RESEARCH PAPER

Determination of Effective Energy Value and Construction of Prediction Model of Rice Bran in Medium-Speed Yellow Feather Broilers

  • GUO Changzheng , 1 ,
  • GUO Shuaipeng 1, 2 ,
  • HU Yan 1 ,
  • LI Guanhong 2 ,
  • SHI Shourong , 1, *
Expand
  • 1 Jiangsu Poultry Science Institute, Yangzhou 225125, China
  • 2 College of Animal Science and Technology, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
* professor, E-mail:

Received date: 2024-10-01

  Online published: 2025-04-15

Abstract

In the present study, the effective energy value of rice bran raw materials from different sources for medium-speed yellow feather broilers were determined by indirect calorimetry combined with substitution method, and apparent metabolic energy and net energy prediction equations were established. A total of 120 medium-speed yellow feather broilers aged at 60 days were selected and randomly divided into a corn-soybean meal basal diet group and 10 experimental diet groups with 30% replacement ratio of different rice bran, with 5 replicates in each group and 2 chickens in each replicate. The experimental period was 7 days, including a pre-test period of 3 days, and transferred into the respiratory calorimetry chamber at 63 days of age, respiratory calorimetry for 3 days (63 to 65 days of age), and fasting calorimetry for 1 day. The respiratory calorimetry and digestion and metabolism tests were carried out simultaneously. The results showed as follows: 1) the apparent metabolic energy of the 10 rice bran for 60 to 63 day-old medium-speed yellow feather broilers were 10.27, 12.49, 12.63, 14.20, 7.82, 14.83, 9.12, 11.74, 12.40 and 10.41 MJ/kg, respectively; the nitrogen-corrected apparent metabolic energy were 11.45, 10.66, 11.50, 11.40, 6.71, 14.62, 7.93, 10.83, 11.32 and 10.03 MJ/kg, respectively; the net energy were 6.86, 9.99, 8.01, 11.17, 4.65, 7.18, 8.12, 9.19, 10.00 and 8.06 MJ/kg, respectively. 2) The prediction equations of apparent metabolic energy and net energy of rice bran in medium-speed yellow feather broilers were: apparent metabolic energy (MJ/kg)=-0.217 neutral detergent fiber+17.438 (R2=0.912, P<0.01); NE (MJ/kg)=-0.177 neutral detergent fiber+12.349 (R2=0.939, P<0.01); net energy (MJ/kg)=-0.478 neutral detergent fiber+0.285 acid detergent fiber+15.168 (R2=0.988, P<0.01). In conclusion, there are differences in nutrient contents of rice bran from different sources and effective energy values for medium-speed yellow feather broilers, and the neutral detergent fiber and acid detergent fiber contents can be used as predictive factors for effective energy values.

Cite this article

GUO Changzheng , GUO Shuaipeng , HU Yan , LI Guanhong , SHI Shourong . Determination of Effective Energy Value and Construction of Prediction Model of Rice Bran in Medium-Speed Yellow Feather Broilers[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2025 , 37(4) : 2321 -2330 . DOI: 10.12418/CJAN2025.197

我国畜禽饲料配方长期以玉米-豆粕型为主,其中玉米占50%~55%。但是,我国玉米依赖进口严重,2023年的进口量达2 713万t[1],同比增加31.6%,威胁粮食安全和畜产品的稳产保供。为此,农业农村部发布了《猪鸡饲料玉米豆粕减量替代技术方案》,旨在通过合理设置饲粮有效能水平和开发玉米替代原料等措施缓解玉米资源紧张问题。米糠是稻米加工后的主要副产物,被认为是重要的玉米替代原料之一。米糠资源在我国非常丰富,根据《中国统计年鉴2022》,2021年我国水稻产量为21 284.2万t,按照出糠率5%计算,年产量可达到1 064万t。此外,米糠的粗蛋白质、粗脂肪、钙和磷含量均高于玉米[2-3]。虽然米糠的营养价值很高,但是受产地影响较大。国内饲料数据库中米糠在肉鸡上的营养参数仅有其在白羽肉鸡上的代谢能值。而代谢能体系与净能体系相比未考虑热增耗[4],饲料净能评价体系是最接近动物真实需要的理想的能量评定方法,以净能为基础配制肉鸡饲粮能更科学精准地利用饲料原料。
此外,黄羽肉鸡作为我国优良的特色品种,年出栏量约占全国肉鸡的1/2[5]。目前我国黄羽肉鸡饲料原料有效能值多参考白羽肉鸡的数据。但与白羽肉鸡相比,黄羽肉鸡出栏时间长,遗传背景、消化生理以及代谢水平均存在差异。因此,使用白羽肉鸡饲料原料的数据制订黄羽肉鸡饲料配方,与黄羽肉鸡实际的营养需要不符。为此,本试验测定了不同来源米糠的常规营养成分含量以及表观代谢能和净能,并建立表观代谢能和净能与常规营养成分含量之间的回归方程,为米糠在黄羽肉鸡上的精确应用提供数据参考。

1 材料与方法

1.1 试验设计

动物试验经江苏省家禽科学研究所实验动物福利与动物实验伦理委员会批准(编号20230110)。
试验选用120只体重[(1 538.24±95.63) g]相近、健康状况良好的60日龄中速型“优麻”黄羽肉鸡,采用完全随机设计,试验分为2批进行,每批含有1个基础饲粮组和5个试验饲粮组(1个试验饲粮组采用1个地区的米糠配制试验饲粮)。每组5个重复,每个重复2只鸡。试验期为7 d,其中预试期3 d,63日龄时转入呼吸测热室呼吸测热3 d(63~65日龄),绝食测热1 d,呼吸测热与消化代谢试验同时进行。

1.2 试验饲粮及饲养管理

本试验所用的10种米糠待测原料分别产自安徽、福建、新疆、贵州、广东、四川、湖南、江苏泰州、江苏宿迁和江苏宝应。基础饲粮组成及营养水平见表1。试验饲粮为10种不同产地米糠待测原料分别替代30%基础饲粮,试验饲粮组成及营养水平见表2。呼吸测热试验在山东明骏生态农业科技有限公司进行。呼吸测热试验温度设定为(24±1) ℃,每天08:00—10:00添加饲粮和水,期间肉鸡保持自由采食和饮水,绝食期间保持自由饮水。
表1 基础饲粮组成及营养水平(风干基础)

Table 1 Composition and nutrient levels of the basal diet (air-dry basis) %

项目Items 含量Content
原料Ingredients
玉米Corn 68.90
豆粕Soybean meal 23.50
大豆油Soybean oil 3.75
磷酸氢钙CaHPO4 1.52
石粉Limestone 1.09
氯化钠NaCl 0.07
L-赖氨酸L-Lys 0.06
DL-蛋氨酸DL-Met 0.11
预混料Premix1) 1.00
合计Total 100.00
营养水平Nutrient levels2)
总能GE/(MJ/kg) 16.77
粗蛋白质CP 16.64
粗脂肪EE 4.02
粗纤维CF 3.24
中性洗涤纤维NDF 9.04
酸性洗涤纤维ADF 3.46
钙Ca 0.79
磷P 0.60

1)预混料为每千克饲粮提供 The premix provided the following per kg of the diet:VA 8 000 IU,VD3 1 000 IU,VE 20 IU,VK3 0.50 mg,VB1 2.00 mg,VB2 8.00 mg,VB6 3.50 mg,VB12 10.00 μg,烟酸 nicotinic acid 35.00 mg,D-泛酸 D-pantothenic acid 10.00 mg,叶酸 folic acid 0.55 mg,生物素 biotin 0.18 mg,Fe 80.00 mg,Mn 100.00 mg,Zn 80.00 mg,I 0.70 mg,Se 0.30 mg。

2)营养水平均为实测值。Nutrient levels were measured values.

表2 试验饲粮组成及营养水平(风干基础)

Table 2 Composition and nutrient levels of experimental diets (air-dry basis) %

项目
Items
米糠来源Rice bran sources
RB1 RB2 RB3 RB4 RB5 RB6 RB7 RB8 RB9 RB10
原料Ingredients
基础饲粮Basal diet 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00 70.00
米糠Rice bran 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00 30.00
合计Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
营养水平Nutrient levels
干物质DM 87.76 87.95 88.02 88.16 88.26 88.18 87.93 88.25 88.05 88.15
总能GE/(MJ/kg) 17.39 17.17 17.59 17.66 16.81 17.65 17.55 17.26 17.82 16.77
粗蛋白质CP 14.76 15.49 14.57 15.70 13.40 14.85 16.25 15.20 16.37 15.40
粗脂肪EE 9.40 8.22 9.34 10.08 4.45 9.64 9.08 8.52 10.21 9.44
粗纤维CF 4.39 3.87 5.29 4.29 11.46 4.07 4.29 4.56 3.68 4.68
中性洗涤纤维NDF 18.21 11.14 14.64 11.62 21.09 10.95 15.92 14.75 13.26 14.28
酸性洗涤纤维ADF 5.92 3.89 5.71 4.50 13.37 3.83 5.62 5.79 5.04 5.16
钙Ca 0.65 0.61 0.63 0.60 0.61 0.59 0.84 0.64 0.61 0.58
磷P 1.11 0.93 0.97 0.95 0.63 0.93 1.14 0.91 1.10 1.03

营养水平为实测值。Nutrient levels were measured values.

RB1~RB10分别代表来源安徽、福建、新疆、贵州、广东、四川、江苏泰州、湖南、江苏宿迁和江苏宝应。下表同。RB1 to RB10 represented the sources of Anhui, Fujian, Xinjiang, Guizhou, Guangdong, Sichuan, Jiangsu Taizhou, Hunan, Jiangsu Suqian and Jiangsu Baoying, respectively. The same as below.

1.3 样品采集

每天08:00—10:00收集剩料,并用全收粪法收集呼吸测热期间3 d的排泄物,喷洒10%稀盐酸固氮,并将每日收集到的排泄物放入-20 ℃冰箱保存,呼吸测热结束后将收集到的3 d排泄物混合一起后,放入烘箱中65 ℃烘干,室温下回潮24 h,粉碎过40目筛装入自封袋中备用。呼吸测热开始和结束时记录肉鸡初始体重和结束体重及3 d的采食量和粪便重量,并记录采集到呼吸数据,计算产热量。

1.4 测定指标及方法

饲料原料:测定干物质、粗蛋白质、淀粉、粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分、钙和磷含量。
基础饲粮和试验饲粮:测定干物质、粗蛋白质、淀粉、粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗灰分、钙、磷含量和总能。
粪样:测定干物质、粗蛋白质含量和总能。
测定方法如下:水分(GB/T 6435—2014)、粗蛋白质(GB/T 6432—2018)、粗脂肪(GB/T 6433—2006)、粗灰分(GB/T 6438—2007)、粗纤维(GB/T 6434—2006)、淀粉(GB/T 20194—2018)、中性洗涤纤维(GB/T 20806—2006)、酸性洗涤纤维(NY/T 1459—2007)、钙(GB/T 6436—2018)和磷(GB/T 6437—2018)含量分别参照国标或行业标准进行测定,总能采用氧弹测热仪进行测定。

1.5 计算公式

相关指标计算公式如下:
总能摄入量(MJ)=饲粮总能(MJ/kg)×采食量(kg);
粪能(MJ)=粪样总能(MJ/kg)×粪重(kg);
表观代谢能(MJ/kg)=[总能摄入量(MJ)-粪能(MJ)]/采食量(kg);
氮沉积量(g)=氮摄入量(g)-氮排出量(g);
氮校正表观代谢能(MJ/kg)=表观代谢能(MJ/kg)-氮沉积量(kg)×34.39;
净能(MJ/kg)=[代谢能摄入量(MJ)-热增耗(MJ)]/采食量(kg)。
式中:氮沉积量为家禽每日沉积的氮量,家禽每沉积1 g氮需要34.39 kJ的能量进行校正。
根据Brouwer[6]的公式计算产热量:
总产热量(kJ)=16.175 3×氧气消耗量(L)+5.020 8×二氧化碳生成量(L)。
根据Barzegar等[7]的公式计算原料的有效能:
原料的有效能(MJ/kg)=[待测饲粮有效能(MJ/kg)-基础饲粮有效能(MJ/kg)×a]/b
式中:a为基础饲粮的供能原料部分在试验饲粮中占的比例(%);b为待测原料在试验饲粮中占的比例(%)。

1.6 数据处理与统计分析

试验数据采用Excel 2013初步处理。用SPSS 26.0统计软件进行单因素方差分析以及Duncan氏法多重比较,以P<0.05为差异显著,P<0.01为差异极显著。表观代谢能、净能值和常规营养成分含量用一般线性模型进行回归分析,以逐步回归法建立预测方程。

2 结果与分析

2.1 不同来源米糠原料常规营养成分含量

表3所示,10种不同来源米糠原料中干物质、粗灰分、粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、淀粉、钙和磷含量的平均值分别为88.63%、10.29%、13.50%、8.84%、21.74%、14.82%、13.48%、27.69%、0.08%和1.91%。粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、粗灰分、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、钙、磷和淀粉的变异系数均大于10%,变异系数分别为14.95%、17.82%、38.44%、62.75%、23.60%、16.30%、19.66%、21.51%和21.45%;其中酸性洗涤纤维变异最大,含量变异范围为7.23%~37.82%。以上表明本试验所用的不同来源米糠原料的常规营养成分含量差异较大,具有代表性。
表3 不同来源米糠原料常规营养成分含量(风干基础)

Table 3 Conventional nutrient contents of rice bran raw materials from different sources (air-dry basis) %

项目
Items
米糠来源Rice bran sources 平均值
Mean
变异系数
CV
RB1 RB2 RB3 RB4 RB5 RB6 RB7 RB8 RB9 RB10
干物质DM 89.08 88.69 88.66 88.79 88.63 89.30 89.16 88.32 87.97 87.72 88.63 0.54
粗蛋白质CP 15.10 14.68 10.41 13.12 9.38 13.54 15.11 12.88 15.30 15.47 13.50 14.95
粗脂肪EE 9.40 8.22 9.34 10.08 4.45 9.64 9.08 8.52 10.21 9.44 8.84 17.82
粗纤维CF 16.38 14.82 22.72 18.82 44.67 14.40 20.96 25.27 17.34 22.00 21.74 38.44
酸性洗涤纤维ADF 9.69 7.23 13.14 10.35 37.82 8.28 9.82 15.74 9.80 12.90 13.48 62.75
中性洗涤纤维NDF 16.95 12.37 15.61 18.50 6.06 16.06 14.46 14.02 19.13 15.06 14.82 23.60
粗灰分Ash 9.49 10.29 13.48 7.80 12.57 8.45 9.11 11.33 9.96 10.45 10.29 16.30
钙Ca 0.10 0.08 0.07 0.07 0.10 0.06 0.08 0.09 0.08 0.11 0.08 19.66
磷P 2.25 2.40 1.52 1.70 1.00 1.90 1.98 1.77 2.35 2.20 1.91 21.51
淀粉Starch 31.53 39.53 18.75 28.29 24.39 35.53 23.59 27.32 23.53 24.39 27.69 21.45
总能GE/(MJ/kg) 18.58 18.84 16.95 19.60 19.16 19.10 19.23 18.71 17.57 18.82 18.66 4.31

2.2 不同来源米糠饲粮对黄羽肉鸡能量代谢的影响

表4所示,饲喂10种不同来源米糠饲粮的肉鸡氧气消耗量分别为36.17、33.45、45.51、37.60、45.98、47.62、35.36、37.42、40.11和36.51 L/(kg BW0.70·d),二氧化碳产生量分别为33.69、30.23、36.95、31.09、43.76、39.25、31.04、31.86、32.57和29.61 L/(kg BW0.70·d),呼吸熵分别为0.93、0.89、0.82、0.83、0.95、0.82、0.90、0.85、0.81和0.82,氮摄入量分别为17.63、16.88、18.77、18.32、21.57、14.71、19.67、15.89、18.69和17.76 g/d,氮排出量分别为12.37、9.76、11.68、12.26、12.82、9.88、12.65、10.23、11.08和10.81 g/d。饲喂不同来源米糠饲粮对肉鸡的氧气消耗量、二氧化碳产生量、呼吸熵、氮摄入量和氮排出量均存在显著影响(P<0.05)。
表4 不同来源米糠饲粮对黄羽肉鸡氮平衡的影响

Table 4 Effects of different sources of rice bran diets on nitrogen balance in yellow feather broilers

项目
Items
基础饲粮
Basal diet
米糠来源Rice bran sources SEM P
P-value
RB1 RB2 RB3 RB4 RB5 RB6 RB7 RB8 RB9 RB10
氧气消耗量
O2 consumption/[L/(kg BW0.70·d)]
40.06b 36.17bc 33.45c 45.51a 37.60bc 45.98a 47.62a 35.36c 37.42bc 40.11b 36.51bc 0.750 <0.001
二氧化碳产生量
CO2 production/[L/(kg BW0.70·d)]
40.00b 33.69d 30.23ef 36.95c 31.09def 43.76a 39.25bc 31.04def 31.86def 32.57de 29.61f 0.702 <0.001
呼吸熵RQ 1.00a 0.93b 0.89bcd 0.82de 0.83cde 0.95ab 0.82de 0.90bc 0.85cde 0.81e 0.82e 0.011 <0.001
氮摄入量Nitrogen intake/(g/d) 22.43a 17.63bcd 16.88cd 18.77abcd 18.32bcd 21.57ab 14.71d 19.67abc 15.89cd 18.69abcd 17.76bcd 0.452 0.002
氮排出量Nitrogen output/(g/d) 12.44a 12.37a 9.76c 11.68abc 12.26ab 12.82a 9.88c 12.65a 10.23bc 11.08abc 10.81abc 0.237 0.005

同行数据肩标不同小写字母表示差异显著(P<0.05),相同或无字母表示差异不显著(P>0.05)。表5表6同。

In the same row, values with different small letter superscripts mean significant difference (P<0.05), while with the same or no letter superscripts mean no significant difference (P>0.05). The same as Table 5 and Table 6.

表5所示,饲喂10种不同来源米糠饲粮的肉鸡总产热分别为752.60、692.78、921.59、764.24、963.42、987.22、730.35、761.54、812.26和743.32 kJ/(kg BW0.70·d),热增耗分别为300.19、243.06、384.75、224.65、400.04、370.26、245.23、213.80、274.05和216.58 kJ/(kg BW0.70·d),总能摄入量分别为2 367.63、2 128.02、2 574.94、2 383.70、3 065.80、1 983.36、2 416.31、2 044.28、2 310.91和2 285.95 kJ,代谢能摄入量分别为1 655.05、1 543.30、1 823.79、1 815.69、2 034.06、1 489.31、1 610.26、1 467.26、1 643.67和1 588.89 kJ。不同来源米糠饲粮在黄羽肉鸡上的表观代谢能分别为13.92、14.20、14.22、15.22、12.56、14.91、13.19、13.94、14.40和13.57 MJ/kg,氮校正代谢能分别为12.31、12.06、12.32、12.29、10.73、13.29、11.22、12.17、12.27和11.87 MJ/kg,净能分别为10.10、11.07、9.74、11.44、9.08、9.70、10.49、10.99、11.08和11.04 MJ/kg,表观代谢能/总能分别为70.23%、72.72%、71.14%、69.96%、65.95%、74.48%、66.06%、71.28%、71.14%和68.50%,净能/表观代谢能分别为74.49%、81.31%、70.74%、81.66%、72.00%、64.76%、78.69%、78.35%、76.87%和80.56%。不同来源米糠饲粮对肉鸡的总产热、热增耗和总能摄入量存在显著影响(P<0.05)。不同来源米糠饲粮在黄羽肉鸡上的表观代谢能、氮校正代谢能、净能、表观代谢能/总能和净能/表观代谢能存在显著影响(P<0.05)。
表5 不同来源米糠饲粮对黄羽肉鸡的能量代谢的影响

Table 5 Effects of different sources of rice bran diets on energy metabolism in yellow feather broilers

项目
Items
基础饲粮
Basal diet
米糠来源Rice bran sources SEM P
P-value
RB1 RB2 RB3 RB4 RB5 RB6 RB7 RB8 RB9 RB10
总产热
THP/[kJ/(kg BW0.70·d)]
848.78b 752.60cd 692.78d 921.59a 764.24cd 963.42a 987.22a 730.35d 761.54cd 812.26bc 743.32cd 14.925 <0.001
热增耗
HI/[kJ/(kg BW0.70·d)]
343.39ab 300.19bc 243.06cd 384.75a 224.65d 400.04a 370.26a 245.23cd 213.80d 274.05cd 216.58d 11.232 <0.001
总能摄入量GEI/kJ 2 588.97b 2 367.63bc 2 128.02bc 2 574.94b 2 383.70bc 3 065.80a 1 983.36c 2 416.31bc 2 044.28c 2 310.91bc 2 285.95bc 58.737 0.001
代谢能摄入量AMEI/kJ 2 057.93 1 655.05 1 543.30 1 823.79 1 815.69 2 034.06 1 489.31 1 610.26 1 467.26 1 643.67 1 588.89 48.641 0.052
表观代谢能
AME/(MJ/kg)
15.18a 13.92abc 14.20ab 14.22ab 15.22a 12.56c 14.91a 13.19bc 13.94abc 14.40ab 13.57abc 0.176 0.009
氮校正代谢能
AMEn/(MJ/kg)
12.69b 12.31bc 12.06c 12.32bc 12.29bc 10.73d 13.29a 11.22d 12.17bc 12.27bc 11.87c 0.106 <0.001
净能NE/(MJ/kg) 11.90a 10.10bcd 11.07abc 9.74cd 11.44ab 9.08d 9.70cd 10.49abcd 10.99abc 11.08abc 11.04abc 0.175 0.005
表观代谢能/总能
AME/GE/%
79.02a 70.23bcd 72.72bc 71.14bc 69.96bcd 65.95d 74.48b 66.06d 71.28bc 71.14bc 68.50cd 0.007 <0.001
净能/表观代谢能
NE/AME/%
78.39ab 74.49ab 81.31a 70.74bc 81.66a 72.00bc 64.76c 78.69ab 78.35ab 76.87ab 80.56a 0.010 0.001

2.3 不同来源米糠原料有效能和能量转化效率

表6所示,10种不同来源米糠原料的表观代谢能分别为10.27、12.49、12.63、14.20、7.82、14.83、9.12、11.74、12.40和10.41 MJ/kg,氮校正代谢能分别为11.45、10.66、11.50、11.40、6.71、14.62、7.93、10.83、11.32和10.03 MJ/kg,净能分别为6.86、9.99、8.01、11.17、4.65、7.18、8.12、9.19、10.00和8.06 MJ/kg,净能/表观代谢能分别为66.80%、83.46%、63.42%、78.66%、63.70%、59.99%、89.92%、76.68%、83.64%和77.49%。不同来源米糠原料对表观代谢能、氮校正代谢能和净能/表观代谢能存在显著影响(P<0.05)。
表6 不同来源米糠原料的能值和能量转化率

Table 6 Energy values and energy conversion rates of rice bran raw materials from different sources

项目
Items
米糠来源Rice bran sources SEM P
P-value
RB1 RB2 RB3 RB4 RB5 RB6 RB7 RB8 RB9 RB10
表观代谢能
AME/(MJ/kg)
10.27abc 12.49abc 12.63abc 14.20a 7.82c 14.83ab 9.12bc 11.74abc 12.40ab 10.41abc 0.617 0.032
氮校正表观代谢能
AMEn/(MJ/kg)
11.45b 10.66b 11.50b 11.40b 6.71c 14.62a 7.93c 10.83b 11.32b 10.03b 0.366 0.001
净能
NE/(MJ/kg)
6.86 9.99 8.01 11.17 4.65 7.18 8.12 9.19 10.00 8.06 0.541 0.053
净能/表观代谢能
NE/AME/%
66.80abc 83.46a 63.42bc 78.66a 63.70bc 59.99c 89.92ab 76.68ab 83.64ab 77.49a 0.044 0.005

2.4 不同来源米糠原料营养成分含量与有效能值相关性分析及有效能值预测方程

表7表8所示,米糠代谢能与粗纤维、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量呈极显著负相关(P<0.01),与粗脂肪含量呈显著正相关(P<0.05)。米糠净能与粗蛋白质含量呈显著负相关(P<0.05),与粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和粗灰分含量呈极显著负相关(P<0.01),与粗脂肪含量和表观代谢能呈显著正相关(P<0.05),而与其他营养成分含量不具有显著相关性(P>0.05)。米糠在中速型“优麻”黄羽肉鸡上的表观代谢能和净能预测方程分别为:表观代谢能(MJ/kg)=-0.217中性洗涤纤维+17.438(R2=0.912,P<0.01);净能(MJ/kg)=-0.177中性洗涤纤维+12.349(R2=0.939,P<0.01);净能(MJ/kg)=-0.478中性洗涤纤维+0.285酸性洗涤纤维+15.168(R2=0.988,P<0.01)。
表7 米糠表观代谢能与常规营养成分含量之间相关性分析

Table 7 Correlation analysis between AME and nutrient contents of rice bran

项目
Items
表观
代谢能
AME
粗蛋
白质
CP
粗纤维
CF
中性洗
涤纤维
NDF
酸性洗
涤纤维
ADF
粗脂肪
EE
粗灰分
Ash
淀粉
Starch
表观代谢能AME 1.00
粗蛋白质CP 0.64 1.00
粗纤维CF -0.91** -0.80* 1.00
中性洗涤纤维NDF -0.96** -0.80* 0.97** 1.00
酸性洗涤纤维ADF -0.95** -0.77* 0.98** 0.99** 1.00
粗脂肪EE 0.87* 0.81* -0.92** -0.94** -0.96** 1.00
粗灰分Ash -0.68 -0.70 0.56 0.63 0.57 -0.59 1.00
淀粉Starch 0.47 0.38 -0.33 -0.36 -0.27 0.13 -0.76* 1.00

*表示差异显著相关(P<0.05),**表示差异极显著相关(P<0.01)。下表同。

* indicated significant correlation (P<0.05), and ** indicated highly significant correlation (P<0.01). The same as below.

表8 米糠净能与营养成分含量之间相关性分析

Table 8 Correlation analysis between NE and nutrient contents of rice bran

项目
Items
净能
NE
粗蛋
白质
CP
粗纤维
CF
中性洗
涤纤维
NDF
酸性洗
涤纤维
ADF
粗脂肪
EE
粗灰分
Ash
淀粉
Starch
表观代
谢能
AME
净能NE 1.00
粗蛋白质CP 0.76* 1.00
粗纤维CF -0.95** -0.80* 1.00
中性洗涤纤维NDF -0.97** -0.78* 0.99** 1.00
酸性洗涤纤维ADF -0.93** -0.78* 0.99** 0.99** 1.00
粗脂肪EE 0.79* 0.64 -0.83* -0.81* -0.82* 1.00
粗灰分Ash -0.55 -0.90** 0.57 0.55 0.56 -0.39 1.00
淀粉Starch 0.39 0.33 -0.26 -0.32 -0.25 -0.24 -0.37 1.00
表观代谢能AME 0.82* 0.30 -0.74* -0.78* -0.72 0.70 0.02 0.21 1.00

3 讨论

3.1 不同来源米糠原料常规营养成分含量

稻谷经过加工得到糙米,而米糠是糙米在碾白过程中被碾下的皮层及米胚和碎米的混合物。本试验中,10种不同来源米糠原料的常规营养成分含量差异较大,但是本试验测得的10种不同来源的米糠原料的粗蛋白质、中性洗涤纤维、粗脂肪、粗灰分、酸性洗涤纤维、粗纤维、钙、磷和淀粉含量与《中国饲料成分及营养价值表(2022年第33版)》所述相近,即分别为13.5% vs 14.5%、14.82% vs 15.5%、8.84% vs 6.8%、10.29% vs 7.6%、13.48% vs 11.6%、21.74% vs 20.3%、0.08% vs 0.05%、1.91% vs 2.37%、27.69% vs 27.4%。因此,虽然10种不同来源米糠原料的常规营养成分含量差异较大,但平均值与《中国饲料成分及营养价值表(2022年第33版)》相近,表明本试验所用的米糠具有较强的代表性,能够较好的代表国内不同地区的米糠。
与本试验结果相一致,陈宣名等[8]测得30种米糠的常规营养成分含量差异也较大,其中,粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、粗灰分、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维含量的范围分别为9.08%~12.93%、10.81%~19.99%、5.31%~13.51%、6.07%~12.65%、4.08%~13.46%。刘芳莉[9]测定了3个不同产地共240批米糠的化学成分,粗蛋白质含量为12.83%~13.66%,粗脂肪含量为15.26%~16.16%,粗灰分含量为7.40%~7.84%。上述结果表明不同来源(产地和批次等)对米糠的常规营养成分含量影响较大,这可能是由于稻谷品种和加工工艺不同等导致的。赵鑫等[10]研究了24个不同品种的稻谷使用相同的工艺加工成米糠后,发现不同品种的米糠粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分和粗纤维含量差异极显著,其中粗蛋白质含量为10.63%~14.54%,粗脂肪含量为9.94%~21.72%,粗灰分含量为4.53%~9.36%,粗纤维含量为0.21%~3.36%。Shi等[11]发现同一稻谷品种加工时所用的辊不同,加工得到的米糠化学成分含量也不完全相同,且随着加工的流程越多和碾磨越精细,粗蛋白质和粗灰分含量损失就越多。

3.2 不同来源米糠饲粮对黄羽肉鸡能量代谢的影响

本试验中,米糠饲粮组的产热高于基础饲粮组,原因可能是米糠饲粮中粗纤维含量高。试验鸡的产热量受多种因素的影响,包括饲粮组成、采食量、环境温度等。研究表明,肉鸡在采食、消化和代谢不同的营养成分时,热增耗不同,其中脂肪的热增耗较低,而纤维和蛋白质的热增耗较高[12]。在猪的研究中也有类似的结果,饲喂富含纤维成分饲粮的猪具有更高的产热量和更低的营养消化率[13]
基础饲粮的表观代谢能、氮校正表观代谢能和净能值均高于米糠饲粮,可能是由于日料原料组成和营养水平差异造成的。米糠饲粮中纤维成分含量较高,尤其是中性洗涤纤维含量,而中性洗涤纤维含量与代谢能和净能呈极显著负相关。米糠饲粮替代了30%基础饲粮后,导致饲粮粗纤维水平上升,从而使米糠饲粮的能量利用率降低,造成表观代谢能、氮校正表观代谢能和净能值低于基础饲粮。

3.3 不同来源米糠原料的有效能和能量转化效率

本试验测得的米糠表观代谢能、净能和代谢能转化为净能的效率分别为11.59 MJ/kg、8.32 MJ/kg和74.37%。张琼莲等[14]用比较屠宰法和替代法测定了米糠在7~14日龄康达尔黄羽肉鸡上的代谢能、净能和代谢能转化为净能的效率分别为13.62 MJ/kg、9.86 MJ/kg和72.40%。陈宣名等[8]采用比较屠宰法和替代法测定了米糠在8~15日龄北京鸭上的代谢能、净能和代谢能转化为净能的效率分别为12.40 MJ/kg、8.39 MJ/kg和67.62%。上述结果表明,米糠在不同家禽物种(品种)上的有效能具有一定的差异,推测可能与以下原因相关,一是采用的有效能值测定方法不完全一致;二是不同家禽物种(品种)的生理代谢差异较大;三是米糠的来源不同,导致米糠原料中粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量均存在差异,且饲料原料的有效能值与其常规营养成分含量具有显著相关关系[15-16]

3.4 不同来源米糠的表观代谢能和净能与其营养成分含量的相关性

本试验中,米糠的表观代谢能与常规营养成分含量相关分析结果显示,代谢能与粗纤维含量呈负相关关系,与粗脂肪含量呈正相关关系;净能与粗脂肪含量和表观代谢能呈正相关。多数研究是将原料中粗纤维、粗脂肪和粗蛋白质含量作为饲料原料有效能的预测因子[7,17-18]。米糠中粗纤维含量高,增加了肉鸡消化吸收过程能量的消耗[13],因此代谢能与粗纤维含量呈负相关关系。这与之前的研究结果一致,粗脂肪含量与表观代谢能和净能存在显著正相关关系[19],中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量是净能的最佳预测因子[17,20-21]

3.5 米糠的有效能值预测方程

饲料原料有效能值的直接测定设备要求高、时间长、花费高,且受到产地、品种、加工方式等因素的影响而产生较大差异。而基于饲料原料常规理化指标通过逐步回归来建立饲料原料有效能值预测模型对有效能值进行预测更方便快捷。回归方程法是通过筛选出与待测原料有效能值相关性较高的化学成分指标,然后将相关性高的化学成分与待测原料有效能之间建立回归预测方程。通过测定原料的常规营养成分含量如粗蛋白质、粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和淀粉等,即可通过回归方程估算出原料的有效能值。本试验中,以中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量为预测因子建立了米糠在中速型“优麻”黄羽肉鸡上的有效能值预测方程。

4 结论

本试验对10个不同来源的米糠进行了代谢能和净能的测定,测得米糠的表观代谢能为7.82~14.83 MJ/kg,氮校正表观代谢能为6.71~14.62 MJ/kg,净能为4.65~11.17 MJ/kg。回归预测方程为:表观代谢能(MJ/kg)=-0.217中性洗涤纤维+17.438(R2=0.912,P<0.01);净能(MJ/kg)=-0.177中性洗涤纤维+12.349(R2=0.939,P<0.01);净能(MJ/kg)=-0.478中性洗涤纤维+0.285酸性洗涤纤维+15.168(R2=0.988,P<0.01)。
[1]
钟雁明. 玉米进口持续保持高位[J]. 中国海关, 2024(4):66-67.

ZHONG Y M. Corn imports continue to remain high[J]. China Customs, 2024(4):66-67. (in Chinese)

[2]
刘欢, 朱安南, 孟勇, 等. 米糠的营养特性及其在畜禽生产中的应用[J]. 中国饲料, 2023(5):132-140.

LIU H, ZHU A N, MENG Y, et al. Nutritional properties of rice bran and its application in livestock and poultry production[J]. China Feed, 2023(5):132-140. (in Chinese)

[3]
陈远庆, 胡杰, 宋鹏, 等. 米糠在饲料中的应用问题及发展前景[J]. 粮食与饲料工业, 2023(1):47-51,55.

CHEN Y Q, HU J, SONG P, et al. Application problems and development prospect of rice bran in feed[J]. Cereal & Feed Industry, 2023(1):47-51,55. (in Chinese)

[4]
林静, 王晶, 马友彪, 等. 山东省玉米、豆粕、棉籽粕的概略养分分析及对鸡的表观代谢能估测[J]. 中国家禽, 2020, 42(11):51-55.

LIN J, WANG J, MA Y B, et al. Feed proximate analysis of corn,soybean meal and cottonseed meal from Shandong province and evaluation of apparent metabolizable energy in chicken[J]. China Poultry, 2020, 42(11):51-55. (in Chinese)

[5]
霍晓娜, 张剑波. 近年来中国肉鸡产业发展现状及未来展望[J]. 农业展望, 2020, 16(3):62-65,97.

HUO X N, ZHANG J B. Status quo of China’s broiler industry development in recent years and its future outlook[J]. Agricultural Outlook, 2020, 16(3):62-65,97. (in Chinese)

[6]
BROUWER E. Report of sub-committee on constants and factors[C]//Proceedings of the 3rd Symposium on Energy Metabolism.[S.l.]:[s.n.],1965:441-443.

[7]
BARZEGAR S, WU S B, NOBLET J, et al. Metabolizable energy of corn,soybean meal and wheat for laying hens[J]. Poultry Science, 2019, 98(11):5876-5882.

[8]
陈宣名, 文敏, 王菊, 等. 评定全脂米糠的肉鸭净能值的研究[J]. 四川农业大学学报, 2018, 36(5):681-687.

CHEN X M, WEN M, WANG J, et al. Evaluating net energy of full-fat rice bran for ducks[J]. Journal of Sichuan Agricultural University, 2018, 36(5):681-687. (in Chinese)

[9]
刘芳莉. 来自四川不同产地米糠常规营养成分对比分析[J]. 黑龙江畜牧兽医, 2015(7):140-141.

LIU F L. Comparative analysis of conventional nutritional components of rice bran from different origins in Sichuan[J]. Heilongjiang Animal Science and Veterinary Medicine, 2015(7):140-141. (in Chinese)

[10]
赵鑫, 张子腾, 朱丽丹, 等. 不同品种米糠营养成分含量的相关性分析及米糠与稻米成分的聚类分析[J]. 食品工业科技, 2012(1):52-55.

ZHAO X, ZHANG Z T, ZHU L D, et al. Correlativity and cluster analysis of nutrient content of rice and rice bran from different areas[J]. Science and Technology of Food Industry, 2012(1):52-55. (in Chinese)

[11]
SHI C X, LIU Z Y, SHI M, et al. Prediction of digestible and metabolizable energy content of rice bran fed to growing pigs[J]. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 2015, 28(5):654-661.

DOI PMID

[12]
邹轶, 张小凤, 刘松柏, 等. 净能体系在肉鸡应用中的研究进展[J]. 中国畜牧兽医, 2019, 46(11):3270-3276.

DOI

ZOU Y, ZHANG X F, LIU S B, et al. Research advances of net energy application for broiler production[J]. China Animal Husbandry & Veterinary Medicine, 2019, 46(11):3270-3276. (in Chinese)

[13]
LYU Z, LI Y K, LIU H, et al. Net energy content of rice bran,defatted rice bran,corn gluten feed, and corn germ meal fed to growing pigs using indirect calorimetry[J]. Journal of Animal Science, 2018, 96(5):1877-1888.

[14]
张琼莲, 贾刚, 吴秀群, 等. 1-21日龄黄羽肉鸡饲料净能值测定及其对生长性能和氮利用率的影响[J]. 动物营养学报, 2011, 23(7):1094-1100.

ZHANG Q L, JIA G, WU X Q, et al. Determination of the net energy values of feedstuffs and its influence on performance and nitrogen availability of yellow-feather broilers aged from 1 to 21 days[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2011, 23(7):1094-1100. (in Chinese)

[15]
陈宣名. 评定全脂米糠的肉鸭净能的研究[D]. 硕士学位论文. 雅安: 四川农业大学, 2017.

CHEN X M. Evaluating net energy of full-fat rice bran for ducks[D]. Master’s Thesis. Ya’an: Sichuan Agricultural University, 2017. (in Chinese)

[16]
潘迪子. 米糠肉仔鸡代谢能与标准回肠氨基酸消化率的评定[D]. 硕士学位论文. 长沙: 湖南农业大学, 2017.

PAN D Z. Evaluation of metabolic energy and standardized ileal amino acid digestibility for broiler chickens[D]. Master’s Thesis. Changsha: Hunan Agricultural University, 2017. (in Chinese)

[17]
桓宗锦. 肉鸡玉米和豆粕净能的测定及其预测模型的建立[D]. 硕士学位论文. 雅安: 四川农业大学, 2009.

HUAN Z J. The mensuration of net energy value of corn and soybean meal and prediction models for broiler chicken[D]. Master’s Thesis. Ya’an: Sichuan Agricultural University, 2009. (in Chinese)

[18]
徐莹, 班志彬, 梁浩, 等. 肉鸡玉米蛋白粉有效能值的测定及净能预测模型的构建[J]. 动物营养学报, 2022, 34(7):4302-4312.

DOI

XU Y, BAN Z B, LIANG H, et al. Determination of effective energy values and construction of net energy prediction model of corn gluten meal for broilers[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2022, 34(7):4302-4312. (in Chinese)

DOI

[19]
李再山. 1-21日龄艾维茵肉鸡菜粕和棉粕净能预测模型研究[D]. 硕士学位论文. 雅安: 四川农业大学, 2011.

LI Z S. The predictive models for the net energy value of rapeseed meal and cottonseed meal for avian broilers aged from 1 to 21 days[D]. Master’s Thesis. Ya’an: Sichuan Agricultural University, 2011. (in Chinese)

[20]
张正帆. 应用化学成分及傅里叶近红外建立0-3周龄黄羽肉鸡豆粕净能预测模型的研究[D]. 硕士学位论文. 雅安: 四川农业大学, 2010.

ZHANG Z F. The use of chemical composition and Fourier near infrared spectroseopy to predict the net energy value of soybean meal for 0-3-week-old yellow plumage broiler[D]. Master’s Thesis. Ya’an: Sichuan Agricultural University, 2010. (in Chinese)

[21]
何雪萍, 信爱国, 范海丹, 等. 肉鸭和蛋鸭蛋白质需要量评定拟合模型比较研究[J]. 中国家禽, 2022, 44(10):50-55.

HE X P, XIN A G, FAN H D, et al. Comparative study on fitting models of protein requirement assessment for meat ducks and laying ducks[J]. China Poultry, 2022, 44(10):50-55. (in Chinese)

Outlines

/