奶牛精料补充料设计初探

饲料是动物饲养的物质基础,合理的饲料配方不仅促进动物的健康生长、繁育,而且可提高畜禽养殖的经济效益。某校训练中心奶牛体重约为500 kg,平均产奶量为20 kg/d,乳脂率为3.51%,精料补充料营养量不能满足其维持和生产需要,特别是粗蛋白和能量方面差距明显,本文根据实际需要对奶牛精料配方设计进行了初步探讨。     

近红外反射光谱(NIRS)技术分析奶粉品质的研究

奶粉中蛋白质和脂肪是影响奶粉营养品质的主要因素,利用近红外反射光谱分析技术对来自国内不同地区的奶粉共900份样品进行蛋白质和脂肪成分测定分析。研究了不同的样品数日、光谱预处理和散射校正技术对发展奶粉近红外测定定标模型的影响。结果表明．在样品数目为200—400范围内建立的定标分析模型较理想;数学预处理中以一阶导数较好,且以“1,4,4,1”的处理组合最为理想;光谱散射校正中采用“标准正态变量转换(SNV) 趋势变换法(De—trending)”的组合建立回归方程效果较好。利用改进最小二乘法回归技术(Modified PLS)建立多种定标模型,并进行交叉验证(cross—Validation)来分析各种因素对定标模型的影响。同时筛选出较理想的蛋白质和脂肪定标分析回归方程,其中蛋白质和脂肪含量的相关系数高速0．973和0．850。探讨了NIRS技术在建模应用中的一些影响因素,以及由NIRS技术建立奶粉分析模型用于快速分析和在线检测的可行性。     

奶牛富硒精料补充料对牛奶中硒含量及乳成分的影响

试验采用单因子随机化设计,选择年龄、体重、胎次相近,日产奶20kg左右的健康无病黑白花奶牛30头,将其随机分成5组,每组6头,试验预试期10d,正试期50d。各组分别饲喂添加不同比例硒的精料补充料,分析乳中硒、粗蛋白质、乳脂率等指标。试验结果表明:试验各个阶段中,硒含量在第2阶段最高,并以第5组硒沉积最好(P<0.05),可达0.0551mg/L;各阶段产奶量组间无明显变化(P>0.05);各阶段乳中粗蛋白、乳脂率等含量组间无明显变化(P>0.05)。     

显微镜检法测定奶牛精料补充料中不同种属来源肉骨粉

本文对实体显微镜检测奶牛精料补充料中不同种属来源肉骨粉的方法进行了研究,本方法可以分别准确地检测出添加在奶牛精料补充料中的牛、羊、猪、马、鸡和鸭肉骨粉,同时可清晰地分辨出牛、羊、猪、马、鸡和鸭肉骨粉的种类,且检测限达到0.1%。     

浅谈配制奶牛精料补充料的注意事项

精料补充料提供奶牛所需而粗料又不足供给的那部分能量、蛋白、钙、磷、维生素等等,在南方,由于缺乏优质的牧草,且粗料品种单一,因此,精料补充料在奶牛日粮中不可或缺,精料补充料的重要地位决定了配制精料的科学性和合理性直接影响到奶牛的生长性能,繁殖性能和产奶性能,但如何配制出较为科学、实用的精料却成为大多数奶牛养殖户的难题,现...     

山羊精料补充料增重效果报告

山羊精料补充料目前未见国标和地标,遵照饲料卫生标准（GB13078—2001）。参照美国NRC（1981）和《饲料添加剂手册》（张力2000）推荐量设计生产的山羊精料补充料经试验表明．试验组只平日增重126.3±12．6g,比对照组66．4±22．3g提高90．2％,差异显著（P〈0．01）,投入产出比1：1．92。     

精料补充料在家兔日粮中的应用研究

选择35日龄左右、健康无病的齐卡大型白兔120只,随机分为4组,分别饲喂全价饲料和3种不同营养水平的精料补充料,观察其采食量、日增重和成活率。结果表明:饲喂青草加精料补充料较饲喂全价饲料成本低。而精料补充料以消化能12.76MJ/kg、粗蛋白19.28%、粗纤维6.21%的营养水平饲喂效果最佳。     

湖羊精料补充料饲用价值的研究

通过饲养试验和消化试验评定精料补充料在湖羊中的饲用价值。选取健康的、体重约22 kg的生长育肥湖羊120只(60♂+60♀),将其分成对照组和试验组,每组60只(30♂+30♀),每组4个重复,每个重复15只。对照组羊日粮为羊场现行的日粮,由大体积性饲料与羊场精料补充料组成;试验组羊日粮由大体积性饲料(和对照组相同)与本试验研制的精料补充料组成;饲养试验周期60 d,消化试验期7 d。结果如下:①与对照组比较,试验组羊平均日增重提高37.95%(P<0.01);对无氮浸出物、粗纤维、粗蛋白质和粗脂肪的消化率分别提高5.10%(P<0.01)、5.38%(P<0.05)、5.83%(P<0.05)和3.07%(P<0.05)。②试验组羊血糖显著高于对照组(P<0.05);血清谷草转氨酶活性极显著低于对照组(P<0.01);其余多数血清生化参数不同程度地优于对照组羊,但差异不显著(P>0.05)。③试验组羊每千克增重所需饲料成本(10.49元/kg)较对照组(13.04元/kg)降低19.56%,净节约饲料成本2.55元。结果表明:自制的精料补充料饲用价值优于羊场精料补充料,为湖羊精补料的开发提供依据。     

不同精料补充料对育成梅花鹿母鹿生产性能的影响

为了探讨不同精料补充料对育成期梅花鹿母鹿消化率和生产性能的影响,随机选择健康、年龄体重相近的21头育成期母鹿,随机分成A、B、C 3组,每组7头,分别饲喂a、b、c 3种不同组成的精料补充料。日粮精粗比分别为35∶65。结果表明:育成期母鹿干物质、有机物质的采食量C组显著高于B组和A组,B组显著高于A组(P0.05),粗蛋白消化率C组最高,且C、B两组显著高于A组(P0.05)。其他营养物质消化率差异不显著(P0.05)。梅花鹿平均日增重C组显著高于B、A两组(P0.05),B组显著高于A组(P0.05)。     

近红外光谱分析技术在饲料工业中的应用进展

近红外光谱分析技术(Near infrared reflectancespectroscopy,简称NIRS)是20世纪70年代兴起的一种新的成分分析技术。该技术首先由美国农业部(USDA)的Norris开发,最早用于谷物中水分、蛋白质的测定。20世纪80年代中后期,随着计算机技术的发展和化学计量学研究的深入,加之近红外     

近红外光谱技术与饲料质量评价

近红外光谱的技术(NIRS)作为一种新的分析技术在饲料行业的应用和研究已经十分广泛,它不仅能够较准确地测定饲料产品营养价值等方面的各相关参数指标,而且能科学的分析配合饲料的原料组成和含量。文中综述了国外利用近红外技术分析测定饲料原料以及配合饲料产品中蛋白、纤维、脂肪等常规营养指标,以及消化能、代谢能等营养价值指标的研究进展。同时,文章还概述了近红外光谱技术鉴别配合饲料所用原料以及测定成分含量方面的研究。     

近红外光谱分析技术在饲料检测中的应用

近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy,简称NIRS）分析技术是20世纪70年代发展起来的一项高效、快速的现代分析技术,它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成果,以其独特的优点在多个领域特别是农业领域得到广泛的应用。随着计算机技术和化学计量学的应用,     

反刍动物饲料中总磷的近红外反射光谱分析研究

利用近红外反射光谱分析技术,采用偏最小二乘回归(PLS)方法,分别对光谱进行附加散射校正、变量标准化、一阶导数和二阶导数处理,建立了反刍动物饲料中总磷的预测模型。附加散射校正和二阶导数处理定标效果最优。定标集化学分析值与预测值之间的决定系数(R2)和标准差(RM-SEC)分别为0.9426和0.0347,相对分析误差为4.32;验证集化学分析值与预测值之间的决定系数(r2)和标准差(RMSEP)分别为0.9321和0.0359,相对分析误差为3.93。结果表明,利用近红外光谱反射分析技术可以定量检测反刍动物饲料中总磷的含量。     

Nutritional evaluation of commercial dry dog foods by near infrared reflectance spectroscopy

Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to predict the nutritional value of dog foods sold in Chile. Fifty-nine dry foods for adult and growing dogs were collected, ground and scanned across the visible/NIR range and subsequently analysed for dry matter (DM), crude protein (CP), crude fibre (CF), total fat, linoleic acid, gross energy (GE), estimated metabolizable energy (ME) and several amino acids and minerals. Calibration equations were developed by modified partial least squares regression, and tested by cross-validation. Standard error of cross validation (SE(CV)) and coefficient of determination of cross validation (SE(CV)) were used to select best equations. Equations with good predicting accuracy were obtained for DM, CF, CP, GE and fat. Corresponding values for and SE(CV) were 0.96 and 1.7 g/kg, 0.91 and 3.1 g/kg, 0.99 and 5.0 g/kg, 0.93 and 0.26 MJ/kg, 0.89 and 12.4 g/kg. Several amino acids were also well predicted, such as arginine, leucine, isoleucine, phenylalanine-tyrosine (combined), threonine and valine, with values for and SE(CV) (g/kg) of 0.89 and 0.9, 0.94 and 1.3, 0.91 and 0.5, 0.95 and 0.9, 0.91 and 0.5, 0.93 and 0.5. Intermediate values, appropriate for ranking purposes, were obtained for ME, histidine, lysine and methionine-cysteine. Tryptophan, minerals or linoleic acid were not acceptably predicted, irrespective of the mathematical treatment applied. It is concluded that NIR can be successfully used to predict important nutritional characteristics of commercial dog foods.     

黄土高原13种栽培牧草营养成分NIRS模型分析

对2012-2013年黄土高原种植的13个牧草品种、780份干草样品的营养成分建立了近红外光谱(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)的检测模型。豆科牧草的粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(Ash)建模结果最好,其定标决定系数(RSQ)0.94,交叉验证相关系数(1-VR)0.7最高,定标标准分析误差(SEC)在0.071~0.713,交叉校验定标标准分析误差(SECV)在0.160~2.751。禾本科牧草的EE和可溶性糖(WSC)建模结果最好,RSQ分别达0.916和0.859,1-VR分别为0.609和0.810,SEC和SECV分别是0.250、1.488和0.505、3.172。菊科和车前科牧草的模型,除ADF外,其它指标预测的稳定性和准确性较为理想,RSQ在0.85以上,1-VR在0.70以上,SEC和SECV分别在0.361~3.557和0.495~4.602。NIRS对豆科粗蛋白(CP)和WSC的数值预测较差,RSQ仅0.55,对禾本科CP、ADF、中性洗涤纤维(NDF)、Ash及菊科和车前科的ADF的预测稍差,RSQ0.7。     

近红外光谱技术在饲料品质检测中的应用

介绍了近红外光谱分析技术在饲料原料、配合饲料及奶牛全混合日粮检测中的应用及前景.     

近红外光谱法检测饲料玉米品质的优化PLS模型

试验基于化学计量学方法,提出了饲料玉米品质检测的优化近红外光谱定量模型。首先以偏最小二乘法分别建立饲料玉米水分、蛋白质测定的全光谱定标模型,然后综合运用光谱变换、异常样本剔除和特征波长选择等技术方法优化其性能。结果表明:优化模型的建模波点数减至全光谱的5%以下,R_c²和R_p²升到0.99以上,RMSEC和RMSEP降至0.05以下,RPD提高到12以上,预测结果与参考值的差异不显著(P>0.05)。由此可见,优化模型的预测能力和运行效率得到了显著改善,可将其用于实际检测工作。     

近红外光谱技术在粗饲料分析中的应用现状

近红外光谱分析技术(NIRS)具有快速、准确、成本低的特点,因此,受到普遍关注。近红外光谱分析技术应用于饲料行业不仅有利于饲料质量控制体系的建立,也有利于即时监控饲料品质。本文综述了近红外光谱技术在粗饲料领域的研究现状。