IMPACTO ECONÓMICO DE LAS CÉLULAS SOMÁTICAS SEGÚN SU NIVEL DE PRODUCCIÓN
Exponemos los resultados del estudio llevado a cabo con el fin de procesar datos de una muestra de control lechero recogida de granjas de Galicia durante cuatro años, para detectar las diferencias económicas existentes entre las curvas de lactación de animales sanos, la población y animales enfermos con test correspondiente a la mastitis clínica-subclínica.
1Manuel Fernández, 2Ana María Benítez Sánchez 1Webmaster de www.cowsulting.com 2TPM Consultant, Angestellt Düsseldorf, Alemania
El objetivo de esta investigación fue procesar datos de una muestra de control lechero en Galicia en el periodo comprendido entre el1de enero de 2019 y el 12 de febrero del 2023, sobre 307.274 controles, que corresponden a 482 granjas y 40.549 vacas diferentes para detectar las diferencias económicas existentes entre las curvas de lactación con base en los siguientes parámetros:
•Animales sanos (<200 x células somáticas) • La población (todos los datos)
• Animales enfermos con test correspondiente a mastitis clínica-subclínica (>200 x células somáticas)
Atendiendo como factor de variación al nivel de producción de esa lactación a 305 días según datos de Control Lechero y contemplando los grupos que se observan en la tabla 1 (pág. sig.). 
PLANTEAMIENTO MATEMÁTICO
La representación matemática de la producción láctea en el tiempo representa una de las aplicaciones de más éxito en el modelado de datos. En el subcampo matemático del análisis numérico, se denomina ‘interpolación’ a la obtención de nuevos puntos partiendo del conocimiento de un conjunto de puntos.
LA REPRESENTACIÓN MATEMÁTICA DE LA PRODUCCIÓN LÁCTEA EN EL TIEMPO REPRESENTA UNA DE LAS APLICACIONES DE MÁS ÉXITO EN EL MODELADO DE
DATOS
En todo caso, se trata de, a partir de n parejas de puntos (xk, yk), obtener una función f que verifique f (xk) = yk, k = 1, … , n…, a la que se denomina ‘función interpolante de dichos puntos’. A los puntos xk se les llama ‘nodos’. Algunas formas de interpolación que se utilizan con frecuencia son la interpolación lineal, la interpolación polinómica (de la cual la anterior es un caso particular) y otras funciones no lineales.
El primer paso en el análisis de datos es su visualización. La más sencilla sería para cada grupo graficar su media por días en leche, lo cual nos da idea de la variabilidad de los datos por grupos, tal y como se ve en el gráfico de nuestros propios datos, agrupados en grupos de producción y células somáticas.
Con todo, nuestro enfoque es mucho más ambicioso, ya que pretendemos una verdadera modelización de las curvas de lactación para cada grupo y subgrupo. Para ello, lo que pretendemos es ajustar los datos a las funciones no lineales que más se han usado tradicionalmente en la modelización de curvas de lactación.
Solo nos falta elegir un criterio para saber qué función se ajusta mejor a nuestros datos (expresar de forma matemática lo que vemos a ojo en el ajuste de la curva a los datos de la propia gráfica):
• Suma de cuadrados del error (SCE): es la suma de las al cuadrado
• Error absoluto medio (MAE): es la medida de las diferencias
• Error cuadrático medio (RMSE): raíz cuadrada de la media de las diferencias • R-cuadrado (y R-cuadrado ajustado): Escala es intuitiva, va de 0 a 1
• Otros posibles criterios:
• Akaike info crit (AIC)
• Bayesian Info crit (BIC)
EL PRIMER PASO EN EL ANÁLISIS DE DATOS ES SU VISUALIZACIÓN. LA MÁS SENCILLA SERÍA PARA CADA GRUPO GRAFICAR SU MEDIA POR DÍAS EN LECHE, LO CUAL NOS DA IDEA DE LA VARIABILIDAD DE LOS DATOS POR GRUPOS
Nosotros elegimos como criterios AIC y BIC y, en función de eso, decidimos que la función que mejor se ajusta a nuestro set de datos es la de Wood. Este ha sido el modelo paramétrico de mayor uso desde 1967(gráfica inf. dcha.; Wood, Nature, vol 216, octubre 14, 1967).
La función de Wood describe la curva de lactación en función del tiempo a través de tres parámetros que caracterizan la curva de forma muy práctica:
• Producción al pico de lactación
• Días al pico de lactación
• Persistencia: mide cuánto tiempo la vaca mantiene el nivel más alto de producción después de alcanzar el pico.
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