DHI(奶牛牛群改良)技术及应用

奶牛产奶量的高低和奶的质量直接影响牛场的经济效益。DHI是牛群遗传改良的基础，是改善牛群素质、提高奶牛泌乳能力和增加社会经济效益的根本措施。国外奶牛生产先进国家早就开始进行此项工作，使奶牛群的遗传水平和泌乳能力持续提高，已成为奶牛群改良科学化、规范化的标志。     

应用DHI提供的体细胞数据控制奶牛乳房炎

本文先阐述了乳房炎的危害、体细胞与乳房炎的关系、影响体细胞数的因素,然后就如何应用DHI提供的体细胞数据在生产中进行乳房炎管理以及在育种中选择乳房炎的抗性进行了综述。     

基于近红外光谱技术苹果尺寸差异对糖度模型适用性的影响

为消除水果自身尺寸差异对其糖度预测模型的不利影响，进一步提高水果分选模型精度，应用近红外光谱在线检测装置采集不同果径苹果的近红外光谱，对光谱进行多种预处理后，分别建立苹果可溶性固形物的偏最小二乘法模型，再用苹果果径75~85 mm组中的建模集预测苹果果径分别为65~75、85~95 mm组中的预测集样品，最后用果径组65~75、75~85、85~95 mm中的建模集和预测集，分别作为混合苹果尺寸糖度预测模型的建模集和预测集，并利用特征光谱选择算法对模型进行简化，建立苹果糖度通用预测模型。结果显示：与建模集和预测集果径不同时所建立的苹果糖度预测模型最优组相比，其相关系数R_p由0.805提高至0.943，预测集均方根误差值RMSEP由0.778减小至0.480，RPD由0.96增加至3.05，再对建立的通用模型进行简化，可以降低苹果尺寸对苹果糖度模型的影响，提高模型预测性能。     

乳成分与饲料的关系

1乳脂肪率低的原因1．1精料过多、粗饲料(粗纤维)不足。追求高泌乳能力的饲料饲喂体系和饲喂蔬菜残渣是最常见的。粗饲料(粗纤维)不足，使第一胃乙酸生产下降，乳脂率降低。1．2高级不饱和脂肪酸过多。多见大量饲喂含有不饱和脂肪酸的鱼粉、大豆油等，由于第一胃的发酵变化，     

应用DHI提供的体细胞数据控制奶牛乳房炎

奶牛乳房炎(M astitis)以其高的发病率、低的治愈率和复杂的发病机制而成为奶牛业中花费最高的疾病。其对奶业造成的经济损失主要是:因损伤乳腺组织而使产奶量下降、改变乳成分而造成弃奶、难于治愈而增加淘汰率、以及兽医处理费用、额外劳力支出等。随着DH I在我国的实施,对其中数据的正确应用就尤为重要。本文对如何利用体细胞数据控制奶牛乳房炎作一简述。1体细胞与乳房炎的关系乳房炎是乳腺受到物理、化学、微生物学的刺激所发生的一种炎性变化,其特点是乳中体细胞(SC)增多。其主要是嗜中性白细胞(Neutrophils,NEU)、巨噬细胞(M ac…     

近红外在线检测装置参数对苹果糖度模型适用性的影响

目的 近红外(Near-infrared)光谱在线检测装置的检测速度和积分时间等因素会影响所建立苹果糖度模型的性能,本文旨在分析检测速度和积分时间对模型适用性的影响,以提高在线检测的精度。方法 近红外光谱在线检测装置检测速度和积分时间分别设置为0.3 m/s+100 ms、0.5 m/s+70 ms、0.5 m/s+100 ms、0.5 m/s+120 ms、0.5 m/s+150 ms,共5个实验组,试验所用苹果样本共180个,在350~1 150 nm波长下采集5个试验组苹果的近红外光谱,应用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立苹果可溶性固形物含量(Soluble solid content,SSC)的预测模型。结果 近红外在线检测装置积分时间对苹果糖度的检测存在阈值,当积分时间低于70 ms时,模型预测性能较差。预测模型中建模集与预测集的检测速度与积分时间相同时的预测效果优于二者不同时的。检测速度和积分时间会影响在线检测的精度,不同检测速度和积分时间下,光线在苹果内部的传输路线不同,会导致光纤探头获得的内部信息有所差异,使预测性能变差。在0.3 m/s+100 ms、0.5 m/s+100 ms、0.5 m/s+120 ms和0.5 m/s+150 ms 4个试验组中使用Kennard-Stone算法挑选出135个具有代表性的样本光谱,建立了混合检测速度和积分时间的预测模型,其预测集相关系数(R_P)均在0.85以上,预测集均方根误差(RMSE_P)均低于0.65。结论 本研究建立的混合检测速度和积分时间的预测模型可对苹果的糖度达到更好的预测,满足不同检测装置参数下苹果糖度在线检测的要求。