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      棉籽殼營養(yǎng)成分測(cè)定及近紅外模型建立

      2019-08-05 01:42:02李楠張朝陽候長(zhǎng)樂排日代姆圖爾蓀尼亞孜庫爾班邢金明
      關(guān)鍵詞:棉籽殼定標(biāo)實(shí)測(cè)值

      李楠 張朝陽,2 候長(zhǎng)樂 排日代姆圖爾蓀尼亞孜·庫爾班 邢金明,2*

      (1塔里木大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院,新疆阿拉爾843300)(2新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)塔里木畜牧科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆阿拉爾843300)

      新疆是我國棉花的主要產(chǎn)區(qū),產(chǎn)量高,品質(zhì)好。2016年全年棉花產(chǎn)量420萬噸,2017年456.60萬噸[1],每生產(chǎn)1 t皮棉就可產(chǎn)生2 t棉籽,每噸棉籽約可產(chǎn)450 kg棉粕和260 kg棉籽殼[2]。棉籽殼不僅可以用來制備低聚木糖及木糖醇,栽培食用菌[3~6],制備活性炭外[7],還可以作為飼料飼喂家畜[8]。適量的棉籽殼能改善粗飼料適口性,增加動(dòng)物采食量;棉籽殼中木質(zhì)素含量中等,可以作為反芻動(dòng)物的纖維補(bǔ)充料[9],補(bǔ)充纖維素。棉籽殼中含有棉酚、單寧等抗?fàn)I養(yǎng)因子,影響了棉籽殼的飼用價(jià)值,現(xiàn)在研究發(fā)現(xiàn),在育肥羊飼料中添加棉籽殼的量少于40%時(shí),不會(huì)對(duì)家畜和人類健康產(chǎn)生危害[10]。

      傳統(tǒng)飼料營養(yǎng)成分測(cè)定方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力費(fèi)化學(xué)試劑,而近紅外技術(shù)利用物質(zhì)的近紅外反射光譜能夠快速、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確地得出結(jié)果。目前,近紅外光譜技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[11],在飼料方面主要用于飼料常規(guī)營養(yǎng)成分分析。國外利用NIRS分析技術(shù)對(duì)混合飼料常規(guī)營養(yǎng)成分方面進(jìn)行了大量的研究,并且通過實(shí)驗(yàn)獲得了飼料WC、CP、粗纖維(CF)和灰分(Ash)的理想預(yù)測(cè)模型[12];國內(nèi)近紅外技術(shù)主要用于飼料原料的營養(yǎng)成分測(cè)定,肖青青等利用近紅外技術(shù)快速分析玉米的WC和脂肪(EE),建立了最優(yōu)的WC和EE預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)WC為0.948,EE為0.855[13];唐開婷等建立的苜蓿干草的模型CP、NDF、ADF的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.880 1、0.902 6和0.882 6[14]。棉籽殼營養(yǎng)成分用傳統(tǒng)方法進(jìn)行測(cè)定時(shí),粉碎過程會(huì)使棉籽殼的棉絨和棉殼分層,取樣測(cè)定會(huì)產(chǎn)生較大誤差,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果影響較大,因此本實(shí)驗(yàn)使用近紅外光譜技術(shù)建立棉籽殼營養(yǎng)成分預(yù)測(cè)模型,為棉籽殼營養(yǎng)成分的測(cè)定提供一種快速的方法。

      1 材料與方法

      1.1 實(shí)驗(yàn)材料

      新疆各地采集共62份棉籽殼,分別采自石河子、5團(tuán)、9團(tuán)、10團(tuán)、12團(tuán)、庫車、溫宿和新和等地。

      1.2 實(shí)驗(yàn)方法

      1.2.1 樣品處理

      對(duì)樣品進(jìn)行除雜,然后用CemotecTM1090樣品磨將樣品粉碎過篩,密封保存,編號(hào)備用。

      1.2.2 營養(yǎng)成分測(cè)定

      WC測(cè)定:采用HX204鹵素水分測(cè)定儀測(cè)定;NDF及ADF采用范式纖維測(cè)定法測(cè)定,NDF參照GB/T 20806-2006、ADF 參照 NY/T 1459-2007,儀器為Ankom 2000纖維測(cè)定儀;CP采用杜馬斯燃燒法測(cè)定,參照GB/T 24318-2009,儀器為vario MACRO cube元素分析儀。

      1.2.3 近紅外光譜掃描

      采用近紅外光譜儀(型號(hào)FOSS DS2500)掃描,波長(zhǎng)400~2496 nm。

      1.2.4 模型建立與驗(yàn)證

      利用Foss公司的WinISIⅢ軟件對(duì)光譜進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用改進(jìn)的偏最小二乘法(MPLS),趨勢(shì)化處理(SNV)、標(biāo)準(zhǔn)化處理(Detrend)、標(biāo)準(zhǔn)化+去趨勢(shì)化處理(SNV+Detrend)、標(biāo)準(zhǔn)化多元散射處理(SMSC),導(dǎo)數(shù)處理方法選擇1,4,4,1對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理。定標(biāo)模型建立后采用交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)(1-VR)、交叉檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)誤差(SECV)對(duì)其預(yù)測(cè)性能進(jìn)行綜合評(píng)定。

      內(nèi)部驗(yàn)證定標(biāo)模型建立后,選用一組驗(yàn)證樣品集對(duì)方程的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行驗(yàn)證。利用WinISI軟件內(nèi)部的自動(dòng)驗(yàn)證功能,在棉籽殼樣品中,通過內(nèi)部交叉驗(yàn)證方式對(duì)定標(biāo)方程的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證軟件每次在定標(biāo)樣品中隨機(jī)選取樣品作為驗(yàn)證樣品,用其余的樣品建立定標(biāo)模型,對(duì)選中的樣品進(jìn)行驗(yàn)證,自動(dòng)重復(fù)至所有樣品均做過驗(yàn)證樣品,最后通過驗(yàn)證結(jié)果計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEP)和相關(guān)系數(shù)(RSQ)。

      外部驗(yàn)證選擇一批與建模樣品集無關(guān)的棉籽殼,同時(shí)利用化學(xué)方法和近紅外分析儀測(cè)定棉籽殼WC、CP、NDF、ADF含量。通過比較這批棉籽殼的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的差異來驗(yàn)證定標(biāo)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

      1.2.5 數(shù)據(jù)處理

      采用SPSS 21.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 棉籽殼樣品營養(yǎng)成分化學(xué)值

      棉籽殼樣品的各項(xiàng)營養(yǎng)成分如表1所示,采集的棉籽殼分布范圍較廣,棉籽殼營養(yǎng)成分變化幅度較大,選擇的樣品具有比較好的代表性,可以用來建立定標(biāo)模型。

      表1 棉籽殼營養(yǎng)成分化學(xué)值(%)

      2.2 棉籽殼近紅外光譜圖

      用近紅外光譜儀對(duì)棉籽殼進(jìn)行光譜掃描,得到原始光譜(圖1),棉籽殼在400-2496 nm波長(zhǎng)范圍有明顯的吸收峰。

      圖1 棉籽殼近紅外光譜掃描圖

      2.3 定標(biāo)模型的建立

      模型建立后,選擇SECV值最低,1-VR值最高的模型,即為最佳模型。定標(biāo)模型相關(guān)系數(shù)(表2),WC、CP和NDF模型的SECV均較低,1-VR均較高,SEC范圍為0.070 5~0.738 2,SECV為0.089 8~0.966 9,1-VR為0.765 3~0.987 5。

      表2 定標(biāo)模型相關(guān)系數(shù)

      2.4 定標(biāo)模型驗(yàn)證

      內(nèi)部交叉驗(yàn)證結(jié)果(表3),棉籽殼各營養(yǎng)成分RSQ為 0.801~0.993,SEP為 0.068~0.709,各營養(yǎng)成分的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間平均偏差(Bias)為-0.009~0.007。內(nèi)部交叉驗(yàn)證的相關(guān)系數(shù)較高,并且誤差較低,說明所建立的預(yù)測(cè)模型質(zhì)量高。

      表3 內(nèi)部交叉驗(yàn)證結(jié)果

      外部驗(yàn)證結(jié)果(圖2-圖5),采用SPSS 21.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性分析和成對(duì)樣品t檢驗(yàn),棉籽殼WC、CP、NDF、ADF實(shí)測(cè)值和近紅外預(yù)測(cè)值相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到了0.970 8,0.969 1,0.953 1,0.807 1;WC、CP、NDF的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平(p<0.01),ADF的相關(guān)性達(dá)到顯著水平(p<0.05);成對(duì)樣品t檢驗(yàn)結(jié)果為-0.276~0.754,|t|<t0.05,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間無顯著性差異。

      圖2 WC預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性

      圖3 CP預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性

      圖4 NDF預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性

      圖5 ADF預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性

      3 討論與結(jié)論

      3.1 討論

      在本次測(cè)定中,采用化學(xué)方法測(cè)定的棉籽殼WC為5.82%~9.21%,CP為4.31%~7.93%,NDF為73.45%~81.48%,ADF為56.48%~65.2%,其他學(xué)者測(cè)定的棉籽殼營養(yǎng)成分CP為4%~6%,NDF為81%~85%,ADF 為 65%~68%[15,16]。近紅外光譜儀測(cè)定的棉籽殼WC為5.98%~9.44%,CP為4.78%~7.56%,NDF為74.36%~82.31%,ADF為55.59%~65.66%。由結(jié)果分析可知,常規(guī)化學(xué)方法和近紅外光譜所測(cè)得的結(jié)果無明顯差異。本實(shí)驗(yàn)測(cè)定的棉籽殼營養(yǎng)成分與其他學(xué)者測(cè)定結(jié)果略有差異,可能與棉籽殼的產(chǎn)地、品種及加工工藝的不同有關(guān)。因此,棉籽殼在進(jìn)行添加飼喂時(shí),應(yīng)該對(duì)不同來源的棉籽殼營養(yǎng)成分進(jìn)行測(cè)定,以便更好地利用棉籽殼資源。

      紅外光譜預(yù)測(cè)棉籽殼營養(yǎng)成分在國內(nèi)外均未見報(bào)道,但是采用近紅外光譜及偏最小二乘法測(cè)定飼料營養(yǎng)成分的報(bào)道很多;采用偏最小二乘法建立玉米秸稈的中性洗滌纖維和酸性洗滌纖維校正模型,交叉驗(yàn)證和外部驗(yàn)證決定系數(shù)為0.92~0.96[17],可以滿足對(duì)玉米秸稈成分快速測(cè)定的要求。近紅外漫反射技術(shù)和偏最小二乘法建立了測(cè)定玉米NDF和ADF含量的定標(biāo)模型,定標(biāo)相關(guān)系數(shù)分別為0.991和0.932,檢驗(yàn)系數(shù)為0.926和0.865,可用于預(yù)測(cè)玉米中NDF和ADF含量[18]。

      本實(shí)驗(yàn)采用MPLS和不同光譜預(yù)處理建立棉籽殼WC、CP、NDF、ADF等營養(yǎng)成分的定標(biāo)模型,定標(biāo)相關(guān)系數(shù)RSQ為0.801~0.993,除ADF相關(guān)性為顯著水平外,其余指標(biāo)的相關(guān)性都達(dá)到極顯著水平,取得了良好的定標(biāo)效果。所建模型的各項(xiàng)決定系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差已滿足樣品分析對(duì)準(zhǔn)確度的要求。外部驗(yàn)證近紅外預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值R2為0.807 0~0.970 8,對(duì)預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值進(jìn)行成對(duì)樣品t檢驗(yàn),驗(yàn)證結(jié)果均為差異不顯著,表明近紅外光譜法和化學(xué)方法測(cè)得的WC、CP、NDF、ADF營養(yǎng)成分?jǐn)?shù)值沒有顯著性差異,所建模型具有較高的準(zhǔn)確度。從模型的驗(yàn)測(cè)結(jié)果來看定標(biāo)模型的預(yù)測(cè)性能良好,可用于對(duì)未知棉籽殼樣品的營養(yǎng)成分進(jìn)行預(yù)測(cè)。

      3.2 結(jié)論

      利用近紅外光譜技術(shù),采用改進(jìn)的偏最小二乘法建立了棉籽殼的WC、CP、NDF和ADF的近紅外預(yù)測(cè)模型,準(zhǔn)確性高,能滿足棉籽殼的營養(yǎng)成分測(cè)定。

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