动物营养学报    2021, Vol. 33 Issue (5): 2681-2695    PDF    
樱桃谷青年公鸭对不同来源菜籽饼粕的代谢能值及其预测方程的建立
于爽 , 王建萍 , 曾秋凤 , 丁雪梅 , 白世平 , 张克英     
四川农业大学动物营养研究所, 动物抗病营养教育部重点实验室, 动物抗病营养农业农村部重点实验室, 动物抗病营养四川省重点实验室, 成都 611130
摘要: 本试验旨在通过实验室分析和代谢试验建立基于菜籽饼粕养分的代谢能值预测方程,为生产提供便捷的估测菜籽饼粕代谢能值的方法。试验共收集25种菜籽饼粕样品,选用19周龄以上健康的樱桃谷肉公鸭进行代谢试验。代谢试验分3批进行,前2批代谢试验均设13个组:玉米组、玉米-豆粕组、绝食内源组和10个菜籽饼粕组;第3批代谢试验设8个组:玉米组、玉米-豆粕组、绝食内源组和5个菜籽饼粕组。前2批代谢试验均使用156只,而第3批代谢试验使用96只,每组设12个重复,每个重复1只鸭。待测饲粮由豆粕或菜籽饼粕替代玉米组成,其中豆粕按35%替代玉米,菜籽饼粕按40%替代玉米。采用真代谢能(TME)结合套算法评定菜籽饼粕的代谢能值,强饲量为试验鸭体重的2%,排空时间和排泄物收集时间均为36 h,每批之间设14 d的恢复期。采用逐步回归法建立菜籽饼粕养分与代谢能值的回归方程。结果表明:1)25种菜籽饼粕的总能(GE)平均值为17.91 MJ/kg[16.48~20.04 MJ/kg,变异系数(CV)=5.24%],干物质(DM)含量平均值为89.72%(86.20%~93.73%,CV=2.21%),粗蛋白质(CP)含量平均值为44.56%(33.91%~50.70%,CV=8.86%),粗脂肪(EE)含量平均值为5.63%(1.21%~10.92%,CV=61.83%),粗灰分(Ash)含量平均值为7.58%(6.90%~8.48%,CV=6.04%),粗纤维(CF)含量平均值为12.89%(7.98%~16.18%,CV=15.08%),中性洗涤纤维(NDF)含量平均值为35.86%(20.30%~62.73%,CV=28.21%),酸性洗涤纤维(ADF)含量平均值为23.23%(12.75%~40.10%,CV=28.12%),钙(Ca)含量平均值为0.78%(0.22%~1.29%,CV=31.01%),磷(P)含量平均值为1.07%(0.85%~1.32%,CV=8.24%)。2)25种菜籽饼粕的表观代谢能(AME)平均值为10.21 MJ/kg(8.28~12.51 MJ/kg,CV=17.87%),TME平均值为10.96 MJ/kg(9.00~13.39 MJ/kg,CV=16.66%),氮校正表观代谢能(AMEn)平均值为9.04 MJ/kg(7.28~10.75 MJ/kg,CV=17.42%),氮校正真代谢能(TMEn)平均值为9.71 MJ/kg(7.87~11.51 MJ/kg,CV=16.21%)。3)通过逐步回归分析建立菜籽饼粕AME、TME、AMEn、TMEn的预测方程:AME=0.010 7PS+0.226 5EE+8.352 8(R2=0.708 1,P < 0.01);TME=0.011 4PS+0.223 9EE+9.103 3(R2=0.704 7,P < 0.01);AMEn=1.091 6GE+0.019 3PS-0.234 0DM-0.158 9CF+0.059 9ADF+10.111 9(R2=0.858 2,P < 0.05);TMEn=0.794 5GE-0.214 3CF-1.781 7(R2=0.762 6,P < 0.01)。由此可见,樱桃谷青年公鸭对不同来源菜籽饼粕的代谢能值存在差异,可利用菜籽饼粕的养分构建其代谢能值的预测方程。
关键词: 肉鸭    菜籽粕    代谢能值    预测方程    
Evaluation and Establishment of Prediction Equation for Metabolizable Energy of Rapeseed Meal from Different Sources in Young Ducks
YU Shuang , WANG Jianping , ZENG Qiufeng , DING Xuemei , BAI Shiping , ZHANG Keying     
Key Laboratory for Animal Disease Resistance Nutrition of the Ministry of Education, Key Laboratory of Animal Disease Resistance Nutrition of Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Key Laboratory of Animal Disease resistance Nutrition of Sichuan Province, Institute of Animal Nutrition, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China
Abstract: This study was conducted to establish the prediction equation for metabolizable energy values of rapeseed meal based on nutrients through laboratory analysis and metabolism test, so as to provide a convenient method to estimate the metabolizable energy values of rapeseed meal for production. Healthy Cherry Valley young male ducks with the age more than 19 weeks were selected to measure the metabolizable energy values of 25 rapeseed meals from different sources by using metabolism test. Metabolism test included 3 batches. There were 13 groups such as corn group, corn-soybean group, hungry endogenous group and 10 rapeseed meal groups in the batches 1 and 2, and there were 10 groups such as corn group, corn-soybean group, hungry endogenous group and 5 rapeseed meal groups in the batch 3. One hundred and fifty-six meat ducks in the batches 1 and 2 were randomly assigned to 13 groups with 12 replicates per group and 1 duck per replicate, and ninety-six meat ducks in the batch 3 were randomly assigned to 8 groups with 12 replicates per group and 1 duck per replicate. The tested diet consisted of soybean meal or rapeseed meal replacing corn, in which soybean meal replaced corn at 35% and rapeseed meal replaced corn at 40%. The true metabolizable energy (TME) combined with the set algorithm method was used to evaluate metabolizable energy values, meat ducks were force-fed with 2% body weight of diets, and all excretion of each duck was collected for 36 h after force-fed. The 14 days recovery period was set between each batch. The regression equations of metabolizable energy values and nutrients of rapeseed meal were established by stepwise regression method. The results showed as follows: 1) the means of gross energy (GE), and the contents of dry matter (DM), crude protein (CP), ether extract (EE), crude fiber (CF), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), calcium (Ca) and phosphorus (P) of 25 rapeseed meals were 17.91 MJ/kg [16.48 to 20.04 MJ/kg, variable coefficient (CV)=5.24%], 89.72% (86.20% to 93.73%, CV=2.21%), 44.56% (33.91% to 50.70%, CV=8.86%), 5.63% (1.21% to 10.92%, CV=61.83%), 12.89% (7.98% to 16.18%, CV=15.08%), 35.86% (20.30% to 62.73%, CV=28.21%), 23.23% (12.75% to 40.10%, CV=28.12%), 0.78% (0.22% to 1.29%, CV=31.01%) and 1.07% (0.85% to 1.32%, CV=8.24%), respectively. 2) The mean of apparent metabolizable energy (AME) of 25 rapeseed meals was 10.21 MJ/kg (8.28 to 12.51 MJ/kg, CV=17.87%), the mean of TME was 10.96 MJ/kg (9.00 to 13.39 MJ/kg, CV=16.66%), the mean of nitrogen corrected apparent metabolizable energy (AMEn) was 9.04 MJ/kg (7.28 to 10.75 MJ/kg, CV=17.42%), and the mean of nitrogen adjusted true metabolizable energy (TMEn) was 9.71 MJ/kg (7.87 to 11.51 MJ/kg, CV=16.21%). 3) The prediction equations of AME, TME, AMEn and TMEn of rapeseed meal were established through stepwise regression analysis: AME=0.010 7PS+0.226 5EE+8.352 8 (R2=0.708 1, P < 0.01); TME=0.011 4PS+0.223 9EE+9.103 3 (R2=0.704 7, P < 0.01); AMEn=1.091 6GE+0.019 3PS-0.234 0DM-0.158 9CF+0.059 9ADF+10.111 9 (R2=0.858 2, P < 0.05); TMEn=0.794 5GE-0.214 3CF-1.781 7(R2=0.762 6, P < 0.01). In conclusion, the metabolizable energy values of rapeseed meals from different sources for Cherry Valley young male ducks are different, and the regression prediction equation of metabolizable energy values can be established by the nutrients of rapeseed meal.
Key words: meat ducks    rapeseed meal    metabolizable energy values    prediction equation    

目前,蛋白质饲料资源短缺是我国畜牧业及饲料工业发展面临的主要问题[1]。寻找和开发新的蛋白质资源成为饲料工业急需解决的问题[2]。我国的油菜种植面积和产量均居世界第一,菜籽饼粕年产量高达600万~700万t[3-4]。菜籽饼粕作为潜在可替代豆粕的蛋白质饲料,具有来源相对广泛、蛋白质含量高、氨基酸组成较平衡等特点[5],并且富含微量元素和维生素[6-7]。近年来,尽管对菜籽粕对肉鸭代谢能值的评定已有一些研究报道,例如,侯水生等[8]测得北京鸭对菜籽粕的表观代谢能(AME)为8.32 MJ/kg、真代谢能(TME)为9.78 MJ/kg;宋代军等[9]测得天府公肉鸭对菜籽饼的TME为6.44 MJ/kg。但由于来源不同的菜籽饼粕营养价值变异较大,且营养价值评定方法仍沿用鸡的评定规程,代表性有限,影响了菜籽饼粕在肉鸭饲粮中的科学合理应用。本试验拟采用樱桃谷肉公鸭评定25种不同来源菜籽饼粕的肉鸭代谢能值,并构建利用菜籽饼粕养分来预测其代谢能值的回归方程,以期充实肉鸭饲料营养价值数据,并为菜籽饼粕在肉鸭饲粮中的科学利用提供基础数据。

1 材料与方法 1.1 试验设计

本试验采用TME结合套算法来评定不同来源菜籽饼粕的肉鸭代谢能值。收集的25种菜籽饼粕样品,主要来自四川、甘肃、重庆、河南、江苏、湖南等地。

选用19周龄以上健康的樱桃谷肉公鸭进行代谢试验,分3批进行。前2批代谢试验均设13个组:玉米组、玉米-豆粕组、绝食内源组和10个菜籽饼粕组;第3批代谢试验设8个组:玉米组、玉米-豆粕组、绝食内源组和5个菜籽饼粕组。每组设12个重复,每个重复1只鸭。3批代谢试验使用同一批樱桃谷肉公鸭,前2批代谢试验均使用156只,而第3批代谢试验使用96只,每批代谢试验之间均设14 d的恢复期。恢复期肉鸭饲喂维持饲粮(参考NY/T 2122—2012《肉鸭饲养标准》中北京鸭的营养需要配制)。待测饲粮由豆粕或菜籽饼粕替代玉米组成,其中豆粕按35%替代玉米,菜籽饼粕按40%替代玉米。

1.2 饲养管理和样品采集

代谢试验在四川农业大学动物营养研究所科研试验基地进行。所有试验鸭均单独饲养在代谢笼中,日常管理按照常规饲养管理程序进行。适应期饲喂维持饲粮,泄殖腔缝合集粪瓶盖后适应1周的时间,称重代谢试验鸭并记录体重;试验鸭禁食36 h,然后按体重的2%强饲待测饲粮,安装集粪袋,记录时间,收集排泄物36 h;绝食内源组鸭禁食36 h,后继续保持禁食状态并收集排泄物36 h。排泄物间隔6 h收集1次,并置于对应的自封袋中-20 ℃保存。收集粪样后,将其置于65 ℃烘箱内烘至恒量,室温回潮24 h后称重、记录,作为风干排泄物总量,然后粉碎,过40目筛,封存备测。

1.3 测定指标

总能(GE)采用ISO 9831—1998方法测定,粗脂肪(EE)(GB/T 6433—2006)、干物质(DM)(GB/T 6435—2014)、粗蛋白质(CP)(GB/T 6432—2018)、粗纤维(CF)(GB/T 6434—2006)、中性洗涤纤维(NDF)(GB/T 20806—2006)、酸性洗涤纤维(ADF)(NY/T 1459—2007)、粗灰分(Ash)(GB/T 6438—2007)、钙(Ca)(GB/T 6436—2018)、磷(P)(GB/T 6437—2018)含量均按照对应国标方法测定,菜籽饼粕蛋白质溶解度(PS)参考《大豆及其制品蛋白质溶解度的测定》(DB13/T 812—2006)测定。

1.4 计算公式

菜籽饼粕饲粮养分利用率计算公式:

氮沉积计算公式:

式中:RN1表示家禽每摄入1 kg饲粮干物质的表观氮沉积量;RN2表示家禽每摄入1 kg饲粮干物质去除内源氮部分的真氮沉积量。

菜籽饼粕代谢能值计算公式:

式中:34.39为鸭每克尿氮的产热量。

1.5 数据分析

数据用SAS 9.0的GLM程序对25个菜籽饼粕的代谢能值数据及菜籽饼粕饲粮养分真利用率进行单因素方差分析。试验结果用平均值和标准误(SE)表示,平均值用Duncan氏法进行多重比较,以P < 0.05为差异显著。菜籽饼粕的养分之间以及养分与代谢能值之间进行相关性分析,并采用逐步回归分析方法建立AME、TME、AMEn、TMEn的多元预测方程。以决定系数(R2)、P值作为评定参数,P < 0.05为差异显著,P < 0.01为差异极显著。

2 结果与分析 2.1 不同来源菜籽饼粕的理化特性

表 1可以看出,试验所用的25种菜籽饼粕的颜色差异较大,颗粒状的菜籽饼粕多呈深褐色、黄褐色或褐色,片状菜籽饼粕主要是青黄色。菜籽饼粕PS平均值为53.70%,但不同样品间变异较大[6.76%~99.06%,变异系数(CV)=50.97%],随着菜籽饼粕的PS的升高,其色泽呈现出由深褐色到青黄色的变化。25种菜籽饼粕的GE平均值为17.91 MJ/kg(16.48~20.04 MJ/kg,CV=5.24%),DM含量平均值为89.72%(86.20%~93.73%,CV=2.21%),CP含量平均值为44.56%(33.91%~50.70%,CV=8.86%),EE含量平均值为5.63%(1.21%~10.92%,CV=61.83%),Ash含量平均值为7.58%(6.90%~8.48%,CV=6.04%),CF含量平均值为12.89%(7.98%~16.18%,CV=15.08%),NDF含量平均值为35.86%(20.30%~62.73%,CV=28.21%),ADF含量平均值为23.23%(12.75%~40.10%,CV=28.12%),Ca含量平均值为0.78%(0.22%~1.29%,CV=31.01%),P含量平均值为1.07%(0.85%~1.32%,CV=8.24%)。其中GE和DM含量的CV较小,EE含量的CV最大,其次为PS。

表 1 不同来源菜籽饼粕的理化特性(干物质基础) Table 1 Physicochemical properties of rapeseed meals from different sources (DM basis)
2.2 3个批次肉鸭的平均体重、强饲量、氮沉积量、氮排泄量、内源能排泄量

表 2可以看出,3个批次肉鸭的表观氮沉积量、真氮沉积量无显著差异(P>0.05)。3个批次肉鸭平均体重、强饲量、内源能排泄量、氮排泄量存在显著差异(P < 0.05),但各批次的强饲量均按照肉鸭体重的2%进行,肉鸭内源能排泄量则是第3批显著高于第1批(P < 0.05),第1批显著高于第2批(P < 0.05)。

表 2 不同批次肉鸭的平均体重、强饲量、氮沉积量、氮排泄量、内源能排泄量(干物质基础) Table 2 Average body weight, force-feeding amount, nitrogen deposition, nitrogen excretion and endogenous energy excretion of different batches of meat ducks (DM basis)
2.3 3个批次肉鸭对豆粕、玉米的AME、TME、AMEn、TMEn

表 3可以看出,对于豆粕,3个批次肉鸭的AMEn无显著差异(P>0.05),而AME、TME、TMEn存在显著差异(P < 0.05)。其中,第1批的AME显著低于第2批和第3批(P < 0.05);第3批的TME显著高于第2批(P < 0.05),第2批显著高于第1批(P < 0.05);第3批的TMEn显著高于第2批(P < 0.05),第1批与第2批、第3批无显著差异(P>0.05)。对于玉米,3个批次肉鸭的AME、TME、AMEn无显著差异(P>0.05),而TMEn存在显著差异(P < 0.05)。其中,第3批的TMEn显著高于第2批(P < 0.05),第1批与第2批、第3批无显著差异(P>0.05)。

表 3 不同批次肉鸭对豆粕及玉米的AME、TME、AMEn、TMEn(干物质基础) Table 3 AME, TME, AMEn and TMEn of different batches of meat ducks for soybean meal and corn (DM basis) 
2.4 不同来源菜籽饼粕饲粮的肉鸭养分真利用率

表 4可以看出,不同来源菜籽饼粕饲粮的肉鸭DM、EE、CP、NDF、ADF、CF、Ash、Ca、P真利用率均差异显著(P < 0.05)。不同来源菜籽饼粕饲粮DM的真利用率平均值为76.56%(73.34%~81.89%,CV=2.40%),EE的真利用率平均值为78.26%(62.87%~92.86%,CV=11.73%),CP的真利用率平均值为65.94%(52.58%~81.50%,CV=9.82%),NDF的真利用率平均值为30.72%(5.78%~65.48%,CV=56.30%),ADF的真利用率平均值为5.70%(-19.12%~53.62%,CV=338.97%),CF的真利用率平均值为1.01%(-27.43%~22.97%,CV=1 364.81%),Ash的真利用率平均值为38.98%(28.03%~52.56%,CV=15.23%),Ca的真利用率平均值为20.54%(3.90%~46.55%,CV=56.53%),P的真利用率平均值为56.41%(28.15%~76.66%,CV=18.00%)。其中ADF和CF的真利用率CV较大,DM和CP的真利用率CV较小。

表 4 不同来源菜籽饼粕饲粮的肉鸭养分真利用率(干物质基础) Table 4 True availability of nutrients of meat ducks for diets with rapeseed meals from different sources (DM basis) 
2.5 不同来源菜籽饼粕的肉鸭AME、TME、AMEn、TMEn

表 5可以看出,不同来源菜籽饼粕的肉鸭AME、TME、AMEn、TMEn差异显著(P < 0.05),其中AME为10.21 MJ/kg(8.28~12.51 MJ/kg,CV=17.87%),TME为10.96 MJ/kg(9.00~13.39 MJ/kg,CV=16.66%),AMEn为9.04 MJ/kg (7.28~10.75 MJ/kg,CV=17.42%),TMEn为9.71 MJ/kg(7.87~11.51 MJ/kg,CV=16.21%)。其中24号菜籽饼粕的AME、TME最高,13号菜籽饼粕的AME、TME最低,而25号菜籽饼粕的AMEn、TMEn最高,13号菜籽饼粕的AMEn、TMEn最低。

表 5 不同来源菜籽饼粕的肉鸭AME、TME、AMEn、TMEn(干物质基础) Table 5 AME, TME, AMEn and TMEn of meat ducks for rapeseed meals from different sources (DM basis) 
2.6 菜籽饼粕的养分之间以及养分与AME、TME、AMEn、TMEn之间的相关分析及AME、TME、AMEn、TMEn预测方程的建立

表 6可以看出,GE与DM、EE含量呈极显著正相关(P < 0.01),PS与CF、NDF、ADF含量呈极显著负相关(P < 0.01),DM与EE含量呈极显著正相关(P < 0.01),Ash与P含量呈极显著正相关(P < 0.01),与NDF含量呈显著正相关(P < 0.05),CF与NDF含量呈极显著正相关(P < 0.01),与ADF含量呈显著正相关(P < 0.05),NDF与ADF含量呈极显著正相关(P < 0.01)。

表 6 菜籽饼粕的养分之间的相关系数(干物质基础) Table 6 Correlation coefficients between nutrients of rapeseed meal (DM basis)

表 7可以看出,AME、TME、AMEn、TMEn与GE、DM、EE含量呈极显著正相关(P < 0.01),与PS、Ash含量呈正相关(P>0.05);AME与CP、CF、NDF、Ca、P含量呈负相关(P>0.05),与ADF含量呈正相关(P>0.05);TME与CP、CF、NDF、ADF、Ca、P含量均呈负相关(P>0.05);AMEn与CP、CF、P含量呈负相关(P>0.05),与NDF、ADF、Ca含量呈正相关(P>0.05);TMEn与CF含量呈显著负相关(P < 0.05),与CP、P含量呈负相关(P>0.05),与NDF、ADF、Ca含量呈正相关(P>0.05)。

表 7 菜籽饼粕的养分与AME、TME、AMEn、TMEn之间的相关系数 Table 7 Correlation coefficients between nutrients and AME, TME, AMEn or TMEn of rapeseed meal

菜籽饼粕的AME、TME以PS、EE含量为预测因子,AMEn以GE、PS、DM、CF、ADF含量为预测因子,TMEn以GE、CF含量为预测因子,建立预测方程,详见表 8

表 8 菜籽饼粕的AME、TME、AMEn、TMEn多元回归方程 Table 8 Multiple regression equations of AME, TME, AMEn and TMEn for rapeseed meal
3 讨论 3.1 3个批次肉鸭的平均体重、强饲量、氮沉积量、氮排泄量、内源能排泄量及肉鸭豆粕、玉米代谢能值的比较

本试验中3个批次肉鸭的平均体重、强饲量、内源能排泄量、氮排泄量均存在显著差异,这可能是由于环境温度、饲养管理等因素对肉鸭体重产生了影响,进而对基于肉鸭体重计算的强饲量、内源能排泄量、氮排泄量产生了影响,但由于3个批次代谢试验用的是同一批19周龄肉鸭,且成年肉鸭的消化吸收功能较为完善,所以肉鸭体重对菜籽饼粕代谢能值评定的影响较小。本试验中3个批次玉米和豆粕的代谢能值存在差异,可能由3个批次中所用玉米和豆粕的产地、品种、加工和储藏条件不同所致。

3.2 不同来源菜籽饼粕的养分含量比较

本研究中25种菜籽饼粕EE含量的CV最大,这与李波等[10]的研究结果一致。菜籽饼粕的EE含量主要受榨油方法的影响,瓦片状菜籽粕粗脂肪含量是颗粒状菜籽粕的4倍多[11],从本研究中也可以看出瓦片状菜籽饼粕比颗粒状菜籽饼粕的EE含量高。从本研究来看,瓦片状菜籽饼粕DM含量大都在90%以上,而颗粒状菜籽饼粕的DM含量几乎全在90%以下;CP含量不同来源菜籽饼粕间没有明显的差异;瓦片状菜籽饼粕的GE大都比颗粒状菜籽饼粕高。本研究所得不同来源菜籽饼粕的DM、EE含量及GE的变化趋势与岳隆耀等[12]的报道一致,其报道高温压榨菜籽饼粕DM含量高于预榨-浸提菜籽粕和低温压榨菜籽饼粕;3种菜籽饼粕中EE含量存在显著差异,其中低温压榨菜籽饼粕EE含量高于高温压榨菜籽饼粕,高温压榨菜籽饼粕高于预榨-浸提菜籽饼粕;低温压榨菜籽饼粕GE显著高于其他2种菜籽饼粕,而高温压榨菜籽饼粕与预榨-浸提菜籽饼粕GE差异不显著。

起初,PS是评定大豆粕加工程度的重要指标,后来也广泛应用于菜籽饼粕、花生饼粕等热加工程度的评价[13-15]。PS会随着加热温度的升高和加热时间的增加而逐渐降低。在席鹏彬[11]的研究中,预榨-浸提菜籽粕的PS为49.84%~59.43%,高温压榨菜籽饼的PS较低,为26.23%~41.25%,低温压榨菜籽饼的PS较高,为104.58%~105.10%。而本研究中不同来源菜籽饼粕的PS为6.76%~99.06%,说明本试验所用菜籽饼粕的加工工艺主要为预榨-浸提和高温压榨,具有一定的代表性。有研究表明,大豆粕的适宜PS为60.6%~86.0%[16],而关于菜籽饼粕的适宜PS未见报道,有待进一步研究。

本研究中25种菜籽饼粕的Ash、Ca、P含量相当。陈刚等[17]有相似的研究,其对比了国产的112种菜籽饼和111种菜籽粕,Ca、P含量的差异不显著。在陈刚等[17]的研究中还发现,菜籽饼和菜籽粕的CF含量没有显著差异,但菜籽饼的NDF含量显著高于菜籽粕。在低温冷榨、预压浸出、液压热榨、螺旋热榨4种菜籽加工技术中,随着加工工艺的热处理温度和压榨强度的升高,NDF含量随之呈线性增高,这是由于NDF残渣中的蛋白质发生热变性,美拉德产物增加造成的[18]。NDF可作为菜籽饼粕热加工质量的适当控制指标。对菜籽饼粕中NDF含量变化的原因进行分析,可以为筛选新的质量控制指标奠定基础。

此外,油菜的品种、种植条件、地域、毒素含量和加工工艺等因素均可影响菜籽饼粕的营养价值[19]。本试验测得的25种菜籽饼粕PS以及GE、EE、CF、NDF、ADF、Ca含量的CV较大。不同来源菜籽饼粕主要养分含量存在较大的变异,在使用菜籽饼粕做蛋白质原料时,有必要对现有饲料成分及营养价值数据库中菜籽饼粕的养分含量数据进行调整,避免造成蛋白质原料浪费,如果条件允许,尽可能具体样品具体分析[20]

3.3 不同来源菜籽饼粕的肉鸭代谢能值及菜籽饼粕饲粮的养分真利用率

本研究中,不同加工工艺菜籽饼粕的代谢能值不同。在Woyengo等[21]研究中,用雏鸡进行菜籽粕营养价值评定,发现浸提型菜籽粕比压榨型菜籽饼的AME、AMEn低,可能原因是浸提型菜籽粕GE含量较低。对于肉鸡来说,浸提型菜籽粕可能是更好的蛋白质和能量来源。菜籽粕有效能值偏低主要是由硫苷和纤维含量高导致的。徐敏[20]根据NDF含量梯度选择了11个菜籽粕进行代谢能值的评定,得到的AME与TME分别为6.35、9.41 MJ/kg。本研究结果与之相比偏高。原料本身的性质(品种、加工工艺、营养水平)是影响菜籽饼粕代谢能值的主要因素。榨油加工工艺对菜籽饼粕的有效能值也有较大的影响,残油高的能值相对高于残油低的能值[12]。Bayley等[22]用4周龄肉鸡测定出2种传统菜籽粕的代谢能分别为6.234和6.945 MJ/kg;当使2种菜籽粕的CF含量分别降低到8%和10%时,测定的代谢能升高为9.163 MJ/kg;而当CF含量都升高到23%时,测定的2种菜籽粕的代谢能分别为5.690和6.527 MJ/kg;表明饲料原料的CF含量会影响其代谢能。De Lange等[23]研究发现,与常规菜籽相比,脱皮处理可以提高菜籽粕的消化能。本研究中,菜籽饼粕饲粮的NDF、ADF、CF及Ca真利用率CV较大,这主要与不同来源菜籽饼粕的NDF、ADF、CF及Ca含量变异程度较大有关。

3.4 菜籽饼粕肉鸭AME、TME、AMEn、TMEn预测方程的建立

目前,利用常规养分预测代谢能值的研究很多,利用回归方程预测代谢能值在家禽上也有不少研究[24-25],但对于菜籽饼粕代谢能值预测方程的研究多集中在猪上[26-27]。宋代军等[24]报道的鸭饲料TME最优预测方程是建立在NDF、GE、Ash的基础上。Wan等[28]的研究中,在NDF预测因子的基础上引入EE和CP,所建立的肉鸭小麦TME的最佳预测方程为TME=-0.17NDF+0.98EE-0.27CP+19.31[R2=0.99,相对标准偏差(RSD)=0.35,P < 0.01]。齐智利等[29]研究显示,GE是一元线性回归预测鸭饲料TME的最佳预测因子,在此基础上引入NDF,建立了最佳二元预测方程:TME=1.339 88GE-0.382 08NDF-3.824 44(R2=0.940 3,RSD=0.529 54)。

从前人的研究中可以看出,有关于鸭饲料代谢能值的预测方程大都是先引入一元预测因子,再添加其他变量建立二元或多元预测方程。相较于一元预测方程,多元预测方程的拟合度更高,本研究结果与之相似。

4 结论

① 25种不同来源的菜籽饼粕的GE、PS及DM、CP、EE、Ash、CF、NDF、ADF、Ca、P含量的CV分别为5.24%、50.97%、2.21%、8.86%、61.83%、6.04%、15.08%、28.21%、28.12%、31.01%、8.24%。

② 肉鸭对不同来源菜籽饼粕的AME、TME、AMEn、TMEn显著不同,其中AME的平均值为10.21 MJ/kg(8.28~12.51 MJ/kg,CV=17.87%),TME的平均值为10.96 MJ/kg(9.00~13.39 MJ/kg,CV=16.66%),AMEn的平均值为9.04 MJ/kg(7.28~10.75 MJ/kg,CV=17.42%),TMEn的平均值为9.71 MJ/kg(7.87~11.51 MJ/kg,CV=16.21%)。

③ 通过逐步回归分析建立了菜籽饼粕肉鸭AME、TME、AMEn、TMEn的预测方程,分别为:AME=0.010 7PS+0.226 5EE+8.352 8(R2=0.708 1,P < 0.01);TME=0.011 4PS+0.223 9EE+9.103 3(R2=0.704 7,P < 0.01);AMEn=1.091 6GE+0.019 3PS-0.234 0DM-0.158 9CF+0.059 9ADF+10.111 9(R2=0.858 2,P < 0.05);TMEn=0.794 5GE-0.214 3CF-1.781 7(R2=0.762 6,P < 0.01)。

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