脱酚棉籽蛋白猪消化能的研究
发布时间:2023-03-11 05:26
本试验旨在对脱酚棉籽蛋白猪的消化能及其预测模型进行评定。综合考虑中国脱酚棉籽蛋白的生产区域状况、生产厂家的产量、棉籽产地以及生产工艺因素,在中国多个地区采集了有代表性的脱酚棉籽蛋白样品11种,分析其常规成分含量以及氨基酸含量。试验选用体重相近(32.0±2.3)kg的三元杂交(杜×长×大)健康去势公猪12头,采用2个6×6拉丁方试验设计,包括1种基础日粮和11种脱酚棉籽蛋白替代一定比列基础日粮的试验日粮,替代水平为18%。采用全收粪法和套算法结合测定脱酚棉籽蛋白猪消化能值,并将脱酚棉籽蛋白的常规成分与猪消化能值进行相关和回归分析,建立脱酚棉籽蛋白猪消化能预测模型。 试验结果如下: 11脱酚棉籽蛋白常规成分含量分别为:DM(%),92.01±1.21;EE(%),2.75±0.69;CP(%),51.24±1.87:CF(%),7.38±2.21:ADF(%),9.39±3.06:NDF(%),18.19±5.36:NFE(%),24.31±2.10:SCHO(%),21.48±5.47;Ash(%),6.34±0.32;GE(MJ/kg),16.42±0.43:FG(mg/kg),36...
【文章页数】:56 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
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摘要
ABSTRACT
1 前言
1.1 研究背景、目的与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 脱酚棉籽蛋白研究进展
1.2.2 猪饲料消化能的评定方法研究进展
1.3 研究内容
2 材料与方法
2.1 脱酚棉籽蛋白样品及消化试验日粮
2.2 试验动物及饲养管理
2.3 试验设计
2.4 样品的制备与分析
2.4.1 样品的制备
2.4.2 样品的测定
2.5 日粮与饲料原料DE的计算公式
2.6 试验时间和地点
2.7 数据分析
3 试验结果与分析
3.1 脱酚棉籽蛋白样品常规成分分析结果
3.1.1 脱酚棉籽蛋白的干物质含量
3.1.2 脱酚棉籽蛋白的粗脂肪含量
3.1.3 脱酚棉籽蛋白的粗蛋白含量
3.1.4 脱酚棉籽蛋白的粗纤维含量
3.1.5 脱酚棉籽蛋白的酸性洗涤纤维含量
3.1.6 脱酚棉籽蛋白的中性洗涤纤维含量
3.1.7 脱酚棉籽蛋白的无氮浸出物含量
3.1.8 脱酚棉籽蛋白的可溶性碳水化合物含量
3.1.9 脱酚棉籽蛋白的粗灰分含量
3.1.10 脱酚棉籽蛋白的总能
3.1.11 脱酚棉籽蛋白的游离棉酚含量
3.2 脱酚棉籽蛋白样品11种必需氨基酸氨基酸含量
3.3 脱酚棉籽蛋白消化能测定结果
3.4 脱酚棉籽蛋白猪消化能预测模型的建立
3.4.1 脱酚棉籽蛋白各化学成分与DE的简单相关关系
3.4.2 通径分析
3.4.3 DE的预测模型
4 讨论
4.1 脱酚棉籽蛋白的常规化学成分
4.2 脱酚棉籽蛋白必需氨基酸含量
4.3 脱酚棉籽蛋白的消化能值
4.4 脱酚棉籽蛋白猪消化能预测模型
4.4.1 最佳预测因子
4.4.2 其他预测因子
4.4.3 DE预测模型的选择与比较
5 结论与建议
5.1 本研究结论
5.2 本研究创新点
5.3 有待进一步研究的问题
参考文献
致谢
个人简历
本文编号:3759284
【文章页数】:56 页
【学位级别】:硕士
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摘要
ABSTRACT
1 前言
1.1 研究背景、目的与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 脱酚棉籽蛋白研究进展
1.2.2 猪饲料消化能的评定方法研究进展
1.3 研究内容
2 材料与方法
2.1 脱酚棉籽蛋白样品及消化试验日粮
2.2 试验动物及饲养管理
2.3 试验设计
2.4 样品的制备与分析
2.4.1 样品的制备
2.4.2 样品的测定
2.5 日粮与饲料原料DE的计算公式
2.6 试验时间和地点
2.7 数据分析
3 试验结果与分析
3.1 脱酚棉籽蛋白样品常规成分分析结果
3.1.1 脱酚棉籽蛋白的干物质含量
3.1.2 脱酚棉籽蛋白的粗脂肪含量
3.1.3 脱酚棉籽蛋白的粗蛋白含量
3.1.4 脱酚棉籽蛋白的粗纤维含量
3.1.5 脱酚棉籽蛋白的酸性洗涤纤维含量
3.1.6 脱酚棉籽蛋白的中性洗涤纤维含量
3.1.7 脱酚棉籽蛋白的无氮浸出物含量
3.1.8 脱酚棉籽蛋白的可溶性碳水化合物含量
3.1.9 脱酚棉籽蛋白的粗灰分含量
3.1.10 脱酚棉籽蛋白的总能
3.1.11 脱酚棉籽蛋白的游离棉酚含量
3.2 脱酚棉籽蛋白样品11种必需氨基酸氨基酸含量
3.3 脱酚棉籽蛋白消化能测定结果
3.4 脱酚棉籽蛋白猪消化能预测模型的建立
3.4.1 脱酚棉籽蛋白各化学成分与DE的简单相关关系
3.4.2 通径分析
3.4.3 DE的预测模型
4 讨论
4.1 脱酚棉籽蛋白的常规化学成分
4.2 脱酚棉籽蛋白必需氨基酸含量
4.3 脱酚棉籽蛋白的消化能值
4.4 脱酚棉籽蛋白猪消化能预测模型
4.4.1 最佳预测因子
4.4.2 其他预测因子
4.4.3 DE预测模型的选择与比较
5 结论与建议
5.1 本研究结论
5.2 本研究创新点
5.3 有待进一步研究的问题
参考文献
致谢
个人简历
本文编号:3759284
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