人工智能-机器学习-移动尼龙袋法和三步体外法测定反刍物常用饲料蛋白质小肠消化率的研究.pdf

本文主要探讨了在人工智能和机器学习的背景下，如何利用移动尼龙袋法(MNBT)和三步体外法来测定反刍动物饲料蛋白质的小肠消化率。反刍动物，如牛、羊等，其消化系统的特点使得饲料中的蛋白质经历瘤胃发酵过程，因此了解蛋白质的消化率对于优化饲养管理具有重要意义。 通过尼龙袋法确定了11种反刍动物饲料的瘤胃降解性蛋白质(CP)含量。结果显示，不同饲料的CP瘤胃降解效率差异显著，如玉米麸皮(WB)的降解率为75.92%，而稻谷糠(RB)的降解率为67.73%。这一部分的实验数据为后续的肠道消化率测定提供了基础。 接着，MNBT被用来测定这些饲料的瘤胃非降解蛋白质(RUP)小肠消化率。实验发现，尼龙袋的孔径为42微米，样品量为1.0克，瘤胃保留时间为16小时，这些条件对MNBT的结果有显著影响。11种饲料中，玉米胚芽粉(CGM)的RUP小肠消化率为90.60%，而小麦麸(WB)则为68.51%。 同时，作者还采用三步体外法进行了相同的目标测定，并且两种方法的结果显示出良好的相关性(r=0.81)，这表明这两种方法都能有效评估饲料蛋白质的消化率。例如，大豆饼(SBM)的RUP小肠消化率在两种方法下都超过了96%。 此外，论文还详细介绍了实验设计、方法和讨论部分，包括反刍动物饲料蛋白质瘤胃动态降解率的研究，以及移动尼龙袋法和三步体外法的具体操作和数据分析。这些内容揭示了不同饲料类型和处理条件对蛋白质消化率的影响，为反刍动物营养学和饲料配方提供了科学依据。 这篇研究通过人工智能和机器学习技术，深入研究了反刍动物饲料中蛋白质的消化机制，提供了关于移动尼龙袋法和三步体外法在测定RUP小肠消化率方面的实用性和准确性。这些研究成果对于提高饲料利用率，降低饲养成本，以及优化反刍动物的营养摄入具有重要的理论和实践价值。