KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi / 2017 / Cilt: 20

Yonca Silaj ve Besleme Kalitesinin FT-NIRS Teknolojisi ile Saptanması

İbrahim ERTEKİN
Nafiz ÇELİKTAŞ
Ersin CAN
Mustafa KIZILŞİMŞEK
Sayfa
88–92
Yayın Tarihi
2017-12-26
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Farklı silaj parametrelerinin kimyasal değerleri ile NIRS okuması arasındaki ilişkide R2 değerleri bütirik asit, ham yağ ve silaj gaz üretim parametreleri dışındaki tüm besleme ve kalite özellikleri için %70 değerinin üzerinde belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Farklı bakteri izolatı uygulamaları neticesinde Lactobacillus bifermentans, yonca otundan en kaliteli silaj oluşumunu teşvik etmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Oluşan silajın kurutulmuş örnekleri NIRFlex N-500 cihazında, 4000-10000 cm-1 dalga aralığında taranarak spektral tanılaması yapılmış ve daha önceden saptanan kimyasal referans değerler NIRCal kemometrik yazılım programında, spektrumlara karşılık olarak kaydedilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Farklı silaj parametrelerinin kimyasal değerleri ile NIRS okuması arasındaki ilişkide R2 değerleri bütirik asit, ham yağ ve silaj gaz üretim parametreleri dışındaki tüm besleme ve kalite özellikleri için %70 değerinin üzerinde belirlenmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Besleme kalitesi · LAB · FT-NIRS

Özet

Farklı bakteri izolatı uygulamaları neticesinde Lactobacillus bifermentans, yonca otundan en kaliteli silaj oluşumunu teşvik etmiştir. Oluşan silajın kurutulmuş örnekleri NIRFlex N-500 cihazında, 4000-10000 cm-1 dalga aralığında taranarak spektral tanılaması yapılmış ve daha önceden saptanan kimyasal referans değerler NIRCal kemometrik yazılım programında, spektrumlara karşılık olarak kaydedilmiştir. Normalizasyon, dengeleme ve türev ön muamelesi uygulanan spektrumlarda ölçüm hataları azaltılarak silaj kalite parametreleri için kalibrasyonlar optimize edilmiştir. Geliştirilen kalibrasyonların R2 CAL, R2 VAL, SEC, SEV ve VsetBIASS istatistiklerine göre silaj organik asitlerinden laktik asit başta olmak üzere, asetik asit ve propiyonik asit’in yüksek ancak bütirik asit’in daha düşük doğrulukta okunabileceği belirlenmiştir. Farklı silaj parametrelerinin kimyasal değerleri ile NIRS okuması arasındaki ilişkide R2 değerleri bütirik asit, ham yağ ve silaj gaz üretim parametreleri dışındaki tüm besleme ve kalite özellikleri için %70 değerinin üzerinde belirlenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ERTEKİN, İ., ÇELİKTAŞ, N., CAN, E., KIZILŞİMŞEK, M. (2017). Yonca Silaj ve Besleme Kalitesinin FT-NIRS Teknolojisi ile Saptanması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, Cilt: 20, 88–92. https://ajindex.com/articles/782796

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Association of Official Analytical Chemists (AOAC) 1990. Official Method of Analysis. 15th ed., Washington, DC. USA. Pages 66-88. Buchi 2013. NırCal Operation Manual. BÜCHI Labortechnik AG, İsviçre. Coblentz, WK. Muck, RE. Borchardt, MA. Spencer, SK. Jokela, WE. Bertram, MG. Coffey. KP 2014. Effects of dairy slurry on silage fermentation characteristics and nutritive value of alfalfa. J. Dairy Sci. 97(-):7197–7211.
  2. Dewhurst, RJ. Fisher, WJ. Tweed, JKS. Wilkins. RJ 2003. Comparison of grass and legume silages for milk production. Production responses with different levels of concentrate. J. Dairy Sci. 86(-):2598–2611.
  3. Kung, LJr. Taylor, CC. Lynch, MP Neylon. JM 2003. The effect of treating alfalfa with Lactobacillus buchneri 40788 on silage fermentation, aerobic stability, and nutritive value for lactating dairy cows. J. Dairy Sci. 86(-):336–343.
  4. Lee, EJ. Shannon JG. Choung, MG. 2011. Application of nondestructive measurement to improve soybean quality by near infrared reflectance spectroscopy. In: Ng T-B, editör. Soybean Applications and Technology. InTech, pp. 287-304.
  5. Menke, KH. Raab, L. Salewski, A. Steingass, H. Fritz, D. Scneider, W 1979. The Estimation of the Digestibilty and Metabolizable Energy Content of Ruminant Feedstuffs from the Gas Production When They are Incubated with Rumen Liguor. J Agri Sci, 93(-):217-222. Ørskov, ER. McDonald, P 1979. The Estimation of Protein Degradability in the Rumen from Incubation Measurements Weighted According to Rate of Passsage. J Agric Sci, 28(-):499-503.
  6. Park, HS. Lee, JK. Fike, JH. Kim, DA. Ko, MS. Ha, JK 2005. Effect of Sample Preparation on Prediction of Fermentation Quality of Maize Silages by Near Infrared Reflectance Spectroscopy. Asian-Aust. J. Anim. Sci. 18(5):643-648.
  7. Quiros, ARB. Yusty, MAL. Hernandez, JL 2009. HPLC Analysis of organic Acids Using a Novel Stationary Phase. Talanta, 78(-):643-646.
  8. Shenk, JS. Westerhaus, MO 1995. The application of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to forage analysis. In (Ed. G. C. Fahey, Jr.) Forage Quality, Evaluation, and Utilization. ASA, Madison. WI. pp. 406-449.
  9. Van Soest, PJ. Robertson, JB. Lewis, B A 1991.
  10. Methods for Dietary Fiber, Neutral Detergent Fiber and Nonstarch Polysaccharides in Relation to Animal Nutrition. Journal of Dairy Science, 74(-):3583-3597.
  11. Williams, PC 1987. Variables affecting near-infrared reflectance spectroscopic analysis. In (Ed. P. Williams and K. Norris) Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries. S