RU2009106731A - REAL-TIME SYSTEM FOR DETERMINING THE CHARACTERISTICS OF THE COMPONENTS OF THE FOOD DIET OF RIVERS ANIMALS - Google Patents

REAL-TIME SYSTEM FOR DETERMINING THE CHARACTERISTICS OF THE COMPONENTS OF THE FOOD DIET OF RIVERS ANIMALS Download PDF

Info

Publication number
RU2009106731A
RU2009106731A RU2009106731/13A RU2009106731A RU2009106731A RU 2009106731 A RU2009106731 A RU 2009106731A RU 2009106731/13 A RU2009106731/13 A RU 2009106731/13A RU 2009106731 A RU2009106731 A RU 2009106731A RU 2009106731 A RU2009106731 A RU 2009106731A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
digestibility
crop
starch
cultivated
determining
Prior art date
Application number
RU2009106731/13A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Джеймс Ф. БЕК (US)
Джеймс Ф. БЕК
Original Assignee
Джеймс Ф. БЕК (US)
Джеймс Ф. БЕК
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Джеймс Ф. БЕК (US), Джеймс Ф. БЕК filed Critical Джеймс Ф. БЕК (US)
Publication of RU2009106731A publication Critical patent/RU2009106731A/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A23FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
    • A23KFODDER
    • A23K50/00Feeding-stuffs specially adapted for particular animals
    • A23K50/10Feeding-stuffs specially adapted for particular animals for ruminants
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A23FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
    • A23KFODDER
    • A23K10/00Animal feeding-stuffs
    • A23K10/30Animal feeding-stuffs from material of plant origin, e.g. roots, seeds or hay; from material of fungal origin, e.g. mushrooms

Abstract

1. Система определения характеристик культурных растений, используемых в пищевом рационе, в реальном времени для оптимизации продуктивности жвачных животных, потребляющих указанный пищевой рацион, включающая ! (а) определение характеристики перевариваемости крахмала для набора образцов культурных растений, включая зерно, полученное из указанных образцов культурных растений, ! (б) разработку уравнения прогноза на основе полученной характеристики перевариваемости крахмала; ! (в) получение образца зерна из культурного растения; ! (г) определение характеристики перевариваемости крахмала в реальном времени при помощи NIRS образца, путем введения электронным образом записанных данных ближнего ИК-спектра, полученных при помощи NIRS, в указанные уравнения; и ! (д) хранение и/или измельчение указанного зерна на индивидуальной основе; и ! (е) определение на основе характеристик перевариваемости крахмала и NDFd количества культурного растения для включения в пищевой рацион. ! 2. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой гибрид кукурузы с бурыми средними жилками листа. ! 3. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой двухцелевой гибрид кукурузы. ! 4. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой листовую кукурузу. ! 5. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой люцерну. ! 6. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой траву. ! 7. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой сорго. ! 8. Система по п.1, которая дополнительно включает прогнозирование характеристики перевариваемости крахмала образцов 1. The system for determining the characteristics of cultivated plants used in the diet in real time to optimize the productivity of ruminants consuming the specified diet, including! (a) determination of the digestibility of starch for a set of samples of cultivated plants, including grain obtained from these samples of cultivated plants,! (b) development of a prediction equation based on the starch digestibility obtained; ! (c) obtaining a grain sample from a cultivated plant; ! (d) determining the starch digestibility in real time using a NIRS sample, by introducing electronically recorded near-infrared data obtained using NIRS into these equations; and! (e) storage and / or grinding of said grain on an individual basis; and! (e) determining, based on the digestibility of starch and NDFd, the amount of the crop to be included in the diet. ! 2. The system according to claim 1, wherein the crop is a hybrid of corn with brown medium leaf veins. ! 3. The system of claim 1, wherein the crop is a dual-purpose hybrid of corn. ! 4. The system according to claim 1, in which the cultivated plant is a leaf corn. ! 5. The system of claim 1, wherein the crop is alfalfa. ! 6. The system according to claim 1, wherein the cultivated plant is a grass. ! 7. The system of claim 1, wherein the crop is sorghum. ! 8. The system according to claim 1, which further includes predicting the characteristics of the digestibility of starch samples

Claims (20)

1. Система определения характеристик культурных растений, используемых в пищевом рационе, в реальном времени для оптимизации продуктивности жвачных животных, потребляющих указанный пищевой рацион, включающая1. The system for determining the characteristics of cultivated plants used in the diet in real time to optimize the productivity of ruminants consuming the specified diet, including (а) определение характеристики перевариваемости крахмала для набора образцов культурных растений, включая зерно, полученное из указанных образцов культурных растений,(a) characterization of the digestibility of starch for a set of samples of cultivated plants, including grain obtained from these samples of cultivated plants, (б) разработку уравнения прогноза на основе полученной характеристики перевариваемости крахмала;(b) development of a prediction equation based on the starch digestibility obtained; (в) получение образца зерна из культурного растения;(c) obtaining a grain sample from a cultivated plant; (г) определение характеристики перевариваемости крахмала в реальном времени при помощи NIRS образца, путем введения электронным образом записанных данных ближнего ИК-спектра, полученных при помощи NIRS, в указанные уравнения; и(d) determining the starch digestibility in real time using a NIRS sample, by introducing electronically recorded near-infrared data obtained using NIRS into these equations; and (д) хранение и/или измельчение указанного зерна на индивидуальной основе; и(e) storage and / or grinding of said grain on an individual basis; and (е) определение на основе характеристик перевариваемости крахмала и NDFd количества культурного растения для включения в пищевой рацион.(e) determining, based on the digestibility characteristics of starch and NDFd, the amount of the crop to be included in the diet. 2. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой гибрид кукурузы с бурыми средними жилками листа.2. The system according to claim 1, wherein the crop is a hybrid of corn with brown medium leaf veins. 3. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой двухцелевой гибрид кукурузы.3. The system of claim 1, wherein the crop is a dual-purpose hybrid of corn. 4. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой листовую кукурузу.4. The system according to claim 1, in which the cultivated plant is a leaf corn. 5. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой люцерну.5. The system according to claim 1, wherein the cultivated plant is alfalfa. 6. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой траву.6. The system of claim 1, wherein the crop is a grass. 7. Система по п.1, при которой культурное растение представляет собой сорго.7. The system of claim 1, wherein the crop is sorghum. 8. Система по п.1, которая дополнительно включает прогнозирование характеристики перевариваемости крахмала образцов культурных растений, включая зерно из указанных культурных растений, для различного размера частиц на основе уравнений прогноза.8. The system according to claim 1, which further includes predicting the starch digestibility of cultivated plant samples, including grain from said cultivated plants, for different particle sizes based on prediction equations. 9. Система определения характеристик культурных растений, используемых в пищевом рационе, в реальном времени для оптимизации продуктивности жвачных животных, потребляющих указанный пищевой рацион, включающая9. A system for determining the characteristics of cultivated plants used in the diet in real time to optimize the productivity of ruminants consuming the specified diet, including (а) определение характеристики перевариваемости крахмала для зерна, полученного из генетически различных культурных растений;(a) determining the digestibility of starch for grain obtained from genetically diverse cultivated plants; (б) определение характеристики dNDF генетически различных растений, используемых для получения фуража;(b) characterization of dNDFs of genetically different plants used to obtain forage; (в) разработку уравнений прогноза на основе полученных характеристик перевариваемости крахмала и dNDF.(c) development of prediction equations based on the obtained digestibility characteristics of starch and dNDF. (г) получение образцов зерна, используемого в качестве пищевого ингредиента, и образцов культурных растений, используемых в качестве фуража;(d) obtaining samples of grain used as a food ingredient, and samples of cultivated plants used as fodder; (д) определение характеристик перевариваемости NDF при помощи NIRS образцов зерна и указанных культурных растений путем введения электронным образом записанных данных ближнего ИК-спектра, полученных при помощи NIRS, в указанные уравнения; и(e) determining the digestibility of NDF using NIRS grain samples and these cultivated plants by introducing electronically recorded near-infrared data obtained using NIRS into these equations; and (е) определение на основе характеристик перевариваемости крахмала и NDFd количества зерна и культурного растения для включения в пищевой рацион.(e) determining, based on the digestibility of starch and NDFd, the amount of grain and crop for inclusion in the diet. 10. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой гибрид кукурузы с бурыми средними жилками листа.10. The system according to claim 9, in which the cultivated plant is a hybrid of corn with brown medium leaf veins. 11. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой двухцелевую кукурузу.11. The system of claim 9, wherein the crop is a dual-purpose corn. 12. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой листовую кукурузу.12. The system of claim 9, wherein the crop is leaf corn. 13. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой люцерну.13. The system of claim 9, wherein the cultivated plant is alfalfa. 14. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой траву.14. The system of claim 9, wherein the cultivated plant is grass. 15. Система по п.9, при которой культурное растение представляет собой сорго.15. The system of claim 9, wherein the crop is sorghum. 16. Система по п.9, дополнительно включающая прогнозирование характеристики перевариваемости крахмала образцов культурных растений, включая зерно из указанных культурных растений, для различного размера частиц на основе уравнений прогноза.16. The system of claim 9, further comprising predicting the starch digestibility of cultivated plant samples, including grain from said cultivated plants, for various particle sizes based on prediction equations. 17. Система по п.9, дополнительно включающая прогнозирование характеристики перевариваемости крахмала образцов культурных растений, включая фураж из указанных культурных растений, для различного размера частиц на основе уравнений прогноза.17. The system according to claim 9, further comprising predicting the starch digestibility of cultivated plant samples, including forage from said cultivated plants, for various particle sizes based on prediction equations. 18. Система по п.1, представляющая собой компьютерную систему, включающую указанные уравнения прогноза.18. The system according to claim 1, which is a computer system comprising these prediction equations. 19. Система по п.18, представляющая собой портативную систему.19. The system of claim 18, which is a portable system. 20. Система по п.1, дополнительно включающая расчет одной или более величины индекса ферментируемости конечного пищевого рациона, сформированного с учетом определенных характеристик культурных растений, что позволяет определить необходимость переформирования пищевого рациона. 20. The system according to claim 1, further comprising calculating one or more values of the fermentability index of the final food ration, formed taking into account certain characteristics of cultivated plants, which allows you to determine the need for reforming the food ration.
RU2009106731/13A 2006-07-27 2007-07-27 REAL-TIME SYSTEM FOR DETERMINING THE CHARACTERISTICS OF THE COMPONENTS OF THE FOOD DIET OF RIVERS ANIMALS RU2009106731A (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US49431206A 2006-07-27 2006-07-27
US11/494,312 2006-07-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2009106731A true RU2009106731A (en) 2010-09-10

Family

ID=38981780

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009106731/13A RU2009106731A (en) 2006-07-27 2007-07-27 REAL-TIME SYSTEM FOR DETERMINING THE CHARACTERISTICS OF THE COMPONENTS OF THE FOOD DIET OF RIVERS ANIMALS
RU2009106967/13A RU2009106967A (en) 2006-07-27 2007-07-27 METHOD FOR IMPROVING THE RED ANIMAL'S FOOD DIET

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009106967/13A RU2009106967A (en) 2006-07-27 2007-07-27 METHOD FOR IMPROVING THE RED ANIMAL'S FOOD DIET

Country Status (8)

Country Link
EP (2) EP2053927A1 (en)
JP (2) JP2009544320A (en)
CN (2) CN101516209A (en)
AU (2) AU2007277077A1 (en)
CA (2) CA2666065A1 (en)
MX (2) MX2009001007A (en)
RU (2) RU2009106731A (en)
WO (3) WO2008013941A2 (en)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8603551B1 (en) 2009-07-02 2013-12-10 Forage Genetics International, Llc Selective feeding of starch to increase meat, egg production or feed conversion in poultry
CN101713773B (en) * 2009-11-20 2012-12-19 中国农业大学 Visual physical properties distribution detection method of silage
JP5139585B1 (en) * 2012-06-11 2013-02-06 日本配合飼料株式会社 Calf feed
CN102960298B (en) * 2012-11-23 2014-02-26 江西省大富乳业集团有限公司 Breeding method for improving yield and quality of milk of cows in mountain areas of south China
US20140273048A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Alltech, Inc. Systems and methods for analyzing animal feed
WO2015016833A1 (en) * 2013-07-30 2015-02-05 Benemilk Oy Methods for feeding dietary compositions to ruminants
US10537122B2 (en) * 2013-12-17 2020-01-21 Alltech, Inc. Systems and methods for adjusting animal feed
CN104068270B (en) * 2014-06-27 2016-07-06 甘肃民祥牧草有限公司 A kind of dry milk phase milch cow mixed fermentation feedstuff and preparation method thereof
CN104880534A (en) * 2014-12-15 2015-09-02 牡丹江林海特种山猪养殖有限公司 Portable forage analysis and detection case
CN105021566A (en) * 2015-08-11 2015-11-04 北京中农联成技术有限公司 Method for controlling feed production online by means of near-infrared technology
CN106509417A (en) * 2016-11-04 2017-03-22 宁夏大学 Coarse feed for high-yield cows, as well as mixed ration and preparation method thereof
CN107212165A (en) * 2017-06-15 2017-09-29 郑其全 A kind of milk cow in lactation period special feed
PL3586646T3 (en) * 2018-06-22 2023-02-20 KWS SAAT SE & Co. KGaA Method and apparatus of preparing of a silage good and ensiling process
CN109919356B (en) * 2019-01-27 2023-07-21 河北工程大学 BP neural network-based interval water demand prediction method
US20220192227A1 (en) * 2019-03-29 2022-06-23 Uri Kushnir Cultivated legume species ononis alopecuroides as a novel food source for livestock animals
JP2020184958A (en) * 2019-05-16 2020-11-19 雪印種苗株式会社 Additive of feed for cows in dry period, and feed
JP2021068352A (en) * 2019-10-28 2021-04-30 フィード・ワン株式会社 Method of designing fodder using genomic analysis, and storage medium with program for implementing the same recorded therein
NL2026185B1 (en) * 2020-07-31 2022-04-04 Forfarmers Corp Services B V Method for enhanced formulation of feed production
FR3116181B1 (en) * 2020-11-13 2024-03-01 Tereos France METHOD AND FOOD COMPOSITION TO REDUCE METHANE PRODUCTION IN RUMINANTS

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5767080A (en) * 1996-05-01 1998-06-16 Cargill, Incorporated Enhanced milk production in dairy cattle
AU2004250261A1 (en) * 2003-06-20 2004-12-29 Syngenta Participations Ag A method for the development of ruminant feed formulations
US20060036419A1 (en) * 2004-07-29 2006-02-16 Can Technologies, Inc. System and method for animal production optimization

Also Published As

Publication number Publication date
WO2008013941A2 (en) 2008-01-31
CA2666085A1 (en) 2008-01-31
WO2008013939A1 (en) 2008-01-31
RU2009106967A (en) 2010-09-10
CN101516209A (en) 2009-08-26
AU2007277079A1 (en) 2008-01-31
EP2053927A1 (en) 2009-05-06
CA2666065A1 (en) 2008-01-31
JP2009544320A (en) 2009-12-17
AU2007277077A1 (en) 2008-01-31
MX2009001008A (en) 2009-06-22
JP2009544319A (en) 2009-12-17
WO2008013941A3 (en) 2008-03-13
WO2008013940A3 (en) 2008-12-04
CN101610681A (en) 2009-12-23
MX2009001007A (en) 2009-06-01
EP2053928A2 (en) 2009-05-06
WO2008013940A2 (en) 2008-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2009106731A (en) REAL-TIME SYSTEM FOR DETERMINING THE CHARACTERISTICS OF THE COMPONENTS OF THE FOOD DIET OF RIVERS ANIMALS
Evangelista et al. An overview on the use of near infrared spectroscopy (NIRS) on farms for the management of dairy cows
Heinrichs et al. The Penn state particle separator
Rothman et al. Methods in primate nutritional ecology: a user’s guide
Montanholi et al. On the determination of residual feed intake and associations of infrared thermography with efficiency and ultrasound traits in beef bulls
Yan et al. Prediction of body weight and empty body composition using body size measurements in lactating dairy cows
Takahashi et al. Dietary generalists and nutritional specialists: Feeding strategies of adult female blue monkeys (Cercopithecus mitis) in the Kakamega Forest, Kenya
US20160341649A1 (en) Particle score calibration
Coleman et al. Relationships among forage chemistry, rumination and retention time with intake and digestibility of hay by goats
Bird-Gardiner et al. Phenotypic relationships among methane production traits assessed under ad libitum feeding of beef cattle
AU2018250502A1 (en) Systems and methods for estimating feed efficiency and carbon footprint for meat producing animal
Marchesini et al. Effect of maturity stage at harvest on the ensilability of maize hybrids in the early and late FAO classes, grown in areas differing in yield potential
WO2004113506A3 (en) A method for the development of ruminant feed formulations
Martin et al. A new method to estimate residual feed intake in dairy cattle using time series data
Zicarelli et al. Nutritional Characteristics of corn silage produced in Campania region estimated by Near infrared spectroscopy (NIRS)
Landau et al. Data mining old digestibility trials for nutritional monitoring in confined goats with aids of fecal near infra-red spectrometry
Coblentz et al. In situ disappearance of dry matter and fiber from fall-grown cereal-grain forages from the north-central United States
Gussek et al. Influence of ration composition on nutritive and digestive variables in captive giraffes (Giraffa camelopardalis) indicating the appropriateness of feeding practice
Oh et al. Genetic parameters for various random regression models to describe total sperm cells per ejaculate over the reproductive lifetime of boars
Zicarelli et al. Nutritional Characterization of Hay Produced in Campania Region: Analysis by the near Infrared Spectroscopy (NIRS) Technology
Shaver et al. Corn silage evaluation: MILK2000 challenges and opportunities with MILK2006
Aluko et al. Quantitative measurement of two breeds of snail
Jancewicz et al. Predictability of growth performance in feedlot cattle using fecal near-infrared spectroscopy
Dixon et al. Application of faecal near infrared spectroscopy to manage the nutrition and productivity of grazing ruminants
Martin et al. Combining datasets in a dynamic residual feed intake model and comparison with linear model results in lactating Holstein cattle