ABORDAGEM MULTIVARIADA NA AVALIAÇÃO DA PRODUÇÃO E COMPOSIÇÃO DO LEITE DE BÚFALAS NO SEMIÁRIDO NORDESTINO

Paulo Otávio Silva Cavalcante; Ricardo Alexandre Silva Pessoa; Janaína Kelli Gomes Arandas; Laura Leandro da Rocha; Maria Norma Ribeiro

doi:10.1590/1983-21252019v32n424rc

Authors

Paulo Otávio Silva Cavalcante Department of Animal Science, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0002-8073-8560
Ricardo Alexandre Silva Pessoa Department of Animal Science, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0001-5361-0214
Janaína Kelli Gomes Arandas Department of Animal Science, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0002-0582-0978
Laura Leandro da Rocha Department of Animal Science, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0003-3028-5847
Maria Norma Ribeiro Department of Animal Science, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0003-3373-3246

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252019v32n424rc

Keywords:

Factor analysis. Somatic cell count. Canonical Discriminant. Quality of buffalo milk.

Abstract

The objective was to evaluate the production, chemical composition and hygienic -sanitary parameters of the milk of Murrah buffaloes raised in the northeastern semi-arid region. Data from 13,752 observations of lactations collected from the years of 2013 to 2016 from a herd in Rio Grande do Norte were used. The milk quality through chemical composition (contents of fat, protein, lactose, and total solids), somatic cell counts (CCS), and milk production was evaluated. Data were submitted to Pearson correlation, factorial analysis, multivariate analysis of variance per year, and per period (dry, rainy and transition) and canonical discriminant analysis by year and period. A high and positive correlation was observed for total solids and fat (0.91) and positive correlation for protein and total solids, yield, and lactose. Through factor analysis, four factors were selected that explained 88% of the total variation. The first factor was considered "milk quality factor, " the second factor as "milk production factor," and the third factor as " sanity factor." There was significant effect based on year but not significant effect based on period for the studied variables. In the canonical discriminant analysis per year, the discriminant power variables were (CCS), milk production and total solids. For periods were protein, production, lactose, fat, and total solids. Multivariate analysis was efficient in evaluating the production and chemical composition of buffalo milk and can be safely used in future studies.

Downloads

Download data is not yet available.

References

ARAÚJO, T. P. M. et al. Influência das estações do ano sobre a composição do leite de búfalas mantido em tanque de resfriamento. Agropecuária Científica no Semi-Árido, v. 7, n. 1, p. 1–5, 2011.

AULDIST, M. J.; HUBBLE, I. B. Effects of mastitis on raw milk and dairy products. Australian Journal Dairy Technology, v. 53, n. 1, p. 28–36, 1998.

BARRETO, M. L. J. et al. Análise de correlação entre a contagem de células somáticas (ccs), a produção, o teor de gordura, proteína e extrato seco total do leite bubalino. Agropecuária Cientifica no Semi-Árido, v. 6, n. 2, p. 43–53, 2010.

BUENO, V. et al. Contagem celular somática: relação com a composição centesimal do leite e período do ano no Estado de Goiás. Ciência Rural, v. 35, n. 4, p. 848–854, 2005.

CASTRO, K. A. et al. Efeito Da Contagem De Células Somáticas Sobre a Qualidade Dos Queijos Prato E Mussarela. Revista Brasileira de Tecnologia Agroindustrial, v. 8, n. 1, p. 1237–1250, 2014.

CLIMATE-DATA.ORG. Climate Rio Grande do Norte: Temperature, climate graph, Climate table for Rio Grande do Norte - Climate-Data.org. Disponível em: <https://en.climate-data.org/region/216/>. Acesso em: 30 set. 2018.

COSTA, V. M. M. DE; SIMÕES, S. V.D.; RIET-CORREA, F. Doenças parasitárias em ruminantes no semi-árido brasileiro. Pesquisa Veterinaria Brasileira, v. 29, n. 7, p. 563–568, 2009.

CRUZ, A. et al. Química, Bioquímica, Análise Sensorial e Nutrição no Processamento de Leite e Derivados. 1. ed. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier Brasil, 2016. 304 p.

FERREIRA, M. A. et al. Estratégias na suplementação de vacas leiteiras no semi-árido do Brasil. Revista Brasileira de Zootecnia, v. 38, n. 1, p. 322–329, 2009.

FIGUEIREDO, E. L.; JÚNIOR, J. DE B. L.; TORO, M. J. U. Caracterização físico-química e microbiológica do leite de búfala “in natura” produzido no estado do Pará. Revista Brasileira de Tecnologia Agroindustrial, v. 4, n. 1, p. 19–28, 2010.

GOMES, C. C. Análise da cadeia produtiva do leite na bacia leiteira do sertão alagoano no período de 1990 a 2010. 2017. 67 f. Monografia (Graduação em Ciências Econômicas) - Universidade Federal de Alagoas, Santana do Ipanema, 2017.

GONZÁLEZ, F. H. D. Composição bioquímica do leite e hormônios da lactação. In: GONZÁLEZ, F. H. D.; DÜRR, J. W.; FONTANELI, S. R. (Eds.). Uso do leite para monitorar a nutrição e o metabolismo de vacas leiteiras. Porto Alegre: Faculdade de Medicina Veterinária da UFRGS, 2001. v. 1, cap. 1, p. 5–22.

HAIR JR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre, RS: BOOKMAN, 2009. 688 p.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE. Censo Agropecuário: resultados preliminares. Disponível em: <https://censos.ibge.gov.br/agro/2017/resultados-censo-agro-2017/resultados-preliminares.html>. Acesso em: 20 abr. 2019.

JOLLIFFE, I. T. Discarding variables in the main component analysis. I. Artificial Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), v. 21, n. 1, p. 160–173, 1972.

JOLLIFFE, I. T. Discarding Variables in a Principal Component Analysis. Ii: Real Data. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), v. 22, n. 1, p. 21–31, 1973.

JOHNSON. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Prentice Hall, 2007. 773 p.

LUNA, A. A. et al. Características Morfogênicas de Gramíneas Forrageiras no Nordeste do Brasil. Revista Científica de Produção Animal, v. 14, n. 2, p. 138–141, 2012.

MARENGO, J. A. Vulnerabilidade, impactos e adaptação à mudança do clima no semi-árido do Brasil. Mudança do Clima Prospecção Tecnológica, v. 13, n. 27, p. 149–176, 2006.

MINGOTI, S. A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagemaplicada. 1. ed. Belo Horizonte, MG: EDITORA UFMG, 2005. 295 p.

MORRISON, D. F. Multivariate statistical methods. 2. ed. New York, EUA: McGraw-Hill Company, 1976. 415 p.

NASCIMENTO, M. R. et al. Caracterização físico-química do leite em propriedades do município de santa rita do passa quatro – SP. Revista Investigação medicina veterinária, v. 15, n. 1, p. 49–54, 2016.

ROSA, D. C. et al. Qualidade do leite em amostras individuais e de tanque de vacas leiteiras. Arquivos do Instituto Biológico, v. 79, n. 4, p. 485–493, 2012.

SABEDOT, M. A. et al. Correlação entre contagem de células somáticas, parâmetros microbiológicos e componentes do leite em amostras de leite. Arquivos de Ciências Veterinárias e Zoologia da UNIPAR, v. 14, n. 2, p. 101–106, 2011.

SOARES, A. D. et al. Composiçao do leite de búfala em diferentes ordens de parto. Agropecuária Científica no Semi Árido, v. 9, n. 4, p. 53–60, 2013.

SOUZA, R. et al. Produção e qualidade do leite de vacas da raça Holandesa em função da estação do ano e ordem de parto. Revista Brasileira de Saúde e Produção Animal, v. 11, n. 2, p. 484–495, 2010.

VARGAS, D. P. et al. Correlações entre contagem de células somáticas e parâmetros físico-químicos e microbiológicos de qualidade do leite. Ciência Animal Brasileira, v. 15, n. 4, p. 473–483, 2014.