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麦麸及次粉的DE和ME的估测模型研究

2017-02-07张崇玉张桂国山东农业大学动物科技学院山东泰安271000

山东畜牧兽医 2017年1期
关键词:麦麸碳水化合物消化率

张崇玉 张桂国 伍 念 (山东农业大学动物科技学院 山东 泰安 271000)

尹朋辉 路绪明 郑文超 (泰安市新农方舟饲料有限公司 山东 泰安)

麦麸及次粉的DE和ME的估测模型研究

张崇玉 张桂国 伍 念 (山东农业大学动物科技学院 山东 泰安 271000)

尹朋辉 路绪明 郑文超 (泰安市新农方舟饲料有限公司 山东 泰安)

本文研究建立了小麦麸和次粉饲料猪的消化能值(DE)和鸡的代谢能值(ME)估测模型,建立的模型的相关系数R达到0.99以上,可以在生产实际中用于估测小麦麸和次粉的猪DE值和鸡ME值。

麦麸 次粉 消化能 代谢能 模型

在生产实践中,遇到的糠麸类饲料特别是小麦麸、次粉、米糠及米糠粕等糠麸类饲料,种类繁多,饲料成分变异大,营养价值高低不同。饲料原料中的成分如水分、灰分、粗蛋白质、粗脂肪、淀粉、粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)等成分含量的多少都会影响饲料的营养价值,除了测定以上饲料成分外,饲料的DE和ME数值是评价饲料营养价值的最重要指标。快速测定饲料成分、估测麦麸和次粉的DE和ME值一直是困扰在生产实际中使用这些原料的人员心中的难题。

饲料DE和ME的估测公式,国内外也做了一些研究,如张子仪等[1](1981)、李明等[2](2011)、李磊[3]等(2011)等,但此类研究主要在DE或ME与饲料成分某一指标或几个指标进行回归,缺少理论基础。糠麸类饲料的主要成分是碳水化合物,占70%左右。笔者近几年对快速测定饲料中的碳水化合物成分进行了大量研究,解决了用筛网袋法快速测定饲料中CF、NDF、ADF、ADL含量的方法(张崇玉等[4-8]),可以在短时间内进行快速大批量样品的测定,这使得应用以上指标等建立预测模型成为可能。本文建立了小麦麸和次粉饲料DE和ME的估测模型,欢迎大家使用并验证之。

1 材料和方法

1.1 材料 选用不同厂家生产的28个小麦麸、20个次粉,共计48个样品,分别测定其水分(W)、灰分(CA)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)、中性洗涤可溶性碳水化合物(NDSC)含量,原料中W、CA、CP和EE含量的测定均采用国标法,NDF的含量测定用筛网袋法(张崇玉等[6]:山东畜牧兽医,2015(36).9: 20-22),NDSC采用计算得出,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。

1.2 方法 小麦麸和次粉的猪消化能值(DE)与其饲料原料中的可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗涤可溶性碳水化合物、可消化中性洗涤纤维素(DNDF)含量有关,饲料的猪消化能(DE)用以下估测模型计算求得。小麦麸和次粉的猪DE估测模型(1)DE(Kcal/ kg)=5.65CP×80%+9.40EE×80%+4.15NDSC+4.15NDF×40%。式中:CP是饲料中粗蛋白质的含量(g/kg),其消化率猪按80%计算;EE是饲料的粗脂肪含量(g/kg),猪EE消化率假定为80%;NDSC是中性洗涤可溶性碳水化合物的含量(g/kg),主要成分是淀粉,猪的消化率假定为100%;NDF是中性洗涤纤维素的含量(g/kg),其猪的消化率假定为40%,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。小麦麸和次粉的鸡代谢能(ME)的数值与饲料中的可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗涤可溶性碳水化合物有关,小麦麸和次粉的ME用以下估测模型计算求得。小麦麸和次粉饲料的鸡ME估测模型(2)ME(Kcal/kg)=4.15CP×80%+9.40EE×80%+4.15NDSC。式中:CP是饲料中粗蛋白质的含量(g/kg),其鸡消化率按80%计算;EE是饲料的粗脂肪含量(g/kg),鸡EE消化率假定为80%;NDSC是中性洗涤可溶性碳水化合物的含量(g/kg),主要成分是淀粉,其鸡消化率假定为100%,NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。

2 结果与分析

2.1 小麦麸和次粉的猪DE值的估测结果 28个小麦麸样品的饲料分析结果及DE估测值见表1,从表中可以看出,小麦麸样品间NDF含量差别较大,范围在32%~56%之间。应用模型(1)估测的猪DE值在2130~2786 kcal/kg之间。20个次粉样品的饲料分析结果及DE估测值见表2,从表中可以看出,次粉NDF含量差别较大,范围在17%~ 35%之间。应用模型(1)估测的猪DE值在2718~3203 kcal/kg之间。验证:2014版中国饲料成分及营养价值表中次粉(CP15.4%)的DE为3270kcal/kg,而用应用模型(1)估测的次粉(CP15.4%)的猪DE3255kcal/kg,二者基本一致。小麦麸(CP14.3%)DE查表值为2230kcal/kg,估测值为2571kcal/kg,后者偏高些,可能是因为查表值是平均值的原因,哪个结果更准尚需进一步实测验证。

2.2 小麦麸和次粉的猪DE值与NDF的回归关系 小麦麸和次粉的猪DE值与其NDF含量最为敏感,建立DE与NDF%的回归方程如下,相关系数均0.99以上,可用于对小麦麸和次粉的DE值估测。小麦麸: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。小麦麸和次粉:DE=3692.9-28.09NDF%,n=48,P<0.01,r=0.9973。

表1 小麦麸的分析成分及DE、ME估测值

2.3 小麦麸和次粉的鸡ME值与NDF的回归关系 小麦麸和次粉的鸡ME值与其NDF含量最为敏感,建立ME与NDF%的回归方程如下,相关系数均0.99以上,可用于对麦麸和次粉的鸡ME值估测。小麦麸: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。小麦麸和次粉: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估测值

3 讨论

3.1 糠麸类饲料营养价值评定应考虑的指标 糠麸类饲料成分除了测定水分、灰分、粗蛋白质、粗脂肪外,更应该准确测定其碳水化合物成分含量如淀粉、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维等含量,只有把碳水化合物各成分测定准确,才能准确评定其营养价值。糠麸类饲料的碳水化合物总量为70%左右,对其DE或ME值贡献最大。如何细分糠麸类饲料的碳水化合物,本人认为把糠麸类饲料中的碳水化合物分为中性洗涤可溶性碳水化合物(DNSC)、半纤维素、纤维素含量三大部分较好,木质素含量较少在此可忽略不计。DNSC主要成分是淀粉,可以占到95%以上,所以用DNSC替代淀粉指标,可以省去测定淀粉含量的麻烦,DNSC通过计算可以非常方便的求出NDSC%=100%-W%-CA%-CP%-EE%-NDF%。用模型(1)可以非常准确预测出猪DE值,用模型(2)可以非常准确的预测出鸡ME值,就是因为模型中考虑了可消化粗蛋白(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗涤可溶性碳水化合物(DNSC)、可消化半纤维素或者可消化NDF等几部分,既有理论基础,又可进行实践验证。

3.2 DE或ME值与NDF的关系分析 糠麸类的DE或ME值与NDF含量非常敏感,与其成负相关,这有其理论基础的,因为NDF 成分是半纤维素、纤维素和木质素等成分,是猪鸡不易消化的成分,特别是鸡对其消化率很低,所以NDF含量的高低影响其DE和ME值得大小,同时糠麸类饲料中的NDSC或淀粉含量与NDF含量成反比,NDF含量高造成其淀粉成分含量低,而淀粉含量高低决定着糠麸类饲料DE和ME值大小。所以糠麸类饲料的猪DE值和鸡ME值最敏感的影响因子是淀粉含量和NDF含量,这两个指标是殊途同归。

4 结论

(1)糠麸类饲料要测定其NDF含量和中性洗涤可溶性碳水化合物(NDSC)含量,作为评价其营养价值的主要指标。糠麸类饲料猪DE和鸡ME 值得可用模型(1)和模型(2)进行估测。小麦麸和次粉的DE和ME值可用与其NDF含量的回归公式进行估测。

[1] 张子仪, 吴同礼. 回归分析在猪饲料的消化能值评定上的应用[J].畜牧兽医学报, 1981, 12(4): 217-22.

[2] 李明, 陈代文等. 生长猪菜籽饼粕消化能与能量消化率预测模型的研究[J]. 动物营养学报, 2011, 23(9): 1483-1489.

[3] 李磊, 贾刚, 吴秀群等. 糠麸饼粕饲料原料净能预测及其对生长猪生长性能、氮和能量利用的影响[J]. 动物营养学报, 2011, 23(10): 1800-1805.

[4] 张崇玉. 饲料中的酸性洗涤纤维和木质素含量的快速测定[J]. 山东畜牧兽医. 2014, 35(8): 8-9.

[5] 张崇玉. 聚酯纤维滤网袋法快速测定饲料中粗纤维含量的研究[J].山东畜牧兽医. 2014, 35(12): 9-10.

[6] 张崇玉. 饲料中的粗纤维、NDF、ADF和ADL含量的快速测定方法[J]. 山东畜牧兽医. 2015, 36(8).

[7] 张崇玉. 聚酯纤维筛网袋法测定饲料纤维素与木质素含量的重复性和准确性研究[J]. 山东畜牧兽医, 2016(37): 1-3.

[8] 张崇玉等. 聚酯筛网袋法测定饲料中的CF和NDF含量的精密度研究[J]. 山东畜牧兽医, 2016(37)8: 1-3.

S816.44

A

1007-1733(2017)01-0006-02

2016–09–21)

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