Metanálise na previsão dos componentes corporais e da carcaça relacionados a medições ultra-sonográficas em caprinos e ovinos

O objetivo principal deste trabalho foi verificar se era possível obter modelos lineares únicos para prever componentes corporais e da carcaça (massa do músculo, gorduras: omental, mesentérica, pericárdica, subcutânea na cauda, total corporal, subcutânea, intermuscular, renal e pélvica, e total da meia carcaça corrigida) em função de medições in vivo, de fácil obtenção em condições de campo, de animais de diferentes raças e espécies. Estas medições foram o peso vivo, peso da carcaça fria e peso da meia carcaça corrigido (pode ser calculado a partir do peso da carcaça fria) e medidas de ultrassom. Nos estudos efetuados foi feita a fusão de bases de dados (192 animais) associados a quatro diferentes grupos de animais: 49 ovinos Ternasco (Grupo I, peso médio ao abate de 21,4 kg), 20 cabritos Serranos (Grupo II, peso médio ao abate de 11,7 kg), 67 borregos Churra Galega Bragançana (Grupo III, peso médio ao abate de 36,0 kg) e 56 cabras Blanca Celtibérica (Grupo IV, peso médio ao abate de 57,1 kg). Foram feitos cinco estudos considerando a junção de diferentes conjuntos de dados e a disponibilidade de medidas de ultrassons comuns entre os grupos de animais considerados, de forma a obter modelos de previsão em função da raça ou espécie. As variáveis peso vivo, peso da carcaça fria e peso da meia carcaça corrigido foram incluídas em todos os estudos. As relações lineares obtidas entre os valores previstos pelo modelo linear múltiplo (usando a metodologia de validação cruzada “leave-oneout”) e os esperados (valores obtidos experimentalmente), nos vários estudos, apresentaram declives e ordenada na origem que podem ser considerados os teóricos (um e zero, respetivamente), bem como, coeficientes de determinação ajustados (R2ajustado) superiores a 0,937. Concluiu-se que os modelos de regressão linear múltipla estabelecidos entre as variáveis dependentes e as variáveis independentes (ultrassons e/ou pesos corporais e da carcaça) mostraram que, estatisticamente, é possível a previsão dos componentes corporais e da carcaça dos animais, para as diferentes raças e espécies.The main objective of this study was to investigate whether it was possible to obtain linear models to predict body and carcass components (muscle mass and fats: omental, mesenteric, pericardial, subcutaneous tail, total body, subcutaneous, intermuscular, kidney and pelvic and total of half carcass corrected) as a function of in vivo measurements, easy to obtain under field conditions, of animals of different breeds and species. These measurements were body weight, cold carcass weight and halfcarcass weight corrected (can be calculated from the cold carcass weight) and ultrasound measurements. Several studies were conducted by merging databases (192 animals) associated with four different groups of animals: 49 Ternasco sheeps (Group I, average slaughter weight of 21,4 kg), 20 Serranos goats (Group II, mean weight slaughter of 11,7 kg), 67 Churra Galician Bragançana lambs (Group III, average slaughter weight of 36,0 kg) and 56 Blanca Celtiberica goats (Group IV, average slaughter weight of 57,1 kg). Five studies were done by joining different sets of data and the availability of ultrasound common measures between groups of animals considered, in order to obtain prediction models depending on the breed or species. The variables body weight, cold carcass weight and half-carcass weight corrected were included in all studies. The linear relationships obtained between the values predicted by the multiple linear model (using the methodology of cross-validation "leave-oneout") and expected (experimental values), in several studies, showed slopes and intercepts which may be considered the theoretical (one and zero, respectively), as well as adjusted coefficients of determination (R2 adjusted) greater than 0,937. It was concluded that the multiple linear regression models established between the dependent variables and the independent variables (ultrasound and/or body and carcass weights) showed that, statistically, it is possible to predict the body and carcass components of animals for different races and species