Xuất phát từ các ứng dụng trên của kỹ thuật NIRS chúng tơi tiến hành đề tài: thành phần hố học c a khơ dầu đỗ tương và bột cá." với mục tiêu: Xây dựng các phương trình chẩn đốn thành ph
Trang 1SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP QUANG PHỔ HẤP PHỤ CẬN HỒNG NGOẠI (NIRS) ĐỂ XÁC ĐỊNH THÀNH PHẦN HĨA HỌC CỦA KHƠ DẦU ĐỖ
TƯƠNG VÀ BỘT CÁ
Đi n Văn Mười 1 ,Vũ Chí Cương 2 , Phạm Bảo Duy 2 , Nguyễn Sức Mạnh 2 , Bùi Thị Thu Hiền 2
ABSTRACT
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) were used to predict the chemical composition of fish meal, soybean cake (dry matter - DM, crude protein - CP, crude fibre - CF and Fat) Samples were analysed by reference methods and spectra collected using a NIR spectrophotometer in eflectance (1100–2500 nm) It was revealed that the NIRS based calibration equations can be accurately predicted chemical compositions
of fish meal, soybean cake
The following equations can be used for determination of DM, CP, Fat and CF of soybean cake: DM_Lab9
= 2.627 + 0.9710 DM_NIRS; CP-Lab 11= 0.770 + 0.9825 CP_NIRS; Fat_Lab13 = 0.0717 + 0.9582 Fat_NIRS; CF_Lab15 = - 0.0301 + 1.003 CF_NIRS
The following equations can be used for determination of DM, CP of fish meal: DM_Lab = - 3.451 + 1.040 DM_NIRS; CP_Lab = - 0.326 + 1.003 CP_NIRS
Keywords: NIRS, calibration, prediction, equation
ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong chăn nuơi thức ăn đĩng vai trị quyết định đến năng suất và hiệu quả kinh tế Xác định một cách chính xác thành phần hố học của thức ăn sẽ giúp chúng
ta xây dựng được khẩu phần ăn hợp lí đáp ứng đủ nhu cầu dinh dưỡng cho gia súc, gia cầm Điều này sẽ đem lại hiệu quả kinh tế cao và là mong muốn của tất cả những người chăn nuơi Từ trước tới nay chúng ta thường sử dụng phương pháp truyền thống là phân tích trong phịng phân tích Tuy nhiên phương pháp này tốn nhiều thời gian và kinh phí Chính vì thế để tạo ra một cơ sở dữ liệu về thành phần hố học của thức ăn ở Việt Nam cĩ độ tin cậy cao cho người sử dụng, giá thành rẻ và nhanh chĩng chúng tơi bước đầu tiến hành sử dụng kĩ thuật quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (Near infrared reflectance spectroscopy – NIRS) để xây dựng phương trình hồi quy chẩn đốn thành phần hố học của thức ăn
Sử dụng kĩ thuật NIRS để xác định thành phần hố học của thức ăn để từ đĩ tính ra giá trị dinh dưỡng của thức ăn hiện đã được cơng nhận là phương pháp
phịng thí nghiệm cĩ độ chính xác cao (Boval et al, 2004) NIRS cĩ những ưu điểm
nổi bật hơn hẳn so với các phương pháp truyền thống khác: phân tích nhanh (45 giây/1 mẫu), nhiều mẫu đồng thời, chuẩn bị mẫu đơn giản (sấy khơ và nghiền nhỏ, hoặc tươi), tránh được vấn đề ơ nhiễm do hố chất và các chất hữu cơ phân tích thải ra cũng như tránh được những độc hại, khơng cần nhiều lao động, giá thành phân tích rẻ
Trang 22
NIRS c ng là phương pháp c AOAC chính thức cơng nhận để phân tích protein thơ và ADF (AOAC 989.03) và ẩm độ (AOAC 991.01; Barton và Windham, 1998) Nĩ cũng được dùng để xác định tinh bột và đường polysaccharides khơng phaỉ tinh bột, mỡ và dầu, năng lượng trao đổi, tồn dư thuốc bảo vệ thực vật và độc tố trong ngũ cốc (Wrigley, 1999) chất khơ ở các loại cỏ làm thức ăn gia súc (Murray, 1993) Nĩ cũng được dùng để kiểm tra các loại thực phẩm (De Boever và cộng sự, 1994) Protein bị nhiệt làm biến tính, tồn dư nấm mốc và các chất phụ gia trộn trong nguyên liệu cũng cĩ thể được phát hiện thơng qua các phổ sau khi sử dụng phần mềm chuyên dụng (Givens and Deaville, 1999) Xuất phát từ các ứng dụng trên của kỹ thuật NIRS chúng tơi tiến hành đề tài:
thành phần hố học c a khơ dầu đỗ tương và bột cá." với mục tiêu: Xây dựng
các phương trình chẩn đốn thành phần hố học của của khơ dầu đỗ tương và bột
cá từ các số liệu phổ hấp phụ trên máy NIRS và số liệu phân tích thơng thường
Đề tài được tiến hành từ tháng 5/2005 đến tháng 12/2007 tại Bộ mơn dinh dưỡng thức ăn chăn nuơi và đồng cỏ, Trung tâm Thực nghiệm và Bảo tồn vật nuơi, Phịng phân tích tại Viện Chăn nuơi với các vật liệu là các mẫu: khơ dầu đỗ tương
và bột cá đã xác định thành phần hĩa học Để tiến hành đề tài này, phải tiến hành
các nội dung (các bước) nghiên cứu sau:
- Xác định phổ hấp phụ cận hồng ngoại của khơ dầu đỗ tương và bột cá đã xác định thành phần hĩa học
- Xây dựng đường hồi qui chẩn đốn thành phần hố học của khơ dầu đỗ tương và bột cá từ các số liệu về phổ hấp phụ cận hồng ngoại và thành phần hĩa học
- Áp dụng phương trình hồi qui tìm được cho các mẫu khơ dầu đậu tương
và bột cá lấy ngẫu nhiên, khơng chạy phổ trên máy NIRS để kiểm tra độ tin cậy của phương trình
Phổ hấp phụ cận hồng ngoại của thức ăn được xác định với máy NIRS loại NIR Systems 5000 Monochromator của hãng Foss, USA với bước sĩng từ 1100 -
2500 nm Phổ và thành phần hĩa học sau đĩ được xử lý bằng phần mềm WinISI
Từ kết quả chạy trên máy NIRS và nhờ phần mềm Winisi chúng ta cĩ được hai bộ số liệu về thành phần hĩa học phân tích trong phịng thí nghiệm và thành phần hĩa học chẩn đốn trên máy NIRS Từ hai bộ số liệu này, sử dụng kỹ thuật
Trang 3hồi qui đa chiều bậc một để xây dựng được phương trình hồi qui hiệu chỉnh chẩn đốn thành phần hĩa học của thức ăn Đây sẽ là phương trình hồi qui dùng để kiểm tra các mẫu thức ăn khác để biết độ chính xác của phương trình vừa tạo ra
Sở dĩ phải dùng phương trình này vì các phương trình cĩ sẵn trong máy là phương trình được tạo ra cho các thức ăn ơn đới nên độ chính xác khơng cao
Mơ hình tốn học để xây dựng quan hệ giữa thành phần hĩa học của thức
ăn phân tích trong phịng thí nghiệm và thành phần hĩa học của thức ăn chẩn đốn bằng phương trình cĩ sẵn trong máy NIRS là mơ hình hồi quy tuyến tính đa chiều bậc một:
Y = bo + b1x1 + b2x2 +………+ bixi + bpxp
Ở đây: Y là kết quả phân tích phịng thí nghiệm của chất A nào đĩ, x là kết quả chẩn đốn với máy NIRS, b là hệ số Minitab 14.0 (2003) Excel (2003)
Để kiểm tra độ tin cậy của các phương trình chẩn đốn: Các phương trình hiệu chỉnh từ NIRS được dùng cho loại thức ăn mà số liệu của nĩ khơng dùng để lập các phương trình hiệu chỉnh với NIRS So sánh bộ số liệu tính từ phương trình chẩn đốn với bộ số liệu phân tích bằng T-student (Paired test) chúng ta sẽ cĩ kết luận về độ chính xác của các phương trình chẩn đốn Chỉ các phương trình cho giá trị xác xuất P 0,05 mới được chấp nhận để dùng
K T QU VÀ TH O LU N
Kết quả chẩn đốn DM, CP, CF và Fat của khơ đỗ từ NIRS được trình bày
ở các bảng1, bảng 2 Kết quả này cho thấy chẩn đốn DM, CP, CF và Fat của khơ
đỗ bằng NIRS cĩ SEC (Standard error of calibration - sai số của phép đo) chấp nhận được (0,1202 đến 0, , và SECV (sai số của phép đo sau khi đã hiệu chỉnh -the standard error for cross validation) cũng đủ nhỏ để khơng gây sai số quá lớn của phép đo (0,1286 đến 0,
Bảng 1: Kết quả chẩn đốn DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ trên máy NIRS
Bảng 2: So sánh kết quả phân tích DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ với kết quả của NIRS
Trang 44
DM
CP
Fat
CF
V i SEC và SECV khơng l n nên khơng cĩ sự sai khác lớn về các giá trị: Mean ± SD, Min và Max của DM, CP, CF và Fat của đậu tương phân tích phịng thí nghiệm và chạy trên máy NIRS Sai số tính bằng giữa kết quả phân tich phịng thí nghiệm (Lab) và kết quả trên NIRS khơng lớn và tương ứng là: 0,3764; 1,1978; 8,233; 2, cho DM, CP, CF và Fat của khơ dầu đỗ tương
Sử dụng thuật tốn hồi qui trên MINITAB với hai bộ số liệu là kết quả vừa
cĩ trên máy NIRS và kết quả phân tích chúng tơi xây dựng được phương trình để chẩn đốn DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ trong bảng 3
Kết quả xây dựng phương trình chẩn đốn để chẩn đốn DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ từ NIRS cho thấy dù số mẫu chưa nhiều nhưng phương trình chẩn đốn DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ bằng NIRS với số mẫu 80 cĩ R2 khá cao, tương ứng là (92,0; 79,8; 68,3 và 80,9) cho DM, CP, CF, Fat Phương trình chẩn đốn DM, CP, CF, Fat của khơ đỗ bằng NIRS với số mẫu = 65 cĩ R2 khá, tương ứng là (81,0; 76,8; 62,3 và 80,6) cho DM, CP, CF, Fat
Áp dụng phương trình hồi qui cho các th c ăn ác đã làm thí nghiệm tiêu hố từ trước để ểm tra độ tin cậy của phương trình chẩn đốn của đỗ
Đối với DM
Trang 5DM _ NIR S
9 0 0
8 7 5
8 5 0
8 2 5
8 0 0
7 7 5
7 5 0
9 2 5
9 0 0
8 7 5
8 5 0
8 2 5
8 0 0
7 7 5
7 5 0
S 0.723816
R -S q 94.1%
R -S q ( ad j) 93.8%
D M _ La b = - 2 5 5 3 + 1 0 2 9 DM _ NIRS
Data
95 90 85 80 75
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
Mean StDev N 88.65 2.900 23 88.64 2.734 23
Variable DM_lab DM_NIRS
Histogram of DM_lab, DM_NIRS Normal
Sau khi áp d ng phương trình cĩ số thứ tự 5 trên 23 mẫu ngẫu nhiên chúng tơi cĩ kết quả ở bảng 4 và đồ thị 1
Bảng 4 So sánh kết quả phân tích DM khơ đỗ trong phịng thí nghiệm và sử dụng
phương trình hiệu chỉnh với NIRS
Phương
trình số
23 0,551
93,8 0,97
Kết quả cho thấy: với 23 mẫu và chỉ với phương trình cĩ dung lương mẫu
là 65 , kết quả chẩn đốn bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho DM của khơ
đỗ đã rất tốt: R2 là 93 , sai khác giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 23 mẫu là đủ nhỏ: 0,551 , hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 23 mẫu khơng làm NIRS đều cĩ phân bố chuẩn và gần như trùng khít
Như vậy phương trình số 5 cĩ thể dùng để ước tính DM của khơ đỗ
Đồ thị 1: Hồi quy giữa giá trị chẩn đốn (NIRS) với giá trị phân tích phịng thí nghiệm
của khơ đỗ DM)
Đối với CP
Sau khi áp dụng phương trình cĩ số thứ tự 6 trên 18 mẫu ngẫu nhiên chúng tơi cĩ kết quả ở bảng 5 và đồ thị 2
Bảng 5: So sánh kết quả phân tích CP của khơ đỗ trong phịng thí nghiệm và sử dụng
phương trình hiệu chỉnh chẩn đốn của NIRS
Phương
trình số
6 Sai khác
18
85,1 0,927
Kết quả cho thấy: với 18 mẫu và chỉ với phương trình cĩ dung lượng mẫu
là 65, kết quả chẩn dốn bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho CP của khơ
đỗ đã rất tốt: R2 là 81,5 , sai khác giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 18 mẫu là 1, là đủ nhỏ, nhỏ hơn nên chấp nhận được để dùng
Trang 66
CP_NIRS
50 49 48 47 46 45 44 43 42
41
50
48
46
44
42
40
S 0.778508 R-Sq 86.0%
R-Sq(adj) 85.1%
CP_Lab = 0.913 + 0.9852 CP_NIRS
Data
50 48 46 44 42
4
3
2
1
0
Mean StDev N 46.42 2.020 18 46.19 1.902 18
Variable
C P_Lab
C P_NIRS
Histogram of CP_Lab, CP_NIRS
Normal
2.25
2.00
1.75
1.50
1.25
1.00
S 0.107790 R-Sq 88.5%
R-Sq (adj) 87.8%
Fat_Lab = - 0.3399 + 1.217 Fat_NIRS
7.5 7.0 6.5 6.0
5.5
S 0.262890 R-S q 82.2%
R-S q ( ad j) 81.2%
CF_La b = - 0.0304 + 1.014 CF_NIRS
Hai bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 18 mẫu khơng làm NIRS đều cĩ phân bố chuẩn và gần như trùng khít Như vậy phương trình số 6 cĩ thể dùng để ước tính CP của khơ đỗ
Đồ thị 2: Hồi quy giữa giá trị chẩn đốn (NIRS) với giá trị phân tích phịng thí
nghiệm của khơ đỗ
Sau khi áp dụng hai phương trình cĩ số thứ tự 7, 8 trên 20 mẫu ngẫu nhiên chúng tơi cĩ kết quả ở bảng 6 và các đồ thị 3
Kết quả cho thấy: với 20 mẫu và chỉ với phương trình cĩ dung lương mẫu
là 65, kết quả chẩn dốn bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho Fat và CF của khơ đỗ đĩ rất tốt: R2 là 87,8 và 81,2 Tuy nhiên sai khác giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 20 mẫu là 3.38 cho CF là chấp nhận được, nhưng sai khác này với Fat là lớn hơn 5 (7
Bảng 6: So sánh kết quả phân tích Fat, CF của khơ đỗ trong phịng thí nghiệm và sử dụng
phương trình chẩn đốn của NIRS
Phương
trình số
87,8 0,94
Phương
trình số
81,2 0,907
Bốn bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 20 mẫu cho Fat và
CF khơng làm NIRS đều cĩ phân bố chuẩn và gần như trùng khít Như vậy phương trình số 8 cĩ thể dùng để ước tính CF của khơ đỗ, phương trình 7 cĩ thể tạm dùng để ước tính Fat của đậu tương
Đồ thị 3: Hồi qui giữa giá trị chẩn đốn (NIRS) với giá trị phân tích phịng thí nghiệm
Fat, CF)
Trang 72.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8
7 6 5 4 3 2 1 0
Mean StDev N 1.355 0.3087 20 1.392 0.2385 20
Variable
Fat_NIRS
Histogram of Fat_Lab, Fat_NIRS
Normal
Data
7.5 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0
4.5
8
7
6
5
4
3
2
1
0
M ean S tDev N 6.303 0.6064 20 6.248 0.5423 20
Variable
C F _Lab
C F _N IRS
Histogr am of CF_ Lab, CF_ NIRS
Norm al
Kiểm tra s sai khác c a các s trung bình
Để kiểm tra lại cả bốn phương trình chúng tơi đã dùng T-student (Paired test) để so sánh từng cặp số liệu về DM, CP, Fat và CF của khơ dầu đậu tương Bộ
số liệu thứ nhất là bộ số liệu tính được từ phương trình chẩn đốn, bộ số liệu kia là kết quả phân tích Kết quả của phép thử T-student ở phần dưới đây cho thấy: các giá trị P khi so sánh Paired test đều lớn hơn giá trị P 0,05 rất nhiều Điều đĩ cĩ nghĩa là các giá trị DM, CP, Fat và CF của cỏ tính theo các phương trình và giá trị phân tích cho DM, CP, Fat và CF là khơng khác nhau cĩ ý nghĩa thống kê hay đúng hơn chúng hồn tồn như nhau Như vậy hồn tồn cĩ thể dùng các phương trình trên NIRS để chẩn đốn DM, CP, Fat và CF của khơ dầu đậu tương với độ chính xác
Kết quả sánh T-student (Paired test) của khơ dầu đậu tương
n Mean SE StDev Minimum Maximum P Lab 23 88,654 0,605 2,9 75,732 91,09
DM
NIRS 23 88,639 0,57 2,734 76,163 89,824
0,985
Lab 18 46,424 0,476 2,02 41,737 50,39
CP
NIRS 18 46,192 0,448 1,902 41,029 49,246
0,725
Lab 20 1,3551 0,069 0,3087 0,77 2,24
Fat
NIRS 20 1,3924 0,0533 0,2385 0,8622 1,9967
0,671
Lab 20 6,303 0,136 0,606 4,62 7,32
CF
NIRS 20 6,248 0,121 0,542 4,961 7,119
0,763
BỘT CÁ
Kết quả chẩn đốn DM, CP của bột cỏ từ NIRS được trình bày ở các bảng
7, 8 Kết quả này cho thấy chẩn đốn DM, CP của bột cỏ bằng NIRS cĩ SEC
(Standard error for callibration)-sai số của phép đo chấp nhận được (0,8909 đến
1, , và sai số của phép đo sau khi đã hiệu chỉnh SECV (Standard error for cross validation) cũng đủ nhỏ để khơng gây sai số quá lớn của phép đo (0,9332
Trang 88
n 1, Với SEC và SECV khơng lớn nên khơng cĩ sự sai khác lớn về các
giá trị: Mean ± SD, Min và Max của DM, CP của bột cỏ phân tích phịng thí
nghiệm và chạy trên máy NIRS Sai số tính bằng giữa kết quả phân tich phịng thí nghiệm (Lab) và kết quả trên NIRS khơng lớn và tương ứng là: 0,8539; 1,
cho DM, CP của bột cỏ
Bảng 7: Kết quả chẩn đốn DM, CP của bột cá trên máy NIRS
Bảng 8: So sánh kết quả phân tích DM, CP bột cá của phịng thí nghiệm
với kết quả của NIRS
DM
CP
Sử dụng thuật tĩan hồi qui trên MINITAB với hai bộ số liệu là kết quả vừa
cĩ trên máy NIRS và kết quả phân tsích chúng tơi xây dựng được phương trình hiệu chỉnh để để chẩn đốn DM, CP của bột cá trong bảng 9
Bảng 9: Phương trình hồi quy DM, CP của bột cá phịng phân tích và trên máy NIRS
Kết quả xây dựng phương trình chẩn đốn để chẩn đốn DM, CP của bột cá
từ NIRS cho thấy phương trình chẩn đốn DM, CP của bột cá bằng NIRS với số mẫu = 143 cĩ R2 từ khá đến cao, tương ứng là (69,2; 91,3) cho DM, CP Phương trình chẩn đốn DM, CP của bột cá bằng NIRS với số mẫu = 100 cĩ R2 khá cao, tương ứng là (72,2; 89,1) cho DM, CP
Áp d ng phương trình hồi qui cho các th c ăn ác đã làm thí nghiệm tiêu hố từ trước để ểm tra độ tin cậy của phương trình chẩn đốn DM, CP của bột cá
Trang 9Sau khi áp d ng hai phương trình số thứ tự 16, 18 (cĩ dung lượng mẫu là 100) trên 43 mẫu ngẫu nhiên khơng chạy NIRS chúng tơi cĩ kết quả ở bảng 10 và các đồ thị 4
Với phương trình cĩ dung lượng mẫu là 100, kết quả chẩn đốn bằng phương trình hiệu chỉnh với NIRS cho DM và CP của 43 mẫu bột cá đã khá tốt R2 cho CP là cao 93,5 nhưng R2 cho DM vẫn chưa cao 63,3 Tuy nhiên sai khác giữa hai giá trị Mean tính được và thực của 43 mẫu là 0,894 cho DM, 2,338 cho CP là chấp nhận được
Bảng 10: So sánh kết quả phân tích DM, CP của bét c¸ trong phịng thí nghiệm và sử
dụng phương trình chẩn đốn của NIRS
Ph−¬ng
tr×nh 16
Sai khác
43
Ph−¬ng
tr×nh 18
Sai khác
43
§å thÞ 4: Håi qui giữa giá trị chẩn đốn (NIRS) với giá trị phân tích phịng thí
nghiệm DM, CP)
Bốn bộ số liệu tính từ phương trình và số liệu phân tích 43 mẫu cho DM và
CP khơng làm NIRS đều cĩ phân bố chuẩn và gần như trùng khít
Như vậy phương trình số 16, 18 cĩ thể dùng để ước tính DM và CP của bột
cá với độ chính xác chấp nhận được
Kiểm tra s sai khác của các s trung bình
DM _NIRS
93
9 2 91
9 0 89
8 8 87
8 6
9 3
9 2
9 1
9 0
8 9
8 8
8 7
8 6
8 5
S 0.936040
R -S q 64.2%
R -S q ( ad j) 63.3%
DM _La b = 10 7 2 + 0 87 57 DM _NIRS
C P_ NIR S
7 0
6 5
6 0
5 5
5 0
4 5
4 0
7 0
6 5
6 0
5 5
5 0
4 5
4 0
S 1.5 885 3
R - S q 93 6%
R - S q ( a d j) 93 5%
C P _ L a b = - 5 5 9 8 + 1 1 0 0 C P _ N IR S
D a t a
9 2
9 1
9 0
8 9
8 8
8 7
8 6
1 2
1 0
8
6
4
2
0
M e a n S tD e v N 88.9 7 1 546 43 89.3 5 1 414 43
V a r ia b le
D M _N I R S
H i s t o g r a m o f D M _ L a b , D M _ N I R S
N o r m a l
D a t a
7 2
6 4
5 6
4 8
4 0
1 4
1 2
1 0
8
6
4
2
0
M e a n S tD e v N
5 8.10 6.22 3 43
5 7.91 5.47 5 43
V a r ia b le
C P _L a b
C P _N I R S
H i s t o g r a m o f C P _ L a b , C P _ N I R S
N o r m a l
Trang 1010
Để kiểm tra lại cả hai phương trình chúng tơi đã dùng T-student (Paired test) để so sánh từng cặp số liệu về DM, CP của bột cá Bộ số liệu thứ nhất là bộ
số liệu tính được từ phương trình chẩn đốn, bộ số liệu kia là kết quả phân tích Kết quả của phép thử T-student ở phần dưới đây cho thấy: các giá trị P khi so sánh Paired test đều lớn hơn giá trị P 0,05 rất nhiều Điều đĩ cĩ nghĩa là các giá trị
DM, CP của bột cá tính theo các phương trình và giá trị phân tích cho DM, CP, là khơng khác nhau cĩ ý nghĩa thống kê hay đúng hơn chúng hồn tồn như nhau Như vậy hồn tồn cĩ thể dùng các phương trình trên NIRS để chẩn đốn DM, CP của bột cá với độ chính xác
Kết quả sánh T-student (Paired test) của khơ dầu đậu tương
n Mean SE StDev Minimum Maximum P Lab 43 88,971 0,236 1,546 85,73 92,47
DM
NIRS 43 89,353 0,216 1,414 86,755 92,31
0,235
43 58,099 0,949 6,223 37,9 66,12
CP
43 57,913 0,835 5,475 40,827 66,37
0,884
K T LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ KẾT LUẬN
Cĩ thể dùng các phương trình sau để xác định DM, CP, Fat và CF của đậu tương: DM_Lab9 = 2,627 + 0,9710 DM_NIRS; CP-Lab 11= 0,770 + 0,9825 CP_NIRS; Fat_Lab13 = 0,0717 + 0,9582 Fat_NIRS; CF_Lab15 = - 0,0301 + 1,003 CF_NIRS
Cĩ thể dùng các phương trình sau đây để xác định DM, CP của bột cá: DM_Lab = - 3,451 + 1,040 DM_NIRS; CP_Lab = - 0,326 + 1,003 CP_NIRS
ĐỀ NGHỊ
Cho áp dụng kết quả nghiên cứu để xác định thành phần hĩa học của thức
ăn để giảm chi phí phân tích và làm thí nghiệm invivo
Tiếp tục nghiên cứu theo hướng này cho thức ăn khác và tăng độ chính xác của các phương trình hiện cĩ, đặc biệt là các phương trình cho Fat, DM và khống
TÀI LIỆU THAM KHẢO
protein in forages by near infrared reflectance spectroscopy: collaborative study Journal of the Association of Official Analytical Chemists, 71: 1162–1167
Boval, M., Coates, D B., Lacomte, P., Decruyenaere, V and Archimede, H (2004) Faecal Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) to access chemical composition, in vivo digestibility and intake of tropical grass by Creolo cattle Animal Feed Science and Technology, Vol 114, Issues 1-4, 3 May 2004, Pp: 19-29
Colombini, S., Rapetti, L., Roveda, P., Ursino, A., Pintus, B., Odoardi, M., 2005 Chemical and nutritional characterization of four grain legume species Ital J Anim Sci.vol 4, 173
