Correlaciones fenotípicas entre características biométricas y predicción del peso corporal en alpacas y llamas

• Autores: Oré Rojas, Francisco Augusto, Moran Chávez, Fredy Nozar
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de Huancavelica
• Repositorio: UNH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unh.edu.pe:unh/6011
• Enlace del recurso: https://repositorio.unh.edu.pe/handle/unh/6011
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Biometría; Alpaca; Llama; Zoometría; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

Con el objetivo de determinar las correlaciones fenotípicas entre características biométricas y la predicción del peso corporal en alpacas y llamas, se tomaron 9 medidas biométricas de 50 alpacas adultas de la raza Huacaya (25 hembras y 25 machos) y 50 llamas adultas de la raza K'ara (25 hembras y 25 machos), haciendo uso de una balanza tipo reloj, bastón zoométrico, compás de brocas y cinta métrica, las cuales fueron elegidas al azar de la provincia de Angaraes del distrito de Lircay. Todas las medidas biométricas fueron analizadas mediante estadística descriptiva, calculándose su media y error estándar. Para evaluar la relación entre las medidas biométricas se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson. También se utilizó la regresión lineal múltiple para predecir el peso a través de las medidas biométricas. Utilizando diferentes metodologías (Stepwise y Cp de Mallows) se seleccionó las mejores ecuaciones de predicción, teniendo como referencia el coeficiente de determinación (R2), el criterio de información de Akaike (AIC) y el criterio de información bayesiano (BIC). Existe correlación positiva significativa entre la mayoría de las características biométricas en alpacas y llamas adultas. Según estos resultados, las alpacas y las llamas presentan un modelo morfoestructural de alta armonía. Esto indica que a mayores longitudes implica mayores anchuras y perímetros. Existe correlaciones altas entre el peso y las medidas zoométricas, lo cual es útil para plantear modelos predictivos del peso. La ecuación de regresión que tiene como variables predictivas alzada a la cruz y profundidad torácica, permite predecir con buena precisión y exactitud el peso de alpacas. Asimismo, la ecuación de regresión que tiene como variables predictivas longitud de cuerpo y alzada a la cruz, permite predecir con buena precisión y exactitud el peso de llamas.