导读:本文包含了猪消化能模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:肉羊,消化能,代谢能,估测模型
猪消化能模型论文文献综述
马绍楠[1]（2018）在《肉羊常用饲料消化能、代谢能估测模型的建立与比较及其数据库的建立》一文中研究指出本研究旨在建立我国肉羊常规饲料原料营养价值数据库,并通过对我国现有肉羊常规饲料代谢能模型的整理和比较,筛选出其中的最适模型,从而对数据库中饲料原料的消化能(DE)、代谢能(ME)进行估测和补充。此外,进一步通过测定多种肉羊常用精饲料原料的常规营养成分、能量的消化代谢效率和体外发酵参数来探索其相互之间的相关性,补充我国肉羊常用单一精饲料原料有效能的估测模型,为我国肉羊的科学养殖、饲料配方的合理制定提供理论依据,为饲料原料有效能的估测提供新的方法。本研究包括叁个部分,具体内容如下:试验一:体外法估测常用精饲料干物质体外降解率本试验旨在探索肉羊常用精饲料干物质有效降解率的简易评价方法。试验以4种蛋白质饲料和7种能量饲料为试验材料,采用体外产气法与人工瘤胃持续发酵法,在测定产气量(GP)与体外干物质有效降解率(ED_(IVDMD))的同时,分析二者之间的相关性及常规营养成分对ED_(IVDMD)的影响,建立了以GP、饲料的常规营养成分预测饲料ED_(IVDMD)的估测模型。结果显示:单一饲料原料的理论产气量及8h、16h、24h、36h、48h产气量均与ED_(IVDMD)呈正相关关系(P<0.05);以相关性最强的叁个预测值GP_(a+b)、GP_(24h)、GP_(36h)为参数,分别建立预测ED_(IVDMD)的估测模型,其相关系数R~2分别为0.557、0.619和0.612。饲料的常规营养成分与ED_(IVDMD)的相关性分析结果中,ED_(IVDMD)与中性洗涤纤维(NDF)含量呈显着负相关关系(P<0.05),与酸性洗涤纤维(ADF)含量呈极显着负相关关系(P<0.01);建立以ADF、NDF预测饲料ED_(IVDMD)的一元、二元估测模型,二元估测模型ED_(IVDMD)=88.481-0.484ADF-0.231NDF(P<0.01,R~2=0.866)相关系数最高。综上所述:体外产气法可以估测饲料的ED_(IVDMD),可对饲料的降解性能做出快速、合理、有效的评价;利用饲料中的纤维含量来估测其他主要营养物质在瘤胃内消化率的方法切实可行。本研究为肉羊常用精饲料原料在瘤胃内降解情况的快速评定提供了新的方法。试验二:肉羊精饲料消化能和代谢能预测模型(体外法)的建立本试验旨在探索肉羊常用精饲料DE、ME的简易评价方法。试验选取10种我国肉羊常用精饲料原料,通过消化代谢试验结合套算法计算10种肉羊常用精饲料的DE和ME,通过体外试验得出饲料原料的体外有机物降解率(IVOMD)、体外干物质降解率(IVDMD)和GP_(24h)等体外发酵参数,通过实验室分析法测定其常规营养成分。最终建立以饲料的体外发酵参数预测10种肉羊常用精饲料原料DE、ME的预测模型。(结果)结果表明:单一精饲料原料的24h产气量、有机物体外消化率均与DE、ME呈正相关关系(P<0.05);选取相关系数较高的预测因子(有机物体外消化率)建立预测DE、ME的估测模型,其相关系数R~2分别为0.916和0.881。将十种精饲料原料分为5种蛋白质饲料和5种能量饲料重新进行相关性分析并建立一元、二元估测模型,方程R~2显着提高,其中,预测蛋白质饲料DE的二元估测模型R~2最高,DE=7.402+0.068IVOMD+0.049GP_(24h)(R~2=0.996,P<0.05)。综上所述:体外法可以有效估测肉羊常用单一精饲料原料的DE、ME值,可对饲料在动物体内的能量代谢情况做出快速、合理、有效的评价。本试验为我国肉羊常用饲料有效能的估测提供新了的方法,为数据库的建立提供支持。试验叁:肉羊常用饲料营养价值数据库的建立为建立肉羊常规饲料营养价值数据库(下文简写为“数据库”),本研究根据我国行业内饲料分类标准,对本团队现有叁百多种饲料原料数据进行整理和分类后,对其常规营养成分数据进行了补充,初步形成数据库。并以中国农业科学院饲料研究所反刍动物营养创新团队(下文简写为“本团队”)前期试验所得肉羊常用饲料有效能预测模型为研究对象,以NRC及中国饲料营养价值表中的饲料原料数据为基础,通过比较有效能估测值与NRC、中国饲料营养价值数据库给出值之间的变异系数及相对偏差来比较模型的准确性,筛选出计算饲料DE、ME的适宜模型。最终使用模型对“数据库”中的DE、ME值进行估测,以达到完善数据库的目的。结果表明:以NDF为预测因子预测饲料原料DE的预测模型:DE_1=17.211-0.135NDF和以DE为预测因子预测ME的估测模型:ME_1=0.046+0.820DE在用以估测NRC或中国饲料营养价值表中饲料原料有效能时,其DE估测值与给出值的相对偏差和变异系数最低,是目前估测肉羊常规饲料DE、ME的适宜模型,可有效估测“数据库”中饲料原料的DE、ME值,建立具有更高参考价值的数据库。本团队建立的“数据库”填补了我国肉羊常规饲料营养价值数据库的空白,为数据库的更新、完善奠定了基础。总之,体外法可以快速、有效的估测肉羊常规饲料在瘤胃中的降解情况以及在肉羊体内的能量代谢情况;通过对我国肉羊常规饲料样品进行收集和分类并测定其常规营养成分,以及整理和补充不同实验条件下饲料原料有效能的估测模型,可以初步建成我国肉羊常用饲料营养价值数据库,弥补这一空白。本研究为我国肉羊常用饲料营养价值数据库的动态更新、发展奠定了基础,为我国肉羊常用饲料原料营养价值的全面评价提供了依据。(本文来源于《塔里木大学》期刊2018-06-01）
袁翠林,王利华,朱亚骏,于子洋,王文丹[2]（2015）在《山东省羊常用精饲料消化能预测模型的建立》一文中研究指出试验旨在研究羊常用精饲料消化能(DE)与常规养分间的相关性,从而建立DE预测模型。测定精饲料常规养分后,采用半体内法结合体外法模拟整个消化道来测定精饲料的体外干物质消化率(IVDMD),根据IVDMD与总能(GE)预测DE,并与体内消化法所测定的实际DE进行相关分析。然后对精饲料的DE与常规养分间进行相关性分析,并建立DE预测模型。结果表明,以IVDMD预测DE的预测值与实测值间存在较高相关性。DE与CP含量存在显着正相关关系,而与NDF含量呈显着负相关。根据精饲料的CP、NDF含量建立预测模型为:DE=13.410+0.022 CP-0.019 NDF。由此可知,根据精饲料的IVDMD预测DE是可行的,依据常规养分含量与DE的相关性可建立DE预测模型。(本文来源于《中国畜牧杂志》期刊2015年14期）
贺喜,陈达图,胡官波,刘耕,李霞[3]（2015）在《生长猪大米蛋白消化能、代谢能的评定及预测模型研究》一文中研究指出本试验通过采集我国多个地区大米蛋白样品,分析大米蛋白常规成分,测定生长猪消化能(DE)、代谢能(ME),建立大米蛋白常规成分与生长猪DE、ME之间的关系。试验选用体重(33.0±1.3)kg的"杜×长×大"叁元杂交健康去势公猪12头,采用2个6×6拉丁方试验设计,包括1种基础饲粮和11种大米蛋白替代15%基础饲粮的试验饲粮。采用全收粪法和套算法结合测定大米蛋白猪DE、ME,并将大米蛋白的常规成分与猪DE、ME进行相关和回归分析,建立大米蛋白猪DE、ME预测模型。结果表明,11种大米蛋白风干基础下猪DE为(18.13±1.12)M J/kg,M E为(16.44±1.59)M J/kg。由此得出,大米蛋白猪DE最佳预测模型(绝干基础)为DE=22.17-0.51NDF(R2=0.50,RSD=0.93),DE=18.58-0.49 CF+0.31 EE(R2=0.70,RSD=0.77);M E最佳预测模型(绝干基础)为ME=21.42-0.74 NDF(R2=0.52,RSD=1.30)。NDF为大米蛋白猪DE、M E最佳预测因子。(本文来源于《动物营养学报》期刊2015年06期）
沈俊,陈达图,胡官波,李霞,刘耕[4]（2014）在《生长猪脱酚棉籽蛋白消化能的评定及估测模型研究》一文中研究指出本试验通过采集我国多个地区脱酚棉籽蛋白样品,分析脱酚棉籽蛋白常规成分,测定其生长猪消化能(DE),建立脱酚棉籽蛋白常规成分与生长猪DE之间的关系。试验选用体重相近[(32.0±2.3)kg]的叁元杂交(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种基础饲粮和11种脱酚棉籽蛋白替代18%基础饲粮的试验饲粮。采用全收粪法和套算法结合测定脱酚棉籽蛋白猪DE值,并将脱酚棉籽蛋白的常规成分与猪DE值进行相关和回归分析,建立脱酚棉籽蛋白猪DE预测模型。结果表明,11种脱酚棉籽蛋白风干状态下猪DE值为(11.67±0.82)MJ/kg,不同来源的棉籽生产的脱酚棉籽蛋白猪DE值差异不显着(P>0.05)。脱酚棉籽蛋白猪DE最佳预测模型(干物质基础):DE=15.40-0.27ADF(R2=0.91,RSD=0.27)和DE=14.88-0.29ADF+0.25EE(R2=0.94,RSD=0.22),式中,ADF为酸性洗涤纤维,EE为粗脂肪。ADF为脱酚棉籽蛋白猪DE最佳预测因子。(本文来源于《动物营养学报》期刊2014年08期）
唐受文,陈行杰,张志虎,王思宇,马永喜[5]（2013）在《不同品种小麦生长猪消化能与代谢能预测模型的建立》一文中研究指出本试验旨在研究不同品种小麦的理化特性及对生长猪的消化能和代谢能值,并探讨通过理化特性建立消化能与代谢能预测模型的可行性。试验选取12头初始体重相近(50.1±2.8)kg的杜×长×大叁元杂交去势公猪,随机分成2组,每组6头猪,采用2个6×6拉丁方设计,试验共6期。采用直接法评定12个小麦样品的能量价值,每个小麦样品配制1种日粮,共12种日粮,小麦在日粮中所占比例为97.0%。结果表明:12个不同品种小麦的能值差异极显着(P<0.05),其中北麦4的消化能含量最低(16.40 MJ/kg DM),而龙麦30的消化能含量最高(17.01 MJ/kg DM)。北麦4的代谢能含量亦最低(15.72 MJ/kg DM),辽春10最高(16.48 MJ/kg DM)。通过回归分析,建立了以总能和理化特性为基础的小麦消化能和代谢能预测模型,推荐预测模型:DE=-829-58.4×ADF+1.1×GE(R2=0.79,RSD=24.5),DE=-1384+1.1×GE+0.65×BW(R2=0.79,RSD=24.8),ME=-2990+1.7×GE-50.2×Xylans-87.6×Ash(R2=0.88,RSD=21.1)。(本文来源于《中国畜牧杂志》期刊2013年15期）
朱良,贺喜,李敏,张铖铖,王开丽[6]（2013）在《生长猪棉籽粕消化能的评定及估测模型研究》一文中研究指出本试验通过采集我国棉花主产区棉籽粕样品,分析棉籽粕常规成分,测定其生长猪消化能(DE),建立棉籽粕常规成分与生长猪DE之间的关系。采用15%和20%替代比例的套算法,分别测定生长猪棉籽粕DE,探讨套算法中不同替代比例对DE的影响。试验选用体重[(37.2±1.8)kg]相近的"杜×长×大"叁元杂交健康阉公猪18头,采用3个6×6拉丁方试验设计,全收粪法分别测定9个棉籽粕样品DE,并将棉籽粕常规成分与DE进行相关分析,建立回归方程,比较2个不同替代比例的套算法测定的DE。结果表明:本次试验所测定棉籽粕DE的加权平均值(风干基础,干物质90.41%)为9.94 MJ/kg;长江流域棉区平均值(风干基础,干物质89.72%)为9.96 MJ/kg;黄河流域棉区平均值(风干基础,干物质89.86%)为9.23 MJ/kg;西北内陆棉区平均值(风干基础,干物质91.30%)为10.61 MJ/kg。推荐DE预测模型(干物质基础):DE(MJ/kg)=-14.38+0.557×总能+0.320 95×粗蛋白质-0.012 68×中性洗涤纤维(R2=0.72)。套算法中的2个不同替代比例(15%和20%)对DE影响较小。(本文来源于《动物营养学报》期刊2013年04期）
黄强,李德发,朴香淑[7]（2012）在《次粉对生长猪消化能、代谢能和标准回肠氨基酸消化率及其回归模型的研究》一文中研究指出本研究旨在分析次粉的化学组成及测定生长猪的消化能、代谢能和标准回肠氨基酸消化率,并在此基础上建立动态预测模型,进行次粉在猪饲料中能值和氨基酸消化率的研究。待测次粉原料采集于中国12个小麦主产省区(河南,河北,甘肃,新疆,山西,四川,山东,黑龙江,辽宁,江苏,福建,湖北)的面粉厂,共15个样品。试验一,对次粉样品进行化学分析。结果表明,在常规养分分析中,粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗脂肪、粗灰分和总磷变异系数较大,均大于20%。其中,以干物质为基础,粗纤维变异范围从1.33%～7.66%,灰分从0.93%～4.56%。试验二,选用32头(30.8±2.7)kg的杜×长×大叁元杂交去势公猪,按体重采用完全随机区组法,每期每个日粮饲喂2头猪,试验3期,共6个重复。以玉米一豆粕型基础日粮,利用30%次粉替代基础日粮中能量原料,配制15个次粉日粮和1个基础日粮,应用套算法测定消化能和代谢能。结果表明,不同次粉样品总能消化率、消化能和代谢能差异显着(P<0.01)。以干物质为基础,次粉消化能和代谢能平均值分别为14.47MJ/kg(13.06～16.64MJ/kg)和13.8lMJ/kg(12.48～15.7lMJ/kg)。试验叁,选取12头(35.1±2.2)kg的杜×长×大叁元杂交去势公猪,采用2个6×6拉丁方设计,从试验1选取10个氨基酸变异大的次粉测定标准回肠末端氨基酸消化率。10个添加比例为60%作为唯一蛋白质来源的次粉和玉米淀粉组成的次粉日粮,以及玉米淀粉和蔗糖为主组成的2个相同无氮日粮,共计12个日粮随机分到两个拉丁方中,每个拉丁方各有一个无氮日粮,叁氧化二铬作为指示剂。试验共六期,适应期5天,食糜收集期2天,全价日粮饲喂期2天。结果表明,次粉样品中粗蛋白、表观和标准回肠末端氨基酸消化率差异显着(p<0.05)。赖氨酸的平均表观和标准回肠末端氨基酸消化率分别为78.05%(65.66%～86.28%)和87.78%(79.54%～90.36%)。次粉样品赖氨酸变异比蛋氨酸和色氨酸大,预测效果更佳。综上所述,中性洗涤纤维(DE=-0.13×NDF+16.92;R2=0.84;P<0.0l;DE:MJ/kg of DM,NDF:%as DM;n=15)和氨基酸在粗蛋白中的比例(SIDLys=6.41×Lys/CP+66.46:R2=0.5l;P<0.01;SIDLys:%as fed basis,Lys/CP:%as DM;n=10)分别是消化能和赖氨酸消化率的最佳预测因子。(本文来源于《中国畜牧兽医学会动物营养学分会第十一次全国动物营养学术研讨会论文集》期刊2012-10-19）
李云萍[8]（2012）在《生长猪白酒糟消化能及养分消化率预测模型的研究》一文中研究指出本研究以白酒糟为研究对象,采用化学成分分析法法建立了生长猪消化能、养分消化率以及氨基酸标准回肠消化率的预测模型,并根据动物法的实测值对仿生消化法的可行性进行了验证。本论文主要由3个试验部分组成。试验一化学成分分析法建立白酒糟饲料猪消化能及养分消化率预测模型的研究本试验旨在研究白酒糟各化学成分对其消化能(DE)及养分消化率的影响,探讨通过白酒糟饲料化学成分预测其消化能值以及养分消化率的可行性,建立白酒糟消化能及养分消化率的预测模型。试验测定了白酒糟饲料的表观消化能、能量表观消化率和干物质消化率,通过分析白酒糟的化学成分粗蛋白(CP)、粗灰分(Ash)、粗纤维(CF)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、粗脂肪(EE)、无氮浸出物(NFE)、总能(GE)与其表观消化能、表观能量消化率、干物质消化率的相关关系以及通径分析的结果,筛选出最佳预测因子建立预测方程。结果表明：纤维是预测饲料消化能和养分消化率的主效应因子。其中,粗纤维是预测白酒糟表观消化能和能量表观消化率的最佳预测因子,中性洗涤纤维是预测白酒糟干物质消化率的最佳预测因子。本试验建立的白酒糟表观消化能的预测方程为：DE=16.128-0.370 CF-0.093 ADF+0.131 NDF(R2=0.937,RSD=0.69,P<0.01);能量表观消化率的预测方程为：dE=105.280-2.085 CF(R2=0.948,RSD=3.14,P<0.01);干物质表观消化率的预测方程为：DMD=13.842-0.216 NDF+1.051 NFE(R2=0.801,RSD=3.92,P<0.01)。试验二化学成分分析法建立生长猪白酒糟氨基酸标准回肠消化率预测模型的研究本试验旨在研究白酒糟各化学成分对氨基酸标准回肠消化率(SID)的影响,探讨利用白酒糟各化学成分预测氨基酸标准回肠消化率的可行性,建立白酒糟氨基酸标准回肠消化率的预测模型。试验测定了8种白酒糟中赖氨酸(Lys)、蛋氨酸(Met)、亮氨酸(Leu)、色氨酸(Trp)、缬氨酸(Val)、精氨酸(Arg)、苏氨酸(Thr)标准回肠消化率。通过分析白酒糟饲料各种化学成分粗蛋白、粗灰分、粗纤维、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、粗脂肪、无氮浸出物与赖氨酸(Lys)、蛋氨酸(Met)、亮氨酸(Leu)、色氨酸(Trp)、缬氨酸(Val)、精氨酸(Arg)、苏氨酸(Thr)标准回肠消化率的相关关系,筛选出最佳预测因子建立预测方程。结果表明：粗脂肪为蛋氨酸标准回肠消化率最佳预测因子,粗蛋白质为精氨酸标准回肠消化率最佳预测因子,酸性洗涤纤维为苏氨酸标准回肠消化率最佳预测因子。试验推荐蛋氨酸标准回肠消化率预测模型为SMet=107.908+15.787 EE-6.481 GE+0.570 ADF(R2=0.883,RSD=3.80, P<0.05);推荐精氨酸标准回肠消化率预测模型为：SArg=-95.525+13.722 CP-0.659 Ash-1.305 ADF(R2=0.953,RSD=3.88,P<0.01);推荐苏氨酸标准回肠消化率预测模型为SThr=23.727+2.065 ADF-1.265 NDF-0.389 Ash+0.327 CF(R2=0.955,RSD= 1.96,P<0.05)。试验发现,利用化学成分能否成功构建氨基酸标准回肠消化率预测方程与饲料中氨基酸水平,氨基酸标准回肠消化率的大小有关。试验叁仿生消化法测定白酒糟消化能及养分消化率的可行性研究本试验旨在探讨仿生消化法的可行性。试验通过仿生消化法测定了9种白酒糟的仿生消化能(IVDE)、仿生能量消化率(IVdE)、仿生干物质消化率(IVDMD),并与动物试验测得值进行比较。结果表明：仿生消化能值、仿生能量消化率较动物法测定值相差0.5～5.14 MJ/kg、1.12～31.11%,仿生干物质消化率值是动物法测定值的1.49-2.58倍。仿生消化法测定值与动物试验测定值差异较大,许多试验参数仍需进一步完善。本论文成功构建了白酒糟饲料化学成分与表观消化能、养分消化率的线性模型,进一步验证了饲料化学成分法预测有效能值的可靠性。试验采用化学成分构建几种限制性氨基酸的预测模型,预测效果较差。只有少数氨基酸标准回肠消化率能够成功构建预测模型,预测方法具有一定的局限性,因此,利用这种方法是否能有效预测氨基酸标准回肠消化率仍有待进一步的研究。仿生消化法测定结果虽然精确性较好,但与动物法测定结果相差较大,采用此方法预测白酒糟这类纤维含量较高的单一饲料原料,许多模拟参数还需要进一步的改进和研究。(本文来源于《四川农业大学》期刊2012-06-01）
李明,陈代文,毛湘冰,陈洪,毛倩[9]（2011）在《生长猪菜籽饼粕消化能与能量消化率预测模型的研究》一文中研究指出本试验旨在通过研究菜籽饼粕各化学成分及其对生长猪消化能(DE)及能量消化率(DCE)的影响,分析用菜籽饼粕化学成分预测其DE及DCE的可行性,建立菜籽饼粕饲料DE与DCE预测模型。试验选用平均体重(46.37±1.53)kg、健康状况良好的"杜×长×大"叁元杂交去势公猪12头,采用3个4×4拉丁方设计,并运用全收粪法与套算法相结合测定9种菜籽饼粕饲料DE与DCE,通过分析饲料原料中粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤木质素(ADL)、蛋白质溶解度(PS)、粗灰分(Ash)、总能(GE)与DE及DCE之间的相关关系,筛选出最佳预测因子并建立预测方程。结果表明,NDF为DCE最佳预测因子,ADF和NDF为DE的最佳预测因子。推荐DE预测模型为:DE=16.20-0.10 NDF(R2=0.63,RSD=0.49,P<0.05),DE=16.32-0.15 ADF(R2=0.63,RSD=0.49,P<0.05)。推荐DCE预测模型为:DCE=97.27-0.87 NDF(R2=0.93,RSD=1.55,P<0.01),DCE=86.6-0.67 NDF+0.09 PS(R2=0.94,RSD=1.56,P<0.01)。由此可见,利用化学法建立的菜籽饼粕DCE预测方程相关指数较高,方程拟合度高,而DE预测方程相关指数较低,方程拟合度较低。(本文来源于《动物营养学报》期刊2011年09期）
朱良[10]（2011）在《棉籽粕饲料猪消化能评定及化学估测模型的研究》一文中研究指出本试验在中国棉花主产区、使用典型工艺生产棉籽粕的29个油脂厂调查并采集有代表性的棉籽粕样品29份,分析棉籽粕样品常规成分,综合考虑棉籽粕样品常规成分、棉籽粕生产工艺、棉花产区和品种,将29个棉籽粕单体组成9个棉籽粕实体(每个实体由3-4个单体组成),采用全收粪法,分别采用两个不同替代水平的套算法和联立方程组法对棉籽粕猪消化能进行测定,得到3个试验方法下的3套棉籽粕猪消化能测定结果,并将棉籽粕常规成分含量与猪消化能值进行相关分析,建立回归方程。9个棉籽粕实体消化能的测定采用6x6拉丁方试验设计,试验共采用3个6×6拉丁方试验设计,每个拉丁方包括由3个棉籽粕实体的2个替代水平组成的试验日粮。选用体重相近(37.2+1.8)kg的叁元(杜×长×大)健康阉公猪18头,将其分别置于个体代谢笼中,随机分入3个拉丁方中进行消化能的测定。试验结果如下：1本次调查、采集的29份棉籽粕样品常规成分含量(加权平均值,饲喂状态)分别为：DM,89.57%; CP,43.96%; EE,0.78%; Ash,6.22%; ADF,18.13%; NDF,25.36%; FG,598.81mg/kg。2采用两个替代水平的套算法分别测定的棉籽粕猪消化能结果差异很小,表明猪消化能具有较好的可加性。9个棉籽粕实体猪消化能测定结果(两个套算法结果的平均值,饲喂状态)分别为：2416 kcal/kg、2347kcal/kg、2288 kcal/kg、2102 kcal/kg、2244 kcal/kg、2164 kcal/kg、2226 kcal/kg、2611 kcal/kg、2464 kcal/kg,本次试验所测定棉籽粕猪消化能的加权平均值(饲喂状态)为2376 kcal/kg。3对棉籽粕猪DE值(干物质基础)与棉籽粕中GE、CP、EE、Ash、ADF、NDF、SCHO含量(干物质基础)进行相关分析和通径分析,结果表明,CP、NDF、SCHO、ADF含量对DE值影响较大。通过回归分析,结合专业知识,最后筛选出棉籽粕猪DE值一元线性回归方程(干物质基础)：DE(kcal/kg)=-1964+98.85×CP%(R2=0.68),多元线性回归方程(干物质基础)：DE(kcal/kg)=-3438+0.557×GE+76.71×CP%-3.03×NDF%(R2= 0.72)。(本文来源于《湖南农业大学》期刊2011-06-01）
猪消化能模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
试验旨在研究羊常用精饲料消化能(DE)与常规养分间的相关性,从而建立DE预测模型。测定精饲料常规养分后,采用半体内法结合体外法模拟整个消化道来测定精饲料的体外干物质消化率(IVDMD),根据IVDMD与总能(GE)预测DE,并与体内消化法所测定的实际DE进行相关分析。然后对精饲料的DE与常规养分间进行相关性分析,并建立DE预测模型。结果表明,以IVDMD预测DE的预测值与实测值间存在较高相关性。DE与CP含量存在显着正相关关系,而与NDF含量呈显着负相关。根据精饲料的CP、NDF含量建立预测模型为:DE=13.410+0.022 CP-0.019 NDF。由此可知,根据精饲料的IVDMD预测DE是可行的,依据常规养分含量与DE的相关性可建立DE预测模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
猪消化能模型论文参考文献
[1].马绍楠.肉羊常用饲料消化能、代谢能估测模型的建立与比较及其数据库的建立[D].塔里木大学.2018
[2].袁翠林,王利华,朱亚骏,于子洋,王文丹.山东省羊常用精饲料消化能预测模型的建立[J].中国畜牧杂志.2015
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