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German Isauro Garrido Fariña, Gabriela Castillo Hernández, José Luis Gutiérrez Hernández, Jose Francisco Morales Álvarez, Efren Díaz-Aparicio, Carlos Maniel Romero Ramírez, Jorge Luis Tortora Pérez
El análisis de datos para generar redes ha sido empleado en epidemiologia y medicina preventiva, para conocer las relaciones e interacciones entre los integrantes de un núcleo social, evidenciando los factores que modifican al individuo, su rebaño o a la población completa. No hay aplicación del análisis de redes sobre las relaciones que se generan entre los datos obtenidos mediante estudios de etología y fisiología. El presente trabajo evalúa las relaciones entre la tasa de dominancia y la leucocitospermia, para observar la variación de las constantes y su injerencia sobre las otras, antes y después de un estímulo estresante en carneros adultos clínicamente sanos y libres de enfermedades genitourinarias. Mientras que la estadística descriptiva permite conocer las diferencias y correlaciónes entre los datos obtenidos, el análisis de redes permite observar en una gráfica en dos dimensiones las relaciones entre las variables y su efecto sobre otras. El análisis de redes se podrá aplicar al estudio de constantes que afectan el comportamiento y las condiciones clínico-fisiológicas de un rebaño, permitiendo la prevención a partir de la observación de las tendencias representadas en las gráficas asociadas a la variación de las constantes de los individuos.
Data analysis to generate networks has been used in epidemiology and preventive medicine for the relationships and interactions between members of a social nucleus, highlighting the factors that modify the individual, his flock or the entire population. No application of network analysis on the relations between the generated data in studies of ethology and physiology. This paper evaluate the relationships between the rate of leucocytospermia dominance and to observe the variation of constants and their interference on the other, before and after a stressful stimulus in adult rams clinically healthy and free of genitourinary diseases. While descriptive statistics allows to know the difference and correlation between the data obtained, the network analysis to observe in a two-dimensional graphical relationships between variables and their effect on others. Network analysis may be applied to the study of constants affect the behavior and physiological conditions of clinical-fold, allowing prevention from the observation of trends shown in the graphs attached to the constant variation of individuals.
