普通鸡蛋、柴鸡蛋和乌鸡蛋中铜、铬、锰含量比较研究

为了研究普通鸡蛋、柴鸡蛋、乌鸡蛋蛋黄及全蛋中铜(Cu)、铬(Cr)、锰(Mn)元素的含量,试验选择生产和包装日期相近的普通鸡蛋、柴鸡蛋和乌鸡蛋各120枚,采用原子吸收光谱法测定鸡蛋样品中的Cu、Cr、Mn元素含量。结果表明:普通鸡蛋、柴鸡蛋、乌鸡蛋中均含有丰富的Cu、Cr、Mn元素,普通鸡蛋和柴鸡蛋蛋黄中的Cu元素含量显著高于乌鸡蛋(P0.05),普通鸡蛋蛋黄中的Cr元素含量显著高于柴鸡蛋和乌鸡蛋(P0.05),乌鸡蛋蛋黄中的Mn元素含量显著高于普通鸡蛋(P0.05)。说明在鸡蛋消费时可以根据对微量元素的不同需求进行选择。     

京郊地区奶牛冬季健康体检的情况分析

为了进一步提高奶业的生产水平,保障奶牛饲养业经济效益的稳步发展,以北京市科委和畜牧兽医新技术推广服务工作室为依托,由北京农业职业学院专家、教师和大学生98人组成团队,分赴京郊九个区县。下场进圈,对一万多头奶牛进行冬季大体检,推广了奶牛冬季安全越冬新技术,并提出相应措施和解决方法。     

日粮中添加富硒酵母对华北柴鸡蛋品质影响的研究

试验旨在研究日粮添加不同浓度的富硒酵母对华北柴鸡蛋品质的影响。选择60周龄健康的华北柴鸡160只,随机分成对照组、低浓度组、中浓度组和高浓度组(每组4个重复,每重复10只),对照组饲喂基础日粮,试验组在基础日粮中分别添加0.3、0.6、1.2mg/kg硒的富硒酵母。饲喂28d,分别在第7、14、21和28天前后收集20枚鸡蛋,对其蛋品质指标进行分析。结果表明:第7天时,中浓度组蛋黄重显著低于对照组(P0.05),中浓度组哈氏单位显著高于对照组(P0.05);第14天时,对照组的蛋形指数显著高于其他三组(P0.05),低浓度组蛋壳颜色显著高于其他三组(P0.05);第21天时,低浓度组和高浓度组哈氏单位显著高于中浓度组(P0.05),中浓度组和高浓度组的蛋形指数均显著低于对照组(P0.05);第28天时,高浓度组的蛋黄重、蛋黄比率均显著高于中浓度组(P0.05),低浓度组和高浓度组的蛋黄颜色均显著高于对照组(P0.05),中浓度组哈氏单位显著高于对照组(P0.05),低浓度组和高浓度组的蛋壳强度均显著高于对照组(P0.05)。结果显示,日粮添加富硒酵母能够改善鸡蛋的蛋黄颜色、哈氏单位、蛋壳强度等指标。     

急性热应激对鹅组织中NLRP3炎性小体基因表达的影响

本试验旨在研究NLRP3炎性小体在鹅热应激损伤中的作用.将27只雏鹅分为A、B和C 3组,对照组A组环境温度设为25 ℃,热应激组B组和C组分别在38 ℃和40 ℃环境下热处理1 h.采集各组雏鹅的脑、肝脏、脾脏、肺脏、空肠等组织,将A组和C组的组织制作切片进行病理学观察,并提取各组所有组织的RNA、反转录后通过荧光定量PCR法对NLRP3信号途径相关基因及下游炎症因子表达水平进行检测,并对A、B、C各组雏鹅静脉采血,用ELISA对血清中IL-1β的含量进行检测.组织切片结果显示,40 ℃热应激组的肝脏、脾脏、肺脏、空肠等组织出现明显的显微结构损伤和炎症细胞聚集增多.荧光定量结果显示热应激促进了HSP70和HSP90基因的表达,38 ℃热应激组NLRP3、ASC、Caspase-1在脾中表达水平显著高于对照组（P<0.05),IL-1β在肺组织中的表达量显著高于对照组(P<0.05),血清中IL-1β的含量也显著升高(P<0.05).试验表明热应激导致雏鹅组织炎症的发生,NLRP3炎性小体可能参与热应激处理导致的脾脏和肺脏的炎症损伤过程.     

日粮中添加纳米硒对华北柴鸡蛋品质的影响

为研究日粮中添加不同浓度纳米硒对华北柴鸡蛋品质的影响,试验选择60周龄健康的华北柴鸡160只,随机分为对照组、低浓度组、中浓度组和高浓度组,每组4个重复,每个重复10只鸡。对照组饲喂基础日粮,低浓度组、中浓度组、高浓度组分别在基础日粮中添加0.3,0.6,1.2 mg/kg纳米硒。预试期3 d,正试期28 d,分别在第7,14,21,28天收集鸡蛋对其蛋品质进行测定和分析。结果表明:第7天时,低浓度组、中浓度组及高浓度组的蛋黄颜色均显著高于对照组(P0.05),低浓度组蛋黄比率显著低于对照组(P0.05),中浓度组蛋清比率显著高于对照组(P0.05);第14天时,中浓度组蛋黄重显著高于低浓度组(P0.05),低浓度组哈氏单位显著高于其他3组(P0.05),高浓度组蛋壳厚度显著高于其他3组(P0.05);第21天时,低浓度组蛋黄颜色显著高于对照组和中浓度组(P0.05),中浓度组蛋壳比率显著高于对照组和高浓度组(P0.05);第28天时,低浓度组和高浓度组的蛋黄颜色均显著高于对照组(P0.05),高浓度组哈氏单位显著高于低浓度组(P0.05)。说明日粮中添加纳米硒能够改善鸡蛋的蛋黄颜色、哈氏单位、蛋壳厚度、蛋壳强度等指标,但不同比例的纳米硒对蛋品质的影响无规律性。     

家兔饲养管理基本原则

(一)合理搭配饲料各种饲料所含的养分都不相同,如果饲喂单一的饲料,不仅不能满足兔的营养需要,还会造成营养缺乏,从而导致生长发育不良。多种饲料合理搭配,实现饲料多样化,可使各种养分互相弥补,以满足兔对各种营养物质的需要,获得全价营养。(二)注意饲料品质饲料的     

基于1D-CNN的土壤全氮近红外光谱预测模型

摘要：【目的】传统的基于近红外光谱数据预测土壤全氮的方法需要对原始光谱数据做复杂的预处理，筛选出与土壤全氮含量相关性高的敏感波长之后进行模型的回归拟合。本文提出一种一维卷积神经网络（1D-CNN）模型，可以在对数据进行简单预处理甚至无处理的情况下达到非常理想的结果，实现用近红外光谱技术对土壤全氮含量的预测。【方法】于江苏无锡采集410个土壤样品，利用半微量开氏法(NY/T 53-1987)测定土壤的全氮含量，并利用NIR Quest 512光谱仪，在室内环境下对每份土壤样品做光谱检测，并用均值中心化(CT)、标准正态变换(SNV)、趋势校正(DT)对光谱进行预处理，运用偏最小二乘回归（PLS）、BP神经网络、1D-CNN方法建立土壤全氮含量的回归预测模型。每种模型在采用不同预处理方法的数据集上做十折交叉验证，记录预测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)的平均值，并对比三种预处理方法对模型精度的影响。【结果】证明了本文提出的1D-CNN模型基于土壤近红外光谱数据预测土壤全氮含量的可靠性。使用原始数据与经均值中心化、标准正态变换、趋势校正预处理的数据训练得到的1D-CNN模型的决定系数分别为0.907、0.931、0.922、0.964，构建的PLS回归模型决定系数为0.856、0.863、0.861、0.880，训练的BP神经网络的决定系数为0.874、0.907、0.901、0.911。【结论】本文提出的1D-CNN模型在原始数据和经预处理的光谱数据上的表现都优于PLS和BP神经网络，且可以证明，对光谱数据进行预处理能够有效提高1D-CNN模型的性能，尤其是趋势校正对模型的提升效果最明显。研究表明，1D-CNN能更好地提取光谱特征并建立其与含氮量的映射关系，有效地避免过拟合，在未经过预处理的光谱数据上依然能够达到一定的精度。