Prediction of the retaility of nelore heifers carcasses using ultrasonographic measures

Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2019-06-10T17:45:55Z No. of bitstreams: 1 GlaucioNunesdaSilva.pdf: 915530 bytes, checksum: b4705a7c14b2d9443a123c3081403b72 (MD5) Made available in DSpace on 2019-06-10T17:45:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GlaucioNunesdaSilva.pdf: 915530 bytes, checksum: b4705a7c14b2d9443a123c3081403b72 (MD5) Previous issue date: 2018-03-19 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Os objetivos desse trabalho foram determinar as correlações e desenvolver equação de predição entre as medidas tradicionais in vivo por ultrassom (PC, AOL, EGS, PP8 e EGP8) e suas relações com os pesos dos principais cortes comerciais. Foram utilizadas 81 novilhas nelores, escolhidas aleatoriamente em um rebanho comercial. Os cortes avaliados foram do dianteiro, ponta de agulha e do traseiro especial. A correlação do peso corporal foi alta com o peso dos cortes comerciais. A AOL e a EGP8 apresentaram correlações positivas com o peso dos cortes do dianteiro e traseiro especial. A EGS apresentou correlação negativa com o CTE e a correlação da PP8 foi não significativa com os CD, PA e CTE. O peso corporal foi a primeira variável a entrar no modelo de regressão linear múltipla. AOL participou da predição dos pesos dos cortes do dianteiro e do traseiro especial. A EGS e a PP8 não contribuíram para as predições dos pesos dos cortes comercias. A EGP8 entrou no modelo de predição do peso dos cortes do dianteiro, ponta de agulha e dos principais cortes nobres do traseiro. O peso corporal e a EGP8 foram as medidas ultrassonográficas mais importantes. The objectives of this work were to determine the correlations and to develop a prediction equation between traditional in vivo ultrasound measurements (PC, AOL, EGS, PP8 and EGP8) and their relation with the weights of the main commercial cuts. 81 Nellor heifers were randomly selected from a commercial herd. The evaluated cuts were of the forequarter, needle tip and the special hind. The correlation of body weight was high with the weight of commercial cuts. AOL and EGP8 showed positive correlations with the weight of the forequarter and special hind. The EGS presented a negative correlation with the CTE and the PP8 correlation was not significant with the CD, PA and CTE. For prediction, body weight was the first variable to enter the multiple linear regression model. AOL participated in the prediction of the weights of the cuts of the forequarter and of the special hind. The EGS and PP8 did not contribute to the predictions of the weights of the commercial cuts. The EGP8 entered the model of prediction of the weight of the cuts of the forequarter, tip of needle and the main cuts noble of the rear. Body weight and EGP8 were the most important ultrasonographic measures.