随着国民经济水平的提高,人们对食品质量注重度越来越高,对肉类的需求比重随之升高,反刍动物的养殖数量也在逐步升高,而我国有限的饲料资源无法庞大的饲料需求。因此,我们要秉承可持续发展的理念,在开发新型饲料的同时,还要精准进行饲养,减少饲料资源的浪费,这两者都需要一个行之有效的科学方法来满足。Van Soest饲料分析体系是饲料营养价值评定的基础,它是根据化学成分分析法将饲料分为粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、粗灰分(Ash)、粗纤维(CF)、无氮浸出物和水分六大营养成分来评定饲料的营养价值[1]。该体系虽能通过化学方法分析饲料的组成成分,但无法直接预估饲料在反刍动物体内的消化吸收情况,需要与繁琐的动物饲养试验结合来测定。由康奈尔大学的学者提出的康奈尔净碳水化合物-蛋白质体系(Cornell net carbohydrate and protein system,CNCPS)[2⇓-4]是在Van Soest体系的基础上,将饲料的化学分析与植物细胞成分及反刍动物消化有机结合起来,对饲料组分进行预测[5]。CNCPS是动物动态能量、蛋白质及氨基酸体系,能真实反映碳水化合物与蛋白质在瘤胃内的降解率、消化率、外流数量以及能量、蛋白质的吸收效率,其核心是以小肠中净吸收碳水化合物和净吸收蛋白质或净吸收氨基酸(AAA)评价饲料的能量和蛋白质营养价值[6]。本文就目前国内外有关CNCPS的研究进展进行探讨。
1 CNCPS的分类层次
CNCPS根据饲料蛋白质的生物学特性将蛋白质分为PB、PA与PC。PB为可被消化利用的真蛋白质,根据其在瘤胃内的降解特性进一步分为PB1(快速降解蛋白质)、PB2(中速降解蛋白质)和PB3(慢速降解蛋白质)。PA是可快速溶解在瘤胃中的非蛋白氮,能够溶解于硼酸-磷酸盐缓冲液,但无法在三氯乙酸(TCA)溶液中沉淀。PB1为在瘤胃中可快速降解的蛋白质,既可溶于硼酸-磷酸盐缓冲液中,又可被三氯乙酸沉淀,通常包含白蛋白和球蛋白。PB3为中性洗涤蛋白质(NDIP)减去酸性洗涤蛋白质(ADIP)后的蛋白质,这部分蛋白质中通常含有谷蛋白和伸展蛋白,该蛋白质组分能够逃离瘤胃的降解,肠道消化率约为80%。PB2为饲料的CP减去PA、PC、PB1和PB3后剩余的蛋白质,这部分通常含有谷氨酰胺蛋白,其瘤胃降解率受饲料特性和摄入量的影响。PC为无法在酸性洗涤剂中溶解的酸性洗涤不溶蛋白质(ADIP),是由木质素、单宁和热变性蛋白质组成的蛋白质组分。
前5版的CNCPS中,将碳水化合物划分为4部分[7⇓-9]。CA为包含糖类、有机酸和寡糖等非纤维性碳水化合物(NFC)的快速降解部分,CB1为主要包含淀粉和果胶的中速降解部分,其消化率取决于谷物的类型和加工的类型;CB2为含可利用细胞壁的慢速降解部分,通常用于预测瘤胃的纤维消化能力和微生物蛋白数量;CC为不可利用纤维,其不能在瘤胃中降解。在CNCPS v6.1中,Lanzas等[10]在前5版CNCPS的基础上将有机酸加入,划分为8部分:CA1(挥发性脂肪酸,如乙酸、丙酸和丁酸等)、CA2(乳酸)、CA3(有机酸)、CA4(糖)、CB1(淀粉)、CB2(可溶性纤维)、CB3(可利用中性洗涤纤维)和CC(不可利用中性洗涤纤维),新碳水化合物划分体系更接近于瘤胃的发酵特性并且可以更准确地评估饲料营养价值和构成。
CNCPS的分类层次结构图见图1 。
2 CNCPS在反刍动物生产中的应用
目前,我国关于CNCPS的研究主要集中于运用CNCPS对饲料营养价值进行评定[11]、在生产方面的应用及与其他体系间的联合应用。CNCPS在饲料营养价值评定方面的应用主要是对单一饲草料和多种类混合饲料进行评定,在生产方面的应用主要集中在奶牛、绵羊、山羊、肉牛等反刍动物上。
2.1 评定饲料营养价值
近年来,对单一饲料的营养价值的评定主要集中在粗饲料方面。Fox等[12]认为,CNCPS是基于动物、环境和饲料成分信息在不同生产情况下估算动物需要量和营养供应的模型。Du等[13]探究了天然牧草青贮饲料在厌氧阶段和有氧暴露阶段蛋白质和碳水化合物组分变化时发现,厌氧阶段蛋白质组分的总体变化规律表现为PA和PB2含量提高,碳水化合物组分中CA、CB1、CB2和CC含量均呈现不断下降的趋势。徐生阳等[14]发现,在青贮、人工干草、天然干草、草颗粒和草粉等5种不同形态的羊草中,其常规营养成分含量无显著差异,但草颗粒中CA和非结构性碳水化合物(NSC)的含量显著高于其他草产品,且草颗粒中CB1的含量显著高于天然干草。上述研究结果表明CNCPS对同种饲料不同形态的评定较为全面。蔡阿敏等[15]应用CNCPS评价了河南地区春、夏季的花生秧干的营养价值,结果显示,春季的花生秧中CP、Ash、钙(Ca)、可降解蛋白质(SCP)含量及PB1、PB2、CA、NSC含量极显著高于夏季的花生秧,侧面说明CNCPS能够预测不同温度和环境中细微的营养成分变化。饲草不同部位的营养价值亦不相同,彭婧等[16]比较了青藏高原老芒麦不同部位(茎、叶、穗)的营养价值,发现老芒麦不同部位的营养成分和CNCPS组分含量存在显著差异。司雪萌等[17]利用CNCPS对不同生育期老芒麦的营养价值进行了评定,发现开花期老芒麦的营养价值优于其他时期,且随着老芒麦的生长,碳水化合物组分中慢速降解碳水化合物(CB2)含量呈递增趋势。由此可见,老芒麦的CNCPS组分不仅受生长部位的影响,还受生长时期的影响。李菲菲等[18]在探究不同茬次的苜蓿青贮营养价值时发现,苜蓿青贮的CNCPS组分同样受到生长时期的影响。天然牧草的CNCPS组分与小麦、老芒麦的情况一致,亦受到生长时期的影响[19]。鲍宇红等[20]对8月和11月生长于当雄(海拔4 200 m)和那曲区域(海拔4 450 m)高山草甸的藏嵩草的营养成分进行交互分析,发现不同生长区域和季节会同时影响藏嵩草的营养价值和体外消化率,8月藏嵩草中NSC、CA的比例以及体外干物质消化率(IVDMD)、体外有机物消化率(IVOMD)和代谢能(ME)均高于11月藏嵩草,且那曲区域藏嵩草中NSC和PA的比例始终高于当雄区域藏嵩草。
CNCPS对多种类饲料营养价值的评价分为2个方面:一是同一国际饲料分类中2种以上不同饲料原料的评价。例如,杨燕燕等[21]应用CNCPS预测燕麦和小黑麦的营养成分并计算碳水化合物和蛋白质组分,比较分析发现,小黑麦的干物质(DM)、CP、Ash、木质素(ADL)和PB2含量均显著高于国产燕麦和进口燕麦,小黑麦的ADIF、PA、CA、CB2和PC含量显著低于国产燕麦和进口燕麦;在碳水化合物组分方面,国产燕麦与进口燕麦无差异,均优于小黑麦,可见饲料碳水化合物营养价值的高低主要取决于结构性碳水化合物(SC)和NSC在瘤胃中的降解程度[22];在蛋白质组分方面,小黑麦优于国产燕麦和进口燕麦。谷英等[23]对采集自毛乌素沙地草原区4个季节的天然牧草进行了CNCPS组分分析,并比较了夏季牧草SCP含量与饲料概略养分法所测CP含量间是否一致,发现芨芨草、羊草、委陵菜、寸草苔及旋复花所测得SCP和CP含量均不一致。苏玲玲等[24]发现,CP含量较高的苜蓿,PA含量高于全株玉米青贮,亦证实了这一特性。由此可见,CNCPS可分析出饲料各组分间的细微差异。除此之外,在玉米、高粱等成规模种植的粗饲料中也能准确地反映其营养价值[25]。有研究表明,不同类的粗饲料如秸秆类、酒糟类、青贮氨化类、干草类、鲜草类等的碳水化合物组分和蛋白质组分有很大差距[26];另有研究发现,玉米青贮类饲料不可利用纤维和不可利用蛋白质含量较低,营养价值优于秸秆类饲料[27]。不同粗饲料的CNCPS碳水化合物组分和蛋白质组分优劣顺序不同,不同区域的粗饲料碳水化合物组分和蛋白质组分亦不相同[28]。从碳水化合物、蛋白质2个方面综合反映饲料营养特性可使所测数据更具参考价值[29]。二是多种类混合饲料的评价。例如,温媛媛等[30]依据CNCPS组分划分特点,对马铃薯副产品与稻草混贮及全株玉米青贮的营养特性进行评价,结果显示,马铃薯副产品与稻草混贮的PB1和CA含量显著高于全株玉米青贮,PC含量显著低于全株玉米青贮,侧面说明CNCPS适用于多种类混合饲料的评价。李建云等[31]发现,多种类混合饲料中灌木类饲料的CF含量低,CP含量高,PA、CA含量均高于秸秆和干草类粗饲料,而CC含量则较低。粗饲料中的可溶性蛋白质主要是非蛋白氮,真蛋白质含量少,而蛋白质饲料则相反。曲永利等[32]在评定黑龙江省西部地区奶牛饲料时证实了这一点。此外,Patidar等[33]研究发现地域对热带饲草料的营养价值存在影响。综上可知,单一饲草料的不同部位、形态、地域、生长时期、季节温度及海拔都会影响CNCPS组分的含量,而对多种类混合饲草料的营养价值进行评价时,不但要考虑同类饲草料的结构特性、多种类饲草料的营养特性,亦要考虑到地域因素的影响。
2.2 预测反刍动物生产性能
CNCPS最初是为了评估牛饲粮的营养水平设计的饲料配方系统,以现场应用和饲料配方为主要目标,不断将新的研究数据以及瘤胃功能和代谢的描述纳入数学方程且进行定量表示。在国外,CNCPS的应用已经非常成熟。在国内,孟庆翔[34]首次在1996版的NRC肉牛营养需要新体系模型中指出NRC肉牛营养需要全部接受CNCPS模型的结构与思路,开了中国实际生产中运用CNCPS的先河;随后,赵广永等[35]阐述了其在反刍动物上应用的可行性。近年来,我国对CNCPS的应用逐渐开展起来。CNCPS在奶牛中的应用主要是通过评估饲料营养价值来确定饲粮营养水平,用以预测实际生产性能和维持需要。2007年,于震[36]应用CNCPS软件调查了黑龙江奶牛饲养状况,对其饲料原料和现行饲粮的营养价值进行了评价,在原基础上略作调整并进行对比饲养试验,结果表明,试验组日产奶量比对照组高2.85 kg,差异极显著,对试验组各期干物质采食量(DMI)和产奶量的预测精度分别在101%~105%、98.62%~104.04%,两者均与实际量差异不显著。因此,应用CNCPS可有效地调节营养物质的供需平衡和预测产奶量,是生产中预测饲粮营养水平和调配饲养方案的有力工具。2010年,李颖丽[37]对采集自内蒙古地区的119种奶牛饲料原料的常规营养成分和CNCPS组分含量进行了测定,建立了内蒙古地区奶牛CNCPS饲料数据库,并结合数据库优化了奶牛饲粮配方,使日产奶量提高了1~2 kg,经济效益增加了7.5元/(头·d)。随后,曲永利[38]运用CNCPS对东北地区的奶牛常用饲粮氨基酸含量及奶牛生产性能进行了评估,并结合CPM-Dairy 3调配了饲粮了方案,探究了奶牛尿中嘌呤衍生物(UPD)、肌酐(UC)含量及UPD∶UC比值随饲粮能氮水平变化的规律,结果表明,CNCPS能精确预测和评估奶牛饲粮营养水平和生产性能,且发现奶牛尿中UC含量(46.70~59.16 mmol/d)并不随着饲粮能氮水平的变化而变化,只与奶牛的体重有关,而UPD∶UC比值(1.07~2.95)则随着饲粮能氮水平的升高而升高,并呈显著的线性关系。2012年,王秋芳[39]应用CNCPS完善了福建省常用奶牛饲料营养成分数据库,并对福建省规模场奶牛DMI以及产奶性能进行了分析并评估了奶牛场常规饲粮配方能氮平衡,提出了优化饲粮配方的方案。2013年,张鹏[40]以北京地区3种饲养模式的饲料原料为主,调整了3种全混合日粮(TMR)的配方,结合CNCPS、尼龙袋法、饲养试验和消化代谢试验对3种TMR的营养价值、奶牛养分消化率及生产性能进行了评估,结果显示,CNCPS能更全面地反映TMR的营养成分及动物对饲料的利用情况,有利于配制反刍动物饲粮时对饲料原料的选用。2015年,朱丹[41]应用CNCPS评估了奶牛不同中性洗涤纤维(NDF)与淀粉比例饲粮的营养价值,并探究了其对奶牛瘤胃降解特性和体外发酵的影响,结果显示,NDF与淀粉比例在0.86~1.13的饲粮的营养价值较佳。2019年,黄万里[42]对不同水培时间段的大麦苗进行了营养价值评定,利用CNCPS结合尼龙袋法发现水培第4天的大麦苗的营养价值最高。
在羊生产中,张博[43]以CNCPS评价内蒙古白绒山羊的不同蛋白质、能量水平饲粮为基础,建立了瘤胃食糜营养成分降解速率(Kd)和流通速率(Kp)的测定及数学预测模型,并应用该模型对内蒙古白绒山羊十二指肠食糜氨基酸流通量和组成比例进行了实际测定,根据实测结果建立了十二指肠食糜中氨基酸流通量及组成比例的数学预测模型,并验证得出不同饲粮营养水平下该模型均可行,可用于内蒙古白绒山羊饲粮营养水平的预测和调控。隋美霞[44]以CNCPS评价的饲料营养价值为基础,结合体外培养所得产气量和挥发性脂肪酸含量,建立三者的相关关系来评价绵羊的饲料营养价值,发现运用不同时间点的产气量与各饲料养分含量的回归模型可以估测不同粗饲料的CNCPS组分含量。张晓娟[45]通过CNCPS对3种绵羊TMR的蛋白质组分特性进行了研究,预测了蛋白质在绵羊胃肠道的消化率,并采用尼龙袋法、体外三步法以及体内法验证了该体系模型的准确性,发现CNCPS能精确反映出TMR蛋白质组分的营养价值,对该模型进行改良后,能较好地预测绵羊的CP瘤胃降解率[46]、CP肠道消化率以及CP全消化道消化率。除了在动物和植物中的应用外,Thers等[47]在生物精炼提取蛋白质过程中时将生物精炼技术与CNCPS结合来鉴定和提取蛋白质。综上可知,CNCPS在牛、羊上不但能评价饲粮营养水平及各营养组分的消化吸收情况,还能预测生产性能。
3 CNCPS的应用研究进展
CNCPS研究之初衷就是对动物的维持需要和生产所需的营养水平用尽可能多的评判指标进行精准评估,在满足动物需求的同时减少饲料资源的浪费,并通过预测各营养物质在体内各部位(如瘤胃、小肠)的消化吸收和转化情况,反馈给生产系统,制定相关的营养数据库,以便借鉴和使用。而后来者是在这一基础上对营养组分进行拓展延伸,建立预测模型并进行细化和探索,以及结合节能减排等理念来可持续发展这一体系。
3.1 CNCPS的研究进展
CNCPS在创立之后就不断被融入新的考量因素来适配更多的种群而更新迭代。Fox等[48]结合动物、环境、DMI、饲料碳水化合物和蛋白质组分及其消化率等因素,准确预测出ME、可代谢蛋白质和必需氨基酸摄入量,补充了该体系在肉牛饲粮上的应用。Roseler等[49]参考评估来自不同农场的DMI数据,建立符合奶牛DMI的预测方程:DMI(kg/d)=-0.293+0.372×校正产奶量(kg/d)+0.096 8×体重0.75,补充了DMI与该体系的相关关系。Wang等[50]结合饲料生物学价值、营养需求、动物和环境、营养物质排泄和饮食水平等因素,为全牛群开发了一种优化养分的线性优化程序,通过改变饲粮营养水平来减少氮、磷、钾的排泄,同时保持了相对于饲料成本的回报。随后,Reynoso-Campos等[51]综合考虑了动物的生理状况、饮食组成的变化以及其他环境因素,开发了预测牛奶和牛肉兼用的奶牛营养需求和泌乳性能的动态模型。Fox等[52]结合动物、环境、饲料成分、生理状态(哺乳、怀孕和生长)、身体储备和环境影响等因素,应用CNCPS中的碳水化合物和蛋白质降解率和消化率来测定瘤胃发酵程度、微生物蛋白产量、瘤胃后吸收以及ME和蛋白质的总供应,从而准确预测了动物在各种生产环境下的营养需求、饲料利用率和营养物质排泄量。而Tylutki等[53]在Fox等[52]的基础上,增加了生理功能和解剖区室(如瘤胃、肠)等因素,并增加了农场、位置和组流量等输出指标,更新了CNCPS中瘤胃氨平衡和饲料通过速率等方程式和系数,实现了奶牛的精确饲养。Higgs等[54]使用线性回归、矩阵回归等结合CNCPS用户每天使用的数据评估大量不同饲料的组成以优化模型,来扩充CNCPS饲料库并提高模型对饲料输入的敏感性。除了系统的更迭以外,CNCPS还对蛋白质和碳水化合物组分进行了更新和补充。Kolver等[55]基于牧场奶牛采食的CNCPS,评估了新西兰和美国4个放牧场和4个舍饲场共25种采食处理奶牛的体况评分,估计能量平衡以及血液尿素氮、微生物氮流量和产奶量,发现CNCPS模型可以对高质量饲喂牧场奶牛的ME和代谢蛋白质(MP)供应以及随后的产奶量提供实时预测。而后Van Amburgh等[56]进一步研究发现,饲粮蛋白质供应足以满足瘤胃和组织需求时,补充动物性蛋白质(AP)作为未降解食入蛋白质(UIP)的添加来源并不能显著增加育肥期荷斯坦小母牛的ADG;且在CNCPS的预测下,UIP摄入量低于饲粮CP含量的40%时,该饲粮完全能够满足荷斯坦小母牛达到标准生长速率所需的营养水平。Moscardini等[57]通过对UPD和尿素氮占瘤胃可降解蛋白质(RDP)采食量的实测值与CNCPS的预测值进行比较,发现可能受限于数据数量,CNCPS高估了消耗最高瘤胃不可降解蛋白质(RUP)时奶牛的牛奶尿素氮含量。Lanzas等[58]则改进了CNCPS蛋白质组分,将PA和PB1组分分别重新定义为可溶性级分中的非氨基氮和氨基氮,用来提高RDP和RUP预测值的准确性。马君军[59]探究出小肠可消化粗蛋白质(uCP)含量的回归方程为:uCP=-4.11+6.48PA+7.73PB1+5.72PB2+8.26PB3+5.11PC(R2=0.997 2,P<0.01)。陶鲲[60]、刘晓莲[61]分别对反刍动物饲料小肠可吸收氨基酸流量模型作了简化和验证。Xin等[62]结合蛋白质化学特性、CNCPS蛋白质亚组分分级、瘤胃蛋白质降解动力学、DVE/OEB体系及衰减全反射傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术等,以3种黄棕色种皮芸苔为载体,研究蛋白质内在结构特征与营养特性的相关性,实现了CNCPS在分子领域探索的突破。随后,在CNCPS v6.5中,Van Amburgh等[63]增加了必需氨基酸(EAA)成分,并增加了评估赖氨酸(Lys)和甲硫氨酸(Met)的折线模型。孙旭[64]在随后验证了该模型。而CNCPS在碳水化合物组分上的补充较少,Lanzas[10]为了平衡反刍动物饮食,基于营养模型所需的瘤胃降解特性将碳水化合物分为8个部分,并与原来碳水化合物组分分级进行比较,结果显示扩展的碳水化合物分级方案更合适饲料营养价值评价。Queiroz等[65]基于3种向日葵营养成分的测定,发现NDF组分中缺乏在细胞壁基质中发现的果胶和其他非淀粉多糖,表明果胶不是CB1组分的一部分,而是存在于CA组分中,因此建议将能被中性洗涤剂溶液溶解的果胶和其他非淀粉多糖分配给CB2,并将CB3划分于CA(可消化的细胞壁碳水化合物)中。除了碳水化合物组分和蛋白质组分外,部分学者对脂肪组分和能量组分也进行了探究。CNCPS v6.5则更细分了碳水化合物组分[63],而李真真等[66]为验证该模型,运用CNCPS测定了玉米秸秆、红薯蔓、花生蔓、大豆秧、西瓜秧等10个样品的EE及其脂肪酸含量来评价总脂肪酸(TFA)及EE的小肠消化率,结果显示与CNCPS v6.5的阐述相符。
3.2 CNCPS的环保意义
CNCPS在不断发展的过程中融入了环境可持续发展的考量,尤其是氮排泄方面。Dinn等[67]最初为探究添加瘤胃保护的赖氨酸和蛋氨酸对氮排泄的影响,运用CNCPS设置了3个能量水平稳定但蛋白质水平不同的饲粮,并对降低蛋白质水平的2种饲粮补充了赖氨酸和蛋氨酸,测定了血液和瘤胃液的蛋白质指标及尿液和粪便的氮代谢指标,结果表明,随着饲粮中蛋白质水平的降低,表观消化率(ADC)和尿氮排泄降低,添加瘤胃保护的赖氨酸和蛋氨酸可以有效利用饲粮中的蛋白质,保证牛奶的乳蛋白率,但产奶量会下降。Tedeschi等[68]考虑在现有基础上将氮纳入CNCPS组分中,以方便精确评估。Haig等[69]设置了SIP含量不同的3种饲粮,通过饲养试验得到氮相关指标,对瘤胃微生物产量以及血清尿氮(SUN)、牛奶尿氮(MUN)含量准确预测,发现改变饲粮中蛋白质的溶解度不会影响氮的生产,但会改变氮的排泄途径;随着饲粮中SIP含量的增加,尿氮排泄增加,这是氮排泄的主要途径,但CNCPS对MUN和SUN含量不能充分预测。Amburgh等[70]研究表明,开发或整合现有的预测营养供应和评估需求的方程能够预测尿、粪便中氮和磷的排出以及肠道中二氧化碳和甲烷的排出。而Tian等[71]在探究苹果酸和蔗糖对辣木青贮叶片发酵参数、CNCPS氮组分和细菌群落的影响时发现,苹果酸能够通过改变细菌群落来调节发酵类型和抑制蛋白质水解,从而改善辣木青贮叶片青贮饲料的CNCPS氮组成。综上可知,CNCPS的可持续发展是在预估满足机体的维持需要和生产需要的同时,通过改善系统的预测精确度和优化模型来降低营养物质的损耗及所带来的对环境的负面影响。
4 CNCPS与其他体系的联合应用
CNCPS在评估营养成分或更新系统模型时,需要参考其他体系的评价指标,或者将其他体系的部分评估手段融入新的体系中,来改善模型的预测精确度。CNCPS主要与体外法、近红外光谱法及NRC模型结合。Zhao等[72]结合体外法和CNCPS对反刍动物饲料进行评估,发现体外估算的uCP与CNCPS的蛋白质组分(即PA、PB1、PB2、PB3和PC)之间可能存在回归关系。小肠可吸收氨基酸来自微生物蛋白和RUP,CNCPS蛋白质组分中只有PB1、PB2、PB3可以过瘤胃并在小肠中消化。为评定RUP小肠可吸收氨基酸的贡献,胡志勇等[73]结合体外法分别测定了评定RUP小肠可吸收氨基酸流量所需数据和饲料CP的瘤胃动态降解率以及不同时间点RUP的体外小肠消化率,得到预测RUP小肠可吸收氨基酸流量的精、粗料简化模型分别Y=-0.056+1.409×[AA×(100-D8)×CP×ID8](r=0.999,P<0.000 1)和Y=-0.056+1.409×[AA×(100-D8)×CP×ID8](r=0.999,P<0.000 1)[式中:Y为RUP中的某种氨基酸小肠可吸收流量(%);D8为CP的8 h瘤胃降解率(%);ID8为RUP的8 h小肠消化率(%);AA为不溶性蛋白质中该氨基酸含量(%)];随后,张英学[74]在评价麦芽根和南瓜籽饼时验证了这一简化模型。丁娜等[75]发现,选择体外法和CNCPS结合评定葡萄皮渣、醋糟和酒糟的营养价值的效果要优于采用单一方法进行评定,与王一强等[76]运用CNCPS、尼龙袋法和改进三步体外法对比工业大麻副产物、玉米秸秆和苜蓿干草的营养价值时所得结论一致。而刘东鑫[77]运用CNCPS、瘤胃降解、近红外光谱(NIRS)技术对不同处理的毛竹进行营养价值评定,发现微生物发酵处理可提高毛竹的营养价值和瘤胃降解率,且3种方法结合更便捷。继孟庆翔之后,结合CNCPS、NRC模型来评价饲草料营养价值的学者逐渐增多。李晓燕[78]应用CNCPS和NRC模型分别对陕西绒山羊常用的玉米、麸皮、谷糠、豆粕、菜籽粕、棉籽粕、玉米胚芽粕、DDGS、酵母、豆腐渣等10种精料和苜蓿、沙打旺、紫穗槐、柠条、玉米秸秆、芦苇、谷草、醋糟等8种粗饲料的碳水化合物组分、蛋白质组分及各项能值进行评定,发现两者的协作较为契合。而李倩[79]对5个不同生产厂家的玉米干酒糟及其可溶物(DDGS)和2个不同生产厂家的大麦DDGS以及宫晨[80]对新鲜的TMR裹包贮存后的第0、3、7、15和30天的取样样品运用CNCPS和NRC模型分别进行碳水化合物组分、蛋白质组分及各项能值评定,试验结果与李晓燕[81]所得结果一致。
CNCPS与体外法、NRC模型、NIRS技术等结合是基于饲料营养价值评定,或纵向延伸测定指标的深度,或横向延伸测定范围的广度,或协助提高测定的效率,从不同的方向来完善CNCPS。
5 小结与展望
CNCPS发展至今,不再是单纯的饲料营养价值评定体系,其糅合了诸多学者的智慧和成果,在不断地更新与补充中形成了一个集对饲料不同结构部位、形态、地域、生长时期、季节温度及海拔等因素综合评价,对反刍动物维持需要和生产性能科学评估,对环境问题慎重对待的可持续发展体系,但是仍然有不足之处,CNCPS虽然在宏观层次发展较稳定,但在微观方面较为单调,缺少开拓和补充,且在动物饲养与环境问题方面也需要更深层次地探索与剖析。