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【牛精英讲堂】完美落幕

发布时间:2016-06-22 09:39  文章来源: ECP牛精英计划  作者: ECP牛精英计划  点击量:

 

 

 

牛精英大讲堂
2016年6月5日至6日,牛精英有幸请到了弗吉尼亚理工大学Mark Daniel Hanigan教授&Robin White博士大家带来为期一天半的短期课程。

 

 

 

课程内容主要包括
NRC中总可消化养分
蛋白质预测公式的改进
乳蛋白合成氨基酸需要量评估的改进
牧场管理过程
……
2016
06.05
A.M.
Robin White博士首先介绍了meta-analysis的定义和作用;
Mark Daniel Hanigan教授为大家讲述了反刍动物吸收后氨基酸的分布和转运情况。
       meta-analysis是一种辅助人类理解生物学的工具,它通过对前人的研究结果进行系统的定量分析,有效综合在不同条件下进行类似试验的不同结 果,从而得到可靠的结果来指导后续的研究,meta-analysis是一种综合性的分析方法。在建立NRC的分析模型时,meta- regression analysis可以作为一种检验假定生物关系正确与否的可行方法。
 
Robin White博士利用一致相关系数(concordance correlation coefficient)对NRC中既定的NDF、CP和Fatty acid降解率模型进行了评估,发现存在不同程度的平均和斜率偏差,既而使用meta-regression analysis建立了新的回归公式,均能有效降低上述偏差;同时也自己建立了淀粉的估测模型,这将有助于NRC制定权威的淀粉估测模型。在NRC体系中 瘤胃蛋白质可以分为RUP和RDP,RDP在瘤胃中可转化为微生物蛋白,因此微生物蛋白的估测与RUP和RDP的估测密切相关;微生物蛋白和RUP在十二 指肠中的可降解部分组成了动物的代谢蛋白。但是NRC (2001)对NANMN (RUP)的预测缺乏准确性和精确性。
  即使是使用新的体系(降解蛋白(A)、潜在降解蛋白(B)、非降解蛋白(C)、潜在降解蛋白的降解速率(Kd)和过瘤胃速率(Kp))来进行估 测,NRC (2001)的结果也没有好于使用平均RUP的估测;因此需要一个中等复杂的体系来更加准确的预测RUP/RDP。NRC (2001)对微生物蛋白的预测存在低估现象,Robin White博士等使用Meta-Analysis,并综合了TDN、RUP、可降解NDF和淀粉等因素建立了新的模型来估测微生物蛋白,结果表明该模型相 对于NRC (2001)具有更好的准确性和精密性。
 Hanigan教授从供应和需要角度让大家首先对氨基酸有一个整体的综合理解,然后从毛细管通透原理(Capillary Permeability)介绍了机体组织对氨基酸吸收的公式模型,利用该公式能够有效预测乳腺、门静脉和肝脏氨基酸的利用。同时同位素稀释法 (Isotope Dilution)也可以用来血液中氨基酸的流通。通过这两种方法都有助于对动物机体氨基酸的综合吸收和利用系统有较好的综合理解。
2016
06.05
P.M.
Mark Daniel Hanigan教授和Robin White博士一起为大家带来氮代谢模型的精彩报告。


       未来世界人口将突破50亿,因此食物产量必须增加50%以上,如何利用现有的自然资源来生产更多的食物养活更多的人类将是我们农业行业面临的巨大问题和 挑战。对于我们奶业就要以提升养殖效率、减少排放和降低对环境的影响作为我们未来的努力目标。提高饲料效率可以有效降低对环境(土地使用,水资源利用和温 室气体排放)的影响,其中合理的日粮蛋白质含量和合理的氨基酸代谢能够有效解决降低成本、提高动物产量,从而部分缓解上述矛盾。
因此Hanigan教授团队就从NRC中能量与蛋白供应和乳产量方面进行针对研究,建立了氨基酸在机体转运和氨基酸估测乳产量的一系列综合模型,这些模 型偏差较小、一致相关系数较高,能够有效反应动物机体的乳蛋白合成情况。另外,Hanigan教授还专门提到了利用监测乳尿素氮(MUN)来降低日粮蛋白 含量、提高氮利用效率的方法,进而获得最大收益,并减少对自然环境的影响。
2016
06.06
A.M.
Mark Daniel Hanigan教授进行了牧场管理的相关报告;介绍了key performance indicator(KPI)这一概念

       Hanigan教授在大学之前曾在牧场工作过很长一段时间,毕业之后又去了相关公司工作,之后才开始任教,因此他的实际牧场管理经验非常丰富。在他的讲 述中我们逐渐明白,牧场管理中我们需要抓住主要的指标来对工作情况进行评估,在我们选用的一些指标中有些可以立即反应工作的好坏(比如:21天情期受胎 率),但是有些指标就会掩盖问题或者具有延后性(比如:月平均产奶量和产犊时间)。那么,我们在选择指标的时候就需要仔细考虑、慎重选择,用一些即时可靠 的标准来评价我们工作的好坏。Hanigan教授又为我们介绍了key performance indicator(KPI)这一概念,教授我们利用KPI来评价牧场各个岗位工作的完善与否。Hanigan教授的指导简单易懂,方便我们在今后的牧场 生产实践中进行合理管理。
 
        通过这一天半的学习中,广大牛精英学员都感触良多、获益匪浅。首先受到强烈冲击的是两位报告专家的高度社会责任感和职业激情;
        Hanigan教授对于氨基酸、乳产量估测模型的研究是从全世界人口高速增长、粮食生产不足的角度出发,解决真正面临的问题,承担了一个研究者应有的社会 责任。我们这些农业行业的学生都应该一开始就培养这种勇于承担社会责任的自觉性;特别是在目前我国奶业不景气的大背景下,更好扎根奶业,不仅仅是考虑多产 几吨奶的问题,还好考虑我们对我国奶业的整体贡献,扭转国人奶品消费观念,提振奶业信心;以养牛人的情怀,立足行业,解决实际问题。
       然后是两位专家的研究方法,Hanigan教授团队主要从事模型研究,利用模型使我们对一系列的生理生化过程有更加量化和直观的认识,从而对动物机体代 谢有系统的理解。但是在我们目前的研究中,大家常常忽略数学在奶业中的利用,在当今得大数据时代中,数学和计算是我们奶业的挑战也是机遇,所以我们要重视 数学模型在奶业中的利用,争取掌握并利用好这些模型,下一步就是自己建立验证新的模型。