Revista de Ciencias Biológicas y de la Salud http://biotecnia.unison.mx

Universidad de Sonora

ISSN: 1665-1456

Medidas corporales lineales para predecir el peso vivo de cabras criollas en el noreste de México

Linear body measures to predict the live weight of creole goats in Northeastern of Mexico

Jorge Alva-Pérez1 , Ivonne Ceballos-Olvera1 , Gerardo N. Rosales-Martínez1 , Gregorio Alvarez-Fuentes2 and Luz Y. Peña-Avelino1*

1 Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Autónoma de Tamaulipas. Carretera a Cd. Victoria a Mante, km

5.5 87000. Cd. Victoria, Tamaulipas. México.

2 Instituto de Investigación de Zonas Desérticas, Universidad Autónoma de San Luis Potosí. De Altaír 200 Col. del Llano 78377. San Luis Potosí, San Luis Potosí. México.

ABSTRACT

Linear body measurements (LBM) can be used to develop selection criteria for breeding animals. They are an indirect way to estimate live weight (BW) in some herbivores. The objective of this study was to obtain a formula to estimate the BW of unscaled female goats from five MCLs. Body length (CL), thoracic perimeter (TP), rump width (WG), rump height (HH), withers height (HC) and PV with scale were recorded in 206 Creole goat females from the Altiplano region (RA) and San Fernando Valley (SFVR) at Tamaulipas state. Student’s t-tests for comparison of means, Pearson correlations and generalized linear models were performed to obtain multi- ple regressions. Goats from the RVSF presented lower LC and AC compared to those from the RA (P<0.01). Correlations in both districts were positive and significant. The proposed for- mula for PV estimation in the RA was (0.80 × PT) -29.83 and for the RVSF (0.89 × PT)-37.30. No differences were observed between the live weight obtained with scale (PVB) and the estimated live weight (PVE).

Keywords: body trait; morphological trait; zoometry, predic- tion formula.

RESUMEN

352

Las medidas corporales lineales (MCL) se pueden utilizar para desarrollar criterios de selección de animales de cría. Estas son una forma indirecta de estimar el peso vivo (PV) en algu- nos herbívoros. El objetivo de este estudio fue obtener una fórmula que permita estimar el peso vivo de hembras (PVH) caprinas sin báscula (PVH) a partir de cinco MCL. Se registró la longitud corporal (LC), perímetro torácico (PT), anchura de la grupa (AG), altura de la grupa (ALG), altura de la cruz (AC) y PV con báscula (PVB) en 206 hembras caprinas criollas de la región del Altiplano (RA) y el Valle de San Fernando (RVSF) del estado de Tamaulipas. Se realizaron pruebas “t” de Student para la comparación de medias, correlaciones de Pearson y modelos lineales generalizados para obtener regresiones múltiples. Las cabras del RVSF presentaron una menor LC y AC comparada con las del RA (P < 0.01). Las correlaciones en ambos distritos fueron positivas y significativas. La fórmula propuesta para la estimación del PVH en la RA fue (0.80 ×

Volumen XXVI

DOI: 10.18633/biotecnia.v26.2138

PT) -29.83 y para el RVSF (0.89 × PT)-37.30. No se observaron diferencias entre el PVH y el peso vivo estimado (PVE).

Palabras clave: rasgos corporales, rasgos morfológicos, zoometría, formula de predicción.

INTRODUCCIÓN

Las medidas corporales lineales (MCL) se pueden usar como indicadores del crecimiento animal (Asamoah-Boaheng y Sam, 2016). Las MCL sirven para desarrollar criterios de selec- ción para animales de cría. Además, constituyen una forma indirecta de medir las dimensiones y estimar el peso vivo (PV) (Dorantes-Coronado et al., 2015). La producción caprina en México ha estado relacionada con la pobreza extrema (Me- llado, 1997). Esta se caracteriza por utilizar tecnologías limi- tadas o ausentes (Vázquez-Rocha et al., 2019). En Tamaulipas, los sistemas de producción caprina son de tipo extensivo y tienen una dependencia, casi exclusiva, por los matorrales y pastos nativos. Al mismo tiempo, los registros productivos son casi inexistentes (Alva-Pérez et al., 2019). En las unidades productivas son necesarias las estimaciones del PV para reali- zar buenas prácticas de manejo, por ejemplo: dosificación de medicamentos o aplicación de antiparasitarios. También es un parámetro usado en la selección de ejemplares, determi- nación del inicio de la pubertad y el establecimiento del pre- cio de venta de animales, pero en la mayoría de las ocasiones dicha estimación se realiza solo de forma visual y subjetiva (Agamy et al., 2015). En algunas regiones del mundo se ha propuesto la estimación del PVH caprina mediante el uso de cintas métricas, los investigadores han propuesto hasta la inclusión de nueve MCL (longitud corporal (LC), longitud torácica (LT), altura a la cruz (AC), perímetro torácico (PT), anchura de la grupa (AG), longitud de la grupa (LG), longitud de la cabeza (LCA), ancho de la cabeza (ACA), y largo de la oreja (LO) (Tsegaye, Belay and Haile, 2013; Younas et al., 2013; Dorantes-Coronado et al., 2015. En contraste, otros trabajos usan solo tres (LC, AC y PT) (Khan et al., 2006; Moaeen-ud- Din et al., 2006). El uso de las MCL representan una ventaja porque las cintas métricas son de fácil acceso, económicas, además, el manejo de los animales tiene mínima invasión y son de bajo riesgo (Chacón et al., 2011; Chacón-Hernández y Boschini-Figueroa, 2017). Nuestra hipótesis fue que era

*Autor para correspondencia: Luz Y. Peña Avelino Correo-e: lypena@docentes.uat.edu.mx Recibido: 30 de agosto de 2023

Aceptado: 8 de mayo de 2024

Publicado: 6 de junio de 2024

posible estimar el PVH a partir de una fórmula matemática que utilizara las MCL. Por lo anterior, el presente estudio tuvo como objetivo la obtención de una fórmula que permita es- timar el PV sin báscula de hembras caprinas a partir de cinco MCL, provenientes de dos zonas agroecológicas, del estado de Tamaulipas.

MATERIALES Y MÉTODOS

Lugar de la investigación

Se realizó un muestreo no probabilístico de conveniencia en 16 unidades de producción caprina (UP) de las regiones del Altiplano tamaulipeco, (RA, n =107 hembras) y Valle de San Fernando, (RVSF, n = 99 hembras). El sistema de manejo de la producción caprina de Tamaulipas se caracteriza por ser de pastoreo diurno y confinamiento nocturno, no obstante, existen diferencias agroecológicas entre los distritos. Son sis- temas mixtos que se caracterizan por la producción de carne (cabrito) y leche (Tabla 1) y (Figura 1).

Criterios de inclusión y exclusión

Los criterios de inclusión: hembras adultas de 2 y 3 años no preñadas. Los criterios de exclusión: hembras lactantes o gestantes de la misma edad.

Toma de medidas y PV

La determinación fue realizada a las 08:00 horas, antes de realizar el pastoreo (Yakubu et al., 2011). Las MCL se obtuvie- ron según lo descrito por Chacón et al. (2011) y la FAO (2012): longitud del cuerpo (LC), perímetro torácico (PT), altura de la grupa (ALG), anchura de la grupa (AG) y altura de la cruz (AC) usando una cinta métrica flexible. La toma de datos fue realizada por la mañana (07:00 horas) antes del pastoreo en una sola ocasión por unidad productiva. El peso vivo de la hembra con báscula (PVB) se obtuvo mediante una balanza

Tabla 1. Características climáticas, altitud sobre el nivel del mar, especies fo- rrajeras predominantes, y número de cabras en la región del altiplano (RA) y la región del valle de San Fernando (RVSF) del estado de Tamaulipas.

Table 1. Climatic characteristics, altitude above sea level, predominant for- age species, and number of goats at the Altiplano region (RA) and the Valle de San Fernando region (RVSF) of the Tamaulipas state.

Características                  RA                  RVSF      

Ajo, avena forrajera, calaba-

(Elaboración propia con fuente SRHDS, 2023)

Figura 1. Regiones del estado de Tamaulipas.

Figure 1. Regions of the state of Tamaulipas.

digital de 150 kg de capacidad y 150 g de precisión (L. Noval SA de CV, México).

Análisis estadístico

Se realizaron pruebas “t” de Student para la comparación de medias (Herrera-Haro y García-Artiga, 2019) con el fin de comprobar si existían diferencias en las medias de PVH y MCL entre RA y RVSF. Se obtuvieron las medias, desviaciones estándar, máximos y mínimos y el coeficiente de variación (%). Además, se estimó la matriz de correlación de Pearson (PROC CORR) para el PVH y las MCL. A continuación, para ob- tener las ecuaciones de predicción de las variables altamente correlacionadas con el PVH, se utilizó el procedimiento de modelos lineales generalizados (PROC GLM) para obtener una regresión múltiple (PROC STEPWISE y Forward selección) con el programa Statistical Analysis System Version 9.0. Posteriormente, se compararon los valores del peso vivo por báscula (PVB) con los pesos vivos estimados (PVE), mediante el PROC TTEST.

Cultivos mayoritarios

cín, cebolla, chile verde, maíz en grano, patata, pepino, sorgo en grano y tomate rojo

Frijol, sorgo de

grano y trigo de grano

RESULTADOS Y DISCUSION

aves

Especies ganaderas Bovinos, ovinos, cerdos y

Fuente (INEGI, 2009).

Bovinos, ovinos, cerdos y aves

Peso vivo

No se observó diferencia en el PVH (P > 0,05) entre los dos distritos RA y RVSF (Tabla 2). La media del peso vivo fue de

Tabla 2. Medias ± desviación estándar, valores de mínimos y máximos, y porcentaje de coeficiente de variación (CV) de cabras crio- llas en Tamaulipas.

Table 2. Means ± standard deviation, minimum and maximum values, and coefficient of variation percentage (CV) of criollo goats in Tamaulipas.

a,b: medias en la misma fila con diferente son diferentes a P <0.05.

EE: error estándar; RA: Región del Altiplano; RVSF: Región del Valle de San Fernado; PVH: Peso vivo de la hembra; PT: perímetro torácico; AC: altura de la cruz; LC: longitud corporal; AG: anchura de la grupa; ALG: altura de la grupa.

30.26 ± 5.9 kg. La influencia de las razas Nubia, Saanen, Boer y Toggenburg, en ambas regiones de Tamaulipas, prevalecie- ron sobre las condiciones agroecológicas al no observarse diferencias en el PVH (Vázquez-Rocha et al., 2019). El PVH coincide con el peso reportado a nivel nacional (Dorantes et al., 2015) e internacional (Khan et al., 2006; Moaeen-ud-Din et al., 2006). Por otra parte, se han registrado pesos más ligeros en cabras de raza Red Sokoto y West African Dwarf (WAD) de Nigeria (Okpeku et al., 2011), así como en cabras Mubende, Teso y Lungware de África oriental (Semakula et al., 2010) y cabras criollas (16 kg) de Venezuela (Pariacote et al., 2004). En contraste, Villarreal-Arellano et al. (2018) observaron pesos de 48 kg en las cabras blancas pastoreñas de Oaxaca, esto fue mayor a lo reportado en esta investigación. Estas compara- ciones ponen de manifiesto la diversidad del potencial de las razas sobre el peso vivo, así como diversos factores que influ- yen de forma decisiva: el manejo de los animales (tiempo de pastoreo, tipo de sistema de producción y salud), la actividad física (distancia a los abrevaderos, lugares de resguardo) y los factores agroecológicos (humedad, temperatura, disponibili- dad de alimentos).

Medidas Corporales Lineales

El LC y el AC fueron más bajos en los animales de RVSF que en los de RA, sin diferencias en otras MCL (Tabla 2). Los animales RA tienen un mayor AC y LC, posiblemente por la influencia de la raza Nubia, al ser animales longilíneos con menos cor- pulencia y robustez que las razas cárnicas. Al comparar los resultados con otros de Argentina, Brasil y México (Lanari et al., 2003; Pires et al., 2013; Dorantes et al., 2015) los valores de AC son similares. No obstante, también hay valores inferiores en estudios realizados en Brasil, África y Pakistán (Moaeen- ud-Din et al., 2006; Semakula et al., 2010; Pires et al., 2013). Desde el punto de vista racial, los valores de AC más altos se reportaron en la Alpina, Saanen, Toggenburg, Nubia, Boer y Drâa de Brasil (Pires et al., 2013).

Los valores de LC de las cabras criollas tamaulipecas son similares a los encontrados en Etiopía e India (Hassen et al., 2012; Khargharia et al., 2015). Al mismo tiempo, se han encontrado valores de LC más bajos en estudios realizados en África (Pariacote et al., 2004; Semakula et al., 2010). Los valores fueron más altos para esta medida zoométrica en

estudios realizados en Venezuela y México (Estado de México y Oaxaca) (Pariacote et al., 2004; Dorantes et al., 2015) que en nuestro estudio. En general, las diferencias en la MCL pueden explicarse parcialmente por el efecto de la selección natural o artificial de la unidad de producción (Dorantes- Coronado et al., 2015). Además, la genética y las condiciones ambientales en las que se desarrollan las cabras influyen en la diferenciación de los grupos de cría (Okpeku et al., 2011). La disponibilidad de alimentos es otro factor que influye en la morfología de los animales y afecta la expresión del poten- cial productivo.

Correlaciones

El PVH tuvo una asociación alta y positiva con las MCL (r= 0.81-0.50, P <0,0001) de las cabras RA (Tabla 3). Mientras que en las cabras del RVSF, las asociaciones con el PT, AC y AG fueron medianas y positivas (r= 0.69-0.39, P <0,0001) y positivas bajas para LC y ALG (r= 0. 34-0.35 a 62 P <0,01). Las correlaciones MCL permiten determinar el grado de armonía morfoestructural de cada animal, es decir, la importancia del equilibrio se determina según el número de correlación ob- tenido (Herrera y Luque, 2009; Pares, 2015). Por lo anterior, en ambas regiones las hembras caprinas criollas tienen una alta armonía morfoestructual, pues supera el 50% del número total de correlaciones positivas significativas. En el presente estudio se observó alta asociación de PT con PVH de manera

Tabla 3. Matriz de correlaciones entre el peso vivo y medidas corporales li- neales de las cabras criollas de RVSF (por encima de la diagonal) y RA (por debajo de la diagonal), del Estado de Tamaulipas.

Table 3. Correlations matrix between live weight and linear body measure- ments of Creole goats from RVSF (above the diagonal) and RA (below the diagonal), from the Tamaulipas state.

         PVH      PT        AC        LC        AG        ALG    

ALG      0.34**    0.48***    0.59***      0.22*    0.41***          

*P <0.05; ** P <0.01 *** P <0.0001.

RA: Región del Altiplano; RVSF: Región del Valle de San Fernado, PVH: peso vivo de la hembra; PT: perímetro torácico; AC: altura a la cruz; LC: longitud del cuerpo; AG: anchura de la grupa; ALG: altura de la grupa.

con otros trabajos realizados en México (Dorantes et al., 2015; Dorantes-Coronado et al., 2015), y en otros países (Okpeku et al., 2011; Younas et al., 2013; Agamy et al., 2015). La estructura ósea, muscular y grasa contribuye a la formación del PT, que es utilizado frecuentemente para estimar el peso vivo de la cabra (Leng et al., 2010; Bello and Adama, 2012) y ovejas (Mahmud, Shaba and Zubairu, 2014), y están en consonancia con los resultados de la presente investigación.

Ecuaciones de peso vivo

El PT es la MCL que explica el modelo de regresión lineal sim- ple en todos los modelos (Tabla 4). En RA, el coeficiente de de- terminación de ajuste fue adj-R2 = 0.47, en cambio, para RVSF fue adj-R2 = 0.66 y con la selección hacia adelante fueron 0.48 y 0.74, respectivamente. Sin embargo, la inclusión de otras medidas zoométricas asociadas al peso, como el LC (Okpeku et al., 2011; Agamy et al., 2015; Dorantes et al., 2015), AC, ALG (Semakula et al., 2010; Agamy et al., 2015); y AG (Okpeku et al., 2011; Agamy et al., 2015), incrementa la fiabilidad del modelo de predicción. Asimismo, el mejor modelo de predicción para las regiones (RA y RVSF) y el modelo general (RA+RVSF) se obtuvo utilizando la ecuación de regresión múltiple (adj-R2= 0.74), que incluía PT, LC y ALG (Tabla 4). El resultado de R2 su- perior al 70% sugiere que los productores que no disponen de básculas para pesar a los animales pueden estimar el peso vivo de sus cabras (Dorantes-Coronado et al., 2015).

Para la predicción de PVH en animales de RA, la fórmula propuesta es: (0.80 × PT) -29.83. Para la RVSF, la fórmula pro- puesta es: (0.89 × PT) -37.30. Al usar las fórmulas propuestas no se observaron diferencias entre los pesos vivos obtenidos por báscula y los pesos vivos estimados con fórmulas (Tabla 5). De acuerdo con nuestros resultados, Perez et al. (2016) encontraron que las fórmulas son un instrumento fácil para estimar el PV. Además, para obtener una fórmula más sencilla es posible el redondeo de los decimales y sustituir por núme- ros enteros (Perez et al., 2016). Por lo tanto, utilizar una cinta métrica flexible, en lugar de una báscula en condiciones de campo, es el método más sencillo y práctico, pues se requiere un menor esfuerzo para inmovilizar al ganado caprino. Ade- más, el estrés ejercido en los animales es reducido.

Tabla 5. Medias y diferencias entre el peso vivo con báscula (PVB) y el peso vivo estimado (PVE).

Table 5. Means and differences between live weight with scale (PVB) and estimated live weight (PVE).

Región PVB PVE EE P-valor

                           FL      FS1      FS2                

San Fernando

a,b: medias en la misma fila con diferente son diferentes a P <0.05; EE: error estándar; FL: regresión lineal ; FS1: Forward selección 1; FS2: Forward selección 2.

CONCLUSIONES

Los caprinocultores del noreste de México pueden estimar el peso vivo de las cabras utilizando una cinta métrica flexible. El perímetro torácico posee una alta correlación con el peso vivo en las cabras criollas Tamaulipecas y puede ser usada para predecir el peso vivo. Otras medidas corporales lineales como la longitud del cuerpo, la altura de la grupa y la altura a la cruz fortalecen el modelo de predicción. Los modelos li- neales propuestos son de fácil aplicación en campo y no cau- san diferencia entre el peso vivo estimado por una báscula digital y el peso vivo estimado por ecuaciones de predicción.

Declaraciones

Todos los procedimientos fueron aprobados por el Comité y Consentimiento Ético de la Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia de la Universidad de Tamaulipas (número de referencia CBBA-03-2020) en cumplimiento de la Ley de Protección Animal promulgada por México.

AGRADECIMIENTOS

Los autores del presente estudio expresan su agradecimien- to a los productores de ganado caprino que permitieron el acceso a sus unidades de producción. Es importante mante- ner la vinculación entre la academia y los productores con el fin de fortalecer las innumerables actividades en el sector caprino.

Tabla 4. Ecuaciones de prediccción por regiones: Región del altiplano (RA) y Región del Valle de San Fernando (RVSF) del estado de Tamaulipas.

Table 4. Prediction equations by regions: Altiplano region (RA) and Valle de San Fernando region (RVSF) of the state of Tamaulipas.

RA: Región del Altiplano; RVSF: Región del Valle de San Fernado; R2: Coeficiente de determinación; Adj- R2: adjusted; MSE: mean square error; EE: error standard; PT: perímetro torácico; AC: altura de la cruz; LC: longitud corporal; AG: anchura de la grupa; ALG: altura de la grupa.

CONFLICTO DE INTERES

Los autores firmantes del presente trabajo de investigación declaran no tener ningún potencial conflicto de interés per- sonal o económico con otras personas u organizaciones que puedan influir indebidamente con el presente manuscrito.

REFERENCIAS

Agamy, R. Abdel-Moneim, A.Y., Abd-Alla, M.S., Abdel-Mageed, I.I., y Ashmawi, G.M. 2015. ‘Using linear body measurements to predict body weight and carcass characteristics of three Egyptian fat-tailed sheep breeds’, Asian Journal of Animal and Veterinary Advances. 10(7): 335–344. Available at: https://doi.org/10.3923/ajava.2015.335.344.

Alva-Pérez, J, López-Corona, L.E, Zapata-Campos, C.C., Vázquez- Villanueva, J., y Barrios-García, H.B. 2019. Condiciones productivas y zoosanitarias de la producción caprina en el altiplano de Tamaulipas, México, Interciencia. 44(3): 154–160.

Asamoah-Boaheng, M. y Sam, E.K. 2016. Morphological characterization of breeds of sheep: a discriminant analysis approach, SpringerPlus. 5(1): 1–12. Available at: https://doi. org/10.1186/s40064-016-1669-8.

Bello, A.A. y Adama, T.Z. 2012. Studies on body weight and linear body measurements of castrates and non-castrate savannah brown goats, Asian Journal of Animal Sciences. 6(3): 140–

146. Available at: https://doi.org/10.3923/ajas.2012.140.146. Chacón-Hernández, P. y Boschini-Figueroa, C. 2017. Peso estimado en cabras con una cinta comercial de pesaje y perímetro torácico. Agronomía Mesoamericana, 28(1): 229–

236. Available at: https://doi.org/10.15517/am.v28i1.21611. Chacón, E., Macedo, F., Velázquez, F., Paiva, S.R., Pineda, E., y McManus, C. 2011. Morphological measurements and body indices for Cuban Creole goats and their crossbreds. Revista Brasileira de Zootecnia. 40(8): 1671–1679. Available at:

https://doi.org/10.1590/S1516-35982011000800007.

Dorantes-Coronado, E.J., Torres-Hernández, G., Hernández- Mendo, O., y Rojo-Rubio, R. 2015. Zoometric measures and their utilization in prediction of live weight of local goats in southern México, SpringerPlus, 4(1): 1–8. Available at: https://doi.org/10.1186/s40064-015-1424-6.

Dorantes, C. Gómez, T.G., Jasso, A.X., Mondragón, A.J., y García,

H.P. 2015. Utilización de las medidas zoométricas para predecir el peso corporal en cabras criollas , en el sur del estado de México, Actas Iberoamericanas de Coservación Animal, 6(1): 525–534.

FAO. 2012. Phenotypic characterization of animal genetic resources, FAO Animal Production and Health Guidelines. Roma, Italia: Food and Agriculture Organizaton of the United Nations.

Hassen, H. et al. 2012. ‘Phenotypic characterization of Ethiopian indigenous goat populations’, African Journal of Biotechnology. 11(73): 13838–13846. Available at: https:// doi.org/10.5897/ajb12.2092.

Herrera-Haro, J. y García-Artiga, C. 2019. Bioestadística en ciencias veterinarias: Procedimientos de análisis de datos con SAS. Texcoco, México: Diamante.

Herrera, M. y Luque, M. 2009. Morfoestructura y sistemas para el futuro de la valoración morfológica. En C. Sañudo (ed.) Valoración morfológica de los animales domésticos. Madrid: Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino., pp. 79–102.

INEGI. 2009. Prontuario de información geográfica municipal de los Estados Unidos Mexicanos. Mexico.

[Consultado 10 mayo 2023]. Disponible en: http://www3. inegi.org.mx/contenidos/app/mexicocifras/datos_ geograficos/28/28017.pdf

Khan, H. Muhammad, F., Ahmad, R., Nawaz, G., Rahimullan y Zubair, M. 2006. Relationship of body weight with linear body measurements in goats. Journal of Agricultural and Biological Sciences. 1(3): 51–54.

Khargharia, G. Kadirvel, G,, Kumar, S., Doley, S., Bharti P.K. y Das

M. 2015. Principal component analysis of morphological traits of Assam hill goat in eastern Himalayan India. Journal of Animal and Plant Sciences. 25(5): 1251–1258.

Lanari, M.R.M.R. Taddeo, H., Domingo, E., Centeno, M.P. y Gallo

L. 2003. Phenotypic differentiation of exterior traits in local Criollo goat population in Patagonia (Argentina). Arch. Tierz Dummerstorf, 46(4): 347–356. Available at: https://doi. org/10.5194/aab-46-347-2003.

Leng, J. Ren-jun Z., Guo-rong Z., Qing-ran, Y. y Hua-ming, M. 2010. Quantitative and qualitative body Traits of longling yellow goats in China. Agricultural Sciences in China. 9(3): 408–415. Available at: https://doi.org/10.1016/S1671- 2927(09)60111-5.

Mahmud, M.A., Shaba, P. y Zubairu, U.Y. 2014. Live body weight estimation in small ruminants-A review, Global Journal of Animal Scientifc Research. 2(2):102–108.

Mellado, M. 1997. La cabra criolla en América Latina. Veterinaria México. 28(4): 333–43.

Moaeen-ud-Din, M., Ahmad, N., Iqbal, A. y Abdullah M. 2006. Evaluation of different formulas for weight estimation in Beetal, Teddi and crossbred (Beetal X Teddi) goats’, Journal of Animal and Plant Sciences. 16(3–4): 74–78.

Okpeku, M., Yakubu, A., Peters, S.O., Ozoje, M.O., Ikeobi, C.O.N., Adebambo, O.A. y Imumorin, I.G. 2011. Application of multivariate principal componet analysis to morphological characterization of indigenous goats in Southern Nigeria. Acta Agriculturae Slovenica. 98(2): 101–109. Available at: https://doi.org/10.2478/v10014-011-0026-4.

Pares, C.P.. 2015. Body weight is an important trait for compararision of goat breeds. Iranian Journal of Applied Animal Science, 5(2): 463–466.

Pariacote, F.A., Ruiz, L., Ascencao, D.C.D., y Pimentel, C.B.X. 2004. Características morfológicas del caprino Criollo venezolano’, Archivos Latinoamericanos en Producción Animal. 12(1):16– 21.

Perez, Z.O., Ybañez, A.P., Ybañez, R.H.D., Fritz, J., y Sandoval, G.J. 2016. Body weight estimation using body measurements in goats (Capra hircus) under field condition’, Philippine Journal of Veterinary and Animal Sciences. 42(1): 1–7.

Pires, L.C., Machado, T.M.M., de Araújo, A.M., da Silva, J.B.L., Euclydes, R.F., da Silva Costa, M, y Olson, T.A. 2013. Cluster evaluation of brazilian and moroccan goat populations using physical measurements’, Revista Brasileira de Zootecnia. 42(10): 713–720. Available at: https://doi.org/10.1590/ S1516-35982013001000004.

Semakula, J., Mutetikka, D., D. K.R. y Mpairwe, D. 2010. Variability in body morphometric measurements and their application in predicting live body weight of Mubende and small East African goat breeds in Uganda’, Middle-East Journal of Scientific Research, 5(2): 98–105.

SRHDS. Secretaría de Recursos Hidráulicos para el Desarrollo Social. Gobierno del Estado de Tamaulipas 2022-2028. Regiones del estado de Tamaulipas. (Consultado el 10 de febrero de 2023) Disponible en: https://www.tamaulipas. gob.mx/recursoshidraulicos/sector-agua/regiones/)

Tsegaye, D., Belay, B. y Haile, A. 2013. Linear body measurements as predictor of body weight in hararghe highland goats under farmers environment: Ethiopia’, Global Veterinaria, 11(5): 649–656. Available at: https://doi.org/10.5829/idosi. gv.2013.11.5.76135.

Vázquez-Rocha, L. Peña-Avelino, L.Y., Limas-Martínez, A.G., Lucero-Magaña, F. A. y López-Aguirre, D. 2019. Pastoreo del ganado caprino en el Altiplano de Tamaulipas’, Transversalidad Cientifica y Tecnologica, 3(2):109–120.

Villarreal-Arellano, H.R. Fuentes-Mascorro, G., Ramírez-Bribiesca, J.E., Torres-Hernández, G. y Domínguez-Martínez, M. 2018. Modelo morfoestructural en la cabra criolla pastoreña de la region mixteca del estado de Oaxaca, México’, Actas Iberoamericanas de Conservación Animal, 12(1): 155–163.

Yakubu, A., Ladokun, A.O. y Adua, M.M. 2011. Bioprediction of body weight from zoometrical traits of non-descript goats using linear and non-linear models in north central nigeria. Livestock Research for Rural Development, 23(6): 130.

Younas, U. Abdullah, M., Bhatti, J.A., Pasha, T.N., Ahmad, N., Nasir,

M. y Hussain, A. 2013. Inter-relationship of body weight with linear body measurements in hissardale sheep at different stages of life. The Journal of Animal and Plant Sciences. 23(1): 40–44.