Asociación de factores nutricionales, raciales y estacionales en bovinos bajo condiciones tropicales

Palabras clave: análisis de correspondencia múltiple, ganancia diaria de peso, grupo racial, proteína bruta, sistemas de pastoreo tropical

Resumen

El objetivo del estudio fue evaluar la asociación del nivel nutricional, la raza, la estacionalidad y el sexo con la ganancia diaria de peso en bovinos tropicales. Para ello, se analizaron 669 registros productivos correspondientes a bovinos Brahman, Brangus y mestizos. Se consideraron como variables de análisis el nivel nutricional (bajo, medio y alto), el grupo racial, el sexo, el mes de evaluación como indicador de la estacionalidad, el año de registro (2024 y 2025), la ganancia diaria de peso y el contenido de proteína bruta del forraje. La ganancia diaria de peso y la proteína bruta fueron categorizadas previamente para el análisis multivariante. Se empleó un Análisis de Correspondencia Múltiple para explorar asociaciones entre variables categóricas, complementado con el coeficiente V de Cramér y el procedimiento de Holm-Bonferroni para el ajuste por comparaciones múltiples (α = 0,05). El Análisis de Correspondencia Múltiple explicó el 48.70 % de la varianza total. La Dimensión 1 (20,10 %) separó los niveles nutricionales, mientras que la Dimensión 2 (15,50 %) capturó el efecto estacional. El Análisis de Correspondencia Múltiple mostró una proximidad entre las categorías correspondientes al nivel nutricional alto, la proteína bruta alta y la mayor ganancia diaria de peso. La V de Cramér confirmó una fuerte asociación entre el nivel nutricional, la proteína bruta y la ganancia diaria de peso (V > 0,50). En contraste, no se encontró asociación entre el grupo racial y la ganancia diaria de peso (V = 0,03; P > 0,05), ni entre el grupo racial y el nivel nutricional (V = 0,01; P > 0,05). Noviembre presentó el mayor número de registros con pérdida de peso. Aunque el nivel nutricional y la estacionalidad se asociaron con la ganancia diaria de peso, el diseño del estudio no permitió diferenciar el efecto de cada uno de estos factores. Se recomienda que futuras investigaciones evalúen ambos factores de manera independiente e incorporen la estimación del consumo de forraje y mediciones de la composición corporal.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Morrone S, Dimauro C, Gambella F, Cappai MG. Industry 4.0 and precision livestock farming (PLF): an up–to–date overview across animal productions. Sensors [Internet]. 2022; 22(12):4319. doi: https://doi.org/rf74 DOI: https://doi.org/10.3390/s22124319

Grzesiak W, Zaborski D, Plucinski M, Jedrzejczak–Silicka M, Pilarczyk R, Sablik P. The use of selected machine learning methods in dairy cattle farming: a review. Animals [Internet]. 2025; 15(14):2033. doi: https://doi.org/rf8d DOI: https://doi.org/10.3390/ani15142033

Prieto–Luna JC, Alarcón–Sucasaca A, Fernández–Romero V, Turpo–Galeano YH, Delgado–Berrocal YR, Holgado–Apaza LA. Automated monitoring system for estrus signs in cattle using precision livestock farming with IoT technology in the Peruvian Amazon. Rev. Cient. Sist. Inform. [Internet]. 2025; 5(1):e837. doi: https://doi.org/rf8m DOI: https://doi.org/10.51252/rcsi.v5i1.837

Kraft M, Bernhardt H, Brunsch R, Büscher W, Colangelo E, Graf H, Marquering J, Tapken H, Toppel K, Westerkamp C, Ziron M. Can livestock farming benefit from Industry 4.0 technology? Evidence from recent study. Appl. Sci. [Internet]. 2022; 12(24):12844. doi: https://doi.org/g9qdfp DOI: https://doi.org/10.3390/app122412844

Higaki S, Noronha de Andrade–Freitas E, Negreiro A, Dórea JRR, Cabrera VE. Leveraging unsupervised machine learning techniques for detecting outliers in the daily milk yield data of dairy cows. J. Dairy Sci. [Internet]. 2025; 108(9):9696–9711. doi: https://doi.org/rf8r DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2024-25889

Hossain ME, Kabir MA, Zheng L, Swain DL, McGrath S, Medway J. A systematic review of machine learning techniques for cattle identification: datasets, methods and future directions. Artif. Intell. Agric. [Internet]. 2022; 6:138–155. doi: https://doi.org/grg35z DOI: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2022.09.002

Chelotti JO, Martinez–Rau L, Ferrero M, Vignolo L, Galli J, Planisich A, Rufiner HL, Giovanini L. Livestock feeding behaviour: A review on automated systems for ruminant monitoring. Biosystems Eng. [Internet]. 2024; 246:150–177. doi: https://doi.org/gt6x7v DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2024.08.003

Michelena Á, Díaz–Longueira A, Novais P, Simic D, Fontenla–Romero Ó, Calvo–Rolle J. Comparative analysis of unsupervised anomaly detection techniques for heat detection in dairy cattle. Neurocomputing [Internet]. 2024; 618:129088. doi: https://doi.org/rf8w DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.129088

Idris M, Uddin J, Sullivan M, McNeill DM, Phillips CJC. Non–invasive physiological indicators of heat stress in cattle. Animals [Internet]. 2021; 11(1):71. doi: https://doi.org/g95qcd DOI: https://doi.org/10.3390/ani11010071

Indarjulianto S, Nururrozi A, Datrianto DS, Fen TY, Priyo Jr TW, Setyawan EMN. Physiology value of breath, pulse and body temperature of cattle. BIO Web Conf. [Internet]. 2022; 49(2):01007. doi: https://doi.org/rf8x DOI: https://doi.org/10.1051/bioconf/20224901007

King MTM, Dancy KM, LeBlanc SJ, Pajor EA, DeVries TJ. Deviations in behavior and productivity data before diagnosis of health disorders in cows milked with an automated system. J. Dairy Sci. [Internet]. 2017; 100(10):8358–8371. doi: https://doi.org/gbz7t9 DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2017-12723

Beauchemin KA. Invited review: current perspectives on eating and rumination activity in dairy cows. J. Dairy Sci. [Internet]. 2018; 101(6):4762–4784. doi: https://doi.org/gdmrbs DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2017-13706

Codl R, Duchácek J, Stádník L, Gašparík M. Behavioral indicators of mastitis: feeding–to–rumination ratio as a predictive tool in Holstein–Czech Fleckvieh crossbreeds. Cogent Food Agric. [Internet]. 2026; 12(1):2629620. doi: https://doi.org/rgc5 DOI: https://doi.org/10.1080/23311932.2026.2629620

Jiang T, Gradus JL, Rosellini AJ. Supervised machine learning: a brief primer. Behav. Ther. [Internet]. 2020; 51(5):675–687. doi: https://doi.org/gm2xrd DOI: https://doi.org/10.1016/j.beth.2020.05.002

Kuo CT, Xu D, Friesen R. A brief review of unsupervised machine learning algorithms in astronomy: dimensionality reduction and clustering. Universe [Internet]. 2025; 11(12):412. doi: https://doi.org/rgc6 DOI: https://doi.org/10.3390/universe11120412

Breiman L. Random forests. Mach. Learn. [Internet]. 2001; 45(1):5–32. doi: https://doi.org/d8zjwq DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324

Viteri–Guzmán G, Molineros–Meza R, Oyarzún–Soares E. Impact on cattle welfare with IoT technology and statistical data analytics. E3S Web of Conferences [Internet]. 2025; 658:03005. doi: https://doi.org/rgc7 DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202565803005

Sun D, Webb L, van der Tol PPJ, van Reenen K. A systematic review of automatic health monitoring in calves: glimpsing the future from current practice. Front. Vet. Sci. [Internet]. 2021; 8:761468. doi https://doi.org/rgc8 DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2021.761468

Girdauskaite A, Grige S, Džermeikaite K, Krištolaityte J, Malašauskiene D, Televicius M, Šertvytyte G, Lemboviciute G, Antanaitis R. Supervised machine learning approaches for early detection of metabolic and udder health disorders in dairy cows using sensor–derived data. Front. Vet. Sci. [Internet]. 2025; 12:1726719. doi: https://doi.org/rgc9 DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1726719

Brown W, Cavani L, Peñagaricano F, Weigel K, White HM. Feeding behavior parameters and temporal patterns in mid–lactation Holstein cows across a range of residual feed intake values. J. Dairy Sci. [Internet]. 2022; 105(10):8130–8142. doi: https://doi.org/rgdb DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2022-22093

Publicado
2026-07-31
Cómo citar
1.
Cedeño-Velásquez JP, Moreira-Mero EN, Hurtado E, Gilces-Lectóng JR, Molina-Hidrovo CA. Asociación de factores nutricionales, raciales y estacionales en bovinos bajo condiciones tropicales. Rev. Cient. FCV-LUZ [Internet]. 31 de julio de 2026 [citado 9 de septiembre de 2026];36(3):6. Disponible en: http://www.produccioncientificaluz.org/index.php/cientifica/article/view/46022
Sección
Producción Animal