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不同蛋白质、脂肪水平对三疣梭子蟹生长和卵巢色素沉积的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
以鱼粉和豆粕为蛋白源,鱼油和大豆油为脂肪源,配制蛋白质水平分别为35%、40%、45%和脂肪水平分别为7%、9%、11%的二因子三水平的实验饲料,并以鲜杂鱼饲料为对照,对三疣梭子蟹(Portunus trituberculatus)(体质量36.5~42.9 g)进行为期20周的养殖实验,研究三疣梭子蟹对蛋白质、脂肪的需要量,以及对卵巢色素沉积的影响.养殖实验采用海区串笼吊养方式,每个吊笼放养1只雌蟹.实验共10个处理,每个处理18个蟹,3个重复.结果表明,不同蛋白质、脂肪水平饲料对三疣梭子蟹增重率(269.2%~404.90%)、饲料系数(2.01~2.55)、蛋白质效率(1.02%~1.29%)和肥满度(16.26%~23.97%)均有显著影响(P<0.05);增加饲料蛋白质和脂肪水平,可显著提高三疣梭子蟹生长,降低饲料系数(P<0.05).对照饲料组的三疣梭子蟹获得了最高的增重率(461.69%),但饲料系数也是最高(6.35),而且肥满度(21.15%)低于P40Lll组(蛋白质40%、脂肪11%组).三疣梭子蟹水分、肌肉蛋白、脂肪、灰份和卵巢灰份不受饲料蛋白质、脂肪水平变化的影响(P>0.05),但卵巢蛋白质、脂肪影响显著(P<0.05),而且高蛋白饲料组的卵巢脂肪含量总是显著低于其他各组.在同一饲料蛋白质水平下,9%脂肪饲料组的三疣梭子蟹卵巢类胡萝卜素总量、虾青素含量和成色比色值都显著高于其他各饲料组(P<0.05).与对照饲料组比较,实验饲料组的三疣梭子蟹卵巢类胡萝卜素总量和虾青素含量呈显著优势.综合考虑生长、饲料系数和色素沉积,三疣梭子蟹饲料的适宜蛋白质水平和脂肪水平分别为40%~45%和9%.本研究旨在为制定三疣梭子蟹饲料配方和改善其品质提供理论依据. 相似文献
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滑菇高产栽培的关键技术 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来滑菇发展很快,已成为普兰店市乃至辽宁省食用菌的主栽品种之一。但有不少菇农在栽培中出现了这样那样的问题,使成功率、产量、质量均有所下降,经济效益低,严重影响了菇农的种菇积极性。经过几年的摸索,现将滑菇高产栽培的关键技术介绍如下: 相似文献
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葡萄滴灌节水技术是一项较为先进的高效节水灌溉技术,能够有效解决传统灌溉技术中存在的一系列问题。基于此,根据当前滴灌技术用于葡萄生产的现状,对滴灌节水效应、滴灌节水灌溉技术、农艺节水调控三项葡萄滴灌的关键技术进行介绍,为葡萄滴灌节水技术的进一步发展提供必要参考。 相似文献
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芒果装箱是相当重要的工作,因为芒果从产地运送到市场过程,易受到外来的振动或外力的挤压.使得芒果产生损伤,对於市场销售会产生相当大的影响。为了探讨实际运输振动与芒果损伤的关系,本研究使用金顿公司生产之运输型模拟振动试验机,以一般振动扫瞄频率模式进行.振动频率以10-55-10Hz为一循环周期进行扫频.完成一周期所需时间为一分钟。芒果在装箱过程中会在芒果与芒果之间加入隔振材料,如厚纸板、碎报纸及泡棉纲套等,以减少在运输过程中因振动而碰撞造成损伤。不同的隔振材料对於芒果损伤程度亦会不同。观察芒果呼吸率的结果得知:以小保丽龙块、纲袋或保丽龙垫(即承盘)做为芒果装箱内的衬垫材料.会比传统用报纸垫或碎报纸填充于期间。减震的效果比较好;惟若要考虑到成本的问题.上述的理想材料是会比较高。 相似文献
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在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80~110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN(K-Nearest Neighbors)、SVM(Support Vector Machine)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。 相似文献