使用化学成分和物理特征预测全脂大豆中的lysine的标准化ileal消化能力

科学领域:

• 动物营养 动物营养
• 料科学 料科学
• 豆加工 豆加工 豆加工

背景情况:

• 精确估计全脂大豆 (FFSB) 中的素消化率对于优化动物饮食至关重要.
• 加工方法显著影响FFSB中的营养价值和素 (Lys) 可用性.

研究的目的:

• 在FFSB中确定用于预测氨酸标准化乳腺消化能力 (SID) 的关键化学和物理变量.
• 使用这些变量,为Lys的SID开发可靠的预测方程.

主要方法:

• 确定化学成分和物理特征,包括素抑制剂活性 (TIA),尿酶活性 (UA) 和蛋白质分散性指数 (PDI).
• 采用皮尔森的相关性,线性/二次回归和逐步的多重回归来分析关系和构建预测模型.
• 评估变量如中性洗剂不溶 (NDIN) 和酸性洗剂不溶 (ADIN).

主要成果:

• 在Lys的SID和TIA,PDI和UA之间发现了显著的负相关性 (p<0.01).
• 莱斯的SID对UA,NDIN,TIA,L*,氧化 (KOH),a*,以及莱辛与原蛋白比率 (Lys:CP) (p<0.01) 呈现出二次反应.
• 结合TIA,UA,NDIN和ADIN的多重回归模型实现了最高的预测准确性 (R2 = 0.94).

结论:

• 像UA,NDIN,TIA和PDI这样的单个变量可以使用二次回归准确地预测Lys的SID.
• 使用TIA,UA,NDIN和ADIN的多重线性回归模型为FFSB中Lys的SID预测提供了一个替代的,准确的方法.
• 这些指标对于料行业的质量控制至关重要,以评估热处理和预测FFSB中的lysine SID.