本文關鍵詞：評定天府肉鴨玉米凈能的研究

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【摘要】：家禽飼料原料的凈能(NE)可以通過呼吸測熱法測定也可以通過比較屠宰法測得。但是,實測家禽飼料原料的N-E周期較長,需要耗費大量的勞動量和資金。另外,通過構建飼料原料能值與其化學成分之間的回歸關系和近紅外反射光譜(NIRS)分析技術可以建立預測模型從而快速得到飼料原料的能值。目前肉鴨的玉米NE還不清楚,因此,本研究旨在評定天府肉鴨上的玉米凈能含量,通過回歸分析構建與其化學成分相關的預測模型,并用NIRS技術建立玉米NE的預測模型。本試驗采集化學成分有一定差異的36個玉米樣品,首先進行動物飼養(yǎng)、代謝試驗評定其凈能和代謝能含量。動物試驗共選7日齡時平均體重為(125.01±11.33)g的天府肉鴨860只進行試驗,為期7天。試驗采用析因法將玉米的NE剖分為其提供給肉鴨的維持凈能(NEm)和生產(chǎn)凈能(NEp)。NEm采用全價飼配合飼糧進行試驗,共使用肉鴨120只,其中20只在7日齡時作為對照組屠宰；NEm用肉鴨禁食產(chǎn)熱(FHP)計算得到,FHP用回歸法測定,即將剩下的100只設自由采食、限飼20%、限飼32%、限飼44%和限飼54%共5個飼喂水平,每個水平設5個重復,每個重復4只；使用食入代謝能(MEI)和產(chǎn)熱(HP)進行回歸,并外推到MEI為零時求得FHP。NEp試驗直接飼喂不同玉米樣品,采用比較屠宰試驗測定,共使用肉鴨740只,試驗初屠宰20只用作對照,剩余的分為36個處理,每個處理5個重復,每個重復4只,試驗結束時全部屠宰,并測定生產(chǎn)性能相關指標。隨后,測定36種玉米CP、EE、 CF、NDF、ADF和Ash等常規(guī)化學成分。將所測玉米NE與其化學成分之間進行相關和多元線性逐步回歸分析并建立預測模型。用近紅外光譜儀掃描得到玉米光譜后,使用偏最小二乘法(PLS)結合OPUS 5.5光譜處理軟件得到實測玉米NE和NIRS光譜值之間的預測模型。試驗結果如下：不同來源的玉米的化學成分差異很大,在天府肉鴨上的AME為(13.47±0.28) MJ/kg,玉米提供給天府肉鴨的NEm和NEp分別為(0.95±0.05)MJ/kg和(8.49±0.35) MJ/kg,玉米的NE為(9.44±0.35) MJ/kg,代謝能轉化為凈能的效率為(70.12±2.00)%；使用玉米NE和其化學成分進行多元線性逐步回歸,得到的最優(yōu)模型為NE=6.956-0.13NDF+0.446EE-0.264ADF+0.241AME,其R。為0.923,RSD為0.03 MJ/kg。玉米NE的NIRS預測模型的內(nèi)部交叉驗證決定系數(shù)(R2cv)、定標決定系數(shù)(R2cal)和外部驗證決定系數(shù)(R2val)分別為85.99%、90.42%和82.62%；對應的內(nèi)部交叉驗證均方根誤差(RMSECV)、定標均方根誤差(RMSEE)和外部驗證均方根誤差(RMSEP)分別為0.068 MJ/kg、0.073 MJ/kg和0.086 MJ/kg.綜上所述,對于天府肉鴨而言,玉米的NE為(9.44±0.35) MJ/kg;此外使用玉米化學成分和NIRS分析技術建立玉米的NE預測模型是可行的。
【關鍵詞】：玉米 凈能 天府肉鴨 化學組成 近紅外光譜分析技術
【學位授予單位】：四川農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：S834
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 縮略語(ABBREVIATIONS)8-12
• 1 前言12-13
• 2 文獻綜述13-30
• 2.1 能量體系概況13-14
• 2.2 NE體系概況和前景14-15
• 2.3 使用NE的優(yōu)勢和不足15-17
• 2.3.1 NE體系的優(yōu)勢15-16
• 2.3.2 NE體系應用的困難16-17
• 2.4 NE實測的方法17-19
• 2.5 影響NE評定的因素19-20
• 2.5.1 溫度影響19
• 2.5.2 試驗方法的差異19-20
• 2.5.3 動物因素20
• 2.6 代謝試驗的設計20-22
• 2.6.1 代謝試驗的收糞方式20-21
• 2.6.2 平衡試驗的方法21-22
• 2.7 預測模型的現(xiàn)有研究22-25
• 2.7.1 化學成分預測模型22-23
• 2.7.2 離體消化得到的預測模型23-24
• 2.7.3 NIRS預測模型24-25
• 2.8 NIRS建模步驟25-27
• 2.8.1 光譜數(shù)據(jù)的采集和預處理25-26
• 2.8.2 誤差數(shù)據(jù)的剔除26
• 2.8.3 建立定標模型26
• 2.8.4 模型的檢驗26-27
• 2.9 影響NIRS模型好壞的因素27-30
• 2.9.1 樣品的數(shù)目和代表性27-28
• 2.9.2 裝樣條件28
• 2.9.3 樣品水分含量28-29
• 2.9.4 樣品粒度29
• 2.9.5 試驗者的因素29-30
• 3 存在問題30
• 4 試驗研究的目的和意義30
• 5 研究路線示意圖30-31
• 6 試驗材料與方法31-35
• 6.1 玉米的采集31-32
• 6.2 試驗設計32
• 6.3 測定方法32
• 6.4 試驗飼糧32-33
• 6.5 飼養(yǎng)管理33-34
• 6.6 樣品的處理34
• 6.7 玉米NIRS掃描34
• 6.8 數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析34-35
• 6.9 計算公式35
• 7 結果與分析35-47
• 7.1 肉鴨FHP和其生產(chǎn)性能35-36
• 7.2 玉米提供給肉鴨的NEM、NEP和生產(chǎn)性能36-38
• 7.3 玉米的化學組成、NE、AME和NE/AME38-44
• 7.4 化學成分預測模型44-45
• 7.5 近紅外預測模型45-47
• 7.5.1 玉米的近紅外光譜45-46
• 7.5.2 玉米凈能NIRS預測模型46-47
• 8 討論47-51
• 8.1 天府肉鴨FHP的評定47-48
• 8.2 天府肉鴨玉米NE和NE/AME48-49
• 8.3 天府肉鴨NE和化學成分之間的預測模型49-50
• 8.4 天府肉鴨NIRS預測模型50-51
• 9 結論51
• 10 有待進一步研究的問題51-52
• 參考文獻52-62
• 致謝62

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6 陳s，

本文編號：919201