CN106383093A - 一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法和应用 - Google Patents

Abstract

本发明涉及饲料检测技术领域，具体涉及一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法和应用。该方法利用近红外光谱技术，首先建立950～1650nm特征波段的近红外光谱与大麦表观代谢能之间的定量模型，然后扫描待测样品的特征波段近红外光谱，带入定量模型，得出待测样品的表观代谢能。利用本发明方法能够快速准确测定出饲喂家禽用大麦的表观代谢能，并且以该代谢能值作为指标配制饲喂家禽饲料，能够保证饲料配合的准确性，有效提高饲料的转化效率，减少饲料浪费，保障肉鸡生产性能的发挥，降低养殖成本。

Description

一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法和应用

技术领域

本发明涉及饲料检测技术领域，具体涉及一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法和应用。

背景技术

能量是影响动物生长发育的重要因素，其对动物各个生理阶段的生长和饲料利用效率起着极其重要的作用。饲料中代谢能(ME)含量不仅是评定饲料营养价值的重要指标，也是设计饲料配方时主要且需首先确定的指标。研究表明，诸多营养素中ME浓度对动物生产性能及体组织成分有着重要影响，因此，饲料代谢能值测定是饲料资源开发和科学利用的基础。目前饲料代谢能测定方法可大致分为两类：非生物学评定法和生物学评定法。前者主要包括离体法、化学成分回归估测法；后者包括表观代谢能体系和真代谢能体系。客观精确地评定饲料的代谢能值是优化饲料配方的主要决策依据，也是研究家禽营养需要量的基础。

鉴于此，研究开发出一种能够在家禽饲料生产中应用的简便、快捷、准确评定大麦表观代谢能的方法，对于实现以大麦为主要能量来源的饲料的精准配制，提高饲料原料的利用率，降低饲喂成本，具有重要的意义。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明的目的是提供一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，实现快速、准确测定饲喂家禽用大麦表观代谢能，提高饲料配制的准确性，提高饲料的有效利用率，降低饲喂成本。

同时，本发明还在于提供一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法在控制家禽大麦日粮饲料中能量方面的应用。

为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案是：

一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，包括以下操作步骤：

1)取已知代谢能的标准大麦样品，进行近红外光谱扫描，采集大麦950～1650nm区间内的光谱信息；

2)将原始光谱应用化学计量学软件与已知代谢能的标准大麦样品的代谢能进行关联，采用偏最小二乘法建立近红外光谱与大麦表观代谢能之间的定量模型；

3)取待测大麦样品进行近红外光谱扫描，采集大麦950～1650nm区间内的光谱信息，将待测大麦样品近红外光谱信息导入步骤2)建立的定量模型，得出待测大麦样品代谢能。

步骤1)和步骤3)中近红外光谱扫描的光源为汞灯；参比光源为卤钨灯；波长范围950～1100nm采用硅检测器，波长范围110～1650nm采用二极管阵列检测器，波长精度≤0.3nm，波长稳定性≤0.2nm/a；扫描环境要求：温度2～40℃，相对湿度0～85％。

进一步的，为了防止样品发生霉变影响光谱采集，将采集到的样品置于4℃冰箱中保存，扫描样品前，提前24小时将样品放置在常温环境中平衡温度，扫描开机之后预热1h。

进一步的，步骤2)中还包括对建立的定量模型的预测性能进行评价，评价参数主要有定量模型决定系数R²cal、校正均方根差RMESS、验证均方根差RMSEP、验证决定系数R²val、主成分数Ranks、平均偏差Bias；筛选得到R²cal和R²val接近1、RMESS与RMSEP越小且越接近的定量模型。

上述对步骤2)建立的定量模型的预测性能进行评价的具体方法为采用交互留一验证，即从已知代谢能的标准大麦样品中剔除一个样品，用剩余的其他样品建立数学模型，并用建立的模型预测被剔除样品中待测组分的浓度，对模型的预测效果进行评价。

其中R²cal反应模型的拟合能力，R²cal越接近1，模型的拟合性越好，其计算公式为

$R^2=\left\{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(y_i-{\hat{y}}_i)}^2}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(y_i-y_m)}^2}\right\}\×100\%$

其中：y_m－样品实际测定值平均值；y_i—第i个样品实际测定值；—采用建立的近红外光谱定量模型的第i个样品的预测值；

RMSEE计算公式为：

$RMSEE=\frac{1}{n}\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\hat{y}-{\stackrel{\‾}{y}}_i)}^2}$

其中，—样品实际测定值平均值。

RMSEP表示近红外预测值与实际测定值之间的相近程度，数值越低准确性越高。其计算公式为：

$RMSEP=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(y_i-{\hat{y}}_i)}^2}$

平均偏差是实际测定值与近红外预测值的系统偏差，其计算公式为：

$Bias=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{d}_i$

其中：d_i－第i个样品实际测定值与预测值之差。

进一步的，所述标准大麦样品中代谢能采用强饲法测得，作为标准大麦样品的代谢能，具体操作步骤为：

A：选用体重1.8kg以上、体重相近、采食正常、强饲后无异常反应、无怪癖的健康海兰褐公鸡若干只，单笼饲养，饲养温度为15～27℃，光照强度20Lx，每日光照时间为16小时，自由饮水、禁食砂石；

B：被试公鸡饲喂生长蛋鸡全价饲料三天以上，并且最后一段饲喂待测大麦样品后，进行禁食排空48小时；

C：禁食结束后强饲质量为m，单位为kg，的待测大麦样品，连续收集48小时的粪尿排泄物；

D：测定质量为m的大麦样品的总能量U₁，步骤C中收集的48小时粪尿排泄物的总能量U₂，计算待测大麦样品的表观代谢能AME＝(U₁-U₂)/m。

上述排泄物和待测样品能量采用氧弹测热仪测定。

上述饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法在控制家禽大麦日粮饲料中能量方面的应用，具体为以采用上述测定方法检测饲喂家禽用大麦表观代谢能的数据作为指导，调整家禽大麦日粮中大麦的添加量，有效提高大麦能量的转化率，减少日粮浪费，降低饲养成本。

本发明饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，采用近红外光谱技术，采集大麦950～1650nm区间内的光谱信息，快速准确的测定大麦表观代谢能，作为大麦饲喂家禽过程中大麦饲料量的数据指导，具有操作简单、准确性高的优点，能够为以大麦为主要能量来源的家禽饲料的配制提供数据指导，提高家禽大麦日粮的转化率，节省饲料成本。

进一步的，在近红外光谱检测过程中，光谱扫描的分辨率、检测方式、光谱扫描范围、扫描环境等均会影响近红外光谱检测的准确性，并且针对不同的测定样品，其影响作用也是不确定的，那么本发明中为了提高在检测饲喂家禽用大麦表观代谢能的准确性，创造性的选择光谱扫描和检测方式、光谱范围和扫描环境，并且实现不进行预处理采用原始光谱对大麦表观代谢能进行建模和检测计算。

进一步的，在近红外光谱扫描过程中，建立的定量模型的准确性在很大程度上决定了最终测定结果的准确性，本发明中为了提高定量模型的可靠性、稳定性及动态适应性，采用强饲法测定标准大麦样品的表观代谢能。

具体实施方式

下面通过具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明。

实施例

一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，包括以下操作步骤：

1)取10～20份代谢能不同的标准大麦样品，分别采用强饲法测定标准大麦样品的表观代谢能，作为标准大麦样品的表观代谢能标准含量，具体操作步骤为：

A：选用体重1.8kg以上、体重相近、采食正常、强饲后无异常反应、无怪癖的健康海兰褐公鸡若干只，单笼饲养，饲养温度为15～27℃，光照强度20Lx，每日光照时间为16小时，自由饮水、禁食砂石；

B：被试公鸡饲喂生长蛋鸡全价饲料三天以上，并且最后一段饲喂待测大麦样品后，进行禁食排空48小时；

C：禁食结束后强饲质量为m，0.04～0.05kg，的待测大麦样品，连续收集48小时的粪尿排泄物；

D：测定质量为m的大麦样品的总能量U₁，步骤C中收集的48小时粪尿排泄物的总能量U₂，计算待测大麦样品的表观代谢能AME＝(U₁-U₂)/m；

2)取步骤1)已测得代谢能的标准大麦样品，粉碎后放入小样品杯装载，将过量样品装入样品杯中，使用直尺将多余部分刮去，并保证装入样品在样品杯中表面平整，将装满样品的样品杯放置在旋转托架上，进行近红外光谱扫描，采集光谱范围在950～1650nm区间内的光谱信息，每隔5nm采集一个光谱数据，总共采集到141个光谱数据，每隔样品重复测量2次，重复装样2次；扫描结束后，为减小扫描的光谱误差，结合每次扫面的光谱信息导出光谱信息的平均值；

3)对步骤2)采集到的所有的已测得代谢能的标准大麦样品的光谱信息应用化学计量学软件与标准大麦样品的已测得的代谢能进行关联，采用偏最小二乘法建立近红外光谱与大麦表观代谢能定量模型；

4)取待测大麦样品粉碎后放入小样品杯装载，将过量样品装入样品杯中，使用直尺将多余部分刮去，并保证装入样品在样品杯中表面平整，将装满样品的样品杯放置在旋转托架上，进行近红外光谱扫描，采集光谱范围在950～1650nm区间内的光谱信息，每隔5nm采集一个光谱数据，总共采集到141个光谱数据，每隔样品重复测量2次，重复装样2次，导出采集的光谱数据平均值，导入步骤3)建立的定量模型，得出待测大麦样品代谢能含量。

上述近红外光谱扫描光源为汞灯；参比光源为卤钨灯；波长范围950～1100nm采用硅检测器，波长范围110～1650nm采用二极管阵列检测器，波长精度≤0.3nm，波长稳定性≤0.2nm/a；扫描环境要求：温度2～40℃，相对湿度0～85％。

试验例1

试验方法：分别采用实施例所述的方法和强饲法测定五种产地不同的大麦样品的表观代谢能，比较本发明方法测定饲喂家禽用大麦表观代谢能的准确性，测定结果如下表1所示：

强饲法测定过程中每一种待测大麦样品设置6个重复组，每个重复组至少4只鸡，组间平均体重差异不超过100g，每组试验可进行至少两次重复测定，每次重复测定与上一次测定需要间隔10～14天供被试鸡进行体能恢复，体能恢复过程中自由饮水，饲喂生长蛋鸡全价饲料。

表1

产地	预测值(Mcal/kg)	实测值(Mcal/kg)	差值
				江苏	2.85	2.80	0.05
浙江	2.70	2.73	0.03
				内蒙古	2.77	2.69	0.08
宁夏	2.82	2.84	0.02
				新疆	2.88	2.89	0.01
平均	2.804	2.79	0.014

表1中，预测值为采用实施例所述方法测定的待测大麦样品中表观代谢能；实测值为采用上述强饲法测定的待测大麦样品中表观代谢能。

由上述试验结果可知，5种大麦样品的变异幅度为0.01～0.08，平均为0.014，可见本发明方法对于饲喂家禽用大麦表观代谢能的测定结果准确。

Claims (5)

1.一种饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，其特征在于，包括以下操作步骤：

1)取已知表观代谢能的标准大麦样品，进行近红外光谱扫描，采集大麦950～1650nm区间内的光谱信息；

2)将原始光谱应用化学计量学软件与已知表观代谢能的标准大麦样品的表观代谢能进行关联，采用偏最小二乘法建立近红外光谱与大麦表观代谢能之间的定量模型；

3)取待测大麦样品进行近红外光谱扫描，采集大麦950～1650nm区间内的光谱信息，将待测大麦样品近红外光谱信息导入步骤2)建立的定量模型，得出待测大麦样品表观代谢能。

2.如权利要求1所述的饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，其特征在于，步骤1)和步骤3)中近红外光谱扫描的光源为汞灯；参比光源为卤钨灯；波长范围950～1100nm采用硅检测器，波长范围110～1650nm采用二极管阵列检测器，波长精度≤0.3nm，波长稳定性≤0.2nm/a；扫描环境要求：温度2～40℃，相对湿度0～85％。

3.如权利要求1所述的饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，其特征在于，步骤2)中还包括对建立的定量模型的预测性能进行评价，评价参数主要有定量模型决定系数R²cal、校正均方根差RMESS、验证均方根差RMSEP、验证决定系数R²val、主成分数Ranks、平均偏差Bias；筛选得到R²cal和R²val接近1、RMESS与RMSEP越小且越接近的定量模型。

4.如权利要求1所述的饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法，其特征在于，所述标准大麦样品中表观代谢能采用以下方法进行检测，具体操作步骤为：

A：选用体重1.8kg以上、体重相近、采食正常、强饲后无异常反应、无怪癖的健康海兰褐公鸡若干只，单笼饲养，饲养温度为15～27℃，光照强度20Lx，每日光照时间为16小时，自由饮水、禁食砂石；

B：被试公鸡饲喂生长蛋鸡全价饲料三天以上，并且最后一段饲喂待测大麦样品后，进行禁食排空48小时；

C：禁食结束后强饲质量为m，单位为kg，的待测大麦样品，连续收集48小时的粪尿排泄物；

D：测定质量为m的大麦样品的总能量U₁，步骤C中收集的48小时粪尿排泄物的总能量U₂，计算待测大麦样品的表观代谢能AME＝(U₁-U₂)/m。

5.一种如权利要求1～4任一项所述饲喂家禽用大麦表观代谢能的快速测定方法在控制家禽大麦日粮饲料中能量方面的应用。