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为探究包被活性干酵母在仔猪上的应用效果,本试验选取28日龄仔猪36头(杜×长×大),随机分成2个处理组,每组4个重复,每重复1栏猪,每栏4头猪。对照组饲喂基础日粮,试验组饲喂基础日粮+500 g/t的包被活性干酵母,试验期17 d。试验开始和第14天检测仔猪生长性能指标,试验结束测定胃肠道中的酵母活菌数及其他微生物的数量。结果显示:日粮中添加500 g/t的包被活性干酵母,平均日增重提高了6.8%(P > 0.05),料重比降低了9.5%(P > 0.05),第一周腹泻率降低57.1%(P < 0.05),第二周腹泻率降低了75.1%(P < 0.05)|饲喂包被活性干酵母后,仔猪胃肠道各部位中酵母活菌数在106 ~ 108 cfu/g,其中回肠酵母活菌数最高( > 108 cfu/g)|仔猪回肠中大肠杆菌数量显著降低(P < 0.05),盲肠中大肠杆菌有降低趋势(P < 0.1)。以上结果表明,包被活性干酵母能耐受饲料制粒高温和胃肠道环境,维持较高活性,日粮中添加500 g/t包被活性干酵母能够改善仔猪生长性能,预防仔猪腹泻,且能降低肠道中的大肠杆菌数量。
[关键词] 包被|活性干酵母|仔猪|生长性能|大肠杆菌 相似文献
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为了提高基于仿生嗅觉的鱼粉品质检测装置的鉴别能力,该文利用自主设计的仿生嗅觉鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。依据各传感器对样本的响应曲线,提取传感器特征值(10×6个)构成原始特征矩阵,后对传感器阵列特征值进行归一化处理,以紧凑性作为评价特征选择方法合理性的标准,采用了3种单特征排序方法(MIC、χ^2、F-test),3种多特征排序方法(RF、LR、SVM),4种特征递减消除方法(RFRFE、SVMRFE、DTRFE、LRRFE)对不同品质的鱼粉进行分类准确率检验,得到基于随机森林的特征递减消除算法(RFRFE)的紧凑性最好,此时最佳的分类准确率为98.3%,特征数目为33个。优化后的传感器阵列特征发生了明显的变化,传感器阵列由原来的10个变为了8个,去掉了传感器TGS2620和传感器TGS2600,特征值也减少了45%。为了避免选择偏差,采用了10折交叉验证方法,再次得到了RFRFE算法具有更佳的紧凑性。该特征选择方法为利用仿生嗅觉技术鉴别其他动物源性原料样本的特征优化提供了新的方法和参考。 相似文献
106.
对青枯病抗性不同的番茄品种根际细菌生理群数量变化进行了研究.结果表明,番茄根际细菌种群和数量的变化随品种抗性、生育期不同和季节的变化而变化,其中氨化细菌的数量与番茄青枯病抗性呈正相关;根际细菌中氨化细菌、硝化细菌、好气纤维素分解细菌、固氮细菌和反硫化细菌等数量均表现为夏季高于冬季,而厌气纤维素分解细菌和硫化细菌的数量则表现为冬季高于夏季. 相似文献
107.
利用红麻种子特殊颜色低产材料SCS1与高产抗病新品种(系)KB2、KB11回交两次、从后代中选育出种子特殊颜色SCS11-06-1、SCS11-09等六个品系用74-3和KB2作双重对照,其中SCS11-06-1、SCS11-9表现突出,在三重复产量对比试验中,比74-3分别增产35.4%和37.5%,达到或超过了KB2的产量水平。且在人工接炭疽病菌条件下,SCS11-06-1、SCS11-09均表现为高抗水平,高产抗病不早花特殊颜色种子标记品系的成功转育,将来对规范我国红麻种子市场,减少或消除假冒伪劣种子的流通将起重要作用。 相似文献
108.
甘蓝型油菜无花瓣品系的选育研究 总被引:14,自引:0,他引:14
对品种间杂交选育成的甘蓝型无花瓣品系及其有花瓣的近等基因系列初步研究表明,无花瓣品系的花器组成明显比有花瓣品质增大,除一次有效分枝和一次有效角果略多外,农艺性状较差,有待继续提高,幼蕾蛋白质反相高效液相色谱分析表明,无花瓣品系花蕾较有花瓣品系多一种蛋白,其他几种蛋白含量也有明显变化。 相似文献
109.
为了研究中药提取物对肉用型凌云乌鸡屠宰性能和肉品质的影响,随机选取1800只1日龄凌云乌鸡随机分为2组,每组3个重复进行为期120d的饲养试验。在饲养过程中,对照组饲喂基础饲粮;试验组饲喂基础饲粮+300mg/kg的中药提取物。结果显示,在活重、屠体重、半净膛率、全净膛率、胸肌率、腿肌率这些指标中试验组明显高于对照组(p0.05);并且对凌云乌鸡的肉品质有一定改善作用。本试验设计的中药提取物能够明显提高凌云乌鸡的屠宰性能,对凌云乌鸡的肉品质起到一定改善作用。 相似文献
110.
纹理一致性影响着实木地板档次,针对目前实木地板纹理分类速度慢、精度低的问题,提出一种适合区分直纹、抛物纹、乱纹3类纹理的在线检测方法。方法首先对纹理图像进行缩小,运用视觉心理学的Tamura方法提取粗糙度、对比度、方向度、线性度、规整度、粗略度等6个纹理特征;同时在原图像提取反映图像全局信息的灰度均值、方差、熵等3个统计量;然后,运用主成分分析法(PcA)对3类纹理9个特征进行降维融合操作;最后,采用线性判别分析方法(LDA)构建3类纹理的辨识模型。采用200幅实木地板纹理图像进行实验,当主成分个数为7时,分类正确率稳定达到85%,较传统Tamura方法的83%和全局基本统计量的70%有所提高;特征提取时间为0.5548S,比缩小前图像的Tamura特征提取时间55.7000S明显减低,而分类正确率没有明显变化。 相似文献