%0 Journal Article
%T 1~21日龄黄羽肉鸡棉籽粕傅里叶近红外及化学成分净能预测模型研究
%J 动物营养学报
%D 2011
%R 10.3969/j.issn.1006-267x.2011.09.007
%X 本试验在用比较屠宰法实测25个棉籽粕样品净能(NE)值的基础上，旨在研究用傅里叶近红外(NIRS)和化学成分2种方法建立的NE预测模型的可行性，并比较2种预测模型的预测效果。1)棉籽粕NE值的测定采用维持NE(NEm)+沉积NE(NEp)的方法。其中NEm用回归法测定，设自由采食及限饲20%、40%、60%和80%5个采食梯度，NEp采用套算法测定；每个梯度和棉籽粕样品均设6个重复，每个重复2只鸡。试验动物为382只平均体重为（62.20±0.64）g的7日龄末空腹康达尔黄羽肉公鸡，试验期为7d。2)分别建立自然状态和扩大水分背景的NIRS预测模型M1和M2。3)将25个棉籽粕样品的表观代谢能（AME）、粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和灰分7种成分值与NE值进行一元和多元线性回归分析。结果如下：1)M1、M2的校正决定系数(R2cal)分别为0.999、0.985，校正标准差(RMSEE)分别为0.033、0.084MJ/kgDM，交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.966、0.967，交叉验证标准差(RMSECV)分别为0.120、0.117MJ/kgDM，预测决定系数(R2val)分别为0.843、0.957，预测标准差(RMSEP)分别为0.260、0.136MJ/kgDM，2个模型预测值与实测值配对t检验结果均不显著(P>0.05)。2)用化学成分结合AME建立的最佳预测方程的R2和RSD分别为0.985和0.093MJ/kgDM。结果表明：1)应用NIRS和AME结合化学成分均能建立预测效果可靠的棉籽粕NE预测模型；2)NIRS所建M2模型的预测效果与AME结合化学成分所建模型相当。
%K 黄羽肉鸡
%K NE
%K 预测
%K 近红外
%K 水分校正
%U http://www.chinajan.com/CN/abstract/abstract10313.shtml