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苜蓿营养价值与其分子结构和木质素含量相关性的研究

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摘要

1.引言

1.1 我国饲草饲料现状

1.2 我国苜蓿的种植及利用现状

1.2.1 苜蓿的营养价值

1.2.2 苜蓿在反刍动物生产中的应用

1.2.3 影响苜蓿植株在瘤胃中降解特性的因素

1.3 CNCPS体系评定饲草营养价值

1.4 尼龙袋技术

1.5 中红外光谱分析技术在饲料评定中的应用

1.5.1 傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析技术

1.5.2 FTIR在蛋白质分析中的应用

1.5.3 FTIR在碳水化合物分析中的应用

1.5.4 FTIR光谱特征值与粗饲料瘤胃降解率的相关性

1.6 木质素含量对粗饲料瘤胃降解的影响

1.7 研究目的与意义

1.8 试验内容

2 材料与方法

2.1 常规化学分析及CNCPS体系

2.1.1 试验材料

2.1.2 测定指标及方法

2.1.3 CNCPS体系组分的计算

2.2 瘤胃降解试验

2.2.1 试验材料

2.2.2 试验动物

2.2.3 试验方法

2.2.4 测定指标及计算公式

2.3 利用FTIR分析饲料的蛋白质和碳水化合物结构

2.3.1 试验材料

2.3.2 光谱的测定

2.4 数据处理及统计分析

3 结果与分析

3.1 苜蓿植株不同部位的营养组分

3.1.1 苜蓿植株不同部位的常规化学成分分析

3.1.2 苜蓿植株不同部位的CNCPS组分

3.2 苜蓿植株不同部位的瘤胃降解特性

3.2.1 苜蓿植株不同部位的降解参数

3.3 苜蓿植株不同部位的分子结构光谱参数

3.3.1 苜蓿植株不同部位的蛋白质分子结构光谱参数

3.3.2 苜蓿植株不同部位的碳水化合物光谱参数

3.4 苜蓿蛋白质营养价值与蛋白质分子结构之间的关系

3.4.1 蛋白质化学成分与蛋白质结构之间的关系

3.4.2 苜蓿植株不同部位瘤胃降解参数与蛋白质分子结构和木质素含量之间的关系

3.4.3 苜蓿植株不同部位蛋白质组分与其蛋白质分子结构的回归关系

3.5 苜蓿植株不同部位碳水化合物营养价值与其分子结构之间的关系

3.5.1 碳水化合物分子结构与其化学成分及CNCPS组分的关系

3.5.2 碳水化合物瘤胃降解参数与其分子结构和木质素含量之间的关系

3.5.3 苜蓿植株不同部位碳水化合物组分与其分子结构光谱参数之间的回归关系

3.5.4 利用苜蓿植株不同部位分子结构光谱参数和木质素含量预测瘤胃降解参数

4 讨论

4.1 苜蓿植株不同部位的营养特性

4.1.1 苜蓿植株不同部位的常规营养成分

4.1.2 苜蓿植株不同部位的CNCPS组分

4.1.3 苜蓿植株不同部位的瘤胃降解特性

4.2 苜蓿植株不同部位的分子结构光谱特征

4.2.1 苜蓿植株不同部位的蛋白质分子结构光谱特征

4.2.2 苜蓿植株不同部位的碳水化合物分子结构光谱特征

4.3 苜蓿植株不同部位营养价值与其分子结构之间的关系

4.3.1 蛋白质分子结构与蛋白质营养成分含量相关性分析

4.3.2 碳水化合物分子结构与碳水化合物营养特性的相关性分析

4.3.3 利用分子结构光谱参数和木质素含量预测瘤胃降解参数

5 结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

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摘要

本试验旨在探究苜蓿的分子结构光谱参数与其常规营养成分、瘤胃降解特性之间的相关性,并建立预测苜蓿瘤胃降解参数的拟合方程。本试验选用徒手分离后的紫花苜蓿的叶片、侧部茎、上部茎、下部茎和全株作为研究对象,利用常规化学分析方法测定它们的营养成分,用尼龙袋法测定其干物质(Dry matter)、蛋白质(Crude protein)和中性洗涤纤维(Neutral detergent fiber)的瘤胃降解参数,使用傅里叶变换红外光谱(FTIR)分析技术测定它们的蛋白质和碳水化合物分子结构。为快速、准确的测定苜蓿的瘤胃降解参数奠定基础。
  结果表明:
  (1)在苜蓿各部位中,叶片的蛋白质营养成分(如粗蛋白(CP)、可溶性蛋白(Soluble crude protein)等)含量均为最高,下部茎的结构性碳水化合物成分(如木质素(Acid detergent lignin)、纤维素(Cellulose))含量最高,综合不同部位的CNCPS组分、瘤胃降解情况可知,叶片的营养价值最高。
  (2)苜蓿植株不同部位的分子结构光谱参数差异显著。在与蛋白质有关的分子结构中,叶片的值显著高于其它部位(酰胺Ⅰ带与酰胺Ⅱ带的峰高比除外);在与碳水化合物有关的分子结构中,下部茎的纤维复合物总面积(CELC)、结构性碳水化合物面积(STCHO)和总碳水化合物面积(CHO)显著高于其它部位,这与饲料本身的常规营养成分含量、在瘤胃内的降解特性密切相关。
  (3)通过相关分析得出,DM的瘤胃降解参数既与蛋白质分子结构存在相关性,也与碳水化合物的分子结构参数存在一定的相关性。通过回归分析得出,α-螺旋峰高、酰胺Ⅰ和Ⅱ带峰高比和木质素含量均被筛选为CP有效降解率模型的预测因子(R2=0.97,P<0.01);纤维复合物峰面积(CELC)与总碳水化合物总面积(CHO)的比值、酰胺Ⅱ带峰面积和木质素含量为DM有效降解率预测模型中的预测因子(R2=0.99,P<0.01);纤维性复合物峰面积(CELC)与总碳水化合物峰面积(CHO)的比值、碳水化合物峰高比h1∶h2被筛选为NDF有效降解率预测模型中的因子(R2=0.97,P<0.01)。

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