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dc.contributor.advisorBortolozzo, Fernando Pandolfopt_BR
dc.contributor.authorKummer, Aline Beatriz Heinen Pratespt_BR
dc.date.accessioned2012-06-15T01:36:22Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/49699pt_BR
dc.description.abstractA aplicação de novos sistemas para medir as características de deslocamento espermático e sua associação com a fertilidade vem apresentando um crescimento recente. Computer-assisted semen analysis (CASA) permite uma avaliação padronizada das características da motilidade espermática e é plausível que a combinação destes parâmetros com as características morfológicas seminais possam estimar a fertilidade do ejaculado. O desempenho reprodutivo (taxa de parto - TP e número de leitões nascidos totais - NT) de 14 reprodutores suínos foi obtido a partir de um experimento conduzido em uma granja comercial com fêmeas multíparas utilizando inseminação homospérmica com deposição intra-cervical e dois bilhões de espermatozoides móveis por dose inseminante. Durante 10 semanas, as fêmeas (n=948) foram inseminadas e igualmente distribuídas entre os machos testados de acordo com a ordem de parto, média do histórico de leitões nascidos, escore de condição corporal, intervalo desmame-estro (IDE), duração da lactação e número de leitões desmamados. Características da motilidade espermática, avaliadas pelo sistema CASA in natura e durante armazenamento a 17°C por 240h, e os defeitos morfológicos avaliados no sêmen in natura, foram incluídas na análise para determinar quais parâmetros espermáticos foram importantes para discriminar o potencial reprodutivo dos ejaculados desses machos. Os dados foram submetidos à análise multivariada que incluiu procedimentos estatísticos tais como: análises de cluster, canônica e discriminante. Dentre os 14 machos avaliados, 4 clusters foram formados com base nos resultados reprodutivos. Um macho, com menor resultado de TP e NT (89,7% e 11,98) e dois machos, com os maiores valores de TP e NT (97,8% e 14,16) foram alocados em diferentes grupos. Os demais machos foram separados em outros dois grupos distintos (4 e 7 machos), incluindo machos com valores semelhantes de NT (12,64 e 13,22) mas divergentes na TP (95,9% vs. 91,8%). A análise canônica permitiu separar os grupos, sendo a melhor separação observada entre o grupo menos fértil e os demais. As características seminais que demonstraram melhor capacidade de discriminação dos grupos incluíram motilidade espermática total, motilidade progressiva, amplitude do deslocamento lateral da cabeça espermática, além das características morfológicas tal como a presença de gota citoplasmática. A análise multivariada discriminante permitiu classificar corretamente mais de 80% dos 140 ejaculados avaliados em seus respectivos grupos. A análise multivariada pode ser uma eficiente ferramenta estatística na discriminação do potencial reprodutivo de cachaços.pt_BR
dc.description.abstractThe application of new approaches that measure certain sperm motion characteristics and their association with boar fertility has shown a recent increase. Computer-assisted semen analysis (CASA) offers standardized assessment of multiple sperm motion parameters and it is plausible that the combination of these parameters with morphological sperm defects may indicate the fertility potential of boars. The fertility outcome (farrowing rate - FR and number of total piglets born - TB) of 14 boars was obtained from a field trial conducted in a commercial farm using multiparous sows through single sire mating with two billion motile sperm cells per AI dose. Sows (n=948) bred were equally distributed among boars according to parity, mean lifetime number of piglets born, body condition score, weaning-to-estrus interval, lactation length and number of weaned piglets during 10 weeks of breeding period. Sperm motion parameters evaluated with CASA system in natura and in semen stored at 17°C for 240h in addition to morphological sperm defects, measured at the collection day, were included in the analysis to determine which semen traits were important to discriminate the fertility potential of ejaculates from these boars. The data underwent multivariate statistical analysis, including cluster, canonical and discriminant analyses. Among the 14 evaluated boars four clusters were formed based on fertility outcome. One boar, with the lowest FR and TB values (89.7% and 11.98), and two boars, with the highest FR and TB values (97.8% and 14.16), were placed in different clusters. The others boars were separated in two new distinct clusters (4 and 7 boars), including boars with intermediate TB (12.64 and 13.22) but divergent values of FR (95.9% vs. 91.8%). Canonical analysis was able to separate the individual ejaculates into the previously clustered boars and a better separation was shown between the lowest fertility group and the others. Semen traits which had higher discriminatory power included total motility, progressive motility, amplitude of lateral head displacement, analyzed during semen storage, and sperm morphological defects such as cytoplasmatic droplets. The multivariate discriminant analysis showed that more than 80% of the 140 ejaculates were correctly classified into their own group. The multivariate analysis can be an efficient statistical tool to improve the discrimination of potential fertility of boars.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectDesempenho reprodutivo : Suínospt_BR
dc.subjectBoaren
dc.subjectReprodução animal : Suínospt_BR
dc.subjectCASAen
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectFertilityen
dc.subjectFertilidade animalpt_BR
dc.subjectSperm defectsen
dc.subjectMotilidade espermáticapt_BR
dc.subjectSperm motilityen
dc.titleUso de análise multivariada para determinar a associação do desempenho reprodutivo de machos suinos com as caracteristicas seminaispt_BR
dc.title.alternativeUse of multivariate analyses to determine the association of boar fertility with semen traits en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coWentz, Ivopt_BR
dc.contributor.advisor-coBernardi, Mari Lourdespt_BR
dc.identifier.nrb000851065pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Veterináriapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Veterináriaspt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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