referencesVALLEJOC et al. 2018. Calidad físico-química e higiénico sanitaria de la leche en sistemas de producción doble propósito,Manabí-Ecuador. Revista de Investigación Talentos 5:35-44en_US
dc.relation.referencesVARGAS SOBRADO D et al. 2017. Valores de la relación grasa/proteína y nitrógeno ureico en leche de vacas lecheras de la zona norte de Alajuela y Heredia, Costa Rica. Revista Ciencias Veterinarias 34:67en_US
dc.relation.referencesVÉLEZ-ECHEVERRI L & GONZÁLEZ-HERRERA LG. 2018Prevalencia de mastitis en vacas Lucerna y sus cruces.Livestock Research for Rural Development 30en_US
dc.relation.referencesVITEC et al. 2015. Factores genéticos y no genéticos que afectan los indices productivos y reproductivos de vacas doble propósitoen la huasteca veracruzana. Zootecnia Tropical 33:337-349en_US
dc.relation.referencesWERNERE. 2014. Relación de la producción de leche y calidad sobre el recuento de células somáticas en rebaños del sur de Chile. Disertación (pregrado en ingeniería agronómica) Chile: UniversidadAustral de Chile. 33pen_US
dc.identifier.DOI10.5965/223811712242023641en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record