当前位置: 首页 > 文章 > 基于指纹图谱技术的燕麦草质量评价与相关性验证 动物营养学报 2022,34 (3) 1984-1995
Position: Home > Articles > Quality Evaluation and Correlation Verification of Oat Grass Based on Fingerprint Technology Chinese Journal of Animal Nutrition 2022,34 (3) 1984-1995

基于指纹图谱技术的燕麦草质量评价与相关性验证

作  者:
潘予琮;寇伟;蒋林树;年芳
单  位:
甘肃农业大学动物科学技术学院;北京农学院动物科学技术
关键词:
燕麦草;黄酮;指纹图谱;灰色关联
摘  要:
本试验旨在从黄酮类营养活性物质角度对不同来源燕麦草进行质量评价与相关性验证.以18种不同来源燕麦草(S1~S18)作为研究对象,采用NaNO2?Al(NO3)3?NaOH显色法测定总黄酮含量并结合高效液相色谱建立燕麦草黄酮特征图谱,利用聚类分析、主成分分析和灰色关联分析进行质量评价与相关性验证.结果显示:不同来源燕麦草中的总黄酮含量存在极显著差异(P<0.01),其中S7总黄酮含量最高(10.151 mg/g),S15总黄酮含量最低(5.503 mg/g);根据燕麦草的特征指纹图谱,结合现代分析技术,将18种不同来源燕麦草分为3类,其中第1类为S15、S17、S5、S3、S16,第2类为S1、S11、S8、S18、S6、S10、S2、S4、S9、S14,第3类为S12、S13、S7;灰色关联度分析结果表明,7个指标对饲喂价值的影响重要程度依次为黄酮含量>干物质含量>粗蛋白质含量>酸性洗涤纤维含量>粗灰分含量>中性洗涤纤维含量>粗脂肪含量,为燕麦草深度开发和奶牛饲粮配方优化提供新思路.
译  名:
Quality Evaluation and Correlation Verification of Oat Grass Based on Fingerprint Technology

相似文章

计量
文章访问数: 12
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊