Predicción del peso corporal por medidas morfométricas de Guajolotes Nativos Mexicanos usando análisis del árbol de clasificación y regresión.

Autores/as

  • Rodrigo Portillo Salgado Colegio de Posgraduados, Campus Montecillo.
  • Francisco Antonio Cigarroa Vazquez Universidad Autónoma de Chiapas. Escuela de Estudios Agropecuarios Mezcalapa.
  • José Guadalupe Herrera Haro Colegio de Posgraduados. Campus Montecillo.
  • Ignacio Vázquez Martínez Benemérita Universidad Autónoma de Puebla.

Palabras clave:

CART, índices morfológicos, árbol de decisión, modelo de predicción

Resumen

El objetivo de este estudio fue evaluar la predicción del peso corporal (PC) del Guajolote nativo mexicano (GNM) a partir de medidas morfométricas (MM) e índices morfológicos usando el análisis del árbol de clasificación y regresión (CART). Se tomaron medidas de 244 GNM, provenientes de los estados de Puebla, Chiapas y Campeche. Se recolectó el PC y diez MM, se estimaron tres índices morfológicos: masividad (IMA), solidez (ISO) y de condición corporal (ICC). Se analizó los estadísticos descriptivos y correlación de Pearson (r) de las variables y con ellas se construyó un árbol de regresión utilizando el método CART. Se obtuvieron coeficientes de variación <20% en las MM, un IMA de 13,50%, ISO de 111,12% y el ICC de 16.81%. Las correlaciones entre el PC y las MM variaron de moderadas a altas (r= 0.35 a r= 0.91; P<0.0001). El ICC fue la variable con la mejor puntuación (100%) en el análisis de importancia normalizada, seguida de IMA (79.2%) y el perímetro torácico (52.8%). El diagrama del árbol de regresión óptimo formó un total de 13 nodos, de los cuales 7 fueron nodos terminales, demostrando que el ICC es suficiente para predecir el PC del GNM. Este estudio permitió definir un modelo de predicción con una varianza explicada observada de 86.4% e incluyó el ICC, la altura corporal y el ancho del ala, el cual puede ser aplicado por los productores para predecir el peso corporal de GNM de manera confiable.

Biografía del autor/a

Rodrigo Portillo Salgado , Colegio de Posgraduados, Campus Montecillo.

M. en C. Recursos Genéticos y Productividad en Gandería

Francisco Antonio Cigarroa Vazquez , Universidad Autónoma de Chiapas. Escuela de Estudios Agropecuarios Mezcalapa.

Dr. en Recursos Genéticos y Productividad en Ganadería. 

Departamento de Ingeniería en Ciencia de Datos. 

José Guadalupe Herrera Haro , Colegio de Posgraduados. Campus Montecillo.

Profesor Investigador 

Departamento de Ganadería 

Ignacio Vázquez Martínez , Benemérita Universidad Autónoma de Puebla.

Producción Animal y Conservación de Recursos Zoogenéticos

Complejo Regional Norte

Publicado

2020-06-08

Número

Sección

Producción Animal