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[家禽] 肉雞飼料凈能體系的價值與凈能預測方法

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發表于 2020-6-28 09:50:55 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
文獻來源:本文發表于《廣東飼料

肉雞飼料凈能體系的價值與凈能預測  

萬建美[1],孫相俞2
(1臨沂科技職業學院/山東久久和牧農牧集團,山東臨沂276000;2山東質德農牧有限責任公司,山東聊城252000)

摘要  
能量水平是影響肉雞飼料配方成本的重要指標之一。家禽凈能體系(NE)是否比代謝能體系(ME)更有優勢的爭論由來已久,至今尚無定論。到目前為止,還沒有一套可以在肉雞生產中實際應用的飼料原料凈能數據庫公開發表。盡管代謝能在家禽營養中被廣泛應用,但是蛋白質、脂肪和碳水化合物等養分在肉雞體內用于能量沉積的代謝效率是不同的。近年來,歐洲(特別是法國)和澳洲學者提出了通過回歸方程預測肉雞飼料NE值的方法。這些回歸方程中包含飼料的概略化學成分或可消化化學成分。本文綜述了肉雞凈能體系的價值,并總結了肉雞飼料原料的凈能值的預測方法以供配方應用參考。

關鍵詞:肉雞;代謝能;凈能;預測方程
The Value of Net Energy System in Broilersand Net Energy Prediction of Feedstuffs
WAN JianMei1,SUN XiangYu2
(1LinyiUniversity of Science and Technology/Shandong Jiujiuhemu Agriculture andLivestock Group, Linyi 276000, Shandong; 2ShandongZhide Agricultrue and Livestock Co., Ltd., Liaocheng 252000 Shandong)

Abstract: The dietary energyconcentration is one of the most important factors affecting feed cost. Therehas been a long-lasting debate as to whether net energy (NE) or metabolizableenergy (ME) is preferable. Until now, there has not been a set of net energydatabase of feedstuffs for broilers published. Although the ME system is nowwidely used in broiler nutrition, the efficiencies of digestible protein, fatand carbohydrate for energy deposition are different. Recently, researchersfrom Europe (especially France) and Australia suggested that the NE of feed canbe predicted from equations which configured with chemical composition offeedstuffs or digestible nutrients of feedstuffs. At present, the value of thenet energy system for broilers and the method of NE prediction are summarized.

Key words: broiler; metabolizableenergy; net energy; prediction equations

1、引言  

飼料成本約占畜禽生產成本的60%以上,是生產成本最重要的組成部分,而飼料能量又是飼料成本中占比最大的部分(約80%),非常規原料的使用也會影響飼糧的能量利用效率,因此準確評估飼料原料的能值對設計最低成本飼料配方并滿足動物的能量需要而言是非常重要的。通常,家禽飼料原料的能量評估是采用代謝能體系(ME)。然而,由于凈能(NE)體系考慮了不同營養成分代謝利用率的差異,因此凈能是最接近飼料真實能值的。在凈能體系中,動物的能量需要量和飼料的能值是在同一基礎上表示的,因此理論上講,它不受飼料特性的影響,可加性更強。因此,本文的目的是:(1)綜述肉雞凈能體系的價值所在;(2)總結肉雞飼料原料的凈能值的預測方法以供配方應用參考。

2、家禽凈能體系的價值  

NE已經在反芻動物和豬營養中得到廣泛應用,但是在家禽營養中還沒有得到實際應用。對于家禽,由于糞便和尿液在通過泄殖腔時混合在一起,因此,家禽營養在絕大多數時候是采用表觀氮校正代謝能(AMEn)。通常,家禽的AMEn可以根據飼料的可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE或DEEh)和可消化碳水化合物(DNFE)含量計算得出[1, 2]。其中,碳水化合物組分還可進一步細分為淀粉(STA)、糖(SUG)和非淀粉多糖(NSP)[3-5]。就反芻和豬而言,消化能(DE)或ME轉化為NE的效率受纖維消化率的影響[6],因此用NE代替DE或ME具有較大的實際意義。此外,豬的DE和ME體系高估了蛋白的能值而低估了脂肪的能值。然而,家禽對纖維的消化率非常低,這使得NE/ME的變異減小,因此NE在家禽營養中的應用未引起足夠的興趣,而且研究很少[7, 8],還不確定使用NE體系是否可改善預測家禽生產性能的準確度和降低飼料成本。

Noblet等[9, 10]進行了系列試驗,考察了飼糧組成(蛋白、脂肪和NDF)對肉雞產熱及NE/ME的影,并對INRA的肉雞試驗數據進行了匯總(表 1)[10]。結果發現,飼糧蛋白水平對肉雞的絕食代謝產熱(FHP)和NE/ME沒有影響(表2),這一點與豬明顯不同。盡管用脂肪替換淀粉后NE/ME值在數據上是增加的,但是差異不顯著。肉雞飼糧中高水平的不可消化纖維也沒有顯著改變HP和NE/ME。總的來看,這些試驗結果表明肉雞飼糧主要成分的變化并不會顯著影響ME轉換為NE的效率,也就是說能量體系(ME或NE)并不會顯著影響肉雞飼糧或原料有效能值的排序,但會影響營養素或飼料原料相對營養價值(表 3)。



研究已經表明脂肪對蛋雞有額外的能量價值,但是在肉雞上的研究結果還存在爭議[3]。目前,荷蘭和巴西已經開發了改進的AME體系,這些體系考慮了營養素的利用效率[1, 2],但是還沒有實際應用的凈能體系。到目前為止,僅有為數不多的研究人員進行了肉雞凈能體系的動物試驗,并與代謝能體系進行了比較(表 4)。不難發現,大多數試驗中所用的凈能值是基于經驗數據或理論數據的預測,基于實測數據建立的模型非常少。那么,這些試驗結果的說服力就值得懷疑,我們還需要更多試驗標準統一的動物試驗評估。盡管這些研究還不能充分證明NE體系和ME體系哪個更有價值,但是為準確估計原料和飼糧的ME值和NE值提供了很好的參考思路。



3、肉雞飼料凈能值的預測  

NE體系還沒有被家禽行業采用的主要原因是缺乏可靠的數據。家禽AMEn值的測定較為容易,批量測定的成本也可以接受,而飼料NE值的評估則耗時費力、數據差異大,且不能例行性地實施。如何較簡便、準確地估計原料和飼料的ME和NE值是生產中最為關心的問題。由于飼糧養分的消化率受養分間相互作用的影響,而且能量的代謝利用也受飼糧化學組成特性的影響。因此,多年前建立的舊的ME或NE預測方程可能并不能反應飼糧營養水平、添加劑、當代肉雞消化及代謝特點的潛在影響。從實際應用的角度出發,為了最大可能地避免飼料和原料NE值預測出現偏差,能量平衡試驗有必要選擇遺傳背景相似的動物進行(即性別、品種和體重等相同),將環境溫度控制在溫度適中區進行試驗,以此減少動物行為差異造成的數據變異性,并給試驗動物飼喂營養平衡的飼糧,且使能量攝入量相同,這樣可以讓動物充分展現其生長性能[10]。在這種情況下,對絕食代謝產熱(FHP)的估計誤差只會影響原料的絕對NE值,而不會影響這些原料能值含量的排序[10]。也就是說,原料NE值的測定不能通過飼喂單一飼料原料的方式進行,因為單一飼料原料的化學組成往往與營養平衡的全價飼料有著巨大的差異。生產中,NE體系的應用直接依賴于以可消化養分為基礎建立的NE預測方程。由于模型引入的營養指標不盡相同、試驗動物的品種及生長階段等差異,因此很難對不同研究人員建立的能量估測方程進行直接比較分析。

Cerrate,Ekmay, England和Coon [17]用0-21日齡的肉公雞測定了3組飼糧的AMEn和NE值(第1組EE:6、8、12和13%;第2組CP:24、27.5和31%;第3組NDF:14、16和18%)。蛋白、脂肪和碳水化合物的NE/AMEn值分別為0.757、0.867和0.680,這與Carré,Lessire和Juin [5]的研究結果非常相近(表 5)。進一步分析發現,NE/AME和NE/AMEn與飼糧可消化脂肪含量呈正相關,機體脂肪沉積量與可消化脂肪及可消化碳水化合物攝入量呈正相關,機體蛋白沉積量與飼糧可消化蛋白和可消化脂肪攝入量呈正相關[17]。熱增耗也受可消化養分的影響,影響最大的是可消化蛋白,其次是可消化淀粉和可消化NDF,可消化脂肪影響最小。這意味著肉雞飼糧中的脂肪含量及其可消化性有著非常重要的實際生產意義,設計配方時應更注重蛋白、脂肪及碳水化合物之間的比例關系與可消化性。脂肪的來源和水平可能會影響飼糧蛋白質的利用效率,特別是高蛋白飼糧[22],碳水化合物也有類似的影響。



Carré, Lessire和Juin [4],Carré, Lessire和Juin [5]利用30種不同的飼糧建立預測肉雞AMEn和NE的方程。結果發現蛋白質和脂肪的NE/ME值在不同回歸預測方程間的差異非常小。蛋白質NE/AME和NE/AMEn平均值分別為0.680和0.760,脂肪NE/AME和NE/AMEn平均值分別為0.849和0.862,碳水化合物組分NE/AME和NE/AMEn值的差異則比脂肪大很多。淀粉、總糖、蔗糖+葡萄糖和可發酵糖(半乳寡糖和乳糖)的NE/AMEn值分別為0.798、0.633、0.690和0.602。非細胞壁碳水化合物(NCC)NE/AMEn平均值為0.798(表 6)。



許多研究表明,肉雞飼糧的NE/ME不受飼糧組成的影響,即使這些飼糧的粗蛋白含量和組成有很大的差異[11-13]。由于肉雞對纖維的消化率很低,因此纖維不會對NE/ME的變異產生值得關注的影響[4, 5]。通過飼糧化學組成或可消化養分含量來預測飼糧代謝能和凈能是種經濟易行的方法。飼糧的化學組成可以例行性地實測,其消化率可以通過動物試驗實測,然后建立可靠的預測養分消化率的回歸預測方程。通過實測或預測的可消化養分含量計算飼糧的代謝能和凈能值可能是實際生產中最有效的可靠的應用方法。

研究人員給出的預測肉雞飼糧或原料凈能值的方法都很相似[5, 7]。首先我們通過飼糧或原料的可消化養分含量來預測AME或AMEn。然后結合代謝能和可消化養分含量來預測飼糧或原料的NE值。在此,根據 6的數據,舉例簡述預測步驟如下:

方法一:
(1)首先利用 6中各營養素的能量轉換效率系數計算原料的NE預測和AMEn預測值。
(2)結合原料實際的AMEn實際值計算該原料的NE實際值,即NE實際=AMEn實際×NE預測/AMEn預測。



方法二:
(1)首先根據CVB(2019)的AMEn估算公式計算原料的代謝能,公式如下:
家禽:MEpo (kcal/kg) = 4.31 xDCP + 9.28 x DCFAT + 4.14 x DNFE
蛋雞:MEla (kcal/kg) = 4.31 xDCP + 10.67 x DCFAT + 4.14 x DNFE
肉雞(2007年以前):MEbr (kcal/kg) = 3.72 *DCP + 9.28* DCFATh + 4.14 * DNFEh
肉雞(最新):MEbr (kcal/kg) =4.31*DCP + 9.28*DCFATh + 4.14*D(STA+SUG) + 3.52*LA
其中各可消化營養成分的單位為 g/kg。

(2)根據 6中最后一列各可消化養分AMEn轉NE的效率參數得到如下凈能估算公式:
家禽:MEpo (kcal/kg) = 4.31*0.76x DCP + 9.28*0.862 x DCFAT + 4.14*0.683 x DNFE
蛋雞:MEla (kcal/kg) = 4.31*0.76x DCP + 10.67*0.862 x DCFAT + 4.14*0.683 x DNFE
肉雞(2007年以前):MEbr (kcal/kg) = 3.72*0.76* DCP + 9.28*0.862* DCFATh + 4.14 *0.683* DNFEh
肉雞(最新):MEbr (kcal/kg) = 4.31*0.76*DCP+ 9.28*0.862*DCFATh + 4.14*0.332*DSTA+ 4.14*0.262*SUG + 3.52*0.223*LA
其中各可消化營養成分的單位為 g/kg。

利用概略養分或可消化養分含量直接計算NE預測和AMEn預測[4, 5]。當預測方程采用可消化養分含量時,計算出的NE預測和AMEn預測也更為準確。這里需要注意的是,絕大多數配方師都有一套自己熟悉的原料AME或AMEn數據庫,這些數據往往是根據多年生產經驗數據修正過的。將這些值作為AME實際或AMEn實際值有助于確保配方設計的質量。對于沒有接觸過的非常規原料,則可以暫時將預測值設定為實際使用值。同理,采用來源于同一個研究建立的回歸方程預測代謝能的凈能轉換效率值NE預測/AMEn預測也有助于減少試驗誤差。計算示例見表 7。在肉雞原料凈能測定方面,國內學者也做了一些工作,通過呼吸測熱裝置或比較屠宰試驗,用替代法測定了玉米[21, 23, 24]、豆粕[21, 23, 25]、棉粕[21, 26-28]、DDGS[21]、菜粕[21, 26, 27]、麥麩[26]、米糠[26]等飼料原料的凈能值。

4、結論與展望  

綜上所述,與代謝能體系相比,盡管肉雞凈能體系并不會改變常用原料的相對能值排序,但是會改變原料相對能值的大小,這在評估原料的性價比時是有經濟意義的。如何建立統一標準的肉雞飼糧和原料的凈能評估方法是當前最為緊迫的工作,也是下一步通過動物實驗評估和比較代謝能和凈能體系優劣的前提。選擇遺傳背景相似的動物進行(即性別、品種和體重等相同),將環境溫度控制在溫度適中區進行試驗,以此減少動物行為差異造成的數據變異性,并給試驗動物飼喂營養平衡的飼糧,這樣可以讓動物充分展現其生長性能,消除因營養不平衡造成的能值測定誤差。根據統一標準條件下進行的動物試驗結果,建立以飼糧或原料化學組分或可消化養分為指標的預測方程是推動凈能實際應用的最為可行的方法。

參考文獻(略)   

來源:營養薈01
作者:
萬建美 知秋小魚 Micronutrient
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