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旨在研究饲粮能量水平对初产期四川白鹅生产性能、蛋品质和孵化性能的影响,探索确定初产期四川白鹅的适宜饲粮能量水平。试验选取26周龄体重相近的四川白鹅母鹅250只,随机分为5组,每组10个重复,每个重复5只母鹅。试验期间,每个重复放入公鹅1只,分别给各组试验鹅饲喂含9.14、10.01、10.88、11.75和12.62 MJ·kg~(-1)代谢能的饲粮,试验期为12周。以重复为单位准确记录产蛋数、蛋重,测定产蛋性能;同时从每个重复中选取2枚鹅蛋用于蛋品质测定;将所有的合格蛋以重复为单位进行孵化,测定孵化性能。结果表明:1)10.88、11.75和12.62 MJ·kg~(-1)组末体重和平均日增重均显著高于9.14和10.01 MJ·kg~(-1)组(P0.05)。2)10.88、11.75和12.62 MJ·kg~(-1)组平均蛋重和日产蛋率均显著高于9.14和10.01 MJ·kg~(-1)组(P0.05),10.88、11.75和12.62MJ·kg~(-1)组料蛋比均显著低于9.14和10.01 MJ·kg~(-1)组(P0.05),但饲粮能量水平对鹅开产日龄和开产蛋重无显著影响(P0.05)。3)10.01、10.88和11.75MJ·kg~(-1)组鹅蛋蛋白高度和哈夫单位均显著高于9.14和12.62MJ·kg~(-1)组(P0.05),10.88、11.75和12.62 MJ·kg~(-1)组蛋黄颜色均显著高于9.14和10.01 MJ·kg~(-1)组(P0.05),10.01、10.88和11.75 MJ·kg~(-1)组鹅蛋比重显著高于9.14 MJ·kg~(-1)组(P0.05)。4)饲粮能量水平对种蛋受精率无显著影响(P0.05),11.75 MJ·kg~(-1)组受精蛋孵化率显著高于9.14、10.01和12.62 MJ·kg~(-1)组(P0.05)。5)以试验鹅平均蛋重、日产蛋率和受精蛋孵化率为评判指标,经三次曲线回归分析得出初产期四川白鹅适宜饲粮代谢能水平分别为11.93、11.91和11.83MJ·kg~(-1)。初产期四川白鹅饲粮代谢能水平为11.83 MJ·kg~(-1)即可满足其对能量的需要量。 相似文献
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《动物营养学报》2021,33(9)
本试验旨在研究饲粮不同直链/支链淀粉比例对断奶羔羊瘤胃细菌、瘤胃发酵及其上皮乳头形态特征等的影响,为羔羊饲粮配制提供数据支持。试验采用单因子随机区组设计,选取27只体重相近的健康湘东黑山羊断奶羔羊,随机分为3组(每组9头),分别饲喂直链/支链淀粉比例为0.263、0.611及1.833的试验饲粮。试验期共35 d,其中预试期7 d,正试期28 d。结果表明:除瘤胃液中性木聚糖酶活性、瘤胃上皮乳头宽度及瘤胃固相内容物栖瘤胃普雷沃氏菌的数量外,瘤胃液其他酶活性、瘤胃上皮乳头高度与表面积、瘤胃发酵特性及瘤胃内容物细菌组成不受饲粮直链/支链淀粉比例的影响(P0.05)。当饲粮直链/支链淀粉比例提高至1.833时可显著提高断奶羔羊瘤胃液中性木聚糖酶活性(P=0.009)及瘤胃上皮乳头宽度(P=0.010),显著降低瘤胃固相内容物栖瘤胃普雷沃氏菌的数量(P=0.010)。结果提示,适当提高饲粮直链/支链淀粉比例有益于断奶羔羊瘤胃微生物酶活性与瘤胃乳头发育。根据本研究结果,断奶黑山羊饲粮中直链/支链淀粉比例为0.611时较为适宜。 相似文献
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利用α-葡萄糖苷酶抑制剂体外筛选模型,分析了来源于传统乳制品的10株乳杆菌对猪小肠提取的α-葡萄糖苷酶的抑制活性;对这些菌株的基本益生特性,包括对人工模拟胃肠液的耐受性及对肠上皮细胞的粘附性等进行了评价;最后,通过Caco-2细胞建立的Transwell模型分析了乳杆菌对人肠道α-葡萄糖苷酶活性及其基因表达的影响。结果表明,这10株乳杆菌对猪小肠提取的α-葡萄糖苷酶均具有不同程度的抑制作用;乳杆菌的α-葡萄糖苷酶抑制活性在菌株生长的对数期或稳定期达到高峰,随后出现下降的趋势;结合菌株的基本益生特性评价发现,有3株具有较高抑制活性的乳杆菌能够耐受人工模拟的胃肠液,并具有较强的黏附肠上皮细胞HT-29的能力;由Transwell模型发现,乳杆菌能同时抑制α-葡萄糖苷酶的活性及基因表达量。研究表明,筛选出的3株乳杆菌(副干酪乳杆菌L14和Z3-11以及植物乳杆菌NL42)均具有较高的α-葡萄糖苷酶抑制活性和较好的益生特性,可作为潜在的辅助降血糖的益生菌株。 相似文献
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基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统 总被引:3,自引:0,他引:3
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。 相似文献