动物营养学报  2014, Vol. 26 Issue (4): 893-907   PDF (1909 KB)    
引用本文
惠明弟, 贾刚, 范斌, 张克英, 丁雪梅, 吴秀群, 吴彩梅, 陈小玲. 罗曼蛋鸡对菜籽粕代谢能和氨基酸利用率的评定[J]. 动物营养学报, 2014, 26(4): 893-907.  
HUI Mingdi, JIA Gang, FAN Bin, ZHANG Keying, DING Xuemei, WU Xiuqun, WU Caimei, CHEN Xiaoling. Assessment of Metabolizable Energy and Amino Acid Availability of Rapeseed Meal for Lohmann Laying Hens[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2014, 26(4): 893-907.  
罗曼蛋鸡对菜籽粕代谢能和氨基酸利用率的评定
惠明弟, 贾刚, 范斌, 张克英, 丁雪梅, 吴秀群, 吴彩梅, 陈小玲    
四川农业大学动物营养研究所, 农业部动物抗病营养与饲料重点实验室, 雅安 625014
收稿日期：2013-11-11
基金项目：四川省优质蛋鸡现代产业链关键技术集成研究与产业化示范（2011NZ0073）；四川农业大学双支计划
作者简介：惠明弟（1986- ），女，陕西渭南人，硕士研究生，从事饲料资源开发与高效利用研究。E-mail：huimingdi_2011@163.com
通讯作者：贾刚，教授，博士生导师，E-mail：jiagang700510@163.com
摘要：本研究旨在评定罗曼蛋鸡在产蛋期间对不同来源菜籽粕的代谢能（ME）和氨基酸的利用率（AAA），并探讨利用近红外反射光谱（NIRS）预测其生物效价的可能性。试验选用40周龄平均体重为（1.71±0.12）kg的罗曼蛋鸡248只，随机分成31个处理，每个处理8个重复，每个重复1只鸡。31个处理分别饲喂基础饲粮和用30种不同来源的菜籽粕所配制的试验饲粮，采用全收粪法进行代谢试验，用套算法测定30种不同来源菜籽粕的ME和AAA，并利用菜籽粕的NIRS建立其生物效价的预测模型。结果表明：1）采用套算法进行蛋鸡代谢试验时，罗曼蛋鸡产蛋率维持在（89.30±0.06）%，其蛋品质基本正常；2）蛋鸡饲喂不同来源菜籽粕的ME为（13.93±1.98）MJ/kg，变化范围为9.51~17.22 MJ/kg；3）不同来源菜籽粕的必需氨基酸苏氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、精氨酸和赖氨酸的利用率分别为（79.07±4.73）%、（90.11±2.51）%、（87.22±3.36）%、（89.40±3.63）%、（93.59±1.92）%、（93.19±2.23）%和（87.59±3.39）%；4）利用NIRS建立ME和AAA预测模型，其ME最佳预测模型的R2为98.37%，必需氨基酸苏氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、精氨酸和赖氨酸所对应预测模型的R2分别为99.61%、99.00%、99.12%、97.49%、99.21%、99.44%和98.47%。综上所述，使用“套算法+全收粪法”评定罗曼蛋鸡在产蛋期对不同来源菜籽粕的生物效价时并不会显著影响蛋鸡的产蛋率和鸡蛋物理特性；而不同来源菜籽粕间的ME和部分氨基酸的利用率有不同程度的差异；同时，使用NIRS能够较准确地建立ME和部分氨基酸的利用率的预测模型。
关键词： 菜籽粕     产蛋鸡     代谢能     氨基酸利用率     近红外反射光谱    
Assessment of Metabolizable Energy and Amino Acid Availability of Rapeseed Meal for Lohmann Laying Hens
HUI Mingdi, JIA Gang, FAN Bin, ZHANG Keying, DING Xuemei, WU Xiuqun, WU Caimei, CHEN Xiaoling    
Animal Nutrition Institute of Sichuan Agricultural University, Key Laboratory of Animal Anti-Disease of Nutrition and Feed, Ministry of Agriculture, Ya'an 625014, China
Abstract: This study was conducted to determine the metabolizable energy (ME) and amino acid availability (AAA) of rapeseed meal (RSM) from different sources for Lohmann laying hens, and to explore the possibilities of using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) to predict the biological potency of RSM. A total of two hundred and forty-eight forty-week-old Lohmann laying hens with an average body weight of (1.71±0.12) kg were placed in metabolic cages and randomly divided into 31 treatments, and each treatment was allotted to 8 replicates, with 1 hen in each replicate. The 31 treatments were fed a basal diet and 30 experiment diets that were composed of 30 kinds of RSM from different sources of China, respectively. The ME and AAA of 30 kinds of RSM were measured by the method of substitution, and the predictive models of bioavailability potency were established by NIRS. The results showed as follows: 1) the results of the method of substitution for metabolic experiments determined that when the laying rate was maintained at (89.30±0.06)%, egg quality remained normal; 2) The ME of RSM from different sources was (13.93±1.98) MJ/kg, ranging from 9.51 MJ/kg to 17.22 MJ/kg; 3) The AAA of RSM from different sources about essential amino acids such as Thr, Ile, Leu, Phe, His, Arg, Lys were (79.07±4.73)%, (90.11±2.51)%, (87.22±3.36)%, (89.40±3.63)%, (93.59±1.92)%, (93.19±2.23)% and (87.59±3.39)%, respectively; 4) When NIRS was used to establishing ME and AAA prediction model, the R2 of the best prediction model of ME was 98.37%,and the R2 of the best prediction model of AAA, such as Thr, Ile, Leu, Phe, His, Arg, and Lys corresponding prediction model were 99.61%, 99.00%, 99.12%, 97.49%, 99.21%, 99.44% and 98.47%, respectively. In conclusion, using the methods of 'substitution+ total feces collection’ to assess the bioavailability of RSM from different sources in Lohmann laying hens during laying period does not significantly affect laying rate and egg quality,and the ME and AAA among RSM from different sources have varying degrees of difference, meanwhile, NIRS can more accurately establish predictive models of ME and AAA.
Key words: rapeseed meal     laying hens     metabolizable energy     amino acid availability     near infrared spectroscopy    

近年来，随着我国油菜籽业的发展，其副产品菜籽粕的产量也随之增多，由于菜籽粕富含粗蛋白质(CP)(约35%)，常替代豆粕作为饲料原料应用于蛋鸡、肉鸡和火鸡等家禽生产中[1, 2]。因此，正确和快速测定菜籽粕的代谢能(metabolizable energ，ME)和氨基酸的利用率(amino acid availability，AAA)对菜籽粕在家禽饲料中的科学使用有着实际意义。目前，应用肉鸡和蛋公鸡作为模型对不同来源菜籽粕的ME和AAA方面做了大量研究。Bowland等[3]在成年蛋公鸡上研究得出菜籽粕的ME范围为7.95~8.37 MJ/kg。袁建敏等[4]研究结果表明肉仔鸡和蛋公鸡对菜籽粕的表观AAA和真AAA都存在差异。然而，目前配制蛋鸡饲料时多直接借用肉鸡和蛋公鸡ME和AAA的数据，由于蛋鸡具有其特殊的生产特性，直接借用肉鸡和蛋公鸡的数据可能会降低其生物有效性，因此急需以蛋鸡为模型的研究结果。但是由于使用蛋鸡为模型对动物造成的应激大，而且花费的人力和财力都较大，因此需要寻找一种新的方法对其进行评定。近红外反射光谱(near infrared reflectance spectroscopy，NIRS)作为一种新型的绿色分析技术，已成功的用于饲料工业中对常规项目的预测[5, 6, 7]。利用NIRS能否实现对饲料原料的ME和AAA进行快速预测成为当前饲料快速分析技术一个热点，且目前未见利用近红外技术快速评价菜籽粕生物效价的方法。因此，本试验采用“套算法+全收粪法”对我国30种不同来源的菜籽粕进行蛋鸡ME和AAA的研究，比较不同来源的菜籽粕ME和AAA的差异，并试图寻求快速评定菜籽粕营养价值的方法，为生产实践中合理利用和研究菜籽粕资源提供科学依据。 1 材料与方法 1.1 菜籽粕的样品来源和营养分析

30种菜籽粕分别来自我国不同地区，分别给样品进行1~30的编号，其中编号1~4是分别来自同一厂家(绵阳铁骑力士有限公司)4个批次的样品。30种菜籽粕的部分常规养分和氨基酸含量见表1。这些样品符合我国《饲料用菜籽粕》(GB/T 23736—2009)的规定，并基本涵盖了不同品质的菜籽粕。

表1 30种菜籽粕的部分常规养分和氨基酸含量 Table 1 Part of conventional nutrient and amino acids contents of 30 kinds of rapeseed meal

1.2 试验设计

试验于2013年2月至2013年10月在四川农业大学动物营养研究所进行。选用平均体重为(1.71±0.12) kg的40周龄成年健康的罗曼粉壳蛋鸡248只(来自成都正大有限公司),分成31个处理(1个对照+30个试验处理)，每个处理8个重复，每个重复1只鸡。处理1~30分别饲喂用对应为编号1~30的30种不同来源的菜籽粕所配制的试验饲粮(替代基础饲粮20%)，处理31饲喂基础饲粮，基础饲粮组成及营养水平见表2。采用全收粪法进行代谢试验。预试期4 d，正试期4 d。每天饲喂3次，每次采食1.5 h，分别在08:00、14:00和19:30饲喂。正试期每天分别在06:30、12:00和18:00收粪3次，收集后按100 g鲜粪加10%盐酸20 mL，并将粪尿排泄物立即保存于-10 ℃冰箱。收集后48 h，将排泄物65 ℃下烘干至恒重，并将其粉碎通过60目筛，混合均匀，装袋密封，待测定水分、CP、能量和氨基酸含量。每天08:00收集鸡蛋，每个处理选取3枚鸡蛋，测定蛋品质。

表2 基础饲粮组成及营养水平(风干基础) Table 2 Composition and nutrient levels of the basal diet (air-dry basis) %
1.3 建立NIRS预测模型

运用德国布鲁克公司MPA型傅立叶变换近红外光谱仪建立菜籽粕的生物效价预测模型，通过德国布鲁克公司OPUS/QUENT 5.5商用光谱定量分析软件)以及采用偏最小二乘法(partial least square，PLS)，内部交叉检验，建立校正模型。

1.4 饲养管理

试验鸡饲养于有窗鸡舍内的4层代谢笼(30.5 cm×50.8 cm×40.6 cm)中，不同处理的各重复鸡只均匀分布于鸡舍内。采用自然光照与人工光照相结合的光照方法，每日光照16 h(06:00—22:00)；鸡舍温度控制在15~25 ℃，相对湿度控制在60%~65%，并按常规免疫程序免疫和消毒。试验期间自由饮水。

1.5 测定指标 1.5.1 蛋品质测定

测定每个处理鸡蛋的蛋重、蛋形指数、蛋壳颜色、蛋壳厚度、蛋壳重、蛋壳强度、哈夫单位、蛋黄重、蛋黄高度和蛋黄颜色。蛋黄颜色通过申光WSC-S测色色差计测定，对照Hunter Lab表色系统得出蛋黄颜色的亮度(L*)、红绿色差(a*)和黄蓝色差(b*)。其中蛋形指数计算公式为：

蛋形指数(%)=100×纵径/横径。 1.5.2 菜籽粕及粪尿排泄物的常规营养成分分析

测定每个处理菜籽粕及粪尿排泄物的水分、CP、能量和氨基酸含量，其中水分含量参照GB/T 6435—2006测定；CP含量参照GB/T 6432—1994测定；能值测定采用Parr1281氧弹式热量计；氨基酸含量的测定采用日立公司L-8900氨基酸自动分析仪。每个处理菜籽粕的ME和AAA的计算公式如下：

ME=DB+(DT-DB)/f。

式中：DB为基础饲粮ME；DT为混合饲粮ME；f为混合饲粮中被测菜籽粕所占的比例。

AAA(%)=100×(DI-DE)/DI。

式中：DI为食入氨基酸含量；DE为排出氨基酸含量。

1.6 数据统计分析

采用Excel 2007初步整理后，再用SPSS 20.0统计软件进行单因素方差分析和Duncan氏多重比较，试验数据以“平均值”或“平均值±标准差”表示，以P<0.05作为差异显著性判断标准。

2 结果与分析 2.1 蛋品质

由表3可知，饲喂菜籽粕后罗曼蛋鸡的蛋品质结果为：蛋重(54.56±2.32) g、蛋形指数(1.31±0.05)、蛋壳颜色[L*为(76.40±3.20)，a*为(3.22±1.02)，b*为(15.15±1.47)]、蛋壳厚度(0.32±0.02) mm、蛋壳重(7.26±0.50) g、蛋壳强度(3.93±0.45) kg/cm2、哈夫单位(79.68±4.68)、蛋黄重(16.31±0.81) g、蛋黄高度(5.97±0.93) mm、蛋黄色泽(7.45±0.41)和产蛋率(89.30±0.06)%。不同处理的鸡蛋蛋品质与对照31相比差异均不显著(P>0.05)。各处理之间大部分参数差异不显著，少数差异显著：处理17与27之间蛋壳重差异显著(P<0.05)，其他处理间差异均不显著(P>0.05)；处理16与29之间蛋壳厚度差异显著(P<0.05)，其他处理间差异均不显著(P>0.05)；处理9与14、17之间，15与10、14、17之间，17与18、19、21之间，19与10、14之间，21与10、14之间蛋黄重差异显著(P<0.05)，其他各处理间差异不显著(P>0.05)；处理1、11、13、16、17与7两两之间，处理1、11、13、16、17与30两两之间，22与7之间蛋黄高度差异显著(P<0.05)，其他各处理间差异均不显著(P>0.05)。处理16与29之间哈夫单位差异显著(P<0.05)，其他各处理间差异不显著(P>0.05)。处理5与20之间蛋形指数差异显著(P<0.05)，其他处理间差异不显著(P>0.05)。处理3、19、22与4两两之间产蛋率差异显著(P<0.05)，其他处理间均不显著(P>0.05)。

表3 蛋品质 Table 3 Egg quality
2.2 菜籽粕ME及部分氨基酸的利用率

由表4可知，蛋鸡对不同来源菜籽粕的ME为(13.93±1.98) MJ/kg，变化范围为9.51~16.68 MJ/kg，处理3、12、17、19、20、21、25、26、27和28的菜籽粕ME较高，质量较好，处理10、11和30的菜籽粕ME较低，质量较差。其中处理9、12、17、19、21、28两两之间，处理3、20与21差异不显著(P>0.05)，处理7、8、10、14、16两两之间差异不显著(P>0.05)，处理2、4、15两两之间差异不显著(P>0.05)，其他处理间差异显著(P<0.05)。

表4 30种菜籽粕的ME Table 4 Metabolizable energy of 30 kinds of rapeseed meal MJ/kg

由表5可知，30个处理的部分氨基酸平均利用率为(87.35±5.66)%，变动范围在73.48%~93.19%。其中必需氨基酸苏氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、精氨酸和赖氨酸的利用率分别为(79.07±4.73)%、(90.11±2.51)%、(87.22±3.36)%、(89.40±3.63)%、(93.59±1.92)%、(93.19±2.23)%和(87.59±3.39)%；非必需氨基酸脯氨酸、天冬氨酸、丝氨酸、谷氨酸、酪氨酸、丙氨酸和甘氨酸的利用率分别为(89.45±3.17)%、(84.12±3.57)%、(89.825±2.35)%、(92.39±1.91)%、(90.18±3.18)%、(83.25±4.33)%和(73.48±7.79)%。所有30种菜籽粕的苏氨酸和甘氨酸的利用率较低，其他的AAA均较高，介于71.39%~96.60%之间。必需氨基酸中除了苯丙氨酸外，其他的AAA差异显著(P<0.05)；非必需氨基酸中除了酪氨酸和丙氨酸外，其他AAA差异显著(P<0.05)。

表5 30种菜籽粕AAA Table 5 Amino acid availability of 30 kinds of rapeseed meal %
2.3 利用NIRS建立菜籽粕CP、ME和部分氨基酸的利用率的预测模型

由图1可知，菜籽粕的NIRS吸收峰较宽，无尖峰。从其平均光谱(图2)可以看出菜籽粕有8个特征吸收峰，在5 141.4、4 844.5、4 605.4、4 331.5和4 262.1 cm-1处的吸光度较高，且其谱峰窄，吸光度变化较迅速。在8 408.5、6 641.9和5 750.9 cm-1处的吸光度相对较低，且其谱峰较宽，吸光度变化较缓慢。

图1 菜籽粕的NIRS光谱图(经矢量归一化处理)

Fig.1 NIRS absorption spectrogram of rapeseed meal (normalization processed all spectra)

图2 菜籽粕的NIRS平均光谱图(经矢量归一化处理)

Fig.2 Average NIRS absorption spectrogram of rapeseed meal (normalization processed all spectra)

菜籽粕CP、ME预测模型见图3、图4。用软件OPUS/Quant 5.5优化选出的最佳预处理方法为最小-最大归一化法，最佳光谱区为7 502.1~4 246.7 cm-1。建模样品水分对模型影响较大，5 155.0和7 000.0 cm-1为水的吸收峰，因此排除水的吸收峰后，最佳定量分析光谱区为7 502.1~7 058.5 cm-1、6 101.9~5 446.2 cm-1和4 601.5~4 246.7 cm-1。

图3 菜籽粕中粗蛋白质真实值及校正集(a)和外部检验集(b)的预测值 Fig.3 Actual value and predicted value of the calibration (a) and external validation (b) date set for crude protein contents in rapeseed meal

所建CP定量校正模型的R2为84.40%，交叉验证误差均方根(root-mean-squares error of cross-validation，RMSECV)为0.44%，其真值与预测值散点图见图3a，此校正模型对检验集样品预测值与真值散点图见图3b，其R2为95.40%，预测误差均方根(root-mean-square error of prediction，RMSEP)为0.29%。

ME校正模型对校正集和检验集样品预测值与真值散点图见图4，由图4a和图4b可见，其R2为92.50%，RMSECV为0.51%，RMSEP为0.29%。R2反映模型的拟合能力，R2越接近100%，模型拟合度越好；RMSEP则反映模型的预测准确性，RMSEP越低，准确性越高。

图4 菜籽粕中代谢能真实值及校正集(a)和外部检验集(b)的预测值 Fig.4 Actual value and predicted value of the calibration (a) and external validation (b) date set for metabolizable energy in rapeseed meal

以上结果表明，CP、ME预测模型的拟合性较好，其预测准确性高，能较准确预测菜籽粕的CP、ME水平。

由表6可知，菜籽粕必需氨基酸酪氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、精氨酸和赖氨酸所对应的模型的R2分别为99.61%、99.00%、99.12%、97.49%、99.21%、99.44%和98.47%，RMSECV分别为0.67%、0.56%、0.44%、0.93%、0.33%、0.19%和0.81%，RMSEP分别为0.33%、0.23%、0.23%、0.47%、0.17%、0.07%和0.39%。可见，这些氨基酸的利用率的模型的拟合性和预测准确性较好，能够较准确的预测菜籽粕中部分氨基酸的利用率。

表6 菜籽粕NIRS定标方程参数

Table 6 NIRS calibration performance parameters of rapeseed meal %



3 讨 论 3.1 “套算法+全收粪法”对蛋鸡产蛋率及鸡蛋蛋品质的影响

翟少伟[7]用绝食法和套算法分别测定了26周龄海兰褐商品代的公鸡和蛋鸡的ME，结果发现公鸡绝食法测定的ME要极显著地高于蛋鸡套算法测定值，说明2种方法下公鸡和蛋鸡对饲粮能量利用率存在巨大的差异，用公鸡测定的饲粮ME不能准确反映正常状态下蛋鸡的能量利用率情况。Fastinger等[8]采用套算法在肉鸡基础饲粮中添加17%的菜籽粕后，发现菜籽粕并没有降低肉鸡的生长。Batal等[9]利用套算法研究菜籽粕对蛋鸡的影响时，也发现菜籽粕并没有导致蛋重和蛋的大小减少。Lammers等[10]在蛋鸡饲粮中添加15%的菜籽粕后，发现蛋鸡的死亡率并没有提高，鸡蛋蛋品质也未受影响。Snow等[11]给白来航蛋鸡饲喂15%的菜籽粕后，蛋鸡的采食量、蛋重、产蛋率和蛋形指数并没有受到影响。由表4可知，本试验在利用“套算法+全收粪法”进行蛋鸡代谢试验时，罗曼蛋鸡的平均采食量为(96.89±5.45)g，产蛋率为(89.30±0.06)%，其鸡蛋蛋品质基本正常，与上述结果一致。因此可知，使用套算法对蛋鸡的应激较小，能够保证蛋鸡处于正常的生理状态。Fastinger等[8]和Kluth等[12]研究指出，随着菜籽粕在饲粮中替代比例的不同，能量利用率会降低，当添加20%、40%和60%的菜籽粕后将抑制动物的生产。因此，Ravindran等[13]建议菜籽粕的最大允许使用量为15%~20%。Igbasan等[14]在家禽上替代20%菜籽粕后测得的ME为10.0 MJ/kg。

3.2 菜籽粕对蛋鸡ME的影响

目前家禽饲料有效能的研究大多集中在肉鸡和蛋公鸡上，然而蛋鸡有其特殊的产蛋性能，与肉鸡在生理特点上存在显著的差异，对能量的利用方式也不尽相同。将本试验所测菜籽粕ME与《中国饲料成分及营养价值表(2012版)》的数据进行比较，结果发现本试验菜籽粕ME测定值较高(＞8.15 MJ/kg)[15]。邵春荣等[16]以成年罗斯公鸡为试验材料，测定了12个菜籽粕的能量，结果发现12种菜籽粕的能值为10.16 MJ/kg；Sell[17]以成年肉鸡为研究对象测得菜籽粕的ME(9.62 MJ/kg)要显著地高于Sibbald[18]和Slinger等[19]以雏鸡为研究对象的测定结果(7.01 MJ/kg)，其可能的原因是成年肉鸡的能量利用率高于雏鸡。Lodhi等[20]研究了4、5周龄和成年母鸡对菜籽粕的ME分别为5.05、5.51和7.48 MJ/kg。以上结果均显著地低于本试验的研究结果，其可能原因有：1)不同试验鸡的品种不同，导致其对菜籽粕的能量利用存在差异；2)菜籽粕加工工艺的改进，提高了试验鸡对菜籽粕的能量利用率；3)试验所处环境温度也可能是形成上述差异的原因[21]。此外，饲粮ME还受到季节因素、测定方法和饲粮类型的影响[20]。

3.3 菜籽粕对蛋鸡AAA的影响

试验测定的30种菜籽粕AAA的平均值进行比较，发现除甘氨酸外，其他AAA都高于《中国饲料成分及营养价值表(2012版)》上的数据(表5)，其原因可能是该表采用的是以肉鸡和蛋公鸡为研究对象，而本研究以蛋鸡为模型，从而提高了菜籽粕中部分氨基酸的利用率。本试验的研究结果表明，罗曼蛋鸡对30种不同来源的菜籽粕的AAA存在不同程度的差异，但其值要显著高于以肉鸡和蛋公鸡为研究对象的测定值。Bregendahl等[22]以成年公鸡为研究对象，测定了不同来源的4种菜籽粕的AAA分别为82.37%、62.11%、57.37%和58.63%，表明不同来源的菜籽粕的AAA存在极显著或显著差异。袁建敏等[4]以成年海兰褐种公鸡和4周龄艾维茵商品代肉公鸡为研究材料，测得蛋公鸡和肉仔鸡的总AAA分别为(70.7±3.4)%和(66.2±3.4)%，必需氨基酸的消化率分别为(68.5±3.2)%和(64.7±3.9)%，其值均低于本试验的测定值，可能原因是产蛋鸡和肉鸡与公鸡存在着生理需求上的差异。

3.4 利用NIRS预测菜籽粕生物效价的可能性

本试验建立的ME和部分氨基酸利用率的定标方程的相关系数均在90%以上，说明用NIRS进行定标是可行的。此外，张欣欣等[23]利用菜籽粕在鸭上建立的化学成分预测ME的模型R2为95.30%，相对标准偏差(relative standard deviation，RSD)为0.159 MJ/kg DM；张正帆等[24]分别用化学成分和ME结合化学成分建立的豆粕净能(NE)最佳预测方程，R2分别为96%和98%，RSD分别为0.114和0.079 MJ/kg DM。Adeola1等[25]用NIRS进行了花生饼的表观AAA的定标和测定，指出体内法测定值与NIRS法之间呈强的正相关。Celestino等[26]和Adeola等[27]用NIRS进行了饲粮样品可消化氨基酸的定标，除半胱氨酸外，体内法与NIRS的测定值之间的相关系数在91%以上，认为NIRS能够获得与体内法相近的数据。丁丽敏等[28]用NIRS建立了菜籽粕可利用氨基酸的定标方程，研究结果表明，除了Lys外，其他氨基酸的变异系数都在7%以下，说明其定标方程具有良好的预测性能。Ragland等[29]建立了鱼粉中17种氨基酸和总氨基酸NIRS定标模型，结果发现R2都达到了87%以上，RSD均小于10%，相对分析误差(relative percent deviation，RPD)均大于3%，取得了良好的定标效果。本试验结果与上述研究结果一致，说明NIRS建立的菜籽粕ME和AAA的预测模型较准确。

4 结 论

① 使用“套算法+全收粪法”评定罗曼蛋鸡在产蛋期对不同来源菜籽粕的生物效价时不会显著影响产蛋鸡的产蛋率和鸡蛋蛋品质。

② 蛋鸡不同来源菜籽粕间的ME和部分氨基酸利用率有不同程度的差异，且高于肉鸡和蛋公鸡的数据，也高于《中国饲料成分及营养价值表(2012版)》上的数据。

③ 使用NIRS能够建立准确的ME和AAA的预测模型。

参考文献
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