近红外(NIRS)和粗蛋白预测氨基酸含量的精度比较研究

【摘要】 预测饲料中氨基酸（AA）含量的方法有很多，近年来研究较多是用常规成分（粗蛋白、粗纤维、粗灰分等）建立预测氨基酸含量一元、二元、三元方程。其中常用的一种方法是用粗蛋白（CP）预测的一元方程，先测定一批饲料的粗蛋白含量，然后根据回归方程预测氨基酸含量。这些回归方程的准确度变化很大，并且应用回归方程根据粗蛋白含量估算氨基酸值，虽然相对快速、准确、经济，但也有其局限性，因为AA估算值实际上是一定粗蛋白值相对应的平均值（或条件期望值），即同类原料若CP值相同，则不管其氨基酸含量是否存在差异，经回归计算的氨基酸值亦是相同的。近红外光谱技术（NIRS）是根据饲料中的有机成分对近红外光有特征吸收，而建立光谱值更多还原