水牛乳主要成分含量的近红外光谱快速测定技术

为实现水牛乳成分的快速检测,达到及时调整饲料营养水平的目的.本研究利用近红外光谱法及实验室方法对120个水牛乳样本进行了分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立模型.用该模型对30个样品进行近红外光谱及实验室分析,相关程度极高.证明近红外光谱技术完全可以用于水牛乳成分的测定.     

近红外光谱分析技术在祼大麦质量监测上的应用

近红外光谱分析技术(NIRA)是本世纪70年代后期兴起的一门新的定量分析技术。它是利用饲料样品中有代表性的有机成分在近红外光谱区域的最强吸收波长不同,以及吸收的强度与饲料有机成分含量呈线性关系的原理进行定量分析。通过对已知有机成分含量的样品与其近红外光谱特征的回归分析,建立起定标方程,即可对含同一种有机成分的未知样品进行定量估测。这种方法,样品在测试前不需要破坏性的化学试剂预处理,又可在瞬间测出样品中多种营养成分含量。早在70年代后期,美国和加拿大谷物委员会就把NIRA测定粗蛋白质含量作为法定方法。我国对NIRA也进行了大量的研究工作。本文选用75个裸大麦样品,以化学法测定的粗蛋白质、粗纤维、粗灰分和水分四项常规成分含量为基准,应用NIRA法进行估测,并对结果进行比较和验证。     

近红外快速鉴别亚硫酸氢烟酰胺甲萘醌的方法探讨

近红外方法以其无损、快速、高效、无需样品前处理和化学试剂等优点,在药企的进厂原料确认中已经被广泛应用,但对于饲料添加剂产品的检测研究还不太多,能作为维生素预混合饲料企业质量监测的手段就更少了。运用近红外光谱仪代替国标的鉴别检测方法,对亚硫酸氢烟酰胺甲萘醌即VK3(MNB)进行快速鉴别试验。结果显示:运用近红外光谱仪先收集多个VK3(MNB)纯品的漫反射光谱,再利用专用的Unscrabler软件进行预处理,然后采用主成分分析法建立校准模型,用此模型识别VK3(MNB),准确性较高。     

利用近红外分析仪预测血浆蛋白粉营养质量指标的探讨

利用近红外分析仪预测血浆蛋白粉中粗蛋白、水分、粗灰分的含量,以不同样品数量(30个、60个、90个样品)定标的分析模型,探讨了近红外分析结果与化学分析结果的误差。结果表明,在所建分析模型数据分布均匀的情况下,以90个样品定标的分析模型,近红外分析结果与化学分析结果误差最小。预计定标的样品数量在200个左右时,近红外分析的结果与化学分析结果可以相当,可以保证近红外分析结果的可靠性。     

对近红外技术检测玉米养分含量的模型进行优化的探讨

本研究旨在探讨对饲料企业应用近红外分析仪检测玉米养分含量的模型进行优化的可行性及模型参数的校正方法。分别采用湿化学方法和近红外分析仪对50个不同的玉米样品进行水分、粗蛋白和粗灰分的测定和比较,测得模型优化前的水分、粗蛋白和粗灰分的质量分数决定系数R2分别为0.893、0.378和0.308。采用斜率/截距校正法对模型进行校正,剔除异常样本,并以30个不同玉米样品作为验证集,得到水分、粗蛋白和粗灰分的质量分数的决定系数R2分别为0.969、0.839和0.903,显示模型优化的效果良好,优化后的模型可用于饲料企业的在线分析,该校正方法可满足饲料企业在使用近红外分析仪过程中的自主优化要求,提升样品分析结果的准确性。     

饲料产品的采样及实验室制备

<正>饲料分析的程序一般为:饲料的采样、制备和保存,样品的预处理、成分分析、分析数据处理及分析报告的撰写。所谓饲料采样就是从整批饲料的原料或成品中抽取具有一定代表性的样品。要正确采样,必须遵守两个原则:第一,采集的样品要均匀,有代表性,能反应全部被测饲料的组分、质量和卫生状况;第二,采样过程中要设法保持原有的理化指标,防止成分逸散或带入杂质。     

粉碎粒度对近红外分析仪测定饲料样品干物质和粗蛋白质含量的影响

近红外光谱技术兴起于 2 0世纪 70年代 ,美、德、英和日等发达国家在其技术研究与应用方面不断取得新的突破。我国从 80年代初在农产品质量分析技术上开展了近红外光谱技术的分析研究。近年来 ,近红外光谱分析技术快速、简便、高效的优势正越来越多地被人们所认识和接受 ,应用范围已由饲料、谷物分析逐步扩展到食品、果蔬、药学等领域。但它也有不足之处 ,其分析技术的测试条件极为严格。由于它是通过建立的数学模型———定标方程来预测样品成分含量的 ,因此定标方程的专一性很强 ,预测样品的品种和成分范围均受定标方程的限制。陈雪秀等的…     

近红外光谱分析技术在饲料质量监测上的应用

<正> 随着我国集约化饲养业及饲料工业的发展,配合饲料的质量愈来愈受到人们的重视。通常的饲料质量监测依靠传统的化学方法,该法既费时又繁琐。对样品均进行破坏性前处理,需熟练的操作人员及昂贵的化学试剂,难以实现快速监测饲料质量的目的。本世纪70年代兴起的农产品及饲料的有机成分的快速分析方法——近红外光谱(NIRS,下同)分析技术为快速监测饲料质量提供了新的手段。NIRS仪首先由美国农业部K.H.Norris开发。该法只需在测试前对样品进行粉碎,应用被测样品的定标软件,在近1分钟内可测出样品的成分含量。该技术具有快速、简便、相对准确等优点,已广泛应用于谷实类、油料籽实、粗饲料、食品等成分分析和质量监测等方面。     

紫花苜蓿青贮饲料粗灰分含量的近红外评定方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术在青贮饲料粗灰分测定中的效果,按照不同苜蓿品种、刈割次数和青贮方法制备了160份紫花苜蓿青贮饲料样品,用液氮冷冻技术制备近红外测定样品,用偏最小二乘回归法建模,对傅里叶变换近红外光谱技术测定青贮饲料新鲜样品中粗灰分含量的可行性进行了分析。结果表明:紫花苜蓿青贮饲料样品粗灰分近红外光谱分析的最佳光谱范围为9 736. 26~4 123. 20 cm-1,交叉检验相关系数(Rcv)和交叉检验标准误(RMSECV)分别为0. 978和0. 177。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0. 978,预测标准误(RMSEP)为0. 207。说明近红外光谱技术可以测定紫花苜蓿青贮饲料鲜样中的粗灰分含量。     

近红外光谱技术在反刍动物饲料分析和模型预测中的应用

近红外光谱技术(Near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)是基于由定义的参考方法测定的化学特征和光在近红外区不同波长的吸收率的相关,通过漫反射(固体)或投射(液体)的方式测量的技术。近红外光谱技术是一种高效快速的现代分析技术,它综合应用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的研究成果,已经越来越多地应用于测定和评价动物饲料成分组成,是一种快速准确可靠的测量方法。它可以监测饲料品质,进行饲粮评价,近几年在预测饲料化学组成和消化率方面也逐渐被发掘和应用。本文总结了近红外光谱技术的优点和影响近红外光谱测定准确性的因素,阐述了近红外光谱的测定方法、定标和测试,以及该技术在反刍动物生产中的研究应用,同时对其存在的问题及未来发展趋势进行了展望。     

近红外光谱分析技术在测定饲料中植酸磷含量上的应用

植酸是一种抗营养因子。传统的用三氯化铁沉淀植酸的化学分析法费时费工,不能满足饲料工业发展的需要。为了寻求快速检测饲料中植酸磷(简称P.P.)含量的手段,本试验运用近红外光谱分析技术(简称 NIRS),分别以植酸磷含量较高的米糠饼和植酸磷含量较低的高粱为样品,对这两种饲料的化学分析法测值与近红外光谱法测值进行了比较。试验结果表明:用48个米糠饼样品和50个高粱样品进行定标,相关系数(R,下同)分别为0.901和0.890,残余标准差(RSD,下同)分别为0.06和0.03;另用不参与定标的25个米糠饼样品和21个高粱样品对定标结果进行检验,R 分别为0.803和0.917,RSD 分别为0.07和0.02。NIRS 法的分析精度基本上可以达到化学分析法的要求。作者认为,达项技术作为饲料中 PP 含量快速分析的手段是可行的。     

荧光定量PCR法的优化及其在牛羊源性成分检测中的应用研究

SYBR Green荧光定量PCR法可对含牛羊源性成分饲料进行快速筛选。本文通过优化PCR条件,将原有的三步法简化为两步法,筛选时间由最初的116min减少至67min,并应用于170份饲料样品的检测。经过筛选,排除了166份阴性样品中的162份样品,占97.6%;被怀疑为阳性样品的8份样品中,有4份样品最终被确认为阳性样品。此方法的应用,将提高饲料中牛羊源成分检测的速度和灵敏度,加强了防止疯牛病传播的保障力度。     

近红外光谱分析技术及其在饲料检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快的光谱学技术,以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在饲料和产品检测方面得到广泛应用。文章就近红外光谱分析技术原理、分析过程、影响近红外光谱分析技术准确性因素及其在饲料检测中的应用作一简述。     

近红外光谱技术在反刍动物营养中的应用

近红外光谱技术以其快速、便捷、无损、绿色等优点,成为动物饲料营养价值评定研究中最具潜力的方法之一。本文简述了近红外光谱技术应用于饲料营养成分含量的测定、饲料的掺假鉴别及定量分析、饲料在瘤胃的降解情况、饲料在动物体内的消化代谢情况和反刍动物采食量预测方面的有效性和准确性,并指出了后续应对已有模型进行不断优化。最终得出结论：目前近红外光谱技术结合化学计量学在饲料营养成分含量的测定、掺假鉴别和定量分析方面的准确性和稳定性较高,而对饲料在瘤胃的降解情况、动物体内消化率和采食量的预测方面,其准确性还有待进一步提高。     

近红外法与传统法对饲料中营养成分测定的对比分析

牧区放牧绵羊在越冬期间因牧草枯乏且营养价值低而导致采食量减少。适时为羊群进行补饲,可保证羊群安全越冬。运用常规检测法和近红外分析技术对高寒牧区羊群所补饲的饲料分别进行干物质、粗灰分、粗蛋白、粗脂肪等8项营养指标的检测,验证近红外分析技术与实验室传统检测方法的结果是否吻合。试验结果:分别利用传统检测方法和近红外分析技术测定9个饲料样本中的干物质、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分、钙、磷等指标,其结果均无显著差异(P>0.05),表明传统方法和近红外分析方法的检测结果基本吻合,同时也证明近红外分析技术可用于饲料成分测定及分析。     

近红外显微成像光谱法快速定性鉴别蛋鸭饲料中的苏丹红

研究应用近红外显微成像光谱技术快速鉴别蛋鸭饲料中的苏丹红。利用近红外显微成像光谱仪采集鸭料、苏丹红及非法添加苏丹红的鸭料样品的光谱信息,对经过预处理后提高信噪比的光谱数据,研究采用间隔变量迭代空间收缩法(iVISSA)进行波段优选,以减少数据冗余信息;采用基于多核学习的支持向量机方法对添加苏丹红的样品进行定性判别。结果显示,该方法灵敏度较高,对验证集样品(添加浓度:0%~2%)鉴别的准确率达到89.2%,能够实现未添加样品和添加浓度≥0.002%样品的准确定性。利用近红外显微成像光谱技术结合化学计量学分析处理方法,整个分析不需前处理,在10 min内即可完成,为饲料中非法添加物的快速检测分析提供新途径。     

利用荧光定量PCR进行饲料中牛羊源性成分检测的快速筛选

通过荧光定量PCR进行饲料中牛羊源性成分的快速筛选研究,其可以快速的检测饲料中是否含有牛羊源性成分,避免了常规检测中大量阴性样品造成的巨大工作量,并首次对饲料中牛羊源性成分进行定量分析,推导出定量计算公式,且灵敏度比常规的PCR检测方法高100倍以上。     

样品集的数据分布特征对建立玉米粗蛋白近红外预测模型的影响

本实验旨在研究当建模样品集的数据分布分别呈正态分布与均匀分布时对构建玉米粗蛋白的傅立叶近红外预测模型的影响,探讨建立近红外光谱预测模型的快速方法。本试验组建3个不同定标集,且其粗蛋白含量的数据分布分别呈现均匀分布(10.00,0.85)、正态分布1(10.02,0.692)、正态分布2(10.01,0.692)特征,建立粗蛋白的近红外预测模型。结果表明:均匀分布、正态分布1和正态分布2所对应的模型的R2分别为0.9879、0.9858、0.9862,RMSECV分别为0.1055、0.1079、0.1069,RSD%分别为1.06、1.08、1.07;均匀分布模型在预测各个范围的粗蛋白时其误差均在0.04以内,而正态分布1模型的误差依次为0.09、0.06、0.02、0.01、0.07、0.10。结果显示,在相同定标样品数下,定标集呈均匀分布时所建预测模型的预测误差变异小,并且在预测含量偏离平均数较大的样品时效果好于正态分布,而正态分布则是在预测含量在接近平均数的样品时有优势;同时在减少一定数量的定标样品后,使用均匀分布的定标集仍然可以保持所建预测模型的准确性。     

近红外光谱分析技术在畜禽粪样成分检测中的应用

随着样品分析技术水平的提高,近红外光谱(NIRS)分析技术不仅在动物饲料原料成分分析及成品饲料质量检测中得到广泛应用,而且在快速检测畜禽粪便养分物质含量方面愈加成熟。本文通过介绍NIRS分析技术的原理特点、国内外应用情况及该技术在畜禽粪样分析中的发展前景,为NIRS更好地应用于畜牧业提供理论依据。     

近红外光谱技术可准确评估家禽饲料原料的植酸磷含量

为确定常规家禽饲料成分中的总磷和植酸磷含量,巴基斯坦、美国、丹麦的大学和饲料公司联合进行的一项研究中采用了近红外光谱技术(NIRS)进行检测。研究人员从美国和加拿大的家禽生产商采集了8种植物来源的饲料原料样品:玉米、豆粕、DDGS、烘焙副产品、小麦、小麦粗粉、菜籽粕、小麦次粉。样品采用标准湿化学技术检测总磷和植酸磷含量。他们发现大多数原料成分存在较大的变化。总磷的实验室检测值与