养分生物效价的快速评定ppt课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,养分生物效价的快速评定,王康宁,四川农业大学动物营养研究所,养分生物效价的快速评定王康宁,1,内 容,1、引言,2、饲料有效能的预测,3、饲料可消化氨基酸的预测,4、饲料有效磷的预测,5、近红外技术在饲料有效能及可利用养,分预测中的应用,内 容1、引言,2,1、引言,快速测定饲料原料的有效能及可利用养分是生产的 迫切需要,在实测基础上建立预测模型是实现快速检测的第一步,采用近红外技术可望真正实现快速检测的目标,饲料原料的有效能及可利用养分的准确测定是确定 营养需要量及其保证供给的重要参数,1、引言快速测定饲料原料的有效能及可利用养分是生产的,3,2、饲料有效能的预测,饲料有效能预测模型的建立有两种途径：,总能扣除无效成分，或再用有效成分含,量 高的进行矫正,可简化公式,，,但适,应面窄,供能有效组分相加,或者再用无效成分进,行矫正,公式较复杂，适应面宽,2、饲料有效能的预测饲料有效能预测模型的建立有两种途径：,4,2.1 分类建立预测模型可提高其准确性,不同类型饲料所提供的有效与无效成,分含量不同,按谷物、饼粕、糠麸及糟渣分类建立,预测模型可提高其准确性,2.1 分类建立预测模型可提高其准确性,5,养分生物效价的快速评定ppt课件,6,养分生物效价的快速评定ppt课件,7,养分生物效价的快速评定ppt课件,8,2.2 纤维指标及化学成分的引入,2.2.1 纤维指标的选择,对不同类型饲料首选纤维指标不同,饲料不分类多为 NDF,谷物饲料多为 CF,饼粕类饲料多为 ADF,糠麸糟渣多为 NDF,2.2 纤维指标及化学成分的引入,9,2.2.2 其它饲料化学成分的引入,(在纤维指标引入后),不分类多为 AshGEEECP,谷物为 AshGE,植物蛋白饲料 CPSCHO,糠麸糟渣 EEAsh,2.2.2 其它饲料化学成分的引入,10,猪饲料预测模型,A、不分类,DE=949+0.789GE,-43Ash-41NDF,R,2,=0.91（NRC 1998）,DE=-174+0.848GE+2SCHO-16ADF,R,2,=0.87（NRC 1998）,DE=4151-122Ash+23CP+38EE-64CF,R,2,=0.89（NRC 1998）,猪饲料预测模型,11,B、谷 物,(改进较大),DE=16.575-0.333CF R,2,=0.85（四川农大1999）,DE=17.127-1.229CF-2.268Ash,R,2,=0.97（四川农大1999）,植物蛋白+糠麸糟渣,DE=17.029-0.193ADF R,2,=0.74（四川农大 2004）,DE=18.569-0.171NDF R,2,=0.72（四川农大 2004）,DE=20.417-0.121NDF-0.521Ash+0.09837EE,R,2,=0.81（四川农大 2004）,B、谷 物(改进较大)植物蛋白+糠麸糟,12,C、植物蛋白饲料(,改进大,),DE=4287.217-57.105ADF,R,2,=0.90（四川农大1999）,DE=3526.764-44.256ADF+12.922SCHO+5.347CP,R,2,=0.988（四川农大1999）,ME=12.708+0.239 Hemi-0.452NDF+0.204CP,R,2,=0.997（四川农大2004）,ME=12.705-0.214Hemi-0.453ADF+0.204CP,R,2,=0.997（四川农大2004）,C、植物蛋白饲料(改进大),13,D、糠麸类,(改进较小),DE=12.809-0.136ADF+0.371EE,R,2,=0.93（四川农大2004）,DE=10.265-0.119ADF+0.424EE+0.0968Hemi,R,2,=0.94 （四川农大 2004）,DE=10.266-0.119NDF+0.424EE+0.216Hemi,R,2,=0.94 （四川农大）2004）,D、糠麸类(改进较小),14,鸡饲料预测模型,A、不分类,ME=370.29+24.47CP+65EE-8.15CF,R,2,=0.73 （Lodhi 1976）,TME=4.073-0.055NDF-0.017ASH,R,2,=0.93（四川农大,2000）,B、糠麸类,(改进较小),TME=4.123-0.060NDF,R,2,=0.94（四川农大 2000）,TME=1.508-0.078NDF+0.091ASH+0.685GE,R,2,=0.94（四川农大 2000）,鸡饲料预测模型A、不分类,15,鸭饲料预测模型,A、不分类,TME=3.357-0.047ADF,R,2,=0.85（四川农大 2000）,TME=2.152-0.05NDF-0.006ASH+0.489GE,R,2,=0.97（四川农大 2000）,TME=-6.388-0.081ADF+0.167EE-0.057CP-0.151ASH,+2.819GE R,2,=0.91（四川农大 2000）,鸭饲料预测模型,16,B、糠麸糟渣类,(改进较大),ME=18.526-0.099NDF-0.670Ash,R,2,=0.998（四川农大 2004）,TME=17.933-0.678 Ash+0.031 EE-0.089 NDF,R,2,=0.998（四川农大 2004）,TMEn=17.497-0.621Ash+0.032EE-0.094NDF,R,2,=0.997（四川农大 2004）,C、植物蛋白饲料,(改进较大),TMEn=-9.106-2.068Ash+1.765GE+0.236TS-0.264,R,2,=0.99（四川农大 2004）,TME=-11.367-0.236ADF-2.443Ash+2.036GE,+0.240TS R,2,=0.99（四川农大 2004）,B、糠麸糟渣类(改进较大),17,3、饲料可消化氨基酸的预测,3.1 饲料总AA的预测,样品AA含量的测定误差大(10-30%),每种饲料的每种AA与其CP含量有高度,相关性,可用饲料CP与某种AA的含量挂勾建立,预测模型,3、饲料可消化氨基酸的预测,18,3.2 饲料可消化AA含量的预测,各种饲料的各种AA的消化率相对衡定,取其多次测值的平均消化率,用CP预测总AA,用总AA平均消化率=可消化AA,3.2 饲料可消化AA含量的预测,19,4、饲料有效磷的预测,4.1 有效磷的概念,非植酸磷,非植酸磷中可利用磷+植酸磷中,可利用磷,表观或真可消化磷,4、饲料有效磷的预测 4.1 有效,20,养分生物效价的快速评定ppt课件,21,4.2 饲料表观与真可消化磷,饲料中可消化磷是反映有效磷客观而,真实的指标,真可消化磷比表观消化磷更具可加性,饲料中可消化磷与总磷、植酸磷和植,酸酶有高度相关可建立预测可消,化磷的模型,4.2 饲料表观与真可消化磷,22,4.3 饲料分类建立模型可提高其预测的准确性,不同饲料所含总磷、植酸磷与植酸酶的量不同,糠麸、糟渣类饲料的植酸磷、植酸酶对可消化,磷的贡献大于谷物及饼粕,经高温处理的饼粕类饲料，植酸酶破坏、植酸,磷的利用率降低,饲料总磷含量与有效磷的相关性最高,4.3 饲料分类建立模型可提高其预测的准确性,23,4.4 饲料分类与否以及总磷、植酸磷及植酸酶对有效磷的贡献,4.4 饲料分类与否以及总磷、植酸磷及植酸酶对有效磷的贡献,24,续表5,续表5,25,续表5,续表5,26,4.5 饲料可消化磷预测模型,不分类,(X,1,=,总磷,X2=,植酸磷,X3=,植酸酶),Y=-0.220+0.589X,1,-0.304X,2,+0.003X,3,R,2,=0.882（四川农大，2004）,不分类（去掉菜粕和棉粕）（n=19）,Y=-0.931+0.527X,1,+0.269X,2,+0.00064X,3,R,2,=0.962（四川农大，2004）,4.5 饲料可消化磷预测模,27,谷实类（n=8）,Y=0.455+0.169X,1,+0.0602X,2,+0.0043X,3,R,2,=0.874（四川农大，2004）,谷实类副产品（n6）,Y=-1.635+0.301X,1,-0.219X,2,+0.0225X,3,R,2,=0.999（四川农大，2004）,饼粕及豆类（n5）,Y=3.411-0.0031X,1,+0.176X,2,-0.006X,3,R,2,=0.796（四川农大，2004）,养分生物效价的快速评定ppt课件,28,5、近红外与养分生物效价的快速评定,5.1 近红外技术与养分生物效价的关系,近红外测定饲料中的化学成分,饲料化学成分预测有效能及可利用养分,饲料化学成分直接进入预测模型,样品进入 饲料有效能及可利用养分值,5、近红外与养分生物效价的快速评定 5.1 近,29,5.2 存在问题,近红外测定饲料化学成分的准确性,如何建立理想的定标模型,预测模型有待进一步改进,近红外测定的化学成分与预测模型,的融合,是一项费时、费工的系统工程,5.2 存在,30,5.3 前 景,近红外对饲料有效能和养分生物效价,的快速评定提供了可能,有效能及部分养分生物效价的快速预,测是完全可能实现的,5.3 前,31,谢 谢!,谢 谢!,32,