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应用化学成分及傅里叶近红外建立0~3周龄黄羽肉鸡豆粕净能预测模型的研究
作 者: 张正帆
导 师: 王康宁
学 校: 四川农业大学
专 业: 动物营养与食品工程
关键词: 黄羽肉鸡 净能 傅里叶近红外 全局校正模型
分类号: S831.5
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
本试验在用比较屠宰法实测豆粕净能(NE)值的基础上,比较研究了用傅里叶近红外和化学成分建立NE预测模型的可行性;并探讨了通过改变水分含量扩大样本,对傅里叶近红外建立NE预测模型的改进效果。(1)豆粕NE值采用维持NE+沉积NE的方法测定。其中维持NE用回归法测定,设自由采食及限饲30%、50%和70%4个处理组。21种豆粕沉积NE的测定采用套算法,每一种豆粕为一个处理,同时收集排泄物测定豆粕的表观代谢能(AME)。试验期均为8-16 d龄。每个处理设6个重复,每个重复2只鸡,试鸡平均体重为66.5±2.1g。(2)测定21个豆粕样品的常规化学成分,并进行NE与表观代谢能(AME)、粗蛋白(CP)、淀粉(ST)、粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗灰分(ASH)等的一元或多元线性回归分析。(3)将21个已知NE值的豆粕样品调整水分含量分别为11%、12%和13%,并分别建立三种水分及其全局的NIRS的NE预测模型。结果表明:(1)0-3周龄黄羽肉鸡21种豆粕的净能值为6.045-7.829 MJ/kg DM, AME转化为NE的效率为55.24-62.78%。(2)用化学成分建立的最佳豆粕NE预测方程的R2为0.96,RSD为0.114 MJ/kg DM;用AME结合化学成分建立的最佳预测方程的R2为0.98,RSD为0.079 MJ/kg DM。(3)三个水分区间以及全局豆粕NE的近红外模型校正决定系数(R2cal)分别为0.96、0.98、0.97、0.94,校正标准差(RMSEE)分别为0.100、0.072、0.069、0.105 MJ/kg。交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.92、0.95、0.95、0.93;交叉验证标准差(RMSECV)分别为0.131、0.096、0.089和0.116MJ/kg。综上所述:(1)用AME结合化学成分建立的NE预测方程优于只用化学成分建立的NE预测方程。(2)通过调节水分含量扩大样本可建立较满意的豆粕NE的近红外预测模型。(3)用近红外建立的NE预测模型与只用化学成分建立的预测模型效果相当,较用AME结合化学成分建立预测模型的效果稍差。
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全文目录
中文摘要 4-5 abstract 5-8 目录 8-10 1 前言 10 2 文献综述 10-20 2.1 NE值的实测 10-13 2.1.1 维持NE的测定 11-12 2.1.1.1 绝食代谢法 11 2.1.1.2 回归方程法 11-12 2.1.2 沉积NE的测定 12 2.1.2.1 比较屠宰法 12 2.1.2.2 碳、氮平衡法 12 2.1.3 套算法在NE测定中的应用 12-13 2.2 近红外光谱技术的应用 13-17 2.2.1 近红外光谱的定量原理 13 2.2.2 评价近红外定标模型优劣的指标 13-14 2.2.3 影响近红外光谱分析技术的因素 14-17 2.2.3.1 样品粒度 14-15 2.2.3.2 样品含水量 15-16 2.2.3.3 营养成分化学值的分布 16-17 2.3 饲料NE预测模型的研究现状 17-20 2.3.1 通过化学成分建立NE预测模型 17-19 2.3.2 近红外光谱技术对有效能的预测 19-20 3 存在的问题及本研究的目的和意义 20-21 3.1 存在的问题 20 3.2 本研究的目的 20 3.3 本研究的意义 20-21 4 材料和方法 21-27 4.1 豆粕NE值的测定 21-25 4.1.1 用回归法和饥饿法测定0~21日龄黄羽肉鸡的维持NE 21-23 4.1.1.1 试验设计与试验动物 21 4.1.1.2 试验日粮 21-22 4.1.1.3 测定指标及方法 22-23 4.1.1.4 饲养管理 23 4.1.1.5 数据统计分析 23 4.1.2 豆粕沉积NE值的测定 23-25 4.1.2.1 试验材料 23 4.1.2.2 试验设计与试验动物 23-24 4.1.2.3 试验日粮 24 4.1.2.4 测定指标及方法 24-25 4.1.2.5 饲养管理 25 4.1.2.6 数据统计分析 25 4.2 化学成分或者AME结合化学成分建立AME和NE的净能预测公式 25-26 4.2.1 样品的制备与分析 25 4.2.2 统计方法 25-26 4.3 0~3周龄黄羽肉鸡豆粕NE近红外模型的建立 26-27 4.3.1 实验材料与设计 26 4.3.2 近红外光谱仪 26 4.3.3 样品近红外光谱的扫描 26 4.3.4 模型的建立 26-27 4.3.5 定标模型的检验 27 5 试验结果 27-38 5.1 豆粕化学成分值和AME、NE实测值 27-29 5.1.1 回归方程法测定的1~21日龄黄羽肉鸡的维持净能需要量 27-28 5.1.2 豆粕的AME值和NE值 28-29 5.2 豆粕化学成分实测值 29 5.3 化学成分法建立豆粕NE的预测模型 29-32 5.3.1 豆粕化学成分和AME对其NE的一元回归方程 30 5.3.2 豆粕化学成分、AME与NE建立的多元回归方程 30-32 5.4 豆粕NE的傅里叶近红外预测模型的建立 32-38 5.4.1 豆粕的近红外漫反射光谱 32-33 5.4.2 豆粕中水分的分析结果 33-34 5.4.3 模型的参数 34-36 5.4.4 模型的检验 36-38 6 分析与讨论 38-41 6.1 豆粕的NE与NE/AME值 38-40 6.2 豆粕NE的AME及化学成分预测方程 40 6.3 豆粕NE的NIRS预测模型 40-41 7 结论 41-42 参考文献 42-46 致谢 46
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中图分类: > 农业科学 > 畜牧、动物医学、狩猎、蚕、蜂 > 家禽 > 鸡 > 饲料与营养
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