为研究饲粮添加氧化油脂和金荞麦对肉鸡肉品质和空肠黏膜miRNA表达谱的影响,试验选用1日龄健康、体重相近的882肉仔鸡公鸡240只,随机分为3组,每组8个重复,每个重复10只鸡。Ctr、Ox、Fag组分别在基础日粮中添加新鲜油脂、氧化油脂、新鲜...为研究饲粮添加氧化油脂和金荞麦对肉鸡肉品质和空肠黏膜miRNA表达谱的影响,试验选用1日龄健康、体重相近的882肉仔鸡公鸡240只,随机分为3组,每组8个重复,每个重复10只鸡。Ctr、Ox、Fag组分别在基础日粮中添加新鲜油脂、氧化油脂、新鲜油脂+2%金荞麦。试验期为42 d。结果显示:氧化油脂可显著增加胸肌24 h pH和腿肌滴水损失(P<0.01),显著降低胸肌肉色a^(*)值(P<0.05);金荞麦可显著增加腿肌肉色L^(*)和a^(*)值(P<0.05);Ctr vs Ox,Ctr vs Fag,Ox vs Fag三个比较组的差异表达miRNAs分别为25、27、24个;这些差异表达miRNAs的靶基因显著富集在肌动蛋白细胞骨架、紧密链接、mTOR和TGF-β等信号通路;根据表达丰度和表达差异分析,共筛选了17个差异表达miRNAs,它们可作为氧化油脂和金荞麦调控肠道屏障功能的候选基因,进一步研究氧化油脂和金荞麦通过表观遗传学对肠道屏障功能的影响。综上所述,饲粮添加氧化油脂和2%金荞麦均可改变肉鸡肉品质,影响空肠黏膜miRNAs的表达谱。展开更多
目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结...目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_(CAL)^(2))为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_(CV)^(2))为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。展开更多
文摘为研究饲粮添加氧化油脂和金荞麦对肉鸡肉品质和空肠黏膜miRNA表达谱的影响,试验选用1日龄健康、体重相近的882肉仔鸡公鸡240只,随机分为3组,每组8个重复,每个重复10只鸡。Ctr、Ox、Fag组分别在基础日粮中添加新鲜油脂、氧化油脂、新鲜油脂+2%金荞麦。试验期为42 d。结果显示:氧化油脂可显著增加胸肌24 h pH和腿肌滴水损失(P<0.01),显著降低胸肌肉色a^(*)值(P<0.05);金荞麦可显著增加腿肌肉色L^(*)和a^(*)值(P<0.05);Ctr vs Ox,Ctr vs Fag,Ox vs Fag三个比较组的差异表达miRNAs分别为25、27、24个;这些差异表达miRNAs的靶基因显著富集在肌动蛋白细胞骨架、紧密链接、mTOR和TGF-β等信号通路;根据表达丰度和表达差异分析,共筛选了17个差异表达miRNAs,它们可作为氧化油脂和金荞麦调控肠道屏障功能的候选基因,进一步研究氧化油脂和金荞麦通过表观遗传学对肠道屏障功能的影响。综上所述,饲粮添加氧化油脂和2%金荞麦均可改变肉鸡肉品质,影响空肠黏膜miRNAs的表达谱。
文摘目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_(CAL)^(2))为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_(CV)^(2))为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。
