Suplemento nutricional com recursos alimentares não convencionais e o seu efeito sobre e o seu efeito nos parâmetros produtivos dos coelhos

The effect of diets with nonconventional forage resources, balu (Erythrina edulis) and giant taro (Alocasia macrorrhiza) was evaluated, on production parameters of New Zealand white rabbits (Oryctolagus cuniculus) under family farming production, in Silvania (Cundinamarca, Colombia). 36 weaned rabbits of 35 days old were used. They were distributed in 4 treatments (substitution of commercial pellets by giant taro leaves flour 25% (Giant taro), balu 25% (Balu); their mixture, giant taro 12.5% and balu 12.5% (GB), and a control with commercial pellets) with three repetitions each. Variables evaluated: initial weight at 35 days old, daily weight gain, consumption, feed conversion and final weight at 85 days old, carcass yield, haunch, loin and meat.  Data was analyzed by Tukey multiple comparison test at 5% significance level, variance homogeneity and error independence verified by means of Shapiro-Wilks, Levene and Durbin-Watson tests, respectively, by R program. No significant differences were found in the final weight, on weeks 5 and 6, which registered significant differences (p<0.05), for giant taro (1771.85±88.21 AB), control (1933.06±88.20 B), giant taro (1935.05±91.26 AB), control (2144.42±91.26 B) respectively.  Daily weight gain showed significant differences (p<0.05) at week 5 for giant taro (33.56±2.82 AB); control (.37±2.825 B). Significant differences were showed by most zootechnical variables (p<0.05). The results showed that diets with nonconventional forage resources (balu and giant taro) are a viable alternative for animal feeding, due to their high nutritional content and as a by-product of commercial interest for rural families in areas of the middle Colombian tropics.Se evaluó el efecto de dietas con recursos forrajeros no convencionales, chachafruto (Erythrina edulis) y bore (Alocasia macrorrhiza), sobre parámetros productivos de conejos raza nueva Zelanda blanco (Oryctolagus cuniculus) bajo producción de agricultura familiar en Silvania (Cundinamarca, Colombia). Se utilizaron 36 conejos destetos de 35 días, los cuales fueron distribuidos en 4 tratamientos (sustitución de concentrado comercial por harinas de hojas de bore 25% (Bore), chachafruto 25% (Balu), su mezcla bore 12.5% y balu 12.5% (BB) y un control con concentrado comercial) con tres repeticiones cada uno. Se evaluaron variables como: peso inicial a los 35 días, ganancia diaria de peso, consumo,  conversión alimenticia y peso final a los 85 dias de edad, rendimiento en canal, anca, lomo, carne.  Los datos fueron analizados mediante la prueba de comparación múltiple de Tukey con significancia del 5%. La varianza, homogeneidad y error fueron verificados por la prueba de Shapiro-Wilks, Levene y Durbin-Watson, utilizando el programa R. No se encontraron diferencias significativas en el peso final, en las semanas 5 y 6 que registraron diferencias significativas (p<0,05), para el Bore (1771,85±88,21 AB); Control (1933,06±88,20 B) Bore (1935,05±91,26 AB); Control (2144,42±91,26 B) respectivamente; la ganancia diaria de peso presentó diferencias significativas (p<0,05) en la semana 5 para Bore (33,56±2,82 AB); Control (,37±2,825 B). La mayoría de variables zootécnicas presentaron diferencias significativas (p<0,05). Los resultados obtenidos demostraron que las dietas con recursos forrajeros no convencionales (chachafruto y bore) son una alternativa viable para la alimentación animal por su alto contenido nutricional y como subproducto de interés comercial para familias rurales de zonas del trópico medio colombiano.Foi avaliado o efeito das dietas com recursos forrageiros não convencionais, chachafruit (Erythrina edulis) e bore (Alocasia macrorrhiza), nos parâmetros produtivos dos coelhos brancos da Nova Zelândia (Oryctolagus cuniculus) sob produção agrícola familiar na Silvânia (Cundinamarca, Colômbia). Foram utilizados 36 coelhos desmamados de 35 dias, que foram distribuídos em quatro tratamentos (substituição do concentrado comercial por farinha de folha de furo 25% (Bore), chachafruit 25% (Balu), a sua mistura de furo 12,5% e balu 12,5% (BB) e um controlo com concentrado comercial) com três réplicas cada. Foram avaliadas as seguintes variáveis: peso inicial aos 35 dias, ganho de peso diário, ingestão de alimentos, conversão alimentar e peso final aos 85 dias de idade, rendimento da carcaça, alho, lombo e carne.  Os dados foram analisados pelo teste de comparação múltipla de Tukey com um significado de 5%. A variância, homogeneidade e erro foram verificados pelo teste Shapiro-Wilks, Levene e Durbin-Watson, utilizando o programa R. Não foram encontradas diferenças significativas no peso final, nas semanas 5 e 6 que registaram diferenças significativas (p<0,05), para Bore (1771,85±88,21 AB); Controlo (1933,06±88,20 B) Bore (1935,05±91,26 AB); Controlo (2144,42±91,26 B) respectivamente; o ganho de peso diário apresentou diferenças significativas (p<0,05) na semana 5 para Bore (33,56±2,82 AB); Controlo (,37±2,825 B). A maioria das variáveis zootécnicas apresentou diferenças significativas (p<0,05). Os resultados obtidos mostraram que as dietas com recursos forrageiros não convencionais (chachafruit e bore) são uma alternativa viável para a alimentação animal devido ao seu elevado conteúdo nutricional e como subproduto de interesse comercial para as famílias rurais nas zonas meio-tropicais colombianas

Comprehensive transcriptomic analysis of heat shock proteins in the molecular subtypes of human breast cancer

Background: Heat Shock Proteins (HSPs), a family of genes with key roles in proteostasis, have been extensively associated with cancer behaviour. However, the HSP family is quite large and many of its members have not been investigated in breast cancer (BRCA), particularly in relation with the current molecular BRCA classification. In this work, we performed a comprehensive transcriptomic study of the HSP gene family in BRCA patients from both The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) cohorts discriminating the BRCA intrinsic molecular subtypes. Methods: We examined gene expression levels of 1097 BRCA tissue samples retrieved from TCGA and 1981 samples of METABRIC, focusing mainly on the HSP family (95 genes). Data were stratified according to the PAM50 gene expression (Luminal A, Luminal B, HER2, Basal, and Normal-like). Transcriptomic analyses include several statistical approaches: differential gene expression, hierarchical clustering and survival analysis. Results: Of the 20,531 analysed genes we found that in BRCA almost 30% presented deregulated expression (19% upregulated and 10% downregulated), while of the HSP family 25% appeared deregulated (14% upregulated and 11% downregulated) (|fold change| > 2 comparing BRCA with normal breast tissues). The study revealed the existence of shared HSP genes deregulated in all subtypes of BRCA while other HSPs were deregulated in specific subtypes. Many members of the Chaperonin subfamily were found upregulated while three members (BBS10, BBS12 and CCTB6) were found downregulated. HSPC subfamily had moderate increments of transcripts levels. Various genes of the HSP70 subfamily were upregulated; meanwhile, HSPA12A and HSPA12B appeared strongly downregulated. The strongest downregulation was observed in several HSPB members except for HSPB1. DNAJ members showed heterogeneous expression pattern. We found that 23 HSP genes correlated with overall survival and three HSP-based transcriptional profiles with impact on disease outcome were recognized. Conclusions: We identified shared and specific HSP genes deregulated in BRCA subtypes. This study allowed the recognition of HSP genes not previously associated with BRCA and/or any cancer type, and the identification of three clinically relevant clusters based on HSPs expression patterns with influence on overall survival.Fil: Zoppino, Felipe Carlos Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Guerrero Gimenez, Martin Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Castro, Gisela Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Ciocca, Daniel Ramon. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; Argentin

Hacia la construcción del turismo rural en la colonia "20 de abril Darío Santillán": una experiencia de desarrollo rural desde el enfoque de la nueva ruralidad

En 2015 un grupo de productores/as hortícolas organizados en la Unión de Trabajadores de la Tierra (UTT), tomó un predio de 80 hectáreas en Jáuregui, Luján. En él se lleva adelante la producción agroecológica de hortalizas con vistas al abastecimiento local. Esta experiencia se convierte rápidamente en un atractivo para los/las consumidores/as por las características productivas, comerciales, políticas, culturales y ambientales del emprendimiento. La presente ponencia busca realizar una sistematización y análisis del caso de la colonia agrícola “20 de Abril- Darío Santillán” en su construcción de una propuesta de turismo rural en el partido de Luján y en el marco de las transformaciones recientes en las producciones de abasto de la interfase ruralurbana. Se presentan resultados del trabajo de campo realizado desde 2018 a partir del proyecto de extensión universitaria “Fortalecimiento del Turismo Rural en la Colonia Agrícola Integral de Abastecimiento Urbano 20 de abril Darío Santillán”, el cual consistió en encuentros, visitas, recorridas prediales y talleres realizados junto con los/las productores/as.Facultad de Ciencias Económica

The involvement of heat shock proteins and related molecules in the resistance to therapies in breast and gynecologic cancer

The HSP response is implicated in conferring to breast and gynecologic malignancies different sensitivities to anticancer therapies including chemotherapy, endocrine therapy and immunotherapy (weare in the need of more studies about radiotherapy). The heat shock proteins are mainly implicated in cell death mechanisms, in cell differentiation including epithelial-mesenchymal transition, in tumordormancy, in angiogenesis, metastasis formation, and in the escape of immunosurveillance. Considering the ample functions where the HSPs are implicated and that the HSP response is quite complex it is not surprising that the HSP response affects the anticancer therapies. Several of the HSPs have different predominant roles according to the molecular partners with which they interact, thus it is difficult to dissect the molecular mechanisms to find the sensitivity to the therapies. In this review we present the implications of some the major HSPs (HSP27, HSP70 and HSP90) with drug resistance and present some of the main partners that are also implicated in drug resistance like p53, PTEN and MDR. We have given priority to the incorporation of clinical data where the HSPs have been studied using standard chemotherapies and new therapeutic strategies. It is clear that in order to have a significant understanding of the degree of drug resistance/sensitivity presented by a particular patient we need to examine the molecular status of several key molecular markers involved in the drug resistance pathways and that in this context the study of the HSP response should be incorporated. One of the other major problems in this field is that an inhibitor of one particular HSP will not be enough to achieve a significant anticancer response. Now that we know the complexity of this field we need to design strategies aiming to inhibit several molecular HSP pathways simultaneously without significantly affecting the normal cells, this is the principal challenge for the near future.Fil: Cuello Carrión, Fernando Darío. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Fanelli, Mariel Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Castro, Gisela Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Cayado Gutiérrez, Niubys de Los Milagros. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; ArgentinaFil: Ciocca, Daniel Ramon. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto de Medicina y Biología Experimental de Cuyo; Argentin

Rumo à construção do turismo rural na colônia 20 de abril darío santillán. Uma experiência de desenvolvimento rural desde a perspectiva da nova ruralidade

En 2015 un grupo de productores/as hortícolas, organizados en la Unión de Trabajadores de la Tierra (UTT), tomó un predio de 80 hectáreas en Jáuregui, Luján. En él se lleva adelante la producción agroecológica de hortalizas con vistas al abastecimiento local. Esta experiencia se convierte rápidamente en un atractivo para los/las consumidores/ as por las características productivas, comerciales, políticas, culturales y ambientales del emprendimiento. La presente ponencia busca analizar y sistematizar el caso de la colonia agrícola 20 de Abril Darío Santillán. Este constituye, en el marco de las recientes transformaciones en las producciones de abasto de la interfase rural-urbana, en la construcción de una propuesta de turismo rural en el partido de Luján. A estos fines, se presentan resultados del trabajo de campo realizado desde 2018, a partir del proyecto de extensión universitaria “Fortalecimiento del Turismo Rural en la Colonia Agrícola Integral de Abastecimiento Urbano 20 de abril Darío Santillán”, el cual consistió en encuentros, visitas, recorridas prediales y talleres realizados junto con los/las productores/as.In 2015, a group of horticultural producers organised in the Union of Land Workers (Unión de Trabajadores de la Tierra, UTT), took over an 80-hectare property in Jáuregui, Luján. Agro-ecological production of vegetables is carried out there with a view to supplying the local market. This experience quickly became attractive to consumers due to the productive, commercial, political, cultural, and environmental characteristics of the enterprise. This paper seeks to analyse and systematise the case of the agricultural colony “20 de Abril Darío Santillán” in its construction of a rural tourism proposal in the Luján district and within the framework of the recent transformations in supply productions of the rural-urban interface. The results of the field work carried out since 2018 are presented from the university extension project “Strengthening Rural Tourism in the Integral Agricultural Colony of Urban Supply 20 de abril Darío Santillán”, which consisted of meetings, visits, property tours, and workshops carried out with the producers.Em 2015, um grupo de horticultores organizado na União dos Trabalhadores da Terra (UTT), assumiu uma propriedade de 80 hectares em Jáuregui, Luján. Nela, a produção agroecológica de hortaliças é realizada visando o abastecimento local. Esta experiência rapidamente se torna um atrativo para os consumidores devido às características produtivas, comerciais, políticas, culturais e ambientais do empreendimento. Este documento/esta pesquisa pretende realizar uma sistematização e análise do caso da colônia agrícola “20 de abril - Darío Santillán” na construção de uma proposta de turismo rural no distrito de Luján e no marco das recentes transformações na oferta de produção da interface rural-urbana. Os resultados do trabalho de campo realizado desde 2018 são apresentados a partir do projeto de extensão universitária “Fortalecimento do Turismo Rural naColônia Agrícola Integral de Abastecimiento Urbano 20 de abril Darío Santillán”, que consistiu em reuniões, visitas, visitas às propriedades e workshops realizados em conjunto com os produtores.Instituto de Investigaciones en Turism

Vigilancia epidemiológica de parasitosis zoonóticas en un área centinela desde la perspectiva de Una Salud

El abordaje de las enfermedades zoonóticas debe realizarse desde un enfoque multisectorial. Desde el concepto de Una Salud, las acciones realizadas por un solo sector no resultan eficaces para controlar este tipo de infecciones. En ese sentido, los distintos agentes de enfermedades transmisibles zoonóticas, afectan tanto a animales como a humanos y habitualmente el ecosistema actúa como reservorio o transmisor directo o indirecto, en la interfaz hombre-animal-ambiente. Los caninos pueden diseminar con sus heces enteroparásitos transmisibles a humanos y como animales centinela, pueden utilizarse para realizar vigilancia de la circulación de patógenos. Algunas helmintiasis, varias protozoosis y el alga parásita Blastocystis sp., son comunes en caninos y humanos. Nematodes del género Toxocara spp., enteroparásito de animales, ocasionan en personas toxocarosis, enfermedad de elevada seroprevalencia en la ciudad de La Plata y otras regiones. Sus formas neurológica y ocular tienen generalmente serias consecuencias. Su presencia en humanos se ve influenciada favorablemente por el lugar de residencia y su tejido suburbano. Giardia lamblia, enteroparásito zoonótico, ocasiona síndrome de malabsorción y modificación de moléculas de fármacos, también se correlaciona giardiasis con enfermedad de Whipple y otros disturbios gastroentéricos. El enfoque "Una salud" tiene en su estructura elementos esenciales, ellos son voluntad política (compromiso con las normas internacionales y los Objetivos de Desarrollo Sostenible), planes de financiación sostenibles; comunicación (entre sectores y disciplinas a nivel internacional, regional, nacional y subnacional). Los aprendizajes socialmente productivos y significativos “resignifica el papel social, cultural y económico social del conocimiento” y son aquellos “modifican a los sujetos enseñándoles a transformar su naturaleza y su cultura, enriqueciendo el capital cultural de la sociedad y de las comunidades” (Orozco B, 2009: 88). Los objetivos de este trabajo fueron: Realizar vigilancia y alertas tempranas en cuanto a parasitosis humanas animales y zoonóticas. Ejecutar acciones tendientes a su control. Implementar aprendizajes socialmente significativos.Facultad de Ciencias Veterinaria

Sex difference and intra-operative tidal volume: Insights from the LAS VEGAS study

BACKGROUND: One key element of lung-protective ventilation is the use of a low tidal volume (VT). A sex difference in use of low tidal volume ventilation (LTVV) has been described in critically ill ICU patients.OBJECTIVES: The aim of this study was to determine whether a sex difference in use of LTVV also exists in operating room patients, and if present what factors drive this difference.DESIGN, PATIENTS AND SETTING: This is a posthoc analysis of LAS VEGAS, a 1-week worldwide observational study in adults requiring intra-operative ventilation during general anaesthesia for surgery in 146 hospitals in 29 countries.MAIN OUTCOME MEASURES: Women and men were compared with respect to use of LTVV, defined as VT of 8 ml kg-1 or less predicted bodyweight (PBW). A VT was deemed 'default' if the set VT was a round number. A mediation analysis assessed which factors may explain the sex difference in use of LTVV during intra-operative ventilation.RESULTS: This analysis includes 9864 patients, of whom 5425 (55%) were women. A default VT was often set, both in women and men; mode VT was 500 ml. Median [IQR] VT was higher in women than in men (8.6 [7.7 to 9.6] vs. 7.6 [6.8 to 8.4] ml kg-1 PBW, P < 0.001). Compared with men, women were twice as likely not to receive LTVV [68.8 vs. 36.0%; relative risk ratio 2.1 (95% CI 1.9 to 2.1), P < 0.001]. In the mediation analysis, patients' height and actual body weight (ABW) explained 81 and 18% of the sex difference in use of LTVV, respectively; it was not explained by the use of a default VT.CONCLUSION: In this worldwide cohort of patients receiving intra-operative ventilation during general anaesthesia for surgery, women received a higher VT than men during intra-operative ventilation. The risk for a female not to receive LTVV during surgery was double that of males. Height and ABW were the two mediators of the sex difference in use of LTVV.TRIAL REGISTRATION: The study was registered at Clinicaltrials.gov, NCT01601223

La renovación de la palabra en el bicentenario de la Argentina : los colores de la mirada lingüística

El libro reúne trabajos en los que se exponen resultados de investigaciones presentadas por investigadores de Argentina, Chile, Brasil, España, Italia y Alemania en el XII Congreso de la Sociedad Argentina de Lingüística (SAL), Bicentenario: la renovación de la palabra, realizado en Mendoza, Argentina, entre el 6 y el 9 de abril de 2010. Las temáticas abordadas en los 167 capítulos muestran las grandes líneas de investigación que se desarrollan fundamentalmente en nuestro país, pero también en los otros países mencionados arriba, y señalan además las áreas que recién se inician, con poca tradición en nuestro país y que deberían fomentarse. Los trabajos aquí publicados se enmarcan dentro de las siguientes disciplinas y/o campos de investigación: Fonología, Sintaxis, Semántica y Pragmática, Lingüística Cognitiva, Análisis del Discurso, Psicolingüística, Adquisición de la Lengua, Sociolingüística y Dialectología, Didáctica de la lengua, Lingüística Aplicada, Lingüística Computacional, Historia de la Lengua y la Lingüística, Lenguas Aborígenes, Filosofía del Lenguaje, Lexicología y Terminología

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Nutritional supplementation with non-conventional food resources and its effect on the productive parameters in rabbits

The effect of diets with nonconventional forage resources, balu (Erythrina edulis) and giant taro (Alocasia macrorrhiza) was evaluated, on production parameters of New Zealand white rabbits (Oryctolagus cuniculus) under family farming production, in Silvania (Cundinamarca, Colombia). 36 weaned rabbits of 35 days old were used. They were distributed in 4 treatments (substitution of commercial pellets by giant taro leaves flour 25% (Giant taro), balu 25% (Balu); their mixture, giant taro 12.5% and balu 12.5% (GB), and a control with commercial pellets) with three repetitions each. Variables evaluated: initial weight at 35 days old, daily weight gain, consumption, feed conversion and final weight at 85 days old, carcass yield, haunch, loin and meat. Data was analyzed by Tukey multiple comparison test at 5% significance level, variance homogeneity and error independence verified by means of Shapiro-Wilks, Levene and Durbin-Watson tests, respectively, by R program. No significant differences were found in the final weight, on weeks 5 and 6, which registered significant differences (p<0.05), for giant taro (1771.85±88.21 AB), control (1933.06±88.20 B), giant taro (1935.05±91.26 AB), control (2144.42±91.26 B) respectively. Daily weight gain showed significant differences (p<0.05) at week 5 for giant taro (33.56±2.82 AB); control (.37±2.825 B). Significant differences were showed by most zootechnical variables (p<0.05). The results showed that diets with nonconventional forage resources (balu and giant taro) are a viable alternative for animal feeding, due to their high nutritional content and as a by-product of commercial interest for rural families in areas of the middle Colombian tropics.Foi avaliado o efeito das dietas com recursos forrageiros não convencionais, chachafruit (Erythrina edulis) e bore (Alocasia macrorrhiza), nos parâmetros produtivos dos coelhos brancos da Nova Zelândia (Oryctolagus cuniculus) sob produção agrícola familiar na Silvânia (Cundinamarca, Colômbia). Foram utilizados 36 coelhos desmamados de 35 dias, que foram distribuídos em quatro tratamentos (substituição do concentrado comercial por farinha de folha de furo 25% (Bore), chachafruit 25% (Balu), a sua mistura de furo 12,5% e balu 12,5% (BB) e um controlo com concentrado comercial) com três réplicas cada. Foram avaliadas as seguintes variáveis: peso inicial aos 35 dias, ganho de peso diário, ingestão de alimentos, conversão alimentar e peso final aos 85 dias de idade, rendimento da carcaça, alho, lombo e carne. Os dados foram analisados pelo teste de comparação múltipla de Tukey com um significado de 5%. A variância, homogeneidade e erro foram verificados pelo teste Shapiro-Wilks, Levene e Durbin-Watson, utilizando o programa R. Não foram encontradas diferenças significativas no peso final, nas semanas 5 e 6 que registaram diferenças significativas (p<0,05), para Bore (1771,85±88,21 AB); Controlo (1933,06±88,20 B) Bore (1935,05±91,26 AB); Controlo (2144,42±91,26 B) respectivamente; o ganho de peso diário apresentou diferenças significativas (p<0,05) na semana 5 para Bore (33,56±2,82 AB); Controlo (,37±2,825 B). A maioria das variáveis zootécnicas apresentou diferenças significativas (p<0,05). Os resultados obtidos mostraram que as dietas com recursos forrageiros não convencionais (chachafruit e bore) são uma alternativa viável para a alimentação animal devido ao seu elevado conteúdo nutricional e como subproduto de interesse comercial para as famílias rurais nas zonas meio-tropicais colombianas.Se evaluó el efecto de dietas con recursos forrajeros no convencionales, chachafruto (Erythrina edulis) y bore (Alocasia macrorrhiza), sobre parámetros productivos de conejos raza nueva Zelanda blanco (Oryctolagus cuniculus) bajo producción de agricultura familiar en Silvania (Cundinamarca, Colombia). Se utilizaron 36 conejos destetos de 35 días, los cuales fueron distribuidos en 4 tratamientos (sustitución de concentrado comercial por harinas de hojas de bore 25% (Bore), chachafruto 25% (Balu), su mezcla bore 12.5% y balu 12.5% (BB) y un control con concentrado comercial) con tres repeticiones cada uno. Se evaluaron variables como: peso inicial a los 35 días, ganancia diaria de peso, consumo, conversión alimenticia y peso final a los 85 dias de edad, rendimiento en canal, anca, lomo, carne. Los datos fueron analizados mediante la prueba de comparación múltiple de Tukey con significancia del 5%. La varianza, homogeneidad y error fueron verificados por la prueba de Shapiro-Wilks, Levene y Durbin-Watson, utilizando el programa R. No se encontraron diferencias significativas en el peso final, en las semanas 5 y 6 que registraron diferencias significativas (p<0,05), para el Bore (1771,85±88,21 AB); Control (1933,06±88,20 B) Bore (1935,05±91,26 AB); Control (2144,42±91,26 B) respectivamente; la ganancia diaria de peso presentó diferencias significativas (p<0,05) en la semana 5 para Bore (33,56±2,82 AB); Control (,37±2,825 B). La mayoría de variables zootécnicas presentaron diferencias significativas (p<0,05). Los resultados obtenidos demostraron que las dietas con recursos forrajeros no convencionales (chachafruto y bore) son una alternativa viable para la alimentación animal por su alto contenido nutricional y como subproducto de interés comercial para familias rurales de zonas del trópico medio colombian