海兰褐蛋鸡产蛋高峰至后期蛋壳品质的变化特征

【目的】通过观察海兰褐蛋鸡产蛋高峰至后期(31—80周龄)鸡蛋表观指标、物理属性和力学特性的变化规律,探究产蛋后期蛋壳品质下降的关键时期及蛋壳结构与组成的变化,为产蛋后期蛋壳品质的调控提供参考和依据。【方法】以84只30周龄健康的海兰褐蛋鸡为研究对象,随机分为7个重复,每重复12只鸡。试验期饲喂玉米-豆粕型基础日粮,自由采食、饮水,饲养50周。分别于31、36、41、46、50、55、60、65、70、75和80周龄时,每重复每天采集3枚鸡蛋,连续采集3d。所有鸡蛋样品均检测表观指标、物理属性和力学特性。选择31、41、50、60、70和80周龄组蛋壳,使用扫描电子显微镜观察蛋壳横截面和内表面的超微结构、X-射线衍射分析仪检测蛋壳晶体结构,灼烧法检测蛋壳有机物含量,考马斯亮蓝法检测蛋壳总蛋白含量,电感耦合等离子体发射光谱法检测蛋壳钙和磷含量。【结果】(1)31—80周龄蛋重、长径和蛋壳面积线性增加(P<0.01);蛋壳重、蛋壳比例、蛋壳厚度和蛋壳指数随蛋鸡周龄先增加后降低(P<0.05);50周龄后蛋壳强度和蛋壳韧性较31周龄显著降低,65—80周龄各周龄均显著低于之前各采样时间点(P<0.05)。(2)蛋壳品质主成分载荷分析中,在第一主成分(PC1)中,蛋壳强度、蛋壳比例、蛋壳韧性和蛋壳指数的载荷值高,而第二主成分(PC2)中,蛋壳重、蛋壳厚度和蛋壳面积的载荷值高;根据产蛋期蛋壳物理属性和力学特性变化,可划分为31—50和55—80周龄2个阶段,后者还可划分为55—60周龄和65—80周龄2个阶段。(3)70和80周龄蛋壳乳突厚度和比例显著低于31—60周龄各组(P<0.05);乳突密度显著低于31周龄组蛋壳(P<0.05)。(4)随蛋鸡周龄增加,蛋壳晶体大小无显著变化(P>0.05)。(5)蛋壳有机物和总蛋白含量、单位蛋壳面积含量和每枚蛋壳含量均无显著变化;每枚蛋壳钙含量无显著变化(P>0.05);70和80周龄单位蛋壳面积钙含量显著降低(P<0.05);60、70和80周龄蛋壳磷百分含量显著低于之前各周龄组(P<0.05),而每枚蛋壳磷含量和单位蛋壳面积磷含量显著低于31周龄组(P<0.05)。(6)蛋壳力学特性与钙化层厚度、有效层厚度、乳突密度、有效层比例、单位蛋壳面积钙含量、磷百分含量、每枚蛋壳磷含量和单位蛋壳面积磷含量均显著正相关(P<0.05),与乳突比例显著负相关(P<0.05)。【结论】根据蛋壳物理属性和力学特性变化,海兰褐蛋鸡产蛋期可划分为31—50周龄和55—80周龄2个阶段,65周龄后蛋壳力学特性下降尤为明显;超微结构层厚度和比例的变化可能导致了产蛋期蛋壳力学特性的下降;60—80周龄蛋壳力学特性降低可能与蛋壳磷含量下降有关,乳突层结构异常和蛋壳面积增大导致的单位蛋壳面积钙含量下降加剧了70—80周龄蛋壳力学特性的下降。

不同笼养方式对鸡蛋蛋黄风味的影响

【目的】采用感官评价、电子鼻和电子舌检测、质构仪分析,确定传统叠层笼养和栖架福利笼养下鸡蛋蛋黄风味的差异,为鸡蛋蛋黄风味研究提供基础数据。【方法】以传统叠层笼养和栖架福利笼养的55周龄健康京粉蛋鸡所产鸡蛋为试验对象,通过感官评价、电子鼻和电子舌检测、质构仪检测蛋黄的气味、滋味和质感,运用线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)分析、支持向量机(support vector machine,SVM)分析、K-最近邻法(K-nearest neighbor method,KNN)分析和决策树(decision tree)分析对两种笼养方式的蛋黄风味进行判别,探究不同笼养模式对鸡蛋蛋黄风味的影响。【结果】与栖架福利笼养相比,传统叠层笼养的蛋黄颜色评分显著增加(P<0.05)。感官评价中,栖架福利笼养组蛋黄的奶香味滋味评分显著高于传统叠层笼养组(P<0.05),海苔味滋味和糊口性评分低于栖架福利笼养组(P<0.05)。相关性分析结果表明,蛋黄整体喜好度评分与滋味喜好度和质感喜好度评分显著正相关(P<0.05)。蛋香味滋味评分与滋味喜好度评分显著正相关(P<0.05),蛋香滋味与鱼腥滋味和甜味滋味显著负相关(P<0.05),鱼腥滋味与甜味滋味显著正相关(P<0.05)。蛋黄颗粒感与蛋黄粘牙度呈显著正相关(P<0.05)。仪器检测中,栖架福利笼养组蛋黄在电子鼻传感器W2W(芳香有机硫成分)、W2S(甲醇、乙醇)、W1W(对硫化物灵敏)和W1S(对甲基类灵敏)响应程度显著大于传统叠层笼养组(P<0.05),在电子舌传感器SRS(酸味)、STS(咸味)和UMS(鲜味)响应程度显著小于传统叠层笼养组(P<0.05),蛋黄质构特性的硬度和咀嚼性显著大于传统叠层笼养组(P<0.05)。判别分析可知,K-最邻近法判别方法可依据电子鼻响应值判别两种笼养方式下的蛋黄气味差异,准确率为94.5%。支持向量机算法、K-最邻近法和决策树判别方法可依据电子舌响应值判别两种笼养方式下的蛋黄滋味差异,准确率为100.0%。【结论】栖架福利笼养下鸡蛋蛋黄奶香味滋味增强、海苔味滋味和糊口减弱,电子鼻硫化物传感器响应值增强,电子舌鲜味和咸味传感器响应值减弱。基于电子鼻和电子舌检测,采用K-最邻近法、支持向量机算法和决策树方法能够判别传统叠层笼养和栖架福利笼养下蛋黄风味差异。