牛奶中游离的异亮氨酸含量的中红外快速批量检测方法

    公开(公告)号:CN114166783B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202111356698.7

    申请日:2021-11-16

    IPC分类号: G01N21/3577

    摘要: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶品质检测领域,具体涉及牛奶中游离的异亮氨酸含量的中红外快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择方面,打破了常用的使用算法筛选特征,而是使用人工手动选择+多次遍历的方法。最终选取用于建模的特征波段,特别是筛选出了包含部分水的吸收区域,并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性。选用了同一个牛奶样本测定第一次光谱MIR进行建模,提升了单次光谱测定数据建模的模型精准性。选取了异亮氨酸模型建立的最优预处理与算法组合,确定了最优参数,提高了模型的准确性。实现了原料奶中异亮氨酸含量的快速、准确、低成本的检测。

    牛奶中总酪蛋白含量的中红外快速批量检测方法

    公开(公告)号:CN114184571B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202111283548.8

    申请日:2021-11-01

    IPC分类号: G01N21/3577 G01N30/02

    摘要: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶品质检测领域,公开了牛奶中总酪蛋白的中红外光谱快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择时使用人工手动选择+多次遍历的方法,最终选取用于建模的特征波段,特别是筛选出了包含部分水的吸收区域,并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性,同时选用了同一个牛奶样本第二次测定的光谱MIR进行建模,提升了第一次光谱测定数据建模的模型精准性。最终筛选出了数据预处理方法与模型算法的最优组合,并确定了最优参数,提高了模型的准确性。本发明的方法实现了原料奶中总酪蛋白含量的快速、准确、低成本的检测,将可广泛应用于奶牛性能测定和牛奶质量品质检测。

    牛奶中游离的缬氨酸含量的中红外快速批量检测方法

    公开(公告)号:CN114166782B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202111356678.X

    申请日:2021-11-16

    IPC分类号: G01N21/3577

    摘要: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶品质检测领域,具体涉及牛奶中游离的缬氨酸含量的中红外光谱快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择方面,打破了常用的使用算法筛选特征,而是使用人工手动选择+多次遍历的方法。最终选取了缬氨酸的特征吸收波段。经过比较确认选用了同一个牛奶样本测定第一次的MIR进行建模效果更好,提供了参考依据。选取了缬氨酸模型建立的最优预处理与算法组合,确定了最优参数,提高了模型的准确性。实现了原料奶中缬氨酸含量的快速、准确、低成本的检测,将可广泛应用于奶牛性能测定和牛奶质量品质检测。

    一种InDel分子标记组合及其引物和在鉴定湖北省恩施黄牛品种上的应用

    公开(公告)号:CN115354082A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210238245.2

    申请日:2022-03-11

    摘要: 本发明公开了一种InDel分子标记组合及其引物和在鉴定湖北省恩施黄牛品种上的应用,该分子标记组合包括4个InDel分子标记,分别为InDel_2位于牛第1号染色体88012237bp处,其核苷酸序列为TAAGA;InDel_4位于牛第11号染色体59170765bp处,其核苷酸序列为G;InDel_8位于牛第8号染色体29286667bp处,其核苷酸序列为G;InDel_14位于牛第2号染色体15978630bp处,其核苷酸序列为AGC。该分子标记组合可以作为鉴定现有牛品种血统的有效靶点,用于鉴别湖北省恩施黄牛与国外牛品种或含有国外牛品种血统的杂种牛,若符合上述特征则为湖北省恩施黄牛;若不符合则为国外牛品种或含有国外牛品种血统的杂种牛。该鉴别方法为牛品种的血统来源解析及后续的杂交改良提供必要资源和方法,鉴别方法简便、准确、有效。

    牛奶中α-乳白蛋白的中红外快速批量检测方法

    公开(公告)号:CN114184572A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111283550.5

    申请日:2021-11-01

    IPC分类号: G01N21/3577 G01N30/02

    摘要: 本发明属于奶牛性能测定和牛奶质量品质检测领域,公开了牛奶中α乳白蛋白的中红外快速批量检测方法。申请人在特征波段的选择时使用人工手动选择+多次遍历的方法,最终选取用于建模的特征波段,特别是筛选出了包含部分水的吸收区域,并证明了增加部分水吸收波段可以提升模型的准确性,同时选用了同一个牛奶样本第二次测定的光谱MIR进行建模,提升了第一次光谱测定数据建模的模型精准性。最终筛选出了数据预处理方法与模型算法的最优组合,并确定了最优参数,提高了模型的准确性。本发明的方法实现了原料奶中α‑乳白蛋白含量的快速、准确、低成本的检测,将可广泛应用于奶牛性能测定和牛奶质量品质检测。