Fitting non-linear mixed models for the description of bovine lactation curves under grazing in El Mantaro, Junín, Peru

• Autores: Ara Gómez, Miguel, Agüero Palacios, Ysela
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/19027
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/veterinaria/article/view/19027
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: lactation curves; nonlinear mixed models; Wood function; Wilmink function; Junín; Perú; curvas de lactación; modelos mixtos no lineales; función de Wood; función de Wilmink

Conventionally, lactation curves of confined dairy cattle have been modelled using non-linear, fixed effects models (MNL). The aims of this study were (i) to assess the fit of non-linear mixed models (MMNL), using the Wood (y = β1xβ2e-β3x) and Wilmink (y = β1 + β2e-0.009x+ β3x) functions to analyse lactation curves under grazing and in the context of heteroscedasticity and correlated errors, and (ii) to evaluate the effect of parity and calving season on the curve parameters for both functions. The Wood and the Wilmink functions were fitted, using MNL and MMNL to 600 milk production records corresponding to 42 lactations from 2004 to 2012 from dairy cattle with 1, 2 or >3 calvings in the wet or dry season from the herd in the IVITA-El Mantaro Research Station (Junin, Perú). For both functions, the MMNL outperformed the MNL in terms of residual standard error reduction, increasing of the likelihood, and being able to model random effects and correlations for all the parameters of both functions. The MMNL was also able to model heteroscedasticity by means of a variance function and correlated errors by means of a spatial correlation function. There were not important differences in the fitting of the Wood or Wilmink functions in terms of the residual standard error or the Akaike or bayesian information criteria. Both, parity and calving season did not have significant effects on the curve parameters of the Wood and Wilmink functions. It is concluded that the MMNL is an excellent tool to model lactation curves both at the population- or individual-level.
En el análisis de curvas de lactación bovina bajo estabulación se han usado, convencionalmente, modelos de efectos fijos no lineales (MNL). Los objetivos de este estudio fueron (i) evaluar el ajuste de los modelos mixtos no lineales (MMNL) utilizando las funciones de Wood (y = β1xβ2e-β3x) y Wilmink (y = β1 + β2e-0.009x+ β3x) para describir curvas de lactación en condiciones de heterocedasticidad y correlación de errores y (ii) evaluar el efecto del número y época de partos sobre los parámetros de ambas funciones. Las funciones fueron ajustadas, usando MNL y MMNL, a 600 registros de producción de leche pertenecientes a 42 lactaciones, bajo pastoreo, entre 2004 y 2102. Las lactaciones correspondieron a vacas con 1, 2 o >3 partos, ocurridos en época seca o época húmeda en el establo de la Estación Experimental IVITA-El Mantaro (Junín, Perú). Para ambas funciones, los MMNL tuvieron un mejor desempeño que los MNL, reduciendo el error estándar residual, incrementando la verosimilitud y modelando los efectos de las lactaciones individuales y sus respectivas correlaciones para todos los parámetros de ambas funciones. Los MNNL también fueron capaces de modelar la heterocedasticidad con una función de varianza y la dependencia entre errores con una función de correlación espacial. No se observaron diferencias sustanciales en el ajuste entre las funciones de Wood y de Wilmink en términos del error estándar residual y de los criterios de información de Akaike y bayesiano. El número y la estación de parto tampoco tuvieron efectos significativos sobre los parámetros de las curvas de lactación de ambas funciones. Se concluye que los MMNL son una excelente herramienta para modelar curvas de lactación poblacionales e individuales.