应用近红外光谱分析技术预测小麦肉鸭代谢能的研究

• 作者: 于梦超 刘光芒 常雅琦 田刚 蔡景义 贾刚 赵华 陈小玲
• 来源期刊: 动物营养学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦 肉鸭 表观代谢能 近红外光谱分析技术 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 实验方法
• 页码范围: 2294-2302
• 页数: 9页
• 分类号: S834
• 字数: 5519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-267x.2018.06.033

摘要

本试验旨在实测不同来源小麦的肉鸭表观代谢能(AME),并利用近红外光谱分析技术(NIRS)构建其预测模型.选用1周龄的樱桃谷肉鸭410只,随机分为41个处理,每个处理5个重复,每个重复2只肉鸭,各处理肉鸭分别饲喂玉米-豆粕型基础饲粮和40种小麦替代饲粮(含20％小麦).用套算法计算小麦的AME,然后利用NIRS建立小麦AME的预测模型.结果表明,不同来源小麦的肉鸭AME为11.03～14.34 MJ/kg,变异系数为5.58％;小麦AME与粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)含量呈极显著负相关(P<0.01),与粗脂肪含量(EE)呈极显著正相关(P<0.01).小麦AME的预测模型的定标决定系数、定标标准差和交叉验证相对标准差分别为0.85、0.187 MJ/kg和1.70％;外部验证决定系数、外部验证相对标准差和外部验证相对分析误差分别为0.89、1.46％和3.23％.由此可见,不同来源小麦肉鸭AME和化学成分含量存在差异,其AME的变异与其化学成分相关,应用NIRS预测小麦的肉鸭AME的结果"良好".

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾刚	四川农业大学动物营养研究所	74	600	12.0	20.0
2	赵华	四川农业大学动物营养研究所	32	190	8.0	13.0
3	陈小玲	四川农业大学动物营养研究所	36	171	7.0	12.0
4	刘光芒	四川农业大学动物营养研究所	26	127	6.0	10.0
5	田刚	四川农业大学动物营养研究所	24	144	7.0	11.0
6	蔡景义	四川农业大学动物营养研究所	35	226	9.0	13.0
7	常雅琦	四川农业大学动物营养研究所	2	4	2.0	2.0
8	于梦超	四川农业大学动物营养研究所	1	2	1.0	1.0