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合理利用小麦代替玉米配制鸡日粮 总被引:3,自引:0,他引:3
近一年来,一些饲料厂和养鸡场为降低成本而开始大量使用小麦代替玉米作为主要的能量饲料.但由于一些养殖户不太熟悉小麦的营养特性,加上个别饲料厂和酶制剂销售商急于牟利,误导消费者,造成小麦使用方法不当,影响了鸡的生产性能,下面就小麦与玉米营养特点的差别和合理使用酶制剂等方面谈一下怎样用小麦代替玉米合理地配制鸡日粮. 相似文献
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[目的]估计广东省规模化猪场仔猪病毒性腹泻(PVD)的群体流行率,分析PVD发生的风险因素。[方法]2013年12月—2014年3月,对广东省197个规模化猪场进行调查和横断面分析研究。[结果]调查发现:广东省规模化猪场的PVD场流行率为48.55%(95%CI:42.27%~56.21%)。PVD流行与猪场规模(OR=1.340,P=0.020)、外来人员进入生产区(OR=4.740,P=0.007)、距县级以上公路距离(OR=0.389,P=0.008)、病死猪无害化处理与否(OR=0.244,P=0.035)有关联。多元logistic回归分析发现:参观者进入生产区(OR=5.003,95%CI:1.555~16.096,P=0.007)是发生PVD的风险因素;免疫猪流行性腹泻和传染性胃肠炎(PED+TGE)二联灭活疫苗(OR=2.012,95%CI:1.035~3.912,P=0.039)、未进行病死猪无害化处理(OR=0.306,95%CI:0.080~1.175,P=0.084)、距县级以上公路距离过近(OR=0.530,95%CI:0.080~1.175,P=0.090)可能是混杂因素。[结论]本研究弄清了广东省规模化猪场PVD的场流行率,确定了参观者进入生产区是发生PVD的风险因素,提示生物安全措施对PVD控制的重要性。 相似文献
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苜蓿多糖对猪瘟兔化弱毒疫苗免疫效果的影响 总被引:7,自引:0,他引:7
用苜蓿多糖作为猪瘟兔化弱毒疫苗的强化剂对60日龄体重18~20 kg的仔猪进行免疫试验研究.B淋巴细胞和抗体水平监测结果表明,苜蓿多糖可使猪外周血液的B淋巴细胞增多,血清抗体水平提高.攻毒试验表明,参试的2批猪,试验组潜伏期(34~72 h和36~68 h),明显长于对照组(12~48 h和14~48 h),发热温度试验组为(40.5~40.9℃和40.6~40.8℃)低于对照组(41.4~42.0℃和41.2~41.7℃),高热期试验组为(30~96 h和46~98 h)低于对照组(72~148 h和72~146h).说明苜蓿多糖对猪瘟疫苗免疫效果具有明显的强化作用. 相似文献
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鸡大肠杆菌病是由大肠杆菌引起的一种传染病 ,各种年龄和品种的鸡都能感染 ,是养鸡业中最常见、危害最严重的疫病之一。鸡大肠杆菌为条件性致病菌 ,鸡群在有应激、饲养管理不好、环境卫生条件差或有其它病毒和细菌性疾病 ,易引起大肠杆菌病的发生。近年来伴随着养殖业的发展 ,养鸡量的增多 ,鸡大肠杆菌病发生与流行日趋严重。大肠杆菌由于血清型繁多 ,加之近年来抗菌药物在养鸡业中的广泛应用 ,使得大肠杆菌的耐药性不断增加 ,并出现了多重耐药菌株 ,给临床上防治大肠杆菌病带来很大困难 ,单纯用一种抗菌药物很难治愈大肠杆菌病。所以对大肠… 相似文献
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犬细小病毒病是由犬细小病毒引起的一种以出血性肠炎或非化脓性心肌炎为临床主要特征的急性传染病 ,又称犬传染性出血性肠炎。该病是近几年来在我国发现的一种新病 ,传染快、死亡率高 ,严重危害养犬业的发展。因此 ,引起了国内外许多学者的高度重视 ,纷纷致力于病原的分离鉴定、诊断方法和免疫方法的研究 ,但对临床治疗方面研究甚少。为了确保养犬业的健康发展 ,笔者在临床上进行了治疗试验。经过几年的试验 ,取得了一定的成效。1 流行特点1.1 品种与发病的关系据资料统计 ,犬细小病毒病主要侵害狼犬、狮子犬、沙皮犬、斗犬等良种犬 ,而土… 相似文献
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基于高光谱成像的生鲜鸡肉糜中大豆蛋白含量检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为快速无损检测生鲜鸡肉糜中超量添加的大豆蛋白含量,采集了鸡肉糜中掺杂的3种典型大豆蛋白的高光谱图像。在鸡肉糜中分别掺入质量分数0~30%的大豆蛋白粉(SPF)、大豆浓缩蛋白(SPC)和大豆分离蛋白(SPI),并于可见-近红外(400~1000nm)光谱范围采集样品的高光谱图像,基于波段运算提取感兴趣区域的平均光谱,建立了原始及预处理光谱的偏最小二乘回归(PLSR)定量模型,发现模型对SPC预测效果最优(R2p=0.9984)、SPF次之、SPI最差。进一步利用二维相关光谱(2DCOS)自相关峰提取特征波长,建立的多光谱模型对于3种大豆蛋白的检测限分别可达0.53%、0.58%和1.02%。将以上多光谱模型应用到原始光谱图像,实现了不同大豆蛋白及其掺假梯度的可视化表征。 相似文献
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基于高光谱成像技术提出了一种八角茴香与其伪品莽草的快速鉴别方法。实验采集400~1000nm范围的高光谱数据,依据样本和背景像素点的光谱特征差异,选择850nm和450nm下的图像并进行差运算,结合阈值法去除背景信息,利用线性拉伸去除样本高度引入的阴影噪声像素点,再结合二值图像区域标记法从样本高光谱数据中自动提取其平均光谱数据;利用平均光谱数据,采用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)选取了4个最优波长:533、617、665、807nm;基于最优波长下的光谱数据,建立了偏最小二乘判别(Partial least square discrimination analysis,PLSDA)模型,模型对鉴别八角和莽草的总体准确率为98.4%;利用所建多光谱模型对外部验证集数据进行预测,总体分类准确率为97.9%。利用常规图像处理技术同时对外部验证集数据进行处理,并对两种技术方法进行了比较,结果表明,依托高光谱成像技术建立的八角和莽草辨识的多光谱分析方法简单、高效,易于实现动态在线便携式检测。 相似文献