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正一、建立明星产品体系的重要性在众多的优秀合作伙伴中,笔者发现其拥有一个共同的特质,那就是善于推广明星产品,每一个客户至少有一个或数个在当地养猪户中家喻户晓的产品。例如夏天季节性产品,3个月的时间能销售500多件;中药治疗产品,一月能有近百件的销量;中药保健产品,单产品一年能有近100万销售额;复合性功能型饲料添加剂产品年销售十吨以上等。每个兽药经销商都有一个美好的期望,那就是将一个或数个产品推广好,获得较高的盈利、形成忠诚养殖户,达到长期受 相似文献
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<正>再次静下心来,细细品读《瓦尔登湖》优美的句子和段落,慢慢徜徉在舒缓而纯净的字里行间,仿佛一股清凉的湖水已然汇入心间,澄澈见底,将心境荡涤得如一泓秋水,不染纤尘。《瓦尔登湖》有许多篇幅是关于动物和植物的观察记录。书中对动物、植物、湖水、阳光、月色、各种声音都有细致入微的观察和传神描述,用大量优美的散文笔调描绘了湖边林中幽静迷人的自然景色、四季 相似文献
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试验旨在探究1种奶牛新型饲料水培大麦苗在不同水培天数下的营养价值及合适的收获时间。采用集装箱进行大麦苗水培种植,并在水培后的第5、6、7、8、9 d取样进行株高、草重和营养成分的测定。采用康奈尔净碳水化合物-蛋白体系(CNCPS)对蛋白质和碳水化合物组分进行解析,采用NRC模型估测真可消化养分和能值。结果显示:随着水培天数的延长,大麦苗株高和草重显著增加(P<0.05);粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分、中性洗涤不溶蛋白质、酸性洗涤不溶蛋白质、可溶性蛋白质、非蛋白氮、钙、镁、钾、蛋氨酸和赖氨酸含量显著增加(P<0.05);中速降解真蛋白质(PB2)含量显著降低(P<0.05),其他蛋白组分含量显著增加(P<0.05);碳水化合物(CHO)、糖类(CA)、非结构性碳水化合物(CNSC)含量显著下降(P<0.05),可利用纤维(CB2)含量显著增加(P<0.05)。NRC预测模型显示,随着水培天数的延长,真可消化蛋白(tdCP)、真可消化中性洗涤纤维(tdNDF)和真可消化脂肪酸(tdFA)含... 相似文献
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试验旨在探究饲粮中添加不同含量的复合益生菌对爱拔益加(AA)肉鸡生长性能、免疫性能和肠道微生物及肠道形态的影响。试验选取1日龄体重相近的肉仔鸡1 440只(公、母各半)随机分为4组,每组6个重复,每个重复60只鸡。对照组试验鸡饲喂基础日粮(即CON组),各试验组分别在基础日粮中添加500(CP1组)、1 000 (CP2组)、2 000 g/t复合益生菌(CP3组)。试验期42 d。结果显示,试验全期,CP2组、CP3组肉鸡的平均日增重极显著高于CP1组和CON组(P<0.01),料重比极显著低于CON组(P<0.01)。CP3组肉鸡的脾脏指数、胸腺指数、法氏囊指数极显著高于CON组(P<0.01),CP3组肉鸡血清免疫球蛋白A (IgA)、免疫球蛋白M (IgM)含量极显著高于CON组(P<0.01)。CP3组肉鸡盲肠大肠杆菌数量极显著低于CON组(P<0.01),盲肠乳酸杆菌数量极显著高于CON组(P<0.01)。CP3组肉鸡小肠各段的绒毛高度、绒隐比均显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)高于CON组。研究表明,饲粮中添加复合... 相似文献
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王伟邦 《江西畜牧兽医杂志》2015,(2):8-9
<正>1安福县发展肉牛产业的有利条件1.1草地资源丰富安福县地处赣中西部,水热光资源丰富,宜牧草地面积7.66万hm2,并且草地集中连片面积较大,数量多,丘陵草地和疏林草地占草地面积的60%。可为因地制宜发展养牛业提供天然草场和建场、草地改良用地。1.2养牛业基础好安福县养牛历史悠久,群众养牛经验丰富。本地黄牛属江西省三大地方黄牛品种之一—吉安黄牛,全县牛群结构合理,能繁母牛数量多,有利于安福黄牛 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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