https://doi.org/10.52973/rcfcv-e33251
Recibido: 27/03/2023 Aceptado: 25/05/2023 Publicado: 08/06/2023
1 de 6
Revista Científica, FCV-LUZ / Vol. XXXIII, rcfcv-e33251, 1 - 6
RESUMEN
En los últimos años, se ha intensificado el uso de metodologías
objetivas para predecir el valor genético de los animales basadas
en evaluaciones genéticas mediante la metodología BLUP (Best
Linear Unbiased Predictor); sin embargo, su aplicación requiere la
organización de bases de datos con una estructura de información
completa y able que incluya datos: productivos, reproductivos y
genealogícos. Actualmente, la gestión de los registros productivos,
reproductivos y de genealogía en las unidades productivas de cuyes
se realiza de manera tradicional (manual), limitando la utilización de las
evaluaciones genéticas. Por ello, el objetivo del presente trabajo fue
elaborar la primera versión de una aplicación de celular (Cuytec V–1.0),
que facilite la captura y procesamiento de información con aplicaciones
a la mejora genética, para lo cual se utilizaron algoritmos matemáticos
y datos reales del Programa de Mejoramiento Genético de Cuyes (PMGC)
de la Universidad Nacional de Huancavelica, Perú (UNH). Cuytec V–1.0
permite recoger (Sistema General de Base de Datos), procesar (lógica
del lenguaje de programación) y consolidar la información acerca de la
producción, reproducción y genealogía de cuyes. Facilitando la toma
de decisiones y el procesamiento de datos usando modelos genéticos
y estadísticos dentro de un programa de mejora genética.
Palabras clave: Cuy; aplicación móvil; registros productivos;
registros reproductivos; genealogía
ABSTRACT
In recent years, the use of objective methodologies to predict the
genetic value of animals based on genetic evaluations using the
BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) methodology has intensied;
however, its application requires the organization of databases
with a complete and reliable information structure that includes
data: productive, reproductive and genealogical. Currently, the
management of productive, reproductive and genealogy records
in guinea pig production units is carried out in a traditional way
(manually), limiting the use of genetic evaluations. Therefore, the
objective of this work was to develop the first version of a cell
phone application (Cuytec V–1.0), which facilitates the capture and
processing of information with applications to genetic improvement,
for which mathematical algorithms and real data were used. of the
Guinea Pig Genetic Improvement Program (PMGC) of the National
University of Huancavelica, Peru (UNH). Cuytec V–1.0 allows
collecting (General Database System), processing (programming
language logic) and consolidating information about the production,
reproduction and genealogy of guinea pigs. Facilitating decision
making and data processing using genetic and statistical models
within a breeding program.
Key words: Guinea pig; mobile app; productive records;
reproductive records; genealogy
Cuytec (Versión 1.0): Aplicación de celular para la gestión de registros
productivos, reproductivos y genealógicos en cuyes
Cuytec (Version 1.0): Cell phone application for the management of productive, reproductive and
genealogical records in guinea pigs
Runo Paucar–Chanca
1
* , Luz Eliana Caso–Huamani
1
1
Universidad Nacional de Huancavelica, Laboratorio de Mejoramiento Genético. Huancavelica, Perú.
*Autor para correspondencia: runo.paucar@unh.edu.pe
Cuytec, aplicación movil para la gestión de datos genéticos / Paucar–Chanca y Caso–Huamani____________________________________
2 de 6
INTRODUCCIÓN
La crianza de cuyes (Cavia porcellus), tiene una gran importancia
en los Andes, por ser considerada como una fuente primaria de
proteínas [1, 2, 3, 4, 5]. Asimismo, la crianza de esta especie se ha
convertido en una actividad económica importante para la población
andina, en especial en la provincia de Huancavelica, Perú, que viene
creciendo gracias a la asistencia de diversas organizaciones públicas
y privadas, a través de iniciativas de transferencia tecnológica que
apoyan la mejora de la producción desde un enfoque ambiental. Por
otro lado, también existe una serie de iniciativas por parte de diversas
instituciones para mejorar las producciones desde un enfoque
genético, a través de programas de mejora genética. No obstante,
estos programas actualmente están teniendo pocos avances, todo
ello debido a muchos factores, entre ellos la gestión inadecuada de
los registros productivos, reproductivos y de genealogía; en la mayoría
de las unidades productivas de cuyes los registros mencionados
se gestionan de manera manual, lo cual resulta ser poco efectivo,
debido a la pérdida de información por el deterioro de los mismos,
además de los cambios frecuentes que se presentan en el interior
de las unidades productivas, lo que implica modicar una y otra vez
los registros, lo cual es dicultoso en registros llevados de manera
manual [6]. Todos estos factores expuestos limitan la utilización de
las evaluaciones genéticas en los mencionados programas. Se debe
recordar que, la evaluación genética es un componente importante de
los programas de mejora genética y gran parte de su éxito depende de
este componente [7]. Se entiende por evaluación genética al proceso
que tiene como nalidad la predicción del valor genético aditivo de los
animales de una determinada población, lo cual se realiza aplicando las
bases de la genética cuantitativa, teniendo como insumos registros
productivos, reproductivos y genealógicos [8]. En gran medida la
precisión de los valores genéticos predichos recae en la organización
y conabilidad de los mencionados registros [9, 10, 11, 12].
Por otra parte, el avance tecnológico se ha transformado en un
medio para el desarrollo a nivel global, permitiendo la generación
de beneficios competitivos en diversos sectores [13], de igual
manera, facilitando en gran medida la forma de realizar las
actividades tradicionales [14]. En el sector agropecuario cada día
se utiliza la tecnología como herramienta para mejorar los procesos,
especialmente en lo referente al control de los animales [15, 16].
En este sentido, el uso de la tecnología en la ganadería fomenta la
optimización de los procesos para poderlos monitorear desde un
ordenador o teléfono móvil [17, 18].
Por los inconvenientes anteriormente planteados y por los
beneficios que ofrece la integración de las tecnologías de la
información y la comunicación (TIC) en el sector pecuario, el objetivo
del presente trabajo fue elaborar la primera versión de una aplicación
de celular (Cuytec Versión 1.0), que facilite la captura y procesamiento
de información con aplicaciones a la mejora genética
MATERIALES Y MÉTODOS
Análisis
Como primer paso para el desarrollo de la aplicación de celular
Cuytec (Versión 1.0), se realizó el modelamiento (Erwin Data
Modeler), en la que se identicaron las entidades y sus respectivos
atributos, así como también las relaciones existentes entre los
mismos a fin de obtener informes y consultas de las bases de
datos coherentes e integrales.
Diseño
Para el diseño de la base de datos de la aplicación de celular Cuytec
(Versión 1.0), se ha utilizado un gestor de base de datos como es el
Google Cloud SQL [19] y para el diseño de la aplicación se utilizó el
lenguaje de programación Javascript [20].
Procesamiento
Para la prueba de la aplicación de celular se utilizaron datos
reales de los registros de producción, reproducción y genealógicos
del Programa de Mejoramiento Genético de Cuyes (PMGC) de la
Universidad Nacional de Huancavelica, Perú [3].
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se logró crear una aplicación de celular denominado Cuytec V–1.0,
destinado a la gestión de registros productivos, reproductivos y
genealógicos de cuyes (FIG. 1), con las siguientes interfaces: registro
individual “genealogía” (FIG. 2), registro de nacimientos “reproductivos”
(FIG. 3), registro de pesos “producción” (FIG. 4) y registros secundarios
(mortalidad, ventas, temperatura– humedad, usuarios y clientes),
los cuales reportan principalmente las siguientes informaciones:
○ Genealogía de todos los animales (FIG. 5).
○
Información reproductiva (número de parto, número de
nacidos vivos, número de nacidos muertos, tamaño de camada
al nacimiento y tamaño de camada al destete).
○
Información de nacimientos (identicación, condición de
nacimiento, fecha de nacimiento, sexo, padre, madre y edad
de los padres).
○
Información productiva (peso al nacimiento, peso de camada
al nacimiento, peso al destete, peso de camada al destete,
peso al mes, peso a los dos meses y peso a los tres meses).
○ Reportes para realizar evaluaciones genéticas (FIG. 5).
La importancia de esta aplicación es que se plantea como una
herramienta habitual de gestión de datos y animales dentro de
una unidad productiva de cuyes, en un formato muy amigable y
con un enfoque de uso y utilidad práctica. Por otra parte, para la
protección de la información, el aplicativo cuenta con un sistema
de seguridad que realiza copias de seguridad (backup) permanentes
que son almacenadas en la nube.
FIGURA 1. Interfaz de inicio y menús de la aplicación de celular Cuytec V–1.0
FIGURA 2. Interfaz de registro individual de la aplicación de celular Cuytec V–1.0
______________________________________________________________________Revista Cientifica, FCV-LUZ / Vol. XXXIII, rcfcv-e33251, 1 - 6
3 de 6
FIGURA 3. Interfaz de registro de nacimientos de la aplicación de celular Cuytec V–1.0
FIGURA 4. Interfaz de registro de pesos de la aplicación de celular Cuytec V–1.0
Cuytec, aplicación movil para la gestión de datos genéticos / Paucar–Chanca y Caso–Huamani____________________________________
4 de 6
FIGURA 5. Principales reportes de la aplicación de celular Cuytec V1.0
______________________________________________________________________Revista Cientifica, FCV-LUZ / Vol. XXXIII, rcfcv-e33251, 1 - 6
5 de 6
CONCLUSIONES
La aplicación de celular Cuytec V–1.0 permite el manejo más
organizado y sistematizado de los registros productivos, reproductivos
y de genealogía, lo cual sirve como suministro de data para la toma de
decisiones y procesamiento de información utilizando modelos genéticos
y estadísticos dentro de un programa de mejoramiento genético de cuyes.
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos el apoyo logístico del proyecto “EVALUACIÓN
GENÉTICA DE CARACTERES DE IMPORTANCIA ECONÓMICA EN
CUYES (Cavia porcellus)” que fue financiado con recursos del
Fondo de Desarrollo Socioeconómico de Camisea de la Universidad
Nacional de Huancavelica.
Conictos de interés
Los autores conrman que no existe conicto de interés en el
presente trabajo.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] Pascual M, Cruz DJ, Blasco A. Modeling production functions
and economic weights in intensive meat production of guinea
pigs. Trop. Anim. Health Prod. 2017;49(7):1361–1367.
[2] Quijandria B, Zaldivar M, Robison OW. Selection in guinea
pigs: II. Direct response for litter size and body weight. J.
Anim. Sci. 1983;56(4):820–828.
[3] Ramos–Espinoza Y, Aguilar–Jara LL, Paucar–Chanca R.
Parámetros productivos y reproductivos de cuyes (Cavia porcellus)
de la raza Perú. Rev. Cientif. Fac. Cien. Vet. 2023;33(1):1–6.
doi: https://doi.org/kc96
[4] Patiño–Burbano RE, Cardona–Iglesias JL, Carlosama–Ojeda LD,
Portillo–Lopez PA, Moreno DC. Parámetros zootécnicos de Cavia
porcellus en sistemas productivos de Nariño y Putumayo (Colombia).
Rev. CES Med. Vet. Zoot. 2019;14(3):29–41. doi: https://doi.org/kc94
[5] Chauca L. Realidad y perspectiva de la crianza de cuyes en los
países andinos. Arch. Latin. Prod. Anim. 2007;15(1):223–228.
[6] Silva MN. Uso de IoT e IoNT en animales: Estudio de herramientas
de recolección de datos para el análisis y comparación de
datos vinculados a la sanidad animal. [La Plata]: Universidad
Nacional de La Plata;2019. 38 p.
[7] Paucar–Chanca R. Utilidad de marcadores SNP en la mejora
genética de poblaciones altoandinas de alpacas. [Pamplona]:
Universidad Pública de Navarra;2011. 40 p.
[8] Bourdon RM. Understanding animal breeding. 2da. Ed.. Vol. 2.
Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall;2000. 523 p.
[9] Sherman GB, Kachman SD, Hungerford LL, Rupp GP, Fox CP,
Brown MD, Feuz BM, Holm TR. Impact of candidate sire number
and sire relatedness on DNA polymorphism–based measures of
exclusion probability and probability of unambiguous parentage.
Anim. Genet. 2004;35(3):220–226.
[10] Tosh JJ, Wilton JW. Effects of Data Structure on Variance of
Prediction Error and Accuracy of Genetic Evaluation. J. Anim.
Sci. 1994;72(10):2568–2577. doi: https://doi.org/kc95
[11] Mrode RA, Thompson R. Linear models for the prediction of
animal breeding values. 3ra. ed. Boston: CABI. 2014. 337 p.
[12] Cardoso FF, Tempelman RJ. Genetic evaluation of beef
cattle accounting for uncertain paternity. Livest. Prod.
Sci. 2004;89(2–3):109–120.
[13] Martelo RJ, Ponce AL, Acuña F. Guía metodológica para el diseño
de un plan estratégico informático en instituciones de educación
superior. Formación Univers. 2016;9(1):91–98.
[14] Sánchez II. Estado del arte de las metodologías y modelos
de los Objetos Virtuales de Aprendizaje (OVAS) en Colombia.
Entornos. 2014;28(1):93–107.
[15] Vranken E, Berckmans D. Precision livestock farming for pigs.
Anim. Front. 2017;7(1):32–37.
Cuytec, aplicación movil para la gestión de datos genéticos / Paucar–Chanca y Caso–Huamani____________________________________
6 de 6
[16] Ahumada RC, Cervantes L, Martelo RJ. Sistema de información
para la gestión de inventario y actividades en un hato ganadero.
Espacios. 2020;41(50):215–230.
[17] Vite HA, Vargas ON. Ganadería de precisión en la provincia de
El Oro Diagnostico situacional. Espirales. 2018;2(1):1–16.
[18] Gómez–Prada UE, Orellana–Hernández ML, Salinas–Ibáñez JM.
Apropiación de Sistemas de Tecnologías de la Información para
toma de decisiones de productores agroindustriales basada en
videojuegos serios. Una revisión. Inform. Tecnol. 2019;30(5):331–340.
[19] Saravanan N, Mahendiran A, Subramanian NV, Sairam N. An
implementation of RSA algorithm in google cloud using cloud
SQL. Res. J. Appl. Sci. Engineer. Technol. 2012;4(19):3574–3579.
[20] Ayoze A. Curso de programacion web JavaScript, Ajax y jQuery.
2da. ed. IT Campus Academy. 2017; 430 p.
