Determination of Effective Energy Values and Construction of Prediction Equation of Rapeseed Meal in White-Feathered Broilers

LI Xiaoran; HAN Shaoyang; WANG Jiawei; XIA Haonan; CHAO Mengmeng; ZHANG Zhenhong; LIU Guohua; LI Chong

doi:10.12418/CJAN2026.465

2026 , Vol. 38 >Issue 8: 5804 - 5816

DOI: https://doi.org/10.12418/CJAN2026.465

RESEARCH PAPER

Determination of Effective Energy Values and Construction of Prediction Equation of Rapeseed Meal in White-Feathered Broilers

LI Xiaoran ^,¹ ,
HAN Shaoyang ¹ ,
WANG Jiawei ¹ ,
XIA Haonan ¹ ,
CHAO Mengmeng ¹ ,
ZHANG Zhenhong ¹ ,
LIU Guohua ^,²^,^** ,
LI Chong ^,¹^,^**

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¹ College of Animal Science and Technology, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China
² Key Laboratory of Feed Biotechnology of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Institute of Feed Research, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

^**LIU Guohua, professor, E-mail: liuguohua@caas.cn;

LI Chong, associate professor, E-mail: masterli1989@sina.com

^*Contributed equally

Received date: 2026-01-06

Online published: 2026-08-13

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Abstract

This study was conducted to determine the effective energy values of eight kinds of rapeseed meal in white-feathered broilers by combining the respiration calorimetry method with the substitution method, and to establish prediction equations for apparent metabolizable energy (AME) and net energy (NE) through multiple regression analysis. A total of 216 seven-day-old white-feathered broilers were randomly divided into 9 groups, including one corn-soybean meal basal diet group and eight tested diet groups with 20% rapeseed meal substitution. Each group had six replicates with four broilers per replicate. The experimental period lasted for 7 days, consisting of a 4-day preliminary trial period and a 3-day formal trial period (11 to 14 days of age). Continuous respiration calorimetry and digestion and metabolism trials were conducted during the formal trial period. The results showed that the average AME and NE values of eight kinds of rapeseed meal determined in white-feathered broilers were 9.40 and 4.93 MJ/kg, respectively. The established AME prediction equation of rapeseed meal in white-feathered broilers was: AME=1.767-0.110×crude fiber+4.398×starch-0.243×glucosinolate [coefficient of determination (R²)=0.939, root mean square error (RMSE)=0.130, P<0.001]. The NE prediction equation of rapeseed meal in white-feathered broilers was: NE=-1.209+0.477×AME-0.068×crude fiber+0.048×crude protein+0.102×crude ash (R²=0.999, RMSE=0.031, P<0.001). Cross-validation showed that the predicted values from the AME and NE prediction equations were close to the measured values, indicating that the prediction equations have high accuracy and can be applied to evaluate the effective energy values of rapeseed meal in white-feathered broilers.

Key words： white-feathered broilers; rapeseed meal; apparent metabolizable energy; net energy; prediction equation

Cite this article

LI Xiaoran , HAN Shaoyang , WANG Jiawei , XIA Haonan , CHAO Mengmeng , ZHANG Zhenhong , LIU Guohua , LI Chong . Determination of Effective Energy Values and Construction of Prediction Equation of Rapeseed Meal in White-Feathered Broilers[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2026 , 38(8) : 5804 -5816 . DOI: 10.12418/CJAN2026.465

动物机体的各项生理活动及生长发育均以能量代谢为基础。当前肉鸡生产普遍采用代谢能评价体系,其中表观代谢能为饲粮总能扣除粪能后的能量值^[1]。该体系因测定方法相对简便,在饲料原料的能量评价中占主导地位。然而,代谢能体系未考虑热增耗,即动物摄食后因消化、吸收及代谢散失的能量^[2],因而无法准确反映饲料原料能量实际用于动物生长、繁殖等生产目的的比例^[3]。相比之下,净能在代谢能基础上进一步扣除热增耗,能更精确地反映饲料原料能量对动物维持与生产的实际贡献,是更为科学的能量评价指标^[4]。目前净能的测定主要采用比较屠宰法和呼吸测热法。比较屠宰法需屠宰动物并测定整体能量变化,操作复杂且不适用于大型动物或长期试验^[5];而呼吸测热法通过实时监测动物耗氧量与二氧化碳产生量,可准确计算产热量并推算净能值,具有高效性、可重复性等优势,已成为净能测定的主流方法^[6]。前人研究已充分验证了呼吸测热法的准确性:Liu等^[7]证实比较屠宰法与呼吸测热法测得的肉鸡维持净能需要量无显著差异;Ayoade等^[8]也发现使用比较屠宰法与呼吸测热法测得的小麦和玉米干酒糟及其可溶物饲粮净能结果具有一致性。

自20世纪末玉米-豆粕型饲粮配方推广应用以来,我国豆粕的消费量持续攀升^[9]。为推进饲料原料多元化、降低对进口豆粕的依赖,我国正推动“两低一高”(低蛋白质、低能量、高转化利用率)饲粮技术体系创新与应用^[10]。在众多非常规蛋白质饲料资源中,菜籽粕因粗蛋白质含量与豆粕相近、氨基酸组成较为均衡及富含多种矿物质,被视为具有重要应用潜力的蛋白质原料^[11-12]。在饲粮中以菜籽粕部分替代豆粕,不仅有助于保障饲料资源供给安全,还可以降低养殖成本,契合当前畜牧业可持续发展的战略需求^[13]。然而,不同品种、加工工艺的菜籽粕营养组分存在较大差异,且其含有的抗营养因子也限制了饲用价值的发挥^[14],当前亟需建立科学的评价体系以推动菜籽粕的合理应用。基于此,本研究通过呼吸测热法结合套算法测定11~14日龄白羽肉鸡对菜籽粕的有效能值,并依据菜籽粕化学成分建立其在白羽肉鸡中的有效能值预测方程,旨在为菜籽粕在肉鸡饲粮中的精准应用及配方优化提供理论支撑,并为缓解蛋白质原料供给压力、降低养殖成本提供实践参考。

1 材料与方法

1.1 伦理声明

本试验于河北农业大学畜牧教学基地开展,试验方案已获得河北农业大学实验动物伦理委员会批准,批准文号:2024164。

1.2 试验设备

本试验采用由吉林省农业科学院动物营养与饲料研究所研制的封闭式家禽呼吸代谢测定系统,设备代谢舱采用水封式密封设计,气密性良好,能够满足家禽呼吸代谢指标的精准测定需求。试验时将试验肉鸡单独置于代谢舱内并关闭舱门,借助红外气体传感器实时采集氧气消耗量与二氧化碳产生量,数据经接口上传至终端平台,系统可自动输出氧气消耗量、二氧化碳产生量及呼吸熵等参数。

1.3 试验原料及饲粮

本试验选取来自四川、湖北、云南等地的8种菜籽粕为试验原料,其粗蛋白质含量依次为38.67%、40.74%、40.98%、39.73%、36.57%、40.55%、37.80%、39.75%。试验饲粮为1种玉米-豆粕型基础饲粮和8种待测饲粮,待测饲粮为待测菜籽粕以20%比例替代基础饲粮中的供能原料。试验饲粮组成和营养水平分别见表1和表2。

表1 试验饲粮组成(风干基础)

Table 1 Composition of experimental diets (air-dry basis)

原料 Ingredients	基础饲粮 Basal diet	待测饲粮 Tested diet
玉米 Corn	54.43	42.93
豆粕 Soybean meal	30.15	23.79
待测菜籽粕 Test rapeseed meal		20.00
玉米蛋白粉 Corn gluten meal	6.11	4.82
大豆油 Soybean oil	4.05	3.20
磷酸氢钙 CaHPO₄	1.76	1.76
石粉 Limestone	1.40	1.40
食盐 NaCl	0.35	0.35
氯化胆碱 Choline chloride (50%)	0.20	0.20
DL-蛋氨酸 DL-Met	0.33	0.33
L-赖氨酸盐酸盐 L-Lys·HCl	0.25	0.25
L-苏氨酸 L-Thr	0.05	0.05
植酸酶 Phytase	0.02	0.02
预混料 Premix	0.50	0.50
二氧化钛 TiO₂	0.40	0.40
合计 Total	100.00	100.00

预混料为每千克饲粮提供 The premix provided the following per kg of diets:VA 12 500 U,VB₁ 0.01 mg,VB₂ 8.00 mg,VB₆ 4.5 mg,VB₁₂0.02 mg,VD₃ 3 500 IU,VE 20 IU,VK₃ 3 mg,生物素 biotin 0.2 mg,叶酸 folic acid 0.5 mg,D-泛酸 D-pantothenic acid 12 mg,烟酸 nicotinic acid 34 mg,Cu (as copper sulfate) 8 mg,Fe (as ferrous sulfate) 80 mg,Mn (as manganese sulfate) 80 mg,Zn (as zinc sulfate) 80 mg,I (as potassium iodide) 0.70 mg,Se (as sodium selenite) 0.3 mg。

表2 试验饲粮营养水平(风干基础)

Table 2 Nutrient levels of experimental diets (air-dry basis)

项目 Items	基础饲粮 Basal diet	待测饲粮 Tested diets
项目 Items	基础饲粮 Basal diet	1	2	3	4	5	6	7	8
干物质 DM	90.20	88.26	88.07	88.84	89.10	88.43	88.61	89.06	88.93
总能 GE/(MJ/kg)	17.68	17.29	17.52	17.43	17.66	17.20	17.35	17.42	17.54
粗蛋白质 CP	23.53	26.06	26.59	26.76	26.42	25.48	26.57	25.97	26.48
粗纤维 CF	3.05	5.01	5.09	4.88	5.23	5.13	4.93	4.05	4.01
钙 Ca	0.97	0.95	1.07	1.03	1.01	1.03	0.99	0.94	1.05
总磷 TP	0.64	0.76	0.76	0.77	0.77	0.71	0.81	0.75	0.76
蛋氨酸 Met	0.60	0.62	0.67	0.69	0.61	0.60	0.64	0.60	0.65
赖氨酸 Lys	1.14	1.22	1.27	1.31	1.24	1.15	1.28	1.21	1.19
蛋氨酸+胱氨酸 Met+Cys	0.90	1.04	1.08	1.09	1.02	0.93	1.06	0.97	1.06
苏氨酸 Thr	0.80	0.88	0.94	0.91	0.90	0.83	0.92	0.89	0.92

	氨基酸为参照《中国饲料成分及营养价值表(2024年第35版)》^[15]所得计算值,其余为实测值。
	Amino acids were calculated values according to Tables of Feed Composition and Nutritive Values in China (35th edition, 2024)^[15], while the others were measured values.

1.4 试验设计

本试验采用呼吸测热法结合套算法评定11~14日龄白羽肉鸡对菜籽粕的有效能值。选取216只健康状况良好的7日龄爱拔益加(AA)白羽肉鸡(购自河北玖兴农牧发展有限公司),随机分为9组,每组6个重复,每个重复4只鸡。每组对应饲喂1种饲粮,试验期7 d,其中预试期4 d,正试期3 d。正试期内进行连续3 d的呼吸测热及消化代谢试验。试验期间环境条件参照《爱拔益加肉鸡饲养管理手册2025》设置,每天09:00添加饲粮和水,试验全程保证肉鸡自由采食和饮水。

1.5 样品采集

正试期间持续采集肉鸡氧气消耗量和二氧化碳产生量等数据。正试期开始和结束时分别称量肉鸡的初始体重和终末体重。记录每日采食量,并采用全收粪法收集粪便样品,每份粪样取1/3进行固氮处理,将每日收集的粪样置于-20℃冰箱中保存;试验结束后,将同一重复内3 d收集的所有粪样混匀,置于65 ℃烘箱中烘72 h,室温回潮24 h,粉碎、过筛后装袋待测。

1.6 指标测定方法

菜籽粕:测定干物质、粗蛋白质、氮、粗脂肪、粗灰分、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、植酸、硫代葡萄糖苷、淀粉含量和总能。饲粮:测定干物质、粗蛋白质、氮、粗纤维、钙、总磷含量和总能。粪样:测定干物质、氮含量和总能。

测定方法:干物质(GB/T 6435—2014)、氮和粗蛋白质(GB/T 6432—2018)、粗脂肪(GB/T 6433—2025)、粗灰分(GB/T 6438—2007)、粗纤维(GB/T 6434—2022)、中性洗涤纤维(GB/T 20806—2022)、酸性洗涤纤维(NY/T 1459—2022)、植酸(NY/T 1723—2009)、硫代葡萄糖苷(GB/T 23890—2009)、淀粉(GB/T 20194—2018)、钙(GB/T 6436—2018)及总磷含量(GB/T 6437—2018)分别参照国家或行业标准测定,总能采用氧弹测热仪(C3000,IKA,德国)测定。

1.7 计算公式

1.8 数据统计与分析

数据经Excel 2016初步整理后,采用SPSS 26.0软件进行单因素方差分析(one-way ANOVA),并采用Duncan氏法对差异显著的指标进行组间多重比较,结果以平均值和均值标准误(SEM)表示,P<0.05为差异显著。对菜籽粕化学成分指标与白羽肉鸡对其有效能值进行Pearson相关性分析,并利用OmicStudio平台绘制相关性网络热图;使用SPSS 26.0软件进行线性回归分析,构建菜籽粕有效能值的预测方程。

2 结果与分析

2.1 菜籽粕的化学成分含量

如表3所示,本试验选用的8种菜籽粕各化学成分指标平均值如下:总能为17.59 MJ/kg,干物质含量为88.85%,粗蛋白质含量为39.35%,粗脂肪含量为1.77%,粗灰分含量为6.61%,粗纤维含量为13.45%,中性洗涤纤维含量为30.17%,酸性洗涤纤维含量为21.48%,植酸含量为14.14 g/kg,硫代葡萄糖苷含量为1.57 μmol/g,淀粉含量为2.16%。其中,粗脂肪、粗纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、植酸和硫代葡萄糖苷含量的变异系数均高于10%,表明本试验所选8种菜籽粕样本间化学成分含量差异较大,具有良好的代表性。

表3 菜籽粕的化学成分含量(风干基础)

Table 3 Chemical component contents of rapeseed meal (air-dry basis)

项目 Items	菜籽粕编号 Rapeseed meal number								平均值 Mean	变异系数 CV/%
项目 Items	1	2	3	4	5	6	7	8	平均值 Mean	变异系数 CV/%
总能 GE/(MJ/kg)	17.78	17.40	17.65	17.24	17.75	17.39	17.93	17.57	17.59	1.32
干物质 DM/%	89.23	87.30	88.78	89.12	89.25	88.13	90.32	88.70	88.85	0.89
粗蛋白质 CP/%	38.67	40.74	40.98	39.73	36.57	40.55	37.80	39.75	39.35	3.95
粗脂肪 EE/%	1.19	1.41	1.40	1.23	1.68	1.39	3.08	2.79	1.77	41.62
粗灰分 Ash/%	6.76	6.31	6.22	7.32	6.94	6.13	6.90	6.32	6.61	6.46
粗纤维 CF/%	14.40	15.83	13.28	16.53	15.51	13.51	9.64	8.87	13.45	21.00
中性洗涤纤维 NDF/%	34.43	27.24	24.59	35.17	33.89	30.10	28.63	26.88	30.12	13.16
酸性洗涤纤维 ADF/%	22.61	19.15	19.30	29.04	23.26	19.98	21.67	16.80	21.48	17.24
植酸 PA/(g/kg)	13.96	12.79	14.05	14.65	16.95	10.77	15.00	14.91	14.14	12.74
硫代葡萄糖苷 GLS/(μmol/g)	1.63	0.99	1.03	3.45	1.66	0.96	1.83	1.03	1.57	53.23
淀粉 ST/%	2.19	2.15	2.12	2.21	2.03	2.21	2.26	2.09	2.16	3.48

2.2 不同饲粮对白羽肉鸡呼吸量、氮平衡及能量代谢的影响

如表4所示,不同饲粮对白羽肉鸡呼吸量及氮平衡指标均存在显著影响(P<0.05)。各组肉鸡氧气消耗量为41.71~44.97 L/(kg BW^0.70·d),二氧化碳产生量为40.48~42.60 L/(kg BW^0.70·d),呼吸熵为0.90~1.00,氮沉积量为2.53~3.06 g/d。

表4 不同饲粮对白羽肉鸡呼吸量及氮平衡的影响(干物质基础)

Table 4 Effects of different diets on respiratory capacity and nitrogen balance of white-feathered broilers (DM basis)

项目 Items	基础饲粮 Basal diet	待测饲粮 Tested diets								SEM	P值 P-value
项目 Items	基础饲粮 Basal diet	1	2	3	4	5	6	7	8	SEM	P值 P-value
呼吸量 Respiratory capacity
氧气消耗量 O₂ consumption/ [L/(kg BW^0.70·d)]	44.05^b	44.61^ab	44.63^ab	41.71^c	44.31^ab	44.46^ab	44.58^ab	44.97^a	44.87^ab	0.139	<0.001
二氧化碳产生量 CO₂ production/ [L/(kg BW^0.70·d)]	42.07^ab	41.99^b	42.01^ab	41.75^b	42.60^a	42.25^ab	42.02^ab	40.54^c	40.48^c	0.103	<0.001
呼吸熵 RQ	0.96^b	0.94^c	0.94^c	1.00^a	0.96^b	0.95^bc	0.94^c	0.90^d	0.90^d	0.004	<0.001
氮平衡 Nitrogen balance/(g/d)
氮摄入量 Nitrogen intake	4.15^d	4.64^b	4.71^ab	4.73^ab	4.87^a	4.82^ab	4.89^a	4.44^c	4.73^ab	0.033	<0.001
氮排出量 Nitrogen excreta	1.62^b	1.77^ab	1.76^ab	1.81^ab	1.81^ab	1.84^ab	1.86^a	1.68^ab	1.77^ab	0.019	0.045
氮沉积量 Nitrogen retained	2.53^b	2.87^ab	2.95^ab	2.92^ab	3.06^a	2.98^ab	3.03^a	2.76^ab	2.96^ab	0.039	0.037

	同行数据肩标无字母或相同小写字母表示差异不显著(P>0.05),不同小写字母表示差异显著(P<0.05)。下表同。
	In the same row, values with no letter or the same small letter superscripts mean no significant difference (P>0.05), while with different small letter superscripts mean significant difference (P<0.05). The same as below.

如表5所示,不同饲粮对白羽肉鸡表观代谢能摄入量、净能摄入量、热增耗、沉积能、表观代谢能、氮校正表观代谢能、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)。各组肉鸡总能摄入量为2 073.56~2 202.71 kJ/(BW^0.70·d),表观代谢能摄入量为1 347.49~1 503.27 kJ/(BW^0.70·d),净能摄入量为890.34~1 027.69 kJ/(BW^0.70·d),总产热量为928.45~948.62 kJ/(BW^0.70·d),热增耗为624.10~645.88 kJ/(BW^0.70·d),沉积能为453.36~557.69 kJ/(BW^0.70·d),表观代谢能为11.06~11.66 MJ/kg,氮校正表观代谢能为10.62~11.16 MJ/kg,净能为7.26~7.99 MJ/kg,表观代谢能/总能为64.38%~69.41%,净能/表观代谢能为65.61%~68.36%。

表5 不同饲粮对白羽肉鸡能量代谢的影响(干物质基础)

Table 5 Effects of different diets on energy metabolism of white-feathered broilers (DM basis)

项目 Items	基础饲粮 Basal diet	待测饲粮 Tested diets								SEM	P值 P-value
项目 Items	基础饲粮 Basal diet	1	2	3	4	5	6	7	8	SEM	P值 P-value
能量平衡 Energy balance/[kJ/(BW^0.70·d)]
总能摄入量 GEI	2 164.04	2 136.42	2 165.83	2 157.86	2 202.71	2 161.20	2 143.59	2 073.56	2 188.58	10.152	0.158
表观代谢能摄入量 AMEI	1 503.27^a	1 388.96^bc	1 407.57^bc	1 402.19^bc	1 417.30^b	1 385.74^bc	1 393.18^bc	1 347.49^c	1 424.98^b	7.161	<0.001
净能摄入量 NEI	1 027.69^a	916.34^b	924.36^b	925.44^b	961.78^ab	923.67^b	919.50^b	890.34^b	944.90^b	7.639	<0.001
总产热量 THP	945.58	928.45	933.21	931.20	948.62	932.07	934.85	936.56	930.08	1.781	0.076
热增耗 HI	624.10^b	628.90^ab	631.77^ab	632.48^ab	645.88^a	635.18^ab	630.21^ab	625.30^b	633.19^ab	1.439	<0.001
沉积能 RE	557.69^a	460.58^d	493.24^bc	471.08^cd	464.62^d	453.36^d	497.06^b	493.28^bc	502.85^b	4.377	<0.001
有效能值 Effective energy values/(MJ/kg)
表观代谢能 AME	11.66^a	11.18^bc	11.17^bc	11.22^bc	11.09^c	11.06^c	11.29^bc	11.39^ab	11.25^bc	0.031	<0.001
氮校正表观代谢能 AMEn	11.15^a	10.62^b	10.65^b	10.89^ab	10.69^b	10.75^ab	11.16^a	11.11^a	11.03^ab	0.040	<0.001
净能 NE	7.99^a	7.35^bc	7.33^c	7.40^bc	7.30^c	7.26^c	7.42^bc	7.51^b	7.46^bc	0.033	<0.001
能量转化效率 Energy conversion efficiency/%
表观代谢能/总能 AME/GE	69.41^a	65.76^bc	64.94^cd	65.11^cd	64.38^d	65.01^cd	65.89^bc	67.12^b	66.56^b	0.218	<0.001
净能/表观代谢能 NE/AME	68.36^a	65.74^b	65.67^b	65.95^b	65.83^b	65.61^b	65.72^b	65.94^ab	66.28^ab	0.204	0.004

2.3 白羽肉鸡对菜籽粕的有效能值和能量转化效率

如表6所示,白羽肉鸡对不同菜籽粕的表观代谢能、氮校正表观代谢能、净能、表观代谢能/总能和净能/表观代谢能存在显著差异(P<0.05)。白羽肉鸡对8种菜籽粕的表观代谢能为8.68~10.31 MJ/kg,氮校正表观代谢能为8.60~10.16 MJ/kg,净能为4.35~5.58 MJ/kg,表观代谢能/总能为50.70%~57.48%,净能/表观代谢能为50.13%~55.37%。

表6 白羽肉鸡对菜籽粕的有效能值和能量转化效率(干物质基础)

Table 6 Effective energy values and energy conversion efficiency of rapeseed meal in white-feathered broilers (DM basis)

项目 Items	菜籽粕编号 Rapeseed meal number								SEM	P值 P-value
项目 Items	1	2	3	4	5	6	7	8	SEM	P值 P-value
有效能值 Effective energy values/(MJ/kg)
表观代谢能 AME	9.26^bc	9.21^bc	9.46^b	8.81^c	8.68^c	9.81^ab	10.31^a	9.62^b	0.084	<0.001
氮校正表观代谢能 AMEn	9.19^b	9.13^b	9.35^b	8.75^c	8.60^c	9.72^b	10.16^a	9.49^b	0.079	<0.001
净能 NE	4.78^cd	4.70^cd	5.03^bc	4.53^d	4.35^d	5.13^abc	5.58^a	5.33^ab	0.067	<0.001
能量转化效率 Energy conversion efficiency/%
表观代谢能/总能 AME/GE	52.06^cd	54.13^b	53.57^bc	51.37^d	50.70^d	56.39^a	57.48^a	56.03^a	0.367	<0.001
净能/表观代谢能 NE/AME	51.65^cd	51.07^cd	53.20^abc	51.45^cd	50.13^d	52.32^bcd	54.15^ab	55.37^a	0.286	<0.001

2.4 菜籽粕化学成分含量与有效能值的相关性分析

如图1所示,菜籽粕的干物质、粗蛋白质、淀粉含量及总能与表观代谢能和净能呈正相关(P>0.05),粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、植酸和硫代葡萄糖苷含量与表观代谢能和净能呈负相关(P>0.05),粗纤维含量与表观代谢能和净能呈显著负相关(P<0.05),粗脂肪含量与净能呈显著正相关(P<0.05)。

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图1 菜籽粕化学成分含量与有效能值的相关性分析网络热图

DM:干物质 dry matter;CP:粗蛋白质 crude protein;EE:粗脂肪 ether extract;ASH:粗灰分 ash;CF:粗纤维 crude fiber;NDF:中性洗涤纤维 neutral detergent fiber;ADF:酸性洗涤纤维 acid detergent fiber;ST:淀粉 starch;PA:植酸 phytic acid;GLS:硫代葡萄糖苷 glucosinolate;GE:总能 gross energy;AME:表观代谢能 apparent metabolizable energy;NE:净能 net energy。r.sign:相关系数符号 correlation coefficient sign;Negative:负相关 negative correlation;Positive:正相关 positive correlation;p:P值 P-value;r.abs:相关系数绝对值 absolute value of correlation coefficient;pearson’s r:Pearson相关系数 Pearson correlation coefficient。

Fig.1 Network heatmap of correlation analysis between chemical component contents and effective energy values of rapeseed meal

2.5 菜籽粕有效能值预测方程的构建

如表7所示,表观代谢能预测方程3及净能预测方程7的决定系数(R²)均处于较高水平,且均方根误差(RMSE)较低。将8种菜籽粕样品代入表观代谢能预测方程3,所得平均差值为0.08 MJ/kg,相对标准偏差(RSD)为0.60%(表8);将8种菜籽粕样品代入净能预测方程7,所得平均差值为0.01 MJ/kg,RSD为0.15%(表9)。选取在市场随机采购的菜籽粕作为外部验证样品,通过呼吸测热与消化代谢试验测定其表观代谢能和净能;同时将样品化学成分检测结果分别代入表观代谢能预测方程3和净能预测方程7,验证结果见表10。对比分析可知,表观代谢能预测值与实测值差值为0.14 MJ/kg,RSD为1.04%;净能预测值与实测值差值为0.06 MJ/kg,RSD为0.84%。

表7 菜籽粕有效能值预测方程(干物质基础)

Table 7 Effective energy value prediction equations of rapeseed meal (DM basis)

编号 No.	预测方程 Prediction equation	决定系数 R²	均方根误差 RMSE	P值 P-value
1	表观代谢能=11.405-0.150×粗纤维	0.572	0.346	0.018
2	表观代谢能=3.980-0.140×粗纤维+3.381×淀粉	0.803	0.237	0.007
3	表观代谢能=1.767-0.110×粗纤维+4.398×淀粉-0.243×硫代葡萄糖苷	0.939	0.130	<0.001
4	净能=-2.156+0.754×表观代谢能	0.919	0.110	<0.001
5	净能=0.800+0.519×表观代谢能-0.056×粗纤维	0.976	0.063	<0.001
6	净能=0.182+0.470×表观代谢能-0.640×粗纤维+0.030×粗蛋白质	0.990	0.045	<0.001
7	净能=-1.209+0.477×表观代谢能-0.068×粗纤维+0.048×粗蛋白质+0.102×粗灰分	0.999	0.031	<0.001

表8 菜籽粕表观代谢能预测值与实测值比较(干物质基础)

Table 8 Comparison of predicted and measured apparent metabolizable energy values of rapeseed meal (DM basis)

项目 Items	菜籽粕编号 Rapeseed meal number								平均值 Mean
项目 Items	1	2	3	4	5	6	7	8	平均值 Mean
实测值 Measured values/(MJ/kg)	9.26	9.21	9.46	8.81	8.68	9.81	10.31	9.62	9.40
预测值 Predicted values/(MJ/kg)	9.42	9.24	9.38	8.83	8.59	9.77	10.20	9.73	9.39
差值 Difference/(MJ/kg)	0.16	0.03	0.08	0.02	0.09	0.04	0.11	0.11	0.08
相对标准偏差 RSD/%	1.21	0.23	0.60	0.16	0.74	0.29	0.76	0.80	0.60

表9 菜籽粕净能预测值与实测值比较(干物质基础)

Table 9 Comparison of predicted and measured net energy values of rapeseed meal (DM basis)

项目 Items	菜籽粕编号 Rapeseed meal number								平均值 Mean
项目 Items	1	2	3	4	5	6	7	8	平均值 Mean
实测值 Measured values/(MJ/kg)	4.78	4.70	5.03	4.53	4.35	5.13	5.58	5.33	4.93
预测值 Predicted values/(MJ/kg)	4.77	4.71	5.00	4.52	4.34	5.12	5.57	5.33	4.92
差值 Difference/(MJ/kg)	0.01	0.01	0.03	0.01	0.01	0.01	0.01	0.04	0.01
相对标准偏差 RSD/%	0.15	0.11	0.42	0.11	0.16	0.14	0.13	0.01	0.15

表10 菜籽粕有效能值预测方程适应性验证(干物质基础)

Table 10 Adaptability verification of effective energy value prediction equations of rapeseed meal (DM basis)MJ/kg

项目 Items	实测值 Measured values	预测值 Predicted values	差值 Difference	相对标准偏差 RSD/%
表观代谢能 AME	9.42	9.56	0.14	1.04
净能 NE	5.01	5.07	0.06	0.84

综上所述,本研究筛选得到菜籽粕有效能值最优预测方程为:表观代谢能=1.767-0.110×粗纤维+4.398×淀粉-0.243×硫代葡萄糖苷(R²=0.939,RMSE=0.130,P<0.001);净能=-1.209+0.477×表观代谢能-0.068×粗纤维+0.048×粗蛋白质+0.102×粗灰分(R²=0.999,RMSE=0.031,P<0.001)。

3 讨论

3.1 菜籽粕的应用潜力及营养特点

菜籽粕因粗蛋白质含量与豆粕相近、氨基酸组成平衡且富含矿物质,成为极具潜力的豆粕替代资源,其应用价值已在多项研究中得到验证。在饲粮中以菜籽粕替代部分豆粕可有效降低饲料成本、缓解我国对进口豆粕的依赖,且对肉鸡^[19]、蛋鸡^[20]、育肥羊^[21]及育肥猪^[22]等畜禽的生长性能无负面影响。但受品种、加工工艺差异的影响,不同菜籽粕的营养组分与抗营养因子含量存在较大差异。邓生青等^[23]指出我国不同地区菜籽粕的粗蛋白质含量介于39.95%~42.47%,中性洗涤纤维含量介于28.74%~64.40%,酸性洗涤纤维含量介于19.92%~46.49%。Gobiewska等^[24]报道菜籽粕的粗蛋白质含量通常为35%~40%,是优质的潜在植物蛋白质资源。Theodoridou等^[25]研究表明,不同品种及不同加工处理方式所得菜籽粕的粗蛋白质含量差异较大。菜籽粕粗脂肪含量同样受加工工艺影响,常规预压浸出法生产的菜籽粕粗脂肪含量多为1%~3%^[26]。唐辉等^[27]的研究也证实,菜籽粕粗脂肪含量普遍低于4%。在菜籽粕所含的各类抗营养因子中,硫代葡萄糖苷是最为主要的一种,会显著影响动物的消化吸收功能;当其含量超过3.6 g/kg时,会危害动物生长与机体健康^[28]。本试验所测定的8种菜籽粕各项营养成分含量均处于已有研究报道的合理区间内。其中,3号菜籽粕的中性洗涤纤维与酸性洗涤纤维含量偏低,推测可能是由于3号菜籽粕为低纤维品种,或加工过程中脱壳更彻底,有效降低了菜籽粕中木质素占比,从而降低了中性洗涤纤维与酸性洗涤纤维含量。

3.2 不同饲粮对白羽肉鸡呼吸量、氮平衡及能量代谢的影响

本试验采用BW^0.70作为肉鸡代谢体重换算标准。Noblet等^[17]研究表明,肉鸡维持净能与BW^0.70存在高度线性相关,且Wu等^[18]研究也证实,BW^0.70的拟合效果优于传统的BW^0.75,说明本试验选用的代谢体重换算方式科学可靠。动物机体的呼吸代谢受饲粮营养组成、动物品种、日龄及生理状态等多种因素的综合影响。呼吸熵是反映机体3大营养物质氧化供能比例的重要生理指标,采食混合饲粮时,呼吸熵通常介于0.80~1.00^[16]。本试验中11~14日龄AA肉鸡呼吸熵为0.90~1.00,符合已有研究规律。本试验测得肉鸡氧气消耗量为44.05~44.97 L/(kg BW^0.70·d),二氧化碳产生量为40.48~42.60 L/(kg BW^0.70·d)。而李立佳等^[29]测得14~17日龄AA肉鸡氧气消耗量为50.37~51.37 L/(kg BW^0.70·d),二氧化碳产生量为47.59~49.77 L/(kg BW^0.70·d),整体数值高于本试验结果。造成该差异的核心原因是试验肉鸡日龄不同,机体基础代谢水平存在阶段性差异;同时,饲养环境、饲粮营养结构及肉鸡个体生长状态的不同,也会改变机体基础代谢强度与呼吸底物利用比例,最终导致呼吸量测定结果存在小幅差异。

在氮平衡方面,饲粮粗蛋白质含量和氨基酸平衡性是决定肉鸡氮沉积效率的核心因素。蛋白质代谢是一个耗能过程,动物在摄入高蛋白质饲粮时,肝脏和肾脏的代谢负担加重,脱氨基作用和尿酸合成过程均需要消耗大量能量,这不仅增加了热增耗,也会影响氮的利用效率^[2]。本试验中,菜籽粕替代部分供能原料后,饲粮粗蛋白质含量有所提高,这是氮摄入量升高的直接原因;而菜籽粕中含有的硫代葡萄糖苷、植酸等抗营养因子,可能在一定程度上抑制了蛋白质的消化吸收,从而使氮排出量也相应增加。综合作用下,菜籽粕饲粮组肉鸡的氮摄入量、氮排出量及氮沉积量均高于基础饲粮组,该变化规律与郑仕文等^[30]在海兰褐蛋鸡中的研究结果相符。饲粮组成及营养水平是影响肉鸡能量代谢的重要因素,不同营养水平饲粮可显著改变肉鸡产热量及热增耗^[31]。本试验中,不同菜籽粕替代饲粮对肉鸡的总产热量和热增耗均产生了不同程度的影响,与前人报道相符;其中4号菜籽粕饲粮组热增耗和总产热量为各组最高,且该组热增耗显著高于基础饲粮组。推测这与该组饲粮粗纤维含量较高有关,粗纤维可刺激胃肠道蠕动、促进后肠道微生物发酵增殖,代谢产热随之增加,最终引起热增耗上升^[32]。

3.3 菜籽粕的有效能值和能量转化效率

本试验测得8种菜籽粕的表观代谢能为8.68~10.31 MJ/kg,净能为4.35~5.58 MJ/kg。对比已有研究结果,本试验有效能值均处于多数文献报道的合理区间内:张莹等^[33]测得2种菜籽粕的表观代谢能分别为10.25和10.38 MJ/kg;刘伟等^[34]测得15日龄AA肉鸡对菜籽粕的净能平均值为4.79 MJ/kg,表观代谢能平均值为8.60 MJ/kg;唐德富等^[35]测得21日龄科宝肉仔鸡对菜籽粕的表观代谢能为6.48~10.01 MJ/kg;郑仕文等^[30]测得13周龄海兰褐蛋鸡对菜籽粕的表观代谢能为8.13~11.92 MJ/kg,净能为5.79~7.75 MJ/kg。但是丁鹏等^[36]测得7~14日龄AA肉鸡对菜籽粕的表观代谢能为6.54~8.47 MJ/kg,整体低于本试验测定结果,这可能与菜籽粕原料的常规营养成分及抗营养因子含量差异有关。Bayley等^[37]研究表明,粗纤维含量是调控菜籽粕表观代谢能的关键指标,粗纤维含量降至8%~10%时可显著提升菜籽粕表观代谢能,而粗纤维含量高于20%则会降低其表观代谢能。此外,菜籽粕中的硫代葡萄糖苷会降低畜禽对营养物质的消化吸收效率,进而导致有效能值下降^[38]。

本试验中能量利用率测定结果显示,8种菜籽粕的表观代谢能/总能为50.70%~57.48%,净能/表观代谢能为50.13%~55.37%。前人研究中,郑仕文等^[30]报道13周龄海兰褐蛋鸡菜籽粕表观代谢能/总能为45.80%~62.23%,净能/表观代谢能为49.75%~76.15%;张莹等^[33]测得2种菜籽粕的表观代谢能/总能分别为51.57%和60.05%,与本试验结果基本相符。刘伟等^[34]对15日龄AA肉鸡的测定结果显示,菜籽粕表观代谢能/总能平均值为46.39%;王泽法^[39]测得菜籽粕在肉鸭上的净能/表观代谢能为56%;李再山^[40]测得艾维茵肉鸡中菜籽粕净能/表观代谢能为59%~62%,上述数值与本试验结果存在差异,可能是由品种、日龄差异及菜籽粕营养成分变异等多方面因素导致的。Swick等^[41]研究指出,饲料原料的粗脂肪、粗蛋白质和粗纤维含量均会影响代谢能转化为净能的效率。此外,原料加工工艺、能量测定方法的不同,也会对菜籽粕能量利用效率的评价结果产生影响。

3.4 菜籽粕的有效能值预测方程

目前在肉鸡营养领域菜籽粕有效能值的预测研究仍处于探索阶段,因其抗营养因子含量较高,能量利用效率规律更为复杂。本试验以菜籽粕的营养成分及抗营养因子作为预测因子建立了菜籽粕的表观代谢能以及净能预测方程:表观代谢能=1.767-0.110×粗纤维+4.398×淀粉-0.243×硫代葡萄糖苷(R²=0.939,RMSE=0.130,P<0.001);净能=-1.209+0.477×表观代谢能-0.068×粗纤维+0.048×粗蛋白质+0.102×粗灰分(R²=0.999,RMSE=0.031,P<0.001)。宋代军等^[42]研究表明,粗蛋白质含量与饲料转化效率显著相关,是能量预测的有效指标。郑仕文等^[30]发现,引入表观代谢能作为预测因子可有效降低净能预测方程的RSD,提升预测稳定性。预测方程的R²越高,方程整体拟合效果越优。本试验构建的预测方程R²均较高,表明拟合效果良好。王婷婷等^[43]指出,预测值与实测值的RSD在0~5%范围内,即可判定方程误差可控、预测可靠。本试验验证结果显示,表观代谢能预测方程的RSD为0.60%,净能预测方程的RSD为0.15%,均处于合理误差范围,说明本试验建立的菜籽粕有效能预测方程准确度较高。但本试验仅基于11~14日龄白羽肉鸡开展,该方程是否适用于其他日龄肉鸡,仍有待进一步验证。

4 结论

① 本试验测得11~14日龄白羽肉鸡对8种菜籽粕的表观代谢能平均值为9.40 MJ/kg,净能平均值为4.93 MJ/kg。

② 本试验得出菜籽粕有效能值预测方程为:表观代谢能=1.767-0.110×粗纤维+4.398×淀粉-0.243×硫代葡萄糖苷(R²=0.939,RMSE=0.130,P<0.001);净能=-1.209+0.477×表观代谢能-0.068×粗纤维+0.048×粗蛋白质+0.102×粗灰分(R²=0.999,RMSE=0.031,P<0.001)。

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