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1.
以山西9个不同居群的白羊草(Bothriochloa ischaemum)为研究对象,采用常规分析方法对其营养价值进行评价,探究营养品质随生育期的动态变化,结果表明,随生育期的不断推进,山西9个白羊草居群的粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)含量逐渐降低,而中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和酸性洗涤木质素(ADL)含量呈相反的变化趋势。同一生育期内,不同居群的CP、EE、NDF、ADF和ADL含量均差异显著(P0.05)。拔节期,襄汾居群的CP、EE含量最高,NDF、ADF和ADL含量最低,具有最高的营养价值;孕穗期,沁源居群的CP和EE含量最高,营养价值最高,太谷居群次之;抽穗、开花和成熟期的营养成分含量综合表现以太谷居群最好,其次是沁源和原平居群。 相似文献
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本研究利用近红外光谱(NIRS)技术构建高羊茅(Festuca arundinacea)干草的近红外预测模型，于甘肃省庆阳市采集101份高羊茅样品，将湿化学分析结果和NIRS结合，利用改良偏最小二乘法(MPLS)进行预测模型的建立和验证。最终建立了高羊茅干草干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)、灰分(Ash)这7种营养成分的预测模型，其中建立的CP和DM的预测模型外部验证相对分析误差(RPD)值为3.53和2.55，预测模型的预测效果较好，可以用于实际生产中预测成分含量；OM、 NDF、 ADF、EE和Ash的预测模型RPD值为2.17、2.04、2.06、2.06和2.02，所预测的结果可以作为一些饲料生产中的参考。 相似文献
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《动物营养学报》2021,33(7)
本研究旨在探讨近红外光谱(NIRS)技术在定量分析高寒草原天然牧草营养品质的可行性。试验于2015—2018年,每年6—9月份,从青藏高原高寒草原放牧研究样地收集不同放牧强度(0、3.6、5.3、7.6只/hm2)的混合和4个优势种(莎草科矮生嵩草、蓼科珠芽蓼、蔷薇科金露梅和豆科锦鸡儿)牧草样品共计1 280份,随机分为定标样品集(n=854)和预测样品集(n=426),建立天然牧草干物质(DM)、粗脂肪(EE)、粗蛋白质(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)含量及体外干物质消化率(IVDMD)和估算代谢能(EME)营养品质近红外光谱(NIRS)预测模型,实现天然牧草营养品质的快速和准确评估。结果显示:牧草DM、CP、EE、ADF、NDF含量及IVDMD和ME变异较大;DM、CP、ADF、NDF含量及IVDMD和EME的NIRS预测模型的验证决定系数(R2CV)为0.992～0.999,外部验证相对分析误差(RPD)为3.82～5.97,取得了最佳的定标效果,且定标方程均具较好的预测能力,能够成功应用于日常分析。EE含量的NIRS预测模型的R2CV为0.837,外部RPD为2.30,定标效果不理想,定标模型虽不能用于准确的定量分析测定,但仍能应用于牧草EE含量的粗略测定。综上所述,本研究建立的高寒草原天然牧草DM、CP、ADF、NDF含量及IVDMD和EME的NIRS预测模型能够成功应用于日常分析。 相似文献
4.
为快速、高效、无损评定无芒雀麦干草营养价值,将101份样品的7种营养成分湿化学分析结果与近红外光谱结合,通过标准正态变量变换（SNV）、去散射处理（Detrend）和标准多元离散矫正处理（Standard MSC）等预处理方法,利用改良偏最小二乘法（MPLS）和主成分分析（PCA）等算法分别建立了粗蛋白质（CP）、干物质（DM）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、粗脂肪（EE）、灰分（Ash）和有机物（OM）的近红外预测定标模型。结果表明：CP和EE外部验证分析误差的值（RPD）为3.0089和2.7721,预测模型准确性较高,可以用于实际生产中的含量测定;NDF和ADF的RPD值仅次于CP和EE,分别为2.1421和2.0678,预测模型可以用于粗略的预测;DM、OM和Ash的RPD值为1.7718、1.1548和1.3602,预测模型效果不理想。综上所述,构建的无芒雀麦CP、EE、NDF和ADF含量模型效果较好,为快速、高效、无损评定无芒雀麦干草营养价值提供理论依据与技术支撑。 相似文献
5.
为了快速测定内蒙古锡林郭勒盟草原天然牧草的营养成分,试验选用内蒙古锡林郭勒盟草原2016年5-11月份的主要牧草及混合牧草样品共407份,研究利用近红外漫反射全光谱扫描技术结合实验室检测数据,用修正偏最小二乘法（MPLS）,进行粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、木质素（ADL）、粗灰分（Ash）、粗脂肪（EE）、钙（Ca）、磷（P）的定标和验证。结果表明：Ca、NDF、DM、CP、Ash的外部验证相对分析误差RPD（SD/SEP）均 > 3,NIRS预测值与化学值的相关系数RSQ均在0.9以上,说明这5个指标的定标效果较好, 建立的定标模型可以用于实际检测;ADF外部验证相对分析误差2.5 相似文献
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利用近红外光谱技术分析玉米秸秆和小麦秸秆的营养成分 总被引：1，自引：0，他引：1
《草业科学》2020,(6)
为利用近红外光谱技术(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)分别建立玉米秸秆(corn straw)和小麦秸秆(wheat straw)的近红外预测模型,本研究从甘肃、新疆和河南3个省(区)共采集玉米秸秆样品155份、小麦秸秆样品135份,选取玉米秸秆124份作为定标集、31份作为验证集,小麦秸秆108份作为定标集、27份作为验证集,利用近红外光谱技术结合改良偏最小二乘法(MPLS)等化学计量学方法分别建立玉米秸秆和小麦秸秆的干物质(dry matter,DM)、粗蛋白(crude protein, CP)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)和酸性洗涤木质素(acid detergent lignin, ADL) 5个指标的近红外预测模型。结果表明:1)玉米秸秆DM、CP、NDF、ADF和ADL的平均含量分别为94.60%、 5.16%、 63.88%、 36.33%和3.32%;小麦秸秆DM、 CP、 NDF、 ADF和ADL的平均含量分别为95.35%、3.42%、77.31%、46.59%和6.84%。2)玉米和小麦秸秆的CP含量预测模型交互验证决定系数(1-VR) 0.90,且外部验证决定系数(RSQ) 0.84,构建的模型可以用于实际预测。3)玉米秸秆DM、NDF、ADF和小麦秸秆DM各指标定标模型的1-VR值在0.80左右,可以粗略地预测其营养成分含量,其余各指标模型预测效果不太理想,模型需要进一步优化。综上所述,本研究为生产实践中快速预测玉米和小麦秸秆营养成分含量提供了理论依据,并且通过NIRS建立了其近红外预测模型。 相似文献
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8.
在甘肃省民勤县采集227份青贮玉米(Zea mays)样品,采用改良偏最小二乘的化学计量学方法,用3种导数处理和10种光谱散射处理相结合的方法,建立青贮玉米原料不同部位(组织)的干物质、有机物、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)和酸性洗涤木质素(acid detergent lignin,ADL)等养分含量的近红外预测模型,旨在利用近红外光谱技术建立青贮玉米不同部位(组织)养分含量的近红外预测模型.结果表明:1)ADF含量预测模型的决定系数(coefficient of determination for validation,RSQV)和外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation,RPD)均高于其他成分,而NDF、粗蛋白和有机物含量的RSQV和RPD均低于ADF;ADF、NDF、粗蛋白和有机物这4个指标的RSQV均大于0.9,且其RPD均大于2.5,能用于实际生产中准确分析;2)粗脂肪含量的RSQV和RPD分别为0.701和1.838,建立的模型只能用于样品的粗略预测;3)干物质、ADL含量的RSQV和RPD分别为0.525和1.549、0.631和1.602,这2种营养成分的预测模型不能用于实际生产中的检测,模型还需要进一步优化.综上所述,本试验初步建立了青贮玉米不同部位(组织)ADF、NDF、粗蛋白和有机物含量这4种营养成分近红外预测模型,能够应用于生产实际. 相似文献
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青贮玉米不同部位(组织)养分含量近红外预测模型的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
《草业科学》2021,(9)
在甘肃省民勤县采集227份青贮玉米(Zea mays)样品,采用改良偏最小二乘的化学计量学方法,用3种导数处理和10种光谱散射处理相结合的方法,建立青贮玉米原料不同部位(组织)的干物质、有机物、粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)和酸性洗涤木质素(acid detergent lignin, ADL)等养分含量的近红外预测模型,旨在利用近红外光谱技术建立青贮玉米不同部位(组织)养分含量的近红外预测模型。结果表明:1) ADF含量预测模型的决定系数(coefficient of determination for validation, RSQV)和外部验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation, RPD)均高于其他成分,而NDF、粗蛋白和有机物含量的RSQV和RPD均低于ADF;ADF、NDF、粗蛋白和有机物这4个指标的RSQV均大于0.9,且其RPD均大于2.5,能用于实际生产中准确分析;2)粗脂肪含量的RSQV和RPD分别为0.701和1.838,建立的模型只能用于样品的粗略预测;3)干物质、ADL含量的RSQV和RPD分别为0.525和1.549、0.631和1.602,这2种营养成分的预测模型不能用于实际生产中的检测,模型还需要进一步优化。综上所述,本试验初步建立了青贮玉米不同部位(组织) ADF、NDF、粗蛋白和有机物含量这4种营养成分近红外预测模型,能够应用于生产实际。 相似文献
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为了对内蒙古地区温性荒漠草原牧草的营养成分进行快速检测，试验以85份混合鲜草为研究对象采用偏最小二乘(partial least square regression, PLS)法建立干物质(dry matter, DM)、粗蛋白(crude protein, CP)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、粗脂肪(ether extract, EE)和粗灰分(crude ash, Ash)含量的近红外光谱(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)预测模型。结果表明：DM、NDF、ADF和Ash的定标集决定系数(R2)分别为0.985,0.728,0.749,0.727,验证集R2分别为0.848,0.536,0.673,0.741,验证相对分析误差(ratio of performance to deviation for validation, RPD)为8.163,1.899,1.927,... 相似文献
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粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的含量是评价苜蓿(Medicago sativa)产品质量的重要指标。美国现行较多的是使用相对饲用价值(RFV)评估粗饲料产品的质量,我国则用粗饲料分级指数(GI)来评估粗饲料产品的质量。应用偏最小二乘法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术,建立了适合不同收获期(现蕾期至盛花期)的CP,ADF,NDF,RFV和GI的近红外预测模型。结果表明:粗蛋白的交互验证决定系数(Rcv2)为0.9129,外部验证中预测决定系数为0.901,模型准确性最高。CP, ADF, NDF, RFV和GI外部验证RPD均大于2.5。本文首次探索紫花苜蓿品质评价指标的模型建立,以期为紫花苜蓿品质育种提供数字依据。 相似文献
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本研究旨在利用近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy, NIRS)建立油菜(Brassica napus)秸秆常规成分的近红外快速预测模型。从甘肃省、青海省与宁夏回族自治区共采集125份油菜秸秆,测定其干物质(dry matter,DM)、粗蛋白(crude protein, CP)、中性洗涤纤维(neutral detergent fiber, NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber, ADF)、粗脂肪(ether extract, EE)、粗灰分(Ash)、中性洗涤不溶蛋白质(neutral detergent insoluble protein, NDIP)、酸性洗涤不溶蛋白质(acid detergent insoluble protein, ADIP)、酸性洗涤木质素(acid detergent lignin, ADL)、非蛋白氮(non-protein nitrogen,NPN)与可溶性蛋白(soluble protein, SP)。选取100份油菜秸秆样品作为定标集,另外25份作为验证集来评价NIRS预测模型。结果显示,1)油菜秸秆DM、CP、NDF、ADF、EE、Ash、NDIP、ADIP、ADL、NPN和SP的含量分别为93.62%、5.85%、 67.22%、 55.40%、 2.57%、 7.66%、 1.04%、 0.63%、 13.58%、 1.70%和2.89%。2)DM、 CP、 NDF、 EE、 Ash、NPN和SP的交互验证决定系数(1-VR) 0.9,外部验证决定系数(RQS≥0.84),构建模型可以用于日常分析。3)DM、CP、NDF、EE、Ash、NPN和SP的模型参数分别为Standard MSC 1,4,4,1、Weighted MSC 2,4,4,1、SNV 2,4,4,1、Standard MSC 1,4,4,1、SNV and Detrend 1,4,4,1、Weighted MSC 1,4,4,1,其余营养成分构建模型不太理想,需进一步完善。综上,通过交互验证与外部验证验证了油菜秸秆各营养成分校正模型的可利用性。 相似文献
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为探索NIRS技术在测定燕麦(Avena sative)干草品质上的应用,试验于2020—2021年收集了249份不同品种、年限和生长时期的燕麦干草,通过WinISI III定标软件建立燕麦干草主要营养成分的近红外光谱模型。结果显示：粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和粗脂肪(EE)预测模型的定标系数(RSQ)和外部验证决定系数(RSQv)均在0.83以上,校正标准误(SEC)、交叉验证误差(SECV)和预测标准误差(RMSEP)均小于0.02,相对标准误差(RPD)均大于3,预测值逼近化学分析的精度具有良好的预测效果。酸性洗涤纤维含量(ADF)建模效果较差,定标系数和外部验证决定系数分别为0.83和0.84,校正标准误(SEC)、交叉验证误差(SECV)和预测标准误差(RMSEP)均小于0.01,接近化学分析精度,且RPD大于2.50。因此,所建ADF模型也可用于近红外预测。 相似文献
14.
为研究不同生长期白羊草(Bothriochloa ischaemum Keng)营养成分的变化规律及营养成分的瘤胃降解规律,试验选用15只安装永久性瘤胃瘘管的肉用绵羊,采用半体内法(in situ)对不同生长期白羊草营养成分的降解规律进行测定。结果表明,不同生长期白羊草的各营养成分均差异显著(P<0.05)。随生长期的推进,粗蛋白质(CP)、粗灰分(Ash)、粗脂肪(EE)、钙(Ca)和磷(P)含量不断降低,而有机物(OM)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)和酸性洗涤木质素(ADL)含量不断增加。白羊草干物质(DM)、OM、NDF和ADF的72 h降解率及有效降解率均随生长期的推进不断降低,而CP有效降解率以拔节期最高,其次是抽穗期。综合考虑白羊草各生长期的营养含量及产量,以及营养成分的瘤胃降解特性,建议白羊草的最佳利用时期为抽穗期。 相似文献
15.
《中国草食动物科学》2020,(4)
为评定吉林省2种花生副产物(花生秧、花生壳)的营养价值,分别测定了花生秧、花生壳及羊草的干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、钙(Ca)和磷(P)含量。选取3头装有永久性瘤胃瘘管的草原红牛为试验动物,采用尼龙袋法评定其DM、CP、NDF和ADF的72 h瘤胃降解率和有效降解率。结果表明:(1)花生秧与花生壳的CP、NDF、ADF和P含量间均差异不显著(P0.05),二者的ADF含量显著高于羊草(P0.05),P含量显著低于羊草(P0.05);花生壳的Ca含量显著高于花生秧和羊草(P0.05)。(2)花生秧的DM、CP、NDF和ADF有效降解率(ED)显著高于羊草(P0.05);花生壳的DM、CP、NDF和ADF有效降解率显著低于羊草(P0.05)。综上所述,花生秧各成分的瘤胃ED高,饲用价值高;花生壳木质化程度高,各成分瘤胃ED低,在肉牛饲粮中的添加量不宜过大。 相似文献
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采用体外发酵法对玛曲县高寒草甸、沼泽化草甸、灌丛草地及山地草甸天然混合牧草青草期、返青前期和枯黄期的消失率和营养成分进行测定,旨在探讨玛曲县高寒草甸、沼泽化草甸、灌丛草地及山地草甸天然混合牧草不同生育期营养品质的变化,为不同草地类型及不同时期草地放牧家畜合理利用提供基础数据。结果表明,生育期对玛曲天然草地牧草干物质(DM)、粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、总能(GE)、钙(Ca)、磷(P)、NDF消失率、OM消失率和DM消失率有显著性影响(P 0.05),对粗灰分(Ash)无显著影响(P0.05);草地类型对玛曲天然牧草的NDF、 Ash、 GE、 ADF消失率和OM消失率均有显著影响(P 0.05);生育期×草地类型交互作用对DM、CP、NDF、ADF、GE、Ca、P、NDF消失率和OM消失率均有显著影响(P 0.05)。研究结果显示,玛曲县天然牧草营养品质发育变化差异较大。 相似文献
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苜蓿品质是由苜蓿化学成分、采食率、消化率、能量值、家畜饲喂效果等组成的一个综合性状。为探索不同苜蓿品种间的品质差异,试验选取10个国内外苜蓿品种,于2017年和2018年第1茬初花期刈割取样,65 ℃烘干后测定茎叶比、干物质（DM）、粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、酸性洗涤木质素（ADL）、粗灰分（ASH）、粗脂肪（EE）指标。结果表明：茎叶比最低的品种是WL319HQ,DM含量较高的品种是中苜1号和康赛,CP含量较高且ADF含量较低的品种是康赛和WL319HQ,RFV、EE含量最高且NDF含量最低的品种是康赛,ADL含量最低的品种是骑士2,ASH含量最低的品种是中苜1号,将上述指标进行聚类分析,品质最好的品种是WL319HQ,其次是康赛。从相关分析中得出：CP含量与茎叶比和ADF呈极显著（P<0.01）负相关,与NDF含量呈显著（P<0.05）负相关,与EE含量呈极显著（P<0.01）正相关;NDF含量与ADF和ADL含量呈极显著（P<0.01）正相关。除DM含量和ASH含量外,其他指标之间均有一定相关性。 相似文献
18.
《中国饲料》2014,(23)
为评定谷草和羊草对生长獭兔的营养价值,本试验将18只62日龄、平均体重(1.65±0.43)kg的健康白色獭兔随机分为3组,每组6个重复,每个重复1只,分别饲喂基础日粮、谷草日粮(15%谷草原料+85%基础日粮)和羊草日粮(15%羊草原料+85%基础日粮),并通过套算法测定两种原料营养物质的表观消化率。结果显示:(1)谷草和羊草中的总能(GE)、干物质(DM)、粗灰分(Ash)、粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、粗脂肪(EE)、钙(Ca)、磷(P)和无氮浸出物(NFE)的含量分别为:15.39 MJ/kg、90.48%、10.03%、12.21%、28.25%、59.65%、37.37%、4.76%、1.22%、1.17%、0.13%、38.77%和16.61 MJ/kg、92.33%、5.77%、6.74%、26.77%、55.80%、34.30%、4.25%、3.78%、0.51%、0.12%、49.27%。(2)生长獭兔对谷草和羊草的表观消化能以及对GE、DM、Ash、CP、CF、NDF、ADF、ADL、EE、Ca、P和NFE的表观消化率分别为8.79 MJ/kg、57.18%、52.33%、30.07%、64.41%、21.02%、31.20%、21.10%、5.99%、86.34%、55.89%、39.65%、84.06%和7.86 MJ/kg、47.38%、59.53%、29.33%、71.88%、17.63%、34.93%、18.43%、5.16%、80.96%、56.51%、43.33%、85.88%。鉴于谷草和羊草的营养物质含量及其表观消化率存在一定差异,在配制獭兔日粮时要综合考虑其适宜添加比例。 相似文献
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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-V... 相似文献
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试验旨在研究不同产地纯羊草的营养价值和瘤胃降解规律。在黑龙江省松嫩平原四大羊草产地(肇东市、安达市、大庆市、齐齐哈尔市)采样,制成样本,进行常规营养成分分析和尼龙袋法测定其干物质(DM)、粗蛋白(CP)和中性洗涤纤维(NDF)的瘤胃消失率与瘤胃降解模型参数。结果表明:不同产地羊草常规营养成分存在差异,其中安达纯羊草CP和NDF含量显著高于其他产地纯羊草,肇东纯羊草酸性洗涤纤维(ADF)显著高于其他产地纯羊草,牧草相对饲用价值(RFV)最高为大庆纯羊草。四地区DM的瘤胃快速降解部分a值与有效降解率(ED)的规律一致,且由高到低的顺序为肇东、大庆、齐齐哈尔、安达纯羊草;CP瘤胃消失率在48 h和72 h时由高到低的顺序均为安达、大庆、肇东、齐齐哈尔;肇东纯羊草NDF的72 h瘤胃消失率、a值及ED值最高。产地因素对羊草营养价值及瘤胃降解规律有显著性影响。 相似文献