Morphometric characterization and stepwise regression-based live body weight prediction in Kadaknath chicken: A biometric framework for indigenous breed management

Resumo Técnico: Caracterização Morfométrica e Predição de Peso Vivo em Frangos Kadaknath

Definição do Problema
A estimativa precisa do peso vivo (PV) é crítica para o manejo de lotes, monitoramento de saúde e decisões de melhoramento em avicultura. No entanto, em sistemas de avicultura indígena de pequenos produtores, particularmente em ambientes rurais remotos, instalações de pesagem mecânicas ou eletrônicas são frequentemente indisponíveis, pouco confiáveis ou economicamente inacessíveis. Embora abordagens morfométricas (utilizando medidas corporais externas) tenham sido propostas como alternativas, dados biométricos abrangentes e modelos de predição validados para o frango Kadaknath — uma raça indígena distinta da Índia, com características fibro-melanóticas significativas e grande valor comercial e de conservação — permanecem limitados. A literatura existente carece de uma caracterização detalhada da arquitetura morfométrica da raça e de uma equação aplicável em campo específica para esta população.

Metodologia
O estudo utilizou uma amostra de 50 frangos Kadaknath (18 machos, 32 fêmeas) representando grupos de idade jovem (4–6 semanas) e adulto (24–28 semanas), selecionados via amostragem aleatória simples de um lote manejado de forma semiintensiva na Banaras Hindu University, Índia.

• Coleta de Dados: Os pesquisadores registraram o peso corporal e 23 traços morfométricos externos, incluindo dimensões lineares (ex: comprimento do corpo, comprimento da asa) e medidas circunferenciais (ex: circunferência do peito, circunferência da tíbia) . As medições foram realizadas utilizando balanças digitais calibradas, fitas flexíveis e réguas rígidas por um único investigador treinado para minimizar o viés do observador.
• Análise Estatística:
  • Estatística Descritiva: Médias, erros padrão e intervalos foram calculados para todas as variáveis.
  • Análise de Correlação: Coeficientes de correlação de Pearson de momento de produto foram computados para identificar relações entre o peso corporal e os traços morfométricos.
  • Análise de Componentes Principais (PCA): Realizada sobre 13 traços estruturais do tamanho do corpo (excluindo adornos sexuais secundários e medições craniofaciais) para reduzir a dimensionalidade e identificar os principais eixos de variação morfológica.
  • Regressão Linear Múltipla (MLR) por Passo (Stepwise): Conduzida com o peso corporal como variável dependente e todos os 23 traços morfométricos como preditores candidatos para derivar uma equação de predição parcimoniosa.
  • Validação do Modelo: A robustez do modelo foi avaliada usando validação cruzada de exclusão de um elemento (leave-one-out cross-validation - LOOCV), avaliando métricas como $R^2$ validado por cross-validação, erro quadrático médio (RMSE) e erro absoluto médio (MAE).

Principais Resultados

• Perfil Descritivo: O peso corporal médio foi de $1,00 \pm 0,04$ kg (intervalo: 0,44–1,75 kg). A envergadura das asas foi o maior traço linear ($65,57 \pm 0,83$ cm), enquanto as medições craniofaciais mostraram menor variação em comparação aos traços esqueléticos e de adornos.
• Correlações: Dezenove dos 23 traços morfométricos apresentaram associação positiva significativa com o peso corporal ($P < 0,05$). As correlações mais fortes foram observadas com o comprimento da asa fechada ($r = 0,83$), comprimento das costas ($r = 0,80$) e circunferência da tíbia ($r = 0,77$). Traços como largura do crânio, comprimento ocular e comprimento do pescoço não mostraram associação significativa com o peso corporal.
• Análise de Componentes Principais: A PCA reduziu o conjunto de dados em dois componentes ortogonais que explicam 64,97% da variância total:
  • PC1 (40,85% de variância): Representou uma dimensão geral de "estrutura corporal", fortemente carregada com comprimento da asa fechada, circunferência da tíbia, comprimento das costas e comprimento do corpo.
  • PC2 (24,12% de variância): Representou "dimensões de apêndices", caracterizada pelo comprimento do dedo central, comprimento da asa, comprimento da tíbia e envergadura.
• Modelo de Predição: A regressão stepwise identificou o comprimento da asa fechada (CWL) e a circunferência do peito (CC) como os preditores independentes mais informativos. A equação preditiva final é:
  $$BW = -1,133 + 0,067(CWL) + 0,023(CC)$$
  • Desempenho do Modelo: O modelo alcançou um $R^2$ Ajustado de 0,757 ($P < 0,001$).
  • Validação: A correlação entre os pesos observados e previstos foi forte ($r = 0,876$). A validação cruzada resultou em um $R^2_{CV}$ de 0,660, um RMSE de 0,180 kg e um MAE de 0,134 kg, indicando estabilidade e precisão preditiva satisfatórias. A multicolinearidade foi negligenciável (VIF = 1,244).

Principais Contribuições

1. Primeiro Perfil Morfométrico: Este estudo fornece o primeiro perfil de caracterização morfométrica abrangente do frango indígena Kadaknath, documentando 23 traços externos e suas relações estatísticas.
2. Identificação de Preditores Chave: Estabelece que o comprimento da asa fechada é o correlato mais forte do peso corporal nesta raça, superando a circunferência do peito em força de correlação, embora ambos sejam necessários para o modelo ideal.
3. Ferramenta de Predição Prática: O estudo desenvolve uma equação livre de escala e de baixo custo, permitindo a estimativa do peso vivo utilizando apenas dois traços facilmente mensuráveis (comprimento da asa fechada e circunferência do peito).
4. Insight Estrutural: A análise de PCA revela que a variação morfológica nos frangos Kadaknath é impulsionada primariamente pelo tamanho da estrutura corporal e secundariamente pelas dimensões dos apêndices, oferecendo um framework biométrico para compreender a arquitetura fenotípica da raça.

Significância e Alegações
Os autores alegam que a equação de regressão proposta oferece uma ferramenta simples, de baixo custo e não invasiva para estimar o peso vivo em frangos Kadaknath. Isso é particularmente significativo para o manejo de lotes, programas de melhoramento e esforços de conservação em cenários onde o acesso a equipamentos de pesagem é limitado. O estudo enfatiza que o desempenho satisfatório do modelo sob validação cruzada apoia sua potencial aplicação em condições de campo.

O artigo nota modestamente que o modelo foi derivado de uma população que compreende ambos os sexos e múltiplas classes de idade, o que aumenta a aplicabilidade em campo, mas sugere que relações alométricas específicas de sexo ou idade podem exigir avaliações adicionais em populações maiores e independentes. Os autores concluem que estes achados estabelecem uma base biométrica valiosa para a raça e fornecem uma ferramenta prática para o manejo de raças indígenas, recomendando a validação adicional em populações geograficamente diversas para confirmar a aplicabilidade mais ampla.