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Prediction of fatty acid composition using milk spectral data and its associa...

作者:wgx001 | 时间:2022-11-5 09:10:55 | 阅读:47| 显示全部楼层
牛奶中的脂肪酸组成不仅反映了营养质量,还可能预测其他属性(例如,包括奶牛的能量平衡及其甲烷排放的相对输出)。此外,较高的长链与短链脂肪酸比率或平均碳数与奶牛的负能量平衡有关,而增强的营养特性通常与较高水平的不饱和度有关。我们着手将贝叶斯回归策略与偏最小二乘法进行直接比较,以使用从 4 个密歇根奶牛群的 579 头奶牛中提取的 777 个牛奶样品的傅里叶变换红外光谱数据,在 5 至 90 天的牛奶中进行预测。我们还着手确定可能与脂肪酸相关的那些光谱区域,以及碳数或不饱和度是否可能有助于这些关联的强度。这些关联基于自适应聚类的波数窗口,以减轻严重多重共线性对涉及单个波数的边缘关联的扭曲影响。一般来说,贝叶斯回归方法,特别是变量选择方法 BayesB,在单个脂肪酸和脂肪酸组的交叉验证预测准确性方面优于偏最小二乘回归。使用 BayesB 进行波数关联的强信号在整个中红外光谱中分布良好,特别是在 910 和 3,998 cm-1 之间。在 2,286 至 2,376 和 2,984 至 3,100 cm-1 的光谱区域内,碳数似乎与 38 种中等至高度预测的脂肪酸的波数关联强度呈线性相关,而非线性关联则在 1,141 至 1,205 之间确定; 1,570 至 1,630;和 1,727 到 1,768 cm-1。然而,没有检测到与不饱和度的这种关联。在关联强度和碳数之间存在显着关系的光谱区域可能是推断长链与短链脂肪酸的相对比例以及因此能量平衡的有用目标。


https://doi.org/10.3168/jds.2021-20267
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