动物营养学报    2020, Vol. 32 Issue (10): 4904-4913    PDF    
基于CPM-Dairy软件评估饲粮有效营养价值对荷斯坦奶牛生产性能预测的有效性及瘤胃微生物区系和血清生化指标的影响
武圣儒1 , 乔雨1,2 , 郑辰1 , 赵聪聪1 , 雷新建1 , 曹阳春1 , 姚军虎1     
1. 西北农林科技大学动物科技学院, 杨凌 712100;
2. 杨凌职业技术学院, 杨凌 712100
摘要: 本试验旨在通过对奶牛血清生化指标、瘤胃发酵参数与微生物区系及生产性能的综合评判,研究基于CPM(Cornell-Penn-Miner)-Dairy软件评估饲粮有效营养价值进行荷斯坦奶牛生产性能预测的有效性,为CPM-Dairy软件在奶牛饲料生产中的应用提供理论依据。采用4×4拉丁方试验设计,选择4头体况接近的奶牛,分别饲喂4种不同玉米淀粉添加量(0、300、600及900 g/d),但泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质一致的饲粮。试验分4期进行,每期35 d,其中过渡期15 d,正试期20 d(最后6 d为采样期)。采集试验牛的瘤胃液、血液及奶样,对其瘤胃发酵参数、血清生化指标、泌乳性能及瘤胃微生物区系进行测定。结果显示:4种CPM-Dairy软件预测的有效营养价值相近的饲粮对奶牛干物质采食量、瘤胃发酵参数、血清生化指标和泌乳性能无显著影响(P>0.05)。试验牛实际乳产量为22.30~23.60 kg/d,与根据代谢蛋白质预测的产奶量无显著差异(P>0.05),但显著低于根据代谢能预测的产奶量(P < 0.05)。4种饲粮未显著影响瘤胃微生物的多样性和丰富度(P>0.05),但显著影响了普雷沃氏菌属7和未分类拟杆菌目RF16群的丰度(P < 0.05)。由此可见,基于CPM-Dairy软件评估饲粮有效营养价值(泌乳净能、代谢能及代谢蛋白质含量)可有效进行荷斯坦奶牛生产性能预测;本试验条件下,饲粮代谢蛋白质供给不足是奶牛未能充分发挥生产性能的主要原因。
关键词: CPM-Dairy软件    奶牛    瘤胃微生物区系    代谢能    代谢蛋白质    玉米淀粉    
Predicted Accuracy of Performance Based on CPM-Dairy Software Evaluated Feed Effective Nutritional Value and Effects of Evaluated Feed Effective Nutritional Value on Ruminal Microflora and Serum Biochemical Indexes in Dairy Cows
WU Shengru1 , QIAO Yu1,2 , ZHENG Chen1 , ZHAO Congcong1 , LEI Xinjian1 , CAO Yangchun1 , YAO Junhu1     
1. College of Animal Science and Technology, Northwest A&F University, Yangling 712100, China;
2. Yangling Vocational and Technical College, Yangling 712100, China
Abstract: This experiment was conducted to investigate the predicted accuracy of performance based on the evaluated feed effective nutritional value using Cornell-Penn-Miner (CPM)-dairy software through comprehensively evaluated the serum biochemical indexes, rumen fermentation parameters and ruminal microflora of dairy cows, in order to provide new evidence to use the CPM-Dairy software in dairy cow feed production. Based on a 4×4 Latin square design, four healthy dairy cows with similar condition were selected, and fed with 4 different diets in 4 periods. By using the CPM software, 4 diets with different additive amounts (0, 300, 600, and 900 g/d) of corn starch but with the same levels of lactation net energy, metabolic energy and metabolic protein. The experiment was divided into 4 periods, and 35 days in each period. Each period consisted 15 d of pretrial period and 20 d of trial period (the last 6 d of trial period was sample period. Rumen fluid blood and milk samples were collected to measure rumen fermentation parameters, serum biochemical indexes, milk performance and ruminal microflora. The results showed that the dry matter intake, rumen fermentation parameters, serum biochemical indexes and milk performance were not significantly affected by 4 diets which had similar effective nutritional value evaluated by CPM-Dairy dairy software (P>0.05). The actual milk yield was 22.30 to 23.60 kg/d, which was not significantly different with the milk yield predicted by metabolic protein (MP)(P>0.05), but significantly different from the milk yield predicted by metabolic energy (ME) (P < 0.05). Moreover, 4 diets were not significantly affected the microbial diversity and richness (P>0.05), but significantly affected the abundances of Prevotella 7 and norank_f_Bacteroidales_RF-16_group (P < 0.05). In conclusion, the effective nutritional value (net energy of lactation, ME and MP) in diet predicted by the CPM-Dairy software can effectively predict the performance of dairy cows. The absence of metabolic protein is the main reason which limits the performance of dairy cows in the present study.
Key words: CPM-Dairy software    dairy cows    ruminal microflora    metabolic energy    metabolic protein    corn starch    

康奈尔净碳水化合物-净蛋白质体系(Cornell net carbohydrate and protein system, CNCPS)可有效评价饲粮碳水化合物和蛋白质等组分的瘤胃降解率、消化率、通过速率,同时反映饲粮能量和蛋白质的吸收效率[1-3],已成为国内外最为合理的饲料营养价值评价体系。CPM(Cornell-Penn-Miner)-Dairy软件是基于CNCPS研究基础上,由Cornell大学,Pennsylvania大学和Miner研究所联合开发而成的奶牛配方软件。CPM-Dairy软件可基于CNCPS综合考虑奶牛营养需要,同时根据不同动物年龄、体况、生长环境和饲料品质的相关数据,通过数学模型拟合来预测瘤胃微生物和发酵模式以及肠道碳水化合物和蛋白质的吸收状况[4-5],从而实现奶牛饲粮营养水平诊断及生产性能预测。应用CPM-Dairy软件调整后的泌乳奶牛饲粮可改善能氮平衡,提高生产性能并降低饲养成本[6]。饲喂CPM-Dairy软件优化饲粮可促进后备母牛的生长,降低饲养成本,表明CPM-Dairy软件可有效评价和优化后备荷斯坦母牛的饲粮配方[7-8]。但是,CPM-Dairy软件所评估的饲粮营养指标对瘤胃发酵、血清生化指标、瘤胃微生物区系及生产性能等的响应关系,以及CPM-Dairy软件基于饲粮有效营养价值预测奶牛生产性能的有效性并未得到充分研究。本试验通过额外添加玉米淀粉同时调整玉米胚芽粕、全株玉米青贮和尿素添加量的方式,调整4种饲粮的能量及蛋白质有效营养指标为统一水平,来检测试验奶牛瘤胃发酵、血液生化指标和生产性能的变化,同时检验CPM-Dairy软件预测生产性能的准确性,从而为CPM-Dairy软件的应用提供理论依据。

1 材料与方法 1.1 试验动物

试验动物为4头健康、体况相近的荷斯坦母牛[2胎,泌乳天数(90±10) d,体重(550±15) kg]。

1.2 试验饲粮和设计

CPM-Dairy软件是在CNCPS的基础上,通过应用最新的营养学研究成果等先进技术,对大量饲料及试验数据进行回归分析后,利用其内含的超过1 600个公式和800多个变量[9],可被广泛用于奶牛饲料配方的预测、评价和优化的软件[10]。CPM-Dairy软件提供计算奶牛在不同生产及生理状态(动物、环境以及饲料的物化组成等)下对营养需要及供应的数学模型。利用饲料碳水化合物和粗蛋白质在瘤胃中的降解率以及流通速率来评估瘤胃发酵和微生物生长,并提供预测从瘤胃中逃逸后在小肠中降解的碳水化合物和粗蛋白质的量,以及动物体的代谢能和代谢蛋白质模型。CPM-Dairy 3.0软件模型应用非线性优化算法,在考虑奶牛不同生产阶段和生产状态,饲料可利用性和环境条件的限制时,调整饲粮配方及预测生产性能[9]

本试验参考NRC(2001)[11]奶牛饲养标准,在梯度性增加饲粮中玉米淀粉添加量(0、300、600及900 g/d)的同时,利用CPM-Dairy 3.0软件的饲料配方功能,调整玉米胚芽粕、全株玉米青贮及尿素添加量,设计4种淀粉含量不同但泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质等有效营养指标一致的饲粮。4种CPM-Dairy软件配制饲粮的组成见表 1。按照CNCPS的要求对饲料原料营养水平进行测定,以便预测饲粮有效营养指标及调整配方。其中,中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)含量按照Van Soest等[12]的方法进行测定;干物质(dry matter,DM)、粗蛋白质(crude protein,CP)、粗灰分(ash)和粗脂肪(ether extract,EE)含量按照AOAC[13-14]中的方法进行测定;淀粉含量按照AACC(1976)[15]中方法进行测定。录入相关指标后,CPM-Dairy 3.0软件可以预测饲粮的有效营养指标,随后再调整4种饲粮中玉米胚芽粕、全株玉米青贮及尿素的添加量,最后保证4种饲粮的泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质等有效营养指标保持一致。

表 1 4种CPM-Dairy软件配制饲粮的组成(干物质基础) Table 1 Composition of 4 diets designed by CPM-Dairy software (DM basis) 

试验采用4×4拉丁方试验设计,试验分4期进行,每头奶牛在4个不同时期饲喂不同的饲粮;每期35 d,其中过渡期15 d,正试期20 d(最后6 d为采样期)。

1.3 饲粮样品的采集及预处理

每期试验的第15~17天的早、中、晚分3次收集全混合日粮(TMR)样品,混合后取约500 g TMR样品,剩余TMR采用宾州筛测定物理有效性。500 g TMR样品65 ℃烘48 h,测定初重及末重用于计算初水分。风干样品用于测定淀粉、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗蛋白质和粗脂肪含量。TMR样品中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量参考Van Soest等[12]的方法进行测定,粗蛋白质和粗脂肪含量分别采用凯氏定氮法[13]和索氏提取法[14]进行测定,淀粉含量按照AACC(1976)[15]中的方法进行测定。

1.4 奶样的采集及乳成分分析

于每天08:00及17:00(每期试验的第15~17天)采集乳样,-20 ℃保存。采用乳成分分析仪(Foss-MilkoscanTM Minor)测定乳成分,包括乳糖、乳蛋白、乳脂和非脂乳固体。

1.5 血样采集及血清生化指标测定

晨饲前1 h(每期试验的第18~20天),于颈静脉采血5 mL,37 ℃水浴条件倾斜静置30 min,3 000 r/min离心15 min,收集血清于-80 ℃保存。

血清葡萄糖(F006-1-1)、总胆固醇(A111-1-1)、甘油三酯(A110-1-1)、胰岛素(H203)、β-羟丁酸(E030-1-1)和游离脂肪酸(A042-2-1)含量采用南京建成生物工程研究所对应指标试剂盒在多功能酶标仪(Synergy HT, BioTek,美国)上进行测定,测定方法参考试剂盒说明书。

1.6 瘤胃液采集及瘤胃发酵参数测定

晨饲后2 h(每期试验的第18~20天),口腔采集3份瘤胃液:其中1份测定pH;另2份通过4层灭菌纱布过滤后于-80 ℃保存,分别用于瘤胃发酵参数及瘤胃微生物区系的测定。

瘤胃液pH采用PHS-3C型酸度计测定;氨态氮浓度采用南京建成生物研究所的血氨试剂盒(A086-1-1)测定;挥发性脂肪酸浓度采用气相色谱仪(Agilent 7820A GC)测定,具体方法参考Zhao等[16]

1.7 瘤胃微生物16S rRNA基因测序与分析

采用十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)法提取瘤胃液样本的基因组DNA,采用荧光分光光度计(NanoDropTM,Thermo ScientificTM)检测DNA的浓度及纯度,用1%琼脂糖凝胶电泳检测提取DNA的质量。本试验中,提取DNA的OD260/280大于1.8且琼脂糖凝胶电泳条带清晰无拖尾时,用于后续16S rRNA基因测序。

采用515F(5′-GTGCCAGCMGCCGCGG-3′)及806R(5′-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3′)对提取的瘤胃液细菌总DNA的rRNA基因V4区进行扩增,扩增产物进行胶回收纯化并利用多功能酶标仪对各样本进行定量。质量合格的扩增样本用于文库构建及双末端测序(Illumina MiSeq)。原始序列使用Trimmomatic软件质控后采用USEARCH(version 9.2.64, http://drive5.com)软件去除单序列和嵌合体后进行操作分类单元(OTU)聚类。利用RDP 16S Training set (v16)、SINTA软件的Core Set(Usearch V9.2.64)和PyNAST对每条序列进行物种分类注释。采用QIIME2的USEARCH alpha_div和UniFrac metrics命令分析获得α多样性指数并采用SPSS 21.0软件进行方差分析。采用主坐标分析(principal co-ordinates analysis, PCoA)进行微生物群落结构的差异情况(β多样性)分析,并采用相似性分析(analysis of similarity,ANOSIM)进行差异分析。对属水平微生物,采用SPSS 21.0软件方差分析程序进行组间差异统计分析。

1.8 数据统计分析

采用SAS 8.2软件的MIXED模型对数据进行统计分析。其中,处理作为固定因子,奶牛和试验期作为随机因子,统计分析4种不同处理间的差异状况。采用SPSS 21.0软件的配对t检验对实际产奶量及预测产奶量进行差异统计分析。当P < 0.05时认为有显著差异,0.05 < P < 0.10认为有显著趋势。

2 结果与分析 2.1 饲粮常规营养组成及有效营养指标预测

对本试验中4种饲粮的营养指标实测值进行组间差异分析,结果显示除淀粉含量各组间存在显著差异(P < 0.05)外,粗蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和粗脂肪含量均无显著差异(P>0.05)(图 1)。

同一指标数据柱标注不同小写字母表示差异显著(P < 0.05),无字母或相同小写字母表示差异不显著(P>0.05)。下图同。 Data columns of the same index with different small letters mean significant difference (P < 0.05), while with no or the same small letters mean no significant difference (P>0.05). The same as below. 图 1 4种CPM-Dairy软件配制饲粮的营养组成(平均值±标准差) Fig. 1 Dietary nutrition composition of 4 diets designed by CPM-Dairy software (mean±SD)

CPM-Dairy软件分析所得4种饲粮的泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质均无显著差异(P>0.05),且变异系数小于1%(表 2)。随着饲粮淀粉及尿素添加量的增加,CPM-Dairy软件预测的瘤胃降解淀粉(RDS)和瘤胃降解蛋白质(RDP)提高,过瘤胃蛋白质(RUP)和碳水化合物平衡指数(CBI)逐渐降低。

表 2 CPM-Dairy软件预测的饲粮有效营养指标 Table 2 Dietary effective nutrient indexes of diets predicted by CPM-Dairy software
2.2 4种饲粮对奶牛瘤胃发酵参数的影响

图 2所示,CPM-Dairy软件预测饲喂4种饲粮奶牛的瘤胃液pH均为6.46;饲喂4种饲粮奶牛的瘤胃液pH实测值为6.38~6.80,与预测值接近且各组间均无显著差异(P=0.339),说明CPM-Dairy软件可有效预测奶牛的瘤胃液pH。瘤胃液氨态氮、总脂肪酸、乙酸、丙酸和丁酸浓度实测值各组间同样无显著差异(P>0.05)。

图 2 4种饲粮对奶牛瘤胃发酵参数的影响(平均值±标准差) Fig. 2 Effects of 4 diets on rumen fermentation parameters of dairy cows (mean±SD)
2.3 4种饲粮对奶牛血清生化指标的影响

图 3所示,4种饲粮对奶牛血清各项生化指标均无显著影响(P>0.05)。

图 3 4种饲粮对奶牛血清生化指标的影响(平均值±标准差) Fig. 3 Effects of 4 diets on serum biochemical indexes of dairy cows (mean±SD)
2.4 4种饲粮对奶牛生产性能的影响

图 4所示,4种饲粮对奶牛干物质采食量和泌乳性能(乳产量、3.6%乳脂校正乳产量、能量校正乳产量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率以及乳脂、乳蛋白、乳糖产量)均无显著影响(P>0.05)。

1)3.5%乳脂校正乳产量=0.35×乳产量+16×乳脂率3.5%FCM=0.35×milk yield+16×milk fat percentage。
2)能量校正乳产量=0.327×乳产量+12.95×乳脂产量+7.2×乳蛋白产量ECM=0.327×milk yield+12.95×milk fat yield+7.2×milk protein yield。
图 4 4种饲粮对奶牛生产性能的影响(平均值±标准差) Fig. 4 Effects of 4 diets on performance of dairy cows (mean±SD)

CPM-Dairy软件根据饲粮代谢蛋白质和代谢能预测的乳产量分别为22.10~22.20 kg/d和26.80~27.40 kg/d,而实际乳产量为22.30~23.60 kg/d(表 3);实际乳产量与根据代谢蛋白质预测的乳产量间无显著差异(P=0.067),但显著低于根据代谢能预测的乳产量(P=0.002)(表 4)。

表 3 CPM-Dairy软件预测的乳产量及实际产奶量 Table 3 Milk yield predicted by CPM-Dairy software and actual milk yield 
表 4 奶牛实际乳产量与预测乳产量的比较分析 Table 4 Comparison and analysis of actual and predicted milk yield of dairy cows 
2.5 4种饲粮对奶牛瘤胃微生物区系的影响

4种饲粮对瘤胃微生物的α多样性指标均未能产生显著影响((图 5-A),且β多样性分析表明4组间微生物区系组成未发生显著分离(图 5-B)。

A:α多样性指数(平均值±标准差) α diversity indexes (mean±SD);B:β多样性分析——PCoA图β diversity analysis—PCoA diagram;C:差异菌属丰度(平均值±标准差) differential genera abundances (mean±SD)。Prevotella 7:普雷沃氏菌属7;norank_f_Bacteroidales_BS11_gut_group:未分类拟杆菌目BS11肠道群;norank_f_Bacteroidales_RF-16_group:未分类拟杆菌目RF16群。 图 5 4种饲粮对奶牛瘤胃微生物区系的影响 Fig. 5 Effects of 4 diets on ruminal microflora of dairy cows

对差异菌属进一步分析表明,4种饲粮显著影响了瘤胃中普雷沃氏菌属7、未分类拟杆菌目BS11肠道群和未分类拟杆菌目RF16群的丰度(P < 0.05)(图 5-C)。其中,饲粮2组普雷沃氏菌属7的丰度显著高于饲粮3和饲粮4组(P < 0.05),未分类拟杆菌目RF16群的丰度显著高于饲粮1和饲粮4组(P < 0.05)。

3 讨论 3.1 CPM-Dairy软件对奶牛生产性能有效预测的潜在生理生化及瘤胃微生物区系作用机制亟需阐明

碳水化合物和蛋白质是奶牛饲粮中最主要的营养成分,其含量直接影响生产性能。目前我国粗饲料营养价值评定主要采用Weede[17]和Van Soest体系[12];但由于反刍动物特殊的消化系统,以上体系无法反映碳水化合物和蛋白质各组分在瘤胃中的降解特性,故无法准确评价反刍动物粗饲料的营养价值。CNCPS准确反映了饲料中碳水化合物和蛋白质各组分在瘤胃中的降解率、消化率、外流速率以及能量和蛋白质的吸收效率,可有效评定饲粮的营养价值[18-20]。CPM-Dairy软件综合应用NRC营养模型和CNCPS对饲料碳水化合物和蛋白质进行分类计算,进一步对饲料营养成分和实际生产数据进行回归分析,获得可以充分考虑饲粮成分、牛群结构和环境因子的饲粮评估模型[4],可根据常规营养成分预测饲粮的有效营养指标,并预测奶牛的生产性能,从而广泛应用于奶牛场的饲粮营养诊断[21]。前人研究中,大量试验均关注CPM-Dairy软件的应用研究,缺乏相关验证试验。本试验发现,运用CPM-Dairy软件的饲粮有效营养指标预测功能,饲喂改变饲粮玉米淀粉添加量但维持泌乳净能等有效营养指标一致的饲粮,对奶牛瘤胃发酵参数、血清生化指标和生产性能不会产生显著影响,并且本试验验证了CPM-Dairy软件对奶牛生产性能预测功能的有效性。

3.2 CPM-Dairy软件分析获得的泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质等有效营养指标可有效预测奶牛的瘤胃发酵、生理生化状态和生产性能

奶牛的碳水化合物、蛋白质及脂肪营养供应决定了饲粮的能量平衡和碳氮平衡状况,直接影响瘤胃发酵模式及生产性能。饲粮淀粉作为反刍动物非纤维性碳水化合物的组成部分,在瘤胃内快速降解为微生物提供能量,部分过瘤胃淀粉进入小肠分解为葡萄糖,吸收后为机体供能。增加饲粮淀粉含量有利于瘤胃丙酸型发酵[22],增加瘤胃丙酸产量,进而为肝脏糖异生提供更多原料,增加乳产量和乳蛋白率;同时,瘤胃中乙酸产量降低,进而降低乳脂率[23-24]。于此同时,饲粮过量淀粉还会导致瘤胃中乳酸含量的增加,降低瘤胃液pH,诱发急性或亚急性瘤胃酸中毒[25]。本研究中,饲粮淀粉含量的增加并未改变奶牛的生产性能,这是由于本试验所设计的4种饲粮物理有效中性洗涤纤维的供给量处于同一水平,且4种饲粮在改变玉米淀粉添加量的同时调整了玉米胚芽粕和尿素的添加量,以保证饲粮的泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质的一致性,有效营养指标的一致决定了奶牛生产性能的一致。CPM-Dairy软件根据代谢蛋白质预测的乳产量与实际乳产量相近,且4组间无显著差异,表明CPM-Dairy软件分析获得的有效营养指标相较于饲粮淀粉含量等单一营养指标可更有效的预测奶牛的生产性能。

作为瘤胃微生物利用饲粮营养素的主要产物,瘤胃挥发性脂肪酸的浓度和比例受饲粮[26-28]与微生物区系[29-30]的影响,而瘤胃微生物区系的变化则主要受到微生物可利用的碳源及氮源含量的影响[31]。影响奶牛生产性能的饲粮有效营养指标,均主要反映了饲粮营养经瘤胃微生物发酵后能够提供给奶牛的营养供应水平[1]。本试验中利用CPM-Dairy软件设计的4种饲粮的泌乳净能、代谢能和代谢蛋白质均处于同一水平,这也预示着4种饲粮中所含有的可供微生物利用的碳源及氮源同样处于相似水平。瘤胃液氨态氮浓度反映瘤胃中微生物蛋白质代谢的情况,乙丙比代表瘤胃内微生物能量利用效率情况[32]。本试验中以上指标各组间均差异不显著,表明瘤胃总体微生物区系及其发酵产物的构成均没有发生显著变化,验证了CPM-Dairy软件分析获得的有效营养指标对奶牛瘤胃发酵状态预测的准确性。

血液生化指标是奶牛利用瘤胃上皮吸收的挥发性脂肪酸及肠道消化吸收营养物质进行代谢的响应指标[33]。血液代谢指标中,葡萄糖、胰岛素和β-羟丁酸等与糖代谢有关,甘油三酯、高密度脂蛋白和游离脂肪酸等则与脂代谢相关。本试验中以上指标均未发现显著改变,表明血液糖脂代谢不受到饲粮淀粉含量变化的影响,而主要受到其有效营养指标的调控,且最终并不会影响奶牛的乳糖、乳蛋白、乳脂和乳产量。

3.3 瘤胃中特异微生物对饲粮淀粉含量敏感,但CPM-Dairy软件预测有效营养指标对整体微生物区系功能构成预测性更强

在本试验中,瘤胃中普雷沃氏菌属7及未分类拟杆菌目RF16群的丰度随淀粉含量的增加而发生显著改变,呈现先上升后下降的趋势,而未分类拟杆菌目BS11肠道群的丰度则呈先下降后上升趋势,且拐点发生在添加300 g/d玉米淀粉时。普雷沃氏菌属7可能有木聚糖降解的功能[29, 34],未分类拟杆菌目BS11肠道群有半纤维素降解功能,尤其是在半纤维素单糖木糖、岩藻糖、甘露糖和鼠李糖的降解中发挥重要作用[35]。随着饲粮淀粉含量的升高,木聚糖降解菌及半纤维素降解菌丰度的降低表明饲粮3和饲粮4中非纤维性碳水化合物供能已经充足,此时纤维降解微生物的丰度因碳源的缺乏而显著降低,且其对于能量供应的贡献也会相应的降低。

本试验中4种饲粮的代谢能和瘤胃降解蛋白质相同,为瘤胃微生物提供的碳源和氮源相近,因此对瘤胃微生物群落α多样性及β多样性并未产生显著影响。瘤胃微生物中特异菌群(普罗沃氏菌)可优先利用淀粉进行代谢供能,因此其丰度会受到淀粉含量变化的影响;而瘤胃菌群结构及丰度主要受到饲粮有效营养指标的调控,从而保证了奶牛瘤胃发酵模式及生产性能的一致性。本试验结果提示,相比于某一特定微生物丰度的变化,瘤胃微生物整体区系构成更能反映奶牛饲粮有效营养指标的调控效应。

3.4 饲粮代谢蛋白质供给不足是奶牛未能充分发挥生产性能的主要原因

本试验中根据代谢能预测的乳产量显著高于实际乳产量,而根据代谢蛋白质预测的乳产量与实际乳产量一致且无显著差异,表明饲粮代谢蛋白质是奶牛生产性能的限制性因素,即饲粮蛋白质供给不足是造成奶牛生产性能没有完全发挥的主要原因。以上结果表明,CPM-Dairy软件可有效地诊断奶牛饲粮的营养平衡状态,并发现影响生产性能发挥的关键有效营养指标。本试验未能根据CPM-Dairy软件预测结果,进一步通过改变饲粮的组成来调整其能氮平衡,研究奶牛生产性能的变化及其机制,进而评价CPM-Dairy软件对饲粮营养指标的修正功能。虽然应用CPM-Dairy改善饲粮能氮平衡和提高奶牛生产性能的效果评价已经得到了研究及证明[6, 10],但其改善机制的探讨有利于CPM-Dairy软件的优化及应用提供理论基础。应用CPM-Dairy软件改善奶牛饲粮进而提高奶牛生产性能的潜在作用机制仍需进一步探讨

4 结论

基于CPM-Dairy软件评估饲粮有效营养价值(泌乳净能、代谢能及代谢蛋白质)可有效进行荷斯坦奶牛生产性能预测;本试验条件下,饲粮代谢蛋白质供给不足是奶牛未能充分发挥生产性能的主要原因。

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