CPM_Dairy奶牛饲料配方软件简介及其应用.docx

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CPM_Dairy奶牛饲料配方软件简介及其应用

CPM-Dairy奶牛饲料配方软件简介及其应用■刘婵娟1赵向辉1,2曹阳春1姚军虎1(1.西北农林科技大学陕西杨凌712100;2.江西农业大学江西南昌330045)摘要:文章简要介绍了CPM-Dairy奶牛配方软件的发展历程及主要功能,并较详细介绍了软件的使用方法,以期为提高我国奶牛精准饲养水平和养殖效率提供基本资料。关键词:CPM-Dairy;CNCPS;配方软件;奶牛doi:10.13302/ki.fi.2014.17.019中图分类号:S816.31文献标识码:A文章编号:1001-991X(2014)17-0076-03ApplicationofCPM-DairysoftwareinthedomesticandinternationaldairyformulaLiuChanjuan,ZhaoXianghui,CaoYangchun,YaoJunhuAbstract:AsawidelyusedtoimproveCPM-DairysoftwareinChinadairyinthedietaryformulation.Thedevelopmentandfunctionofcowformulationsoftwareweresummarizedinthispaper,andintroducesinde?tailthemethodofusingsoftware.Withthedairycowprecisionnutrientmanagement(DNM)systemforcon?tinuousimprovement,theapplicationofthissoftwareinChinawillspread.Keywords:CPM-Dairy;CNCPS;softwareforfeedformulation;cowsCPM-Dairy1.0是由Boston等[2]在CNCPSv4.0的基础上,用C语言编程,综合应用修订后的NRC营养模型和CNCPS体系对饲料碳水化合物和蛋白质分类方法与计算模型开发研制成功的,主要应用于北美的肉牛与奶牛饲养场日粮营养诊断。当时的软件并未考虑微生物和脂肪酸代谢。Ruiz、Cannas和Lanzas等进一步发展与完善了该软件,CPM-Dairy2.0和3.0于2003年出版。目前广泛使用的CPM-Dairy3.0是在CNCPSv5.0基础之上开发的新版本,是通过MicrosoftVisualBasic6.0编辑用户界面,MicrosoftC++6.0程序和可行性二次序列非线性规划法[3]进行配方的计算和优化,MicrosoftAccess2000存储数据库默认值,包括当前饲料数据库值[4]。2CPM-Dairy的功能CPM-Dairy软件通过对大量饲料及试验数据的回归分析,集奶牛饲料配方的预测、评价和优化功能饲料营养价值的准确评价,是研究动物营养需要和设计日粮配方的前提和基础。在最低成本下满足动物的营养需要则是动物日粮配合的主要目标之一。CPM-Dairy是基于康奈尔大学净碳水化合物净蛋白质体系(CNCPS)研究开发的目前世界上最先进的奶牛配方软件[1]。该软件在日粮配方设计中,考虑了动物、环境与管理、饲料在瘤胃内的消化与流通速率等因素,充分反映了动物类型、生产水平、环境、饲料组成及管理间的交互作用,体现了软件的动态性和精准性。CPM-Dairy奶牛配方软件已在全世界42个国家的规模化奶牛场得到广泛应用,而在我国的应用并不十分广泛。因此,了解CPM-Dairy的发展、影响因素及软件的使用方法等,对提高我国奶牛养殖效率具有重要的现实意义。1CPM-Dairy发展史[5]于一体。其功能由原来只能对单一奶牛的营养水平进行评价,发展到可对整个牛群的营养水平进行准确评价。优化奶牛的饲喂程序,实现在最低成本下满足动物的营养需要是养殖业的重要目标。CPM-Dairy软件将饲料成本也加入运行,加强对饲料配方的直观评价效率。CPM-Dairy提供计算奶牛在不同生产及生理状态(动物、环境以及饲料的物化组成等)对营养需要作者简介:刘婵娟,硕士,主要从事反刍动物营养调控研究。通讯作者:姚军虎,教授,博士生导师。收稿日期:2014-02-24基金项目:科技部国际科技合作与交流专项[2010DFB34230];国家科技支撑计划[2012BAD12B02];陕西省“13115”科技创新工程技术研究中心项目[2010ZDGC-02]762014年第35卷第17期总第470期及供应的数学模型。利用饲料CHO和CP在瘤胃中的降解率以及流通速率来评估瘤胃发酵,微生物生长,并提供预测从瘤胃中逃逸后在小肠中降解的CHO和CP量,以及动物体的代谢能和代谢蛋白模型。CPM-Dairy3.0接受了CHO扩展方案,对个体饲料的特征描述和预测长链脂肪

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