背膘眼肌面积测定仪在肉牛育肥改良过程的作用
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使用甘道夫兽用B超背膘眼肌测定仪可以快速检测肉牛羊猪背膘厚度眼肌面积瘦肉率脂肪沉积等相关科学数据，为猪牛羊繁殖育种改良和肉制品等级划分提供实时动态的科学追踪数据，猪牛羊背膘眼肌面积测定仪是利用超声波扫描技术,能够直接测定肉牛活体的背膘厚度、眼肌面积、肌间脂肪含量、大理石状花纹级别,这几项经济性状目前已被列为肉用种公牛生产性能测定的必要指标。介绍了利用兽用B超背膘眼肌面积测定仪技术进行肉牛活体背膘与眼肌的测定操作方法。为探讨兽用B超背膘眼肌面积测定仪在肉牛活体测定中的应用价值,本试验选取30头成年新疆褐牛为研究对象,集中育肥屠宰后,对其中20头牛用超声波测定背膘厚度,眼高,肌间脂肪含量,眼肌面积及体重,建立了牛宰后性状背膘厚度,眼高,肌间脂肪含量,眼肌面积,高档肉质量,后部位肉质量,优质肉质量,全部肉块质量)回归方程,并对预测模型进行验证.结果表明:通过测定宰前背膘厚度,眼高,肌间脂肪含量,眼肌面积及体重指标,建立宰后膘厚度,眼高,肌间脂肪含量,眼肌面积,高档肉质量,后部位肉质量,优质肉质量,全部肉块质量回归方程.经验证分析,所有模型预测结果与实测结果无显著差异p>0.05),说明利用超声波技术用宰前肉质性状来预测宰后肉质性状和产肉性状是可行的.同时这些模型可以作为制定新疆褐牛胴体产量标准的参考.
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使用兽用B超背膘眼肌测定仪检测肉牛胴体性状可用于估计肉类等级质量。估计的常见特征包括肋眼面积 (，背膘 ，臀部脂肪 ， 和肌内脂肪百分比 等相关数据。眼肌面积（以平方英寸为单位）是在第 12 和第 13 根肋骨之间测量的，可估算动物的肌肉和瘦肉量。背膘（以英寸为单位）也在第 12 和 13 肋骨之间测量，是对动物外部脂肪的估计。该测量是在离动物脊椎最近的一端的肋眼长度的四分之三点处进行的，它是影响零售产品产量的最重要因素。臀部脂肪是衡量动物外部脂肪的额外措施，也是以英寸为单位进行测量的。这个测量是沿着动物的臀部在钩子和别针之间进行的。兽用B超背膘眼肌面积测定仪一种基于眼肌面积为性状的肉牛早期选种方法,属于肉牛育种方法技术领域.利用超声波技术对待测犊牛进行眼肌面积检测,计算眼肌面积数值;利用HRM技术对目标基因进行基因分型;待选牛体重,体尺测量;依照牛体型外貌评定标准,对待选牛外貌进行评分;根据上述步骤的测定结果,建立早选指数计算公式.本发明避免了错留单一性状高而其它性状低的个体,提高了整体的质量;避免了优秀个体因某一性状而淘汰;以眼肌面积和基因标记为主导,可以在6月龄时进行提前评定,选择,降低了选种周期,增加了准确性.缩短了世代间隔,进而提高了育种效率,后备种牛初选时间提早1年.对整个肉牛育种领域的早期选种提供了实践依据.实用性强.
甘道夫兽用背膘眼肌面积测定仪测肉牛黄牛背膘厚度眼肌面积方法如图所示
甘道夫背膘眼肌面积测定仪测猪牛羊背膘眼肌面积超声影像如图所示
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甘道夫兽用B超背膘仪测猪背膘厚度方法如图所示
甘道夫进口无线背膘仪测牛背膘眼肌面积实践操作效果
随着肉牛养殖业的不断发展进步,人们对肉牛的品质要求也越来越高,这就对肉牛的活体检测提出了更高的要求.兽用B超背膘眼肌测定仪的活体检测作为一项科学而又便捷有效的方法也得到了广泛的应用和快速发展.用于肉牛活体检测的硬件和软件都得到了较快的发展,在现实中可以应用B超对肉牛的背膘厚度,臀部脂肪,眼肌面积和肌间脂肪含量等经济性状进行客观测量.这种技术能够很快被技术管理人员或某些育种组织联盟掌握,从而对生产型动物进行遗传改良,使用这些检测数据参加育种数据库来生成后裔预测差在优质肉牛生产中具有较高的开发利用价值，肉牛活体眼肌面积测定部位指牛倒数第2～3肋骨间距背中线5 cm处垂直背中线的背长肌的横截面积， 即牛倒数第3～4肋骨间距背中线5 cm处垂直背中线由背最长肌膜的强反射产生的近似椭圆形的背最长肌轮廓。 背膘眼肌面积测定仪在肉牛育肥改良过程的作用
使用甘道夫无线背膘眼肌面积测定仪可以实时快速检测肉牛背膘厚度，帮助牧场掌握肉牛不同时期生长状况和选择理想的屠宰时间，大大的节约饲养成本提交经济效益，为了对肉牛进行早期选择并适时屠宰,使用兽用B超背膘眼肌面积测定仪活体检测技术获得6种国内常用肉牛杂交品种和本土品种(60头)8月龄,22月龄眼肌面积和背膘厚数据,集中育肥屠宰后,用50头幼龄牛和成年牛超声测定的眼肌面积,背膘厚及体重建立了成年牛宰后性状(眼肌面积,背膘厚,产肉性状(高档肉质量,后部肉质量,优质肉质量和胴体质量))的数学预测模型,并对加入体重资料前后的预测模型进行检验分析.结果表明,屠宰后眼肌面积,背膘厚预测模型的决定系数小于0.75,但产肉性状预测模型的决定系数均大于0.75,经10头牛数据验证,所有模型预测结果与实测结果无显著差异,说明利用超声波技术测得幼龄牛或成年牛的眼肌面积和背膘厚预测屠宰后眼肌面积,背膘厚和产肉性状是可行的,且加入体重的预测模型较未加入的模型更为精确.
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