大肠酶对猪饲料酶水解物能值的影响及与非淀粉多糖组分的关系

高理想，陈 亮，黄庆华，钟儒清，张立兰，张宏福



大肠酶对猪饲料酶水解物能值的影响及与非淀粉多糖组分的关系

高理想，陈 亮，黄庆华，钟儒清，张立兰，张宏福

（中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室，北京100193）

【目的】研究大肠酶对单胃动物仿生消化系统测试猪饲料原料的体外干物质消化率（DMD）和酶水解物能值（EHGE）的影响，并分析不同大肠酶条件下非淀粉多糖（NSP）组分与DMD和体外总能消化率（GED）的关系，为完善体外模拟胃-小肠-大肠三步消化方法提供参考依据。【方法】采用单因素完全随机设计，共设4个处理，在单胃动物仿生消化系统模拟饲料原料胃和小肠消化后，分别使用对照组（去离子水）、纤维素酶、Viscozyme酶和仿生酶（由纤维素酶、木聚糖酶、β-葡聚糖酶和果胶酶组成）模拟大肠阶段的消化。每个处理设5个重复，每个重复1根消化管，分别测定玉米、大豆粕、小麦麸、玉米DDGS、苜蓿草粉和大豆皮的DMD、GED和EHGE。并使用乙酸酐衍生化气相色谱法测定6种饲粮原料NSP含量和组分。分析饲料原料NSP组分与DMD及GED的相关关系。 【结果】（1）在对照组中，玉米的DMD最高，达到了81.51 %，相应的EHGE为15.39 MJ·kg-1，而大豆皮的DMD最低，只有10.60 %，相应的EHGE只有2.42 MJ·kg-1。（2）3种模拟大肠酶均显著提高了玉米、大豆粕和大豆皮的DMD（＜0.01），提高了大豆粕和大豆皮的EHGE（＜0.01）。但纤维素酶作用下苜蓿草粉、玉米DDGS的DMD和EHGE与对照组差异不显著，Viscozyme酶作用下小麦麸、玉米DDGS的DMD和EHGE与对照组差异不显著（＞0.05）。仿生酶显著提高了6种饲料原料的DMD（＜0.01），显著提高了除玉米DDGS外的其他5种饲料原料的EHGE（＜0.01）。（3）不同的大肠酶对不同饲料原料体外消化率的提升程度不同。在6种原料中，纤维素酶对小麦麸的DMD和EHGE提升程度最高，分别达到了5.89 %和1.03 MJ·kg-1，而只使大豆粕的DMD和EHGE提高了1.26 %和0.36 MJ·kg-1；Viscozyme酶对大豆皮体外消化率的提升程度最高，分别使其DMD和EHGE提高6.01%和1.02 MJ·kg-1。仿生酶对小麦麸的DMD和EHGE的提升程度最高，达到了6.59%和1.37 MJ·kg-1。（4）6种饲料原料的可溶性非淀粉多糖（SNSP）的含量均低于不溶性非淀粉多糖（INSP），玉米的总非淀粉多糖（TNSP）含量最低（8.59%），大豆皮的TNSP含量最高（75.72%），各原料的NSP主要由阿拉伯糖、木糖、甘露糖和葡萄糖组成，但不同原料中4种单糖含量存在差异。（5）6种饲料原料的SNSP、INSP以及TNSP含量与DMD、GED均呈显著的负相关（＜0.05）。仿生酶作用下DMD与TNSP含量的相关性（2=0.95,＜0.01）高于纤维素酶（2=0.94,＜0.01）和Viscozyme酶（2=0.93,＜0.01）。同时，仿生酶作用下GED与TNSP含量的相关性（2=0.89,＜0.01）也高于纤维素酶（2=0.86,＜0.01）和Viscozyme酶（2=0.81,＜0.01）。【结论】仿生酶在体外模拟猪大肠消化过程中，对饲料的消化作用优于纤维素酶和Viscozyme酶，可作为单胃动物仿生消化系统体外模拟猪消化中大肠阶段的模拟消化酶。

体外法；大肠酶；非淀粉多糖；消化率；酶水解物能值；单胃动物仿生消化系统

0 引言

【研究意义】作为动物营养研究的基础参数，饲料养分的生物学效价是确定动物营养需要量、优化饲料配方的决策依据，客观、准确和快速评定饲料的生物学效价是业界关注的焦点[1-2]。通过在体外模拟动物体内的酶促反应过程，实现评定饲料生物学效价，以其省时、省力和易于标准化等特点，已越来越受到人们的关注[3-5]。【前人研究进展】国内外学者普遍采用胃-小肠-大肠三步法模拟猪全消化道消化过程，但不同学者使用的模拟大肠液并不相同。可用纤维素酶[6-8]模拟猪大肠的消化过程，但纤维素酶消解的底物成分单一，会过高的估计饲料纤维在后肠的消化率；也可用Viscozyme酶（一种由微生物发酵产生的具有多种碳水化合物酶活性的复合酶）代替纤维素酶模拟猪大肠消化[9-11]，但Viscozyme酶含有多种碳水化合物酶活性，成分复杂、有效成分不明确，批次之间的效价不稳定[12]。且纤维素酶或Viscozyme酶的使用剂量均缺少动物生理依据[13]。大肠阶段消化的底物主要是前段肠道未被消化的NSP[14]，饲料中NSP的含量和组成对养分消化率的影响又有所不同[15-16]。【本研究切入点】依据动物生理配制的仿生大肠酶的作用效果未见报道，并在仿生大肠酶模拟消化下，NSP组分对饲料体外养分消化率的作用报道较少。【拟解决的关键问题】本试验旨在通过比较依据动物生理参数配制的仿生酶和Viscozyme酶、纤维素酶对饲料原料的体外消化作用，并分析饲料消化率和NSP组分之间的关系，为仿生消化系统体外模拟猪消化中大肠阶段的模拟消化液的制备提供科学依据。

1 材料与方法

试验于2014—2015年在中国农业科学院北京畜牧兽医研究所动物营养学国家重点实验室进行。

1.1 试验材料

选用玉米、大豆粕、小麦麸、DDGS、苜蓿草粉、大豆皮6种饲料原料（表1），使用四分法取样后粉碎过40目筛，充分混合均匀后于-20℃储存备用。

表1 饲料原料的营养成分（干物质基础）

营养成分为实测值 Nutrient contents are determined values

1.2 试验设计

采用单因素完全随机试验设计，共4个处理，在SDS-2单胃动物仿生消化系统上完成6种饲料原料胃期和小肠期消化的基础上，分别采用去离子水（对照组）、纤维素酶、Viscozyme酶和仿生酶4种模拟消化液来完成大肠阶段的消化，每个处理5个重复，每个重复1根消化管。按照单胃动物仿生消化系统模拟猪消化规程分别测定干物质消化率（dry matter digestibility，DMD）、总能消化率（gross energy digestibility，GED）和酶水解物能值（enzyme hydrolysate gross energy，EHGE）。

1.3 基于SDS-2的猪仿生消化操作规程

猪的仿生消化过程以及透析袋的型号与前处理、胃缓冲液、小肠缓冲液和大肠缓冲液的配制按照《猪饲料酶水解物能值测定技术规程》[17]进行制备。模拟消化液的制备如下:

模拟猪胃液：称取184.38 kU 的胃蛋白酶（Sigma，P7000）溶解于250 mL pH 2.0的盐酸缓冲溶液中（39℃下标定pH），缓慢搅拌直至溶解（临用前配制）。

模拟猪小肠液：量取淀粉酶（Sigma，A3306）60.89 kU，称取胰蛋白（Amersco，0785）19.00 kU，糜蛋白酶（Amersco，0164）2.39 kU溶解于25 mL去离子水中，并缓慢搅拌直至溶解（临用前配制）。

模拟猪大肠液：①处理一（纤维素酶）：称取纤维素酶（Sigma，C9422）24.7 U溶于22 mL去离子水中；②处理二（Viscozyme酶）：以纤维素酶酶活等同为原则，量取相当于24.7 U纤维素酶的Viscozyme（Sigma，V2010）溶于22 mL去离子水中。③处理三（仿生酶）：称取纤维素酶（Sigma，C9422）24.7 U、木聚糖酶（Sigma，X2753）68.6 U、β-葡聚糖酶（Sigma，G4423）90.6 U和果胶酶（Sigma，P2611）93.7 U溶于22 mL去离子水中。仿生酶中4种NSP酶的用量依据本实验室前期动物试验测定结果确定。3种大肠液均临用前配制。

1.4 饲料原料非淀粉多糖的测定

参照黄庆华的方法[18]对各饲料原料的非淀粉多糖含量进行测定。

1.5 数据处理与统计分析

根据单因素完全随机设计，用SAS 9.2 MEANS 模块对基本统计量进行分析，GLM 模块对数据进行方差分析，REG模块进行线性回归分析。平均值通过Duncan氏法进行多重比较，＜0.05 为差异显著。结果以“平均值±标准差”表示。其中数据计算及统计模型如下：

DMD(%)=[(M1-M2)/M1]×100%

GED(%)=[(GE1-GE2)/GE1] ×100%

EHGE=( GE1-GE2)/(M1×1000)

式中：DMD为饲料体外干物质消化率（%）；GED为饲料体外总能消化率（%）；EHGE为饲料体外酶水解物能值（MJ·kg-1）；M1为上样饲料干物质重量（g）；M2为未消化残渣干物质重量（g）；GE1为上样饲料总能（J）；GE2为未消化残渣总能（J）。

2 结果

2.1 不同模拟大肠酶对6种饲料原料DMD、GED和EHGE的影响

在SDS-2型单胃动物仿生消化系统上完成6种饲料原料的胃期和小肠期的体外消化基础上，研究添加3种不同的模拟大肠酶对体外干物质消化率和酶水解物能值的影响。从表2可以看出，在不加大肠酶条件下（对照组），不同饲料原料的DMD和EHGE不同。玉米的DMD最高，达到了81.51%，相应的玉米的EHGE为15.39 MJ·kg-1，而大豆皮的DMD最低，只有10.60 %，相应的EHGE只有2.42 MJ·kg-1。

表2 模拟大肠酶对饲料原料干物质消化率、总能消化率和酶水解物能值的影响

同行数据相同字母或无字母表示差异不显著（＞0.05），标不同小写字母表示差异显著（＜0.05）

In the same row, values with the same or no letter mean no significant difference (＞0.05), while with different small letter mean significant difference (＜0.05)

不同模拟大肠酶对同一种饲料原料的作用不同，和对照组相比，3种模拟大肠酶均显著提高了玉米的DMD（＜0.01），Viscozyme酶和仿生酶显著提高了玉米的GED（＜0.01），而只有仿生酶提高了玉米的EHGE（＜0.01）。3种模拟大肠酶均显著提高了大豆粕的DMD、GED和EHGE（＜0.01）。纤维素酶和仿生酶显著提高了小麦麸的DMD、GED和EHGE（＜0.01），Viscozyme酶对小麦麸的DMD、GED和EHGE均没有显著影响（＞0.05）。对玉米DDGS而言，只有仿生酶显著提高了其DMD（＜0.01），纤维素酶和Viscozyme酶对其DMD均没有显著影响（＞0.05）。3种模拟大肠酶对玉米DDGS的GED和EHGE均没有显著影响（＞0.05）。Viscozyme酶和仿生酶显著提高了苜蓿草粉的DMD、GED和EHGD（＜0.01），而纤维素酶对其DMD、GED和EHGE均没有显著影响（＞0.05）。3种模拟大肠酶均显著提高了大豆皮的DMD、GED和EHGE（＜0.01）。

从图1可以看出，纤维素酶对6种饲料原料的DMD和EHGE的提升程度也不一致，对小麦麸的DMD和EHGE提升程度最高，分别提高了5.89%和1.03 MJ·kg-1，其次为大豆皮，分别提高了3.71%和0.57 MJ·kg-1，而只使大豆粕的DMD和EHGE提高了1.26%和0.36 MJ·kg-1。Viscozyme酶对大豆皮的DMD和EHGE的提升程度最高，分别提高了6.01%和1.02 MJ·kg-1，其次为大豆粕，分别提高了3.25%和0.71 MJ·kg-1，使苜蓿草粉的DMD和EHGE提高了2.62% 和0.30 MJ·kg-1。仿生酶对小麦麸的DMD和EHGE的提升程度最高，达到了6.59%和1.37 MJ·kg-1，其次为大豆皮，分别提高了5.46%和0.81 MJ·kg-1。仿生酶对玉米DDGS的DMD和EHGE的作用相对较小，只提高了1.21%和0.07 MJ·kg-1。

图1 3种大肠酶对6种饲料原料DMD和EHGE的提升程度

2.2 饲料原料的NSP含量

本试验采用乙酸酐衍生化气相色谱法对6种饲料原料的NSP含量进行测定。从表3可知，6种饲料原料的SNSP含量均低于INSP的含量。大豆皮的SNSP、INSP和TNSP的含量都是最高的，而玉米的SNSP、INSP和TNSP的含量是6种原料里面最低的。小麦麸、玉米DDGS和苜蓿草粉的TNSP含量相近，分别为33.06%、34.41%和35.76%，但是苜蓿草粉的SNSP含量为10.57%，高于小麦麸和玉米DDGS的2.90%和3.13%。大豆粕的TNSP含量为22.55%，低于除玉米外的其他4种原料。小麦麸中阿拉伯木聚糖的含量为17.58%，高于其他5种原料。

表3 饲料原料的非淀粉多糖含量

2.3 饲料中NSP含量与DMD、GED的相关性分析

从表4可以看出，6种饲料原料的DMD与饲料中的NSP含量均呈显著的负相关（＜0.05）。在相同处理条件下，DMD和饲料中不同类型的NSP含量的相关程度有所不同，其中，DMD和TNSP的相关性最高，INSP次之，SNSP最低。3种大肠酶处理条件下，DMD和TNSP含量之间的相关程度从高到低依次为仿生酶（2=0.95，图2）、纤维素酶（2=0.94）和Viscozyme酶（2=0.93）。不同处理条件下，DMD与饲料原料中INSP的相关程度相差并不大，2依次为纤维素酶0.89，Viscozyme酶0.90和仿生酶0.90。DMD和SNSP的相关程度最低，不同处理条件下，决定系数（2）从高到低依次为纤维素酶0.82，仿生酶0.81和Viscozyme酶0.75。

表4 饲料原料NSP组分和DMD、GED的相关性

图2 仿生酶作用下6种饲料原料DMD和GED与TNSP的相关分析

6种饲料原料的GED与饲料中的NSP含量也呈显著的负相关（＜0.05）。在相同处理条件下（纤维素酶除外），GED与饲料中不同类型的NSP含量的相关程度和DMD与饲料中不同类型的NSP含量的相关程度类似，也是和TNSP的相关性最高，INSP次之，SNSP最低。纤维素酶处理中，GED和SNSP的相关程度（2=0.82）高于和INSP的相关程度（2=0.79），但两者均低于和TNSP的相关程度（2=0.86）。在不同处理中，仿生酶作用下的GED和TNSP的相关程度最高（2=0.89，图2），其次为纤维素酶（2=0.86），Viscozyme酶最低（2=0.81）。仿生酶作用下GED和INSP 的相关性（2=0.84）也高于另外2个处理下GED和INSP的相关性。纤维素酶作用下GED和SNSP的相关性（2=0.82）略高于仿生酶（2=0.81）、Viscozyme酶处理组GED和SNSP的相关性最低（2=0.71）。

3 讨论

3.1 3种模拟大肠酶对饲料原料DMD和EHGE的影响

目前体外酶法模拟猪饲料全消化道消化的方法主要有两种，这两种方法的主要差异在于模拟后肠阶段消化所使用的消化酶不同，BOISEN等[9]所使用的Viscozyme酶是一种由微生物发酵产生的降解纤维的复合酶，具有阿拉伯糖酶、纤维素酶、β-葡聚糖酶、半纤维素酶、木聚糖酶和果胶酶的活性，而HUANG等[7]仅仅使用单一的纤维素酶来模拟猪后肠的消化。从本试验结果可以看出，在玉米、豆粕、苜蓿和大豆皮的体外全消化道消化中，相较于单一的纤维素酶，使用Viscozyme酶和依据动物生理依据配制的仿生酶对DMD和GED都有较好作用，尤其是在豆粕、苜蓿和大豆皮这些NSP含量更高的饲料中，Viscozyme酶和仿生酶的提升作用更为明显。在本试验中，Viscozyme酶对麦麸和DDGS的体外干物质消化率和酶水解物能值均没有显著影响。REGMI[11]研究了在模拟20个批次小麦猪大肠消化时使用纤维素酶或Viscozyme酶的消化结果，得出使用纤维素酶的体外干物质消化率（87.2%）高于Viscozyme酶（84.9%），可见这种由曲霉发酵产生的复合酶，在降解麦类饲料的纤维上有一定的局限性，这可能和酶的特异性有关。本试验中，Viscozyme酶对大豆粕和大豆皮的DMD和仿生酶相比，差异不显著，但是GED（66.49%，19.66%）高于仿生酶处理组（65.33%，18.45%），此差异可能是机器本身测定或后续脱脂操作过程带来的[2, 19]，且这一差异（1.16%，1.21%）在单胃动物仿生消化系统测试允许的误差范围内[20]。综合来看，相较于纤维素酶和Viscozyme酶，仿生酶对饲料原料干物质消化率和能量消化率的作用更加明显，这可能由于仿生酶中纤维素酶、木聚糖酶、β-葡聚糖酶和果胶酶的种类和配伍更加接近生长猪大肠液主要的消化酶组成和生理浓度。

3.2 饲料原料NSP的组成与DMD和GED的相关性

饲料营养成分含量的范围是使用饲料化学成分预测养分消化率模型建立的关键[11, 21]，本试验中，所使用的6种饲料原料的NSP含量具有较大的范围，从玉米的8.59%到大豆皮的75.72%，这个范围基本涵盖了生产中所使用到的大部分饲料原料。作为细胞壁的主要组成成分，NSP不但不能被机体自身分泌的消化酶所消化，而且其屏障作用会进一步阻碍消化酶与营养物质的充分接触[22]，使得高NSP饲粮的摄入会降低营养物质的消化率，尤其是回肠末端消化率[23-24]。YIN等[25]的研究发现随着猪饲粮中NSP含量的升高，其表观回肠干物质消化率将线性降低（2=0.99）。JAWORSK等[26]研究了12种饲料原料的体外模拟消化，也得出体外回肠干物质消化率和饲料中NSP的含量具有很强的负相关（2=0.97）。在本试验中，对照组使用的是去离子水，原则上其数值等同于体外回肠消化率，6种饲料原料的回肠DMD和GED都与饲料原料中的NSP含量呈负相关，随着饲料中NSP含量的升高，其体外回肠干物质消化率和能量消化率降低。此结果和以上学者研究结果相同。这种很强的负相关是由于在经过胃期和小肠期的体外模拟消化后，饲料中的蛋白、淀粉和脂类大都已被消化分离，剩余的主要是未被消化的NSP组分。6种饲料原料的TNSP含量与体外回肠DMD以及GED的相关系数（0.94，0.85）高于INSP（0.90，0.79）和SNSP（0.78，0.76），这是由于饲料中SNSP的含量很低，其代表性要低于INSP，这两者又都低于TNSP。

使用仿生酶作为猪后肠阶段模拟消化的消化酶，其对6种饲料的DMD和GED与饲料中NSP含量的相关性要高于使用Viscozyme酶和纤维素酶，这是由于仿生酶均提高了6种饲料原料的DMD，而纤维素酶对DDGS和苜蓿、Viscozyme酶对小麦麸和玉米DDGS均未表现出相应的提升作用。

4 结论

与纤维素酶和Viscozyme酶相比，本仿生酶对猪6种饲料原料均表现出了较好的消化作用；并在仿生酶作用下，饲料原料的体外干物质和能量消化率与其NSP含量的相关性高于纤维素酶和Viscozyme酶。

References：

[1] 张宏福, 赵峰, 张子仪.仿生消化法评定猪饲料生物学效价的研究进展. 饲料与畜牧, 2011,3:5-9.

1.1.1 地理位置 秦安县隶属甘肃省天水市，位于甘肃省东南部，天水市北部，渭河支流葫芦河下游；中心位置位于北纬34°51′、东经105°40′。

ZHANG H F, ZHAO F, ZHANG Z Y. Themethod to estimate the digestibility of swine feeds using the Simulative Digestion System., 2011, 3: 5-9. (in Chinese)

[2] 陈亮, 张宏福, 高理想. 仿生法评定饲料干物质消化率的影响因素. 中国农业科学, 2013, 46: 3199-3205.

CHEN L, ZHANG H F, GAO L X. Factors Affecting the measure of the in vitro dry matter digestibility of feeds using simulative digestion system., 2013, 46: 3199-3205. (in Chinese)

[3] 张铁鹰, 汪儆. 单胃动物体外消化模拟技术研究进展. 动物营养学报, 2005, 17(2): 1-8.

ZHANG T Y, WANG J. Recent advances inmethods for simulating monogastric animal digestion.2005, 17(2): 1-8. ( in Chinese)

[4] ZHAO F, REN L Q, MI B M, TAN H Z, ZHAO J T, LI H, ZHANG H F, ZHANG Z Y. Developing a computer-controlled simulated digestion system to predict the concentration of metabolizable energy of feedstuffs for rooster., 2014, 92: 1537-1547.

[5] ZHAO F, ZHANG L, MI B M, ZHANG H F, HOU S S, ZHANG Z Y. Using a computer-controlled simulated digestion system to predict the energetic value of corn for duck., 2014, 93: 1410-1420.

[6] VAN DER MEER J M, PEREZ J M.evaluation of European diets for pigs. Prediction of the organic matter digestibility by an enzymic method or by chemical analysis., 1992, 59: 359-363.

[7] HUANG G, SAUER W C, HE J, HWANGBO J, WANG X. The nutritive value of hulled and hulless barley for growing pigs. 1.Determination of energy and protein digestibility with theandmethod., 2003, 12: 759-769.

[8] REGMI P R, SAUER W C, ZIJLSTRA R T. Prediction ofapparent total tract energy digestibility of barley in grower pigs using andigestibility technique., 2008, 86(10): 2619-2626.

[9] BOISEN S, FERNÁNDEZ J A. Prediction of the total tract digestibility of energy in feedstuffs and pig diets byanalyses., 1997, 68: 277-286.

[10] NOBLET J, PEYRAUD Y J. Prediction of digestibility of organic matter and energy in the growing pig from anmethod., 2007, 134: 211-222.

[11] REGMI P R, FERGUSON N S, ZIJLSTRA R T.digestibility techniques to predict apparent total tract energy digestibility of wheat in grower pigs., 2009, 87: 3620-3629.

[12] 钟永兴.猪饲料消化能值测定的仿生消化法研究[D]. 广州: 华南农业大学, 2010.

ZHONG Y X. Study on digestible energy in swine with Bionic Digestion System[D]. Guangzhou: South China Agriculture University, 2010. (in Chinese)

[13] COLES L T, MOUGHAN P JDARRAGH A J.digestion and fermentation methods, including gas production techniques, as applied to nutritive evaluation of foods in the hindgut of humans and other simple-stomached animals., 2005, 123-124: 421-444.

[14] BACH KNUDSEN K E, JENSEN B B, INGE H. Digestion of polysaccharides and other major components in the small and large-intestine of pigs fed of diets consisting of oat fractions rich in betad glucan., 1993, 70: 537-556.

[15] GAO L X, CHEN L, HUANG Q H, MENG L H, ZHONG R Q, LIU C L, TANG X F, ZHANG H F. Effect of dietary fiber type on intestinal nutrient digestibility and hindgut fermentation of diets fed to finishing pigs., 2015, 174: 53-58.

[16] HOODA S, METZLER-ZEBELI B U, VASANTHAN T, ZIJLSTRA R T. Effects of viscosity and fermentability of purified non-starch polysaccharides on ileal and total tract nutrient digestibility in ileal-cannulated grower pigs., 2010, 134: 79-81.

[17] 赵峰, 张宏福, 张子仪. 单胃动物仿生消化系统操作手册.2版. 北京:中国农业科学院, 2011.

ZHAO F, ZHANG H F, ZHANG Z Y.. 2. Beijing: Institute of Animal Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2011. (in Chinese)

[18] 黄庆华, 陈亮, 高理想, 刘强, 卢凌, 唐湘方, 刘蕾, 张宏福.乙酸酐衍生化气相色谱法测定饲料非淀粉多糖含量时适宜称样量确定依据的研究. 动物营养学报, 2015, 27: 1620-1631. (in Chinese)

HUANG Q H, CHEN L, GAO L X, LIU Q, LU L, TANG X F, LIU L, ZHANG H F. The research of appropriate sample weight of the method for determining non-starch polysaccharides of feedstuffs using gas-liquid chromatography with aiditol acetates derivatives., 2015, 27: 1620-1631. (in Chinese)

[19] 钟儒清, 陈亮, 高理想, 黄庆华, 刘蕾, 张宏福. 仿生法评定抗草甘膦玉米和转Bt基因玉米的酶水解物能值的研究. 动物营养学报, 2015, 27(5): 1468-1476.

ZHONG R Q, CHEN L, GAO L X, HUANG Q H, LIU L, ZHANG H F. Evaluation of enzymatic hydrolysate gross energy of glyphosate- tolerant corn and transgenic Bt corn using simulative digestion system., 2015, 27(5): 1468-1476. (in Chinese)

[20] 李辉, 赵峰, 计峰, 张宏福.仿生消化系统测定鸭饲料原料代谢能的重复性与精密度检验. 动物营养学报, 2010, 22: 1709-1716.

LI H, ZHAO F, JI F, ZHANG H F. A test on repeatability and precision for determining metabolizable energy of duck feedstuffs using Bionic Digestion System., 2010, 22: 1709-1716. (in Chinese)

[21] CHEN L, GAO L X, HUANG Q H, LU Q P, SA R N, ZHANG H F. Prediction of digestible energy of feed ingredients for growing pigs using a computer-controlled simulated digestion system,, 2014, 92:3876-3883.

[22] REGMI P R, METZLER-ZEBELI B U, GÄNZLE M G, VAN KEMPEN T A T G, ZIJLSTRA R T. Starch with high amylose content and low in vitro digestibility increases intestinal nutrient flow and microbial fermentation and selectively promotes bifidobacteria in pigs., 2011, 141(7): 1273-1280.

[23] URRIOLA P E, STEIN H H. Effects of distillers dried grains with solubles on amino acid, energy, and fiber digestibility and on hindgut fermentation of dietary fiber in a corn-soybean meal diet fed to growing pigs., 2010, 88: 1454-1462.

[24] CHEN L, ZHANG H F, GAO L X, ZHAO F, LU Q P, SA R N. Effect of graded levels of fiber from alfalfa meal on intestinal nutrient and energy flow, and hindgut fermentation in growing pigs., 2013, 91: 4757-4764.

[25] YIN Y L, MCEVOY J D G, SCHULEZ H, HENNIG U, SOUFFRANT W B, MCCRACKEN K J. Apparent digestibility (ileal and overall) of nutrients and endogenous nitrogen losses in growing pigs fed wheat (var. Soissons) or its by-products without or with xylanase supplementation., 2000, 62: 119-132.

[26] JAWORSK N W, LARKE H N, BACH KNUDSEN K E, STEIN H H. Carbohydrate composition anddigestibility of dry matter and non-starch polysaccharides in corn, sorghum, and wheat and coproducts from these grains., 2015, 93: 1103-1113.

（责任编辑 林鉴非）

Effects of Hindgut Enzyme on the Enzyme Hydrolysate Gross Energy of Feedstuffs and Correlation Between Non-starch Polysaccharides andEnergy Digestibility

GAO Li-xiang, CHEN Liang, HUANG Qing-hua, ZHONG Ru-qing, ZHANG Li-lan, ZHANG Hong-fu

(State Key Laboratory of Animal Nutrition, Institute of Animal Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193)

【Objective】The effects of different simulated hindgut enzymes on thedry matter digestibility (DMD) and enzyme hydrolysate gross energy (EHGE) of feedstuffs were determined using a computer-controlled simulated digestion system (SDS), and the correlation between non-starch polysaccharides (NSP) content andgross energy digestibility (GED) of feed ingredients were also analyzed to provide reference formethod to simulate digestion in the stomach, small intestine and large intestine. 【Method】After the simulated digestion in the stomach and small intestine of 6 feed ingredients, 4 groups including 3 simulated hindgut enzymes (cellulase, Viscozyme and bionic enzyme) and the control with deionized water were used to stimulate the hindgut digestion with a SDS. Bionic enzymes included cellulase, xylase, β-glucanase and pectinase. Each treatment contained 5 replicates with 1 digestion tube per replicate, the DMD, GED and EHGE of corn, soybean meal, wheat bran, corn DDGS, alfalfa and soybean hull were determined. The NSP contents of these feed ingredients were measured using a gas-liquid chromatography with aiditol acetates derivatives and were also related with DMD and GED. 【Result】The DMD (81.51 %) and EHGE (15.39 MJ·kg-1) of corn were the highest in all ingredients, whereas the DMD (10.60 % ) and EHGE (2.42 MJ·kg-1) of soybean hull were the lowest in the 6 feedstuffs. The DMD of corn, soybean meal and soybean hull and the EHGE of soybean meal and soybean hull were greater in the 3 simulated hindgut enzymes than in the control group (＜0.01). The DMD and EHGE of alfalfa and DDGS were not affected by the inclusion of cellulase and the DMD and EHGE of wheat bran and DDGS were also not affected by the inclusion of Viscozyme (＞0.05). The DMD of 6 feedstuffs and the EHGE of 6 feedstuffs with the exception of DDGS were increased with the bionic enzyme to simulate digestion in the hindgut (＜0.01). The promotion degree of simulated hindgut enzymes on the DMD and EHGE were varied with feedstuffs. In the cellulase group, the increased DMD and EHGE were greatest in the wheat bran by 5.89% and 1.03 MJ·kg-1, whereas were the lowest in the soybean meal by 1.26% and 0.36 MJ·kg-1, respectively. The increasing DMD and EHGE in the Viscozyme group were the greatest in the soybean hull by 6.01% and 1.02 MJ·kg-1, respectively, and the DMD and EHGE in the bionic enzyme group were the greatest in wheat bran by 6.59% and 1.37 MJ·kg-1, respectively. The soluble NSP content was less than the insoluble NSP of 6 feedstuffs. Total NSP content of corn was the lowest (8.59%), whereas the total NSP content of soybean hull was the highest (75.72%). The main components of NSP included arabinose, xylose, mannose and glucose, but the 4 monosaccharide content varied in the feed ingredients. The NSP content was negatively related with the DMD, GED of feedstuffs (＜0.05).The relationship between the DMD and TNSP contents of the 6 feedstuffs in the bionic enzyme group (2=0.95,＜0.01) was higher than in the cellulase group (2=0.94,＜0.01) and in the Viscozyme group (2=0.93,＜0.01). The relationship between the GED and TNSP contents of the 6 feedstuffs in the bionic enzyme group (2=0.89,＜0.01) was also higher than in the cellulase group (2=0.86,＜0.01) and in the Viscozyme group (2=0.81,＜0.01). 【Conclusion】In conclusion, the inclusion of bionic enzyme to simulate hindgut digestion has a significant effect on theenergy digestion of feedstuffs than the inclusion of cellulase and Viscozyme. The bionic enzyme can be used to simulate the hindgut digestion using the SDS.

; hindgut enzyme; non-starch polysaccharide; digestibility; enzyme hydrolysate gross energy; simulated digestion system

2016-01-26；接受日期：2016-05-17

国家科技支撑计划项目课题（2012BAD39B01）、中国农业科学院科技创新工程（ASTIP-IAS07）、国家重点实验室自主研究课题（2004DA125184G1104）

高理想，Tel：010-62816249；Fax：010-62818910，E-mail：glxahu@163.com。通信作者张宏福，Tel：010-62818910；Fax：010-62818910；E-mail：zhanghf6565@vip.sina.com