張崇玉 張桂國 伍 念 (山東農業(yè)大學動物科技學院 山東 泰安 271000)
尹朋輝 路緒明 鄭文超 (泰安市新農方舟飼料有限公司 山東 泰安)
麥麩及次粉的DE和ME的估測模型研究
張崇玉 張桂國 伍 念 (山東農業(yè)大學動物科技學院 山東 泰安 271000)
尹朋輝 路緒明 鄭文超 (泰安市新農方舟飼料有限公司 山東 泰安)
本文研究建立了小麥麩和次粉飼料豬的消化能值(DE)和雞的代謝能值(ME)估測模型,建立的模型的相關系數(shù)R達到0.99以上,可以在生產實際中用于估測小麥麩和次粉的豬DE值和雞ME值。
麥麩 次粉 消化能 代謝能 模型
在生產實踐中,遇到的糠麩類飼料特別是小麥麩、次粉、米糠及米糠粕等糠麩類飼料,種類繁多,飼料成分變異大,營養(yǎng)價值高低不同。飼料原料中的成分如水分、灰分、粗蛋白質、粗脂肪、淀粉、粗纖維(CF)、中性洗滌纖維(NDF)、酸性洗滌纖維(ADF)等成分含量的多少都會影響飼料的營養(yǎng)價值,除了測定以上飼料成分外,飼料的DE和ME數(shù)值是評價飼料營養(yǎng)價值的最重要指標??焖贉y定飼料成分、估測麥麩和次粉的DE和ME值一直是困擾在生產實際中使用這些原料的人員心中的難題。
飼料DE和ME的估測公式,國內外也做了一些研究,如張子儀等[1](1981)、李明等[2](2011)、李磊[3]等(2011)等,但此類研究主要在DE或ME與飼料成分某一指標或幾個指標進行回歸,缺少理論基礎??符燁愶暳系闹饕煞质翘妓衔?,占70%左右。筆者近幾年對快速測定飼料中的碳水化合物成分進行了大量研究,解決了用篩網(wǎng)袋法快速測定飼料中CF、NDF、ADF、ADL含量的方法(張崇玉等[4-8]),可以在短時間內進行快速大批量樣品的測定,這使得應用以上指標等建立預測模型成為可能。本文建立了小麥麩和次粉飼料DE和ME的估測模型,歡迎大家使用并驗證之。
1.1 材料 選用不同廠家生產的28個小麥麩、20個次粉,共計48個樣品,分別測定其水分(W)、灰分(CA)、粗蛋白質(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗滌纖維(NDF)、中性洗滌可溶性碳水化合物(NDSC)含量,原料中W、CA、CP和EE含量的測定均采用國標法,NDF的含量測定用篩網(wǎng)袋法(張崇玉等[6]:山東畜牧獸醫(yī),2015(36).9: 20-22),NDSC采用計算得出,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。
1.2 方法 小麥麩和次粉的豬消化能值(DE)與其飼料原料中的可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗滌可溶性碳水化合物、可消化中性洗滌纖維素(DNDF)含量有關,飼料的豬消化能(DE)用以下估測模型計算求得。小麥麩和次粉的豬DE估測模型(1)DE(Kcal/ kg)=5.65CP×80%+9.40EE×80%+4.15NDSC+4.15NDF×40%。式中:CP是飼料中粗蛋白質的含量(g/kg),其消化率豬按80%計算;EE是飼料的粗脂肪含量(g/kg),豬EE消化率假定為80%;NDSC是中性洗滌可溶性碳水化合物的含量(g/kg),主要成分是淀粉,豬的消化率假定為100%;NDF是中性洗滌纖維素的含量(g/kg),其豬的消化率假定為40%,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。小麥麩和次粉的雞代謝能(ME)的數(shù)值與飼料中的可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗滌可溶性碳水化合物有關,小麥麩和次粉的ME用以下估測模型計算求得。小麥麩和次粉飼料的雞ME估測模型(2)ME(Kcal/kg)=4.15CP×80%+9.40EE×80%+4.15NDSC。式中:CP是飼料中粗蛋白質的含量(g/kg),其雞消化率按80%計算;EE是飼料的粗脂肪含量(g/kg),雞EE消化率假定為80%;NDSC是中性洗滌可溶性碳水化合物的含量(g/kg),主要成分是淀粉,其雞消化率假定為100%,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。
2.1 小麥麩和次粉的豬DE值的估測結果 28個小麥麩樣品的飼料分析結果及DE估測值見表1,從表中可以看出,小麥麩樣品間NDF含量差別較大,范圍在32%~56%之間。應用模型(1)估測的豬DE值在2130~2786 kcal/kg之間。20個次粉樣品的飼料分析結果及DE估測值見表2,從表中可以看出,次粉NDF含量差別較大,范圍在17%~ 35%之間。應用模型(1)估測的豬DE值在2718~3203 kcal/kg之間。驗證:2014版中國飼料成分及營養(yǎng)價值表中次粉(CP15.4%)的DE為3270kcal/kg,而用應用模型(1)估測的次粉(CP15.4%)的豬DE3255kcal/kg,二者基本一致。小麥麩(CP14.3%)DE查表值為2230kcal/kg,估測值為2571kcal/kg,后者偏高些,可能是因為查表值是平均值的原因,哪個結果更準尚需進一步實測驗證。
2.2 小麥麩和次粉的豬DE值與NDF的回歸關系 小麥麩和次粉的豬DE值與其NDF含量最為敏感,建立DE與NDF%的回歸方程如下,相關系數(shù)均0.99以上,可用于對小麥麩和次粉的DE值估測。小麥麩:DE=3709.5-28.51 NDF%,n=28,P<0.01,r=0.9945。次粉:DE=3671.4-27.27NDF%,n=20,P<0.01,r=0.9938。小麥麩和次粉:DE=3692.9-28.09NDF%,n=48,P<0.01,r=0.9973。
表1 小麥麩的分析成分及DE、ME估測值
2.3 小麥麩和次粉的雞ME值與NDF的回歸關系 小麥麩和次粉的雞ME值與其NDF含量最為敏感,建立ME與NDF%的回歸方程如下,相關系數(shù)均0.99以上,可用于對麥麩和次粉的雞ME值估測。小麥麩:ME=3514.5-45.12 NDF%,n=28,P<0.01,r=0.9988。次粉:ME=3481.1-44.01NDF%,n=20,P<0.01,r=0.9970。小麥麩和次粉:ME=3501.1-44.78NDF%,n=48,P<0.01,r=0.9992。
表2 次粉的分析成分及DE、ME估測值
3.1 糠麩類飼料營養(yǎng)價值評定應考慮的指標 糠麩類飼料成分除了測定水分、灰分、粗蛋白質、粗脂肪外,更應該準確測定其碳水化合物成分含量如淀粉、中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維等含量,只有把碳水化合物各成分測定準確,才能準確評定其營養(yǎng)價值??符燁愶暳系奶妓衔锟偭繛?0%左右,對其DE或ME值貢獻最大。如何細分糠麩類飼料的碳水化合物,本人認為把糠麩類飼料中的碳水化合物分為中性洗滌可溶性碳水化合物(DNSC)、半纖維素、纖維素含量三大部分較好,木質素含量較少在此可忽略不計。DNSC主要成分是淀粉,可以占到95%以上,所以用DNSC替代淀粉指標,可以省去測定淀粉含量的麻煩,DNSC通過計算可以非常方便的求出NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。用模型(1)可以非常準確預測出豬DE值,用模型(2)可以非常準確的預測出雞ME值,就是因為模型中考慮了可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗滌可溶性碳水化合物(DNSC)、可消化半纖維素或者可消化NDF等幾部分,既有理論基礎,又可進行實踐驗證。
3.2 DE或ME值與NDF的關系分析 糠麩類的DE或ME值與NDF含量非常敏感,與其成負相關,這有其理論基礎的,因為NDF 成分是半纖維素、纖維素和木質素等成分,是豬雞不易消化的成分,特別是雞對其消化率很低,所以NDF含量的高低影響其DE和ME值得大小,同時糠麩類飼料中的NDSC或淀粉含量與NDF含量成反比,NDF含量高造成其淀粉成分含量低,而淀粉含量高低決定著糠麩類飼料DE和ME值大小。所以糠麩類飼料的豬DE值和雞ME值最敏感的影響因子是淀粉含量和NDF含量,這兩個指標是殊途同歸。
(1)糠麩類飼料要測定其NDF含量和中性洗滌可溶性碳水化合物(NDSC)含量,作為評價其營養(yǎng)價值的主要指標??符燁愶暳县iDE和雞ME 值得可用模型(1)和模型(2)進行估測。小麥麩和次粉的DE和ME值可用與其NDF含量的回歸公式進行估測。
[1] 張子儀, 吳同禮. 回歸分析在豬飼料的消化能值評定上的應用[J].畜牧獸醫(yī)學報, 1981, 12(4): 217-22.
[2] 李明, 陳代文等. 生長豬菜籽餅粕消化能與能量消化率預測模型的研究[J]. 動物營養(yǎng)學報, 2011, 23(9): 1483-1489.
[3] 李磊, 賈剛, 吳秀群等. 糠麩餅粕飼料原料凈能預測及其對生長豬生長性能、氮和能量利用的影響[J]. 動物營養(yǎng)學報, 2011, 23(10): 1800-1805.
[4] 張崇玉. 飼料中的酸性洗滌纖維和木質素含量的快速測定[J]. 山東畜牧獸醫(yī). 2014, 35(8): 8-9.
[5] 張崇玉. 聚酯纖維濾網(wǎng)袋法快速測定飼料中粗纖維含量的研究[J].山東畜牧獸醫(yī). 2014, 35(12): 9-10.
[6] 張崇玉. 飼料中的粗纖維、NDF、ADF和ADL含量的快速測定方法[J]. 山東畜牧獸醫(yī). 2015, 36(8).
[7] 張崇玉. 聚酯纖維篩網(wǎng)袋法測定飼料纖維素與木質素含量的重復性和準確性研究[J]. 山東畜牧獸醫(yī), 2016(37): 1-3.
[8] 張崇玉等. 聚酯篩網(wǎng)袋法測定飼料中的CF和NDF含量的精密度研究[J]. 山東畜牧獸醫(yī), 2016(37)8: 1-3.
S816.44
A
1007-1733(2017)01-0006-02
2016–09–21)