线性和非线性模型用于评估使用双X射线吸收计在蛋和肉类的尸体组成
Thiago L Noetzold1, Jo Ann Chew1, Douglas R Korver1
1Department of Agricultural, Food and Nutritional Science, University of Alberta, Edmonton, Alberta T6G 2P5, Canada.
Poultry science
|September 26, 2024
概括
这项研究开发了双能X射线吸收计 (DXA) 的校正方程式,以准确评估的尸体组成. DXA是一种可靠的替代化学分析,用于确定肉类和蛋类鸟类的瘦肉,脂肪和灰含量.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 生物技术是生物技术.
- 农业工程 农业工程
背景情况:
- 准确评估体成分对于家禽生产效率至关重要.
- 传统的近距离化学分析具有破坏性和劳动密集性.
- 双能量X射线吸收计 (DXA) 为体内体质成分分析提供了一个非侵入性的替代方案.
研究的目的:
- 开发和验证DXA的校正方程式,以估计活肉类和蛋类的全体组成.
- 为了比较各种线性和非线性回归模型的有效性,用于DXA数据分析.
- 为了确定特定菌株或组合模型是否提供更准确的预测.
主要方法:
- 对288只产卵母和305只 brojler 繁殖母进行了DXA扫描.
- 整体近距离化学分析 (瘦,脂肪,灰) 的切割鸟类.
- 开发和评估双变量线性,多变量线性,多项式,多变量多项式,断线式和戈珀茨模型.
- 使用RMSE,BIC,R2,DW和RES统计数据进行模型性能评估.
主要成果:
- 线性和非线性模型都为两种类型的尸体组成提供了重要的估计.
- 多变量线性回归最好地预测了蛋类型的身体瘦;多变量多项式模型在脂肪和灰中表现出色.
- 多变量线性和多项式模型对于预测肉类的身体瘦,脂肪和灰是最佳的.
- 对于大多数参数,除了体重外,建议对菌株进行特定的校正.
结论:
- 通过适当的校正方程式,DXA是一种经过验证和可靠的非侵入性方法,用于确定家禽的尸体成分.
- 开发的方程提高了DXA对活鸟类分析的精度,支持繁殖和营养管理.
- 菌株特定建模提高了基于DXA的体组成预测在的准确性.
