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不同蛋白来源的代乳粉代替全乳饲喂犊牛的试验报告 总被引:4,自引:0,他引:4
试验是将16头8~12日龄的荷斯坦奶公犊随机分为3组,每组4头犊牛。A组饲喂以大豆浓缩蛋白为蛋白源的代乳粉,B组饲喂以大豆浓缩蛋白和玉米蛋白为蛋白源的代乳粉,C组饲喂牛奶。试验期为51d。试验结果表明,以大豆浓缩蛋白加玉米蛋白为蛋白源的代乳粉组的日增重优于其它2组,它们的日增重分别是:A组为450.98g,B组为579.74g,C组为510.29g。在试验期间,3组的犊牛的血清钙、磷、铁、总蛋白、血糖、尿素氮和甘油三酯的浓度无明显差异(P>0.05)。2组代乳粉组都比牛奶组饲养成本低,B组最低。 相似文献
4.
奶牛养殖的高成本和低效率阻碍着国内奶业发展,图像信息技术可以帮助生产管理者更加客观、有效地评价奶牛健康状况和生产需要,减少动物应激,提高牧场智能化管理水平。本文综述了可见光相机、热成像相机和深度相机的成像原理,评价了奶牛生产中图像信息技术的应用方法和效果,整理了图像可视系统在体重测定、体况评分、动物体温监测、步态评分、采食量测定、卧床行为监测等项目中的研究进展,探讨可视系统在准确率、灵敏度、误差等方面的表现。该技术可以应用于牧场管理者对畜群的日常观察,为日后牧场全自动化建设做准备。 相似文献
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT... 相似文献
7.
本试验旨在研究饲粮中添加没食子酸对断奶前犊牛生长性能及血浆生化、抗氧化和免疫指标的影响。试验选取12头体重(39.52±1.68) kg的新生荷斯坦犊牛,随机分为2组,每组6头。对照组开食料中不添加没食子酸,没食子酸组开食料中添加1 g/kg没食子酸,同时2组每头犊牛均饲喂牛奶6 L/d。试验期56 d。结果表明:1)第29~56天,没食子酸组开食料采食量和平均日增重显著高于对照组(P<0.05)。2)第56天,没食子酸组血浆过氧化氢酶(CAT)活性(P=0.05)和总抗氧化能力(T-AOC)(P<0.05)显著高于对照组,血浆MDA含量显著低于对照组(P=0.05)。第28天,没食子酸组血浆免疫球蛋白G(IgG)含量极显著高于对照组(P=0.01),血浆肿瘤坏死因子-α(TNF-α)含量显著低于对照组(P<0.05)。第56天,没食子酸组血浆免疫球蛋白A(IgA)含量显著高于对照组(P<0.05),血浆TNF-α含量极显著低于对照组(P<0.01)。由此可见,饲粮中添加没食子酸可以提高断奶前犊牛生长性能,提高抗氧化能力,增强犊牛免疫力。 相似文献
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本研究探讨分别添加3株复合乳酸菌制剂(植物乳杆菌、布氏乳杆菌和凯氏乳杆菌为A-LAB组)和单一植物乳杆菌制剂(B-LAB组)对水稻秸青贮品质及有氧稳定性的影响,以期减少青贮发酵和利用过程中的营养损失。试验以新刈割水稻秸为原料,对照组不使用添加剂,A-LAB组和B-LAB组的乳酸菌添加量都是1×105CFU/g(占鲜重)。结果表明:A-LAB组丁酸菌和酵母菌数量、干物质损失率(DML)、氨态氮/总氮等均显著低于另2个处理组(P<0.05);A-LAB组乳酸、乙酸含量最高,pH值显著低于对照组(P<0.05),与B-LAB组差异不显著(P>0.05)。A-LAB组的有氧稳定性最好(380 h),对照组(288 h)低于B-LAB组(323 h),结果提示向青贮原料中添加复合乳酸菌制剂在保存青贮养分和提高有氧稳定性方面效果最佳。 相似文献
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