Identificación y determinación de resistencia antibiótica de bacterias causantes de mastitis bovina sub clínica en la raza Simmental de crianza extensiva en el distrito de Pomacochas, región Amazonas

Frias Torres, Vanessa

dc.contributor.advisor	Shiva Ramayoni, Carlos Martín	es_ES
dc.contributor.author	Frias Torres, Vanessa	es_ES
dc.date.accessioned	2023-10-12T22:12:48Z
dc.date.available	2023-10-12T22:12:48Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.other	207163	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12866/14307
dc.description.abstract	La mastitis bovina es una de las enfermedades más recurrentes dentro de los hatos lecheros, causada muchas veces por agentes bacterianos que dan lugar a cambios fisicoquímicos de la leche, especialmente la mastitis subclínica es la más difícil de detectar y la que causa mayores pérdidas económicas. El objetivo de este estudio fue identificar y determinar la resistencia antibiótica de bacterias causantes de mastitis bovina sub clínica en la raza Simmental de crianza extensiva en el distrito de Pomacochas, región Amazonas. Los datos fueron procesados en Microsoft Excel mediante gráficos, donde se muestran los resultados se identificó a seis géneros bacterianos como; Staphylococcus sp (60%), Streptococcus sp (10%), Bacillus sp (13.3%), Clostridium sp (6.7%), Klebsiella sp (3.3%) y Escherichia coli (6.7%) Además se realizó el antibiograma por el método de disco difusión o Kirby Bauer, donde se determinó que penicilina desarrolló mayor resistencia (100%), y los antibióticos con mayor sensibilidad fueron enrofloxacina, gentamicina y ciprofloxacina (100%).	es_ES
dc.description.abstract	Bovine mastitis is one of the most recurrent diseases in dairy herds, often caused by bacterial agents that give rise to physicochemical changes in milk, especially subclinical mastitis, which is the most difficult to detect and causes the greatest economic losses. The objective of this study was to identify and determine the antibiotic resistance of bacteria causing subclinical bovine mastitis in the extensively raised Simmental breed in the district of Pomacochas, Amazonas region. The data were processed in Microsoft Excel using graphs, where the results show six bacterial genera were identified as; Staphylococcus sp (60%), Streptococcus sp (10%), Bacillus sp (13.3%), Clostridium sp (6.7%), Klebsiella sp (3.3%) and Escherichia coli (6.7%). In addition, the antibiogram was performed by the Kirby Bauer or diffusion disk method, where it was determined that penicillin developed greater resistance (100%), and the antibiotics with greater sensitivity were enrofloxacin, gentamicin and ciprofloxacin (100%).	es_ES
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Cayetano Heredia	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_ES
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es	es_ES
dc.subject	Mastitis	es_ES
dc.subject	Resistencia Antibiótica	es_ES
dc.subject	Bovinos	es_ES
dc.subject	Bacterias	es_ES
dc.title	Identificación y determinación de resistencia antibiótica de bacterias causantes de mastitis bovina sub clínica en la raza Simmental de crianza extensiva en el distrito de Pomacochas, región Amazonas	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es_ES
thesis.degree.name	Médico Veterinario Zootecnista	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Cayetano Heredia. Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia	es_ES
thesis.degree.discipline	Medicina Veterinaria y Zootecnia	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.02.01	es_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.03.01	es_ES
renati.author.dni	73241316
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-8473-0128	es_ES
renati.advisor.dni	21859605
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_ES
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional	es_ES
renati.discipline	841056	es_ES
renati.juror	Jara Salazar, Luis Miguel	es_ES
renati.juror	Evaristo Romero, Roberto Carlos	es_ES
renati.juror	Shiva Ramayoni, Carlos Martín	es_ES