Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Frigoni, Fabio Girardi |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10131/tde-25062021-163533/
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Resumo: |
A inseminação artificial em tempo fixo (IATF) é a biotecnologia com maior potencial para impactar os índices reprodutivos, produtivos e econômicos das fazendas. Entretanto, existem inúmeras variáveis que podem afetar os resultados dessa tecnologia. O objetivo do presente estudo foi avaliar os fatores que impactam os resultados da IATF, dentre eles: a fazenda, o lote de inseminação, o técnico, o ano, o escore de condição corporal (ECC; escala de 1 a 5), a categoria de parto (novilha, primípara e multípara), a raça do touro (Angus ou Nelore), o touro e suas interações com a taxa de prenhez à IATF. Para isso, foram utilizadas informações pre- sentes no banco de dados do IFERT™ da empresa CRV Lagoa com 304.512 procedimentos de IATF realizados por 86 técnicos durante os anos de 2013 a 2019 em matrizes da raça Nelore de 363 fazendas. Para análise dos fatores que impactam a eficiência da IATF foram utilizados somente os registros das inseminações com informações completas de fazenda, lote, categoria de parto, ECC, inseminador, ano, touro e raça do touro. Os dados foram submetidos aos se- guintes critérios de controle de qualidade: i) apresentar no mínimo de 30 IATF e 2 touros por grupo contemporâneo (GC); ii) apresentar no mínimo de 20 IATF por touro; e iii) apresentar no mínimo de 10 IATF por touro e por grupo contemporâneo (GC). Os grupos contemporâneos (GC) foram formados pela concatenação das informações de fazenda, lote, categoria de parto, inseminador e ano. Do total de dados de fêmeas que receberam a IATF (n=304.512), 144.909 se enquadraram nos critérios estabelecidos e foram selecionadas para as análises. Após a sele- ção, modelos de regressão logística foram empregados para as análises por meio da função “GLM” (Generalized Linear Models) do software R versão 3.5.1 (R Core Team, 2018). Os efeitos estudados foram escolhidos através de uma análise prévia do banco de dados e foram comparados para construção final do modelo utilizando o método “ backward stepwise regres- sion”. As variáveis explicativas foram sequencialmente removidas do modelo estatístico se- guindo o critério de Wald se P > 0,10. Verificou-se que a taxa de prenhez à IATF foi influen- ciada pela fazenda (P=0,013) e pelos lotes presentes nas fazendas (P< 0,001), pelo touro (P=0,02) e pela raça do touro (P=0,002), pelo técnico que efetuou o procedimento (P=0,031), pelo ano da realização do procedimento (P=0,011), pelo escore de condição corporal (ECC; P=0,042) e pela categoria do parto (novilhas, primíparas e multíparas; P< 0,001). Ainda, foi verificada interação categoria de parto *ECC na taxa de prenhez à IATF (P=0,017). As primí- paras apresentaram menor taxa de prenhez à IATF que novilhas e multíparas quando apresen- tam baixo escore de condição corporal (≤ 2,5). Entretanto, possuem maior taxa de prenhez à IATF quando apresentam maior escore de condição corporal. Conclui-se que a fazenda, o lote, o touro, a raça do touro, o técnico que realiza a IA, o ano, o escore de condição corporal e a categoria do parto influenciam os resultados da IATF e devem ser levados em consideração para otimizar a eficiência dessa biotecnologia. |