Efecto de un sistema silvopastoril sobre la calidad de la leche, comparado con un sistema de producción convencional
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Trabajo de grado - Maestría
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EspañolPublication Date
2014-11-24Metadata
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En este estudio se evaluó el efecto de un sistema Silvopastoril sobre la calidad de la leche, comparado con un sistema de producción convencional, además cuáles factores de la planta afectan los niveles de grasa y proteína en la leche, asimismo se desarrollaron 6 RNA para predecir porcentajes de grasa y proteína. En el SSP, se utilizó botón de oro (Tithonia diversifolia) mientras que para el convencional uno con pasto estrella (Cynodon nlemfuensis). Las variables evaluadas para las dos pasturas fueron: MS, CEN PC, FDN, y ENER y para la calidad de la leche se midió el % de GRASA y % de PROTEINA. El análisis de varianza no mostró diferencias significativas para la fuente de variación bloques en las variables bromatológicas de las pasturas ni para las variables de calidad de leche, pero si se encontraron diferencias altamente significativas (P0,01) para las tres pasturas evaluadas (BO, ES(BO) y ES). La MS, PC y las CEN tanto para ES y ES(BO) no presentaron diferencias significativas, mientras que el BO si presentaron. Con respecto a las composiciones de FDN, ENER, la grasa y la proteína de la leche fueron significativamente diferentes para los tres tratamientos. BO tuvo un porcentaje superior al promedio en la grasa y la proteína de la leche. Por su parte, el asocio ES(BO) también mostró un porcentaje mayor, comparado con el ES. Para las RNA, se seleccionaron las que registraron el mayor R2. El R2 para la grasa y proteína de la leche en el BO fue de 0,9601 y 0,9622 respectivamente. 0,957 y 0,8957 para la grasa y la proteína de la leche respectivamente en un sistema de ES(BO); para el ES, los valores de R2 fueron de 0.9646 y 0.938 para la grasa y proteína de la leche respectivamente. Con el sistema Silvopastoril se obtuvieron los mejores valores de Resumen: grasa y proteína de la leche, lo que significa una mejor calidad de la misma, comparada con un sistema de producción convencional. Además el uso de las redes neuronales artificiales permitió predecir valores de grasa y proteína para los dos sistemas estudiados, con un alto nivel de predicción.Summary
//Abstract: In this study the effect of a Silvopastoril system on the quality of milk as compared to a conventional production system was determined as well as which plant factors were affecting the levels of fat and protein in milk, lastly six RNA to predict percentages of fat and protein were developed. For the purpose of the research the buttercup as SSP was used (Tithonia diversifolia) and for the conventional one with star grass (Cynodon nlemfuensis). The variables analyzed for pastures were MS, CEN CP, NDF, and ENER and for measuring the quality of milk the% of FAT and % of PROTEIN were evaluated. The analysis of variance exhibited no significant differences for the source of variation block in the bromatological variables of pastures or for the milk quality variables, but highly significant differences were found (P 0.01) for the three evaluated pastures (BO, ES (BO) and ES). MS, CP and CEN of the ES and ES(BO) did not showed significant differences, whereas BO did. FDN, ENER, fat and milk protein were significantly different for the three treatments. BO had a higher percentage in relation to the fat and milk protein average. Meanwhile, the union ES (BO) also showed a higher percentage compared to the ES. For RNA, the ones showing the highest R2 were selected. The R2 for fat and milk protein in the BO was 0.9601 and 0.9622 respectively. 0.957 and 0.8957 for the fat and milk protein respectively in a ES system (BO); for the ES, the R2 values were 0.9646 and 0.938 for fat and milk protein respectively. Silvopastoril system obtained the best values of fat and milk protein, which means a better quality of it, compared to a conventional production system. Furthermore, the use of artificial neural networks allowed to predict values of fat and protein for the two systems studied, with a high level of prediction.Keywords
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