Mikotoksini učestalo kontaminiraju i hranu ljudi i hranu za životinje, ponajprije žitarice i proizvode na bazi žitarica. Citrinin je mikotoksin kojeg sintetiziraju pojedine plijesni iz roda ...Penicillium, Aspergillus i Monascus, među kojima ga najviše sintetizira P. citrinum. S obzirom na nedostatnost podataka o razinama citrinina u žitaricama, u okviru ovog istraživanja analizirane se njegove koncentracije u kukuruzu (n=158) s obiteljskih poljoprivrednih gospodarstava u Hrvatskoj tijekom petogodišnjeg razdoblja (2017.-2021.). Tijekom petogodišnjeg razdoblja citrinin je detektiran u 25,3 % uzoraka kukuruza prikupljenih na području cijele
Hrvatske. Najveća prosječna koncentracija utvrđena je 2016. godine (162,9±162,0 μg/ kg) te 2020. godine (154,9±358,8 μg/kg), a najveća koncentracija od 968,6 μg/kg određenajeu2020.godiniuuzorkukukuruza uzorkovanom na području južne regije Hrvatske.Sobziromnautvrđenuznačajniju kontaminaciju pojedinih uzoraka, može se zaključiti o nužnosti sustavnog nadzora citrinina u hrani za ljude i u hrani za životinje, kao i definiranju najvećih dopuštenih količina ovog mikotoksina u okviru zakonodavstva.
Travnjaci kao izvor krme Andreata-Koren, Marcela
Glasnik Zaštite Bilja,
07/2021, Letnik:
44, Številka:
4
Journal Article
Recenzirano
Odprti dostop
U radu su prikazane vrste travnjačkih površina na kojima se proizvodi krma za hranidbu domaćih životinja te njihovi potencijali što se tiče količine i kvalitete krme. Proizvodnja travnjačke krme može ...se podijeliti na krmu proizvedenu na trajnim travnjacima i sijanim travnjacima. Trajni travnjaci Hrvatske obiluju biljnim vrstama, nastali su uglavnom samozasijavanjem nakon krčenja ili paljenja šuma ili su to površine na kojima je nekad davno zasnovan travnjak. Imaju izrazito različiti floristički sastav što je uvjetovano razvojem na različitim staništima i utjecajem čovjeka koji ih oblikuje svojim djelovanjem (košnja, napasivanje i različita vrsta i razina meliorativnih i agrotehničkih mjera). Prinosi i kvaliteta krme znatno variraju, ovisno razvijaju li se na močvarnim, nizinsko/dolinskim, brdskim i planinskim travnjacima. Najkvalitetnija krma je na nizinskim travnjacima. S druge strane, sijani travnjaci zasnivaju se sjetvom manjeg broja kvalitetnih i produktivnih biljnih vrsta koje su pogodne za određeno stanište uz primjenu odgovarajućih agrotehničkih mjera i načina korištenja, a samim time imaju potencijal za stvaranje većih prinosa kvalitetne biljne mase. Zaključno se može reći da su trajni travnjaci Hrvatske različitog florističkog sastava, a time i produktivnosti i kvalitete krme, često s nekvalitetnim pa i škodljivim biljnim vrstama, ali se na pojedinima razvijaju i različite ljekovite i aromatske biljne vrste koje mogu dati specifičnost stočnim proizvodima. Sijani travnjaci imaju potencijal postizanja visokih prinosa kvalitetne krme, oskudne su biološke raznolikosti.
The paper presents the types of grassland on which forage is produced for feeding domestic animals and their potentials in terms of quantity and quality of forage. Grass forage production can be divided into forage produced on permanent grasslands and on arable land (sown grasslands). Croatia's permanent grasslands are rich in plant species, they were formed mainly by self-seeding after deforestation or burning of forests, or they are areas on which a grassland was once sawn. They have extremely different floristic composition which is conditioned by the development in different habitats and the influence of man who shapes them by his actions (mowing, grazing and different types and levels of reclamation and agrotechnical measures). Yields and forage quality vary considerably, depending on whether they are developed on wetland, lowland / valley, hilly and mountain grasslands. The best quality forage is on lowland grasslands. On the other hand, sown grasslands are based on sowing a small number of quality and productive plant species that are suitable for a particular habitat with the application of appropriate agrotechnical measures and methods of use, and thus have the potential to create higher yields of quality plant mass. In conclusion, it can be said that perennial grasslands in Croatia have different floristic composition, and thus productivity and quality of forage, often with poor quality and even some harmful plant species, but some of them develop different medicinal and aromatic plant species that can give specificity to livestock products. Sown grasslands have the potential to achieve high yields of quality forage, poor in biodiversity.
In this study, the effects of four control parameters, i.e., the cutting speed (vc), feed per tooth (f), depth of cut (ap), and flow rate of the cutting fluid (Q), on the surface roughness (Ra) and ...cutting force (Fc) were investigated in the slot milling of titanium alloys (Ti-6Al-4V). The effects of the control parameters were determined by a statistical analysis. In addition, RSM models for Ra and Fc during machining under three cooling/lubrication conditions, i.e., dry, flood, and minimum quantity lubrication (MQL), were obtained. The results revealed that both Ra and Fc are sensitive to changes in f, ap and Q. It was found that the MQL condition generates lower values of Ra where the surface roughness value is 0.227 µm. By contrast, Fc values under the MQL condition were close to those of the flood condition and at times even better. The machining performance at a cutting-fluid flow rate of 36 mL/h under the MQL condition was found to be the best under certain machining conditions. MQL was found to be an effective alternative technique for conventional conditions when machining Ti-6Al-4V.
Utilize R to uncover hidden patterns in your Big Data. Perform computational analyses on Big Data to generate meaningful results Get a practical knowledge of R programming language while working on ...Big Data platforms like Hadoop, Spark, H2O and SQL/NoSQL databases, Explore fast, streaming, and scalable data analysis with the most cutting-edge technologies in the marketWho This Book Is For This book is intended for Data Analysts, Scientists, Data Engineers, Statisticians, Researchers, who want to integrate R with their current or future Big Data workflows. It is assumed that readers have some experience in data analysis and understanding of data management and algorithmic processing of large quantities of data, however they may lack specific skills related to R.What You Will Learn Learn about current state of Big Data processing using R programming language and its powerful statistical capabilities Deploy Big Data analytics platforms with selected Big Data tools supported by R in a cost-effective and time-saving manner Apply the R language to real-world Big Data problems on a multi-node Hadoop cluster, e.g. electricity consumption across various socio-demographic indicators and bike share scheme usage Explore the compatibility of R with Hadoop, Spark, SQL and NoSQL databases, and H2O platformIn Detail Big Data analytics is the process of examining large and complex data sets that often exceed the computational capabilities. R is a leading programming language of data science, consisting of powerful functions to tackle all problems related to Big Data processing. The book will begin with a brief introduction to the Big Data world and its current industry standards. With introduction to the R language and presenting its development, structure, applications in real world, and its shortcomings. Book will progress towards revision of major R functions for data management and transformations. Readers will be introduce to Cloud based Big Data solutions (e.g. Amazon EC2 instances and Amazon RDS, Microsoft Azure and its HDInsight clusters) and also provide guidance on R connectivity with relational and non-relational databases such as MongoDB and HBase etc. It will further expand to include Big Data tools such as Apache Hadoop ecosystem, HDFS and MapReduce frameworks. Also other R compatible tools such as Apache Spark, its machine learning library Spark MLlib, as well as H2O.Style and approach This book will serve as a practical guide to tackling Big Data problems using R programming language and its statistical environment. Each section of the book will present you with concise and easy-to-follow steps on how to process, transform and analyse large data sets.
Višak bjelančevina i nedostatak energije u obroku koza uzrokuje višak dušičnih tvari u buragu uz oslobađanje amonijaka te porast koncentracije ureje u krvi i mlijeku, što nepovoljno utječe na ...proizvodnju i preradbene osobine mlijeka, zagađenje okoliša i reprodukcijske odlike koza. Cilj istraživanja bio je utvrditi utjecaj kratkoročne (30 dana) promjene sadržaja sirovih bjelančevina (SB) u krmnoj smjesi na dnevnu količinu mlijeka (DKM), koncentraciju ureje (U) i omjer masti i bjelančevina (M/B) u kozjem mlijeku. Preliminarno istraživanje provedeno je na 72 alpina koze, grupirane u tri skupine, s po 24 nasumično odabrane koze. Od jarenja do odbića, koze su hranjene istim obrokom (12 % SB), nakon čega je uslijedilo razdoblje kratkoročne hranidbe s različitim udjelom SB u krmnoj smjesi: (S-1=14 % nizak udio, S-2=16 % optimalan i S-3=18 % visok udio). Povećanje SB u krmnoj smjesi za 2 %, 4 % i 6 % imalo je za posljedicu povećanje DKM za: 1,29 L, 1,48 L i 1,91 L, kao i koncentracije ureje za: 16, 26 i 30 mg/100 mL. Omjer M/B smanjio se u S-1, S-2 i S-3 skupini s 1,55 na 1,24; s 1,53 na 1,18 i s 1,39 na 1,12. Optimiziranje hranidbe u pogledu racionalnijeg uravnoteženja bjelančevina kao najskuplje hranjive tvari obroka, izbalansiranosti energijom i bjelančevinama, kao i utvrđivanje fizioloških granica koncentracije ureje u mlijeku, preduvjet su intenzivne proizvodnje kozjeg mlijeka.
Razmere, primerne za uspevanje vinske trte, najbolje ponazarja vsota povprečnih dnevnih temperatur višjih od 10 0C (TS10) v obdobju od aprila do septembra. Padavinske razmere obravnavanega območja v ...rastni sezoni so predstavljene s pomočjo podatkov o količini padavin, vlažnostne razmere od junija do avgusta pa s pomočjo Seljaninovega hidrotermičnega koeficienta (HTC). Vrednosti HTC pritrjujejo znanemu dejstvu, da spada Južna Moravska med najbolj sušna območja na Češkem. Posebna pozornost je v prispevku namenjena tudi vinski letini in vremenskim pogojem v letu 1997, ki je bilo z meteorološkega vidika neobičajno.
Analiza i usporedba klimatskih uvjeta otkopa u gornjim i donjim horizontima rudnika „Trepča” u Stantërgu osnovni je princip kontrole i poboljšanja klimatskih uvjeta jer se na temelju tih podataka ...osiguravaju dovoljne količine svježega zraka na rudničkim radnim mjestima. Problem mikroklime u raznim podzemnim rudarskim radovima zahtijeva kontinuirana mjerenja na glavnim radilištima, stoga su za više horizonte korištena dosadašnja mjerenja ventilacijskih parametara, a za pojedina radilišta u dubljim horizontima korištena su novija mjerenja za vremensko razdoblje do 2021. godine. Mjerenja su obavljena na različitim postajama različitih horizonata, izrađena je baza podataka prema dobivenim vrijednostima te dijagrami za dva mikroklimatska parametra (temperatura i vlažnost zraka). Znanstvena analiza tih podataka omogućuje procjenu klimatskih parametara i mogućnosti njihova poboljšanja, predstavljenih u ovome radu. Prikazani rezultati pokazuju da za poboljšanje klimatskih uvjeta u rudniku „Trepča” u Stantërgu nije dovoljno samo promijeniti ventilacijski sustav, već je potrebno i pravilno rasporediti (regulirati) dovoljnu količinu svježega zraka prema otkopnim radilištima, onim postojećim i planiranim u budućnosti. To je potrebno radi povoljnijih uvjeta rada, ponajprije klimatskih parametara, čime se postiže i veća produktivnost rada.
Cilj ovog istraživanja bio je praćenje muznih svojstava krava Jersey pasmine tijekom razdoblja laktacije te utvrditi utjecaj parametara muznih svojstava na produljenje sisa izazvano mužnjom ...uzrokovano mužnjom (MITP; %). U tu svrhu su tijekom razdoblja laktacije određivani muzni parametri i duljina sisa u 43 krave Jersey pasmine. Pritom se određivao utjecaj količine mlijeka, vremena mužnje, brzine otpuštanja mlijeka, prosječnog protoka mlijeka te protoka mlijeka u različitim stadijima laktacije na produljenje sisa izazvano mužnjom. Jersey krave na kojima je provedeno istraživanje imale su prosječnu dnevnu količinu mlijeka od 16,8 kg uz prosječno trajanje mužnje od 5 min. Prosječan protok mlijeka iznosio je 1,73 kg min-1, a pojava bimodalnog protoka mlijeka bila je 23,8 %. Muzna svojstva pokazala su statistički značajan utjecaj na MITP. Količina mlijeka, brzina otpuštanja mlijeka i protok mlijeka na početku mužnje utjecali su na MITP oba para sisa, dok su prosječan protok mlijeka i protok mlijeka tijekom druge minute mužnje značajno utjecali samo na MITP vrijednosti prednjih sisa. Nadalje, nakon druge minute mužnje, MITP se nije pokazao ovisnim ni o trajanju mužnje, niti o protoku mlijeka, ali je bio pod jakim utjecajem količine mlijeka te varijacijama u protoku zabilježenim na početku mužnje. Više vrijednosti MITP zabilježene su kod viših količina mlijeka, bržeg otpuštanja mlijeka, normalnog protoka mlijeka na početku mužnje i brzih protoka mlijeka tijekom mužnje. Stoga se može reći kako su poželjna muzna svojstva uzrokovali više MITP vrijednosti. Prema rezultatima ovog istraživanja visok stupanj produljenja sisa tijekom mužnje bi se mogao protumačiti kao dobar znak za procjenu učinkovitosti mužnje.
PDF
