ABSTRACT
Body size and testicular measurements have been found to be important parameters utilized in breeding soundness evaluation. The present study therefore, aimed at determining the relationship between body weight (BW), body condition score (BCS), testicular length (TL), testicular diameter (TD) and scrotal circumference (SC) in 120 extensively reared Yankasa rams (approximately 30 months old) using linear, quadratic and cubic predictive models. Coefficient of determination (R2), Adjusted R2, the estimate of Mallows' Cp, RMSE (Root mean squares error) and the parsimony principle (p=number of parameters) were used to compare the efficiency of the different models. Strong Pearson's correlation coefficients (r = 0.83-0.94; P<0.01) were found between BW, TL, TD and SC. Spearman correlations between BCS and other variables were also highly significant (r = 0.78-0.85; P<0.01). SC was the sole variable of utmost importance in estimating BW, which was best predicted using the cubic model. However, the optimal model for BW prediction comprised TD, SC and BCS with p, R2, Adjusted R2, RMSE and Cp values of 4, 0.948, 0.946, 1.673 and 4.85, respectively. The present findings could be exploited in husbandry and selection of breeding stock for sustainable sheep production especially within the resource-poor farming system under tropical and subtropical conditions.
El tamaño corporal y las mediciones testiculares son importantes parámetros utilizados en la evaluación del buen estado de reproducción. El presente estudio, tuvo como objetivo determinar la relación entre el peso corporal (PC), score de condición corporal (SCC), longitud testicular (LT), diámetro testicular (DT) y la circunferencia escrotal (CE) en 120 carneros Yankasa criados extensivamente (aproximadamente 30 meses de edad), utilizando modelos predictivos lineales, cuadráticos y cúbicos. Se utilizaron el coeficiente de determinación (R2), R2 ajustado, estimación Cp de Mallows, ERCM (errores de raíz cuadrada media) y el principio de parsimonia (p = número de parámetros) para comparar la eficiencia de los diferentes modelos. Un fuerte coeficiente de correlación de Pearson (r= 0,83-0,94, p<0,01 ) se encontró entre PC, LT, DT y CE. Las correlaciones de Spearman entre SCC y otras variables también fueron altamente significativas (r= 0,78-0,85, p<0,01). La CE fue la única variable de suma importancia en la estimación de PC, que fue predicha de mejor manera utilizando el modelo cúbico. Sin embargo, el modelo óptimo para la predicción del PC comprendiendo DT, CE y SCC con valores p, R2, R2 ajustado, ERCM y Cp de Mallows de 4; 0,948; 0,946; 1,673 y 4,85, respectivamente. Los presentes hallazgos podrían ser explotados en la cría y selección del ganado de cría para la producción sostenible de ovejas, en especial dentro de sistemas con escasos recursos agrícolas bajo condiciones tropicales y subtropicales.