養(yǎng)分生物效價的快速評定

1、養(yǎng)分生物效價的快速評定,內 容,1、引言 2、飼料有效能的預測 3、飼料可消化氨基酸的預測 4、飼料有效磷的預測 5、近紅外技術在飼料有效能及可利用養(yǎng) 分預測中的應用,1、引言,快速測定飼料原料的有效能及可利用養(yǎng)分是生產的 迫切需要 在實測基礎上建立預測模型是實現快速檢測的第一步 采用近紅外技術可望真正實現快速檢測的目標,飼料原料的有效能及可利用養(yǎng)分的準確測定是確定 營養(yǎng)需要量及其保證供給的重要參數,2、飼料有效能的預測,飼料有效能預測模型的建立有兩種途徑： 總能扣除無效成分，或再用有效成分含 量 高的進行矯正可簡化公式，但適 應面窄 供能有效組分相加, 或者再用無效成分進 行矯正公式較復雜，

2、適應面寬,2.1 分類建立預測模型可提高其準確性 不同類型飼料所提供的有效與無效成 分含量不同 按谷物、餅粕、糠麩及糟渣分類建立 預測模型可提高其準確性,2.2 纖維指標及化學成分的引入 2.2.1 纖維指標的選擇 對不同類型飼料首選纖維指標不同 飼料不分類多為 NDF 谷物飼料多為 CF 餅粕類飼料多為 ADF 糠麩糟渣多為 NDF,2.2.2 其它飼料化學成分的引入 (在纖維指標引入后) 不分類多為 AshGEEECP 谷物為 AshGE 植物蛋白飼料 CPSCHO 糠麩糟渣 EEAsh,豬飼料預測模型,A、不分類 DE=949+0.789GE-43Ash-41NDF R2 =0.91（N

3、RC 1998） DE=-174+0.848GE+2SCHO-16ADF R2 =0.87（NRC 1998） DE=4151-122Ash+23CP+38EE-64CF R2=0.89（NRC 1998,B、谷 物(改進較大) DE=16.575-0.333CF R2=0.85（四川農大1999） DE=17.127-1.229CF-2.268Ash R2=0.97 （四川農大1999,植物蛋白+糠麩糟渣 DE=17.029-0.193ADF R2=0.74（四川農大 2004） DE=18.569-0.171NDF R2=0.72（四川農大 2004） DE=20.417-0.121NDF

4、-0.521Ash+0.09837EE R2=0.81（四川農大 2004,C、植物蛋白飼料(改進大) DE=4287.217-57.105ADF R2 =0.90 （四川農大1999） DE=3526.764-44.256ADF+12.922SCHO+5.347CP R2 =0.988 （四川農大1999） ME=12.708+0.239 Hemi- 0.452NDF+0.204CP R2 = 0.997 （四川農大2004） ME=12.705-0.214Hemi- 0.453ADF+0.204CP R2 = 0.997 （四川農大2004,D、糠麩類(改進較小) DE=12.809-0.

5、136ADF+0.371EE R2 = 0.93 （四川農大2004） DE=10.265-0.119ADF+0.424EE+0.0968Hemi R2 = 0.94 （四川農大 2004） DE=10.266-0.119NDF+0.424EE+0.216Hemi R2 = 0.94 （四川農大） 2004,雞飼料預測模型,A、不分類 ME=370.29+24.47CP+65EE-8.15CF R2 =0.73 （Lodhi 1976） TME=4.073-0.055NDF-0.017ASH R2 =0.93 （四川農大 2000） B、糠麩類(改進較小) TME=4.123-0.060NDF

6、 R2=0.94 （四川農大 2000） TME=1.508-0.078NDF+0.091ASH+0.685GE R2=0.94 （四川農大 2000,鴨飼料預測模型,A、不分類 TME=3.357-0.047ADF R2=0.85（四川農大 2000） TME=2.152-0.05NDF-0.006ASH+0.489GE R2=0.97（四川農大 2000） TME=-6.388-0.081ADF+0.167EE-0.057CP-0.151ASH +2.819GE R2=0.91（四川農大 2000,B、糠麩糟渣類(改進較大) ME=18.526-0.099NDF-0.670Ash R2=0

7、.998（四川農大 2004） TME=17.933 -0.678 Ash+0.031 EE-0.089 NDF R2=0.998（四川農大 2004） TMEn=17.497-0.621Ash+0.032EE -0.094NDF R2=0.997（四川農大 2004） C、植物蛋白飼料(改進較大) TMEn= -9.106-2.068Ash+1.765GE +0.236TS-0.264 R2=0.99（四川農大 2004） TME=-11.367-0.236ADF-2.443Ash +2.036GE +0.240TS R2=0.99（四川農大 2004,3、飼料可消化氨基酸的預測,3.1 飼

8、料總AA的預測 樣品AA含量的測定誤差大 (10-30%) 每種飼料的每種AA與其CP含量有高度 相關性 可用飼料CP與某種AA的含量掛勾建立 預測模型,3.2 飼料可消化AA含量的預測 各種飼料的各種AA的消化率相對衡定 取其多次測值的平均消化率 用CP預測總AA 用總AA平均消化率=可消化AA,4、飼料有效磷的預測,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 表觀或真可消化磷,4.2 飼料表觀與真可消化磷 飼料中可消化磷是反映有效磷客觀而 真實的指標 真可消化磷比表觀消化磷更具可加性 飼料中可消化磷與總磷、植酸磷和植 酸酶有高度相關可建立預測可消 化磷的模型,4

9、.3 飼料分類建立模型可提高其預測的準確性 不同飼料所含總磷、植酸磷與植酸酶的量不同 糠麩、糟渣類飼料的植酸磷、植酸酶對可消化 磷的貢獻大于谷物及餅粕 經高溫處理的餅粕類飼料，植酸酶破壞、植酸 磷的利用率降低 飼料總磷含量與有效磷的相關性最高,4.4 飼料分類與否以及總磷、植酸磷及植酸酶對有效磷的貢獻,續(xù)表5,續(xù)表5,4.5 飼料可消化磷預測模型 不分類,X1=總磷 X2=植酸磷 X3=植酸酶) Y=-0.220+0.589X1-0.304X2+0.003X3 R2=0.882（四川農大，2004） 不分類（去掉菜粕和棉粕）（n=19） Y=-0.931+0.527X1+0.269X2+0.0

10、0064X3 R2=0.962（四川農大，2004,谷實類（n=8） Y=0.455+0.169X1+0.0602X2+0.0043X3 R2=0.874（四川農大，2004） 谷實類副產品（n6） Y=-1.635+0.301X1-0.219X2+0.0225X3 R2=0.999（四川農大，2004） 餅粕及豆類（n5） Y=3.411-0.0031X1+0.176X2-0.006X3 R2=0.796（四川農大，2004,5、近紅外與養(yǎng)分生物效價的快速評定,5.1 近紅外技術與養(yǎng)分生物效價的關系 近紅外測定飼料中的化學成分 飼料化學成分預測有效能及可利用養(yǎng)分 飼料化學成分直接進入預測模型 樣品進入 飼料有效