Ecuaciones de predicción del peso y rendimiento de carcasa de cuyes en base a sus atributos morfométricos
Descripción del Articulo
The aim of this study was to validate the use of mathematical equations to predict the weight and yield of the carcass of guinea pigs based on their morphometric measurements. The following measurements were determined in 60 male and female guinea pigs aging 11 to 12 weeks: head width (AC), head len...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/30206 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/veterinaria/article/view/30206 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Ecuaciones de predicción del peso y rendimiento de carcasa de cuyes en base a sus atributos morfométricos Equations for predicting carcass weight and yield of guinea pigs based on their morphometric attributes |
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Meza R., Elmer Astuhuamán P., Luis Paucarchuco M., Edwin Caballa L., Raúl Rodríguez V., Aníbal Meza R., Elmer Astuhuamán P., Luis Paucarchuco M., Edwin Caballa L., Raúl Rodríguez V., Aníbal |
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The aim of this study was to validate the use of mathematical equations to predict the weight and yield of the carcass of guinea pigs based on their morphometric measurements. The following measurements were determined in 60 male and female guinea pigs aging 11 to 12 weeks: head width (AC), head length (LC), thoracic depth (PT, thoracic width (AT), body length (LM) and left leg thickness (EP), in addition to live weight (BW). Carcass weight (PC) and yield (RC) were estimated based on carcasses of animals slaughtered after 12 hours of fasting. A multiple regression model and the Stepwise Regression procedure of the SAS statistical software were used to select and assess the contribution of the biometric attributes in determining the prediction equation with optimal goodness-of-fit characteristics for the variables to be predicted. It was found that PV, AC and AT are the best predictors of PC in males (R² = 0.98; Cp-Mallows = 2.35), and PV and AT in females (R² = 0.97; Cp-Mallows = 0.86); while AC and AT are for RC in males (R² = 0.61; Cp-Mallows = 3.24), and only AC in females (R² = 0.55; Cp-Mallows = 0.49). It is concluded that live weight is the morphometric attribute with the highest incidence for the prediction of carcass weight in guinea pigs in both sexes, while thoracic width and head width are for carcass yield in both sexes. |
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Ecuaciones de predicción del peso y rendimiento de carcasa de cuyes en base a sus atributos morfométricosEquations for predicting carcass weight and yield of guinea pigs based on their morphometric attributesMeza R., ElmerAstuhuamán P., LuisPaucarchuco M., EdwinCaballa L., RaúlRodríguez V., AníbalMeza R., ElmerAstuhuamán P., LuisPaucarchuco M., EdwinCaballa L., RaúlRodríguez V., Aníbalguinea pigsregression modelbiometric attributescarcassescobayomodelo de regresiónatributos biométricoscarcasaThe aim of this study was to validate the use of mathematical equations to predict the weight and yield of the carcass of guinea pigs based on their morphometric measurements. The following measurements were determined in 60 male and female guinea pigs aging 11 to 12 weeks: head width (AC), head length (LC), thoracic depth (PT, thoracic width (AT), body length (LM) and left leg thickness (EP), in addition to live weight (BW). Carcass weight (PC) and yield (RC) were estimated based on carcasses of animals slaughtered after 12 hours of fasting. A multiple regression model and the Stepwise Regression procedure of the SAS statistical software were used to select and assess the contribution of the biometric attributes in determining the prediction equation with optimal goodness-of-fit characteristics for the variables to be predicted. It was found that PV, AC and AT are the best predictors of PC in males (R² = 0.98; Cp-Mallows = 2.35), and PV and AT in females (R² = 0.97; Cp-Mallows = 0.86); while AC and AT are for RC in males (R² = 0.61; Cp-Mallows = 3.24), and only AC in females (R² = 0.55; Cp-Mallows = 0.49). It is concluded that live weight is the morphometric attribute with the highest incidence for the prediction of carcass weight in guinea pigs in both sexes, while thoracic width and head width are for carcass yield in both sexes.El objetivo del estudio fue validar el uso de ecuaciones matemáticas para predecir el peso y rendimiento de la carcasa de cuyes en base a sus medidas morfométricos. Se determinaron las siguientes mediciones a 60 cuyes machos y hembras de 11 a 12 semanas de edad: ancho de cabeza (AC), largo de cabeza (LC), profundidad torácica (PT), ancho torácico (AT), longitud corporal (LM) y espesor de pierna izquierda (EP), además del peso vivo (PV). El peso de carcasa (PC) y su rendimiento (RC) fueron estimados sobre la base de carcasas de animales faenados con 12 horas de ayuno. Se utilizó un modelo de regresión múltiple y el procedimiento Stepwise Regression del software estadístico SAS para seleccionar y valorar la contribución de los atributos biométricos sobre la determinación de la ecuación de predicción con óptimas características de bondad de ajuste para las variables a predecir. Se encontró que el PV, AC y AT son los mejores predictores del PC en machos (R² = 0.98; Cp-Mallows = 2.35), y PV y AT en hembras (R² = 0.97; Cp-Mallows = 0.86); en tanto que AC y AT lo son para RC en machos (R² = 0.61; Cp-Mallows = 3.24), y solo AC en hembras (R² = 0.55; Cp-Mallows = 0.49). Se concluye que el peso vivo es el atributo morfométrico de mayor incidencia para la predicción del peso de la carcasa de cuyes en ambos sexos, en tanto que el ancho torácico y el ancho de cabeza resultan ser para el rendimiento de carcasa en ambos sexos.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Medicina Veterinaria2025-02-28info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/veterinaria/article/view/3020610.15381/rivep.v36i1.30206Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú; Vol. 36 No. 1 (2025); e30206Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú; Vol. 36 Núm. 1 (2025); e302061682-34191609-9117reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/veterinaria/article/view/30206/22122Derechos de autor 2025 Elmer Meza R., Luis Astuhuamán P., Edwin Paucarchuco M., Raúl Caballa L., Aníbal Rodríguez V.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/302062025-02-28T21:08:57Z |
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