紫花苜蓿青贮饲料粗灰分含量的近红外评定方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术在青贮饲料粗灰分测定中的效果,按照不同苜蓿品种、刈割次数和青贮方法制备了160份紫花苜蓿青贮饲料样品,用液氮冷冻技术制备近红外测定样品,用偏最小二乘回归法建模,对傅里叶变换近红外光谱技术测定青贮饲料新鲜样品中粗灰分含量的可行性进行了分析。结果表明:紫花苜蓿青贮饲料样品粗灰分近红外光谱分析的最佳光谱范围为9 736. 26~4 123. 20 cm-1,交叉检验相关系数(Rcv)和交叉检验标准误(RMSECV)分别为0. 978和0. 177。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0. 978,预测标准误(RMSEP)为0. 207。说明近红外光谱技术可以测定紫花苜蓿青贮饲料鲜样中的粗灰分含量。     

测定反刍动物饲料消化率体外方法的研究进展

测定动物消化率对评价饲料质量、合理配制动物日粮,提高饲料的利用率有着重要的意义。然而传统测定消化率的动物试验法或指示剂法耗资费时,不可能在畜牧生产中得到广泛应用,因此人们在不断地探索简便迅速的体外方法来代替传统的方法。目前较成熟的体外方法可分为三大类:饲料中化学成份直接回归法、动物消化过程模拟法和粪中成份回归法,下面介绍对这些方法研究的进展。     

近红外光谱技术在反刍动物饲料分析和模型预测中的应用

近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)是基于由定义的参考方法测定的化学特征和光在近红外区不同波长的吸收率的相关,通过漫反射(固体)或投射(液体)的方式测量的技术。近红外光谱技术是一种高效快速的现代分析技术,它综合应用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的研究成果,已经越来越多地应用于测定和评价动物饲料成分组成,是一种快速准确可靠的测量方法。它可以监测饲料品质,进行饲粮评价,近几年在预测饲料化学组成和消化率方面也逐渐被发掘和应用。本文总结了近红外光谱技术的优点和影响近红外光谱测定准确性的因素,阐述了近红外光谱的测定方法、定标和测试,以及该技术在反刍动物生产中的研究应用,同时对其存在的问题及未来发展趋势进行了展望。     

近红外光谱分析技术在青贮饲料营养品质检测评价上的研究进展

传统的"湿化学法"耗时耗力耗材,在为青贮饲料原料及草产品生产提供品质评价不及时,而近红外光谱分析技术(NIRS)——一种简单、快速分析检测技术的出现为青贮饲料营养品质的测定提供了便利。文章主要综述NIRS技术在国内外青贮饲料营养品质上的应用研究,指出我国在青贮营养成分评价方面,尚存在取样未实现标准化、近红外产品软硬件性能不足等问题,为我国NIRS技术在青贮饲料生产应用提供建议。     

应用绵羊粪便的近红外光谱方程评定其日粮的粗蛋白

利用近红外光谱法(NIRS)对绵羊粪便的扫描值和日粮粗蛋白的化学测定值来建立定标方程式.试验以绵羊为试验动物,日粮主要由各种牧草、作物秸秆和棉花籽壳组成,试验动物日粮设计了78个蛋白水平.在2002年和2003年分别用15只和20只成熟母羊(体重为55±2.4 kg)进行了为期7周的试验.用凯式定氮法测定日粮的粗蛋白(CP)水平是从4.3 %到23.5 %,日粮粗蛋白的定标方程式决定系数R2=0.95,定标标准误差(SEC)=1.08.用12只饲喂美国北部大平原饲草的成年母羊的粪便光谱扫描值和与粪便对应的日粮粗蛋白的化学分析数据来校验粗蛋白预测方程式的有效性,结果显示,决定系数(R2)=0.81,预测标准误差(SEP)=1.51,斜率=0.89,表明利用近红外光谱法(NIRS)发展的粪便近红外光谱方程可以有效预测绵羊日粮的粗蛋白含量.     

应用锦羊粪便的近红外光谱方程评定其日粮的粗蛋白

利用近红外光谱法 (NIRS)对绵羊粪便的扫描值和日粮粗蛋白的化学测定值来建立定标方程式。试验以绵羊为试验动物 ,日粮主要由各种牧草、作物秸秆和棉花籽壳组成 ,试验动物日粮设计了 78个蛋白水平。在 2 0 0 2年和 2 0 0 3年分别用 15只和 2 0只成熟母羊 (体重为 5 5± 2 .4kg)进行了为期 7周的试验。用凯式定氮法测定日粮的粗蛋白 (CP)水平是从 4 .3%到 2 3.5 % ,日粮粗蛋白的定标方程式决定系数R2 =0 .95 ,定标标准误差 (SEC) =1.0 8。用 12只饲喂美国北部大平原饲草的成年母羊的粪便光谱扫描值和与粪便对应的日粮粗蛋白的化学分析数据来校验粗蛋白预测方程式的有效性 ,结果显示 ,决定系数 (R2 ) =0 .81,预测标准误差 (SEP) =1.5 1,斜率 =0 .89,表明利用近红外光谱法 (NIRS)发展的粪便近红外光谱方程可以有效预测绵羊日粮的粗蛋白含量。     

体外产气法评价苜蓿青贮品质

生物制剂在青贮发酵过程中改变了饲料的结构和养分组成,可能会对消化率产生潜在的影响.评定饲料消化率的方法主要有体内法(in vivo)、体外法(in vitro)和尼龙袋法(in situ).试验采用体外产气法测定各种添加生物制剂和不添加任何制剂的苜蓿青贮饲料在牦牛瘤胃培养液中的不同产气量,简单评价各种苜蓿青贮饲料的饲用价值. 1材料与方法 1.1材料     

近红外光谱技术快速测定棉籽粕、菜籽粕真可利用氨基酸含量的研究

本试验对近红外光谱技术预测棉籽粕、菜籽粕中的真可消化氨基酸含量进行了定标方程研究。定标就是建立常法测值与近红外光谱值之间的相关关系。饲料中的氨基酸用高效液相色谱法进行测定 ,氨基酸消化率用去盲肠公鸡作试验动物 ,用修正的Sibbald强饲法进行测定。用近红外仪收集样品的光谱数据 ,用多元回归法建立体内法测值和光谱值之间的相关关系。定标结果表明 ,棉籽粕除胱氨酸和色氨酸 ,菜籽粕除赖氨酸外 ,其它氨基酸的变异系数都在7 %以下 ,经检验证明其定标具有良好的预测性能。近红外光谱技术提供了一种可用于日常测定鸡真可消化氨基酸的实时分析方法 ,它能够获得与体内法相近的真可消化氨基酸数据 ,避免查饲料成分表的不准确性。     

近红外光谱法测定DDGS中粗蛋白含量的试验研究

试验建立DDGS粗蛋白含量测定的近红外光谱分析定标模型。采用化学分析法测定72个DDGS样品中的粗蛋白含量,利用FOSS InfraXact型近红外光谱分析仪采集样品光谱,光谱经2,4,4,1导数和标准正常化+散射处理(SNV+Detrend),用改进最小二乘法(MPLS)回归,获得了较好的定标模型,校正决定系数(RSQ)、交叉验证决定系数(1-VR)、校正标准误差(SEC)、交叉验证标准误差(SECV)分别为0.982 5、0.932 8、0.266 2、0.389 5。利用30个验证集的DDGS样品进行外部检验,预测值与真实值之间差异不显著(P>0.05)。结果表明,定标模型的预测性能较好,可以替代化学分析法快速测定DDGS中的粗蛋白含量。     

近红外分析可提供准确的消化能和可消化氨基酸数值

近红外漫反射光谱分析(Near infrared re-flectance analysis,NIRA,近红外分析)可在饲料配制过程中快速和准确提供消化能及可消化氨基酸数值.利用生物学的方法测定饲料原料中消化能和可消化氨基酸含量,不仅花费高而且耗时.除生物学方法外,利用其他评价消化率方法所得出的数值仅仅为消化率的粗略估测值.     

微生物添加剂宜生贮宝对全株玉米青贮营养成分影响的研究

为了探讨微生物添加剂宜生贮宝(Sila-Max)对全株玉米青贮品质的影响,应用近红外光谱技术(NIR),对宜生贮宝添加剂全株玉米青贮饲料感官性状、NIR指标进行了分析,结果表明:试验组粗蛋白、30h体外干物质消化率、30h中性洗涤纤维消化率(NDFD)、总可消化养分指标均显著高于对照组(P0.05),中性洗涤纤维试验组显著低于对照组(P0.05),达到了优质青贮饲料的标准,添加微生物添加剂宜生贮宝(Sila-Max)能够明显改善青贮饲料的营养成分,从而有效地提高青贮饲料品质。     

几种草食动物日粮植物组成研究技术和方法的比较

目前，用于评价草食动物日粮的植物组成的方法大致可分为７种：直接观察法、牧草食物法、瘤胃内容物法、瘘管法、粪便分析法、显微技术和红外及近红外反射光谱技术。     

复合酶制剂体外酶解小麦的研究

<正>酶制剂在动物饲养中的作用效果已得到广泛认可,但饲养试验耗时长、费用高,影响因素多,效果不稳定。胃蛋白酶-胰蛋白酶两步消化法是用来体外测定动物对饲料的消化率,与体内测定法相比,该法快速、方便且费用不高,测定准确。     

饲料营养价值评定的方法学进展

活体消化代谢试验是评定饲料养分生物效价最客观的方法,但费时费工,不适合用作日常检测技术。在有大量实测数据的基础上,通过体外化学分析、仿生消化或近红外光谱(NIRS)建立预测模型,可实现饲料有效养分的快速评价。体外酶法测定谷物消化率的准确度较高,但不宜用来评定农工副产品。NIRS是目前饲料工业最实用的现场评价工具,但定标过程依赖于湿化学分析、预测方程、体内实测值和体外估测值。现有饲料营养价值评定方法各有利弊,互有关联,很难建立适用于所有条件的单一技术;因地制宜、择优选用是切实可行的做法。     

近红外光谱技术在反刍动物营养中的应用

近红外光谱技术以其快速、便捷、无损、绿色等优点,成为动物饲料营养价值评定研究中最具潜力的方法之一。本文简述了近红外光谱技术应用于饲料营养成分含量的测定、饲料的掺假鉴别及定量分析、饲料在瘤胃的降解情况、饲料在动物体内的消化代谢情况和反刍动物采食量预测方面的有效性和准确性,并指出了后续应对已有模型进行不断优化。最终得出结论：目前近红外光谱技术结合化学计量学在饲料营养成分含量的测定、掺假鉴别和定量分析方面的准确性和稳定性较高,而对饲料在瘤胃的降解情况、动物体内消化率和采食量的预测方面,其准确性还有待进一步提高。     

青贮饲料质量评定方法研究进展

青贮饲料是利用微生物在厌氧环境下将青绿饲料密封、发酵而成，既保留了青绿饲料原有的特点，又便于长期储存，且富含维生素和矿物质等营养成分，现已广泛应用于反刍动物生产中，是其重要的饲料原料。高效利用青贮饲料有利于畜牧业的高质量发展，如何科学快速评定青贮饲料质量是合理利用的关键，优质青贮饲料对反刍动物的生长发育、生产性能和健康具有重要作用。本研究基于国内外对青贮饲料质量评定方面的相关研究，从感官分析、化学分析(湿化学法、近红外法、高效液相色谱法)、生物学分析(体内法、尼龙袋法、体外发酵产气法、人工瘤胃法)以及综合指标(RFQ、GI₂₀₀₈、CSQI和AHQI)等多个现行评定青贮饲料质量的方法入手，总结了各个分析方法在评定青贮饲料质量时的优势以及影响其评定结果的因素，建议在评定青贮饲料质量时应注重多个方法之间协同作用，从营养含量、饲料消化率等角度对青贮饲料质量进行系统而又全面地评定，为今后评定青贮饲料质量的研究重点提出了建议和展望，同时也为青贮饲料的研究和生产应用提供一定参考。     

近红外光谱法测定虉草体外干物质消化率的研究

为了对虉草体外干物质消化率(IVDMD)进行快速、简便、准确的分析和测定,本研究利用近红外光谱技术,结合化学计量学方法建立近红外校正模型,并通过外部验证对模型的实际预测能力进行评价并筛选最佳模型。结果表明,采用5 000～7144cm~(-1)和7 404～10 000cm~(-1)的建模光谱波段、mf光谱预处理方法、10/1～9的初/次级主成分数和偏最小二乘法(PLS)所建的模型为最佳模型,其校正决定系数(R2 cal)和验证决定系数(R2 val)分别为0. 9552和0. 9572,校正标准差(SEC)和验证标准差(SEP)分别为1. 9907和2. 0512,残差BIAS为0. 0829,预测相关系数(r)为0. 9784。由此可见,NIRS技术可用于虉草IVDMD的实际测定,模型预测效果良好。     

利用近红外光谱法快速测定青贮玉米饲料中NDF与ADF含量

本试验应用近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种、适配范围广的近红外漫反射光谱测定青贮玉米中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的稳定的校正模型。本试验选取132种青贮玉米样品,采用中心化+一阶导数+多元散射校正预处理方法,谱区为950～1650nm,建立了青贮玉米NDF和ADF校正模型。其校正决定系数(R2cal)分别达到0.9781和0.9905,交叉验证决定系数(R2val)分别为0.9745和0.9806,交叉验证误差(SECV)分别为1.55和1.03。因此,此模型可以用来快速准确的测定青贮玉米饲料中NDF和ADF的含量。     

近红外光谱技术在动物营养领域中应用的研究进展

传统饲料营养价值评定方法工作量大、效率低。随着信息技术的发展和化学计量学方法的应用,近红外光谱(NIRS)技术以其方便、快捷、无损的优点,被国内外学者广泛应用于动物营养领域的研究。本文对NIRS技术进行简单介绍,从饲料营养成分检测、饲料原料掺假鉴别、营养成分消化率预测等方面的研究进行综述,以期对NIRS技术在动物营养领域的推广和应用提供参考。     

梯度回归法和差量法测定湘黄鸡不同钙源真消化率的研究

试验采用梯度回归法和差量法,按4×4拉丁方设计,测定了湘黄鸡对石粉、碳酸钙、骨粉和磷酸氢钙四种不同钙源钙的真消化率.采用四种钙源,设计总钙水平分别为0.62%、0.71%、0.82%和0.92%的16种日粮.试验动物为32羽56日龄湘黄公鸡.结果表明:本试验条件下湘黄鸡钙的内源排泄量基本稳定,满足梯度回归法和差量法的前提假设,证明梯度回归法和差量法测定钙的真消化率可行;四种钙源以磷酸氢钙中钙的真消化率最高(70.78%),其余依次为骨粉(69.47%),碳酸钙(64.40%),和石粉(63.17%).