Sử dụng phương pháp quang phổ hấp phụ cận hồng ngoại chẩn đoán thành phần hóa học của phân, lựợng thức ăn ăn vào và tỷ lệ tiêu hóa chất hữu cơ của cỏ cho gia súc nhai lại

S D NG PHƯƠNG PHÁP QUANG PH H P PH C N H NG NGO I
CH N ĐOÁN THÀNH PH N HÓA H C C A PHÂN, L
NG TH C ĂN ĂN
VÀO VÀ T L TIÊU HÓA CH T H U CƠ C A C CHO GIA SÚC NHAI
L I
Đ

Văn Mư i 1,Vũ Chí Cương2, Ph m B o Duy2, Nguy n S c M nh2, Bùi Th Thu Hi n2.

hni

ABSTRACT
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) were used to predict the chemical composition of shêp feaces and
OMD of forage. Samples were analysed by reference methods and spectra collected using a NIR
spectrophotometer in eflectance (1100–2500 nm). It was revealed that the NIRS based calibration equations can
be accurately predicted chemical compositions of feace and OMD of forage.
The following equations can be used for determination of DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF of
feaces: DM_Lab8 = 0.461 + 0.9911 DM_NIRS (R2 =70.900); CP_Lab9= - 0.0412 + 1.009 CP_NIRS. (R2 = 92.30);
Fat_Lab10= - 0.00092 + 0.9970 Fat_NIRS. (R2 =96.50); CF_Lab11 = 0.4812 + 0.9804 CF_NIRS. (R2 =95.40);
Ash_Lab12= - 0.8984 + 1.034 Ash_NIRS. (R2 =92.60); NDF_Lab13= 0.6938 + 0.9873 NDF_NIRS. (R2 =91.50);
ADF_Lab14 = 1.573 + 0.9546 ADF_NIRS. (R2 =86.20).
The following equations can be used for determination of OMD of forage: OMD = 90.7 – 0.953 DM_NIRS
forage – 0.353 CF_NIRS forage.
Keywords: NIRS, calibration, prediction, equation.

Đ TV NĐ
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 ñã ñư c bi t ñ n t lâu và hi n nay ñã ñư c
ng d ng r ng rãi vào nhi u lĩnh v c. Đ u tiên, Norris và các ñ ng nghi p ñã phát
tri n k thu t NIRS ñ xác ñ nh lư ng nư c trong ngũ c c và các lo i h t (Norris và
Hart, 1965). NIRS là phương pháp v t lý ño s giao ñ ng gây ra do các c u n i c a CH, O-N kéo dài ra ho c g p l i (Carpenter and Niio-Dupon, 1996). Vi c phân tích hàm

lư ng các ch t dinh dư ng trong th c ăn gia súc d a trên nguyên lý: s h p ph và
ph n x ánh sáng c n h ng ngo i (vùng khơng nhìn th y đư c) bư c sóng (1100 –
2500 nm) c a các cơ ch t (ch t dinh dư ng) v i c u trúc hoá h c khác nhau là khác
nhau (Givens và c ng s 1997). Do ph h p ph ph thu c vào c u n i hoá h c gi a
các ch t hoá h c c a th c ăn và vì v y có th xác đ nh đư c các vùng ph ñ c trưng
cho các ch t hoá h c khác nhau như protein, xơ, tinh b t... Đ có th ư c tính g n
đúng nh t hàm lư ng các ch t dinh dư ng c a th c ăn, c n ph i chu n hoá thi t b v i
các m u chu n đã phân tích nhi u l n. NIRS cũng có th dùng đ xác đ nh t l tiêu
hố, tuy nhiên ph i làm thí nghi m in vivo (Givens và c ng s 1997) ñ h i qui các k t
qu v i nhau. Các s li u in vivo là ñi u ki n tiên quy t ñ s d ng các k t qu c a
phương pháp NIRS (Kitessa và c ng s 1999). Đ áp d ng phương pháp này trư c h t
c n có các phân tích hố h c và thí nghi m in vivo đ xây d ng ñư ng h i qui (Kitessa
và c ng s 1999).
S d ng k thu t NIRS ñ xác đ nh thành ph n hố h c, t l tiêu hố c a th c
ăn đ t đó tính ra giá tr dinh dư ng c a th c ăn hi n đã đư c cơng nh n là phương
pháp phịng thí nghi m có đ chính xác cao (Boval và c ng s , 2004). Đã có r t nhi u
nh ng báo cáo công b v các phương trình ch n đốn có đ chính xác cao đ d đốn
thành ph n hố h c và t l tiêu hố c a c khơ, các th c ăn thô khô (Lippke and
Barton, 1988 và Brown và c ng s , 1990), th c ăn chua (Sinnaeve và c ng s 1994.,
Park và c ng s 1998), c tươi (Norris và c ng s 1976; Shenk và c ng s 1977).
Ngư i ta cũng đã thành cơng trong vi c dùng NIRS ñ xác ñ 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 .,
1


1998).
V i m c tiêu ng d ng m t phương pháp hi n ñ i, ñơn gi n, nhanh, r ti n l i
không gây ô nhi m môi trư ng trong nghiên c u dinh dư ng, chúng tơi ti n hành đ
tài: "Nghiên c u s d ng phương pháp quang ph h p ph c n h ng ngo i (Near
Infrared Reflectance Spectroscopy- NIRS) ch n đốn thành ph n hóa h c c a phân,

lư ng th c ăn ăn vào và t l tiêu hóa ch t h u cơ c a c cho gia súc nhai l i’’
V T LI U VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U
Đ tài ñư c ti n hành t tháng 5/2005 ñ n tháng 12/2007 t i B mơn dinh
dư ng th c ăn chăn ni và đ ng c , Trung tâm Th c nghi m và B o t n v t ni,
Phịng phân tích t i Vi n Chăn nuôi v i các v t li u là 57 m u c và 405 m u phân
c u (các m u ñã dùng làm các thí nghi m v tiêu hóa in vivo, in vitro),đã xác đ nh
thành ph n hóa h c. Đ ti n hành ñ tài này, ph i ti n hành các n i dung (các bư c)
nghiên c u sau:
- Xác ñ nh ph h p ph c n h ng ngo i c a các c a các m u phân đã xác đ nh
thành ph n hóa h c trong các thí nghi m xác đ nh t l tiêu hóa in vivo.
- Xây d ng đư ng h i qui ch n đốn thành ph n hố h c c a các m u phân t
các s li u v ph h p ph c n h ng ngo i và thành ph n hóa h c
- Áp d ng phương trình h i qui tìm đư c cho các các phân l y ng u nhiên,
không ch y ph trên máy NIRS ñ ki m tra ñ tin c y c a phương trình.
- Xây d ng đư ng h i qui ch n đốn lư ng th c ăn ăn vào, t l tiêu hoá ch t
h u cơ c a c cho gia súc nhai l i t thành ph n hóa h c c a phân ư c tính t NIRS,
thành ph n hóa h c c a th c ăn u c tính t NIRS.
Ph h p ph c n h ng ngo i c a phân ñư c xác ñ nh v i máy NIRS lo i NIR
Systems 5000 Monochromator c a hãng Foss, USA v i bư c sóng t 1100 - 2500 nm.
Ph và thành ph n hóa h c sau đó đư c x lý b ng ph n m m WinISI. T k t qu
ch y trên máy NIRS và nh ph n m m Winisi chúng ta có đư c hai b s li u v
thành ph n hóa h c phân tích trong phịng thí nghi m và thành ph n hóa h c ch n
đốn trên máy NIRS. T hai b s li u này, s d ng k thu t h i qui ña chi u b c m t
ñ xây d ng ñư c phương trình h i qui hi u ch nh ch n đốn thành ph n hóa h c c a
phân. Đây s là phương trình h i qui dùng ñ ki m tra các m u phân khác đ bi t đ
chính xác c a phương trình v a t o ra.
Mơ hình tốn h c đ xây d ng quan h gi a thành ph n hóa h c c a phân phân
tích trong phịng thí nghi m và thành ph n hóa h c c a phân ch n đốn b ng phương
trình có s n trong máy NIRS là mơ hình h i quy tuy n tính đa chi u b c m t:
Y = b o + b1x1 + b2x2 +………+ bixi + bpxp

ñây: Y là k t qu phân tích phịng thí nghi m c a ch t A nào đó, x là k t qu ch n
đốn v i máy NIRS, b là h s . Minitab 14.0 (2003). Excel (2003)
Đ ki m tra ñ tin c y c a các phương trình ch n đốn: Các phương trình hi u
ch nh t NIRS ñư c dùng cho lo i th c phân mà s li u c a nó khơng dùng ñ l p các
phương trình hi u ch nh v i NIRS. So sánh b s li u tính t phương trình ch n đốn
v i b s li u phân tích b ng T-student (Paired test) chúng ta s có k t lu n v đ
chính xác c a các phương trình ch n đốn. Ch các phương trình cho giá tr xác xu t P
> 0,05 % m i ñư c ch p nh n ñ dùng.
R

K T QU VÀ TH O LU N

2


K t qu ch n đốn DM, CP, CF, Fat, Ash, NDF, ADF c a phân c u trên máy
NIRS
K t qu ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân c u trên NIRS
ñư c trình bày các b ng 1.1; 1.2.
K t qu này cho th y ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân
c u có SEC (Standard error for callibration)- sai s c a phép ño ch p nh n ñư c
(0,4991ñ n 5,6563 %), và sai s c a phép ño sau khi ñã hi u ch nh SECV (Standard
error for cross validation) cũng ñ nh ñ không gây sai s quá l n c a phép ño
(0,565 ñ n 6,2134%). V i SEC và SECV khơng l n nên khơng có s sai khác l n v
các giá tr : Mean ± SD, Min và Max c a DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân
c u phân tích phịng thí nghi m và ch y trên máy NIRS.
B ng 1.1: K t qu ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân c u trên
máy NIRS
Ch tiêu
DM

CP
Fat
CF
Ash
NDF
ADF

n
393
396
390
393
397
394
396

Mean
45,1533
11,3646
2,2008
28,5528
25,2121
55,3623
32,4392

Est. Min
21,2833
1,6997
0
7,6982

0
10,8222
4,9461

Est. Max
69,0232
21,0296
6,1533
49,4074
79,4647
99,9025
59,9323

SEC
3,9212
0,4991
0,2105
1,3897
5,6563
3,8635
3,1745

SECV
4,3733
0,565
0,2285
1,5184
6,2134
4,1082
3,455

1-VR
0,6987
0,9692
0,970
0,9523
0,8819
0,9234
0,8577

*Est.Min: Giá tr ư c lư ng nh nh t; *Est.Max: Giá tr ư c lư ng cao nh t; *SEC:Sai s trư c khi hi u ch nh;
*SECV: Sai s sao khi hi u ch nh;*1-VR H s tương quan c a phương trình

Sai s tính b ng % gi a k t qu phân tích phịng thí nghi m (Lab) và k t qu
trên NIRS không l n và tương ng là: 7,395; 3,924; 4,314; 6,777; 9,554 % cho DM,
CP, CF, NDF, ADF c a phân c u. Riêng sai s tính b ng % gi a k t qu phân tích
phịng thí nghi m (Lab) và k t qu trên NIRS cho Fat và Ash là l n hơn 10%, tương
ng là 11,083 và 26,24% cho Fat và Ash c a phân c u.
B ng 1.2: So sánh k t qu ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF
c a phân c u v i k t qu phân tích
DM

CP

Fat

CF

Ash

NDF

Ch tiêu
Lab
NIRS
Sai s (%)
Lab
NIRS
Sai s (%)
Lab
NIRS
Sai s (%)
Lab
NIRS
Sai s (%)
Lab
NIRS
Sai s (%)
Lab
NIRS
Sai s (%)

n
405
405
405
405
405
405
405

405
405
405
405
405

Mean
45,439
45,355
7,395
11,458
11,402
3,924
2,2154
2,2083
11,083
28,675
28,7
4,314
25,595
25,37
26,24
55,143
55,228
6,777

SE
0,409
0,352

StDev
8,226
7,074

Min
22,76
21,745

Max
71,48
69,817

0,167
0,159

3,351
3,204

5,21
5,198

28,05
22,896

0,065
0,0638

1,3083
1,2847

0,25
0,341

8,48
8,293

0,345
0,341

6,942
6,865

9,8
9,586

50,78
49,898

0,913
0,861

18,371
17,328

1,23
1,049

77,95
77,05

0,737
0,708

14,826
14,248

15,8
13,124

79,32
79,038

3


ADF

Lab
NIRS
Sai s (%)

405
405

32,301
32,237
9,554

0,456
0,435

9,186
8,763

10,01
6,961

53,33
52,3

q

Xây d ng phương ch n đốn DM, CP, CF, Fat, Ash, NDF, ADF c a phân c u
S d ng thu t toán h i qui trên MINITAB v i hai b s li u là k t qu v a có
trên máy NIRS và k t qu phân tích chúng tơi xây d ng đư c phương trình ch n đốn
DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân c u t NIRS trong b ng 1.3.
K t qu xây d ng phương trình ch n đốn đ ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash,
NDF, ADF c a phân c u t NIRS cho th y phương trình ch n đốn có R2 t khá ñ n
cao và tương ng là: 70,90; 92,30; 96,50; 95,40; 92,60; 91,50 và 86,20 cho DM, CP,
Fat, CF, Ash, NDF, ADF.
B

B ng 1.3: Phương trình h i quy ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF, ADF
c a phân c u
TT
1
2
3
4
5

6
7

n
350
350
350
350
350
350
350

R2 (%)
70,90
92,30
96,50
95,40
92,60
91,50
86,20

Phương trình
DM_Lab8 = 0,461 + 0,9911 DM_NIRS
CP_Lab9= - 0,0412 + 1,009 CP_NIRS
Fat_Lab10= - 0,00092 + 0,9970 Fat_NIRS
CF_Lab11 = 0,4812 + 0,9804 CF_NIRS
Ash_Lab12= - 0,8984 + 1,034 Ash_NIRS
NDF_Lab13= 0,6938 + 0,9873 NDF_NIRS
ADF_Lab14 = 1,573 + 0,9546 ADF_NIRS

r
0,842
0,961
0,982
0,977
0,962
0,957
0,929

P
< 0,01
< 0,01
< 0,01
< 0,01
< 0,01
< 0,01
< 0,01

Áp d ng phương trình h i qui, ki m tra đ chính xác c a phương trình hi u ch nh
Chúng tơi đã dùng các phương trình hi u ch nh 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 b ng 1.3 có
dung lư ng m u 350 ñ áp d ng cho 55 m u phân c u l y ng u nhiên t trư c khơng
ch y NIRS. K t q a đ c trình bày các b ng 1.4 và các đ th 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4,
2.5, 2.6.
B ng 1.4: So sánh k t qu phân tích trong phịng thí nghi m và s d ng phương trình
ch n đốn c a NIRS
PT1

PT2

PT3

PT4

PT5

PT6

PT7

Ch tiêu
Lab_DM
NIRS_DM
Sai s (%)
Lab_CP
NIRS_CP
Sai s (%)
Lab_Fat
NIRS_Fat
Sai s (%)
Lab_CF
NIRS_CF
Sai s (%)
Lab_Ash
NIRS_Ash
Sai s (%)
Lab_NDF
NIRS_NDF
Sai s (%)
Lab_ADF
NIRS_ADF

Sai s (%)

n
Mean
SE
StDev
55
43,73
1,29
9,54
55
43,52
1,14
8,44
7,121
55
11,65 0,397
2,941
55
55
11,57 0,392
2,911
55
3,763
2,862 0,186
1,378
55
55
2,754 0,184
1,366

55
7,509
55 29,036 0,651
4,83
55 28,616 0,559
4,148
55
4,431
55
29,92
2,34
17,32
55
28,44
1,87
13,91
15,87
55
55
49,49
2,02
14,98
55
50,07
1,83
13,58
55
6,997
32,18
1,07

7,97
55
55
32,52 0,781
5,794
55
9,73

Min
Max
26,69
71,48
32,03
69,66

R2 (%)

r

82,20

0,909

6,96
7,399

17,87
18,026

97,00

0,985

1,19
1,309

7,21
7,065

96,00

0,98

16,05
19,134

39,12
34,967

90,90

0,954

15,05
10,47

69,87
59,8

88,40

0,941

15,8
17,03

68,65
67,79

95,00

0,975

16,21
20,832

49,22
47,709

87,40

0,936

4


V i 55 m u ng u nhiên không ch y NIRS và v i phương trình có dung lư ng
m u là 350 k t qu ch n đốn b ng phương trình hi u ch nh v i NIRS cho DM, CP,
Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a 55 m u phân phân c u cho th y R2 (%) khá cao (82,2
– 97,00), riêng R2 (%) cho DM, ADF và Ash < 90,00. Sai khác % gi a các giá tr

Mean tính đư c và th c c a 55 m u phân c u là nh cho CP, CF (< 5%), ch p nh n
ñ c cho DM (7,21%), Fat (7,509), NDF (6,997) và ADF (9,73%), t t c ñ u nh hơn
10 %. Riêng Ash sai khác này quá l n (15,87%) nên có th ph i lo i b phương trình
này.
Hai b s li u tính t phương trình và s li u phân tích 55 m u phân c u cho
DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF khơng làm NIRS đ u có phân b chu n và g n
như trùng khít (Đ th 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6).
Như v y t m th i phương trình s 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 có th dùng đ ư c tính
DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a phân c u v i đ chính xác ch p nh n ñư c.
Đ th 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 H i qui gi a giá tr ch n đốn (NIRS)
v i giá tr phân tích phịng thí nghi m
So sánh k t qu phân tích DM phân c u gi a Lab và NIRS

DM_Lab = - 0.976 + 1.027 DM_NIRS
S
R-Sq
R-Sq(adj)

70

4.02252
82.6%
82.2%

75
70

60

65

DM_Lab

60
55

50

50
45

40

40
35

30

30
25

20
30

40

50
DM_NIRS

60

70

DM_Lab

CP_Lab = 0.1314 + 0.9876 CP_NIRS

So sánh k t qu phân tích CP phân c u gi a Lab và NIRS
S
R-Sq
R-Sq(adj)

18

0.508162
97.1%
97.0%

16

19
17
15

14
CP_Lab

DM_NIRS

13

12

11
10

9

8

7
5

6
6

8

10

12
CP_NIRS

14

16

18

CP_Lab

So sánh k t qu phân tích Fat phân c u gi a Lab và NIRS

Fat_Lab = 0.1390 + 0.9888 Fat_NIRS
8

S
R-Sq
R-Sq(adj)

7

0.275076
96.1%
96.0%

7.5

6

6.5

5

5.5

4

4.5

3

Fat_Lab

CP_NIRS

3.5
2.5

2

1.5

1
1
40

2

3 CF_Lab 4 - 2.7575+ 1.111 CF_NIRS 7
6
=
Fat_NIRS
S
R-Sq
R-Sq(adj)

1.45962
91.0%
90.9%

So sánh k t qu phân tích CF phân c u gi a Lab và NIRS
Fat_Lab
Fat_NIRS
40

35

CF_Lab

35
30

25

30
25
20

5


Ash_Lab = - 5.062 + 1.235 Ash_NIRS

So sánh k t qu phân tích Ash gi a Lab và NIRS
S
R-Sq
R-Sq (adj)

70

5.89524
88.6%
88.4%

60

Ash_Lab

75
65

50

55
40

45

30

35

20

25

10

15

5

0
10

20

30
40
Ash_NIRS

50

60

Ash_Lab

So sánh k t qu phân tích NDF phân c u gi a Lab và NIRS

NDF_Lab = - 4.371 + 1.076 NDF_NIRS
70

S
R-Sq
R-Sq(ad j)

3.33461
95.1%
95.0%

60

70

50
NDF_Lab

Ash_NIRS

60
50

40

40
30

30

20

20

10
10
10

20

30

40
NDF_NIRS

50

60

70

NDF_Lab

So sánh k t qu phân tích ADF phân c u gi a Lab và NIRS

ADF_Lab = - 9.683 + 1.287 ADF_NIRS
55

S
R-Sq
R-Sq(adj)

50

2.82589
87.7%
87.4%

50

45

45

40

40

35

35

30

30

25

25

20

A DF_Lab

NDF_NIRS

20
15

15
20

25

30

35
ADF_NIRS

40

45

50

ADF_Lab

ADF_NIRS

Ki m tra s sai khá
a á s trung bình
Đ ki m tra l i c b y phương trình chúng tơi đã dùng T-student (Paired test) ñ
so sánh t ng c p s li u v DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a phân c u. B s
li u th nh t là b s li u tính đư c t phương trình ch n đốn, b s li u kia là k t
qu phân tích. K t qu c a phép th T-student đư c trình bày b ng 1.5.

6


B ng 1.5 cho th y: các giá tr P khi so sánh Paired test ñ u l n hơn giá tr P >
0,05 r t nhi u. Đi u ñó có nghĩa là các giá tr DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a

phân c u tính theo các phương trình 1, 2, 3, 4, 5, 6 và 7 và giá tr phân tích cho DM,
CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a phân c u là khơng khác nhau có ý nghĩa th ng kê
hay ñúng hơn chúng hoàn toàn như nhau.
Như v y hoàn tồn có th dùng các phương trình trên NIRS 1, 2, 3, 4, 5, 6 và 7
đ ch n đốn DM, CP, Fat, CF, Ash, NDF và ADF c a phân c u v i đ chính xác >
95%.
B ng 1.5: Ki m tra b y phương trình b ng T-student (Paired test)
Ch tiêu
Lab
NIRS
DM
(PT1)
Sai s
Lab
NIRS
CP
Sai s
(PT2)
Lab
NIRS
Fat
(PT3)
Sai s
Lab
NIRS
CF
Sai s
(PT4)
Lab
NIRS

Ash
Sai s
(PT5)
Lab
NIRS
NDF
(PT6)
Sai s
Lab
NIRS
ADF
Sai s
(PT7)

N
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55
55

55
55
55
55
55
55

Mean
43,73
43,52
0,07121
11,65
11,664
0,03777
2,862
2,725
7,65
29,036
28,616
4,431
29,92
28,33
16,3
49,49
50,07
6,997
32,18
32,089
0,0944

SE
1,29
1,14

StDev
9,54
8,44

Minimum
26,69
32,03

Maximum
71,48
69,66

0,397
0,396

2,941
2,934

6,96
7,46

17,87
18,172

0,186
0,186

1,378
1,376

1,19
1,27

7,21
7,066

0,651
0,559

4,83
4,148

16,05
19,134

39,12
34,967

2,34
1,78

17,32
13,2

15,05
11,26

69,87
58,11

2,02
1,83

14,98
13,58

15,8
17,03

68,65
67,79

1,07
0,801

7,97
5,94

16,21
20,105

P

49,22
47,661

0,903

0,98

0,602

0,626

0,59

0,83

0,946

Phương trình h i qui ch n đốn DMI (Dry Matter Intake) t thành ph n hóa h c
RS
c a phân ư c tính t
S d ng thu t tốn h i qui ña chi u b c 1 trên MINITAB chúng tơi có đư c các
phương trình h i qui ch n đốn DMI t thành ph n hóa h c c a phân ư c tính t NIRS
b ng 1.6.
sx

B ng 1.6: Phương trình h i qui ch n đốn DMI t thành ph n hóa h c c a phân
ư c tính t NIRS
TT
15
16
17

Phương trình h i qui

DMI = 685 – 19,7 CP_NIRS phân + 42,0 EE_NIRS phân + 16,1 CF_NIRS phân –
16,7 ADF_NIRS phân
DMI_LAB = 1516 – 27,3 CP_NIRS + 23,1 CF_NIRS – 8,2 Ash_NIRS - 9.37
NDF_NIRS - 20.6 ADF_NIRS
DMI_LAB = 1377 – 28,1 CP_NIRS + 22,0 EE_NIRS + 22,5 CF_NIRS – 6,75
Ash_NIRS – 8,05 NDF_NIRS – 20,4 ADF_NIRS

r
0,52

P<
0,001

0,53

0,001

0,53

0,001

K t qu
b ng 1.6 cho th y: vi c s d ng thành ph n hóa h c c a phân ư c
tính t NIRS đ ch n đốn DMI khơng cho k t qu kh quan l m. H s tương quan

7


c a phương trình ch n đốn ch m c trung bình: 0,52-0,53. Tăng s lư ng bi n trong
phương trình ch n đốn khơng làm tăng h s tương quan.

Phương trình h i qui ch n đốn D
(Dry atter ntake) t thành ph n hóa hoc
RS
c a thưc n u c tính t
S d ng thu t tốn h i qui ña chi u b c 1 trên MINITAB chúng tơi có đư c các
phương trình h i qui ch n đốn DMI t thành ph n hóa h c c a th c ăn ư c tính t
NIRS b ng 1.7
K t qu
b ng 1.7 cho th y: vi c s d ng thành ph n hóa h c c a th c ăn ư c
tính t NIRS ñ ch n ñoán DMI cho k t qu kh quan hơn s d ng thành ph n hóa h c
c a phân ư c tính t NIRS. H s tương quan c a phương trình ch n đốn ch m c
khá: 0,63-0,64. Tăng s lư ng bi n trong phương trình ch n đốn khơng làm tăng h
s tương quan.
 

w

 w

 2

b

B ng 1.7: Phương trình h i qui ch n đốn DMI t thành ph n hóa h c c a th c ăn ư c
tính t NIRS
TT
18
19

20

21

22

Phương trình h i qui
DMI = 1620 – 15,5DM_NIRS th c ăn – 30,3CP_NIRS th c ăn +
487EE_NIRS th c ăn - 68,4Ash_NIRS th c ăn - 15,6ADF_NIRS th c
ăn
DMI = 1089 - 7,68DM_NIRS th c ăn - 27,3CP_NIRS th c ăn +
594EE_NIRS th c ăn + 38,5CF_NIRS th c ăn - 57,1Ash_NIRS th c ăn
- 48,7 ADF_NIRS th c ăn
DMI = 1270 - 13,0DM_NIRS th c ăn - 25,2CP_NIRS th c ăn +
504EE_NIRS th c ăn - 65,9Ash_NIRS th c ăn + 4,68NDF_NIRS th c
ăn - 18,8ADF_NIRS th c ăn
DMI = 727 - 24,8CP_NIRS th c ăn + 667EE_NIRS th c ăn +
50,8CF_NIRS th c ăn - 49,0Ash_NIRS th c ăn - 60,2ADF_NIRS, th c
ăn
DMI = 620 - 22,6CP_NIRS th c ăn + 661EE_NIRS th c ăn +
46,5CF_NIRS th c ăn - 49,4Ash_NIRS th c ăn + 2,46NDF_NIRS th c
ăn - 58,0 ADF_NIRS th c ăn

r
0,63

P
P<0,001

0,64

P<0,001

0,63

P<0,001

0,64

P<0,001

0,64

P<0,001

Phương trình h i qui ư c tính
D ( ganic atter Digesti ility) t thành ph n
hóa h c c a phân ư c tính v i RS
S d ng thu t tốn h i qui đa chi u b c 1 trên MINITAB chúng tơi có đư c các
phương trình h i qui ch n đốn OMD t thành ph n hóa h c c a phân ư c tính t
NIRS b ng 1.8.
˜

w

¡y

 2
wy

B ng 1.8: Phương trình h i qui ch n đốn OMD t thành ph n hóa h c

c a phân ư c tính t NIRS
TT
23
24

25
26

Phương trình h i qui
OMD = 71,3 + 0,0209DM_NIRS phân + 1,93CP_NIRS phân 4,57EE_NIRS phân - 0,633CF_NIRS phân
OMD = 72,0 + 0,0130DM_NIRS phân + 1,89CP_NIRS phân 4,46EE_NIRS phân - 0,617CF_NIRS phân - 0,0131NDF_NIRS
phân
OMD = 71,4 + 0,0172 DM_NIRS phân + 1,92 CP_NIRS phân - 4,49
EE_NIRS phân - 0,614 CF-NIRS phân – 0,0180ADF_NIRS phân
OMD = 72,8 + 1,89 CP_NIRS phân - 4,53EE_NIRS phân 0,642CF_NIRS phân

r
0,757

P
< 0,001

0,756

< 0,001

0,756

< 0,001

0,759

< 0,001

8


27

OMD = 73,0 + 1,89 CP_NIRS phân - 4,56EE_NIRS phân - 0,645
CF_NIRS phân - 0,0019 Ash_NIRS phân
OMD = 73,0 + 1,87 CP_NIRS phân - 4,42 EE_NIRS phân 0,619CF_NIRS phân - 0,0153NDF_NIRS phân
OMD = 72,6 + 1,89CP_NIRS phân - 4,44EE_NIRS phân 0,616CF_NIRS phân - 0,0234ADF_NIRS phân

28
29

0,756

< 0,001

0,758

< 0,001

0,756

< 0,001

K t qu

b ng 1.8 cho th y: vi c s d ng thành ph n hóa h c c a phân ư c
tính t NIRS đ ch n đốn OMD cho k t qu khá kh quan. H s tương quan c a
phương trình ch n đốn m c khá: 0,756-0,757. Tuy nhiên tăng s lư ng bi n trong
phương trình ch n đốn khơng làm tăng h s tương quan.
Phương trình h i qui ư c tính
D ( ganic matter Digesti ility) t thành ph n
hóa h c c a th c ăn ư c tính v i RS
S d ng thu t tốn h i qui đa chi u b c 1 trên MINITAB chúng tơi có đư c các
phương trình h i qui ch n đốn OMD t thành ph n hóa h c c a th c ăn ư c tính t
NIRS b ng 1.9.
B ng 1.9: Phương trình h i qui ch n đốn OMD t thành ph n hóa h c
c a th c ăn ư c tớnh t NIRS
ÔÂ

ĐƯ
ÊÂ

d

Phng trỡnh h i qui
OMD = 90,7 - 0,953 DM_NIRS th c ăn - 0,353 CF_NIRS th c ăn
OMD = 86,1 - 0,897 DM_NIRS th c ăn + 0,178 CP_NIRS th c ăn
– 0,302 CF_NIRS th c ăn
OMD = 82,5 - 0,884 DM_NIRS th c ăn + 2,53 EE_NIRS th c ăn –
0,287 CF_NIRS th c ăn
OMD = 92,5 - 0,950 DM_NIRS th c ăn - 0,248 CF_NIRS th c ăn –
0,082 NDF_NIRS th c ăn
OMD = 86,9 - 0,988 DM_NIRS th c ăn - 0,815 CF_NIRS th c ăn +
0,520 ADF_NIRS th c ăn
OMD = 93,4 - 0,969 DM_NIRS th c ăn - 0,136 NDF_NIRS th c ăn

- 0,139 ADF_NIRS th c ăn
OMD = 97,3 - 1,20 DM_NIRS th c ăn – 1,27 CF_NIRS th c ăn 0,589 Ash_NIRS th c ăn + 0,922 ADF_NIRS th c ăn

43
44
45
46
47

¥

TT
41
42

r
0,806
0,804

P
< 0,001
< 0,001

0,803

< 0,001

0,803

< 0,001

0,804

< 0,001

0,801

< 0,001

0,807

< 0,001

K t qu
b ng 1.9 cho th y: vi c s d ng thành ph n hóa h c c a th c ăn ư c
tính t NIRS đ ch n đốn OMD cho k t qu kh quan hơn là s d ng thành ph n hóa
h c c a phân. H s tương quan c a phương trình ch n ñoán m c khá cao: 0,8010,807. Tuy nhiên tăng s lư ng bi n trong phương trình ch n đốn không làm tăng h
s tương quan.
Th o lu n chung
Các tác g khác cũng có đư c các k t qu tương ñương v i nghiên c u c a chúng tơi.
D ơi đây là m t s ví d : Theo Lyons 1990 có th dùng NIRS c a phân đ ch n đốn
lư ng DM ăn vào v i R2 = 0,79. Lyons và Stuth (1992); Leite và Stuth (1995) nghiên
c u trên phân bị đư c ăn các kh u ph n ăn khác nhau cho k t qu R2 cho CP c a phân
là 92; 94 và 89%. Theo De Boever và c ng s ., (1996). NIRS có th ch n đốn t l
tiêu hóa ch t h u cơ c a c
chua v i v i R2 = 0,89. Theo Park và c ng s ., (1997):
NIRS có th ch n đốn lư ng DM ăn vào c a th c ăn v i R2 = 0,90 cịn theo Coates
(1998) có th dùng NIRS c a phân đ ch n đốn OMD v i R2 = 0,97, ch n đốn lư ng
DM ăn vào v i R2 = 0,79. Krachounov và c ng s .,(2000) cho bi t NIRS có th ch n
đốn t l tiêu hóa ch t khơ v i v i R2 = 0,94, SEC = 2,26. Boval và c ng s (2004)

cho bi t: NIRRS có th ch n đốn cho OMD và OMI v i R2 và SEC tương ng là:
0,72 và 0,021; 0,61 và 4,62. Theo Znidarsic và c ng s (2005): NIRS có th ch n đốn
e

9

6


NE c a c khô v i R2 = 0,89 và Znidarsic và c ng s (2006): NIRS có th ch n đốn
NE c a th c ăn v i R2 = 0,76. G n ñây Vu Dinh Tuan và c ng s ., (2006) cho th y:
NIRS có th ch n đốn Nitơ trong phân l n v i R2 là 94%. Theo McCann và c ng s .,
2006: H i qui gi a giá tr th c và giá tr ch n đốn trên máy NIRS cho DE và t l tiêu
hóa OM c a h t m ch dùng cho l n có d ng tương ng là y (DE in vivo) = 0,928 *
DE ch n ñoán trên NIRS + 1,176, R2 = 0,70 và y (t l tiêu hóa OM in vivo = 0,885 *
t l tiêu hóa OM đốn trên NIRS + 0,092, R2 = 0,56. NIRRS có th ch n đốn OMD,
lư ng OM ăn vào v i R2 > 0,80 (Decuyenaere và c ng s ., 2008).
Nguyên nhân s d ng NIRS c a phân đ ch n đốn OMD và lư ng DM ăn vào
là các ch tiêu này vào các ch tiêu sinh lý, trao ñ i ch t như t c đ tiêu hóa d c ,
đ c tính sinh lý c a cây c , t p tính c a gia súc (Allen, 1996; Faverdin, 1999. Illius và
essop, 1996; ung, và Allen, 1995; Coelho và c ng s ., 1988; Provenza và c ng s .,
2003).
K T LU N VÀ Đ NGH
t lu n
Có th dùng các phương trình h i qui v i NIRS sau đây đ ch n đốn DM, CP,
Fat, CF, Ash, NDF, ADF c a phân c u v i đ chính xác > 95%:
DM_Lab8 = 0,461 + 0,9911 DM_NIRS (R2 =70,900); CP_Lab9= - 0,0412 + 1,009
CP_NIRS, (R2 = 92,30); Fat_Lab10= - 0,00092 + 0,9970 Fat_NIRS, (R2 =96,50);
CF_Lab11 = 0,4812 + 0,9804 CF_NIRS, (R2 =95,40); Ash_Lab12= - 0,8984 + 1,034
Ash_NIRS, (R2 =92,60); NDF_Lab13= 0,6938 + 0,9873 NDF_NIRS, (R2 =91,50);

ADF_Lab14 = 1,573 + 0,9546 ADF_NIRS, (R2 =86,20).
Có th dùng các phương trình h i qui v i NIRS sau đây đ ch n đốn OMD c a

u

th c ăn: OMD = 90,7 - 0,953 DM_NIRS th c ăn - 0,353 CF_NIRS th c ăn.

Đ ngh
Cho áp d ng k t qu nghiên c u ñ xác đ nh thành ph n hóa h c, t l tiêu hóa,
c a th c ăn và phân b ng NIRS đ gi m chi phí phân tích và làm thí nghi m in vivo
Ti p t c nghiên c u theo hư ng này cho th c ăn gia c m và l n và tăng đ
chính xác c a các phương trình hi n có, đ c bi t là các phương trình cho Fat, DM và
khống.
TÀI LI U THAM KH O
Arminda, M; Bruno-Soares; Ian Murray, Rhonda, M. Paterson and Jose M. F. Abreu 1998. Use of NIRRS
for the prediction of the chemical composition and nutritional attitudes of green crop cereal. Animal Feed
Science and Technology. 75:15-25.
Boval, M., Coates, D. B., Lacomte, P., Decruyenaere, V and Archimede, H. (2004) Faecal Near-Infrared
Reflectance Spectroscopy (NIRS) to access chemical composition, in vivo digestibility and intake of tropical
grass by Creolo cattle. Animal Feed Science and Technology, Vol 114, Issues 1-4, 3 May 2004, Pp: 19-29.
Brown, W. F.; Moore, J. E.; Kunkle, W. E. Chambliss, C. G. and Portier, K. M (1990). Forage testing using
NIRS. . anim. Sci. 68: 1416-1427.
Carpenter, J. R. and Niio-Dupon, R. I. (1996). NIR technology - Assistance of agricultural enterprises in
Hawaii. />Coates, D.B. 1998. Predicting diet disgestibility and crude protein content from the faeces of grazing cattle.
Final Report, Project CS.253. CSIRO, Townsville, Australia.
De Boever, J.L., Cottyn, B.G., De Brabander, D.L., Vanacker, J.M., Boucque, C.V. 1996. Predicting of the
feeding value of grass silages by chemical parameters, in vitro digestibility and near-infrared reflectance
spectroscopy. Animal feed science and technology., 1996, vol. 60, no1-2, pp. 103 – 115 (1 p.1/4).
Decruyennaere, V., Lecomte, Ph., Demarquilly, C., Aufrere, J., Dardenne, P., Stilmant,D., Buldgen, A.
(2008). Evaluation of green forage intake and digestibility in ruminants using near reflectance spectroscopy

t

10


(NIRS): Developing a global calibration. Anim. Feed Sci. Technol. (2008), doi:
10.1016/j.anfeedsSci.2008.03.007.
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.
Kitessa , S.; Flinn. P. c. and Irish, G. G. (1999). Comparision of methods used to predict the in vivo
digestibility of feeds in ruminants. Aust. . Agric. Res. 50: 825-841.
Krachounov, I., Paul, C., Kiriov, A. 2000. Application of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) in the
analysis of faeces from sheep for estimation of forage availability. Zhivotnov’Dni Nauki 37, 22-30.
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.
Lippke, H. and Barton, F. E. (1988) NIRS for predicting intake of digestible organic matter by cattle. . Dairy
Sci. 71: 2986-2991.
Lyons, R. K. and Stuth, J. W. 1992. Faecal NIRS equations for pridicting diet quality of free rangeing cattle. .
Range Manage. 45, 3, pp:238-244.
Lyons, R.K., 1990. Fecal indices of nutritional status of free-ranging cttle using near infrared reflectance
spectroscopy. Ph A&D. Dissertation. Texas A&M Uiversity, College Station, TX, USA.
McCann, M.E.E., K.J. McCracken and R.E.Agnew. 2006. The use of near infrared reflectance spectroscopy
(NIRS) for prediction of the nutrutive value of barley for growing pigs. Irish journal of agricultural and food
reseach 45: 187-195.
Norris, K.H. and Hart, J.R. (1965). Direct spectrophotometric determination of moisture content of grains and
seeds. Principles and Methods of Measuring Moisture Content in Liquids and Solids, 4: 19-25.
Norris, K.H., Barnes, R.F., Moore, J.E. and Shenk, J.S. (1976). Predicting forage quality by near infrared
reflectance spectroscopy. ournal of Animal Science, 43: 889-897.

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.
Park, R.s.,Gonrdon, F.J., Agnew, R.E., Barnes, R.J. and Steen, R.W.J. 1997. The use of near-infrared
reflectance spectroscopy on dried samples to predict biological parameters of grass silage. Animal Fedd Science
and Technology, 68, 235-246.
Shenk, J. S., Norris, K. H., Barnes, R. F. and Fissel, G. W. (1977). Forage and feedstuffs analysis with
infrared reflectance spectro-computer system. In: Proceedings of the XIIth
Sinnaeve, G., Dardenne, R., Agneessens, R. and Biston, R. (1994). The use of near infrared spectroscopy for
the analysis of fresh grass silage. . Near Infrared Spectroscopy. 2: 79-84.
Vu Dinh Tuan, V. Porphyre, JL. Farinet, Tran Duc Toan (2006). Composition of Animal Manure and Coproducts. Pig Production Development, Animal-Waste Management and Environmnent Protection: A case Study
in Thaibinh Province, Northern Vietnam, pp: 128-143.
Znidarsic, T., Verbic, J. and Babnik, D. 2005. Prediction of chemical composition and energy value of hay by
near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS). Acta agriculturae Slovenica, 86,17-25.
Znidarsic, T., Verbic, J. and Babnik, D. (2006). Prediction of chemical composition and energy value of grass
silage by NIRS. ournal of Central European Agriculture, Vol 7, N 1 (127-134)

ă

ă

ă

ă

ă

ă

11