purposes. Hence, it would be of gre

purposes. Hence, it would be of great interest for both dairy farmers
and dairy industry to develop a fast and reliable method to
quantify FA and groups of fats in milk samples, which would allow
to establish a payment system of milk according to its nutritional
level, and to promote farmers to adapt their animals feeding systems
accordingly (Coppa et al., 2014).
Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has the potential for quantitative
prediction of the main parameters such as protein, fat, moisture,
related with the quality of the agricultural products such as grains,
flours, feed, forage, oil seeds, meat and dairy products (Williams,
2001). However, water strong absorption bands in the NIR region
could limit the detection of other constituents in certain foods with
high water content (Thyholt&Isaksson, 1997). To solve this problem,
the so called Dry-Extract Systemfor Infra Red (DESIR) was developed
(Meurens, Van Den Eynde, & Vanbelle, 1987). This method consists
on oven drying a glass fiber filter previously impregnated with the
liquid to test. The analytes remaining on the filter are subsequently
analyzed by NIR in reflectance mode. Though, the need of sample
preparation and drying of the samples prior to their analysis limits
one of the main advantages of NIR technology, which is to provide
instantaneous results (Thyholt & Isaksson, 1997).
NIRS technology has been reported to be a quick, consistent and
economic tool to predict protein, fat, lactose and moisture contents
of milk, both liquid and oven-dried, and milk products in the dairy
industry for over 30 years (Holroyd, 2013). In the past years, the
growing demand of consumers for knowledge about the milk quality
and the compositional parameters that are related to human
health has led to the development of new NIR approaches.
Thereby, this technology has been successfully used for the determination
of milk FA in cow milk samples, analyzed in reflectance
(oven-dried milk) and transflectance mode (Coppa et al., 2010;
Coppa et al., 2014). Mid Infrared (MIR) has also been used to predict
FA and groups of fats in cow’s milk (Coppa et al., 2014;
Maurice-Van Eijndhoven, Soyeurt, Dehareng, & Calus, 2013;
Soyeurt et al., 2011). Regarding goat’s milk, Andueza et al. (2013)
have reported the feasibility of NIR to predict FA contents and
some groups of fats in oven-dried (using the DESIR method) milk
from goat-feeding experiments analyzed in reflectance mode.
The objectives of this study were: (a) To evaluate the feasibility
of NIRS reflectance analysis (oven-dried milk using the DESIR
method) to predict milk FA contents and groups of fats in milk
samples from individual goats. (b) To directly predict the AI and
TI and the n-6/n-3 ratio of goat milk. (c) To compare the calibration
results in two milk analysis modes, reflectance and transflectance.
To the best of our knowledge, this is the first attempt to develop
NIR calibration equations to predict the AI and TI of milk, which
would provide very useful information of the nutritional value of
the samples.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ ดังนั้นมันจะเป็นที่น่าสนใจมากสำหรับเกษตรกรทั้งในและอุตสาหกรรมนมที่จะพัฒนาวิธีการที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ในปริมาณเอฟเอและกลุ่มของไขมันในน้ำนมซึ่งจะช่วยให้การสร้างระบบการชำระเงินของนมตามทางโภชนาการระดับและเพื่อส่งเสริมให้เกษตรกรที่จะปรับตัวเข้ากับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมระบบตาม (โคปปา et al., 2014). ใกล้อินฟราเรด (NIRS) มีศักยภาพในการปริมาณการคาดการณ์ของตัวแปรหลักเช่นโปรตีนไขมันความชื้นที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของการเกษตรผลิตภัณฑ์เช่นธัญพืช, แป้ง, อาหาร, อาหารสัตว์, เมล็ดน้ำมันเนื้อและผลิตภัณฑ์นม (วิลเลียมส์, 2001) แต่วงดนตรีที่ดูดซึมน้ำที่แข็งแกร่งในภูมิภาค NIR สามารถ จำกัด การตรวจสอบขององค์ประกอบอื่น ๆ ในอาหารบางชนิดที่มีปริมาณน้ำสูง(Thyholt และ Isaksson, 1997) เพื่อแก้ปัญหานี้ที่เรียกว่าแห้งสารสกัดจาก Systemfor อินฟาเรดเพื่อให้ (Desir) ได้รับการพัฒนา (Meurens, Van Den Eynde และ Vanbelle, 1987) วิธีการนี้จะประกอบด้วยในเตาอบแห้งกรองใยแก้วชุบก่อนหน้านี้ที่มีสภาพคล่องในการทดสอบ วิเคราะห์ส่วนที่เหลืออีกตัวกรองที่มีต่อมาวิเคราะห์โดย NIR ในโหมดการสะท้อน แม้ว่าความต้องการของกลุ่มตัวอย่างการเตรียมการและการอบแห้งของตัวอย่างก่อนที่จะมีข้อ จำกัด ในการวิเคราะห์ของพวกเขาเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของเทคโนโลยีNIR ซึ่งจะให้ผลทันที(Thyholt และ Isaksson, 1997). เทคโนโลยี NIRS ได้รับรายงานว่าเป็นที่รวดเร็ว สอดคล้องและเครื่องมือทางเศรษฐกิจที่จะคาดการณ์โปรตีนไขมันเนื้อหาแลคโตสและความชื้นของนมทั้งของเหลวและเตาอบแห้งและผลิตภัณฑ์นมในนมอุตสาหกรรมมานานกว่า30 ปี (Holroyd 2013) ในปีที่ผ่านมาความต้องการที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภคความรู้เกี่ยวกับคุณภาพนมและพารามิเตอร์compositional ที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์สุขภาพได้นำไปสู่การพัฒนาวิธีการNIR ใหม่. ดังนั้นเทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำมาใช้ประสบความสำเร็จในความมุ่งมั่นของนมเอฟเอตัวอย่างในวัวนมวิเคราะห์ในการสะท้อน(นมเตาอบแห้ง) และโหมด transflectance (โคปปา et al, 2010;.. โคปปา et al, 2014) กลางอินฟราเรด (MIR) ยังได้รับการใช้ในการทำนายเอฟเอและกลุ่มของไขมันในนมวัว(โคปปา et al, 2014;. Maurice-Van Eijndhoven, Soyeurt, Dehareng และ Calus 2013;. Soyeurt et al, 2011) เกี่ยวกับนมแพะ, et al, Andueza (2013) มีรายงานว่ามีความเป็นไปได้ของ NIR ที่จะคาดการณ์เนื้อหาเอฟเอและบางกลุ่มของไขมันในเตาอบแห้ง(โดยใช้วิธี Desir) นมจากการทดลองแพะนมวิเคราะห์ในโหมดการสะท้อน. วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้มีดังนี้ (ก) การประเมินความเป็นไปได้ของการวิเคราะห์การสะท้อนNIRS (นมเตาอบแห้งโดยใช้ Desir วิธี) ที่จะทำนายเนื้อหานมเอฟเอและกลุ่มของไขมันในนมตัวอย่างจากแพะของแต่ละบุคคล (ข) โดยตรงทำนาย AI และTI และอัตราส่วน n-6 / n-3 จากนมแพะ (ค) เพื่อเปรียบเทียบการสอบเทียบผลในสองโหมดการวิเคราะห์นมสะท้อนและtransflectance. ที่ดีที่สุดของความรู้ของเรานี้เป็นความพยายามครั้งแรกที่จะพัฒนาสมการสอบเทียบ NIR ที่จะคาดการณ์เอไอและ TI ของนมที่จะให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากของคุณค่าทางโภชนาการของกลุ่มตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ ดังนั้น มันอาจจะน่าสนใจมากสำหรับเกษตรกรผู้เลี้ยงโคนมและอุตสาหกรรมนม ทั้ง
พัฒนาวิธีที่รวดเร็วและเชื่อถือได้

หาฟ้าและกลุ่มของไขมันในตัวอย่างนม ซึ่งจะช่วยสร้างระบบการชําระเงิน

ของโภชนาการนม ตามระดับ และส่งเสริมให้เกษตรกรปรับระบบการเลี้ยงสัตว์ของพวกเขา
ตาม ( คอปปา et al . ,
2014 )สเปกโทรสโกปีอินฟราเรดใกล้ ( nirs ) มีศักยภาพในการทำนายปริมาณ
ของตัวแปรหลัก เช่น โปรตีน , ไขมัน , ความชื้น ,
ที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ทางการเกษตร เช่น ธัญพืช
แป้ง , อาหารสัตว์ , น้ำมันเมล็ด เนื้อ และผลิตภัณฑ์จากนม ( Williams ,
2001 ) อย่างไรก็ตาม น้ำแรง แถบการดูดกลืนใน NIR เขต
สามารถ จำกัด การตรวจหาองค์ประกอบอื่น ๆ ในอาหารบางชนิดที่มีปริมาณน้ำสูง (
thyholt &แซคซั่น , 1997 ) เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงเรียกว่า สารสกัดแห้ง
ระบบอินฟาเรด ( desir ) พัฒนา
( meurens ฟาน เดน eynde & vanbelle , 1987 ) วิธีนี้ประกอบด้วย
บนใยแก้วกรอง ตู้อบแห้ง เตาอบชุบกับก่อนหน้านี้
เหลวเพื่อทดสอบส่วนสารที่เหลืออยู่ในตัวกรองที่ใช้ในโหมดในภายหลัง
NIR การสะท้อนแสง . แม้ ความจำเป็นของการเตรียมตัว
แห้งตัวอย่างก่อนที่จะ จำกัด การวิเคราะห์ของพวกเขา
หนึ่งในประโยชน์หลักของ NIR เทคโนโลยี ซึ่งให้ผลทันที (
thyholt &แซคซั่น , 1997 ) .
nirs เทคโนโลยีได้รวดเร็ว สอดคล้องและ
เศรษฐกิจเครื่องมือทำนาย โปรตีน ไขมัน แลกโตส และความชื้น
นมทั้งของเหลวและอบแห้งในอุตสาหกรรมนมและผลิตภัณฑ์นม
กว่า 30 ปี ( holroyd 2013 ) ในปีที่ผ่านมา ความต้องการที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภค

ความรู้เกี่ยวกับคุณภาพน้ำนมและส่วนประกอบพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของมนุษย์
ได้นำไปสู่การพัฒนา คือแนวทางใหม่ .
งบเทคโนโลยีนี้ได้ถูกนำมาใช้สำหรับการกำหนดของฟ้า
นมในตัวอย่างน้ำนมวัวที่ใช้ในการสะท้อน
( เตานมแห้ง ) และโหมด transflectance ( คอปปา et al . , 2010 ;
คอปปา et al . , 2010 ) อินฟราเรดระยะกลาง ( Mir ) ยังถูกใช้เพื่อทำนาย
ฟ้าและกลุ่มของไขมันในนมวัว ( คอปปา et al . , 2014 ;
eijndhoven soyeurt dehareng Maurice แวน , , , &คาลัส 2013 ;
soyeurt et al . , 2011 )เกี่ยวกับนมแพะ , andueza et al . ( 2013 )
มีรายงานความเป็นไปได้ของค่าพยากรณ์และเนื้อหา Fa
บางกลุ่มของไขมันในเตาอบแห้ง ( ใช้วิธี desir ) จากการทดลองใช้แพะนมนม
ในโหมดสะท้อนแสง .
วัตถุประสงค์เพื่อ ( 1 ) ศึกษาความเป็นไปได้ของการวิเคราะห์ค่า
nirs ( เตาอบแห้งนม การใช้ desir
วิธีทำนายนมฟ้า เนื้อหา และกลุ่มของไขมันในตัวอย่างนมแพะ
จากบุคคล ( ข ) โดยตรงและทำนาย AI
Ti และอัตราส่วน n-3 / n-6 นมแพะ ( 3 ) เพื่อเปรียบเทียบค่า
ผลในสองโหมดนมวิเคราะห์การสะท้อนแสง และ transflectance .
เพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเรานี้เป็นครั้งแรกเพื่อพัฒนาสมการเพื่อทำนายค่าสอบเทียบ
AI และ Ti ของนม