【摘 要】
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本试验旨在基于康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系(CNCPS)建立北京市全株玉米原料营养成分数据库,并利用近红外光谱(NIRS)方法建立其营养价值预测模型。试验采集北京市18个牧场8
【机 构】
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甘肃农业大学动物科学技术学院,中国农业科学院饲料研究所,北京市畜牧总站
【基金项目】
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奶牛产业技术体系北京市创新团队(BAIC06-2018),中国农业科学院科技创新工程协同创新任务“奶牛绿色养殖技术集成创新”(CAAS-XTCX2016011-01).
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本试验旨在基于康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系(CNCPS)建立北京市全株玉米原料营养成分数据库,并利用近红外光谱(NIRS)方法建立其营养价值预测模型。试验采集北京市18个牧场89份全株玉米原料样品,测定其营养成分,利用CNCPS6.5计算各样品碳水化合物(CHO)和蛋白质组成。定标集和验证集根据4∶1的配比关系,分别选用71份和18份全株玉米原料样品作为定标集和验证集评价NIRS模型。结果显示:1)NIRS分析技术对全株玉米原料常规营养成分、CNCPS中蛋白质组成和CHO组成均具有较好的预测能力,且精确
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