选用体重2.0 kg左右、采食正常、无怪癖、强饲后无异常反应的56只健康成年肉用公麻鸭作为试验鸭，在代谢笼内个体饲养，随机分为7组，每组8个重复，每个重复1只鸭。每组强饲1种原料，同一原料进行加酶和不加酶2组试验，每批次测定3种原料，总共进行了5个批次。试验在湖南省畜牧兽医研究所水禽试验场的家禽代谢实验室进行，自然光照，自由饮水。

试验分预试期、正试期(禁食排空、强饲、粪尿排泄物收集)及体况恢复期3个阶段进行。通过手术将排泄物收集瓶分别于排泄腔口外围处缝合一个无底瓶盖，以便收集粪尿，手术后试验鸭恢复5 d。预试期1周，加酶组试验进行前使用加酶饲料对试验鸭预饲，禁食48 h，期间自由饮水并通过饮水为每只鸭每日补充葡萄糖50 g，禁食结束后进行强饲，通过强饲器对每只鸭强饲60 g饲料原料，加酶组在饲料中按150 mg/kg添加NSP酶，低容重、粗纤维含量高的饲料强饲50 g，并以淀粉补足至60 g，内源组不进行强饲，每日补充葡萄糖50 g，及时按个体记录强饲时间，收集排泄物48 h。每100 g鲜粪加10 mL 10% HCl和3～5滴甲苯搅拌均匀，立即保存于－4 ℃冰箱。全部收集完成后转入60～65 ℃烘箱中鼓风干燥至恒重，置室内回潮24 h后称重，粉碎过40目筛制成风干样品保存于封口袋中备测。每批试验正试期结束后，体况恢复7 d。采用全自动氧弹式量热仪(WZR-1T-B，长沙奔特仪器有限公司)测定样品能值。能量各指标计算公式如下：

试验结果以“平均值±标准差”表示，采用SPSS 19.0统计软件中线性回归分析程序的逐步法求导出预测有效能的多元回归方程，采用SPSS 19.0统计软件作独立样本t检验，显著水平为P<0.05。

由表2可知，添加NSP酶后麦麸和燕麦麸的AME和能量表观代谢率有较好的提升，分别提高了8.74%和17.91%(P＞0.05)，白酒糟、次粉、玉米干酒糟及其可溶物(DDGS)和玉米的AME也有较大提高，分别提高了9.08%、6.18%、4.05%和2.96%(P＞0.05)，次面粉、大麦、小麦、稻谷和米糠粕也获得了一定的提高，分别提高了2.86%、2.31%、1.94%、1.84%和1.91%(P＞0.05)，米糠、碎米和玉米糖渣的提高幅度较小，分别提高了1.02%、0.73%和0.82%(P＞0.05)。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 非淀粉多糖酶对谷物及其副产品的表观代谢能和能量表观代谢率的影响 Table 2 Effects of non-starch polysaccharide enzymes on AME and apparent energy metabolizability in cereals and their by-products 原料名称 Ingredient name 表观代谢能 AME/(MJ/kg) P值 P-value 能量表观代谢率 Apparent energy metabolizability/% P值 P-value - + - + 玉米 Corn 13.56±0.32 13.96±0.41 0.175 84.56±2.02 87.06±2.53 0.175 玉米糖渣 Corn sugar residue 12.88±1.15 12.98±0.99 0.904 70.51±6.32 71.09±5.45 0.904 玉米干酒糟及其可溶物 Corn DDGS 11.74±0.72 12.21±1.16 0.509 61.95±3.80 64.46±6.15 0.509 稻谷 Paddy 11.76±0.17 11.98±0.71 0.527 74.04±1.09 75.40±4.48 0.527 碎米 Broken rice 13.73±0.22 13.83±0.11 0.382 88.44±1.43 89.09±0.68 0.382 米糠 Rice bran 12.92±0.31 13.05±0.70 0.550 68.76±1.95 69.46±3.70 0.550 米糠粕 Rice bran meal 7.07±0.73 7.21±0.80 0.755 46.65±4.45 47.54±5.29 0.755 小麦 Wheat grain 12.69±0.38 12.93±0.39 0.375 81.05±2.42 82.62±2.50 0.375 次面粉 Secondary flour 13.24±0.11 13.62±0.50 0.538 81.86±0.66 84.20±3.52 0.538 次粉 Wheat middling 10.58±0.78 11.23±0.67 0.249 68.44±4.98 72.67±4.30 0.249 麦麸 Wheat bran 8.34±0.36 9.06±0.60 0.088 52.15±2.28 56.71±3.80 0.088 大麦 Barley grain 12.16±0.91 12.44±0.39 0.301 75.01±5.60 76.74±2.58 0.301 燕麦麸 Oat bran 3.15±0.46 3.72±0.29 0.065 19.54±2.22 23.04±1.82 0.065 白酒糟 Brewers grain 8.35±0.64 9.11±0.63 0.142 49.12±3.75 53.58±3.72 0.142 “-”表示不加酶，“+”表示加酶。下表同。 “-” indicates no enzyme addition, and “+” indicates enzyme addition. The same as below.

表2 非淀粉多糖酶对谷物及其副产品的表观代谢能和能量表观代谢率的影响 Table 2 Effects of non-starch polysaccharide enzymes on AME and apparent energy metabolizability in cereals and their by-products

添加NSP酶可以使饲料原料释放出额外的有效营养成分，使谷物及其副产品的代谢能增加了0.10~0.76 MJ/kg，代谢能的ENIV为正。白酒糟和燕麦麸的代谢能增加了0.76和0.72 MJ/kg，次粉、燕麦麸、玉米DDGS和玉米的代谢能分别增加了0.65、0.57、0.47和0.40 MJ/kg，次面粉、大麦、小麦和稻谷分别增加了0.38、0.28、0.24和0.22 MJ/kg，米糠粕、米糠、碎米和玉米糖渣分别增加了0.14、0.13、0.10和0.10 MJ/kg。

由表3可知，添加NSP酶后麦麸和燕麦麸的TME和能量真代谢率有较好的提升，分别提高了7.78%和12.62%(P＞0.05)，白酒糟、次粉、玉米DDGS和玉米的TME也有较大提高，分别提高了8.07%、5.67%、3.66%和3.30%(P＞0.05)，次面粉、大麦、小麦、稻谷和米糠粕也获得了一定的提高，分别提高了2.61%、2.09%、1.79%、1.69%和1.26%(P＞0.05)，米糠、碎米和玉米糖渣的提高幅度较小，分别提高了0.96%、0.69%和0.75%(P＞0.05)。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 非淀粉多糖酶对谷物及其副产品的TME和能量真代谢率的影响 Table 3 Effects of non-starch polysaccharide enzymes on TME and true energy metabolizability in cereals and their by-products 原料名称 Ingredient name 真代谢能 TME/(MJ/kg) P值 P-value 能量真代谢率 True energy metabolizability/% P值 P-value - + - + 玉米 Corn 14.53±0.44 15.01±0.34 0.175 90.62±2.72 93.61±2.10 0.175 玉米糖渣 Corn sugar residue 13.91±1.42 14.01±1.07 0.904 76.16±7.79 76.73±5.88 0.904 玉米干酒糟及其可溶物 Corn DDGS 12.98±0.72 13.45±1.16 0.509 68.50±3.80 71.01±6.15 0.509 稻谷 Paddy 12.80±0.17 13.01±0.71 0.527 80.53±1.09 81.89±4.48 0.527 碎米 Broken rice 14.76±0.70 14.86±0.11 0.382 95.08±1.43 95.74±0.68 0.382 米糠 Rice bran 14.15±0.69 14.28±1.31 0.550 75.28±3.70 76.00±6.95 0.550 米糠粕 Rice bran meal 8.31±0.80 8.42±1.13 0.755 54.86±5.31 55.55±7.47 0.755 小麦 Wheat grain 13.71±0.38 13.95±0.39 0.375 87.56±2.42 89.13±2.50 0.375 次面粉 Secondary flour 14.48±0.11 14.86±1.05 0.538 89.54±0.66 91.88±6.52 0.538 次粉 Wheat middling 11.61±0.78 12.26±1.17 0.249 75.08±5.06 79.34±7.58 0.249 麦麸 Wheat bran 9.37±0.36 10.09±0.60 0.088 58.60±2.26 63.16±3.74 0.088 大麦 Barley grain 13.41±0.91 13.69±1.39 0.301 82.75±5.60 84.48±8.58 0.301 燕麦麸 Oat bran 4.48±0.49 5.04±0.28 0.065 27.73±3.06 31.23±1.73 0.065 白酒糟 Brewers grain 9.40±0.72 10.16±1.23 0.142 55.29±4.23 59.75±7.23 0.142

表3 非淀粉多糖酶对谷物及其副产品的TME和能量真代谢率的影响 Table 3 Effects of non-starch polysaccharide enzymes on TME and true energy metabolizability in cereals and their by-products

为了根据谷物及加工副产品的概略养分快速估测其有效能值，选用谷物及加工副产品中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、粗纤维(CF)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)等概略养分含量为自变量，分别以AME和TME为因变量，采用SPSS 19.0统计软件中线性回归分析程序逐步回归分析，剔除不显著相关指标，求导出多元回归方程，在P＜0.05水平下，建立代谢能的预测回归方程。

将谷物及其副产品的养分含量与AME和TME进行回归分析得到：

AME和TME均与CP含量显著正相关(P＜0.05)，与NDF含量显著负相关(P＜0.05)。

在国内外的饲料数据库中，鸭代谢能的数据较少。本试验测得玉米DDGS、稻谷、米糠、小麦、大麦和麦麸的鸭代谢能均较中国饲料数据库中相应原料的鸡代谢能高，这与黄世仪等^[5]和宋代军^[6]研究得出的鸭代谢能显著高于鸡代谢能的结果相一致。与Adeola^[7]给出的鸭用饲料能值相比较，本试验中玉米(本结中所述原料均为不加酶原料)的AME和TME分别为13.56和 14.53 MJ/kg，较文献^[7]的13.01和13.85 MJ/kg 略高；本试验中大麦的AME和TME分别为12.16和 13.41 MJ/kg，较文献^[7]的10.96和12.43 MJ/kg 高一些；本试验中碎米的AME和TME分别为13.73和14.76 MJ/kg，较文献^[7]中稻米的14.31和15.65 MJ/kg略低；本试验中小麦的AME和TME分别为12.69和13.71 MJ/kg，较文献^[7]的13.64和14.48 MJ/kg低一些；麦麸的AME和TME分别为8.34和9.37 MJ/kg，较文献^[7]的9.79和11.67 MJ/kg略低。与候水生等^[8]对北京鸭的研究结果相比较，本试验中各原料的TME与AME的差值(0.97~1.33)较文献^[8]的TME与AME的差值(1.59~2.57)小，此差异可能是由试验鸭品种、体重、温度等因素的影响^[9]造成了鸭代谢粪能和内源尿能不同引起的，小麦、大麦、稻谷和麦麸的AME与其结果接近，玉米和次粉的AME(13.56和10.58 MJ/kg)低于文献^[8]的14.33和10.85 MJ/kg，米糠和酒糟的AME(12.92和8.35 MJ/kg)较文献^[8]的9.09和7.06 MJ/kg的结果高。与文献中结果的差异可能是由于所采用的原料中蛋白质、粗纤维等养分含量不同引起的，试验鸭品种的差异也是影响代谢能的一个重要因素。中国饲料数据库中鸭用饲料代谢能采用的是文献^[7]的数据，直接套用在我国地方鸭种上不够准确，目前关于我国地方鸭种的饲料原料代谢能数据较少，本研究的结果对我国肉麻鸭的生产和研究具有一定参考价值。

ENIV系统理论和加酶饲粮ENIV体系在分析和评价原料营养价值及酶制剂的作用效果等方面的作用和意义被越来越多的科研机构和研究者认可。ENIV代表了可被酶制剂释放的潜在营养和能量。谷物及其副产品中添加NSP酶的研究鲜见报道，而NSP酶对家禽饲粮的AME有改善作用，这被一些研究者证实，林谦等^[10]研究表明，在玉米及副产品中添加NSP酶能够使肉鸡的AME提高0.19~0.25 MJ/kg；任美琦等^[11]得出小麦型饲粮中添加NSP酶能够使樱桃谷鸭的AME提高0.62 MJ/kg；蒋小红^[12]研究表明，在玉米-豆粕型饲粮中添加NSP酶可以使樱桃谷鸭的AME提高0.48~0.64 MJ/kg，本研究得出玉米等原料代谢能的ENIV为0.10~0.76 MJ/kg。总体看，纤维含量较高的玉米DDGS、次粉、麦麸、燕麦麸和白酒糟的ENIV较高，可以推断，NSP酶的加入改善了肉鸭对粗饲料的能量代谢率；稻谷及副产品的ENIV比小麦、大麦及副产品的ENIV低一些，可能是由于麦类中黏性可溶性NSP较多，因而酶的改善效果较大；玉米虽然营养配比较均衡，但NSP酶的加入使AME同样得到了较好的提升。

在本研究得出的AME和TME的预测方程中，AME和TME与CP含量显著正相关，与NDF含量显著负相关，且NDF是影响最大的第一预测因子，说明谷物及其副产品中的NSP等抗营养因子主要存在于NDF中，而陶青燕等^[13]通过研究建立了糠麸糟渣、饼粕类饲料鸭的TME预测模型，认为ADF是与代谢能负相关，对TME影响最大的第一预测因子，此差异可能与原料类型有关，糠麸糟渣、饼粕类原料里ADF含量通常较高，因而ADF对代谢能影响最大。

根据饲料原料化学组成和营养价值的大量数据建立总能和代谢能估测公式的方法是饲料营养价值评定的一种常用方法，也是饲料数据库营养价值评定工作的重要手段，可为科学研究和饲料配制等生产实践提供依据和指导。本研究所列方程均为回归系数显著的回归方程，但由于受饲料原料种类和数据数量的限制，建议读者在使用本研究的回归公式时，注意原料品种的相关性和选用指标间的关联度。本文未能涵盖所有的谷物及其副产品原料，且每种谷物及其副产品只有一个产地的原料，今后还要在原料种类和数量上进行扩充，在谷物及其副产品的营养价值评定方面还有很多工作有待于开展。