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试验旨在研究饲料中不同蛋白质水平对斑节对虾(Penaeus monodon)生长性能、消化酶活性和血清生化指标的影响。以鱼粉、鸡肉粉和豆粕等为主要蛋白源,通过调整豆粕的添加量配制成38%、40%、42%、44%、46%、48%蛋白水平的饲料,分别命名为PD1、PD2、PD3、PD4、PD5、PD6,饲喂平均初始体重为(12.5±0.2)g的斑节对虾8周,每种试验饲料投喂4个水族箱,每个水族箱放养25尾斑节对虾。结果表明:(1)各组斑节对虾的存活率无显著差异(P>0.05),均在98%及以上;随着饲料中蛋白质水平的升高,试验虾的增重率和特定生长率升高,在PD4组试验虾增重率和特定生长率达到最大值。(2)虾体的水分、灰分和粗脂肪含量在各组之间无显著差异(P>0.05),但虾体的粗蛋白含量随着饲料蛋白质水平的升高呈现出先升高后降低的趋势,最高值出现在PD4和PD5两组,且显著高于PD1、PD2组和PD3组(P<0.05)。(3)肝脏蛋白酶活性PD4组显著高于其余各组(P<0.05)。淀粉酶的活性最高值出现在PD1组且显著高于PD3、PD4、PD5组和PD6组(P<... 相似文献
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猪饲料有效能值预测模型的构建 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索饲料常规成分及碳水化合物组分与饲料有效能值之间的关系方程,本研究以NRC第11版《猪营养需要量》中发布的122套饲料营养成分表为基础,将饲料中11种基础成分[6项常规成分:干物质、粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、粗脂肪(EE)、酸性醚提取物、粗灰分(ash);5项碳水化合物组分:淀粉(ST)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、半纤维素、酸性洗涤木质素]作为自变量,将饲料中的消化能(DE)、代谢能(ME)及净能(NE)作为因变量,采用SAS软件中的REG过程,分别建立不同性质饲料、自变量的不同组合与DE、ME及NE之间的回归关系方程,并以相关系数(R2)及变异系数(CV)作为评价回归模型的优劣。研究表明,有效能值与CP、ST及纤维类指标显著或极显著相关(P0.05或P0.01)。将所有饲料作为研究对象时,饲料的DE、ME及NE与上述11种基础成分之间建立的普适性回归模型预测效果较差。当将14种玉米及其加工产品形成子集时,建立饲料基础营养成分与DE、ME及NE的关系方程分别为7、6和7套(P0.05),且3组回归模型R2分别为0.632 8~0.772 3、0.646 9~0.684 9和0.670 5~0.822 1,CV分别为6.61%~8.40%、6.58%~7.34%和6.21%~8.27%;当将13种大豆及其加工产品形成子集时,共建立饲料基础成分与DE、ME关系方程分别有3和4套,回归模型R2分别为0.907 1~0.926 9、0.890 7~0.922 3,CV分别为5.40%~6.09%、5.79%~6.78%,NE与基础营养成分指标之间无法建立具有营养学意义的有效回归方程。对于同类饲料中具有相同自变量组合的DE及ME预测模型而言,两者之间的差异主要是自变量CP的系数上,且CP部分对ME的正效应低于DE,这保证模型预测的ME低于DE。同时选用本研究构建的适宜模型,补充了NRC第11版成分表中第97(去皮大豆粕,低寡糖,浸提)、101(全脂大豆,高蛋白质)及102号(全脂大豆,低寡糖)饲料的DE值分别为15.99、17.35、17.27 MJ/kg,ME值分别为14.53、16.15和16.14 MJ/kg。综上,以NRC(2012)饲料营养成分表为基础,建立的普适性有效能值回归模型预测效果较差。按照玉米类和大豆类进行分类,可建立DE、ME和NE与饲料化学成分之间的多元回归方程,其中最优的预测因子为CP、EE、ST、ash、NDF、ADF。具有相同自变量的同类饲料DE和ME预测模型之间的差异是CP系数,CP影响DE转化为ME的效率。 相似文献
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通过分析水色变化的原因,及时采取针对性的调控措施,阻止水体环境恶化,控制养殖病害的发生和蔓延,确保池塘养殖动物的健康快速生长。 相似文献
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矮沙冬青引种栽培试验研究 总被引:4,自引:0,他引:4
从矮沙冬青在民勤地区引种栽培的苗期表现看出,矮沙冬青在生长和发育诸方面都表现出对引种地民勤干旱荒漠气候的较强适应能力,对各种灾害性因子也有很强的抵御力;种植在保水性好的沙壤土上,不仅利于保苗,也有利于苗木的生长;播种前种子需用浓硫酸腐蚀处理30分钟,合适的播种覆土厚度为2-3cm。 相似文献
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