Chinese Journal of Animal Nutrition >

2023 , Vol. 35 >Issue 8: 4976 - 4987

DOI: https://doi.org/10.12418/CJAN2023.462

RESEARCH PAPER

Determination and Prediction Model Establishment of Digestible Energy and Metabolizable Energy of Brown Rice for Growing-Finishing Pigs

  • OUYANG Qing , 1 ,
  • JIANG Xianji 1, 2 ,
  • FENG Ganyi 2 ,
  • LIU Xiaojie 1, 2 ,
  • TIAN Mingzhou 1, 2 ,
  • TANG Hui 1, 2 ,
  • LI Rui , 2, * ,
  • YIN Jie 1 ,
  • YIN Yulong 1, 2
Expand
  • 1 Hunan Co-Innovation Center of Animal Production Safety, College of Animal Science and Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China
  • 2 Key Laboratory of Animal Nutritional Physiology and Metabolic Process, National Engineering Laboratory for Poultry Breeding Pollution Control and Resource Technology, Key Laboratory of Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125, China
*assistant professor, E-mail:

Received date: 2023-02-23

  Online published: 2023-08-10

Fold

Abstract

This study was to determine the physicochemical characteristics of brown rice and its digestible energy (DE) and metabolizable energy (ME) for growing-finishing pigs, and to build prediction models of available energy values based on its effective chemical component contents. Twenty-two healthy "Duroc×Landrance×Yorkshire" barrows with similar body weight of (50.0+1.7) kg were selected and assigned to a basal diet and 10 brown rice diets according to two 11×3 incomplete Latin square designs. The experiment had 3 periods, and each period included 12 days (7 days of adaptation+5 days of fecal and urine collection). The results showed that on the air-dry basis, on average, the brown rice contained 15.42 MJ/kg (14.98 to 15.95 MJ/kg) gross energy (GE), 87.39% (86.40% to 88.40%) dry matter (DM), 6.73% (5.34% to 8.39%) crude protein(CP), 1.97% (1.10% to 2.77%) ether extract(EE), 0.92%(0.20% to 1.53%) crude fiber (CF), 1.06% (0.87% to 1.29%) crude ash (Ash), 0.02% (0.01% to 0.03%) calcium (Ca), 0.17% (0.14% to 0.20%) total phosphorus (TP), 5.04% (2.17% to 9.58%) neutral detergent fiber (NDF), 1.61% (0.74% to 2.49%) acid detergent fiber (ADF), 69.08% (56.76% to 77.94 %) total starch (TS), 13.29% (1.08% to 20.68%) resistant starch (RS), respectively. The volume-weight, mass of 1 000 grains and volume of 1 000 grains of brown rice were 0.76 kg/L (0.73 to 0.78 kg/L), 20.53 g/1 000 grains (4.59 to 25.82 g/1 000 grains) and 25.2 mL/1 000 grains (19.9 to 32.0 mL/1 000 grains), respectively. The variable coefficients (CV) of EE, Ca, RS, CF, NDF and ADF contents exceeded 30%, and the CV of CP, Ash, TP, TS contents, 1 000 grain weight and 1 000 grain volume were greater than 10%. The DE and ME for 10 brown rice samples under air-dry basis were 14.22 MJ/kg (12.45 to 15.47 MJ/kg) and 13.83 MJ/kg (12.37 to 15.17 MJ/kg), respectively. The best DE and ME prediction equations of brown rice for growing-finishing pigs were DE (air-dry basis, MJ/kg)=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca [R2=0.96, relative standard deviation (RSD)=0.27], ME (air-dry basis, MJ/kg)=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS (R2=0.99, RSD=0.05). Overall, the study confirms the large variations in physical characteristics and chemical composition of brown rice, which is the main reason for the difference between DE and ME of brown rice. The TS, CF, GE, ADF, Ca and EE contents can be used as key predictors for DE and ME of brown rice for growing-finishing pigs.

Key words： brown rice; growing-finishing pigs; digestible energy; metabolizable energy; prediction model

Cite this article

OUYANG Qing , JIANG Xianji , FENG Ganyi , LIU Xiaojie , TIAN Mingzhou , TANG Hui , LI Rui , YIN Jie , YIN Yulong . Determination and Prediction Model Establishment of Digestible Energy and Metabolizable Energy of Brown Rice for Growing-Finishing Pigs[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2023 , 35(8) : 4976 -4987 . DOI: 10.12418/CJAN2023.462

我国畜牧业尤其是养猪业发展迅速,其中饲料企业和养殖场长期以玉米为主要的能量饲料原料[1],但玉米种植面积逐年下降,“玉米-豆粕”模式难以解决“人畜争粮”矛盾。为此,全国动物营养指导委员会2021年4月公布了《猪鸡饲料玉米豆粕减量替代技术方案》,指出可以使用稻谷及其副产物替代一定比例的玉米。糙米是稻谷加工脱壳后的全谷米粒,其结构包括果皮(1%~2%),糊粉、亚糊粉和珠心(4%~6%),胚(2%~3%)以及含淀粉的胚乳(89%~94%),糙米的消化能(DE)为14.39 MJ/kg,与玉米的DE(14.74 MJ/kg)相当,常被粉碎、糊化、发酵等用于食品或动物生产[2⇓-4]。中国是世界上最大的糙米生产国,年产量为240万t,主要分布于长江流域、华南地区等,其中湖南是第一大产区[5]。长期以来,研究者们都在探究用糙米来替代玉米作为动物饲料原料的可行性,并指出糙米可以替代部分玉米用于断奶仔猪饲粮的配制[6-7]。然而,目前国内外有关糙米对猪的DE和代谢能(ME)的报道有限,且糙米的营养价值易受产地、加工方法、储存工艺等因素影响,变异性大。因此,参照现有数据库中糙米的营养参数静态平均值配制饲粮,不符合现阶段生猪精准饲养的需求。本试验选取10个不同来源的糙米原料,通过消化代谢试验测定生长育肥猪对糙米的DE和ME,并基于糙米的有效化学成分含量建立DE和ME的预测模型,以期指导糙米在猪生产中的精确应用。

1 材料与方法

动物试验在中国科学院亚热带农业生态研究所(湖南长沙)的消化代谢实验室进行,试验各项操作均经过了中国科学院亚热带农业生态研究所动物伦理委员会的审查和批准(IACUC#201302)。

1.1 试验材料

本试验采用10种来自不同产地的稻谷(糙米来源见表1),将其进行脱壳处理,粉碎后经40目筛制备糙米原料和配制试验饲粮,暂存于-20 ℃冷库,待后续进行理化特性分析。
表1 糙米来源

Table 1 Sources of brown rice

样品编号Sample numbers 来源Source 样品编号Sample numbers 来源Source
1 湖南岳阳 6 湖南吉首
2 安徽广德 7 湖南永州
3 湖北枝江 8 江西景德镇
4 广西柳州 9 贵州黔南州
5 河南驻马店 10 湖南长沙

1.2 试验设计

试验选用22头健康、初始体重[(50.0±1.7) kg]相近的“杜×长×大”杂交阉公猪,采用2个11×3不完全拉丁方设计,分别饲喂1个玉米-豆粕型基础饲粮和10个糙米饲粮。试验为3个周期,每期12 d,前7 d为适应期,后5 d为粪尿收集期;每种饲粮均有6个重复。生长育肥猪饲养于单个代谢笼(1.4 m×0.7 m×0.5 m),维持适宜温度[(23±1) ℃]。
使用玉米、豆粕作为主要能量来源,参照NRC(2012)50~75 kg生长育肥猪的营养需要量配制1种玉米-豆粕型基础饲粮和10种糙米饲粮,其中基础饲粮含70.10%的玉米和27.20%的豆粕,糙米饲粮是用糙米替代基础饲粮中40%的玉米和豆粕,并确保所有饲粮中玉米与豆粕的比值恒定,添加一定比例预混料补充维生素和矿物质。基础饲粮和糙米饲粮组成如表2所示。
表2 基础饲粮和糙米饲粮组成(风干基础)

Table 2 Composition of basal diet and brown rice diet (air-dry basis) %

项目Items 糙米饲粮Brown rice diet 基础饲粮Basal diet
玉米Corn 41.28 70.10
豆粕Soybean meal 16.02 27.20
糙米Brown rice 40.00
磷酸氢钙CaHPO4 1.00 1.00
石粉Limestone 0.90 0.90
食盐NaCl 0.30 0.30
维生素及矿物质预混料Vitamin and mineral premix 0.50 0.50
合计Total 100.00 100.00

维生素及矿物质预混料为每千克饲粮提供 The vitamin and mineral premix provided the following per kg of diets: VA 4 200 IU,VD3 400 IU,VE 36 IU,VK3 1.2 mg,VB12 23 μg,VB2 5.63 mg,VB5 20.5 mg,VB3 28 mg,氯化胆碱 choline chloride 1.00 g,叶酸 folic acid 0.8 mg,VB1 3.4 mg,VB6 2.7 mg,VH 0.18 mg,Mn (MnSO4) 40.0 mg,Fe (FeSO4) 70.0 mg,Zn (ZnSO4) 70.0 mg,Cu (CuSO4) 70.0 mg,I (KI) 0.3 mg,Se (Na2SeO3) 0.3 mg。

1.3 饲养管理与样品采集

在试验正式开始前称重,每日按照其体重的4%对试验猪进行定量饲喂,每个周期称重1次,根据试验猪体重的变化调整投喂量。每天每头猪分别在08:00和15:00进行定量饲喂,并记录每天的采食量。在每次饲喂前收集溢料和剩余的饲料,将其烘干进行称重,用于计算每日摄食量。适应期内每2 d进行1次消毒清洁,保持猪舍干净整洁,粪尿收集期间不做清洁消毒,每日巡栏观察猪健康状况并记录。
在粪尿收集期内,准确记录每头猪每天的采食量及粪、尿排放量,采样时间自当日的08:00开始,至次日08:00结束,粪样和尿样装入已编号的塑料袋与收集桶,暂存于4 ℃冰箱,待1个试验周期结束后,按每头猪对应的编号汇集。5 d收集的粪样按照每100 g加入10 mL的10%硫酸固氮,混匀后取400 g粪样放入65 ℃烘箱内烘72 h,回潮24 h后称重;5 d的尿样按照每个收集桶每天加入50 mL 6 mol/L盐酸固氮,经充分混匀、过滤后, 取总尿样的10%装入已编号的塑料瓶中制备尿样。制备完毕的粪样与尿样最终放入-20 ℃冷库中,用于后续的理化特性分析。

1.4 指标测定

1.4.1 理化特性分析

根据GB/T 5498—2013,将糙米原料装入1 L的量筒中记录其容重;据GB/T 5519—2018,计数1 000粒糙米的重量即为糙米的千粒重,将1 000粒糙米装入1 L的量筒中记录其容积,即为千粒容积;分别根据GB/T 6432—2018、AOAC 930.15、AOAC 920.39和AOAC 942.05方法测定糙米原料与饲粮中粗蛋白质(CP)、干物质(DM)、粗脂肪(EE)和粗灰分(Ash)含量;分别根据GB/T 6434—2006、GB/T 20806—2006、NY/T 1459—2022方法,采用过滤袋和自动纤维分析仪(FT12,Gerhardt分析仪器有限公司,德国)测定糙米原料与饲粮中粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量;使用全自动等温式氧弹量热仪(5E-AC8018;长沙凯德测控仪器有限公司)测定糙米原料、饲粮、粪样和尿样中的总能(GE)。分别根据GB/T 6436—2018、GB/T 6437—2018,使用原子吸收光谱仪和流动分析仪测定糙米原料中钙(Ca)、总磷(TP)含量;使用AOAC 996.11方法,通过Megazyme TS测定试剂盒测定糙米原料中的总淀粉(TS)含量;参照Englyst等[8]的方法,使用Megazyme公司的K-DSTRS试剂盒测定糙米原料中的抗性淀粉(RS)含量。

1.4.2 有效能测定

采用全收粪、尿法测定试验饲粮、基础饲粮和糙米原料的DE和ME以及糙米原料GE的表观全肠道消化率(ATTD),计算公式[9⇓-11]如下:
试验饲粮或基础饲粮的DE(MJ/kg)=(食入GE-粪便GE)/采食量;
试验饲粮或基础饲粮的ME(MJ/kg)=[食入GE-(粪便GE+尿中GE)]/采食量;
糙米原料的DE(MJ/kg)=(试验饲粮的DE-A×基础饲粮的DE)/B;
糙米原料的ME(MJ/kg)=(试验饲粮的ME-A×基础饲粮的ME)/B;
GE的表观全肠道消化率(%)=[(糙米原料中的GE-粪便GE)/糙米原料中的GE]×100。
式中:A为糙米饲粮中基础饲粮所占的比例;B为糙米饲粮中糙米原料所占的比例,A+B=100%。

1.5 统计分析

采用Excel 2016对数据进行初步整理并计算生长育肥猪对糙米的DE和ME,使用SPSS 22.0统计分析软件的Correlate过程对10种糙米原料的容重、千粒重、千粒容积、GE以及DM、CP、EE、Ash、CF、NDF、ADF、Ca、TP、TS、RS含量与DE、ME的关系进行相关性分析,用逐步回归函数过程进行回归分析,建立DE、ME的最佳预测方程。

2 结果与分析

2.1 糙米的理化特性

由表3可知,10种糙米的理化特性差异较大。风干状态下,10种糙米的EE、Ca、CF、NDF、RS和ADF含量的变异系数(CV)均超过30%,而GE、DM含量和容积的CV均小于10%。风干状态下,10种糙米的GE平均值为15.42 MJ/kg(14.98~15.95 MJ/kg),DM含量平均值为87.39%(86.40%~88.40%),CP含量平均值为6.73%(5.34%~8.39%),Ash含量平均值为1.06%(0.87%~1.29%),EE含量平均值为1.97%(1.10%~2.77%),Ca含量平均值为0.02%(0.01%~0.03%),TP含量平均值为0.17%(0.14%~0.20%),CF含量平均值为0.92%(0.20%~1.53%),NDF含量平均值为5.04%(2.17%~9.58%),ADF含量平均值为1.61%(0.74%~2.49%),TS含量平均值为69.08%(56.76%~77.94%),RS含量平均值为13.29%(1.08%~20.68%),容积平均值为0.76 kg/L(0.73~0.78 kg/L),千粒重平均值为20.53 g/千粒(14.59~25.82 g/千粒),千粒容积平均值为25.2 mL/千粒(19.9~32.0 mL/千粒)。
表3 糙米的理化性质(风干基础)

Table 3 Physicochemical characteristics of brown rice (air-dry basis)

样品
编号
Sample
numbers		 总能
GE/
(MJ/
kg)		 干物质
DM/%		 粗蛋
白质
CP/%		 粗灰分
Ash/%		 粗脂肪
EE/%		 钙
Ca/%		 总磷
TP/%		 粗纤维
CF/%		 中性洗
涤纤维
NDF/
%		 酸性洗
涤纤维
ADF/
%		 总淀粉
TS/%		 抗性
淀粉
RS/%		 容重
Volume-
weight/
(kg/L)		 千粒重
1 000
grain
weight/
(g/
千粒)		 千粒
容积
1 000 grain
volume/
(mL/
千粒)
1 15.90 88.40 6.63 1.22 2.62 0.02 0.20 0.85 4.46 1.71 69.38 20.68 0.77 18.30 22.6
2 15.18 87.22 6.30 1.09 2.41 0.01 0.19 0.82 4.00 1.87 69.01 11.17 0.73 21.39 26.0
3 15.15 86.82 5.34 1.05 1.10 0.01 0.17 0.60 4.49 1.46 75.01 6.65 0.76 21.04 27.0
4 15.95 87.75 8.39 1.00 2.08 0.01 0.17 1.26 5.00 1.09 58.36 18.09 0.75 14.59 19.9
5 15.37 87.11 8.05 1.29 1.50 0.02 0.17 1.19 4.22 1.76 56.76 15.97 0.76 18.77 24.7
6 15.64 87.99 5.90 1.14 1.65 0.03 0.17 0.90 5.09 2.08 69.00 17.54 0.77 24.41 32.0
7 15.71 87.52 6.37 0.95 1.32 0.01 0.19 0.98 7.21 1.04 66.22 20.37 0.76 19.71 25.9
8 15.28 87.26 7.11 1.13 2.77 0.02 0.16 1.53 9.58 2.49 76.38 16.69 0.78 20.20 24.5
9 15.07 86.40 6.64 0.87 1.64 0.01 0.14 0.85 4.17 1.82 72.77 4.70 0.77 25.82 22.1
10 14.98 87.42 6.55 0.87 2.59 0.01 0.16 0.20 2.17 0.74 77.94 1.08 0.75 21.02 27.5
平均值
Mean		 15.42 87.39 6.73 1.06 1.97 0.02 0.17 0.92 5.04 1.61 69.08 13.29 0.76 20.53 25.2
最大值
Max		 15.95 88.40 8.39 1.29 2.77 0.03 0.20 1.53 9.58 2.49 77.94 20.68 0.78 25.82 32.0
最小值
Min		 14.98 86.40 5.34 0.87 1.10 0.01 0.14 0.20 2.17 0.74 56.76 1.08 0.73 14.59 19.9
变异
系数
CV/%		 2.28 0.66 13.68 13.41 30.63 34.76 11.39 39.90 40.05 32.85 10.30 52.36 1.73 15.27 13.3

2.2 糙米饲粮的化学组成

由表4可知,在风干状态下,10种糙米饲粮的CP、EE、CF和ADF含量的CV均超过10%,而GE、DM、Ash和NDF含量的CV小于10%。10种糙米饲粮的GE平均值为15.09 MJ/kg(14.43~15.56 MJ/kg),DM含量平均值为88.04%(87.26%~88.90%),CP含量平均值为3.57%(2.59%~4.96%),Ash含量平均值为4.49%(4.15%~4.82%),EE含量平均值为2.67%(1.62%~3.67%),CF含量平均值为2.84%(1.89%~3.99%),NDF含量平均值为11.28%(9.78%~11.80%),ADF含量平均值为3.97%(3.16%~4.45%)。
表4 糙米饲粮的化学组成(风干基础)

Table 4 Chemical composition of brown rice diets (air-dry basis) %

样品编号
Sample numbers		 总能
GE/(MJ/kg)		 干物质
DM		 粗蛋白质
CP		 粗灰分
Ash		 粗脂肪
EE		 粗纤维
CF		 中性洗涤纤维
NDF		 酸性洗涤纤维
ADF
1 15.21 88.21 3.01 4.15 1.96 2.59 11.03 3.53
2 15.16 88.40 2.59 4.54 1.92 2.83 11.33 3.94
3 14.92 87.69 3.31 4.52 3.28 2.79 11.52 3.48
4 15.56 88.90 4.24 4.37 3.57 2.42 9.78 3.16
5 15.23 87.60 4.60 4.45 1.62 2.83 11.19 4.18
6 15.16 87.94 4.35 4.36 2.65 3.29 11.80 4.44
7 15.19 88.59 4.96 4.82 3.61 2.63 11.59 4.20
8 14.43 87.74 2.80 4.47 2.41 3.10 11.64 4.45
9 15.11 87.26 3.07 4.54 2.16 3.99 11.59 4.14
10 14.99 88.03 2.80 4.69 3.50 1.89 11.37 4.19
平均值Mean 15.09 88.04 3.57 4.49 2.67 2.84 11.28 3.97
最大值Max 15.56 88.90 4.96 4.82 3.61 3.99 11.80 4.45
最小值Min 14.43 87.26 2.59 4.15 1.62 1.89 9.78 3.16
变异系数CV/% 1.91 0.57 24.39 4.12 28.62 19.63 5.11 10.96

2.3 糙米对生长育肥猪的DE和ME

由表5可知,风干状态下,10种糙米对生长育肥猪的DE和ME差异较小,CV分别为6.63%和6.88%,DE和ME的平均值分别为14.22(12.45~15.47 MJ/kg)和13.83 MJ/kg(12.37~15.17 MJ/kg)。10种糙米的ME/DE平均值为97.29%(93.24%~99.36%),GE的表观全肠道消化率平均值为93.22%(91.45%~95.18%)。
表5 生长育肥猪糙米的平均DE和ME(风干基础)

Table 5 Average DE and ME for brown rice fed to growing-finishing pigs (air-dry basis)

样品编号
Sample numbers		 消化能
DE/(MJ/kg)		 代谢能
ME/(MJ/kg)		 代谢能/消化能
ME/DE/%		 总能的表观全肠道消化率
ATTD of GE/%
1 15.34 15.12 98.58 95.18
2 14.75 14.39 97.55 93.94
3 14.29 13.33 93.24 94.21
4 15.47 15.17 98.04 93.40
5 14.63 14.46 98.88 93.16
6 13.61 13.46 98.88 91.57
7 14.47 13.94 96.30 93.63
8 12.45 12.37 99.36 92.96
9 13.95 13.28 95.28 92.73
10 13.18 12.77 96.82 91.45
平均值Mean 14.22 13.83 97.29 93.22
最大值Max 15.47 15.17 99.36 95.18
最小值Min 12.45 12.37 93.24 91.45
变异系数CV/% 6.63 6.88 1.98 1.22

2.4 相关性分析

由表6可知,糙米的ME和DE呈极显著正相关关系(P<0.01)。在理化特性之间,GE与ME呈显著正相关(P<0.05),与DM含量呈极显著正相关(P<0.01);CF含量与NDF和ADF含量呈显著正相关(P<0.05);TS含量与DE和CP含量呈显著负相关(P<0.05),与ME呈极显著负相关(P<0.01);Ash含量与Ca含量呈显著正相关(P<0.05);DM含量与TP含量呈显著正相关(P<0.01);CP含量与千粒重和千粒容积呈显著负相关(P<0.05)。
表6 糙米理化特性与DE、ME的相关性分析(风干基础)

Table 6 Correlation analysis between DE, ME and physicochemical characteristics of brown rice (air-dry basis)

项目
Items		 消化能
DE		 代谢能
ME		 总能
GE		 干物质
DM		 粗蛋
白质
CP		 粗脂肪
EE		 粗灰分
Ash		 粗纤维
CF		 中性洗
涤纤维
NDF		 酸性洗
涤纤维
ADF		 钙
Ca		 总磷
TP		 总淀粉
TS		 抗性
淀粉
RS		 容重
Volume-
weight		 千粒重
1 000
grain
weight
代谢能ME 0.959**
总能GE 0.597 0.704*
干物质DM 0.302 0.468 0.773**
粗蛋白质CP 0.273 0.423 0.351 0.101
粗脂肪EE -0.214 -0.044 -0.007 0.391 0.248
粗灰分Ash 0.220 0.377 0.349 0.390 0.206 0.076
粗纤维CF -0.069 0.105 0.496 0.227 0.397 -0.020 0.507
中性洗涤纤维
NDF		 -0.346 -0.261 0.265 0.059 0.097 0.067 0.191 0.703*
酸性洗涤纤维
ADF		 -0.332 -0.214 -0.081 -0.083 -0.067 0.174 0.564 0.650* 0.494
钙Ca -0.238 -0.045 0.319 0.495 -0.009 0.091 0.686* 0.627 0.252 0.621
总磷TP 0.576 0.626 0.569 0.667* -0.124 0.116 0.454 -0.012 0.046 -0.114 0.090
总淀粉TS -0.688* -0.774** -0.607 -0.224 -0.685* 0.301 -0.418 -0.438 0.042 0.116 -0.108 -0.287
抗性淀粉RS 0.372 0.532 0.869** 0.662* 0.331 0.025 0.596 0.727* 0.575 0.268 0.496 0.608 -0.577
容重
Volume-weight		 -0.425 -0.373 0.156 0.066 -0.038 -0.059 0.195 0.447 0.533 0.468 0.556 -0.314 0.227 0.267
千粒重
1 000 grain
weight		 -0.530 -0.604 -0.594 -0.451 -0.641* -0.221 -0.278 -0.132 -0.128 0.364 0.174 -0.458 0.554 -0.493 0.229
千粒容积
1 000 grain
volume		 -0.474 -0.467 -0.269 0.107 -0.660* -0.220 0.085 -0.053 -0.081 0.118 0.455 0.054 0.345 -0.141 0.007 0.535

表中数据为相关系数。数据右上角标注“**”表示相关性极显著(P<0.01),标注“*”表示相关性显著(P<0.05)。

The data in the table are correlation coefficients. “**” marked on the top right corner of the data indicates extremely significant correlation (P<0.01), and “*” marked on the top right corner of the data indicates significant correlation (P<0.05).

2.5 基于糙米的有效化学成分含量构建其生长育肥猪有效能值预测模型

如表7所示,风干状态下,糙米DE关于TS和CF含量的预测方程为DE=23.392-0.118TS-1.073CF(R2=0.64),DE关于TS、CF含量和GE的预测方程为DE=0.721-0.086TS-1.409CF+1.347GE(R2=0.79),DE关于TS、CF、GE和ADF含量预测方程为DE=-6.878-0.110TS-2.734CF+1.925GE+1.037ADF(R2=0.89),DE关于TS、CF、GE、ADF和Ca含量的预测方程为DE=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca(R2=0.96);糙米ME关于DE的预测方程为ME=0.085+0.967DE(R2=0.92),ME关于DE和Ca含量的预测方程为ME=-0.970+1.014DE+26.1Ca(R2=0.96),ME关于DE和RS含量的预测方程为ME=0.802+0.890DE+0.028RS(R2=0.96),ME关于DE、Ca和EE含量的预测方程为ME=-1.930+1.047DE+25.174Ca+0.255EE(R2=0.98),ME关于DE、RS、EE、NDF和DM含量的预测方程为ME=33.449+0.711DE+0.048RS+0.204EE-0.176NDF-0.35DM(R2=0.99),ME关于DE、Ca、EE和TS含量的预测方程为ME=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS(R2=0.99)。决定系数R2可以描述变量之间的相关性,从R2与P值来看,DE的最佳预测模型为DE=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca(R2=0.96,P<0.05),ME的最佳预测模型为ME=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS(R2=0.99,P<0.01)。
表7 基于糙米有效化学成分含量对DE与ME的预测方程(风干基础)

Table 7 Prediction equations for DE and ME based on effective chemical component contents of brown rice (air-dry basis)

项目
Items		 预测方程
Prediction equations		 相对标准偏差
RSD/%		 决定系数
R2		 P值
P-value
DE DE=23.392-0.118TS-1.073CF 0.64 0.64 0.11
DE DE=0.721-0.086TS-1.409CF+1.347GE 0.53 0.79 0.09
DE DE=-6.878-0.110TS-2.734CF+1.925GE+1.037ADF 0.42 0.89 0.09
DE DE=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca 0.27 0.96 <0.05
ME ME=0.085+0.967DE 0.29 0.92 <0.01
ME ME=-0.970+1.014DE+26.100Ca 0.23 0.96 0.05
ME ME=0.802+0.890DE+0.028RS 0.17 0.96 0.05
ME ME=-1.930+1.047DE+25.174Ca+0.255EE 0.05 0.98 <0.05
ME ME=33.449+0.711DE+0.048RS+0.204EE-0.176NDF-0.350DM 0.04 0.99 <0.05
ME ME=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS 0.03 0.99 <0.01

DE:消化能 digestible energy;ME:代谢能 metabolizable energy;TS:总淀粉 total starch;CF:粗纤维 crude fiber;GE:总能 gross energy;ADF:酸性洗涤纤维 acid detergent fiber;Ca:钙 calcium;RS:抗性淀粉 resistant starch;EE:粗脂肪 ether extract;DM:干物质 dry matter。表8同 the same as Table 8。

2.6 基于已有数据库参数验证糙米生长育肥猪有效能值的预测模型

由表8可知,风干状态下,《中国猪营养需要》(2020)[12]数据库中糙米的猪DE为12.49 MJ/kg,ME为11.81 MJ/kg,将其参数代入糙米生长育肥猪有效能值的预测方程,得到DE为11.53 MJ/kg,ME为12.68 MJ/kg,DE比原数据库中数值低,而ME比原数据库中数值高;INRA(2004)[13]数据库中糙米的猪DE为15.4 MJ/kg,ME为15.0 MJ/kg,将其参数代入糙米猪有效能值的预测模型,得到DE为13.17 MJ/kg,ME为14.72 MJ/kg,均比原数据库中数值低。
表8 基于已有数据库参数验证糙米对猪有效能值的预测方程

Table 8 Verification of prediction equations of effective energy values of brown rice for pigs based on existing database

预测方程
Prediction equations		 数据库Databases
《中国猪营养需要》(2020)
Nutrient Requirements of
Swine in China (2020)[12]		 INRA(2004)[13]
DE=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+
1.426ADF-53.251Ca		 12.52(11.53) 15.4(13.17)
ME=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS 11.80(12.68) 15.0(14.72)

表中括号外数据为数据库中的有效能值(风干状态),括号内数据为数据库中营养指标(风干状态)带入预测方程后计算出的有效能值。

The data outside the parentheses in the table are the effective energy values (air-dry basis) in the databases, while the data inside the parentheses are the effective energy values calculated after the nutritional indicators (air-dry basis) in the databases are brought into the prediction equation.

3 讨论

3.1 糙米的理化特性

风干状态下,糙米原料的EE、Ca、CF、NDF和ADF含量差异较大,CV均超过了30%,CP、Ash、TP、TS含量以及千粒重和千粒容积的CV超过了10%,而GE、DM含量和容积的差异较小,CV均小于10%。相较于《中国猪营养需要》(2020)[12]和《中国饲料成分及营养价值表(2020年第31版)》[14]数据库,本试验测得的糙米的CP、Ash和TP含量偏低,CF、NDF、ADF含量偏高,GE、DM、EE、Ca、TS含量符合上述数据库给出的范围,容重、千粒重和千粒容积上述数据库中没有涉及。由于谷物的不同部分在碾磨加工过程中被分离,因此预期稻谷副产品之间的理化特性存在差异[15]。本试验中的数据是在风干状态下测得,而《中国猪营养需要》(2020)[12]数据库中是干物质状态下的数据,这也是本试验测得的糙米CP、Ash和TP含量数据相比该数据库中数据偏低的原因。本试验测得糙米的容重为0.76 kg/L,千粒重为20.53 g/千粒,与刘昆仑等[16]的研究中测得的糙米的容重(0.75 kg/L)和千粒重(19.1 g/千粒)相近。根据Li等[17]的研究,其所测得的糙米的CP、Ash和TP含量与本试验数据相近。糙米是稻谷脱壳后的副产物,本试验在进行稻谷脱壳过程中因为脱壳机器的影响以及制料中产生的误差,一部分的稻壳没有完全脱下,稻壳中含有大量的纤维成分,导致糙米原料中出现纤维(CF、NDF、ADF)含量偏高的现象,在养猪应用生产过程中也需要注意稻谷脱壳程度,机器的影响可能导致糙米理化性质发生差异。而在前人的研究[17]中,所测得的部分纤维组分含量和本试验测定值相近,但ADF含量低于本试验测定值。从本试验测得的数据看,糙米的Ca、TP含量与玉米相近,EE、CF、NDF、ADF含量稍低于玉米,TS含量稍高于玉米,而二者的DE和ME相近,因此使用糙米替代一部分玉米是可行的。根据前人研究,糙米粉可以100%替代玉米添加到生长肥育猪饲粮,对猪的生长性能、养分消化率等无不良影响[18]。

3.2 糙米对生长育肥猪的DE和ME

本试验研究了10种不同来源的糙米样品,得到生长育肥猪对糙米的平均DE为14.22 MJ/kg,平均ME为13.83 MJ/kg,与《中国猪营养需要》(2020)[12](DE为14.39 MJ/kg,ME为13.57 MJ/kg)、INRA(2004)[13](DE为15.4 MJ/kg,ME为15.0 MJ/kg)和《中国饲料成分及营养价值表(2020年第31版)》[14](DE为14.39 MJ/kg,ME为13.57 MJ/kg)数据库进行对比发现,本试验所得的数据与《中国猪营养需要》(2020)[12]和《中国饲料成分及营养价值表(2020年第31版)》[14]数据库中数据相近,而低于INRA(2004)[13]数据库中数据。目前关于糙米对于生长育肥猪的有效能值的研究较少,李亚奎[19]的研究中得到生长猪糙米的DE为17.56 MJ/kg,ME为17.22 MJ/kg;Li等[20]研究显示糙米对生长猪的ME为14.24 MJ/kg;Li等[21]研究显示保育猪对400 μm糙米的DE为14.67 MJ/kg,ME为14.52 MJ/kg,对600 μm糙米的DE为14.52 MJ/kg,ME为14.26 MJ/kg,对800 μm糙米的DE为14.06 MJ/kg,ME为14.26 MJ/kg。不同的产地以及不同的加工工艺和储存条件均会对糙米的DE和ME产生一定的影响,本试验中得到的糙米生长育肥猪有效能数据和《中国猪营养需要》(2020)[12]和《中国饲料成分及营养价值表(2020年第31版)》[14]数据库中的数据相近,可以补充一部分糙米有效能数据。

3.3 生长育肥猪对糙米DE和ME的动态预测模型

本研究中得到风干状态下糙米生长育肥猪DE的最佳预测方程为DE=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca(R2=0.96,P<0.05),ME的最佳预测方程为ME=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS(R2=0.99,P<0.01),其中DE预测模型的预测因子有TS、CF、GE、ADF和Ca。DE与GE、ADF含量呈正相关,与CF、Ca、TS含量呈负相关,该预测模型可能有悖于正常的生理生化理论,因为谷物饲料中有效能的主要来源是淀粉,与DE应呈正相关,而ADF含量与DE应呈负相关。在淀粉组分中,直链淀粉分子结构更紧密,不易被淀粉酶水解,且纤维形成物理屏障会限制淀粉酶进入淀粉颗粒,导致其淀粉消化率较缓慢[21-22]。另外,快消化淀粉(RDS)葡萄糖释放效率快,使得胰岛素水平迅速升高到峰值后又迅速下降,血糖出现负脉冲降低了葡萄糖的利用效率,部分葡萄糖转化为脂肪,慢消化淀粉(SDS)中葡萄糖能够被直接利用的数量较快消化淀粉多[23-24]。储昭银[25]的研究发现糙米中的RDS略高于SDS,且糙米淀粉中的RDS占总淀粉的比例高于SDS,所以本试验中呈现负相关可能是因为糙米中RDS高,由于糖异生作用不利于葡萄糖的高效利用,使其供能效率减弱。而试验中还出现RS与ME呈正相关的现象,可能是由于RS在前肠道内未消化,而在后肠道进行微生物发酵产生脂肪酸等用于供能。关于糙米对猪的有效能值预测的研究较少,在其他饲料原料上,潘龙[26]建立了高粱猪DE的预测方程,显示DE与CP含量呈正相关,与单宁、ADF含量和GE呈负相关;王红亮[27]建立了大麦猪有效能值的预测方程,显示DE与ADF含量呈负相关,与NDF和GE呈正相关;李全丰[28]建立了玉米猪DE的预测方程,显示DE与GE、EE、TS含量呈正相关,与NDF含量呈负相关;何英[29]发现糠麸糟渣类和饼粕类饲料猪DE的主要预测因子ADF含量与DE都呈负相关。所以,本试验中DE预测方程以TS、CF、GE、ADF和Ca含量为预测因子是可行的,但它们与DE的正负相关性还有待进一步研究。

3.4 基于已有数据库参数验证糙米猪有效能值的预测模型

查询已知的各国饲料原料数据库,发现这些数据库中缺乏糙米常规营养参数。糙米属于稻谷的副产物,主要分布于亚洲,仅中国和印度就已经占水稻种植的50%[30],且由于饮食文化的区别,大米消耗区主要以亚洲为主,所以各国数据库缺少完整的糙米营养参数。本试验主要整理了《中国猪营养需要》(2020)[12]以及INRA(2004)[13]数据库参数并验证了糙米猪DE和ME预测方程,风干状态下,《中国猪营养需要》(2020)[12]数据库中参数代入本试验所得DE最佳预测方程后所得DE准确性高于INRA(2004)[13]数据库中参数所得DE,这可能是由于不同国家对糙米的应用不同,欧洲各国大多用于开发发芽糙米、糙米饼干、面包等多种合成食品,或是使用精米[31],而糙米原料生产多集中于中南亚等亚洲地区,糙米原料的来源、加工工艺等会造成数据库中参数的差异。本试验中的糙米生产原料稻谷主要来自中国不同地区的饲料公司或养殖产地,可代表一部分的生产原料,而稻谷脱壳制备糙米时可能会受到机器影响,造成某些参数与数据库中有差异,但误差在可接受范围内[15],因此本试验得到的糙米有效能值预测模型在一定范围可以指导生猪养殖及饲粮配制,补充部分糙米有效能值预测模型参数。

4 结论

风干状态下,生长育肥猪对10种糙米DE的变异范围为12.45~15.47 MJ/kg,平均值为14.22 MJ/kg;生长育肥猪对10种糙米ME的变异范围为12.37~15.17 MJ/kg,平均值为13.83 MJ/kg。生长育肥猪对糙米DE的最佳预测模型为:DE(风干基础,MJ/kg)=-13.149-0.104TS-2.603CF+2.309GE+1.426ADF-53.251Ca(R2=0.96,P<0.05);生长育肥猪对糙米ME的最佳预测模型为:ME(风干基础,MJ/kg)=2.194+0.894DE+16.815Ca+0.312EE-0.028TS(R2=0.99,P<0.01)。

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