{"id":5022,"date":"2018-02-09T15:22:58","date_gmt":"2018-02-09T15:22:58","guid":{"rendered":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/?p=5022"},"modified":"2018-03-10T21:04:18","modified_gmt":"2018-03-10T21:04:18","slug":"serie-mostra-como-anda-a-pesquisa-na-raca-holandesa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/artigo\/serie-mostra-como-anda-a-pesquisa-na-raca-holandesa\/2018\/02\/","title":{"rendered":"S\u00c9RIE MOSTRA COMO ANDA A PESQUISA NA RA\u00c7A"},"content":{"rendered":"

O JORNAL HOLAND\u00caS divulga o segundo artigo da s\u00e9rie \u201cCI\u00caNCIA\u201d .<\/em><\/p>\n

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Os resultados foram divulgados durante o IV Simp\u00f3sio de Produ\u00e7\u00e3o Animal- Simpa.\u00a0O artigo teve a participa\u00e7\u00e3o da Associa\u00e7\u00e3o dos Criadores de Gado Holand\u00eas de Minas Gerais. Nessa edi\u00e7\u00e3o o objetivo do trabalho foi agrupar os rebanhos leiteiros em clusters<\/em> de acordo com suas caracter\u00edsticas produtivas e reprodutivas em Minas Gerais.<\/p>\n

A cada edi\u00e7\u00e3o ser\u00e1 divulgada uma nova pesquisa e mais novidades para os criadores de Holand\u00eas.<\/p>\n

An\u00e1lise de Cluster dos Rebanhos Leiteiros do Estado de Minas Gerais<\/h2>\n

Gabriel Machado Dallago, Maur\u00edcio Gomes de Sousa, Katharine Kelly de Azevedo e Juliana Aparecida Vieira<\/strong>
\nMestrandos do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Zootecnia \u2013UFVJM. Bolsistas do CNPq\/Capes<\/p>\n

Diego Charles de Almeida Santos<\/strong>
\nDiretor Executivo da Associa\u00e7\u00e3o dos Criadores de Gado Holand\u00eas de Minas Gerais – ACGHMG<\/p>\n

Darcilene Maria de Figueiredo e Roseli Aparecida dos Santos<\/strong>
\nDocentes do Departamento de Zootecnia \u2013UFVJM<\/p>\n

Paulo C\u00e9sar de Resende Andrade<\/strong>
\nDocente do Instituto de Ci\u00eancia e Tecnologia \u2013 UFVJM<\/p>\n

Resumo: O presente trabalho teve como objetivo agrupar rebanhos leiteiros em clusters de acordo com suas caracter\u00edsticas produtivas e reprodutivas. O banco de dados coletado entre os anos de 1980 e 2016 de 136 propriedades com cria\u00e7\u00e3o de animais da ra\u00e7a Holandesa, predominantemente, e contendo 22 vari\u00e1veis foi fornecido pela Associa\u00e7\u00e3o dos Criadores de Gado Holand\u00eas de Minas Gerais. Foram descartadas informa\u00e7\u00f5es de 8 propriedades por apresentarem mais de 10% de parcelas perdidas. Doze vari\u00e1veis foram selecionadas e 8 adicionais foram criadas, sendo posteriormente padronizadas para terem m\u00e9dia = 0 e desvio padr\u00e3o = 1. Empregou-se a t\u00e9cnica de agrupamento n\u00e3o hier\u00e1rquico k-medoid. A signific\u00e2ncia entre os grupos para cada uma das vari\u00e1veis foi determinada usando o teste F seguido pelo teste de Tukey, adotando um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 5%. Os rebanhos avaliados foram agrupados em 3 clusters, sendo poss\u00edvel identificar 1 cluster com os melhores resultados de desempenho, outro com caracter\u00edsticas intermedi\u00e1rias e um terceiro cluster apresentou o menor desempenho. Al\u00e9m disso, a t\u00e9cnica de cluster mostrou-se \u00fatil na segrega\u00e7\u00e3o de rebanhos, possibilitando tra\u00e7ar estrat\u00e9gias de assist\u00eancia t\u00e9cnica espec\u00edfica para os rebanhos alocados em cada cluster.<\/em><\/p>\n

Palavras\u2013chave: ACGHMG, agrupamento, an\u00e1lise multivariada, bovinocultura de leite.<\/em><\/p>\n

\"2018-02-27\"<\/p>\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/strong>
\nA pecu\u00e1ria leiteira busca o retorno financeiro pela maximiza\u00e7\u00e3o do desempenho do rebanho. Para tal, \u00e9 necess\u00e1rio que o produtor avalie constantemente a implanta\u00e7\u00e3o de diferentes tecnologias e pr\u00e1ticas de manejo, ao mesmo tempo em que pondera e tenta estabelecer equil\u00edbrio entre a gama de diferentes fatores envolvidos na produ\u00e7\u00e3o de leite (MCBRIDE e JOHNSON, 2006). Entretanto, por se tratar de uma atividade multifatorial, a atua\u00e7\u00e3o em determinado fator pode causar efeito antagonista em outro, sendo necess\u00e1rio que o produtor adote m\u00faltiplas estrat\u00e9gias visando o sucesso da atividade.
\nJustamente pela sua caracter\u00edstica multifatorial, a atividade leiteira n\u00e3o pode ser avaliada com base em uma \u00fanica caracter\u00edstica. Torna-se ent\u00e3o necess\u00e1rio a ado\u00e7\u00e3o de alguma metodologia capaz de integrar todos os seus aspectos, bem como as suas inter-rela\u00e7\u00f5es, auxiliando no gerenciamento da propriedade produtora de leite. A an\u00e1lise de agrupamentos (clusters) n\u00e3o hier\u00e1rquicos poderia realizar tal tarefa, uma vez que ela \u00e9 capaz de aglomerar observa\u00e7\u00f5es em grupos individuais com base na similaridade m\u00faltipla de todas as caracter\u00edsticas simultaneamente (BORCARD et al., 2011).
\nDessa forma, o presente trabalho teve como objetivo agrupar rebanhos leiteiros em clusters de acordo com suas caracter\u00edsticas produtivas e reprodutivas.<\/p>\n

Material e M\u00e9todos<\/strong>
\nOs dados usados no presente trabalho foram fornecidos pela Associa\u00e7\u00e3o dos Criadores de Gado Holand\u00eas de Minas Gerais – ACGHMG, sendo extra\u00eddos de um banco de dados pr\u00e9-existente. Dessa forma, n\u00e3o foi necess\u00e1ria a autoriza\u00e7\u00e3o da Comiss\u00e3o de \u00c9tica no Uso de Animais – CEUA da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri – UFVJM.
\nO banco de dados continha informa\u00e7\u00f5es coletadas entre os anos de 1980 e 2016 de 136 propriedades com cria\u00e7\u00e3o de animais da ra\u00e7a Holandesa, predominantemente, totalizando aproximadamente 45140 animais, 97665 lacta\u00e7\u00f5es e 22 vari\u00e1veis. Doze vari\u00e1veis foram selecionadas e 8 adicionais foram criadas, totalizando 20 vari\u00e1veis. Um valor m\u00e9dio foi calculado para cada vari\u00e1vel de acordo com os rebanhos. Informa\u00e7\u00f5es de 8 propriedades foram descartadas por apresentarem mais de 10% parcelas perdidas. Informa\u00e7\u00f5es de 128 fazendas leiteiras do estado de Minas Gerais foram ent\u00e3o analisadas por meio de clusters utilizando o programa estat\u00edstico R, vers\u00e3o 3.4.1 (R CORE TEAM, 2017).
\nAntes de serem analisadas, as 20 vari\u00e1veis foram padronizadas para terem m\u00e9dia = 0 e desvio padr\u00e3o = 1. Foi ent\u00e3o empregada a t\u00e9cnica de agrupamento n\u00e3o hier\u00e1rquico k-medoids, que busca reduzir a soma das dissimilaridades das observa\u00e7\u00f5es dentro de cada grupo, utilizando a fun\u00e7\u00e3o pam do pacote cluster empregando a medida Manhattan de dist\u00e2ncias. O n\u00famero final K de clusters foi determinado pela relev\u00e2ncia biol\u00f3gica dos grupos criados. A signific\u00e2ncia entre os grupos para cada uma das vari\u00e1veis foi determinada usando o teste F seguido pelo teste de Tukey para compara\u00e7\u00e3o m\u00faltipla das m\u00e9dias usando a fun\u00e7\u00e3o dic do pacote ExpDes.pt e adotando um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 5% para o erro tipo 1.<\/p>\n

Resultados e Discuss\u00e3o<\/strong>
\nTr\u00eas clusters foram criados com base na relev\u00e2ncia biol\u00f3gica de cada um deles. Na Tabela 1 est\u00e1 apresentada a m\u00e9dia das 20 vari\u00e1veis analisadas em cada um dos grupos formados. Os clusters formados n\u00e3o apresentaram tamanhos similares entre eles, sendo que o grupo 2 (n = 54) teve o maior tamanho, seguido pelos grupos 3 (n = 42) e 1 (n = 32), respectivamente. De forma geral, os rebanhos alocados no cluster 1 tiveram o melhor desempenho, enquanto que os membros do cluster 3 tiveram os piores. Por sua vez, os rebanhos do cluster 2 apresentaram desempenho mediano em compara\u00e7\u00e3o aos clusters 1 e 3.<\/p>\n

\"2018-02-26\"<\/p>\n

Os animais das fazendas do cluster 1 foram ordenhados mais vezes por dia que os animais dos grupos 2 e 3 (P< 0,05), o que poderia ter influenciado no resultado encontrado para a vari\u00e1vel produ\u00e7\u00e3o de leite, que tamb\u00e9m foi estatisticamente maior (P < 0,05) nos animais do cluster 1 do que dos clusters 2 e 3, respectivamente. Tanto prim\u00edparas quanto mult\u00edparas s\u00e3o estimuladas a produzem mais leite quando s\u00e3o ordenhadas mais vezes por dia (BARNES et al., 1990). Al\u00e9m disso, o cluster 1 apresentou maiores (P < 0,05) produ\u00e7\u00f5es de gordura, prote\u00edna, lactose, s\u00f3lidos totais e s\u00f3lidos desengordurados, indicando que os animais pertencentes \u00e0s propriedades deste cluster possu\u00edam maior aptid\u00e3o leiteira do que dos demais grupos.
\nA idade ao primeiro parto foi menor (P < 0,05) entre os animais do cluster 1 do que dos clusters 2 e 3, que por sua vez n\u00e3o diferiram estatisticamente (P > 0,05). Reduzir o per\u00edodo improdutivo dos animais como consequ\u00eancia da redu\u00e7\u00e3o da idade ao primeiro parto, possibilita antecipar o retorno financeiro da atividade leiteira. Entretanto, uma novilha somente apresenta condi\u00e7\u00f5es de emprenhar quando atinge a puberdade, o que est\u00e1 mais correlacionado com o seu peso corporal do que com a sua idade (DANIELS, 2010), o que indica sua rela\u00e7\u00e3o com poss\u00edveis estrat\u00e9gias nutricionais empregadas pelos propriet\u00e1rios das fazendas. Dessa forma, pode-se inferir que o manejo nutricional das bezerras e novilhas do cluster 1 foi melhor do que nos outros clusters avaliados.
\nO uso da an\u00e1lise de clusters mostrou-se eficiente na cria\u00e7\u00e3o de grupos distintos entre si. Uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica dos resultados obtidos seria o desenvolvimento de estrat\u00e9gias espec\u00edficas de assist\u00eancia t\u00e9cnica para as propriedades alocadas em cada um dos clusters. A assist\u00eancia seria ent\u00e3o direcionada na tentativa de atuar nos padr\u00f5es de varia\u00e7\u00e3o entre das v\u00e1rias caracter\u00edsticas, n\u00e3o focando somente em um \u00fanico aspecto, o que poderia resultar em rebanhos mais produtivos e com melhor desempenho (BROTZMAN et al., 2015).<\/p>\n

Conclus\u00f5es<\/strong>
\nOs rebanhos avaliados foram agrupados em 3 clusters, sendo poss\u00edvel identificar 1 cluster com os melhores resultados de desempenho, outro com caracter\u00edsticas intermedi\u00e1rias e um terceiro cluster apresentou o menor desempenho. Al\u00e9m disso, a t\u00e9cnica de cluster mostrou-se \u00fatil na segrega\u00e7\u00e3o de rebanhos, possibilitando tra\u00e7ar estrat\u00e9gias de assist\u00eancia t\u00e9cnica espec\u00edfica para os rebanhos alocados em cada cluster.<\/p>\n

Agradecimentos<\/strong>
\nAssocia\u00e7\u00e3o dos Criadores de Gado Holand\u00eas de Minas Gerais – ACGHMG, CNPq\/Capes e Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri -UFJM.
\nLiteratura citada<\/strong>
\nBARNES, M. A.; PEARSON, R. E.; LUKES-WILSON, A. J. Effects of Milking Frequency and Selection for Milk<\/em><\/p>\n

Yield on Productive Efficiency of Holstein Cows. Journal of Dairy Science, v. 73, n. 6, p. 1603-1611, 1990.<\/em><\/p>\n

BORCARD, D.; GILLET, F.; LEGENDRE, P. Numerical Ecology with R. 1 ed. New York: Springer, 2011. 306 p. ISBN 978-1-4419-7976-6.<\/em><\/p>\n

BROTZMAN, R. L. et al. Cluster analysis of Dairy Herd Improvement data to discover trends in performance characteristics in large Upper Midwest dairy herds. Journal of Dairy Science, v. 98, n. 5, p. 3059-3070, 2015.<\/em><\/p>\n

DANIELS, K. M. Dairy Heifer Mammary Development. Tri-State Dairy Nutrition Conference. Fort Wayne, Indiana: 69-76 p. 2010.<\/em><\/p>\n

MCBRIDE, W.; JOHNSON, J. D. Defining and Characterizing Approaches to Farm Management. Journal of Agricultural and Applied Economics, v. 38, n. 01, 2006.<\/em><\/p>\n

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, 2017.<\/em><\/p>\n

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O JORNAL HOLAND\u00caS divulga o segundo artigo da s\u00e9rie \u201cCI\u00caNCIA\u201d .<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":5024,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-5022","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artigo"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5022","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5022"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5022\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5105,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5022\/revisions\/5105"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5024"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5022"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5022"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/gadoholandes.com\/jornal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5022"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}