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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47106| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0001-2079-9839 |
| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Qualidade de dados de ingestão de matéria seca na predição do consumo alimentar residual em provas de eficiência alimentar de bovinos de corte |
| Autor: | Cortes, Camila de Freitas |
| Primer orientador: | Bernardes, Carina Ubirajara de Faria |
| Primer miembro de la banca: | Silva, Natascha Almeida Marques da |
| Segundo miembro de la banca: | Bezerra, Bruna Suelen Borges Resende |
| Resumen: | Um desafio da pecuária de corte é aumentar a produção de produtos de origem animal, diminuindo um dos principais gastos que é a alimentação animal. Selecionar animais para eficiência alimentar é fundamental para se atingir esse processo, e uma dessas características e consumo alimentar residual (CAR). Porém é necessário que esses dados sejam de qualidade, por isso, o objetivo desse trabalho foi analisar se os dados não válidos de ingestão de matéria seca (IMS) influencia na predição do CAR em provas de eficiência alimentar de bovinos de corte. Dessa forma, o trabalho foi realizado com dados de 52 novilhas da raça Nelore, submetidas a uma prova de eficiência alimentar de 56 dias, na vitrine tecnológica da Fazenda Experimental Capim Branco (UFU), em Uberlândia, MG utilizando cochos eletrônicos da Vytelle Sense®. Foram realizados seis cenários simulando diferentes provas de dados não válidos de IMS. No cenário A tiveram 21 dias de dados não válidos no início de prova, no cenário B foram 21 dias de dados não válidos ao final da prova, no cenário C foram dados não válidos do 18º ao 38° dia, no cenário D tiveram dados não válidos a cada dois dias de prova, no cenário E apresentou dados não válidos a cada três dias e o cenário F teve dados não válidos a cada sete dias de prova, comparados com o cenário referência (REF), sem dias não válidos. O CAR foi calculado pela equação de regressão múltipla e a mudança de classificação dos animais de acordo com o cenário REF foi analisado através da correlação de Spearman. Os cenários com dados não válidos de forma alternada durante toda a prova (D, E e F) apresentaram pouca mudança de classificação dos animais e os cenários que tiveram dados não válidos de forma concentrada no início, no meio ou no final da prova impactaram a qualidade de dados, aumentando a mudança de ranqueamento dos animais, chegando a 11,45% no cenário B (21 dados não válidos ao final da prova). Conclui-se que a coleta de dados de IMS precisa ocorreu em conjunto com as mensurações de peso vivo médio metabólico (PVMM) e ganho médio diário (GMD), para que os dias de dados não válidos não afetem a predição do CAR, garantindo sua maior confiabilidade e na seleção dos melhores animais para eficiência alimentar. |
| Abstract: | A challenge in beef cattle production is to increase the output of animal-derived products while reducing one of the main costs, which is feed. Selecting animals for feed efficiency is essential to achieve this goal, and one of the traits used is residual feed intake (RFI). However, it is necessary for these data to be of high quality; therefore, the objective of this study was to analyze whether invalid dry matter intake (DMI) data affect the prediction of RFI in beef cattle feed efficiency trials. The study was conducted with data from 52 Nellore heifers subjected to a 56-day feed efficiency trial at the Capim Branco Experimental Farm Technology Showcase (UFU), in Uberlândia, MG, using Vytelle Sense® electronic feeders. Six scenarios were simulated with different patterns of invalid DMI data. In scenario A, there were 21 days of invalid data at the beginning of the trial; in scenario B, 21 days at the end; in scenario C, invalid data from the 18th to the 38th day; in scenario D, invalid data every two days; in scenario E, invalid data every three days; and in scenario F, invalid data every seven days. These were compared with the reference scenario (REF), with no invalid data. RFI was calculated using a multiple regression equation, and the change in animal ranking compared to the REF scenario was analyzed through Spearman’s correlation. The scenarios with invalid data distributed alternately throughout the trial (D, E, and F) showed little change in animal classification, while scenarios with invalid data concentrated at the beginning, middle, or end of the trial impacted data quality, increasing ranking changes, reaching 11.45% in scenario B (21 invalid days at the end of the trial). It is concluded that the collection of DMI data must occur in conjunction with measurements of average metabolic body weight (MBW) and average daily gain (ADG), so that invalid days do not affect RFI prediction, ensuring greater reliability in the selection of superior animals for feed efficiency. |
| Palabras clave: | Qualidade de dados Data quality Classificação Classification Cenários Scenarios Dados não válidos Invalid data |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | CORTES, Camila de Freitas. Qualidade de dados de ingestão de matéria seca na predição do consumo alimentar residual em provas de eficiência alimentar de bovinos de corte. 2025. 33f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Zootecnia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47106 |
| Fecha de defensa: | 19-sep-2025 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Zootecnia |
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