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