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41.
6种饲料原料瘤胃降解特性和瘤胃非降解蛋白质的小肠消化率 总被引:3,自引:0,他引:3
本试验旨在研究新疆地区玉米青贮、棉籽壳、苜蓿草粉、苜蓿干草、葡萄籽粕、蕃茄酱渣6种奶牛饲料原料的瘤胃降解特性和瘤胃非降解蛋白质(RUP)的小肠消化率(Idg)。选用3头装有永久性瘤胃瘘管的泌乳荷斯坦奶牛,采用尼龙袋法和改进三步体外法测定饲料原料的干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的瘤胃降解特性以及RUP的Idg和小肠可消化粗蛋白质(IDCP)含量。结果表明:1)苜蓿草粉和玉米青贮的DM有效降解率最高,显著高于次之的苜蓿干草、番茄酱渣(P0.05),葡萄籽粕、棉籽壳最低,显著低于其他原料(P0.05);CP有效降解率为番茄酱渣苜蓿草粉玉米青贮苜蓿干草棉籽壳葡萄籽粕,各原料间差异显著(P0.05);NDF有效降解率为玉米青贮苜蓿草粉棉籽壳苜蓿干草番茄酱渣葡萄籽粕,各组饲料原料间差异显著(P0.05);ADF有效降解率为玉米青贮棉籽壳苜蓿干草番茄酱渣苜蓿草粉葡萄籽粕,各组饲料原料间差异显著(P0.05)。2)苜蓿草粉RUP的Idg和IDCP含量最高,Idg显著高于依次降低的苜蓿干草、玉米青贮、番茄酱渣、葡萄籽粕、棉籽壳(P0.05),IDCP含量与苜蓿干草差异不显著(P0.05),显著高于依次降低的玉米青贮、番茄酱渣、葡萄籽粕、棉籽壳(P0.05)。综上所述,不同饲料原料具有不同的瘤胃降解特性,进入小肠IDCP的含量也不同。玉米青贮的DM、NDF和ADF在瘤胃的有效降解率较高,苜蓿草粉RUP的Idg较高,苜蓿草粉和苜蓿干草的IDCP含量较高。 相似文献
42.
介绍了期刊条码及排版位置、邮发代号及著录方式,调查了80种军队医学期刊条码和邮发代号著录现状和存在的主要问题,建议加强期刊条码和邮发代号著录的宣传教育,规范期刊条码和邮发代号的管理,使期刊编辑人员掌握期刊条码的编制和邮发代号的著录方法,以提高科技期刊的整体质量和水平。 相似文献
43.
反季节层架式平菇栽培技术 总被引:1,自引:0,他引:1
<正>山西长治地处太行山之巅,被太行、太岳山所环绕,构成高原地形,又称"上党盆地"属中温带半湿润大陆性季风气候,冬暖夏凉,昼夜温差大于12℃,年降水量丰富,优越的自然环境为反季节栽培平菇提供了得天独厚的条件,7、8、9月正是河南、河北的高温季节,没有平菇流入长治市场,反季节栽培平菇填补了这一市场空缺。11月到次年2月是冬季的农闲季节,劳力充足,接种制袋与其它农事活动不相矛盾,这样就充分发挥了冬闲劳动力的作用。由于和常规的栽培季 相似文献
44.
一、坚持高标准整地
整地是造林的一项基础性工作,也是提高造林成活率的一项关键技术。一般平原地区,栽植穴的规格以70cm见方为宜,为了便于浇水管理,以先挖沟后挖坑的形式最佳,即按行距挖70cm宽、20cm深的植树沟,然后再在沟内挖定植坑,深度达到50cm即可,这样既有利于苗木生长,又便于浇水,还能够有效地增加天然集水。滨海盐碱地区,应坚持大工程整地,抬高造林地面1~1.5m,宽度和长度视地块大小而定,作成造林水平高床,并在床的四周作成10cm高的埂埝, 相似文献
45.
为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。 相似文献
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47.
【目的】探明新疆梨品种与‘库尔勒香梨’的授粉亲和性和花粉直感。【方法】以9个新疆梨品种和‘砀山酥梨’为‘库尔勒香梨’授粉树,对其花粉萌发伸长、坐果率、果实品质等进行研究。【结果】‘库尔勒香梨’与‘绿梨’和‘砀山酥梨’授粉亲和性最好,亲和性与单果质量呈正相关,与果形指数呈负相关‘。库车阿木特‘’艾温切克’和‘绿梨’授粉单果质量最大‘;砀山酥梨‘’绿梨’和‘阿克苏句句梨’授粉果形指数最小‘;绿梨’授粉果实硬度最小‘;库车阿木特’和‘库尔勒黄酸梨’授粉糖酸比最高‘;库车阿木特’授粉可溶性固形物含量最高‘;库尔勒香梨’自花和‘阿克苏句句梨’授粉维生素C含量最高‘;绿梨’和‘砀山酥梨’授粉正常种子数最多,种子数与其果形指数呈显著负相关。【结论‘】绿梨’与‘库尔勒香梨’的亲和性高,单果质量最大、果实硬度最小,糖酸比、可溶性固形物和维生素C含量适中,适宜作为‘库尔勒香梨’授粉品种。 相似文献
48.
为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量(bi-directional encoder representation from transformer, BERT)和残差结构(residual structure, RS)融合的命名实体识别模型(bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS)。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory, BiLSTM)提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场(conditional random field, CRF)模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89... 相似文献
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