RESUMO
Este estudo foca no desempenho de vacas para produção de carne, criadas nos pântanos do Paraguai, examinando cinco genótipos bovinos; Brahman, Brangus, Nelore, bem como duas raças locais em risco de extinção. O principal objetivo é identificar e classificar variáveis fenotípicas que incluem variáveis sanguíneas, clínicas, de pelagem e saúde, demonstrando ligação causal com o peso vivo das vacas analisadas. Inicialmente, foram identificadas correlações elevadas entre diferentes variáveis incluídas neste estudo, e, então, utilizando técnicas avançadas de aprendizado de máquina e a aplicação de explicações aditivas de Shapley (SHAP), foi proporcionado um entendimento mais profundo dos fatores fortemente associados à adaptabilidade nestes ambientes, e, portanto, o respectivo desempenho zootécnico. A associação entre o componente genotípico bovino ligado à estação do ano mostrou ser o fator influente mais predominante sobre o peso vivo bovino. Variáveis como comprimento do pelo, hematócrito, fosfatase, fósforo, creatina phosphokinase, creatinina, proteína, cortisol, cálcio e a presença de endoparasitas foram destacadas, demonstrando sua importância hierárquica para a seleção animal. Os modelos de ML são ferramentas eficazes para estabelecer hierarquias de relevância em multivariáveis fenotípicas complexas, o que é crucial em programas de melhoramento genético em diferentes espécies zootécnicas, bem como em ambientes especiais e específicos, como os pântanos.
Palavras-chave:
adaptabilidade bovina em pântanos; SHAP; variáveis fenotípicas; variáveis sanguíneas