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基于近红外光谱的北京市全株玉米原料康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系组分分析与预测
基于近红外光谱的北京市全株玉米原料康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系组分分析与预测
作者:
刁其玉
刘娜
司丙文
吴万成
屠焰
王俊
郭江鹏
陈国顺
齐志国
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
全株玉米原料
CNCPS
近红外光谱
营养价值
摘要:
本试验旨在基于康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系(CNCPS)建立北京市全株玉米原料营养成分数据库,并利用近红外光谱(NIRS)方法建立其营养价值预测模型.试验采集北京市18个牧场89份全株玉米原料样品,测定其营养成分,利用CNCPS 6.5计算各样品碳水化合物(CHO)和蛋白质组成.定标集和验证集根据4∶1的配比关系,分别选用71份和18份全株玉米原料样品作为定标集和验证集评价NIRS模型.结果 显示:1)NIRS分析技术对全株玉米原料常规营养成分、CNCPS中蛋白质组成和CHO组成均具有较好的预测能力,且精确度较高.2)干物质(DM)、粗灰分(Ash)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、淀粉(Starch)、中性洗涤不溶蛋白质(NDIP)、酸性洗涤不溶蛋白质(ADIP)、可溶性蛋白质(SP)、CHO、非纤维性碳水化合物(NFC)、可溶性纤维(CB2)、可消化纤维(CB3)、不消化纤维(CC)、可溶性真蛋白质(PA2)、难溶性真蛋白质(PB1)、纤维结合蛋白质(PB2)和非降解蛋白质(PC)的定标决定系数(1-VR)均>0.80,验证决定系数(RSQv)均≥0.84,这些模型均可用于日常快速检测分析.DM、Ash、EE、NDF、ADF、ADL、Starch、NDIP、CHO、NFC、CB2、CB3、PC和PB1的NIRS模型参数均采用二阶导数处理,CP、SP、ADIP、CC、PA2和PB2的NIRS模型参数均采用标准正态变量+二阶导数处理.综上所述,本研究提供了全株玉米原料的基础化学分析数据,并通过NIRS分析技术建立了主要营养成分的快速预测模型,有利于养殖场青贮前对全株玉米原料质量的快速评估.
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文献信息
篇名
基于近红外光谱的北京市全株玉米原料康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系组分分析与预测
来源期刊
动物营养学报
学科
农学
关键词
全株玉米原料
CNCPS
近红外光谱
营养价值
年,卷(期)
2019,(5)
所属期刊栏目
饲料科学与技术
研究方向
页码范围
2287-2295
页数
9页
分类号
S816
字数
5822字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-267x.2019.05.035
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CNCPS
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营养价值
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研究来源
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期刊影响力
动物营养学报
主办单位:
中国畜牧兽医学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-267X
CN:
11-5461/S
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区圆明园西路2号中国农业大学西区动科动医大楼153室
邮发代号:
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
6257
总下载数(次)
25
总被引数(次)
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