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花生秧常规营养成分近红外反射光谱预测模型的建立

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动物营养学报 2019年第1期31卷 452-458页

作者：冯豆蔡阿敏薛宵栗敏杰李改英付彤高腾云河南农业大学牧医工程学院郑州450002

为了探究近红外反射光谱(NIRS)技术在花生秧常规营养成分预测中应用的可行性,试验采集河南省花生秧107份,随机分成定标集(n=83)和验证集(n=24),建立花生秧干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)... 详细信息

为了探究近红外反射光谱(NIRS)技术在花生秧常规营养成分预测中应用的可行性,试验采集河南省花生秧107份,随机分成定标集(n=83)和验证集(n=24),建立花生秧干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、粗灰分(Ash)、钙(Ca)、磷(P) 8种常规营养成分含量NIRS预测模型,并计算验证集预测值与实测值的相关性,验证模型准确度。结果显示:经过标准正态变换(SNV)+一阶导数预处理后,花生秧DM含量预测效果最佳[定标相关系数(RSQcal)=0.989、决定系数(RSQv)=0.968 2];经过SNV+去趋势校正+一阶导数预处理后,NDF含量预测效果最佳(RSQcal=0.966、RSQv=0.937 3);经过SNV+去趋势校正+二阶导数处理后,CP含量预测效果最佳(RSQcal=0.923、RSQv=0.903 6);而经过不同预处理后EE、ADF含量的RSQcal> 0.7、0.9>RSQv> 0.7,Ca、P、Ash含量的RSQcal<0.7、RSQv<0.7,预测效果不理想。综合得出:NIRS技术对花生秧中DM、NDF、CP含量能精准预测,对EE、ADF含量能粗略预测,而对Ca、P、Ash含量不能预测。

关键词：近红外反射光谱花生秧常规营养成分

燕麦草常规营养成分含量近红外预测模型的建立

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动物营养学报 2022年第2期34卷 1334-1342页

作者：张书阅熊安然潘予琮余诗强蒋林树熊本海北京农学院动物科学技术学院奶牛营养学北京市重点实验室北京102206 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所北京100193

本试验旨在构建燕麦草常规营养成分含量的近红外预测模型。试验于2017—2019年,从我国京津冀等地区的牧场及种植基地收集了80份不同品种、不同产地和不同成熟度的燕麦草,参照燕麦草常规营养成分国标检测方法测定采集80份样品中水分(MSTR... 详细信息

本试验旨在构建燕麦草常规营养成分含量的近红外预测模型。试验于2017—2019年,从我国京津冀等地区的牧场及种植基地收集了80份不同品种、不同产地和不同成熟度的燕麦草,参照燕麦草常规营养成分国标检测方法测定采集80份样品中水分(MSTR)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)和粗灰分(Ash)含量并进行燕麦草近红外光谱采集。使用OPUS7.5中的偏最小二乘(PLS)化学计量学方法将燕麦草的光谱图和理化指标进行关联,交叉检验法评价预测模型效果。结果显示:不同来源的燕麦草中MSTR、CP、NDF、ADF、EE和Ash含量变异较大;MSTR、CP、NDF、ADF和Ash含量预测模型校正决定系数(RSQcal)为0.886~0.977,交叉验证决定系数(1-VR)为0.84~0.95,交叉验证相对分析误差(RPDCV)为2.50~4.23,定标效果较为理想,外部验证预测决定系数(RSQv)为0.846~0.945,预测相对分析误差(RPDV)为2.57~4.20,表明模型均可应用于实际检测且适用性良好;EE含量预测模型RSQcal为0.870,1-VR为0.772,RPDCV为1.80,外部验证结果 RSQv为0.735,RPDV为1.95,模型效果不理想,不能应用于实际检测。综上所述,本试验初步建立燕麦草中MSTR、CP、NDF、ADF和Ash含量的近红外预测模型效果较好,为生产中快速高效测定燕麦草常规营养成分提供技术支撑。

关键词：燕麦草常规营养成分近红外光谱技术模型构建

苜蓿干草常规营养成分含量近红外预测模型的建立

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动物营养学报 2019年第10期31卷 4684-4690页

作者：何云张亮武小姣郑爱荣刘薇贺永惠牛岩王跃先张晓霞河南科技学院动物科技学院新乡453003 河南省畜牧局饲草饲料站郑州450008

本试验旨在建立一线生产企业所用苜蓿干草常规营养成分含量的近红外预测模型。从9个省份的奶牛场及牧草生产企业采集265个苜蓿干草草捆样品,利用近红外光谱技术,采用偏最小二乘(PLS)的化学计量学方法,结合4种散射校正和10种导数处理方法... 详细信息

本试验旨在建立一线生产企业所用苜蓿干草常规营养成分含量的近红外预测模型。从9个省份的奶牛场及牧草生产企业采集265个苜蓿干草草捆样品,利用近红外光谱技术,采用偏最小二乘(PLS)的化学计量学方法,结合4种散射校正和10种导数处理方法,建立苜蓿干草干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(Ash)含量这5个指标的近红外预测模型。结果显示:CP含量的预测决定系数(RSQ V)和外部验证相对分析误差(RPD V)最高,而DM、NDF和ADF含量的RSQ V和RPD V略低于CP;DM、CP、NDF和ADF含量这4个指标的RSQ V均大于0.80、RPD V均大于2.50,说明这4个指标的建模效果较好,能用于实际含量测定;Ash含量的RSQ V和RPD V分别为0.793和2.102,分别低于0.80和2.50,说明Ash含量的预测模型仅能用于粗略筛选,暂不能用于实际含量测定。综上所述,本试验初步建立苜蓿干草DM、CP、NDF和ADF含量这4个指标的近红外预测模型,为生产中快速高效测定苜蓿干草这4个指标提供了便利。

关键词：近红外光谱技术苜蓿干草常规营养成分

西南喀斯特山区120种野生牧草的常规营养成分含量及其聚类分析

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动物营养学报 2022年第8期34卷 5255-5269页

作者：王德凤韩勇袁超张乃锋崔凯杨洋贵州省畜牧兽医研究所贵阳550025 中国农业科学院饲料研究所北京100081

为促进野生牧草资源科学利用,促进生态环境保护与草牧业持续健康发展双赢,本研究采集了西南喀斯特山区有代表性的120种野生牧草,进行常规营养成分含量测定,并根据营养价值对其进行聚类分析。结果表明:西南喀斯特山区14种野生豆科牧草粗... 详细信息

为促进野生牧草资源科学利用,促进生态环境保护与草牧业持续健康发展双赢,本研究采集了西南喀斯特山区有代表性的120种野生牧草,进行常规营养成分含量测定,并根据营养价值对其进行聚类分析。结果表明:西南喀斯特山区14种野生豆科牧草粗蛋白质(CP)含量在9.93%~27.17%,粗脂肪(EE)、粗灰分(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、钙(Ca)、磷(P)含量分别在1.44%~10.38%、13.93%~38.03%、24.44%~66.68%、1.07%~2.64%、0.09%~0.85%;27种野生禾本科牧草CP、EE、CF、NDF、Ca、P含量分别在3.68%~22.70%、0.51%~5.18%、28.18%~47.50%、46.21%~77.87%、0.62%~2.66%、0.08%~0.40%,CP含量与CF含量呈负相关(P 营养价值相似,与其他牧草距离较远。

关键词：野生牧草常规营养成分相关性聚类分析草牧业

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奶牛全混合日粮常规营养成分含量近红外快速检测模型的构建与应用

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动物营养学报 2020年第7期32卷 3420-3427页

作者：曹明月郑爱荣娄渊志李贤马爱华兰剑兰尊海河南海瑞正检测技术有限公司郑州450001 河南省饲草饲料站郑州450008 延津县农业农村局延津453200 驻马店市兽药饲料(动物产品)质量检验监测中心驻马店463000 河南牧业经济学院郑州450046

本研究主要利用近红外光谱(NIRS)技术构建奶牛全混合日粮(TMR)常规营养成分含量快速检测模型,并探究其应用的可行性。选取542份奶牛TMR为研究对象,随机分成定标集(n=481)和验证集(n=61)。运用偏最小二乘法,结合4种散射校正和10种导数处... 详细信息

本研究主要利用近红外光谱(NIRS)技术构建奶牛全混合日粮(TMR)常规营养成分含量快速检测模型,并探究其应用的可行性。选取542份奶牛TMR为研究对象,随机分成定标集(n=481)和验证集(n=61)。运用偏最小二乘法,结合4种散射校正和10种导数处理方法,建立奶牛TMR干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、淀粉(Starch)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、氨基酸总量(total AA)7种常规营养成分含量NIRS预测模型,并验证其模型的准确度。结果表明:CP含量的预测决定系数(RSQV)和外部验证相对分析误差(RPDV)最高,而DM、NDF、ADF、total AA含量略低于CP;DM、CP、NDF、ADF、total AA含量的RSQV均大于0.83,RPDV均大于2.50,表明这5个指标可达到精准预测效果,能达到实际生产检测应用的水平;而EE含量的RSQV和RPDV分别为0.788和2.192,分别低于0.80和2.50,表明EE含量的模型仅能达到粗略估测水平,暂不能用于实际生产应用的准确测定。而Starch含量的RSQV和RPDV分别为0.562和1.504,分别低于0.66和2.00,表明该预测模型效果不理想,不能用于Starch含量的预测。综上所述,本研究初步建立TMR的NIRS预测模型可精准预测DM、CP、NDF、ADF、total AA 5个指标的含量,只能粗估预测EE含量,尚不能预测Starch含量,这为TMR数据库的建设和实际生产的快速测定提供了便利。

关键词：近红外光谱技术全混合日粮常规营养成分

建立近红外特征波长模型快速测定羊草常规营养成分的研究

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草地学报 2019年第4期27卷 867-873页

作者：陈积山朱瑞芬张强杜优颖孔晓蕾黑龙江省农业科学院草业研究所

本研究采用近红外光谱法快速测定羊草(Leymus chinensis)中的常规营养成分,利用无信息变量消除法(unknown variable elimination,UVE)、随机蛙算法(random frog algorithm,RF)结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立了羊草品质测定模型,有效降低了冗余无信息变量,提高了模型的测量精度和稳定性。研究发现利用UVE-PLS筛选建立的羊草品质测定模型优于全光谱PLS和RF-PLS筛选建立的模型;UVE-PLS模型显著降低了交叉验证均方根误差和预测均方根误差,提高了校正集决定系数、交叉验证决定系数及预测集决定系数。研究表明UVE-PLS模型在测定羊草中的水分、粗蛋白、酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维是可行的,校正集决定系数和预测集决定系数95%~98%。

关键词：羊草常规营养成分近红外特征波长无信息变量消除法随机蛙跳

玉米DDGS常规营养成分和代谢能与鸭酶水解物总能相关性研究

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畜牧兽医学报 2019年第10期50卷 2032-2040页

作者：魏杰谢明唐静吴永保张琪侯水生中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室

旨在研究不同来源玉米DDGS的常规营养成分(GNC)和代谢能(ME)与鸭酶水解物总能(EHGE)的相关性。本研究测定了11种不同来源玉米DDGS的GNC和鸭EHGE,以EHGE结果为依据,选出EHGE相差较大、呈一定能量梯度的5个玉米DDGS,将其与玉米淀粉配制成... 详细信息

旨在研究不同来源玉米DDGS的常规营养成分(GNC)和代谢能(ME)与鸭酶水解物总能(EHGE)的相关性。本研究测定了11种不同来源玉米DDGS的GNC和鸭EHGE,以EHGE结果为依据,选出EHGE相差较大、呈一定能量梯度的5个玉米DDGS,将其与玉米淀粉配制成粗蛋白质(CP)含量均为20%的5种混合饲粮。选取84只健康的成年雄性北京鸭,随机分为7组,每组12只鸭,其中2只备用。前5组分别饲喂以上CP含量均为20%的5种混合饲粮、第6组饲喂玉米淀粉以及第七组禁食作为内源能损失组,通过套算法测定不同玉米DDGS的表观代谢能(AME)、真代谢能(TME)和EHGE。结果显示:1)不同玉米DDGS的GNC存在较大变异,尤其是粗脂肪(EE)、粗灰分(Ash)和粗纤维(CF),变异系数均大于15%,仅总能、粗脂肪与EHGE分别呈显著和极显著正相关(r=0.651,P<0.05;r=0.769,P<0.01);2)混合饲粮EHGE与其AME和TME均呈极显著线性正相关(r=0.998,P<0.0001;r=0.999,P<0.0001),回归方程分别为AMEmix=0.780×EHGEmix+3.096(R2=0.997,P<0.0001)、TMEmix=0.778×EHGEmix+4.556(R2=0.997,P<0.0001);3)选取的5种玉米DDGS的EHGE分别为11.98、12.73、13.17、14.49、15.24MJ·kg^-1,AME分别为12.41、12.93、13.20、14.37、14.68MJ·kg^-1,TME分别13.77、14.27、14.57、15.73、16.05MJ·kg^-1,其EHGE与AME和TME均呈极显著线性正相关(r=0.995,P=0.0004;r=0.996,P=0.0003),回归方程分别为AMEDDGS=0.728×EHGEDDGS+3.677(R2=0.991,P=0.0004)、TMEDDGS=0.732×EHGEDDGS+4.980(R2=0.992,P=0.0003)。不同来源玉米DDGS的GNC变异较大,EE、Ash、CF变异尤为显著;玉米DDGS和混合饲粮的鸭EHGE与其ME呈显著线性正相关,可采用线性回归模型利用鸭EHGE估测ME。

关键词：鸭玉米DDGS 常规营养成分酶水解物总能代谢能相关性

高寒草甸牧草常规营养成分与总能预测模型的建立

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西北农业学报 2018年第10期27卷 1416-1422页

作者：韩小东刘慧丽郝力壮刘书杰王迅省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室青海省高原放牧家畜动物营养与饲料科学重点实验室西宁810016 青海高原牦牛研究中心西宁810016 青海大学畜牧兽医科学院西宁810016

建立高寒草甸牧区牧草养分与牧草总能之间的能值预测模型,为高寒草地健康评价及家畜管理提供理论及技术支持。以牧草干物质(DM,x1)、粗蛋白(CP,x2)、粗灰分(Ash,x3)、酸性洗涤纤维(ADF,x4)、中性洗涤纤维(NDF,x5)、钙(Ca,x6)、磷(P,x7)... 详细信息

建立高寒草甸牧区牧草养分与牧草总能之间的能值预测模型,为高寒草地健康评价及家畜管理提供理论及技术支持。以牧草干物质(DM,x1)、粗蛋白(CP,x2)、粗灰分(Ash,x3)、酸性洗涤纤维(ADF,x4)、中性洗涤纤维(NDF,x5)、钙(Ca,x6)、磷(P,x7)7种常规营养成分作为自变量,牧草总能(GE,y)作为依变量,建立高寒草甸暖季和冷季牧草不同自变量组合与总能之间的回归方程。结果表明:暖季牧草的DM、ADF和NDF与GE呈正相关,CP、Ash、Ca、P与GE呈负相关;冷季牧草的CP、Ash、ADF、Ca、P与GE呈正相关,DM和NDF与GE呈负相关,其中P与GE有较强的相关性;预测准确性较高的模型为:y=9 469-57.71x1+1.34x2-11.06x3+7.70x4+11.38x6+2 306x7,R2=0.906 3,CV=0.69%;y=-6 117+93.81x1+39.82x2+230.61x3+15.54x4-65.96x6-8 000x7,R2=0.815 9,CV=2.44%。综合得出,在高寒草甸草场可选择以牧草DM、CP、ADF、Ash、P建立与GE相关且准确性更高的预测模型。

关键词：高寒草甸常规营养成分总能预测因子预测方程

我国DDGS常规营养成分和部分安全指标的测定

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华北农学报 2011年第S1期26卷 302-308页

作者：孟艳莉李秋菊李超邓立康张军民中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室北京100193 河南农业大学牧医工程学院河南郑州450002 中粮生化能源事业部研发部北京100020

测定了我国17个不同来源DDGS(A～Q)的色泽(L*、a*和b*值)、容重、水溶物含量和常规营养成分及10个DDGS(A、C、D、E、F、G、H、L、O和Q)的AFB1和三聚氰胺含量。结果表明:A～Q的L*、a*和b*值范围分别为33.32～44.34、6.08～10.43和7.45～1... 详细信息

测定了我国17个不同来源DDGS(A～Q)的色泽(L*、a*和b*值)、容重、水溶物含量和常规营养成分及10个DDGS(A、C、D、E、F、G、H、L、O和Q)的AFB1和三聚氰胺含量。结果表明:A～Q的L*、a*和b*值范围分别为33.32～44.34、6.08～10.43和7.45～15.42,容重范围为345～545 g/L,水溶物平均含量为26.17%,总能、粗蛋白、粗脂肪、NDF、ADF、钙、总磷和非植酸磷平均含量分别为19.07 MJ/kg,27.85%,9.06%,42.20%,12.81%,0.07%,0.64%和0.56%。同一厂家不同批次的DDGS(A和B,C和D,H和I)的L*值、b*值、容重、水溶物含量、总能、干物质、粗蛋白、粗脂肪、NDF、ADF、钙、总磷、非植酸磷含量的变异系数都低于17个不同来源的DDGS(A～Q)。湿法生产DDGS(A、B、C、D和F)和非玉米DDGS(P和Q)的粗脂肪含量低于6%。DDGS的水溶物含量与总磷和非植酸磷含量呈中等程度相关。DDGS的AFB1含量范围为2.33～22.45μg/kg,三聚氰胺未检出。本研究表明,不同原料和加工工艺的DDGS物理性状和营养成分变异性大,本试验检测的10个DDGS应用于动物生产中是安全的。

关键词：不同来源DDGS 常规营养成分 AFB1 三聚氰胺