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

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘娜

作者： 刘娜;屠焰;刁其玉;郭江鹏;齐志国;司丙文;王俊;吴万成;陈国顺

作者机构：

关键词： 全株玉米原料;CNCPS;近红外光谱;营养价值

期刊名称： 动物营养学报

ISSN： 1006-267X

年卷期： 2019 年 5 期

页码： 2287-2295

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.

分类号： S816.53

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