Нир инструмент: Продукция производителя НИР – купить в СПб

Содержание

Каталог НИР 2016 Режущий твердосплавный инструмент для металлорежущих станков(Всего 140 страниц)



Режущий инструмент, инструментальная оснастка и приспособления / Cutting tools, tooling system and workholding

НИР (NIR)

1 Лицевая сторона обложки каталога инструментальной продукции НИР 2016 1 Стандартный и специальный монолитный твердосплавный металлорежущий инструмент 2 Российская компания НИР Производитель металлорежущего инструмента из твердого сплава в России Продукция и услуги Осевой твердосплавный монолитный инструмент 3 Основные преимущества концевых твердосплавных фрез НИР М146 заключаются в специальной конструкции торцевой части данного фрезерного металлорежущего инструмента 4 5 6
7 8 В процессе фрезерования работы данные концевые твердосплавные фрезы НИР более эффективно сопротивляются возникновению резонансных автоколебаний 9 Принятая система обозначения монолитного металлорежущего инструмента российской компании НИР Расшифровка кода стандартной концевой фрезы и спирального сверла 10 Графические условные обозначения (пиктограммы) на страницах инструментального каталога российского производителя металлорежущего инструмента компании НИР 11 12 Российский фрезерный металлорежущий монолитный инструмент НИР для чернового фрезерования алюминия и алюминиевых сплавов Концевые твердосплавные фрезы NIR М152
13 Таблицы рекомендованных значений режимов резания НИР при фрезеровании концевыми твердосплавными фрезами в зависимости от условий механической обработки 14 Общий вид и основные размеры монолитных твердосплавных концевых фрез НИР М154 Основные характеристики российского металлорежущего инструмента для фрезеровки 15 16 17 18
19 20 21 22 Основные характеристики и размеры четырехзубых твердосплавных черновых фрез НИР М124 со стружколомающей режущей геометрией Подвод СОЖ наружный 23 24 Твердосплавные двузубые концевые фрезы НИР M129 без радиуса при вершине Подвод СОЖ наружный, внутренний на заказ Направление спирали инструмента правое

См. также / See also :


Диаметр отверстия под резьбу / Tap drill sizes

Скорость резания от диаметра Таблица / Surface speed to RPM conversion

Формулы точения / Turning formulas

Формулы для расчета сверления / Formulas for drilling

Обозначение сменных пластин / Indexable insert designation

Маркировка резцов по металлу / Turning tool ISO code system

Аналоги марок стали Таблица
/ Workpiece material conversion table

Группы обрабатываемых резанием материалов / Workpiece material groups


25 26 27 28 29 30 Трехзубые твердосплавные фрезы НИР M131 серии Фрезерный металлорежущий инструмент с цилиндрическим хвостовиком (ц/х) Исполнения – гладкий / Weldon Параметры
31 32 33 34 35 36
37 38 39 40 41 42
43 44 Многозубые концевые твердосплавные фрезы НИР М190 серии Металлорежущий инструмент российского производства из монолитного твердого сплава с защитным покрытием 45 46 47 48
49 50 51 52 Черновые твердосплавные фрезы НИР М122 серии со стружколомающими канавками на режущих кромках Угол наклона стружечных канавок 37 градусов Характеристики 53 54
55 56 57 58 59 60

См. также / See also :


Соответствие твердости и прочности Таблица / Hardness equivalent table

Предельные отклонения линейных размеров / Fit tolerance table

Перевод дюймов в мм Таблица / Inches to mm Conversion table

Типы резьбы Назначение и обозначения / Thread types and applications

Формулы фрезерования / Milling formulas

Группы инструментальных материалов / Cutting tool materials

Пример управляющей программы ЧПУ / CNC programming examples

Справочник по металлообработке / Metal Cutting Technology Technical Guide


61 62 63 64 65 66
67 68 69 Пятизубые твердосплавные концевые фрезы НИР М189 (Россия) Фрезерный монолитный инструмент с наружным подводом СОЖ Изображение Основные размеры инструмента 70 Рекомендуемые режимы резания при фрезеровании твердосплавными фрезами НИР Обрабатываемый материал Группы согласно стандарта ISO Скорость резания м/мин 71 Многозубые чистовые концевые фрезы НИР М142 из твердого сплава Фрезерный монолитный инструмент с цилиндрическим хвостовиком (исполнения – гладкий и с лыской) 72
73 74 75 76 77 78
79 80 81 82 Конструкция и размеры твердосплавных конических твердосплавных фрез НИР М534 Направление спирали инструмента правое Количество режущих кромок 4 83 84 Рекомендации производителя российского металлорежущего инструмента компании НИР по выбору ширины и глубины фрезерования для концевых твердосплавных фрез
85 Двухперые концевые твердосплавные фрезы НИР М126 с цилиндрическим хвостовиком (ц/х) Общий вид монолитного фрезерного инструмента Основные характеристики 86 87 88 89 90
91 92 93 94 95 96
97 98 99 100 101 Российский металлорежущий инструмент Твердосплавные концевые фасочные фрезы НИР М309 Подвод СОЖ наружный (внутренний на заказ) Направление спирали правое 102
103 Одним из направлений деятельности российской компании Новые Инструментальные Решения является переточка монолитного металлорежущего промышленного инструмента 104 Производственный участок компании НИР (Россия, г Рыбинск) оснащен оборудованием для подготовки поверхности металлорежущего инструмента перед нанесением покрытия 105 Монолитный металлорежущий инструмент НИР для механической обработки отверстий на металлообрабатывающих станках Начало раздела инструментального каталога 106 Основные характеристики российского сверлильного металлорежущего инструмента НИР Спиральные твердосплавные сверла с наружным и внутренним подводом СОЖ 107 108 Спиральные твердосплавные сверла НИР по металлу Станочный режущий инструмент российского производства из монолитного твердого сплава с защитным покрытием
109 Монолитные твердосплавные сверла НИР Исполнения сверлильного металлорежущего инструмента с наружным или внутренним подводом СОЖ Основные параметры 110 111 112 Российские спиральные цельнотвердосплавные сверла НИР серии D177 и D277 Сверлильный инструмент по металлу общего назначения Исполнения с наружным и внутренним п 113 114
115 116 117 118 Центровочные твердосплавные односторонние сверла НИР серии D301, D311 с правым направлением спирали и наружным подводом СОЖ Изображение Параметры 119 Твердосплавные односторонние твердосплавные сверла НИР Справочная таблица с рекомендуемыми значениями режимов резания для различных обрабатываемых материалов 120 Многолезвийный металлорежущий инструмент из твердого сплава Машинные прямозубые цельные развертки НИР серий R101 и R102 с наружным подводом СОЖ Общий вид
121 Ручные прямозубые твердосплавные развертки НИР (Россия) R201 серии Стандартный многолезвийный инструмент по металлу ГОСТ 7722-77 Основные характеристики 122 123 Твердосплавные заготовки (столбики) НИР для изготовления монолитного режущего инструмента Серия Z Подвод СОЖ наружный, внутренний на заказ 124 Применение специального осевого режущего инструмента российской компании НИР позволяет сократить число переходов на технологические операции 125 Справочная техническая информация по правильному применению режущего инструмента российской компании НИР Начало раздела 126 Справочная сокрщенная таблица наиболее распространенных значений допусков и посадок по системе вала и отверстия
127 Основные расчетные формулы при фрезеровании и сверлении цельным металлорежущим инструментом Скорость резания Vp м/мин Минутная подача Sм мм/мин 128 Описание основных характеристик и областей применения твердых сплавов НИР для режущего инструмента для фрезерных и сверлильных технологических операций 129 130 131 Бланк заказа концевых твердосплавных монолитных фрез компании НИР Металлорежущий фрезерный инструмент с плоским торцом Число зубьев Хвостовик Фаска Радиус 132
133 НИР каталог инструмента 2016 года на русском языке Монолитный твердосплавный инструмент для металлорежущих станков Бланк заказа концевых конических фрез 134 135 136 137 Бланк заказа специальных твердосплавных монолитных свёрл НИР Угол спирали стружечных канавок Хвостовик Цилиндрический Whistle Notch Число режущих кромок 138 Бланк заказа металлорежущего многолезвийного специнструмента НИР Монолитные твердосплавные зенкера и развертки Основные технические характеристики
139 140 Оборотная сторона обложки каталога российского производителя режущего инструмента НИР Контактная информация 152903 Россия Ярославская область город Рыбинск

См. также / See also :

НИР (NIR)

Каталог
НИР
2016
Режущий
твердосплавный
инструмент
(140 страниц)

Режущий инструмент, инструментальная оснастка и приспособления /
Cutting tools, tooling system and workholding

Российские ученые разработали уникальны подход к переработке растений для фармацевтической промышленности

Ученые из Института химии и технологии редких элементов и минерального сырья им. И.В. Тананаева, Института проблем промышленной экологии Севера и Лаборатории медицинских и биологических технологий ФИЦ КНЦ РАН (Апатиты), Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН (Москва) и Института химии Санкт-Петербургского государственного университета (Санкт-Петербург) впервые применили новый тип растворителей (глубокие эвтектические растворители) для получения экстракта из вороники (Empetrum hermafroditum Hager. ), широко распространенного ягодного кустарничка, произрастающего в северных широтах и обладающего мощнейшим антиоксидантным действием. Результаты исследования опубликованы в журнале Biomass Conversion And Biorefinery.

Ягоды вороники применяются для изготовления соков, варений, джемов и вина. Они хорошо известны в странах северной Европы (Финляндия, Норвегия и др.), однако хозяйственный потенциал вороники используется далеко не в полную силу. Зеленые части этого растения содержат большое количество полезных веществ, имеющих антиоксидантные и адаптогенные свойства, которые могут помогать человеку бороться с неблагоприятным воздействием окружающей среды. Глубокие эвтектические растворители были открыты в начале 2000-х гг. и быстро привлекли внимание исследователей. Они экологически чисты, биоразлагаемы, нетоксичны, дешевы, и, как было показано в исследованиях различных научных групп по всему миру, эффективны для извлечения ценных компонентов из растительного материала. Эти растворители представляют собой смеси двух (реже – трех) веществ, твердых при комнатной температуре и плавящихся выше 100°С. При этом смесь таких веществ может быть жидкой при комнатной температуре. Одним из компонентов глубоких эвтектик является, например, хлорид холина (холин также известен как витамин B4), другим компонентом могут быть многоосновные органические кислоты, сахара, мочевина.

В работе коллектива исследователей из Москвы, Апатитов и Санкт-Петербурга были использованы смеси хлорида холина с малоновой, яблочной, винной и лимонной кислотами. Исследование прокомментировала научный сотрудник Лаборатории полупроводниковых и диэлектрических материалов ИОНХ РАН, кандидат химических наук Ирина Козерожец: «Основным идейным вдохновителем этой работы является молодой ученый из ФИЦ КНЦ РАН, соавтор работы, Никита Цветов. Он и его коллеги занимаются вопросами оптимизации условий экстракции полезных веществ с помощью глубоких эвтектик. Важным этапом в работе с такими растворителями является этап их подготовки. Компоненты смеси необходимо нагреть, часто для понижения вязкости добавляется вода. При этом между компонентами глубоких эвтектик должны образоваться прочные водородные связи. Инструментальными методами мы подтвердили образование устойчивой эвтектической смеси, а далее эти растворители были использованы для экстракции: порошок листьев и стеблей вороники смешивали с растворителем, нагревали, подвергали воздействию ультразвука, а затем отделяли жидкую фазу. Так экстракция проходит быстрее и эффективнее, чем, например, при обычном настаивании. Метод является более экологичным, в нем не используются токсичные, летучие и горючие растворители, как это зачастую происходит в современной промышленности».

Проведенная работа – еще один шаг к получению инновационных растительных экстрактов на основе глубоких эвтектических растворителей, которые могут в дальнейшем добавляться в натуральную косметику, служить основой БАДов и функциональных продуктов питания. Кроме того, это позволит по-новому взглянуть на возможности применения арктических растений.

Работа была выполнена в рамках гранта Президента (MK-566.2020.11) и тем НИР FMEZ-2022-0020, 0186-2021-0019.

AgriNIR™, Портативные БИК Анализаторы

·    Многоязычный интерфейс пользователя: итальянский, английский, испанский, французский, немецкий, польский, испанский (Мексика), русский, чешский, хорватский, словацкий, шведский, литовский, турецкий, португальский, китайский.
·    Целиком портативный:
o    анализатор помещен в компактный кейс
o    кейс анализатора AgriNIR оснащен колесиками и ручками
o    все необходимое для анализа помещается в кейсе
o    яркий дисплей 7”дюймов 16/9
o    защитное покрытие от проникновения пыли
o    распечатка чеков с результатами сразу после анализа, благодаря встроенному принтеру
o    подключение к ПО NIR Trace через порт USB и Wi-Fi
·    Возможность изменить настройки: число десятичных разрядов, формат даты, настройки печати и т.д.
·    Прибор сразу поставляется с предварительно установленными градуировками для 7 БИК -объектов
(видов кормов) и 7 показателей: всего общее число градуировок – 44
·    ПО NIR Evolution, всегда поставляемое при покупке любого портативного БИК-анализатора, позволяет:
o    выполнить начальную верификацию (проверку) вашего БИК-анализатора.
o    постоянно следить за техническим состоянием анализатора (обновлять градуировки и внутреннее ПО).
o    получать надежные результаты, благодаря постоянному их сличению с референтной лабораторией

ПРЕДУСТАНОВЛЕННЫЕ ВИДЫ КОРМОВ

7 предустановленных видов корма по 7 показателям для каждого.
 
  ПОКАЗАТЕЛИ
ВИДЫ КОРМА
Влажность

Крахмал
Сырой Протеин
КДК

НДК

Зола
Сырой Жир
СИЛОС КУКУРУЗЫ ДА ДА ДА ДА ДА ДА ДА
СЕНО ДА НЕТ ДА ДА ДА ДА ДА
КОРНАЖ ДА ДА ДА ДА ДА ДА ДА
СЕНО ЛЮЦЕРНЫ ДА НЕТ ДА ДА ДА ДА ДА
СИЛОС ТРАВ ДА НЕТ ДА ДА ДА ДА ДА
ОСР ДА ДА ДА ДА ДА ДА ДА
ШРОТ СОИ ДА НЕТ ДА НЕТ ДА ДА ДА
В БИК-анализатор установлены  44 градуировки для немедленного использования прибора в полевых условиях.
Дополнительные объекты (виды корма) и показатели доступны по запросу.

ВИДЫ КОРМОВ И ПОКАЗАТЕЛИ ПО ЗАПРОСУ

ПОКАЗАТЕЛИ ВИДЫ КОРМОВ
Сырая клетчатка Жмых соевый Жмых подсолнечный Шрот подсолнечный
Зерно ячменя Крупа манная Сухой жом свекл.
Сухая зернов. барда Мука кук. клейковины Отруби
Мякоть зерен подсолн. Пелеты Шрот рапсовый
Сухая кукуруз. барда Мякоть зерен хлопка  
 
D-Крахмал 12 Цельное вл. зерно    
RFV Сено из трав Сено люцерновое Сенаж люцерновый
 
DOM 24 Силос кукурузный Зел. масса кукурузы Зел. части кукурузы
NDFD 24
 
  Силос кукурузный Силос травяной Сенаж люцерновый
IVSD7 X    
Аммоний – CP X    
Пропионовая к-та X    
NEL X X  
PH X X X
Ca X X X
P X X X
Mg X X X
Сахар Esc X X X
IVTDTM 30 X X X
ND-ICP X X X
NDFD 30   X X
K   X X
S   X X
ADL   X X
AD-ICP   X X
TFA   X  

Компоненты системы AgriNIR

TM
  • Кювета для образцов
  • Образец для контроля работы анализатора
  • Источник питания от сети переменного тока
  • Кабель с адаптером под прикуриватель для автомобиля при использовании в полевых условиях
  • Контракт на обслуживание в течение первого года (входит в комплект поставки анализатора):
    • Оригинальный комплект запасных частей
    • Лицензия на программное обеспечение NIR Trace Cloud
    • Лицензия на программное обеспечение NIR Evolution Cloud
    • Поддержка 24 часа / 7 дней в неделю
    • Многоязычная служба поддержки

NIR Trace

ПО NIRTMTrace является программой управления данными, которая позволяет собирать и отображать
результаты БИК анализа кормов и зерновых культур, а также обеспечивает:
  • Ведение архива данных анализов для анализатора AgriNIRTM;
  • Возможность выбирать показатели и проводить тщательную статистическую обработку;
  • Вывод в PDF и Excel форматах данных о всех анализах, хранящихся в базе ПО;;
  • Передачу данных из анализатора AgriNIRTM с помощью USB флэш-накопителя;
  • Отслеживание работы нескольких анализаторов AgriNIRTM с помощью одного ПО, используя различные идентификаторы приборов IDs;
  • Построение графиков, возможность вывода различных графиков на один экран;
  • Перенос данных из анализатора AgriNIRTM в ПО NIRTM Trace и обратно. Обзор данных клиента прямо на анализаторе AgriNIRTM ;
  • Все результаты анализов переносятся в ПО NIR™ Trace. Возможно интегрировать это ПО в ПО DTMTM IC с целью пересчета данных по рационам, используя реальные результаты анализов.

Минимальные Системные Требования:

  • Windows XP SP2; Windows Vista; Windows 7, 8
  • Браузер Microsoft Internet Explorer 6.0 SP1 или выше
  • Электронные таблицы Microsoft Excel 2000 или выше
  • Процессор Pentium III, 1 GHz или выше
  • Объем постоянной памяти 512 MB (рекомендуется 1 GB или выше)
  • Пространство на жестком диске: 750MB доступного пространства
  • Дисплей: рекомендуемое разрешение 1024 * 768
  • Устройство чтения оптических дисков  CD-Rom
  • Мышь или альтернативное устройство
  • Подключение к сети Интернет и электронной почте
• Windows XP SP2; Windows Vista; Windows 7, 8
• Microsoft Internet Explorer 6. 0 SP1 или выше
• Microsoft Excel 2000 или выше
• Pentium III, 1 GHz или выше
• Ram: 512 MB (рекомендуется 1 GB или выше)
• Пространство на жестком диске: 750MB доступного пространства
• Дисплей: рекомендуемое разрешение 1024 * 768
• Устройство CD-Rom
• Мышь или альтернативное устройство
• Подключение к сети Интернет и электронной почте

ПО NIR Evolution

ПО NIR EVOLUTION – это программное обеспечение в облаке для обслуживания, контроля и градуировки
БИК-анализаторов, которое обеспечивает:

  • Быстрый и безопасный доступ к новому обновлению градуировки.
  • Надежные результаты измерений.
  • Экономию времени и денег.
  • Первичную проверку (верификацию) вашего БИК-анализатора.
  • Возможность постоянно следить за техническим состоянием анализатора (обновлять его градуировки и внутреннее ПО)
  • Получение надежных результатов, благодаря постоянному их сличению с референтной лабораторией.
  • Обслуживание анализаторов и клиентов (по категориям пользователей)
  • Совместимость со смартфонами и планшетами
  • Контроль изменения качества фуража во времени, благодаря статистике и отчетам по архивным данным

* Точность результатов зависит адекватности градуировок для данного вида сырья, проверки (верификации) анализатора на месте, а также использования программного обеспечения NIR Evolution Cloud (DRN 985-0139)

ВЫГОДА

  • Надежный:
    • Самая высокая точность результатов здесь и сейчас
    • Анализатор AgriNIR работает в любых условиях окружайщей среды
  • Экспрессный и легкий в применении:
    • полный анализ за 60 секунд
  • Рентабельный:
    • Быстрый возврат инвестиций
    • Низкие затраты на анализ (в общем только амортизация оборудования)
  • Эффективный:
    • Фактически отсутствует пробоподготовка. Возможность увеличить число параллельных замеров образца. Больше повторных замеров = выше точность.
  • Готовый к использованию:
    • Вся процедура: “Возьми и проанализируй образец”
  • Прочный:
    • Прочный кейс. Полностью портативный. Минимальное обслуживание
  • Универсальный:
    • Контроль качества приобретаемых кормов. Контроль состояния запасов кормов.
      Определение правильного времени начала уборки урожая и заготовки кормов.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только та информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Купить Все | Термо Фишер Научный

Чтобы выполнить поиск, введите несколько описательных слов, каталожный номер или название продукта. Поиск вернет любые документы или веб-страницы, содержащие любое из слов из вашего запроса. Вы можете уточнить или сузить область поиска, вычтя слова из запроса или используя фильтрацию. в верхней или левой колонке.


Поддержка Поиск по категории

Сначала ваш поиск можно сузить до конкретных категорий, используя раскрывающийся список между текстовое поле и кнопку поиска.По умолчанию выбрана предыдущая категория поиска, но вы можете изменить категорию поиска между: Руководства и протоколы, Литература по продуктам, Цитаты и ссылки, рецептуры СМИ, сертификаты подлинности, LULL, MSDS, векторные карты, Химические структуры, спектральные данные, часто задаваемые вопросы о продуктах, заказ и часто задаваемые вопросы в Интернете.


Фильтрация

Некоторые наборы поисковых запросов предлагают фильтрацию данных результатов.Эти фильтры, если они доступны, будут отображаться в левой колонке. Некоторые категории поиска имеют несколько фильтров в зависимости от доступного контента.


Варианты слов (происхождение)

Чтобы обеспечить наиболее точные результаты, поиск не использует “стемминг” и не поддерживает значения по умолчанию. “подстановочный” поиск. Другими словами, поиск ищет именно те слова, которые вы вводите. в поле поиска.Поиск по слову «ленти» не даст «лентивирус» или «лентивирус».


Автоматические запросы “и”

По умолчанию поиск возвращает страницы, содержащие все условия поиска. Иметь ввиду что наличие более одного слова на странице, как правило, повышает релевантность и рейтинг результата. Чтобы еще больше ограничить поиск, просто добавьте больше терминов.


Поиск фраз

Ищите полные фразы, заключая их в кавычки.Слова, заключенные в двойные кавычки («вот так») будут отображаться вместе во всех результатах точно так же, как вы ввели их.


Автоматическое исключение общих слов

Поиск игнорирует распространенные слова и символы, такие как «an» и «the», а также отдельные цифры и отдельные буквы, потому что они, как правило, замедляют поиск, не улучшая результаты, достижения.

Метод принудительного включения в поиск этих «стоп-слов» заключается в проведении поиска по фразе. что означает заключение в кавычки двух или более слов. Общие слова во фразе поиск (например, «где ты») включены в поиск.


Заглавные буквы

Поиск НЕ чувствителен к регистру.Все буквы, независимо от того, как вы их печатаете, будут понимается как нижний регистр. Например, ищет «Шлюз», «Шлюз» и «ШЛЮЗ». все вернут одинаковые результаты.

Флуоресцентные зонды ближнего инфракрасного диапазона: инструмент нового поколения для мечения белков

Разработка флуоресцентных зондов ближнего инфракрасного диапазона (NIR) за последние несколько десятилетий изменила способ визуализации биомолекул и, таким образом, представляет собой одну из наиболее быстро развивающихся областей исследований.В настоящее время флуоресцентные зонды NIR обычно используются для визуализации и понимания внутриклеточной активности. Способность проникать глубоко в ткани, уменьшать фотоповреждение живых организмов и высокое отношение сигнал/шум характеризуют флуоресцентные зонды NIR как эффективные инструменты нового поколения для изучения различных биологических явлений. Сочетание самомаркирующихся белковых меток с синтетическими флуоресцентными зондами является одним из наиболее перспективных направлений исследований в химической биологии. Действительно, в настоящее время методы мечения белков используются не только для мониторинга динамики и локализации белков, но также играют более разнообразную роль в приложениях для визуализации.Например, одна из доминирующих технологий, используемых для визуализации белковой активности и регуляции, основана на белковых метках и связанных с ними флуоресцентных зондах NIR. В этом мини-обзоре мы обсудим разработку нескольких NIR-флуоресцентных зондов, используемых для различных систем белковых меток.

Эта статья находится в открытом доступе

Подождите, пока мы загрузим ваш контент. .. Что-то пошло не так. Попробуйте снова?

Разработка нового инструмента ближнего инфракрасного диапазона (БИК) для количественного определения коффинита (USiO4) в аналоге урановой руды с умеренным комплексом | Интернет-исследования в области здравоохранения и окружающей среды (HERO)

ID ГЕРОЯ

4696463

Тип ссылки

Журнальная статья

Заголовок

Разработка нового инструмента ближнего инфракрасного диапазона (БИК) для количественного определения коффинита (USiO4) в аналоге урановой руды с умеренным комплексом

Авторы)

Эндрюс, WL; Тардио, Дж.; Бхаргава, СК; Уайльд, А; Отто, А; Поунсби, Мичиган

Год

2017

Рецензируется ли эксперт?

1

Журнал

Журнал геохимических исследований
ISSN: 0375-6742
EISSN: 1879-1689

Объем

182

Номера страниц

80-93

DOI

10. 1016/j.geexplo.2017.09.003

Идентификатор Web of Science

WOS:000414886000007

Абстрактный

Коффинит из урановой руды (USiO(4)mH(2)O) ранее был охарактеризован с использованием инфракрасных спектральных методов, однако спектральное поведение коффинита в зависимости от концентрации и обычно связанных минеральных ассоциаций плохо изучено.Это исследование направлено на устранение некоторых неопределенностей путем количественного определения содержания коффинита в серии из 18 смесей искусственных минералов с использованием ближнего инфракрасного диапазона (БИК). При этом предел обнаружения коффинита был определен равным 0,15% масс. (аналогично 0,1% U3O8), а пределы количественного определения ограничены составом смеси и возможностями прибора. Методы, определенные в этом исследовании, были применены к месторождению метасоматической альбититовой урановой руды, где присутствие коффинита, обнаруженное с помощью БИК, было подтверждено методами сканирующей электронной микроскопии (СЭМ).

Использование NIR-спектроскопии в качестве интегрированного инструмента PAT

Существует потребность в лучшем понимании процессов и новых идеях для разработки традиционных процедур производства фармацевтических порошков.Технология анализа процессов (PAT) была разработана для улучшения понимания процессов и разработки методов мониторинга и контроля процессов. Интерес заключается в поддержании и даже улучшении всего производственного процесса и конечных продуктов в режиме реального времени. Понимание процессов может стать основой для инноваций и постоянного совершенствования фармацевтической разработки и производства. Требуются новые методы для повышения качества и безопасности конечных продуктов быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде.Мониторинг процесса в режиме реального времени требует инструментов, позволяющих проводить быстрые и неинвазивные измерения с достаточной точностью. Традиционные методы контроля качества были трудоемкими и занимали много времени, и они выполнялись в автономном режиме, т. е. анализ был удален из области технологического процесса. Методы колебательной спектроскопии отвечают на этот вызов, и их использование значительно возросло за последние несколько лет. Кроме того, другие методы, такие как анализ цвета, могут использоваться для неинвазивного мониторинга процесса в реальном времени.В этом исследовании были исследованы три фармацевтических процесса: сушка, смешивание и таблетирование. Кроме того, оценивали свойства таблеток. Мониторинг в реальном времени осуществлялся с помощью NIR-спектроскопии и спектроскопии комбинационного рассеяния, цветовой анализ, анализ размера частиц и данные о сжатии во время таблетирования оценивались с использованием математического моделирования. Эти методы подходили для мониторинга работы фармацевтических установок в режиме реального времени и расширяли знания о критических параметрах процессов и явлениях, происходящих во время операций. Они могут улучшить наше понимание процессов и, следовательно, повысить качество конечных продуктов. Lääketeollisuuden tavoitteena on tehostaa toimintojaan tinkimättä lääkkeiden turvallisuudesta. Jauheteknologian saralla on otettu käyttöön uusia mittausmenetelmiä, joiden avulla voidaan seurata prosesseja reaaliaikaisesti. Tällaisia ​​menetelmiä ovat muun muassa spektroskopiset menetelmät, jotka ovat nopeita, tarkkoja, eivätkä häiritse tutkittavaa prosessia millään tavoin. Spektrokopisilla menetelmillä mitataan tutkittavasta kohteesta heijastuvaa säteilyä, jonka voimakkuudesta voidaan päätellä muun muassa kohteen kemiallinen koostumus.Prosesseja voidaan seurata myös muilla menetelmillä, esimerkiksi värianalyysin avulla. Tässä väitöstyötutkimuksessa seurattiin kolmea farmasian teknologian prosessia: kuivausta, sekoitusta ja tabletointia. Kuivaustutkimuksessa käytettiin värillisiä lämpöindikaattoriaineita, jotka vaihtavat väriään lämpötilan muuttuessa. Indikaattoriaineiden avulla tutkittiin, kuinka lämpö etenee kuivauskammiossa ja missä ovat kriittiset kohdat lämpöherkkien lääkeaineiden hajoamisen kannalta. Jauheiden sekoitusta tutkittiin puolestaan ​​sekoittamalla lääke- ja apuainetta keskenään eri nopeuksilla.Massojen sekoittumisaste mitattiin lähi-infrapunaspektroskopialla suoraan sekoitusastiasta. Lisäksi väitöskirjassa esitellään, kuinka tabletointiprosessia voi seurata reaaliajassa paininten voimatietojen perusteella. Tabletointitutkimuksessa selvitettiin, kuinka erilaiset rakeiden ominaisuudet vaikuttavat, siihen minkälaisia ​​tableteja syntyy rakeita puristettaessa. Tabletoinnin kannalta olisi hyvä, jos rakeet olisivat keskenään mahdollisimman tasa-aineisia, jottei syntyisi vaihtelua syntyvien tabletien ominaisuuksiin, kuten lääkeainepitoisuuteen.Väitöskirjassa tutkittiin myös tabletien murtolujuutta Raman spektroskopian avulla. Perinteisesti murtolujuutta eli sitä kuinka helposti tableti hajoaa, on tutkittu mittaamalla voima, joka tarvitaan murtamaan tableti. Tämä menetelmä nimensä mukaisesti hajottaa таблетка. Рамановская спектроскопия avulla murtolujuus voidaan mitata koskematta tabletiin. Mittaus ei vahingoita tablettia millään tavoin, joten tableti voidaan käyttää normalalisti mittauksen jälkeen. Lisäksi mittaus on niin nopea, että silla voidaan tutkia jopa kaikki puristetut tableit reaaliajassa.Reaaliajassa tapahtuva prosessien seuranta lisää ymmärrystämme siitä, mitä prosesseissa tapahtuu. Lisäksi voimme saada tietoa siitä, miksi mitäkin tapahtuu ja mitkä ovat prosessin kannalta tärkeitä tekijöitä. Mitä enemmän ymmärrämme, sitä nopeammin, tehokkaammin ja luotettavammin pystymme valmistamaan lääkkeitä ihmiskunnan kasvaviin tarpeisiin.

%PDF-1.3 % 147 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 147 87 0000000016 00000 н 0000002091 00000 н 0000002263 00000 н 0000002948 00000 н 0000003291 00000 н 0000003358 00000 н 0000003575 00000 н 0000003668 00000 н 0000003760 00000 н 0000003873 00000 н 0000003980 00000 н 0000004139 00000 н 0000004297 00000 н 0000004445 00000 н 0000004559 00000 н 0000004723 00000 н 0000004847 00000 н 0000004941 00000 н 0000005059 00000 н 0000005175 00000 н 0000005293 00000 н 0000005410 00000 н 0000005528 00000 н 0000005646 00000 н 0000005764 00000 н 0000005882 00000 н 0000006000 00000 н 0000006117 00000 н 0000006234 00000 н 0000006398 00000 н 0000006697 00000 н 0000007379 00000 н 0000007897 00000 н 0000008097 00000 н 0000008154 00000 н 0000008176 00000 н 0000009114 00000 н 0000009797 00000 н 0000010269 00000 н 0000010291 00000 н 0000011230 00000 н 0000011476 00000 н 0000011731 00000 н 0000011929 00000 н 0000012230 00000 н 0000012907 00000 н 0000013221 00000 н 0000013262 00000 н 0000013343 00000 н 0000013365 00000 н 0000014300 00000 н 0000014389 00000 н 0000014620 00000 н 0000015045 00000 н 0000015245 00000 н 0000015548 00000 н 0000015855 00000 н 0000016115 00000 н 0000016137 00000 н 0000017087 00000 н 0000017389 00000 н 0000017626 00000 н 0000017822 00000 н 0000017890 00000 н 0000018327 00000 н 0000018349 00000 н 0000019305 00000 н 0000019544 00000 н 0000020044 00000 н 0000020066 00000 н 0000021010 00000 н 0000021032 00000 н 0000021981 00000 н 0000022003 00000 н 0000022696 00000 н 0000023523 00000 н 0000029774 00000 н 0000029838 00000 н 0000032513 00000 н 0000034819 00000 н 0000035107 00000 н 0000040334 00000 н 0000040593 00000 н 0000051003 00000 н 0000053319 00000 н 0000002304 00000 н 0000002926 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 148 0 объект > эндообъект 149 0 объект > эндообъект 232 0 объект > поток Hb“`f`d“ ea’!i̐Ɖcabtع9aKTo-\m59}^зY k|=㓪 +*RVOV ٹwМокф. trgVۚs-rgm>1aG’>v 69jj9-lyDs-:>J>;% 0666qq

Спектроскопия отражения в ближней инфракрасной области (NIRS) как быстрый инструмент для прогнозирования общее и усвояемое птицей содержание аминокислот в кормах для животных. Тео ван Кемпен, Жан-Кристоф Боден и Дэвид Джексон. Рон-Пуленк Животное Питание.

12-я ежегодная конференция по питанию свиней в Каролине, 13 ноября 1996 г.  

Технология NIR: можем ли мы измерить усвояемость аминокислот и энергетическую ценность?

Тео ван Кемпен, Rhne-Poulenc Animal Nutrition, Антони, Франция

 

Нижняя строка:

NIRS можно использовать в качестве инструмента для прогнозирования перевариваемой аминокислоты и, вероятно, энергетическая ценность кормов.Такой информация полезна с точки зрения контроля качества, чтобы найти выбросы в поступающего сырья и ранжировать партии кормов по пищевой ценности. соответствующие параметры; для диетолога такая информация может быть использована в в сочетании с лабораторными данными, чтобы изменить диету.

Введение

Комбикормовая промышленность требует быстрая и точная информация о питательной ценности кормов. На С одной стороны, такая информация необходима для согласования надлежащей цены на корма, а с другой стороны, правильно включить этот корм в полноценный рацион, удовлетворяющий потребности животного в питательных веществах. минимальная стоимость корма.Желательно, чтобы такая информация была получена быстро, чтобы возможна рутинная оценка корма.

В настоящее время многие комбикормовые заводы использовать технологию NIRS для прогнозирования содержания белка, влаги, жира и золы в корма для получения необходимой информации о корме. Однако эти параметры имеют ограниченное значение, поскольку они коррелируют только в ограниченной степени с истинной пищевой ценностью корма. Лучшие параметры для оценки доступность аминокислот и чистая энергия кормов.

Цель данной статьи состоит в том, чтобы рассмотреть основы NIRS и потенциал этой техники как инструмента для регулярной оценки кормов по питательным параметрам.

Часть I: Понимание NIRS

Цвет

Чтобы понять основы принцип NIRS, необходимо понимать основу цвета. белый свет состоит из всех цветов радуги. Когда этот белый свет падает на объект, определенные цвета в пределах этого спектра поглощаются объектом, а остальное отражается (или передается).Отраженный свет может быть наблюдаемый глазом, а его составной остаточный цвет интерпретируется глаз как цвет объекта.

Например, когда солнечный свет падает на лист клевера, и красный, и синий свет поглощаются, чтобы помочь в фотосинтезе. Остальные цвета отражаются и интерпретируются глаз как зеленый.

Физика за светопоглощением

Физическая основа света поглощение связано с характером молекулярных связей и с характером свет.Свет состоит из фотонов, движущихся с фиксированной скоростью. Пока путешествуя, эти фотоны демонстрируют «волновое» движение по траектории движения. Это волновое движение специфично для каждого цвета света и часто выражается как частота (количество волн, проходящих в секунду), или длина волны (расстояние, пройденное при завершении 1 «волны»).

Молекулярные связи – это звенья между атомами внутри молекулы. Эти связи не являются статическими связями, поскольку атомы, которые они соединяют, колеблются друг относительно друга.Эта вибрация вызывает молекулярная связь растягивается и сжимается, что приводит к волновому движению два атома относительно друг друга с частотой, характерной для атомов вовлеченный.

Когда свет падает на такое вибрационного соединения могут возникнуть две ситуации:

1) Когда частота («цвет») этого света не соответствует частоте вибрации молекулярной связи, то этот свет отражается

2) Когда частота («цвет») этого света соответствует частоте вибрации молекулярную связь, то этот свет поглощается, а его энергия используется для усиливают вибрацию (предметы становятся теплее).

Свет поглощение кормами

Корма состоят из в основном органические вещества. Молекулярные связи, наиболее распространенные в кормах таким образом, связи между водородом, углеродом, кислородом, серой, фосфором и азот. Частота колебаний между этими молекулами такова, что эти связи обычно поглощают свет в ближней инфракрасной области или в области который простирается чуть дальше красного цвета радуги (не виден для людей).

NIRS использует принцип, согласно которому молекулярные связи поглощают определенные частоты света для получения информации о количестве и типе органических связей, присутствующих в корме; в другом словами, «смотря» на цвет корма в ближней инфракрасной области.

НИРС Оборудование

Принцип NIRS машина заключается в том, что корм освещается светом определенного и известного частота (или длина волны) в ближней инфракрасной области. Поглощение света кормом затем измеряется как разница между количеством света излучаемого прибором NIRS, и количество света, отраженного образцом. Компоновка машины поясняется на рис. 1.

Рис. 1. Схема установки НИРС.Свет сфокусирован (1) на вогнутое зеркало (2), которое разделяет свет на составляющие его части. длины волны (3). Выбирается одна длина волны (4), и она падает на корм. (5). Количество этого света, отражаемого кормом, измеряется (6) для получения поглощения, соответствующего одной длине волны. Путем изменения ориентации зеркала (2) выбираются разные длины волн света, получить измерения поглощения для всех интересующих длин волн. График, изображающий измеряемая длина волны в зависимости от поглощения называется спектром, а Пример спектра для кокосовой муки представлен в правом верхнем углу (7).

Когда известно, когда колеблются молекулярные связи с определенной частотой, то можно сделать вывод из спектр состав молекулярных связей, присутствующих в оцениваемом образце. Использование NIRS для идентификации простых молекул работает действительно легко.

Спектр NIRS представлен на фиг. 2 получен из DL-метионина. Пики, присутствующие в этом спектр связаны со связями C-H, и существуют таблицы, связывающие длина волны, при которой обнаружены эти пики, к химическому составу образец. Таким образом, спектральная информация может быть использована для определения личности образцы.

Рис. 2. БИК-спектр метионина. Пики соответствуют связям C-H в образец.

Интерпретация спектров кормов

К сожалению, для с кормами картина сложнее. Большое количество молекулярных связей присутствуют в корме, и при любой заданной длине волны многие связи будут поглощать свет. Результирующий спектр, таким образом, представляет собой «композитный» спектр, в котором небольшие пики вызывают по специфической молекулярной связи неразличимы (см.3). Это отсутствие различимые пики означают, что невозможно вывести состав выборка из спектральной информации с использованием таблиц, указывающих, какая длина волны соответствует типу молекулярной связи.

Рис. 3. БИК-спектр соевого шрота. Особых пиков нет присутствуют, что позволяет напрямую количественно определить состав пробы.

Вместо этого, чтобы предсказать состава кормов необходимо произвести калибровку. Калибровка это просто спектральная информация NIRS, коррелированная со значениями состава (получено, т.г., мокрая химия). Эту концепцию легче всего объяснить с помощью вымышленный пример (см. рис. 4). Представим себе спектры, полученные для 3 образцы сои, идентичные за исключением содержания белка. То содержание белка в этих образцах составляло 44%, 46% или 48%. В этом примере спектры этих образцов отклоняются только в районе 1900-2000 нанометр (нм; длина волны света), и эта разница должна быть связаны с различиями в содержании белка в образце, поскольку образцы в остальном были идентичны.

Построение графика поглощения при 1950 нм для каждого спектра относительно уровня белка показывает, что линейный существует связь между поглощением света при 1950 нм и белком уровень. Легко представить, что такую ​​корреляцию можно использовать для предсказания содержание белка в четвертом образце сои.

В действительности спектры намного сложнее. Белок не поглощает только в одной области спектров (т. к. видно для метионина на рис. 2). Кроме того, при повышении уровня белка в образец, другие соединения, e.г., углеводы, должны уменьшаться, и, таким образом, другие области спектра должны измениться. Спектры трех образцов должны таким образом, различаться в нескольких регионах, и не так просто определить область спектра, в которой поглощение коррелирует с содержанием белка образцов. Тем не менее, этот подход в основном представляет собой изложенную процедуру который используется для определения корреляций между спектральной информацией и химический состав, которые впоследствии используются в качестве калибровок для предсказать неизвестные образцы.

Рис. 4 Вымышленный пример для иллюстрации принципа калибровка: спектральная информация коррелируется с аналитической информацией (подробности см. в тексте).

Такие калибровки были успешно применяется в кормовой промышленности для прогнозирования таких параметров, как белок, влага, NDF, ADF и т. д. Основная причина этого успеха – быстрота измерения: значения могут быть получены в течение 5 минут после получение образца.

Калибровка проверка

В процессе расчет корреляций, программное обеспечение NIRS не имеет представления о функциональности корреляций, которые он определяет.Когда спектральный пик, вызванный присутствием углеводов коррелирует (отрицательно) с уровнем белка в эталонные образцы, то на их основе вполне может быть разработана калибровка. углеводный пик.

Такая калибровка не очень полезно. Хотя связь между углеводами и белками существует. в референтной популяции эта зависимость не соблюдается в целом. Население. Таким образом, важно предотвратить использование таких калибровок в реальные приложения.

Для улучшения возможность разработки действительных калибровок, эталонная база данных должна содержать максимальное количество вариаций. На практике не менее 100 различных следует использовать образцы. Эти выборки должны быть репрезентативными для населения. предсказываться в будущем, и, таким образом, должны быть получены из разных годы сбора урожая, географические регионы, из которых получают этот корм, и охватывают все интересующие генотипы.

Фактическая функциональность калибровка должна быть проверена в процессе, называемом валидацией.В идеале количество образцов, покрывающих диапазон образцов, которые могут быть обнаружены в используется реальная жизнь. Все эти образцы прогнозируются с использованием калибровки, чтобы быть проверены и проанализированы с помощью эталонной методики для получения истинных значений. Разница между прогнозируемым и истинным значением используется для расчета среднеквадратическая ошибка предсказания (RMSEP), которая является мерой точность калибровки.

Однако это упражнение утомительным и дорогостоящим, и из-за этого разработчики программного обеспечения NIRS включили оригинальные процедуры проверки в своем программном обеспечении.Впрочем, никогда не помешает проверьте правильность калибровки самостоятельно.

Часть II: NIRS для прогнозирования содержания энергии в кормах

Несколько исследовательских групп разработали калибровки NIRS для значений энергии, однако большинство из них работа была сосредоточена на жвачных животных. Прогнозы энергии для кормов распространены и используются в коммерческих целях, что говорит о том, что энергия может быть предсказана с помощью адекватная точность (DeBoever et al. 1993). Однако энергетическое содержание корма жвачных животных часто определяется экспресс-анализом в сочетании с некоторым фактором рубца или in vitro усвояемости, а не in vivo пробы.

Для птицы, кажущаяся прогнозы метаболизируемой энергии (AME) были получены с ошибкой прогноза 80 ккал/кг корма по Valdez and Leeson (1992). Однако в выборочной совокупности проверено Вальдесом, значение AME кормов линейно зависело от жирность исследуемого рациона. Полезность NIRS для прогнозирования содержания жира хорошо задокументировано, но, к сожалению, это также означает, что созданная калибровка не обязательно эффективна для прогнозирования AME в случаях где содержание жира не коррелирует с содержанием AME в рационе.Флинн и другие. (1994) получили ошибку прогноза для AME в диапазоне от 90 ккал/кг сухого вещества. для круп, до 275 ккал/кг для комбикормов. Однако эта ошибка предсказания оказывается близким к наблюдаемой нормальной изменчивости.

Для свиней, усваиваемая энергия калибровки были разработаны Van der Meer et al. (1988). Эта бумага, однако, только перечисляет стандартную ошибку калибровки (мера того, насколько хорошо калибровка описывает совокупность, используемую для выполнения калибровки), которая небольшое значение для истинной ошибки предсказания калибровки.Успех NIRS в области жвачных предполагает, тем не менее, что NIRS способна прогнозирование значений энергии для кормов или кормов для свиней. В дополнение Теоретическая основа NIRS предполагает, что прогнозы энергии должны достижимый. Однако до тех пор, пока не будет опубликована серьезная попытка сделать это, увидеть, возможно ли это в реальной жизни.

Часть III: NIRS для прогнозирования содержания перевариваемых аминокислот в кормах

Калибровка разработка

С 1981 года, Рон-Пуленк Animal Nutrition протестировала корма для домашней птицы на содержание аминокислот в подвздошной кишке. усвояемость по методике Green et.др. (1986). Большинство образцов использованные в этих испытаниях, хранились в холодильнике. В настоящее время большой существует база данных, содержащая образцы практически всех категорий кормов которые представляли бы интерес для кормовой промышленности и были бы получены из многих страны по всему миру.

Образцы, содержащиеся в эта база данных использовалась для разработки калибровок NIRS. Курс образцы, такие как зерна, измельчали ​​с помощью измельчителя Retch (модель ZM1000, Haan, Германия) с экраном 1 мм, в то время как другие образцы сканировались как есть.Прежний к сканированию образцы акклиматизировали к комнатной температуре 23°C в NIRS. Сканирование было выполнено с использованием NIRSystems модели 6500 NIRS (Perstorp Analytical, Хганс, Швеция; полная установка стоит порядка 75000 долларов США), оснащенная клетка натурального продукта. Эти сканы впоследствии были сопоставлены с подвздошной кишкой. данные об усвояемости получены in vivo .

Процедура проверки используемой для проверки калибровок, выглядит следующим образом: один образец был удален из базе данных, после чего была разработана калибровка по всем остальным образцам в базу данных.Эта калибровка впоследствии использовалась для предсказания удаленного образец. Эта процедура была повторена для всех образцов в базе данных, и разница между истинным и предсказанным значениями использовалась для расчета ошибка предсказания (RMSEP или среднеквадратическая ошибка предсказания).

Калибровки были разработаны и протестированы для любого конкретного корма (например, только мясокостная мука), категории кормов (например, все продукты животного происхождения, включая, например, рыбу шрот, мясокостная мука и др.) или глобальную базу данных (содержащую все корма). В принципе, калибровка, основанная только на одном корме, дает лучшие результаты. Однако для этого необходимо, чтобы в базу данных, чтобы охватить все возможные варианты. Включая образцы из другого категория увеличивает вариацию и может улучшить точность предсказания калибровка.

Таблица I. Среднеквадратические ошибки предсказания (RMSEP; г/100 г) и полученные значения r rmsep для мясокостной муки в глобальном (на основе всех кормов), группа продуктов (на основе кормов животных происхождения), калибровка продукта (на основе образцов мясокостной муки).( трехбуквенный код аминокислоты, за которым следует буква «P», указывает на «перевариваемость птицей»; nd=не определено)

 

Лис

Лисп

Соответствует

МетП

Тр

ТрП

 

Статистика населения:

 

 

 

 

 

 

 

означает

2. 85

2,21

0,85

0,70

1,87

1,42

стандартное отклонение

0,74

0,62

0,26

0,21

0,42

0.35

 

 

 

 

 

 

 

 

Общая калибровка:

 

 

 

 

 

 

 

RMSEP

0. 23

0,30

0,14

0,13

0,12

0,14

р rsep

0,90

0,77

0,72

0,63

0,92

0.80

 

 

 

 

 

 

 

 

Калибровка корма для животных:

 

 

 

 

 

 

 

RMSEP

0. 26

0,31

0,14

0,13

и

0,16

р rsep

0,87

0,74

0,69

0,62

и

0.80

 

 

 

 

 

 

 

 

Калибровка мясной и костной муки:

 

 

 

 

 

 

 

РПСЭП

0. 32

0,35

0,14

0,13

0,13

0,16

р rsep

0,81

0,67

0,72

0,62

0,90

0.79

 

Результаты проверки для Образцы мясной и костной муки для трех различных типов протестированных баз данных: представлены в Таблице I. Значения RMSEP (ожидаемая ошибка предсказания) и r (вариация объясняется калибровкой), представленные в этой таблице, были равны или лучше (ниже для RMSEP, выше для r) при использовании глобальной калибровки в сравнение с животной мукой или калибровкой мясной и костной муки. Для другие животные корма (рыбная мука и субпродукты птицы), аналогичные результаты были получено (результаты не показаны).Основываясь на этом сравнительном тесте базы данных, он может Таким образом, можно сделать вывод, что для образцов муки животных глобальная калибровка превзошла другие калибровки.

Для изделий с более низким уровни белка, такие как зерновые и шроты из масличных культур, продукт и группа продуктов калибровки выполнены лучше, чем глобальная калибровка (данные не показано).

Эти данные показывают, что важно учитывать, какая база данных используется для получения калибровки. Поскольку глобальная база данных показала лучшие результаты для образцов муки животных, впоследствии была разработана калибровка для всех общих и незаменимых аминокислот. Статистика калибровки и проверки для части этой калибровки показано в Таблице II.

Таблица II. Статистика популяции и производительность (г/100 г) для часть калибровки, разработанной с использованием «глобальной» базы данных. ( трехбуквенный код аминокислоты, за которым следует буква «P», указывает на «усвояемость птицей».)

 

Статистика ISI

проверка

 

СЭКВ

1-ВР

RMSEP

р rsep

Лис

0. 19

0,98

0,25

0,97

  LysP

0,23

0,97

0,29

0,94

Встретил

0,09

0,96

0.11

0,94

  МетП

0,09

0,95

0,10

0,94

САА

0,14

0,96

0,19

0,94

  SAPAP

0. 14

0,93

0,18

0,90

Через

0,10

0,99

0,13

0,98

  Порог

0,12

0,97

0.15

0,96

Попробуйте

0,06

0,92

0,08

0,87

  Попробуйте

0,07

0,89

0,08

0,83

В действительности, однако, статистику калибровки и валидации следует рассматривать только в рамках продукта. категории.Объяснение этому состоит в том, что легко объяснить изменчивость когда категории существуют в базе данных. Например; если бы была калибровка на основе 10 образцов кукурузной и 10 соевой муки, затем прогнозируется 0,23% всего лизина для кукурузы и 2,7% общего лизина для соевого шрота, вероятно, объяснить 90% вариации популяции, содержащей как кукурузу, так и образцы сои, но ни вариации внутри популяции кукурузы, ни в популяции сои. Такое предсказание было бы так же хорошо, как ценность книги.

Таблица III. Калибровочная производительность (г/100 г) глобального калибровка применительно к мясокостной и рыбной муке. (трехбуквенное код аминокислоты, за которым следует буква «P», указывает на «перевариваемость птицей».)

 

Мясокостная мука

 

означает

станддев

RMSEP

р rsep

Лис

2. 85

0,74

0,25

0,90

  LysP

2,21

0,62

0,30

0,77

Встретил

0,85

0,26

0.14

0,72

  МетП

0,70

0,21

0,13

0,63

Через

1,87

0,42

0,12

0,92

  Порог

1. 42

0,35

0,14

0,83

 

Рыбная мука

 

означает

станддев

RMSEP

р rsep

Лис

4. 88

0,66

0,22

0,89

  LysP

4,47

0,75

0,26

0,87

Встретил

1,76

0,29

0.17

0,61

  МетП

1,65

0,29

0,17

0,65

Через

2,74

0,36

0,16

0,80

  ТП

2. 49

0,44

0,18

0,83


По этой причине калибровка и проверка статистические данные по некоторым кормам для животных представлены в Таблице III и основаны на по этой таблице можно действительно решить, каково значение калибровки. Этот стол показывает, что для перечисленных аминокислот 60-90% вариации в пределах популяций было объяснено глобальной калибровкой.

Преимущества глобальной калибровки

Глобальная калибровка наиболее точно выполняется для кормов с высоким содержанием белка. Хотя это работает для другие корма, ошибка предсказания делает его непривлекательным для использования в корма с низким содержанием аминокислот.

Тем не менее, такие прогнозы могут быть интересными даже тогда, когда отсутствуют или имеются ограниченные данные для определенный продукт. Например, образцы кокосовой муки, маша и бобов капок. из Азии и экструдированный соево-рапсовый продукт из Европы. получен в лаборатории Rhne-Poulenc для тестирования in vivo .Для всех четыре образца, глобальная калибровка предсказала состав с точностью достаточно, чтобы понять пищевую ценность продукта.

Другое приложение может быть использовать глобальную калибровку для комбикормов. Хотя официальные тесты не имеют были проведены со смешанными кормами, похоже, что текущие калибровки прогнозировать общий и перевариваемый аминокислотный профиль комбикормов с разумная точность. Однако синтетические аминокислоты не обнаруживаются как аминокислоты. кислоты (они включены в оценку белка), так как они не были включены в калибровочных образцах.

НИРС в сравнение с другими методами

Чтобы полностью понять значение текущей глобальной калибровки важно посмотреть на альтернативные методики получения значений общего и перевариваемого количества аминокислот в кормах. Существует множество техник, но большинство из них имеют один или оба из них. следующие недостатки: они занимают слишком много времени или слишком дорого. Методы, которые являются дорогими и/или громоздкими, не могут быть применены в качестве рутинной системы оценки, и сравнивать NIRS с таким методом не очень осмысленно.

Вместо этого следует использовать NIRS в ситуациях, когда ответ нужен быстро, и в таких ситуациях Компромисс в отношении точности часто неизбежен. Например, в настоящее время многие комбикормовые заводы используют балансовую стоимость (часто персонифицированную) в своих составы. Такая балансовая стоимость, хотя и является точной для средней численности населения, не объясняют каких-либо вариаций внутри популяции. Ошибка предсказания (RMSEP) в этом случае, таким образом, равен стандартному отклонению населения, и объясненная вариация (r) равна 0.

Второй вариант измерять содержание белка в партии корма и использовать регрессия для прогнозирования содержания усвояемых аминокислот. Точность таких регрессии бывают разные. Для кукурузы и пшеницы наши расчеты показывают, что они бесполезны (r msep =0), а в мясокостной муке объясняют разумный процент вариации (r rmsep =0,59). Другие продукты оценивается где-то посередине. Это означает, что даже в лучшем прогнозирование регрессии (мясокостная мука), регрессия дает результаты, которые все еще уступают прогнозам NIRS.Итак, как быстрый и практичный метод прогнозирования общего и перевариваемого содержания аминокислот в кормах. NIRS показывает хорошие результаты по сравнению с некоторыми доступными альтернативами. (Таблица IV).

Таблица IV: Сравнение (RMSEP в г/100 г и производное r rmsep значений) точности предсказания перевариваемых аминокислот NIRS с точностью другие экспресс-методы для прогнозирования содержания перевариваемых аминокислот в мясе животного происхождения. образцы еды. Приведена расчетная точность in vivo (в г/100 г). только для сравнения, так как этот метод нельзя считать «быстрым».

 

 

Книга

значение

регресс N

НИРС

В естественных условиях

 

Усваиваемый лизин:

мясо и мясо

rsep

0. 62

0,37

0,30

0,20

 

р rsep

0,00

0,59

0,77

 

рыбная мука

rsep

0.75

0,60

0,26

0,34

 

р rsep

0,00

0,41

0,87

 

 

Усваиваемый метионин:

мясо и мясо

rsep

0. 21

0,14

0,13

0,06

 

р rsep

0,00

0,57

0,63

 

рыбная мука

rsep

0.29

0,16

0,17

0,12

 

р rsep

0,00

0,74

0,65

 

 

Усваиваемый треонин:

мясо и мясо

rsep

0. 35

0,16

0,14

0,13

 

р rsep

0,00

0,77

0,84

 

рыбная мука

rsep

0.44

0,30

0,18

0,19

 

р rsep

0,00

0,52

0,83

 

Сравнение с в виво оценки

При оценке калибровки, важно поддерживать качество эталонных данных в разум. Поскольку калибровка рассчитывалась на основе корреляций между спектральные и (содержащие ошибки) справочные данные.

Ошибки удобоваримого Аминокислотный анализ – это, прежде всего, аминокислотный анализ корма и во-вторых, ошибка, связанная с in vivo частью анализа усвояемости. Аминокислоты анализировали с помощью ВЭЖХ, и погрешность этого метода обычно считается 5%.

Впоследствии усвояемость было оценено in vivo , и из-за изменчивости животных и анализа сока подвздошной кишки для аминокислот этот анализ обычно добавляет еще 2% к общему ошибка.Таким образом, можно оценить общую ошибку анализа перевариваемых аминокислот. 7% или для мясокостной муки 0,20% перевариваемого лизина.

Ошибка предсказания полученные с помощью NIRS, для представленных данных варьировались от аналогичного до 2-кратного хуже, чем ошибка анализа in vivo (см. Таблицу IV). Это в диапазоне что считается приемлемым для методов NIRS. Таким образом, следует сделать вывод что эти калибровки первого поколения являются приемлемыми.

Птица как модель для усвояемости свиней

Результаты калибровки обсуждались для домашней птицы усвояемый лизин.Проведена небольшая работа по прогнозирование усвояемости подвздошной кишки свиней, причина в том, что большие базы данных образцы кормов с сопутствующими данными о переваримости подвздошной кишки свиней не доступный. Работа в нашей лаборатории на основе почти 100 проверенных образцов кормов как у свиней, так и у домашней птицы, предполагает, что существует взаимосвязь между Содержание аминокислот в кормах, усваиваемых птицей и свиньями. Для лизина, эта взаимосвязь, объясняющая 99,7% вариации, изображена на рис.6; для метионина также было объяснено 99,7% вариации, и ошибка предсказания составила 0,02% перевариваемого метионина. Для других аминокислот, были получены соотношения, объясняющие не менее 98% изменчивости.

Учитывая почти идеальное взаимосвязь между содержанием перевариваемых аминокислот свиньями и птицей кормов, калибровки, основанные на данных об усвояемости подвздошной кишки свиней, должны быть в состоянии быть сгенерирован. В качестве альтернативы можно было бы делать прогнозы по домашней птице, и они могли бы впоследствии конвертироваться в свиные предсказания.Успех такого процедура, однако, зависит от готовности отрасли принять Корреляция между усвояемостью домашней птицы и свиней.

Рис. 6. Корреляция между усвояемым лизином птицы и свиньи усваиваемый лизин на основе 85 образцов, протестированных у обоих видов. Ценность птицы объясняют 99,7% вариации показателей свиней, а также ошибку, возникающую, когда экстраполируя значения усвояемости свиней, основанные на данных по птицеводству, составляет 0,08% (абсолютное ошибка предсказания для лизина).

Практический использование калибровок NIRS

На коммерческом комбикормовом заводе практически и технически невозможно корректировать рецептуры рационов на основе на пищевой профиль каждой партии полученного сырья. Кроме того, не существует методики, позволяющей определить усвояемую аминокислоту. профиль каждой партии корма с достаточной точностью и в рамках себестоимости и временные ограничения комбикормового завода. NIRS, однако, уложилась бы во время и стоимостных ограничений, и приближается к пределу точности.

С нашей точки зрения, представленные калибровки NIRS наиболее интересны для мониторинга пищевых профиль кормового продукта при приеме. Это позволит комбикормовому заводу обнаружить выбросы, которые требуют дополнительного анализа и могут потребовать повторной оценки поставщика или цены, уплачиваемой за продукт. Со временем (когда несколько последующие партии корма были предсказаны), в сочетании с лабораторных анализов, данные NIRS могут быть использованы для корректировки составов.

Такая процедура тоже помогает для оценки NIRS. Когда лабораторные анализы подтверждают результаты NIRS, пользователь повышает доверие к прогнозам NIRS. Со временем пользователь увеличит его зависимость от метода NIRS, в результате чего отбирается меньше образцов для лабораторного анализа.

В ситуации, когда комбикормовый завод имеет несколько бункеров для одного типа корма с высокой изменчивостью, чтобы для классификации входящего материала прогнозы NIRS также могут использоваться для определения к какой категории качества относится определенная партия. Значение NIRS для Классификация кормов показана на рисунке 7, который основан на образцы в базе данных РПАН. Мясокостная мука была классифицирована на основе ее содержание перевариваемого лизина в классах 1-2%, 2-3% и 3-4% перевариваемого лизин. В тесте 30 из 41 образца были правильно классифицированы. NIRS, 6 образцов были «пограничными» (ошибка категоризации приемлема, поскольку попадает в пределы референтной методики), а 5 образцов были классифицированы неправильно (статистически, 74% должны быть классифицированы правильно, когда 80% вариаций в популяции объясняется; Шенк и Вестерхаус, 1993).

Рис. 7. NIRS как инструмент выбора бункеров для кормов, для которых различают разные категории качества. NIRS правильно классифицирована на основе прогнозируемое содержание перевариваемого лизина, образцы мясокостной муки в больших заполненных квадратах. В маленьких незакрашенных квадратах ошибки приемлемо (в пределах точности эталонного метода). Образцы вне квадратов были классифицированы неправильно.

Работа в прогресс

Как указано выше, наш первоначальная работа по калибровке NIRS для усвояемых аминокислот была успешной.Полученные ошибки прогнозирования, хотя и не были совершенными, были достаточно малы, чтобы калибровки становятся привлекательными для практического использования при оценке продуктов с высоким содержанием белка. блюда из животных.

Прочие калибровки (на основе базы данных продуктов) были разработаны для кукурузного и соевого шрота, а результаты валидации этих калибровок показывают, что можно калибровать NIRS для этих продуктов. Испытания на усвояемость для завершения этих калибровки уже идут.

Выбрано каталожные номера

Де Бовер, Дж.Л., Коттин Б.Г., Ванакер Дж.М. и Boucqu, Ch.V., 1993. Последние разработки в области использования NIRS для оценки комбикорма и сырье для жвачных животных. Бумага 1; Труды конференции БИК-спектроскопия – разработки в области сельского хозяйства и продовольствия. Бирмингем, Великобритания. АДАС Дрейтонский исследовательский центр ФЭУ.

Флинн, П.С., Виндхэм, В.Р., Джонсон, Р.Дж., 1994. Текущее состояние спектроскопии ближнего инфракрасного (БИК) диапазона в Австралии для прогнозирования обменная энергия кормов для птицы. Труды 9-й Европейской конференции по птицеводству.Глазго, Великобритания. стр. 106-109.

Грин С., 1986. Усвояемость аминокислот в практичная рецептура корма. Poultry International, октябрь: 140–143.

Грин, С., С. Бертран, М. Дюрон и Майяр, Р., 1987. Усвояемость аминокислот кислоты в кукурузной, пшеничной и ячменной муке, определяемые с неповрежденными и кеэктомированные петушки. бр. Poultry Sci., 28: 631-641.

Ван дер Меер, Дж. М., Веддер, Х., и Вевер, Г., 1988. NIRS для прогнозирования органического вещества и усвояемости энергии у свиней кормит. В vitro информационный бюллетень № 4: 25-26.

Мюррей, И., и Холл, А.П., 1983. Корм ​​для животных. оценка с использованием спектрокомпьютера отражения в ближней инфракрасной области спектра (NIR). Анальный. проц. 20: 75-70.

Low, A.G., 1990. В: J. Wiseman and D.J.A. Коул (редакторы), Оценка белка у свиней и птицы при оценке кормов. Баттервортс, Лондон, стр. 91–114.

Осборн, Б.Г., Ферн, Т., и Хиндл, П.Х., 1993. Практическая БИК-спектроскопия: применение в анализе пищевых продуктов и напитков (2-е издание).Издательство Longman Singapore Publishers, Сингапур.

Ростаньо, Х.С., и Куколка, Дж.М.Р., 1995. Диета. рецептура для бройлеров на основе общего количества аминокислот в сравнении с усвояемыми. Дж. Заявл. Птица рез. 4: 293-299.

Rhne-Poulenc, 1993. Руководство по питанию Rhodimet, 2 nd версия. Rhne-Poulenc Animal Nutrition, Энтони, Франция.

Шенк Дж. С. и Вестерхаус М. О., 1993. Монография. Анализ сельскохозяйственных и пищевых продуктов с помощью спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области. Infrasoft International, Порт-Матильда, Пенсильвания, США.

Вальдес, Э.В., и Лисон, С., 1992. Ближний инфракрасный диапазон. анализ отражения как метод измерения метаболизируемой энергии в полном объеме. корма для домашней птицы. наук о птицеводстве. 71: 1179-1187.

Обычно используемые сокращения и термины:

1-VR      Мера ожидаемого объяснения вариант

Смещение       Систематическая разница между истинные и предсказанные значения

H           Мера спектрального подобия

ISI          Инфрасофт International (крупный поставщик программного обеспечения для NIRS)

БИК        Ближний инфракрасный; 700-2500 нм.

NIRS     Спектроскопия отражения в ближней инфракрасной области

р            Объяснение вариант

RMSEP Среднеквадратическая ошибка прогноза (истинная изменчивость оценки)

SEC       Стандартная ошибка калибровки (изменение в референтной популяции, не объясняемое калибровкой)

SECV    Стандартная ошибка перекрестной проверки (ожидаемая вариативность оценки)

RMSEP Изменчивость ошибки предсказания

T            Студент Значение T (статистическое сходство с эталонной популяцией)

VIS        Видимая область; 400-700 нм

.

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.