EFECTO DEL SEXO, TAMAÑO DE CAMADA Y NÚMERO DE PARTO SOBRE LOS PESOS AL NACIMIENTO Y AL DESTETE DE COBAYOS (Cavia porcellus) DEL GENOTIPO CIENEGUILLA // Sex, litter size and number of birth effect on birth and weaning weights of Guinea pigs (Cavia porcellus) genotype Cieneguilla
Resumen
RESUMEN
El objetivo del presente estudio fue determinar el efecto del sexo, tamaño de camada y número de parto sobre los pesos al nacimiento y destete de 1.099 cobayos del genotipo Cieneguilla, de la Universidad Nacional Agraria La Molina, Perú. Se registraron los datos de distintas camadas desde el nacimiento al destete. Se analizó cada factor por separado y en conjunto, donde el sexo no influyó en los pesos al nacimiento y pesos al destete de las crías (P>0,05); mientras en el tamaño de camada (P<0,5) existe un efecto inverso en las variables, deduciendo que a menor tamaño de camada, mayores pesos fueron alcanzados. Debido al efecto del tamaño de la camada al interrelacionar la misma con el número de partos existen mejores pesos en el primer parto (P<0,5) que en el segundo parto. El tamaño de camada es el factor más influyente en el desarrollo de los pesos de los cobayos e interacciona con la variabilidad de otros factores como el sexo o número de partos.
ABSTRACT
This study determine the effect of sex, litter size and number of calving on weights at birth and weaning of 1,099 guinea pigs of the Cieneguilla genotype, from the National Agrarian University La Molina, Peru. The data of different litters were recorded from birth to weaning. Each factor was analyzed separately and as a whole. The sex did not influence on birth weights and weaning weights of offspring (P> 0.05); while in litter size (P <0.5) there is an inverse effect on the variables. At smaller litter size higher weights were reached. The litter size interrelate with the number of births creating an effect where there are better weights in the first parturition (P <0.5) than in the second one. Litter size is the most influential factor in the development of guinea pig weights and interacts with the variability of other factors such as sex or number of births.
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