Estudio morfométrico y ecuaciones de predicción del peso corporal en llamas (Lama glama) Ch'aku y Q'ara / Morphometric study and body weight prediction equations in llamas (Lama glama) Ch'aku and Q'ara

RESUMEN

RESUMEN En el estudio se utilizó una población de 180 llamas de ambos sexos (machos y hembras) clasificados por edades (dientes de leche; dos dientes y cuatro dientes). Se registraron datos del peso corporal y las siguientes medidas morfométricas En la cabeza Longitud de la cabeza (LC); ancho de cabeza (ACa) y longitud de oreja (LO). En el cuello Longitud del cuello (LCU); Perímetro de cuello anterior (PCuA) y perímetro de cuello posterior (PCuP). En el tronco y extremidades Altura a la cruz (AC); altura de la grupa (AGRU), diámetro dorso esternal (DDE), perímetro torácico (PT), longitud del cuerpo (LOCU), longitud de la cruz a la grupa (LCG), longitud de grupa (LGRU), perímetro de caña anterior (PCA); perímetro de caña posterior (PCP). Los datos fueron procesados utilizando el software estadístico R. Concluyendo que los rasgos de conformación en llamas (Lama glama) Ch'aku y Q'ara están influenciados por la edad, sexo y raza. Los modelos de regresión simple y múltiple para la predicción del peso corporal fueron significativos.

ABSTRACT

SUMMARY: The study used a population of 180 llamas of both sexes (males and females) classified by age (milk teeth; two teeth and four teeth). Body weight data and the following morphometric measurements were recorded Head Head length (CL); head width (ACa) and ear length (LO). On the neck Neck length (LCU); anterior neck circumference (PCuA) and posterior neck circumference (PCuP). On the trunk and limbs Height at withers (AC); height at rump (AGRU), sternal dorsal diameter (DDE), thoracic perimeter (PT), body length (LOCU), length from withers to rump (LCG), rump length (LGRU), anterior canine perimeter (PCA); posterior canine perimeter (PCP). The data were processed using R statistical software. It was concluded that conformation traits in Ch'aku and Q'ara llamas (Lama glama) are influenced by age, sex and breed. Simple and multiple regression models for body weight prediction were significant.