Asociación entre las características morfológicas y la producción de leche en vacas Holstein

Abstract

El objetivo de este estudio fue identificar las características morfológicas de tipo que contribuyen a explicar la variación de la producción en vacas Holstein. Se calificaron morfo- métricamente 1.290 vacas de la raza Holstein de cuatro tambos comerciales de la Provincia de Buenos Aires (Argentina). Los 15 caracteres morfológicos calificados fueron: inserción anterior de ubre (FU); altura de ubre posterior (RUH); ancho ubre posterior (RUW); ligamento suspensorio medio (UC); profundidad de la ubre (UD); colocación de pezones posterior (TP); longitud de los pezones (TL); estatura (ST); angulosidad (ANG); fortaleza (SG); ancho de grupa (RW); ángulo de grupa (RA); patas posteriores, vista posterior (RLRV); patas posteriores, vista lateral (RLS) y ángulo de pezuña (FA). El sistema de clasificación utilizado fue el propuesto por ACHA. Se aplicó el algoritmo de partición correspondiente a un árbol de clasificación sobre las dos categorías de producción de leche extremas (alta y baja producción) previamente definidas según los percentiles 33 y 66 de la variable 305 días equivalente maduro (305EM). Esta técnica multivariada constituye una alternativa a los modelos clásicos de regresión ya que sus resultados no se ven afectados por correlaciones entre las variables explicativas. Los resultados sugieren que valoraciones altas del ancho de ubre combinado con valoraciones altas de la fortaleza, son las métricas de tipo que más contribuyen a explicar mayores promedios de producción de leche en esta raza.

The aim of this study was to identify the type traits that may help to explain the variation in milk production in Holstein cows. Animals were from four commercial dairies from Buenos Aires, Argentina (n= 1,290) that were morphometrically scored. The 15 morphological traits used were: fore udder attachment (FU), rear udder height (RUH), rear udder width (RUW), udder cleft (UC), udder depth (UD), teat placement (TP), teat length (TL), stature (ST), angularity (ANG), strength (GS), rump width (RW), rump angle (RA), feet and legs, rear view (RLRV), feet and legs, side view (RLS), and foot angle (FA). The qualification system used was proposed by ACHA (Asociación de Criadores de Holando Argentino). We applied the classification tree algorithm on the two categories of milk production (high and low production) that was previously defined by the percentiles 33 and 66 of the variable 305 days mature equivalent (305ME). The classification regression tree algorithm represents an alternative multivariate approach to the classical regression models. However, results were not affected by correlations between the variables. The results suggest that high scores of the trait rear udder width and high scores of the trait strength were associated with greatest milk production.