Evaluación de curvas de crecimiento en conejos de la raza nueva zelanda sometidos a dietas con base en balú (erythina edulis) y bore (alocasia macrorrhiza) en el sistema productivo cunícola MAJU, en el municipio de Silvania Cundinamarca.

Abstract

La ganancia de peso del conejo ocurre en una secuencia temporal: permitiendo determinar diferentes fases como la prenatal, posnatal, destete y madurez, donde cada fase presenta una tasa de crecimiento diferente. El análisis de dichas fases es de interés para los productores, porque definen cuales son las necesidades nutricionales y de manejo de los animales en cada una de estas, permitiendo evaluar la eficiencia del crecimiento animal y generando así información para elaborar programas de mejoramiento genético (Posada et al., 2011); de acuerdo a lo anterior, Una vez obtenidos los resultados de la investigación denominada “Obtención de un producto cárnico bajo el esquema de producción orgánica familiar en la provincia del Sumapaz” se evaluaron las curvas de crecimiento con el propósito de estandarizar los parámetros productivos de la raza Nueva Zelanda respecto a la edad, alimentación y factores ambientales, a los cuales fueron sometidos durante su etapa productiva, luego se realizó un reajuste de los datos recolectados mediante boopstrat, seguidamente fueron tabulados en una base de datos de Microsoft Excel y para realizar el ajuste de la información se utilizaron los modelos no lineales Gompertz, Van Bertalanfy y logistic mediante el paquete NLS del software estadístico R (versión 4.0 2021) lo que dio como resultado que los criterios de bondad de ajuste se mostraron así: los menores valores de AIC en la evaluación individual (TRY) fueron para el modelo Logistic, con un AIC = 184.1525 con un BIC de 187.2429; y para la evaluación grupal (NLS) de los datos los valores más bajos fueron para el modelo Bertalanffy con un BIC=190.0946 y un AIC = 193.1849, los cuales fueron analizados con el propósito de evaluar su convergencia, obteniendo que Gompertz a pesar de no contar con los menores valores de BIC Y AIC si presento convergencia entre los datos evaluados lo que concluye que dicho modelo (Gompertz) es el modelo matemático que mejor se ajusta a los datos obtenidos durante el proceso investigativo; así mismo también se concluye que las tratamientos T1 Y T2 no arrojan curvas predictivas positivas para el sistema productivo lo que puede deberse a los factores anti nutricionales presentes en las materias primas alternativas utilizadas en la investigación; por último se concluye que es necesario realizar nuevos procesos investigativos que permitan evaluar diferentes porcentajes de inclusión de dietas alternativas a base de bore y chachafruto así como el rendimiento productivo de los animales en las distintas etapas de crecimiento, ya que la ofertada durante esta investigación no obtuvo predicciones productivas eficientes.

Rabbit weight gain occurs in a temporal sequence: allowing to determine different phases such as prenatal, postnatal, weaning and maturity, where each phase presents a different growth rate. The analysis of these phases is of interest to producers, because they define the nutritional and management needs of the animals in each of these phases, allowing to evaluate the efficiency of animal growth and thus generating information to develop genetic improvement programs (Posada et al., 2011); In accordance with the above, once the results of the research entitled "Obtaining a meat product under the scheme of family organic production in the province of Sumapaz" were obtained, growth curves were evaluated with the purpose of standardizing the productive parameters of the New Zealand breed with respect to age, feeding and environmental factors, The data collected was then readjusted by means of boopstrat, then tabulated in a Microsoft Excel database and the non-linear models Gompertz, Van Bertalanfy and logistic were used to adjust the information by means of the NLS package of the R statistical software (version 4.0 2021). 0 2021) which resulted in the following goodness-of-fit criteria: the lowest AIC values in the individual evaluation (TRY) were for the Logistic model, with an AIC = 184.1525 with a BIC of 187.2429; and for the group evaluation (NLS) of the data the lowest values were for the Bertalanffy model with a BIC=190. 0946 and AIC = 193. 1849, which were analyzed with the purpose of evaluating their convergence, obtaining that Gompertz, in spite of not having the lowest values of BIC and AIC, did present convergence among the evaluated data, which concludes that this model (Gompertz) is the mathematical model that best adjusts to the data obtained during the research process; It is also concluded that treatments T1 and T2 do not yield positive predictive curves for the productive system, which may be due to the anti-nutritional factors present in the alternative raw materials used in the research; Finally, it is concluded that it is necessary to carry out new research processes that allow evaluating different percentages of inclusion of alternative diets based on bore and chachafruit as well as the productive performance of the animals in the different stages of growth, since the one offered during this research did not obtain efficient productive predictions.