Systems and methods for adjusting animal feedThe present application provides systems and methods for analyzing animal feeds and for adjusting animal feeds to improve the digestibility of animal feed components. Digestibility of animal feed can be determined by performing in vitro digestion of the feed and analyzing concentrations of residual components in the digested feed by NIR spectroscopy. Animal feed compositions can be adjusted to improve digestibility of components in the feed. The systems and methods of the present application can be used to determine the effect of an additive on the digestibility of feed.A method of analyzing feed for swine or poultry for selecting an adjusted composition thereof, comprising steps of: a) digesting in vitro a sample of animal feed having an animal feed composition to generate digested animal feed comprising at least one residual component that is selected from the group consisting of protein, phosphorous, fat, carbohydrates, and gross energy, wherein the digested animal feed comprises at least one of i) an unknown numerical value of concentration of at least one of the protein, phosphorous, fat, or carbohydrates, or ii) an unknown numerical value of gross energy content for the digested animal feed, wherein the sample of animal feed consists of swine feed, poultry feed, and mixtures thereof, wherein the animal feed composition comprises one or more of corn, soybean, grain(s), distiller grain(s), legumes, molasses, or a mixture of any thereof, wherein digesting comprises two phases, wherein a phase of the digesting is conducted in vitro at a pH of less than about 7 and includes use of at least one enzyme comprising pepsin, and wherein another phase of the digesting is conducted in vitro at a neutral to acidic pH and includes at least one enzyme comprising pancreatin to provide digested animal feed, and wherein digesting further comprises separating the digested animal feed into a solid component and a liquid component;b) scanning the solid component of the digested animal feed using a near infrared (NIR) spectrophotometer to generate spectral data;c) comparing the spectral data generated from scanning the solid component of the digested animal feed to a computer model of the at least one residual component to generate a predicted numerical value of concentration of at least one residual component that is protein, phosphorous, fat, or carbohydrates, or a predicted numerical value of gross energy content of the digested animal feed, wherein the spectral data is compared using a computer implemented method comprising receiving spectral data from the digested animal feed and comparing the spectral data to the computer model of the at least one residual component to obtain the predicted numerical value of the concentration of the at least one residual component or the predicted numerical value of the gross energy content of the digested animal feed, wherein the computer model is generated by obtaining spectral data in the same manner as step b) for a plurality of animal feed samples having different animal feed compositions, wherein the plurality of animal feed samples have been pre-digested in the same manner as step a) to provide a pre-digested plurality of animal feed samples having a solid portion and a liquid portion of digested animal feed, and further wherein the solid portion is separated from the liquid portion to form a separated solid portion, wherein each of the pre-digested plurality of animal feed samples also has an analytically-determined numerical value of concentration of at least one residual component that is protein, phosphorous, fat, or carbohydrates or an analytically-determined numerical value of gross energy content of the digested animal feed by a chemical analysis performed on the separated solid portion of each of the pre-digested plurality of animal feed samples, and correlating the spectral data obtained for each of the plurality of animal feed samples to the analytically-determined numerical value of the concentration or the analytically-determined numerical value of the gross energy content of the digested animal feed in each of the plurality of animal feed samples to generate the computer model;d) comparing the predicted numerical value of the concentration or the predicted numerical value of the gross energy content of the digested animal feed from step c) to a preselected numerical value of a target concentration or a preselected numerical value of a target gross energy content of the digested animal feed to determine 1) digestability of the at least one residual component in the animal feed composition of step a) when the at least one residual component is selected from the group consisting of protein, phosphorous, fat, and carbohydrates, or 2) gross energy content of the animal feed composition of step a) when the at least one residual component is selected to be gross energy; ande) selecting an adjusted animal feed composition which is different from the animal feed composition of a) and which provides the preselected numerical value of the target concentration of the at least one residual component or the preselected numerical value of the target gross energy content of the digested animal feed, based on the determined digestability 1) or 2) gross energy content in the comparing step d).
동물 사료 조정을 위한 시스템 및 방법본 출원은 동물 사료 성분의 소화율을 개선하기 위해 동물 사료를 분석하고 동물 사료를 조정하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 사료의 시험관내 소화를 수행하고 소화된 사료 내의 잔류 성분의 농도를 NIR 분광법에 의해 분석함으로써 동물 사료의 소화율을 결정할 수 있다. 동물 사료 조성물을 조정하여 사료 내의 성분의 소화율을 개선할 수 있다. 본 출원의 시스템 및 방법을 사용하여 사료의 소화율에 대한 첨가제의 효과를 결정할 수 있다.돼지 또는 가금류의 사료의 조정된 조성물을 선택하기 위하여 돼지 또는 가금류의 사료를 분석하는 방법은:a) 동물 사료 조성물을 갖는 동물 사료 샘플을 시험관내에서 소화(digestion)시켜 i) 단백질, 인, 지방 및 탄수화물로 구성된 그룹 중에서 선택되는 하나 이상의 잔류 성분, 및 ii) 총 에너지(gross energy) 중 하나 이상을 포함하는 소화된 동물 사료를 생성하는 단계로서, 여기서 소화된 동물 사료는 i) 단백질, 인, 지방, 또는 탄수화물 중 하나 이상의 미지의 농도 수치 또는 ii) 소화된 동물 사료에 대한 미지의 총 에너지 양 수치 중 하나 이상을 포함하고, 동물 사료 샘플은 돼지 사료, 가금류 사료 또는 이의 혼합물로 이루어지고, 동물 사료 조성물은 옥수수, 대두, 곡물, 주정박, 콩류, 당밀, 또는 이들 중 임의의 혼합물 중 하나 이상을 포함하고, 상기 소화는 두 단계를 포함하며, 소화의 제1단계는 7 미만의 pH에서 시험관내 수행되고 펩신을 포함하는 하나 이상의 효소의 이용을 포함하며, 소화의 제2단계는 중성 내지 산성 pH에서 시험관내 수행되고 판크레아틴을 포함하는 하나 이상의 효소의 이용을 포함하여, 소화된 동물 사료를 제공하며, 상기 소화는 소화된 동물 사료를 고체 성분 및 액체 성분으로 분리하는 것을 더 포함하는 단계;b) 소화된 동물 사료의 고체 성분을 근적외선(NIR) 분광계를 사용하여 스캐닝하여 스펙트럼 데이터를 생성하는 단계;c) 소화된 동물 사료의 고체 성분의 스캐닝으로부터 생성된 스펙트럼 데이터를 하나 이상의 잔류 성분 또는 총 에너지의 컴퓨터 모델과 비교하여, 단백질, 인, 지방, 또는 탄수화물인 하나 이상의 잔류 성분의 예측 농도 수치 또는 소화된 동물 사료의 총 에너지 양의 예측 수치를 생성하는 단계로서, 여기서 스펙트럼 데이터는 소화된 동물 사료로부터 스펙트럼 데이터를 수용하는 단계 및 스펙트럼 데이터를 하나 이상의 잔류 성분 또는 총 에너지 양의 컴퓨터 모델과 비교하여 하나 이상의 잔류 성분의 예측 농도 수치 또는 소화된 동물 사료의 총 에너지 양의 예측 수치를 얻는 단계를 포함하는 컴퓨터로 구현되는 방법(computer implemented method)을 사용하여 비교되고,상기 컴퓨터 모델은,상이한 동물 사료 조성물을 갖는 복수의 동물 사료 샘플에 대해 b) 단계에 따라 스펙트럼 데이터를 얻는 단계로서, 복수의 동물 사료 샘플은 a) 단계에 따라 사전 소화되어 소화된 동물 사료의 고체 부분 및 액체 부분을 갖는 복수의 사전 소화된 동물 사료 샘플을 제공하는 것이고, 복수의 사전 소화된 동물 사료 샘플 각각에 대해 고체 부분이 액체 부분으로부터 분리되어 분리된 고체 부분을 형성하고, 복수의 사전 소화된 동물 사료 샘플 각각은 복수의 사전 소화된 동물 사료 샘플 각각의 분리된 고체 부분에 대해 수행되는 화학적 분석에 의해 결정되는, 단백질, 인, 지방, 또는 탄수화물인 하나 이상의 잔류 성분의 분석적으로 결정된(analytically-determined) 농도 수치, 또는 소화된 동물 사료의 분석적으로 결정된 총 에너지 양 수치를 또한 갖는 단계; 및복수의 동물 사료 샘플 각각에 대해 얻어진 스펙트럼 데이터를, 복수의 동물 사료 샘플 각각 내의 각 소화된 동물 사료의 분석적으로 결정된 농도 수치 또는 분석적으로 결정된 총 에너지 양 수치에 상관시켜 컴퓨터 모델을 생성하는 단계에 의해 생성되는 것인 단계;d) c) 단계로부터의 소화된 동물 사료의 예측 농도 수치 또는 총 에너지 양의 예측 수치를 소화된 동물 사료의 사전결정된 목적 농도 수치 또는 사전결정된 목적 총 에너지 양 수치와 비교하여, 1) a) 단계의 동물 사료 조성물의 하나 이상의 잔류 성분의 소화율 또는 2) a) 단계의 동물 사료 조성물의 총 에너지 양을 결정하는 단계; 및e) 비교 단계 d)에서 결정된 1) 소화율 또는 2) 총 에너지 양에 기초하여, 소화된 동물 사료의 하나 이상의 잔류 성분의 사전결정된 목적 농도 수치 또는 사전결정된 목적 총 에너지 양 수치를 제공하는 a) 단계의 동물 사료 조성물과는 상이한 조정된 동물 사료 조성물을 선택하는 단계를 포함하는 동물 사료 조정 방법.