Определение содержания сырого протеина в жмыхах по потокам фотолюминесценции

Определение белка в кормах методом фотолюминесцентной спектроскопии позволит существенно ускорить процесс приготовления кормов. Исследования проведены с целью анализа зависимостей параметров фотолюминесценции подсолнечного и соевого жмыхов от содержания в них сырого протеина для определения информативных параметров и спектральных диапазонов. Эксперимент проводили на дифракционном спектрофлуориметре СМ 2203. Определяли спектральные характеристики возбуждения и спектральные характеристики фотолюминесценции измельченных до 1,8 мм частиц подсолнечного и соевого жмыхов с различным содержанием сырого протеина. Рассчитали интегральные параметры спектров – поглощательную способность и поток фотолюминесценции. Спектральные характеристики возбуждения исследуемых кормов расположены в области 300…500 нм и являются суперпозицией максимумов на длинах волн 290, 362, 414/424 нм и более слабого на 485 нм. Выявили, что с увеличением содержания протеина спектральная поглощательная способность жмыха возрастает. Зависимости интегральных потоков фотолюминесценции от содержания протеина статистически достоверны (коэффициенты детерминации – 0,84…0,99) и могут быть аппроксимированы линейными уравнениями регрессии. Для фотолюминесцентного определения содержания сырого протеина в подсолнечном жмыхе наиболее подходящими длинами волн возбуждающего излучения являются 362 и 414 нм, в соевом жмыхе – 362 и 424 нм. При создании единой методики целесообразно использовать длину волны возбуждения 362 нм и регистрировать поток фотолюминесценции в диапазоне 410…600 нм. Полученные спектральные параметры и уравнения регрессии могут быть использованы для создания экспрессных приборов контроля кормов и совершенствования технологических процессов при приготовлении кормовых смесей.

1. Martins L.F., Wasson D.E., Hristov A.N. Feeding dairy cows for improved metabolism and health. Animal Frontiers. 2022;12(5):29-36. https://doi.org/10.1093/af/vfac059

2. Moorby J.M., Fraser M.D. Review: New feeds and new feeding systems in intensive and semi-intensive forage-fed ruminant livestock systems. Animal. 2021;15:100297. https://doi.org/10.1016/j.animal.2021.100297

3. Untea A.E., Saracila M., Vlaicu P.A. Feeding strategies and nutritional quality of animal products. Agriculture. 2023;13(9):1788. https://doi.org/10.3390/agriculture13091788

4. Рыжкова Г.Ф., Ярован Н.И., Милюкова М.В. Влияние соевой муки в рационах коров в период лактации на химический состав молока и молочную продуктивность // Ветеринария и кормление. 2022. № 1. С. 48-51. https://doi.org/10.30917/ATT-VK-1814-9588-2022-1-11

5. Мартынов В.А., Ломова Т.Г. Роль энергопротеиновой добавки в кормлении лактирующих коров // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2022. № 4 (65). С. 147-152. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-65-4-147-152

6. Meneses J.A.M., Nascimento K.B., Galvão M.C. et al. Protein supplementation during mid-gestation affects maternal voluntary feed intake, performance, digestibility, and uterine blood flow of beef cows. Journal of Animal Physiology and Animal Nutrition. 2024;108(6):1678-1691. https://doi.org/10.1111/jpn.14001

7. Doran M.J., Mulligan F.J., Lynch M.B. et al. Effects of protein supplementation strategy and genotype on milk production and nitrogen utilisation efficiency in late-lactation, spring-calving grazing dairy cows. Animals. 2023;13(4):570. https://doi.org/10.3390/ani13040570

8. Ghaffari M.H., Drackley J.K., Kertz A.F. Invited review: Unlocking growth and development potential in dairy calves through precision protein feeding. Journal of Dairy Science. 2025;108(7):6601-6616. https://doi.org/10.3168/jds.2025-26419

9. Oancea A.G., Dragomir C., Cismileanu A. The effects of minor oilseeds cakes on rumen metabolism and productive performances of ruminants. Archiva Zootechnica. 2022;25(2):130-157. EDN: VWLVDZ

10. Туктафулин Г.С., Гогаев О.К., Годжиев Р.С., Накастхоева Х.А. Перспективы использования сои в кормлении лактирующих коров // Известия Горского государственного аграрного университета. 2020. Т. 57, № 2. С. 56-60. EDN: RNFMRX

11. Кандроков Р.Х., Поречная Е.С., Смирнова А.Р. Переработка соевого шрота и жмыха в муку и отруби // Вестник АПК Верхневолжья. 2022. № 4 (60). С. 92-99. https://doi.org/10.35694/YARCX.2022.60.4.011

12. Туктафулин Г.С., Гогаев О.К., Годжиев Р.С. Использование сои в рационах высокопродуктивных коров // Известия Горского государственного аграрного университета. 2019. Т. 56, № 2. С. 62-66. EDN: SRBHUX

13. Janocha A., Milczarek A., Pietrusiak D. et al. Efficiency of soybean products in broiler chicken nutrition. Animals. 2022;12(3):294. PMCID: PMC8833819

14. Johannsen J.C., Nørgaard J.V., Theil P.K. et al. Effects of a high protein starter diet with fermented soybean cake on growth performance of organic pigs weaned outdoor. Livestock Science. 2023;267:105141. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105141

15. Усеня Ю.С., Садовская А.В., Филатова Л.В. и др. Перспективы использования вторичных продуктов переработки масличных культур для обогащения пищевых концентратов // Пищевая промышленность: наука и технологии. 2020. Т. 13, № 1 (47). С. 28-35. EDN: MNEHDE

16. Da Silva Oliveira V., Barbosa A.M., De Andrade E.A. et al. Sunflower cake from the biodiesel industry in the diet improves the performance and carcass traits of nellore young bulls. Animals. 2022;12(23):3243. PMCID: PMC9741455

17. Hayes M. Measuring protein content in food: an overview of methods. Foods. 2020;9(10):1340. PMCID: PMC7597951

18. Karimi F., Hamidian Y., Behrouzifar F. et al. An applicable method for extraction of whole seeds protein and its determination through Bradford’s method. Food and Chemical Toxicology. 2022;164:113053. https://doi.org/10.1016/j.fct.2022.113053

19. Rizvi N.B., Aleem S., Khan M.R., Ashraf S., Busquets R. Quantitative estimation of protein in sprouts of Vigna radiate (Mung Beans), Lens culinaris (Lentils), and Cicer arietinum (Chickpeas) by Kjeldahl and Lowry methods. Molecules. 2022;27(3):814. PMCID: PMC8839272

20. Mcclements D.J., Kinchla A.J., Nolden A.A. et al. Methods for testing the quality attributes of plant-based foods: Meat-and processed-meat analogs. Foods. 2021;10(2):260. PMCID: PMC7911933

21. Попов В.С., Шеленга Т.В., Блинова Е.В., Хорева В.И. Применение БИК-спектроскопии для определения основных биохимических показателей качества зерна у овса песчаного // Биотехнология и селекция растений. 2024. Т. 7, № 2. С. 31-41. https://doi.org/10.30901/2658-6266-2024-2-o1

22. Aulia R., Amanah H.Z., Lee H. et al. Protein and lipid content estimation in soybeans using Raman hyperspectral imaging. Frontiers in Plant Science. 2023;14. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1167139

23. Беляков М.В. Оптические люминесцентные свойства семян сельскохозяйственных растений // Агрофизика. 2024. № 4. С. 72-78. https://doi.org/10.25695/AGRPH.2024.04.09

24. Matveeva T.A., Sarimov R.M., Persidskaya O.K. et al. Application of fluorescence spectroscopy for early detection of fungal infection of winter wheat grains. AgriEngineering. 2024;6:3137-3158. EDN: JEGUAV

25. Donaldson L. Autofluorescence in plants. Molecules. 2020;25:2393. EDN: GGFWPV PMCID: PMC7288016