939 resultados para Precision animal production.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Nas últimas décadas, a produção de suínos, pressionada por uma crescente demanda por alimentos, tem-se caracterizado pela maior concentração de animais em grandes unidades de produção, dificultando o registro dos dados individuais. Os sistemas automáticos de identificação eletrônica podem auxiliar a detecção de doenças, a avaliação de respostas fisiológicas, o controle de ingestão de alimentos, a atividade física e ainda o impacto ambiental causado pelo sistema de produção, promovendo melhor controle da propriedade. Transponders injetáveis, brincos eletrônicos e o monitoramento por meio da análise de imagem estão sendo utilizados no processo de identificação. O objetivo desta pesquisa foi avaliar os diferentes locais de implante subcutâneo de microchips em leitões, verificando-se possíveis infecções e/ou rejeições, migrações dos microchips em relação ao local de implante e sua validação em relação à análise de imagem.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
O objetivo do trabalho foi efetuar a comparação das principais espécies de interesse agropecuário, em relação à eficiência de conversão das dietas em produtos de origem animal (carne ou ovo), produção de resíduo e potencial de emissão de metano, a partir da fermentação dos resíduos. Para isso, foram selecionadas cinco espécies de animais durante a fase de produção: 1) suínos, do nascimento ao abate (peso vivo (PV) final de 90 kg) ; 2) bovinos, do desmame ao abate (PV: 520 kg); 3) caprinos, do desmame ao abate (PV: 30 kg); 4) aves, durante toda a fase de postura (14,7 kg de ovos); 5) frango de corte, do nascimento ao abate (PV: 3,1 kg). Para a estimativa dos parâmetros propostos, foram medidos os dados do desempenho e efetuou-se a biodigestão anaeróbia dos dejetos produzidos pelos animais. de maneira geral, os dejetos dos ruminantes apresentaram altas concentrações de fibra e baixos potenciais de produção de biogás; no entanto, o menor desempenho destes animais na conversão do alimento em produto e a maior produção de dejetos fizeram com que eles apresentassem maiores produções de metano por kg de alimento produzido.
Resumo:
A utilização de funções matemáticas para descrever o crescimento animal é antiga. Elas permitem resumir informações em alguns pontos estratégicos do desenvolvimento ponderal e descrever a evolução do peso em função da idade do animal. Também é possível comparar taxas de crescimento de diferentes indivíduos em estados fisiológicos equivalentes. Os modelos de curvas de crescimento mais utilizados na avicultura são os derivados da função Richards, pois apresentam parâmetros que possibilitam interpretação biológica e portanto podem fornecer subsídios para seleção de uma determinada forma da curva de crescimento em aves. Também pode-se utilizar polinômios segmentados para descrever as mudanças de tendência da curva de crescimento animal. Entretanto, existem importantes fatores de variação para os parâmetros das curvas, como a espécie, o sistema de criação, o sexo e suas interações. A adequação dos modelos pode ser verificada pelos valores do coeficiente de determinação (R2), do quadrado médio do resíduo (QM res), do erro de predição médio (EPm), da facilidade de convergência dos dados e pela possibilidade de interpretação biológica dos parâmetros. Estudos envolvendo modelagem e descrição da curva de crescimento e seus componentes são amplamente discutidos na literatura. Porém, programas de seleção que visem a progressos genéticos para a forma da curva não são mencionados. A importância da avaliação dos parâmetros dos modelos de curvas de crescimento é ainda mais relevante já que os maiores ganhos genéticos para peso estão relacionados com seleção para pesos em idades próximas ao ponto de inflexão. A seleção para precocidade pode ser auxiliada com base nos parâmetros do modelo associados à variáveis que descrevem esta característica genética dos animais. Esses parâmetros estão relacionados a importantes características produtivas e reprodutivas e apresentam magnitudes diferentes, de acordo com a espécie, o sexo e o modelo utilizados na avaliação. Outra metodologia utilizada são os modelos de regressão aleatória, permitindo mudanças graduais nas covariâncias entre idades ao longo do tempo e predizendo variâncias e covariâncias em pontos contidos ao longo da trajetória estudada. A utilização de modelos de regressões aleatórias traz como vantagem a separação da variação da curva de crescimento fenotípica em seus diferentes efeitos genético aditivo e de ambiente permanente individual, mediante a determinação dos coeficientes de regressão aleatórios para esses diferentes efeitos. Além disto, não há necessidade de utilizar fatores de ajuste para a idade. Esta revisão teve por objetivos levantar os principais modelos matemáticos frequentistas utilizados no estudo de curvas de crescimento de aves, com maior ênfase nos empregados com a finalidade de estimar parâmetros genéticos e fenotípicos.
Resumo:
O peso do peito possui grande importância econômica na indústria de frangos, podendo estar associado a outras variáveis passíveis de seleção. Estimaram-se correlações fenotípicas entre características de desempenho (peso vivo aos 7, 28 dias e ao abate e profundidade de músculo peitoral por ultra-sonografia), carcaça (peso eviscerado e de pernas) e composição corporal (peso do coração, do fígado e da gordura abdominal), em uma linhagem de frangos, e quantificou-se a influência direta e indireta destas variáveis sobre o peso do peito. Para tanto, utilizou-se a análise de trilha, desdobrando-se a matriz de correlações parciais em coeficientes que forneceram a influência direta de uma variável sobre a outra, independentemente das demais. A manutenção das variáveis peso vivo ao abate e peso eviscerado na matriz de correlações pode ser prejudicial à análise estatística que envolve os sistemas de equações normais, como a análise de trilha, devido à multicolinearidade observada. O peso vivo ao abate e a profundidade do músculo peitoral por ultra-sonografia apresentaram efeitos diretos importantes sobre o peso de peito e foram identificadas como as principais responsáveis pela magnitude dos coeficientes de correlação obtidos. Assim, uma pré-seleção individual para estas características pode favorecer um aumento no peso de peito nesta linhagem, se mantidas as condições ambientais de criação dos frangos, uma vez que o peso vivo ao abate e a profundidade de músculo peitoral por ultra-sonografia afetam fenotipicamente e diretamente o peso de peito.
Resumo:
Brazil has become a great producer of bioethanol using sugarcane as the basic raw material. Fed-batch process and continuous process are used. Biogas generation from vinasse, production of dry yeast, and autolyzed bagasse for animal feed are making the ethanol production less polluting and more profitable. Bagasse surplus has also been converted into electrical energy. Another alternative use for bioethanol is its conversion to petrochemical derivatives. Up to the present, however, this conversion has been carried out on only a small scale by the industry.
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The objective of this paper was to evaluate the relevance of environmental and genetics effects on milk production of buffalo cows in Brazil. The data were based on the Buffalo Genetic Improvement Program - PROMEBUL, using information of 1,911 cows (107 Jafarabadi, 101 Mediterranean, 1,056 Mu/Tab and 647 crossbred females) with parturition between 1982 and 2003. The mathematic model for evaluating milk production included the fixed effects of herd, parturition year (1982 to 2003) and month (January to December), calf's sex (male or female), genetic group (Jafarabadi, Mediterranean, Murrah, and crossbreed), number of milking (one or two), lactation order (1 to 12) and duration of lactation (as a linear effect). The mean milk production in herds was 1,590.36 +/- 609.25 kg. All sources of variation were significant (P<0.05) for the studied characteristics, except calf's sex. The mean milk production per genetic group was 1,651.4; 1,592.2; 1,578.3 and 1,135.5 kg, for Murrah, Mediterranean, Crossbred and Jafarabadi, respectively. The duration of lactation was the most important source of variation over milk production, followed by the year of parturition, herd, parturition order, genetic group and month of parturition.