中红外光谱学用于大规模表型化牛乳总成分和免疫球蛋白度

科学领域:

• 兽医免疫学和诊断 兽医免疫学和诊断
• 食动物的营养和健康
• 在动物科学中的光谱分析.

背景情况:

• 通过胆乳传递的被动免疫转移对于新生儿的反动物的生存至关重要.
• 准确评估乳酪蛋白免疫球蛋白G (IgG) 和成分至关重要,但传统上是昂贵和耗时的.
• 需要快速,可扩展的方法来评估乳牛奶的质量,以获得最佳的小牛健康和工业用途.

研究的目的:

• 评估中红外光谱学 (MIRS) 的预测能力,以确定牛乳中的IgG度和总成分.
• 评估MIRS作为一种快速且具有成本效益的替代方法,用于大规模结母乳分析的黄金标准方法.
• 为了确定MIRS预测值的分辨能力,用于分类乳母质量.

主要方法:

• 分析了714个意大利霍尔斯坦牛乳液样本,这些样本是在分娩后6小时内采集的.
• 在水中稀释样品后,使用基板光谱仪进行中红外光谱学 (MIRS) 分析.
• 通过将光谱数据与IgG,总Ig,蛋白质,脂肪和乳糖的参考测量相关联,开发了预测模型.

主要成果:

• 在交叉验证中,MIRS在IgG度和成分特征的预测性表现良好至优异 (R2CV ≥0.92).
• 外部验证显示,IgG (R2V=0.84),蛋白质 (R2V=0.89) 和脂肪 (R2V=0.74) 的预测能力很有希望.
• 根据预测的IgG和蛋白质含量,MIRS有效地区分了低质量和高质量的乳头,准确度很高.

结论:

• 中红外光谱 (MIRS) 是一种快速,具有成本效益的工具,用于量化牛乳中的IgG,蛋白质和乳糖.
• MIRS促进了大规模的乳酪质量查,支持育种者和农民在管理和选择策略.
• 这些发现支持MIRS在常规实验室测试中的实施,用于结母乳分析,在食品和制药行业有潜在的应用.