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Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: LILIAN ROSALINA GOMES SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LILIAN ROSALINA GOMES SILVA
DATA: 16/02/2024
HORA: 08:00
LOCAL: Núcleo de Pós-Graduação do CCA
TÍTULO: PREDIÇÃO DE PESO A PARTIR DE MEDIDAS LINEARES E SEU USO NA AVALIAÇÃO GENÉTICA DE OVINOS
PALAVRAS-CHAVES: Avaliação genética. Ovinocultura. Peso vivo. Produção de carne. Regressão Linear.
PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Zootecnia
SUBÁREA: Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
RESUMO:

A ovinocultura global é um setor essencial para a economia, contribuindo com produtos valiosos como carne, leite, lã e couro. Em 2022, o rebanho mundial de ovinos atingiu 1,2 bilhão de cabeças, com a Ásia liderando a produção. No Brasil, a ovinocultura destaca-se especialmente no segmento de carne, refletindo o potencial do setor, mas com demandas para crescimento e modernização. Desafios como a falta de tecnologia simples para pequenos produtores, como acesso a balanças, ressaltam a necessidade de métodos alternativos para estimar o peso dos animais, crucial para o manejo eficiente do rebanho. Este estudo aborda a importância da barimetria na estimativa de peso em ovinos, utilizando medidas corporais como uma ferramenta prática para superar limitações de infraestrutura, assim como a viabilidade do uso desses pesos em estudos genéticos. A análise de características morfométricas em ovinos da raça Santa Inês mostra que modelos de regressão podem prever com precisão o peso corporal, facilitando o manejo e a seleção genética, o que permite decisões mais acertadas. Modelos como Regressão Linear, Ridge, MLP e Randon Forest foram avaliados, com a Regressão Linear e a Ridge apresentando os melhores resultados, explicando cerca de 80,75% da variação nos dados. A seleção de características mais relevantes, como perímetro torácico, perímetro da canela e comprimento corporal, permitiu maior eficácia na predição do peso, com um número reduzido de medidas. Essa abordagem oferece uma solução prática para produtores, especialmente em contextos de criação pouco tecnificada, onde recursos são limitados. A integração de técnicas de barimetria com métodos de regressão oferecem uma estratégia promissora para o avanço da ovinocultura, contribuindo para o desenvolvimento sustentável do setor e aprimoramento da eficiência produtiva. Durante a análise genética, foi possível observar que as estimativas de componentes de variância e coeficientes de herdabilidade para o peso observado e para o peso predito foram próximas. Isso mostra que é possível utilizar o peso predito proposto nesta pesquisa na avaliação e seleção de animais em rebanhos com dificuldade de acesso a balanças tradicionais. Este trabalho enfatiza a relevância da inovação tecnológica na ovinocultura, destacando o potencial de métodos não invasivos associados a análises genéticas para melhorar a seleção e manejo de ovinos. A capacidade de estimar o peso vivo de forma precisa e prática é um avanço significativo para o setor, permitindo uma gestão mais eficaz do rebanho e contribuindo para o aumento da produtividade e sustentabilidade da produção ovina.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1550485 - JOSE LINDENBERG ROCHA SARMENTO
Interno - 2993761 - NATANAEL PEREIRA DA SILVA SANTOS
Externo ao Programa - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Externo à Instituição - BRUNA LIMA BARBOSA - SEBRAE
Notícia cadastrada em: 08/02/2024 16:04
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 14/06/2024 22:24