A ovinocultura brasileira vem mostrando ao longo do tempo um aumento no potencial produtivo e de consumo. Entretanto, enfrenta barreiras relacionadas a criação dos pequenos ruminantes, barreiras relacionadas as infecções causadas por nematóides gastrointestinais. Buscando quebrar essas barreiras, os criadores costumam fazer uso de tratamentos a base de anti-helminticos, no entanto os nematóides ao longo do tempo criaram o que chamam de resistência anti-helmintica. Na busca por métodos que não envolvam esses tratamentos, alguns estudos surgiram objetivando a seleção genética via análise de agrupamentos. Nesse trabalho, são utilizados três variáveis, baseadas no número médio de ovos por grama de fezes (OPG), ganho de peso diário que foi calculado de duas formas e a porcentagem média para o teste do hematócrito (HT), as quais foram coletadas durante o período de 2020 a 2022 em ovinos da raça Santa Inês. Os dados passaram por uma análise de componentes principais e uma análise de agrupamentos pelo algoritmo do 𝑘-médias para a obtenção dos grupos com as características de resiliência, resistências e sensíveis a infecção pelos parasitas. A análise foi feita via software R e a determinação dos grupos foi feita através de uma análise detalhada dos dados.

Brazilian sheep farming has shown an increase in production and consumption potential over time. However, it faces barriers related to the breeding of small ruminants, barriers related to infections caused by gastrointestinal nematodes. Seeking to break down these barriers, breeders usually use treatments based on anthelmintics, however, nematodes over time have created what they call anthelmintic resistance. In the search for methods that do not involve these treatments, some studies have emerged aiming at genetic selection via cluster analysis. In this work, three variables are used, based on the average number of eggs per gram of feces (OPG), daily weight gain which was calculated in two ways and the average percentage for the hematocrit test (HT), which were collected during the period from 2020 to 2022 in Santa Inês sheep. The data underwent a principal component analysis and a cluster analysis using the 𝑘-means algorithm to obtain groups with the characteristics of resilience, resistance and sensitivity to infection by parasites. The analysis was done via R software and the groups were determined through a detailed analysis of the data.