Báo cáo khoa học : Bước đầu sử dụng kỹ thuật quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY - NIRS) để chẩn đoán thành phần hóa học của phần và thức ăn cho gia súc nhai lại

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

155
lượt xem 18
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Kỹ thuật quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (Near Infrared Reflectance Spectroscopy viết tắt là NIRS) là kỹ thuật đã được biết đến từ lâu và hiện nay đã được ứng dụng rộng rãi và nhiều lĩnh vực: Báo cáo khoa học : Bước đầu sử dụng kỹ thuật quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY - NIRS) để chẩn đoán thành phần hóa học của phần và thức ăn cho gia súc nhai lại ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo khoa học : Bước đầu sử dụng kỹ thuật quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại (NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY - NIRS) để chẩn đoán thành phần hóa học của phần và thức ăn cho gia súc nhai lại

VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... BƯ C U S D NG K THU T QUANG PH H P PH C N H NG NGO I (NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY - NIRS) CH N OÁN THÀNH PH N HOÁ H C C A PHÂN VÀ TH C ĂN CHO GIA SÚC NHAI L I Vũ Chí Cương*, Ph m Kim Cương, oàn Th Khang và Nguy n Thu Anh Vi n Chăn Nuôi *Tác gi liên h : TS. Vũ Chí Cương, Phó Vi n trư ng Vi n Chăn nuôi, T: 0912121506, Email: vccuong@netnam.vn TV N K thu t quang ph h p ph c n h ng ngo i (Near Infrared Reflectance Spectroscopy vi t t t là NIRS) là k thu t ã ư c bi t n t lâu và hi n nay ã ư c ng d ng r ng rãi vào nhi u lĩnh v c: xác nh lư ng nư c trong ngũ c c và các lo i h t (Norris và Hart, 1965), xác nh thành ph n hoá h c và t l tiêu hoá c a c khô, các th c ăn thô khô (Brown và c ng s , 1990), th c ăn chua (Park và c ng s 1998), c tươi (Berarado và c ng s 1997; Givens và c ng s 1997), xác nh lư ng th c ăn ăn vào (Coelho và c ng s , 1988), xác nh thành ph n hoá h c và giá tr dinh dư ng c a các th c ăn h t c c cho gia súc nhai l i (Arminda và c ng s ., 1998), l n (Van Barneveld và c ng s ., 1999), gia c m (Valdes và Leeson, 1992), xác nh tinh b t, m , d u th c v t, năng lư ng trao i, t n dư thu c b o v th c v t và c t trong ngũ c c (Wrigley, 1999), ki m tra các lo i th c ph m (De Boever và c ng s , 1994), t n dư n m m c và các ch t ph gia tr n trong nguyên li u th c ăn (Givens và Deaville, 1999). Dùng NIRS xác nh thành ph n hoá h c, t l tiêu hoá c a th c ăn, t ó ư c tính giá tr dinh dư ng c a th c ăn ã ư c công nh n là phương pháp phòng thí nghi m có chính xác cao (Boval và c ng s , 2004). NIRS cũng là phương pháp ư c AOAC chính th c công nh n phân tích protein thô và ADF và m (Barton và Windham, 1998). Nh ng ưu i m, h n ch c a phương pháp này ã ư c nhi u tác gi cp n (Givens và c ng s , 1997; Coleman và c ng s 1999). NIRS cho phép phân tích nhanh, nhi u m u ng th i, không c h i, không phá hu môi trư ng vì không dùng hoá ch t, ít t n th i gian, r dù u tư ban u cao mua thi t b (William và c ng s ., 1998), chu n b m u ơn gi n (Mark và c ng s , 2002), chính xác khá cao, ơn gi n cho s d ng và v n hành (Given và Deaville, 1999). Như c i m c a phương pháp là c n nhi u th i gian cho chu n hoá và phát tri n mô hình, x lý s li u khó, chuy n i s li u t các máy khác nhau v serie khá khó khăn (Given và Deaville, 1999). V i m c ích ng d ng NIRS xây d ng phương trình ch n oán thành ph n hoá h c c a th c ăn, phân ti n t i xây d ng phương trình ch n oán t l tiêu hoá và giá tr dinh dư ng c a th c ăn chúng tôi ti n hành tài này. V T LI U VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U Nguyên lý c a phương pháp Theo William và c ng s (1998), nguyên lý c a phương pháp này như sau: Khi có m t chùm ánh sáng t i chi u qua các m u sinh h c, vùng ánh sáng c n h ng ngo i (750- 2500nm) ư c các c u n i C-H, N-H, O-H - là các thành t cơ b n t o nên các ch t h u cơ
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... c a mô sinh h c, h p ph . o ph ánh sáng ph n x t các m u ta có ư c các thông tin v thành ph n hoá h c c a m u ó. T ph (Spectrum) thu ư c nh m t ph n m m ví d WinISI chúng ta có ư c m t ma tr n các giá tr s c a ph cho m t ch t h u cơ nào ó (ví d protein thô). Vì m u ng th i cũng ư c phân tích thành ph n hoá h c nên chúng ta có ư c m t ma tr n s các giá tr phân tích v m t ch t h u cơ nào ó (ví d protein thô). Dùng các mô hình th ng kê nhi u bi n cho phép mô t quan h gi a ph h p ph và thành ph n hoá h c, quan h này sau ó chính là mô hình toán ch n oán thành ph n hoá h c c a các m u chưa phân tích t i phòng thí nghi m. Toàn b nguyên lý c a quá trình này ư c mô t trong Sơ 1. Ph n m m WINisi Phân tích Ma tr n k t qu phân tích ch t A Ma tr n ph h p ph ch t A x1 x2 ..x1p y1 y2 x21 y2 y2 …… . WinISI . . . . . xn1 yn yn .. Phương trình ch n oán c a NIRS cho ch t A Sơ 1: Qui trình xây d ng phương trình ch n oán thành ph n hoá h c c a th c ăn và phân v i máy NIRS Các m u th c ăn, phân s d ng trong nghiên c u M u s d ng trong thí nghi m g m: c t nhiên và c tr ng trong thí nghi m in vivo trên c u và phân c u trong thí nghi m tiêu hoá in vivo ang ư c ti n hành t i Vi n Chăn nuôi t năm 2004 - 2005. Các m u sau khi ư c s y khô 450C trong 24 gi ư c nghi n n 1 mm phân tích thành ph n hoá h c và ch y quét ph trên máy NIRS monochromator 5000 c a hãng Foss, USA. Phân tích thành ph n hoá h c Thành ph n hóa h c th c ăn, phân ơc phân tích t i phòng Phân tích th c ăn và s n ph m chăn nuôi, Vi n Chăn nuôi. Các tiêu chu n TCVN 4326 - 86, TCVN 4328 - 86, Shocklex, TCVN 4329 - 86, TCVN 4327 - 86 ơc s d ng phân tích t l nư c ban u, protein thô, m thô, xơ thô và khoáng t ng s . NDF, ADF ư c xác nh theo phương pháp c a Goering và Van Soest (1970). Ch y ph và x lý s li u và xây d ng phưong trình ch n oán Qui trình ch y và xây d ng phương trình ch n oán theo Sơ 1. M u th c ăn sau ch y ph ư c ph n m m chuyên d ng WinISI chuy n thành m t ma tr n s . Ma tr n này
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... cùng v i ma tr n k t qu phân tích s ư c h i qui v i nhau (sau khi ã lo i b t ng các s li u c c oan) v i WinISI xây d ng phương trình ch n oán. Mô hình toán h c xây d ng quan h gi a hai ma tr n s là h i qui tuy n a chi u (Multiple linear regssion- MLR): Y= b0 + b1X1 + b2X2 + …..+ biXi + bpXp Trong ó: Y là k t qu phân tích phòng thí nghi m c a ch t A nào ó; X là k t qu ch n oán v i NIRS; b: h s K T QU VÀ TH O LU N K t qu xây d ng phương trình ch n oán ch t khô, protein thô, xơ thô và m c a c B ng 1: K t qu phân tích DM, CP, Fat và CF c a c trên máy NIRS Thành ph n n Mean SD Min Max SEC SECV DM 37 18,38 4,93 3,58 33,17 0,76 0,97 CP 37 10,678 3,16 1,20 20,15 0,42 0,65 Fat 37 1,92 0,416 0,680 3,15 0,11 0,18 CF 37 30,41 3,35 20,37 40,46 0,72 1,24 B ng 2: So sánh k t qu phân tích DM, CP, Fat và CF c a c v i k t qu NIRS Ch tiêu n Mean ± SD Min Max CK Lab 39 18,46 ± 4,83 10,48 27,32 NIRS 37 18.38 ± 4,93 3,58 33,17 CP Lab 39 11,12 ± 3,65 4,92 20,07 NIRS 37 10,68 ± 3,16 1,20 20,15 M Lab 39 1,98 ± 0,49 1,04 3,38 NIRS 37 1,92 ± 0,416 0,68 3,15 CF Lab 39 30,20 ± 3,58 21,21 36,10 NIRS 37 30,41± 3,35 20,37 40,46 B ng 3: Phương trình h i qui ch n oá DM, CP, Fat và CF c a c trên máy NIRS R2 (%) Ch tiêu n Phương trình P (
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... Fitted Line Plot Fitted Line Plot CP_Co_Lab = - 0.6514 + 1.082 CP_Co_Nirs DM_Co_Lab = 0.8393 + 0.9658 DM_Co_Nirs 28 S 1.12181 S 1.22444 20.0 R-Sq 90.8% R-Sq 93.7% 26 R-Sq(adj) 90.6% R-Sq(adj) 93.6% 17.5 24 15.0 22 CP_Co_Lab DM_Co_Lab 20 12.5 18 10.0 16 14 7.5 12 5.0 10 5.0 7.5 10.0 12.5 15.0 17.5 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 CP_Co_Nirs DM_Co_Nirs Fitted Line Plot Fitted Line Plot CF_Co_Lab = - 0.943 + 1.026 CF_Co_Nirs Fat_Co_Lab = - 0.0101 + 1.033 Fat_Co_Nirs 38 3.5 S 0.967966 S 0.278106 R-Sq 92.9% R-Sq 69.2% 36 R-Sq(adj) 92.7% R-Sq(adj) 68.4% 3.0 34 32 CF_Co_Lab Fat_Co_Lab 2.5 30 28 2.0 26 24 1.5 22 20 1.0 25.0 27.5 30.0 32.5 35.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 CF_Co_Nirs Fat_Co_Nirs th 1, 2, 3, 4: H i qui gi a DM, CP, Fat và CF c a c phân tích phòng thí nghi m và ch n oán trên NIRS K t qu xây d ng phương trình ch n oán DM, CP, Fat và CF c a c t NIRS ư c th 3, 4, 5, 6. K t qu này cho th y tr trư ng h p Fat (R2 trình bày các b ng 4, 5, 6 và trung bình: 68,4%) các phương trình ch n oán DM, CP và CF c a c b ng NIRS có R2 cao (93,6; 90,6 và 92,7 %) v i SEC (Standard error for callibration)-sai s c a phép o ch p nh n ư c (0,76; 0,42 và 0,72%), và sai s c a phép o sau khi ã hi u ch nh SECV (Standard error for cross validation) cũng nh không gây sai s quá l n c a phép o (0,97; 0,65 và 1,24%). V i R2 cao và sai s không l n nên không có s sai khác v các giá tr : Mean ± SD, Min và Max c a DM, CP và CF c a c phân tích phòng thí nghi m và ch y trên máy NIRS. K t qu xây d ng phương trình ch n oán DM, CP, Xơ, M , NDF, ADF, Ash c a phân cu K t qu xây d ng phương trình ch n oán DM, CP, Fat, CF, NDF, NDF và Ash c a phân c u t NIRS ư c trình bày các b ng 4, 5, 6 và th 5, 6, 7, 8, 9, 10 và 11. K t qu này cho th y tr trư ng h p DM (R2 trung bình: 51,7%) các phương trình ch n oán CP, Fat, CF, NDF, NDF và Ash c a phân c u t NIRS có R2 cao n khá cao (98,4; 95,1; 94,6; 94,2; 93,8 và 98,1%) v i SEC (Standard error for callibration)-sai s c a phép o ch p nh n ư c (0,61; 0,2; 1,5; 1,36; 1,26 và 0,59%), và sai s c a phép o sau khi ã hi u ch nh SECV (Standard error for cross validation) cũng nh không gây sai s quá l n c a phép o (0,73; 0,27, 1,96; 1,70; 1,54 và 0,72%). V i R2 cao và sai s không l n (không vư t quá 2%) nên không có s sai khác v các giá tr : Mean ± SD, Min và Max c a DM, CP và CF c a c phân tích phòng thí nghi m và ch y trên máy NIRS, tr trư ng h p ch t khô. B ng 4: K t qu phân tích DM, CP, Xơ, M , NDF, ADF, Ash c a phân c u trên máy NIRS Thành ph n n Mean SD Min Max SEC SECV DM 55 37,61 8,17 13,08 62,14 5,34 5,74 CP 57 12,88 4,62 7,39 26,74 0,61 0,73
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... Fat 54 2,36 1,23 0,90 6,04 0,20 0,27 CF 55 27,52 6,47 8,12 46,92 1,50 1,96 NDF 54 61,10 8,17 36,59 85,62 1,36 1,70 ADF 54 34,19 7,05 13,049 55,33 1,26 1,54 Ash 55 18,04 4,82 3,59 32,49 0,59 0,72 B ng 5: So sánh k t qu phân tích DM, CP, Xơ, M , NDF, ADF, Ash c a phân c u v i k t qu NIRS Ch tiêu n Mean ± SD Min Max DM Lab 57 38,2 ± 8,62 22,76 58,89 NIRS 55 37,61 ± 8,17 13,08 62,14 CP Lab 57 12,88 ± 4,62 7,25 30,43 NIRS 57 12,88 ± 4,62 7,39 26,74 Fat Lab 57 2,44 ± 1,24 0,98 7,35 NIRS 54 2,36 ± 1,23 0,90 6,04 CF Lab 52 28,10 ± 7,17 13,97 50,78 NIRS 55 27,52 ± 6,47 8,12 46,92 NDF Lab 50 60,40 ± 8,76 34,40 74,38 NIRS 54 61,10 ± 8,17 36,59 85,62 ADF Lab 51 34,32 ± 6,90 18,12 52,73 NIRS 54 34,19 ± 7,05 13,049 55,33 Ash Lab 57 17,85 ± 4,84 10,28 26,72 NIRS 55 18,04 ± 4,82 3,59 32,49 B ng 6: Phương trình h i qui ch n oán DM, CP, Xơ, M , NDF, ADF, Ash c a phân c u trên máy NIRS R2 (%) Ch tiêu n Phương trình P (
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... Fitted Line Plot Fitted Line Plot CP_Phan_cuu_Lab = - 0.0002 + 1.000 CP_Phan_cuu_Nirs DM_Phan_cuu_Lab = 0.072 + 1.013 DM_Phan_cuu_Nirs 60 S 0.585761 S 5.99241 30 R-Sq 98.4% R-Sq 52.5% R-Sq(adj) 98.4% R-Sq(adj) 51.7% 25 50 DM_Phan_cuu_Lab CP_Phan_cuu_Lab 20 40 15 30 10 20 10 15 20 25 30 30 35 40 45 50 CP_Phan_cuu_Nirs DM_Phan_cuu_Nirs Fitted Line Plot Fitted Line Plot MO_Phan_cuu_Lab = 0.02573 + 0.9946 MO_Phan_cuu_Nirs XO_phan_cuu_Lab = - 1.077 + 1.045 XO_Phan_cuu_Nirs 8 S 1.66222 S 0.274000 50 R-Sq 94.7% R-Sq 95.2% 7 R-Sq(adj) 94.6% R-Sq(adj) 95.1% 6 MO_Phan_cuu_Lab 40 XO_phan_cuu_Lab 5 4 30 3 2 20 1 0 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 10 20 30 40 50 MO_Phan_cuu_Nirs XO_Phan_cuu_Nirs Fitted Line Plot Fitted Line Plot ADF_Phan_cuu_Lab = 1.070 + 0.9771 ADF_Phan_cuu_Nirs NDF_Phan_cuu_Lab = - 1.469 + 1.018 NDF_Phan_cuu_Nirs 55 80 S 1.72064 S 2.10362 R-Sq 93.9% R-Sq 94.3% R-Sq(adj) 93.8% 50 R-Sq(adj) 94.2% 70 45 ADF_Phan_cuu_Lab NDF_Phan_cuu_Lab 40 60 35 50 30 25 40 20 30 20 25 30 35 40 45 50 55 30 40 50 60 70 A DF_Phan_cuu_Nirs NDF_Phan_cuu_Nirs th 5, 6, 7, 8, 9, 10: H i qui gi a DM, CP, Fat, CF, NDF, NDF c a phân c u phân tích phòng thí nghi m và ch n oán trên NIRS Fitte d L ine P lot Khoang_Phan_cuu_Lab = 0.074 8 + 0.9953 Khoang_Phan_cuu_Nirs 28 S 0.666766 R-S q 98.1% 26 R-S q (ad j) 98.1% 24 Khoang_Phan_cuu_Lab 22 20 18 16 14 12 10 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 Khoa ng_Pha n_cuu_Nirs th 11: H i qui gi a Ash c a phân c u phân tích phòng thí nghi m và ch n oán trên NIRS Th o lu n Ch n oán ch t khô DM, CP, Fat và CF c a c b ng NIRS
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... Tr trư ng h p Fat (R2 trung bình: 68,4%) các phương trình ch n oán DM, CP và CF c a c b ng NIRS c a chúng tôi có R2 tương ng là 93,6; 90,6 và 92,7% v i SEC là 0,76; 0,42 và 0,72%, SECV là 0,97; 0,65 và 1,24%. Các tác gi khác cũng th y m t k t qu tương ương. Boval và c ng s (2004) trên 88 m u ch y trên NIRS 5000 monochromator th y R2 cho CP, NDF, ADF, OMD, OMI là: 98; 88; 89; 72 và 61% và SEC là 0,33, 0,88, 0,89, 0,021và 4,62. Danieli và c ng s (2004) trên 173 m u c th y R2 và SEP cho CP là 94% và 1,3; cho NDF: 95% và 2,14, cho ADF: 92% và 2,06, cho CF: 93% và 1,57; cho Ash là 95% và 1,17. Cozzolio và c ng s (2006) trên 90 m u th y R2 cho CP, DM và ADF là: 91; 85 và 86% và SECV là 6,5; 27,4 và 22,1. Leite và Stuth (1995) nghiên c u trên 173 m u c và th c ăn thô th y: R2 và SEC c a phương trình ch n oán cho CP là: 97% và 1,02. Ch n oán DM, CP, Xơ, M , NDF, ADF, Ash c a phân c u b ng NIRS Tr trư ng h p DM (R2 trung bình: 51,7%) các phương trình ch n oán CP, Fat, CF, NDF, NDF và Ash c a phân c u t NIRS c a chúng tôi có R2 cao n khá cao: 98,4; 95,1; 94,6; 94,2; 93,8 và 98,1%) v i SEC tương ng là 0,61; 0,2; 1,5; 1,36; 1,26 và 0,59%), và SECV là 0,73; 0,27, 1,96; 1,70; 1,54 và 0,72%. Các tác gi khác cũng có ư c các k t qu tương ương v i nghiên c u c a chúng tôi. Theo Vu Dinh Tuan và c ng s (2006) giá tr R2 c a Nitơ trong phân l n 94%. Lyons và Stuth (1992); Leite và Stuth (1995) nghiên c u trên phân bò ư c ăn các kh u ph n khác nhau cho k t qu R2 cho CP c a phân là 92; 94 và 89%. K T LU N VÀ NGH Tr trư ng h p Fat c a c và DM c a phân c u (phương trình Y7 và Y9) có R2 th p
VŨ CHÍ CƯƠNG – Bư c u s d ng k thu t... S ymposium on the Nutrition of Herbivores. American Society of Animal Science, Savoy, IL, USA, pp: 647-695. Cozzolio, D., Fassio, A., Fernandez, E., Restaino, E. and La Manga, A.. 2006. Measurements of chemical composition in wet whole maize silage by visible and NIRS. Anim. Feed Sci. Technol. In press. Available on line at www. Agrinternetwork.net//www. Sciencedirect.com/science Danieli, P. P., Carlini, P., Bernabucci, U., Ronchi, B.. 2004. Quality evaluation of regional forage resources by means of near infrared reflectance spectroscopy. Italian Journal of Animal Science, Vol 3, 363- 376. De Boever, J.L., Cottyn, B.G., Vanacker, J.M. & Boucque, C.V.. 1994. An improved enzymatic method by adding gammanase to determine digestibility and predict energy value of compound feeds and raw materials for cattle. Animal Feed Science and Technology, 47: 1–18. Given, D. I and Deaville, E. R.. 1999. The current and future role of near infrared reflectance spectroscopy in animal nutrition: a riview. Aust. J. Agric. Res, 1999, 50, 1131-1145. Givens, D. I., De Boever, J. L. & Deaville, E. R.. 1997. The principles, practices and some future applications of near infrared spectroscopy for predicting the nutritive value of foods for animals and humans. Nutrition Research Reviews, 10, 83-114. International Grassland Congress. Leipzig, Germeny, 454-463. Leite. E. R. and Stuth. J. W. 1995. Faecal NIRS equations to assess diet quality of free ranging goats. Small Ruminant Res, 15, pp: 223-230. Lyons, R. K. and Stuth, J. W. 1992. Faecal NIRS equations for pridicting diet quality of free rangeing cattle. J. Range Manage. 45, 3, pp:238-244. Mark, H., Ritchie, G.E., Roller, R.W., Ciurszak, E.W., Tso, C. and MacDonald, S.A. (2002). Validation of a near-infrared transmission spectroscopic procedure, part A: validation protocols. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 28: 251-260. Park, R. S., Agnew, R. E., Gordon, F. J. and Steen, R. W. J.. 1998. The use of NIRS on dried samples to predict chemical composition and digestibility parameters. Anim. Feed Sci. Technol. 69, 3: 253-259. Valdes, E. V. and Leeson, S.. 1992. Near infrared reflectance analysis as a method to measure metabolisable energy in complete poultry feeds. Poultry Science. 71: 1179-1187 Van Barneveld, R. J; Nuttall, J. D. and Flinn, P. C.. 1999. Near infrared reflectance measurement of the digestible energy content of cereals for growing pigs. Journal of Near Infrared Spectroscopy., 7, 1-7. Vu Dinh Tuan, V. Porphyre, JL. Farinet, Tran Duc Toan.. 2006. Composition of Animal Manure and Co- products. Pig Production Development, Animal-Waste Management and Environmnent Protection: A case Study in Thaibinh Province, Northern Vietnam, pp: 128-143 William, J.F., Allen McIIwee., Ivan, L., Lem, A., Andrew, P. and Woolnough, N. B.. 1998. Ecological application of near infrared reflectance spectroscopy - a tool for rapid, cost-effective prediction of the composition of plant and animal tissues and aspect of animal performance. Oecologia (1998), 116: 293-305. Wrigley, C.W.. 1999. Potential methodologies and strategies for the rapid assessment of feed-grain quality. Australian Journal of Agricultural Research, 50: 789–805./.