Selección preliminar de cabras Blanca Celtibérica mediante una técnica multivariada
Fecha
2021-02-26Autor
Sánchez Gutiérrez, Ricardo Alonso
Granados Rivera, Lorenzo Danilo
Salinas González, Homero
Maldonado Jáquez, Jorge Alonso
Hernández Leal, Enrique
Cigarroa Vázquez, Francisco Antonio
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Es conocido en los sistemas de producción o conservación con reducido número de animales, la ausencia de suficiente información productiva para una evaluación genética confiable. Con el objetivo de evaluar la variabilidad productiva de cabras
Blanca Celtibérica mediante un análisis de componentes principales, se utilizaron 38 ejemplares pertenecientes al rebaño
de conservación del Instituto Nacional de Investigaciones, Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Campo Experimental
Zacatecas, México. En las hembras adultas se midió peso, altura y número de crías. En los animales jóvenes se registró el
peso al nacimiento y destete, altura, longitud corporal y ganancia diaria de peso. Dos componentes explicaron el 67 % de
la variación observada. El análisis de componentes principales permitió evaluar e identificar de manera integral a cabras y
progenie superiores, por lo que su uso en explotaciones con reducido número de animales podría ayudar a establecer una
base de selección y a su vez, conservar poblaciones locales. It is known in the production and / or conservation systems with a small number of animals, the absence of sufficient productive information for a reliable genetic evaluation. In order to evaluate the productive variability of Celtiberian White goats
through an analysis of main components, 38 specimens belonging to the conservation herd of the Instituto Nacional de
Investigaciones, Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Campo Experimental Zacatecas, Mexico were used. In adult
females, weight, height and number of offspring were measured. In the young animals, weight at birth and weaning, height,
body length and daily weight gain were recorded. Two components explained 67 % of the observed variation. The principal
component analysis made it possible to comprehensively evaluate and identify superior goats and progeny, so their use in
farms with small numbers of animals could help establish a selection base and, in turn, conserve local populations.