
总膳食纤维:指饲料中所有不被哺乳动物小肠消化酶水解的碳水化合物和木质素的总和,是评估饲料纤维营养价值的基础指标。
可溶性膳食纤维:指能溶于热水或温水,其水溶液能被乙醇再沉淀的纤维成分,如果胶、树胶等,对动物肠道健康有特定生理作用。
不可溶性膳食纤维:指不溶于热水的纤维成分,如纤维素、部分半纤维素和木质素,主要影响食糜通过消化道的速度和粪便体积。
中性洗涤纤维:模拟反刍动物瘤胃消化环境,测定细胞壁成分,主要包括纤维素、半纤维素、木质素和硅酸盐。
酸性洗涤纤维:在酸性条件下测定,代表更不易消化的细胞壁成分,主要包括纤维素和木质素。
酸性洗涤木质素:通过强酸处理ADF后剩余的残渣,是评估饲料木质化程度和消化率的关键指标。
粗纤维:一种传统的纤维测定方法所得结果,主要包含部分纤维素和全部木质素,但会损失部分半纤维素。
非淀粉多糖:指除淀粉之外的所有多糖,是谷物和豆类饲料中膳食纤维的主要构成部分,对单胃动物营养意义重大。
β-葡聚糖:主要存在于大麦、燕麦等谷物中的一种可溶性非淀粉多糖,具有黏性,影响养分消化率。
戊聚糖:主要指阿拉伯木聚糖,是小麦、黑麦等谷物麸皮中主要的非淀粉多糖,同样具有抗营养作用。
全价配合饲料:为满足动物全面营养需要而配制的最终饲粮,需分析其纤维含量以平衡营养与消化率。
浓缩饲料与预混料载体:分析其中使用的麸皮、稻壳粉等载体的纤维含量,确保混合均匀性和营养指标准确性。
能量饲料原料:如玉米、小麦、大麦、高粱等谷物及其加工副产品,需重点检测NDF、ADF及特定NSP含量。
蛋白质饲料原料:如豆粕、菜籽粕、棉籽粕等饼粕类,其纤维含量和组成影响蛋白质的可利用性。
粗饲料与牧草:如苜蓿草、羊草、秸秆等,是反刍动物主要纤维来源,NDF和ADF是核心评价指标。
青贮饲料:经发酵保存的青绿饲料,需分析其纤维组分以评估发酵品质和营养价值。
宠物食品:特别是犬猫粮,膳食纤维含量和类型对于维持肠道健康和粪便质量至关重要。
水产饲料:针对不同水产动物,适量的纤维有助于颗粒粘结和肠道蠕动,但过量则影响生长。
特种动物饲料:如兔、马等草食性单胃动物的饲料,对纤维的质和量有特殊要求。
功能性饲料添加剂:如添加的益生元(菊粉、低聚糖等)或特定纤维源,需准确测定其有效成分含量。
酶-重量法(AOAC 991.43):国际公认的标准方法,使用酶解模拟消化过程,精确测定总膳食纤维、可溶性与不可溶性膳食纤维。
中性洗涤剂法(Van Soest法):使用中性洗涤剂煮沸样品,用于测定中性洗涤纤维,是反刍动物营养学最重要的方法之一。
酸性洗涤剂法(Van Soest法):使用酸性洗涤剂处理样品,用于测定酸性洗涤纤维和后续的木质素含量。
粗纤维测定法(Weende法):经典的传统方法,使用稀酸和稀碱依次煮沸,方法较为粗略,但仍在某些场景下使用。
酶化学法:利用特定酶(如淀粉葡萄糖苷酶、蛋白酶)解后,通过化学方法测定还原糖等来计算非淀粉多糖含量。
分光光度法强>: 主要用于测定特定纤维组分,如利用地衣酚-盐酸法测定戊聚糖,或刚果红法测定β-葡聚糖。
<强近红外光谱分析法强>: 一种快速无损的间接测定方法,通过建立校准模型来预测饲料中的NDF、ADF等纤维指标。
<强高效液相色谱法强>: 用于精确分析膳食纤维中单糖的组成和含量,如果胶中的半乳糖醛酸或NSP中的各种中性糖。
<强气相色谱法强>: 通常将纤维酸水解或醇解后的单糖衍生成挥发性衍生物进行分离定量,用于详细的结构分析。
<强液相色谱-质谱联用法强>: 高端的分析方法,用于复杂饲料基质中特定功能性纤维组分或结构的鉴定与定量分析。
<强膳食纤维分析仪/测定系统强>: 集成恒温振荡水浴、抽滤装置、真空泵等的专用系统,用于执行标准的酶-重量法流程。
<强中性/酸性洗涤纤维测定仪强>: 专为Van Soest法设计的仪器,通常包含加热装置、回流系统和抽滤单元,提高检测效率和安全性。
<强粗纤维测定仪强>: 自动化或半自动化的仪器,用于执行Weende法粗纤维测定,减少人工操作误差。
沟通检测需求:为精准把握客户需求,我们会仔细审核申请内容,与客户深入交流,精准识别样品类型、明确测试要求,全面收集相关信息,确保无遗漏。
签订协议:根据沟通确定的检测需求及商定的服务细节,为客户定制包含委托书及保密协议的个性化协议。后续检测严格依协议执行。
样品前处理:收到样品后,开展样品预处理、制样及标准溶液制备等前处理工作。凭借先进仪器设备和专业技术人员,科学严谨对待每个细节,保证前处理规范准确。
试验测试:此为检测核心环节。运用规范实验测试方法精确检测每个样品,实验设计与操作均遵循科学标准,保障测试结果准确且可重复。
出具报告:测试结束立即生成详尽检测报告,经严格审核确保结果可靠准确,审核通过后交付客户。
我们秉持严谨踏实的态度,提供高品质、专业化检测服务。服务全程可追溯,严格遵守保密协议,保障客户满意度与信任度。






