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家禽饲料代谢能的评定技术 木屑颗粒机|秸秆颗粒机|秸秆压块机|木屑制粒机|生物质颗粒机|富通新能源 / 13-11-02

    家禽饲料代谢能的评定是家禽饲料营养价值评定中一个极其重要的内容,是研究家禽营养需要量的基础,也是配制最佳饲料配方的关键,对提高家禽的生产效率、节约饲料资源具有重要意义。因此,探索家禽饲料代谢能的快速、简便、准确的评定方法一直是动物营养研究中的热点。世界各国的营养学家们经过几十年的探索和努力,摸索出了许多科学、实用的代谢能测定方法,将这些方法归类主要有常规法、快速测定法和体外法等。
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1、代谢能的常规测定方法
    代谢能的常规测定方法是采用代谢试验,即给试禽饲喂待测饲料,根据饲料摄入量和排泄物量来计算饲料代谢能(ME),常用于测定饲料的表观代谢能(AME)。
1.1饲喂方法
    试禽以单只或一组为一个重复,每种饲料设若干重复。前3d为适应期,饲喂待测饲料,以排空消化道中以前的饲料食糜,正式期3~5d,自由采食和饮水,记录饲料摄入量,同时收集排泄物,分析测定饲料和排泄物的能量,进而计算饲料的AME值。对一些适口性较好的谷物籽实等,可直接使用单一饲料,对AME值无显著影响,但应添加少量矿物质和维生素为宜;对一些养分不平衡、适口性差的饲料,若单一饲喂会引起试禽代谢失调,则应采用套算法,即用部分待测饲粮替代基础饲粮,通过两者的能值和待测饲料替代基础饲粮的比例来计算待测饲料的AME,计算公式为:
    套算法适合于测定仔鸡、成年鸡、产蛋鸡饲料代谢能(Sibbald,1976; Farrell,1978),但鸡的啄食使饲料容易飞溅出食槽,所以采用这种方法时鸡的采食量不易准确计量。家禽对于适口性较差的饲料采食量较低(Sibbald,1962),且不稳定(McNab,1988),会影响代谢能的测定结果,但对于适口性很好的豆粕此影响则较小。
    采用套算法测定饲料代谢能值时,接近试鸡的自然生产状态,试鸡的采食量较大,对应的食入能和排泄能的量也较大,内源能的量在总的排泄能中所占比例相对较小。并且这种方法对试鸡造成的应激小,即对待测饲料的消化利用情况也较为稳定,故测得的AME值与TME值接近,并且测定值变化较小。套算法是研究和使用历史最长并被广泛认同的一种方法,其测定的各种饲料的AME值已形成了一个比较完整的体系。
1.2排泄物的收集方法
1.2.1全收法适合于单只或几只试禽为一组的试验,通过在禽笼下用集粪盘或铺垫上塑料布来承载并收集排泄物。收集时应将排泄物中的饲料、羽毛和皮屑仔细拣出避免污染排泄物。这种方法对试禽的应激小,饲养方式最接近生产条件,还可结合饲养试验进行。但试禽采食时会使饲料溅洒损失,或黏附在集粪盘或塑料布上,因此这种方法很难准确的收集全部的排泄物,采食量不好测定。而且,此法工作量大,费时费力,测定速度较慢,成本高。
    针对以上的缺点,Sibbald等(1986)通过将一种集粪袋粘在鸡泄殖腔上来解决污染问题,但此法收集的排泄物量较集粪盘少,因为集粪袋易脱落,且集粪袋内长时间高温使排泄物分解。李杰等(1984)给鸡泄殖腔缝瓶盖,用塑料瓶收集排泄物,效果很好,但对试鸡有一定的应激。周英华等(1991)将李杰等的方法改进,将塑料瓶换成塑料袋,此法操作简便,收粪效果较好,已经被广泛应用于家禽饲料代谢能的测定中。Adeola等(1997)对此法进一步改进,在缝瓶盖前对鸭泄殖腔周围进行局部麻醉,降低了应激。
1.2.2指示剂法在试禽的饲粮中定量加入一种指示剂,假定它不能从外界环境(空气、水、土壤)中摄入,且是一种对动物无毒的惰性物质,它在家禽的消化道内移动的过程中不发生消化吸取和增减变化,并且均匀移行、分布和排出,通过此指示剂的浓度变化来测定代谢能,其计算公式如下:
    饲料总能消化率=l -(饲料中指示剂含量/粪中指示剂含量)×(粪中能量含量/饲料中能量含量)×l00%
    饲料代谢能(kj/kg)=饲料总能x饲料总能消化率
    常用的指示剂分外源指示剂和内源指示剂。三氧化二铬是最常用的外源指示剂,常用于测定AME,用量为0.3%~0.5%。酸不溶灰分(AIA)是常用的内源指示剂。
    因为指示剂的回收率一般均低于100%,增加了试验误差,影响代谢能测定的准确性。因此指示剂的使用中要注意,含外源指示剂的饲料一定要混合均匀,含内源指示剂的饲料要求原料杂质含量低。但由于可以通过测定部分排泄物中指示剂的比例推算出饲料的代谢能,因而此法可以减少收集全部排泄物的麻烦,缩短了排泄物收集的时间,大大减少了测定的工作量,因此节约了大量的人力、物力,在家禽饲料代谢能的评定中被越来越多的使用。
1.2.3回肠末端食糜法回肠食糜法是在试粮中加入定量的指示剂,在试禽食入待测饲料一定时间后,将试禽屠宰,迅速分离小肠,收集小肠末端(回肠末端)的食糜,根据食糜中的指示剂的含量来计算待测饲料的代谢能值。加拿大Scott等(1998)用收集鸡回肠食糜的方法,测定大麦、小麦的表观代谢能,从而提高测定的准确性,近年来引起了越来越多的动物营养学研究者的关注。唐玲等(2000)以酸不溶灰分做指示剂,用目肠末端食糜法测定了3种不同来源的玉米的代谢能值,证实3种玉米的营养成分不同,取得了较好的效果。此法测定代谢能的计算公式如下:
    习粮回肠表观代谢能(MJ/kg)=日粮总能一(回肠食糜的总能×日粮中指示剂的含量/回肠食糜中指示剂的含量)
    这种方法避免了体外收集排泄物时饲料、羽毛和皮屑等对排泄物的污染,提高了测定的准确性。缺点就是指示剂引入了误差;试验动物不能重复使用。
2、代谢能的快速测定法
2.1真代谢能(TME)快速测定
    针对传统自由采食方法的缺点,Sibbald (1975)提出了强饲法。其基本过程为:在试验开始时,试验鸡的消化道处于排空状态,此时通过强饲一定数量的饲料,经一定时间后,消化道再次处于排空状态,准确全部收集此期间的排泄物,可代表饲料中未被消化利用的部分;若不强饲饲料时,收集的排泄物可代表来自内源的部分。根据食入和排出的能量及内源能值,即可计算饲料的TME值。此法将已知重量的饲料通过玻璃管、塑料管或不锈钢管(强饲器)直接注入试禽嗉囊或膨大部,分为干法(粉料制粒或不制粒直接强饲)和湿法(粉料加水拌成糊状强饲)。
    该法作为近年来在评价家禽代谢能含量方面的一个突出的创新,受到越来越多的研究者的重视,但此法仍存在一些缺点:饥饿和强饲对鸡只的应激都很大;只强饲一种饲料,没有考虑各种饲料原料对能量利用的协同和拮抗作用;饥饿排空和收集排泄物的时间可能不足;强饲量低,不能代表鸡在正常情况下的采食量。强饲量对代谢能的测定值影响较大,因为强饲饲料数量相对较小(一般相当于体重的1%),所以在饲喂和排泄物收集时的微小误差都会引起很大的偏差(Sibbald等,1976b),强饲量越大使试验误差相对越小,但强饲量太大时,会发生食糜倒流出口腔。Mohamed (1984)和Adeola (1997)对强饲法作了改进,分2次强饲动物,使饲喂量达到体重的1.5%,并未发现呕吐现象。McNab等(1988)给强饲公鸡管饲饮水,测得的代谢能离差显著降低,表明强饲应考虑家禽的饮水。在饥饿排空和收集排泄物的时间问题上,Sibbald等(1986)与McNab等(1988)推荐鸡代谢能测定采用48h+48h模式,目前世界各国普遍采用这种模式。
    虽然有以上的缺点存在,强饲法还是有一些传统测定方法无法比拟的优点:可以避免饲料适口性对采食量的影响,受试鸡和饲粮组成影响不大,可测定单一饲料的代谢能值,因试验鸡以单只为重复,排泄物收集相对准确,且便于操作,节省时间,测定结果可靠,重复性好,目前为营养学界所广泛应用。
2.2 AME快速测定
    AME的快速测定法由Farrell (1978)提出,该法通过3周或更长的时间训练家禽在th内采食颗粒料达正常ld的采食料量,其它程序与常规法相同。但是要达到试禽正常的采食量实际上很难。Parsons (1984)将采食时间延长到4h,可以达到要求的采食量,之后也有人对此法改进。Macleod (1991)认为当采食量相同时,强饲和训练采食测得的表观代谢能和真代谢能不存在方法间的差异。该法虽然避免了强饲对试禽的应激,但不适合单一饲料,必须采用套算法,很难达到要求的采食量,且训练需要一定的时间,没有被营养界广泛采用。
2.3双指标中速测定法(DSQ法)
    此法由Du preez (1984)发明,最大的优点是可同时测定同一饲料的AME和TME值,所需时间比快速法长但比传统法短。此法也假定能量排泄量与采食量之间呈线性关系。过程为:将被测饲料与玉米基础料混合(29.7:70.3)形成试验饲粮,加入指示剂三氧化二铬。选10只成年鸡自由采食2d后,选择采食量最大的4只分成一组继续自由采食;余下的6只鸡分成两组,采食量分别为自由采食量的40%和70%,饲喂2d。之后进入3d的正试期,准确记录采食量并收粪。采用特制食槽降低饲料损失,在鸡泄殖腔周围皮肤缝塑料袋收粪,第2d收集的粪样用作分析。被测饲料的TME用回归系数来计算,公式如下:
  TME=(I- b)GE
  式中,b为排泄能量与采食量的回归系数,AME则仍按传统法计算。Du preez (1984)用此法测定了6种饲料11个样品的TME和AME,分别与Sibbald法和Farrell法进行比较,Dso法测出的TME值的变异系数大大低于Sibbald法。
3、代谢能的体外测定方法
3.1回归预测法
    饲料中的纤维及组成、蛋白质以及淀粉的含量均会影响ME的测定值,因此,同种饲料的不同品质或同一成分的不同结构和组成(如饲料所含粗纤维性质不同)都将有不同的ME值。因此可以根据饲料的化学组成,如粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、淀粉、灰分(Ash)、粗纤维(CF)或中性洗涤纤维(NDF)等来建立代谢能的预测方程。研究表明,随相关变量数量的增加,方程预测准确性有所提高,但如果引进的变量与代谢能值相关性很低则会降低预测方程预测准确性。
    根据化学成分预测饲料的代谢能,可以减少动物试验,降低成本,缩短时间,对家禽饲料配方、饲料质量控制、对供销人员迅速做出饲料供销决策具有重要意义。利用他学成分分析结果来预测饲料代谢能值的研究已有几十年的历史,预测的回归法虽然已有研究者在鸡方面作了不少研究,并建立了一系列针对不同饲料建立的回归方程,但目前还没有形成一个非常完善的体系,尚没有最佳的方程可以推荐。一些方程未与实测值比较,某些化学分析值变异很大,比较复杂,不易采用(陈代文,1997)。
3.2酶解法
    酶解法是在体外模拟消化过程,测出可消化干物质(DDM)或可消化蛋白质(DCP)或体外消化能(IVDE),这些指标与AME或表观代谢净能(AMEn)具有高度相关性,可用于估计或预测家禽饲料有效能。目前比较常用的是二阶段体外消化技术。Furuya (1979)提出了此技术,一开始是用于猪饲料的营养评估,即模拟猪胃(胃蛋白酶)和小肠(小肠液PIF)消化过程,来估测生长猪干物质和粗蛋白消化率。Clunies (1980)和Sakamoto等(1984)将此法应用于测定家禽饲料的AMEn,并证明此法测出的消化率与母鸡实测消化率相关性很好。此技术经张子仪等(1995)加以改进,现已比较成熟。俞火明等(1991)用离体法估测了52种鸡饲料的AME,并与生物学方法实测值相比较,二者的相关系数在0.96以上,达到极显著水平(P<0.01)。
    酶活对此技术的影响较大,试验证明,PIF的酶活性受猪品种、月龄和采集部位的影响很大(张子仪等,1986)。另外,饲料成分对代谢能值的测定影响也很大,据Clunies等(1980)报道,饲料中脂肪含量过高会使体外消化能值偏低。这可能是由于饲料中脂肪的升高,使有限的小肠液内的胆汁与脂酶的含量与活性相对降低,这使得饲料中的脂肪消化不完全,从而导致体外消化能降低(刁新平等,1989)。再者,试验条件对测定的结果也有一定的影响,刁新平、韩友文等(1989)对体外消化的时间、温度和最适pH做过研究,由于家禽肠道相对较短,是否可以完全沿用前述方法中的其它测定条件还未见报道,仍需进一步研究。酶法的优点在于快速简便,测定结果重复性好,此法能很好的估计AMEn (IVDE与AMEn相关系数为0.87),但准确性不如化学预测法高。
3.3近红外光谱法
NIRS (Near-infrared Reflectance Spectroscopy)分析技术是20世纪70年代兴起的有机物质快速分析技术。尽管现代NIRS技术在饲料工业上的应用起步较晚,但随着光学、电子计算机等学科的不断发展,硬件的不断完善,App版本的不断更新,使该技术的稳定性和实用性不断提高,应用领域也日渐拓宽。
    该法是根据样品中的有机物对近红外光在特定波长处有特征吸取的原理,测定有机物的含量。吸取光度值随待测样品中分析物浓度的改变而呈线性变化,二者之间的关系遵循比尔定律。其分析过程分定标和预测2个步骤。即选取一批定标样品(一般至少50个),用生物学方法测定其代谢能值及其在近红外光谱区吸取的光密度值,通过回归计算,建立定标方程,然后测定待测样品近红外光谱区吸取的光密度值,用定标方程预测其代谢能。
    目前已经有不少的营养学家在单胃动物饲料有效能值、氨基酸含量与利用率以及反刍动物饲料营养价值评定上取得了可喜的成果。Valdes和Lessen (1992a,b)已将NIRS技术应用于测定全价和单一饲料的代谢能值。但影响近红外光谱分析准确性的因素很多,该技术尚不完全成熟。理论上讲,定标样品越多越能反映被测饲料群体的常态分布,但数量太多会增加工作量,给定标方程的制定带来困难。因此,合理确定定标样品数量非常重要。另外,无论定标还是测定,均应保证样品粉碎粒度的均匀和一致性。Villamide (1998)等指出被测样品的表面、颗粒大小及分布均会影响分析的准确性。
4、结论
    家禽饲料代谢能的测定方法有很多,全收法和指示剂法虽然不能准确的收集到全部的排泄物,影响了测定的准确性,但它们应用时间较长,积累的数据多,还将在一段时间内继续应用下去。回肠食糜法可以避免排泄物的污染问题,提高了测定的准确性,有较好的应用前景。强饲法已经被营养学界广泛应用,但该法对试禽的应激和内源能的真实排泄量还有待进一步研究,另外,此法多采用成年的公鸡做为试禽,测得的数据能否完全应用于生长仔鸡也有待探讨。回归预测法对饲料的快速检测具有重要意义,但与代谢能相关的预测成分尚需更多的完善。酶法技术较为成熟,但在家禽试验中的一些测定条件还有待进一步研究。近红外光谱法受到越来越多的关注,如果可以均匀样品状态,提高化学分析和生物学测定结果的准确性,建立更加有代表性的定标方程,此法必将得到更加广泛的应用。
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