Predi o do rendimento e do peso do filé da tilápia-do-Nilo = Prediction of yield and weight of Nile tilapia fillet

A cria o de tilápia-do-Nilo (Oreochromis niloticus) e o seu filé apresentam um mercado vigoroso e expans o no Brasil e no mundo. Portanto, um modelo de regress o obtido a partir de parametros corporais externos, de fácil observa o, que prediga o rendimento e o peso do filé possibilita selecionar indivíduos com maior potencialprodutivo. Objetivou-se com este trabalho obter um modelo que permita predizer o rendimento e o peso do filé, baseado em medidas morfométricas e do peso. Foram avalidos 890 indivíduos dos quais os caractéres mensurados foram: comprimento total (CT), comprimento-padr o (CP), comprimento da cabe a (CC) e do tronco (CTR), altura dacabe a (AC1), altura lombar (AL), altura caudal (AC2), espessura lombar (EL) e caudal (EC), peso corporal (PESO), peso de filé (PF) e rendimento de filé (RF). Foram realizadas análises de regress o linear, com PF e RF como variáveis dependentes. O R2 para o modelodo PF foi 0,80, demonstrando que as medidas corporais s o confiáveis para se estimar o peso do filé. Já para o modelo do RF, o R2 foi de 0,16, n o sendo adequado para se estimar o rendimento do filé, devendo ser desenvolvidos novos estudos para se obter um modelo maisconfiável. The rearing of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) and its fillet have shown a vigorous market expansion in Brazil and worldwide. Therefore, a regression model obtained from external physical parameters, of easy observation, which can predict the yield and weight of fillet, making it possible to select individuals with higher yield potential. The objective of this work was to obtain amodel that allows a prediction of fillet yield and weight, based on morphometric measurements and weight. Data were collected on 890 individuals and the measured characters were: total length (TL), standard length (CP), length of the head (CC) and the stem (CTR), height of the head (CA1), lumbar height (AL), height flow (CA2), lumbar thickness (EL) and throughput (EC), body weight (PESO), fillet weight (FW) and yield of fillet (RF). A linear regression analysis was performed, with PF and RF as dependent variables. The R2 for the model of the FP was 0.80 – a satisfactory result – suggesting thatthe body measurements are reliable for estimating fillet weight. For the RF model, R2 was 0.16, which is not adequate to estimate fillet yield, requiring further studies in order to obtain a reliable model.