基于NIR定量模型快速预测发酵麸皮中还原糖和可溶性蛋白成分的含量

为建立一种能快速预测发酵麦麸还原性糖和可溶性蛋白含量的定量分析模型,本研究以发酵麦麸为样本,采用3,5-二硝基水杨酸比色法（3,5-dinitrosalicylic acid, DNS）和BCA蛋白浓度测定法分别测定样品的还原性糖和可溶性蛋白含量;利用近红外光谱技术（Near infrared spectrum instrument, NIR）结合偏最小二乘法（Partial least squares regression, PLS）,比较预处理方法、最佳波长及主成分因子的决定系数R²,建立发酵麦麸还原性糖和可溶性蛋白含量的NIR快速检测定量模型。结果表明：1）发酵麦麸还原性糖定量模型的预处理方法使用一阶导数 （First derivative, FD）+二阶导数 （Second derivative, SD）+标准正态变换 （Standard normal variate, SNV）,光谱范围为908~1 670 nm ,主因子数为7时,模型效果最优,其决定系数Rc²为0.904 8,校正均方根误差（Square error corrected, SEC）为1.576 1,相对分析误差（Relative percentage difference, RPD）为3.240 8;外部验证集决定系数Rp²为0.954 9且还原糖活性成分的验证集样本的测定值与NIR光谱预测值的P值为0.959 5>0.05。2）发酵麦麸可溶性蛋白定量模型的预处理方法使用一阶导数 （First derivative, FD）+二阶导数 （Second derivative, SD）+标准正态变换 （Standard normal variate, SNV）,光谱范围为908~1 670 nm ,主因子数为10时,模型效果最优,其决定系数Rc²为0.938 2,校正均方根误差（Square error corrected, SEC）为2.003,相对分析误差（Relative percentage difference, RPD）为4.021 9;外部验证集决定系数Rp²为0.994 4,且可溶性蛋白活性成分的验证集样本测定值与NIR光谱预测值的P值为0.901 9>0.05。综上,建立的NIR光谱定量模型稳定性和准确性较好,且预测准确度良好,可用于快速预测发酵麦麸样品的还原性糖和可溶性蛋白含量。     

初次配种妊娠月龄对荷斯坦奶牛产奶量、繁殖性能和产后健康的影响

实验旨在研究初次配种妊娠月龄(AFP)对荷斯坦奶牛产奶量、繁殖性能和产后健康的影响。实验以内蒙古圣牧高科牧业有限公司2个规模化牧场1 876头荷斯坦青年母牛(A牧场1 004头，B牧场872头)为对象，将AFP分为5个组，分别为Ⅰ组(AFP<13.5)、Ⅱ组(AFP为13.5～14.0)、Ⅲ组(AFP为14.1～14.5)、Ⅳ组(AFP为14.6～16.0)、Ⅴ组(AFP>16.0)，对比分析各组奶牛的平均产奶量、犊牛初生重、产后首次配种受胎率及产后疾病发生的数据。结果表明：2个规模化奶牛场以AFP≤16月龄为主(总占比为88.22%);AFP为13.5～14.0月龄时头胎牛的平均产奶量最佳，产后首次配种受胎率最高；AFP>16月龄时犊牛初生重最大，产后首次配种受胎率最低，产后胎衣不下的发生率最高；AFP<13.5月龄的奶牛产后真胃变位的发生率最高。综合以上结果，13.5～14.0月龄可能是荷斯坦青年牛适宜的初次配种月龄，这为规模化牧场选择合适的初次配种月龄提供了数据支撑。     

奶山羊体况评分技术研究进展

奶山羊体况评分（BCS）可以反映奶山羊能量蓄积程度、营养状况和饲养管理水平。定期对奶山羊进行体况评分有助于实时掌握奶山羊的营养状态，及时发现饲养管理中存在的问题，保证奶山羊健康成长。文章简述了奶山羊体况评分技术的发展进程，体况评分与奶山羊营养状况、繁殖性能的关系及影响奶山羊BSC的主要因素，以期为奶山羊体况评分技术推广与使用提供参考。     

基于“实景+虚拟仿真”创新教学资源平台的动物科学专业人才培养模式探索

在分析动物科学专业人才培养中存在的诸多问题的基础上,以“实景+虚拟仿真”创新教学资源平台为依托,探索动物科学专业“教学、科研、社会服务”三位一体的人才培养模式。该教学模式将现代化的生产场景搬到课堂,营造逼真的学习环境,充分发挥学生的主观能动性,提高了学生的实践动手能力和创新创业的能力。