菌酶协同处理提高蛋粉多肽含量的方法

    公开(公告)号:CN115039834A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210748746.5

    申请日:2022-06-28

    Abstract: 本发明公开了菌酶协同处理提高蛋粉多肽含量的方法,包括以下步骤:步骤1:发酵基料准备:将蛋粉进行高压蒸汽灭菌获得发酵基料。步骤2:发酵制剂制备:将枯草芽孢杆菌、乳酸菌、酵母菌和蛋白酶按照一定的比例混合。步骤3:接种发酵:将步骤1中制备的发酵基料和步骤2制备的发酵制剂混合,调节料水比得发酵混料,随后进行发酵,发酵后烘干得到菌酶协同发酵蛋粉。本发明通过优化复合菌酶协同发酵和原料的比例和发酵条件,设计一种全新的多菌酶协同发酵蛋粉的方法,利用枯草芽孢杆菌、乳酸菌、酵母菌和蛋白酶的发酵体系对蛋粉进行发酵,检测蛋粉发酵后的多肽含量,为蛋白料的科学开发利用提供依据。

    一种母猪初生性能预测方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117036081A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310813848.5

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种母猪初生性能预测方法、系统、设备及存储介质,包括根据母猪的基本信息、体况、妊娠饲料营养成分、阶段性采食量和初生性能构建训练数据集;构建包含多颗回归树的初始梯度提升回归树模型,根据训练数据集依次对初始梯度提升回归树模型中的每一颗回归树进行训练以得到训练好的梯度提升回归树模型;通过训练好的梯度提升回归树模型进行初生性能预测,得到待预测母猪的初生性能预测结果,能够提高了母猪生产效率与养殖场的经济效益。

    一种母猪断奶性能预测方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117036080A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310811103.5

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种母猪断奶性能预测方法、系统、设备及存储介质,包括根据母猪的基本信息、环境、母猪体况、妊娠期和哺乳期饲料营养成分、阶段性采食量和母猪断奶性能构建训练数据集,构建初始随机森林模型,将训练数据集输入初始随机森林模型进行训练,得到训练好的随机森林模型及其每一颗回归树的最优切分变量和对应最优值,以使得通过最优切分变量和对应最优值满足将对应的回归树内的节点划分为两个子节点,且两个子节点内训练数据的均方差和最小,通过训练好的随机森林模型进行断奶性能预测,得到待预测母猪的断奶性能预测结果,能够适用于不同方案,提高了母猪生产效率与养殖场的经济效益。

    一株高抗逆性猪源海氏肠球菌及其应用

    公开(公告)号:CN117025435A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310033627.6

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 本发明公开了一株高抗逆性猪源海氏肠球菌及其应用,所述海氏肠球菌为本申请发明人从健康的宁乡猪的粪便中分离筛选得到,菌种保藏于中国典型培养物保藏中心,保藏号为CCTCC NO:M 20221530。该菌株能够耐受低PH环境和高浓度猪胆盐,能够分解利用乳糖、棉子糖、麦芽糖、水杨素、纤维二糖、七叶苷、血清菊糖、蔗糖以及马尿酸钠,并对大肠杆菌、沙门氏菌、金黄色葡萄球菌均有抑制作用。本发明进一步构建老鼠模型验证其功能,发现该菌株能显著提高机体肠道健康。借此开发的微生态活菌制剂具有显著的益生特性,可用于调节畜禽肠道微生态平衡,并在预防或辅助治疗畜禽细菌性腹泻有些广阔的应用前景。

    菌酶协同处理提高菜籽粕营养价值的方法

    公开(公告)号:CN115720960A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211565207.4

    申请日:2022-12-07

    Abstract: 本发明公开了菌酶协同处理提高菜籽粕营养价值的方法,包括以下步骤:步骤1:发酵基料准备:粉碎菜籽粕过40目筛风干后得发酵基料;步骤2:发酵制剂制备:将枯草芽孢杆菌、乳酸菌、酵母菌、纤维素酶、果胶酶和蛋白酶按照一定比例混合;步骤3:接种发酵:将发酵基料和发酵制剂混合,调节料水比得发酵混料,进行发酵,发酵后烘干得到菌酶协同发酵菜籽粕。本发明通过优化复合菌酶协同发酵和原料的比例和发酵条件,设计一种全新的多菌酶协同发酵菜籽粕的方法,利用枯草芽孢杆菌、乳酸菌、酵母菌、纤维素酶、果胶酶和蛋白酶的发酵体系对菜籽粕进行发酵,检测菜籽粕发酵后的粗蛋白相对含量、小肽含量和还原糖含量,为菜籽粕的科学开发利用提供依据。

    基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法和系统

    公开(公告)号:CN119694401A

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411743239.8

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明属于计算机技术领域,公开了基于神经网络的母源传递关键菌预测和筛选方法,包括如下步骤:步骤1:获取母子微生物数据,形成数据集,并将数据集分为训练集和测试集;步骤2:构建基于注意力机制的神经网络模型,采用训练集、测试集对神经网络模型进行训练与调整,得到根据输入的母猪微生物数据预测仔猪微生物数据的神经网络模型;步骤3:通过逐一去除数据集中的母猪微生物数据中的菌属的方式对步骤2训练好的神经网络模型进行特征消融实验,得到对母源传递影响显著的关键菌。该方法利用了人工智能领域中先进的深度学习算法,通过分析母子微生物测序数据,构建一个能够预测母源关键菌的神经网络模型。该模型不仅能够从大规模微生物群落中提取对生长性能有关键影响的菌属,还可以通过对预测菌的定向培养组,筛选出影响关键表型的菌株。同时,本发明还提供了基于该方法的系统。

Patent Agency Ranking