动物营养学报  2014, Vol. 26 Issue (6): 1556-1562   PDF (1069KB)    
引用本文
李婷婷, 蔡辉益, 闫海洁, 张姝, 刘国华, 杨禄良, 王晓睿. 玉米干酒糟及其可溶物家禽表观代谢能预测模型[J]. 动物营养学报, 2014, 26(6): 1556-1562.  
LI Tingting, CAI Huiyi, YAN Haijie, ZHANG Shu, LIU Guohua, YANG Luliang, WANG Xiaorui. Prediction Model for Apparent Metabolizable Energy of Corn Distillers Dried Grains with Solubles in Poultry[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2014, 26(6): 1556-1562.  
玉米干酒糟及其可溶物家禽表观代谢能预测模型
李婷婷1, 蔡辉益1 , 闫海洁1, 张姝1, 刘国华1, 杨禄良2, 王晓睿2    
1. 中国农业科学院饲料研究所, 北京 100081;
2. 生物饲料开发国家工程研究中心, 北京 100081
收稿日期：2013-12-5
基金项目：公益性（农业）科研项目“饲料营养价值与畜禽饲养标准研究与应用”（200903006-03）
作者简介：李婷婷（1986- ），女，河北衡水人，硕士研究生，研究方向为动物营养与饲料科学。E-mail：xiaotingtou861102@163.com
通讯作者：蔡辉益，研究员，博士生导师，E-mail：caihuiyi@caas.cn
摘要：本文旨在对玉米干酒糟及其可溶物（DDGS）进行概略养分分析，建立利用理化指标快速预测玉米DDGS家禽表观代谢能（AME）的最优模型。采集我国有代表性的30种玉米DDGS样品，测定粗蛋白质（CP）、粗脂肪（EE）、粗纤维（CF）、粗灰分、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、亮度（L*）、红度（a*）、黄度（b*）、总能（GE）。采用完全随机试验设计，选用体重为（2.5±0.2）kg的18周龄以上的海兰褐壳蛋种公鸡72只，随机分为6组，各组随机接受1种玉米DDGS，每组6个重复，每个重复2只鸡，进行5期代谢试验，测定玉米DDGS的AME。将测得的理化指标值与AME利用SAS 8.0软件进行表型相关分析、通径分析及逐步回归分析，最后获得玉米DDGS的AME最优回归模型。结果表明：1）本试验30种玉米DDGS各概略养分含量均存在一定程度的差异，主要指标含量的平均值分别为CP 27.86％、EE 8.49％、CF 8.52％、NDF 47.76％、ADF 15.55％、GE 19.47 MJ/kg、AME 8.62 MJ/kg，各指标变异系数分别为8.49%、36.77%、18.07%、22.85%、17.04%、4.31%、12.87%。2）利用色差计测得玉米DDGS的L*、a*、b*平均值分别为36.62、7.59、18.52，变异系数分别为8.81%、15.88%、16.34%。本研究得到玉米DDGS的AME最优回归模型为：AME=-3.950（±2.041）-0.533（±0.055 3）CF+0.245（±0.033 3）EE+0.771（±0.115）GE（R2=0.902，P<0.000 1）。
关键词： 玉米DDGS     家禽     概略养分     预测模型     AME    
Prediction Model for Apparent Metabolizable Energy of Corn Distillers Dried Grains with Solubles in Poultry
LI Tingting1, CAI Huiyi1 , YAN Haijie1, ZHANG Shu1, LIU Guohua1, YANG Luliang2, WANG Xiaorui2    
1. Feed Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;
2. National Engineering Research Center of Biological Feed, Beijing 100081, China
Abstract: This study was designed to establish the optimal model for predicting poultry apparent metabolizable energy (AME) of corn distillers dried grains with solubles (DDGS) from proximate composition. A total of 30 corn DDGS were sampled from all representative manufacturers in China. All samples were analyzed for crude protein (CP), ether extract (EE), crude fiber (CF), ash, neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), lightness (L*), redness (a*), yellowness (b*) and gross energy (GE). A total of 72 Hy-Line brown roosters with body weight of (2.5±0.2) kg and at more than 18 weeks of age were randomly divided into 6 groups with 6 replicates per group and 2 roosters per replicate in a completely random experiment design, and each group randomly received one of corn DDGS samples for one time to detect the AME of corn DDGS in 5 periods of metabolism trial. The optimal regression model was established by phenotype correlation, path analysis and stepwise regression analysis between physical and chemical indicators and AME. The results showed as follows: 1) all proximate composition content had different levels of variations. Means for each nutrient were CP 27.86%, EE 8.49%, CF 8.52%, NDF 47.76%, ADF 15.55%, GE 19.47 MJ/kg and AME 8.62 MJ/kg, respectively, and the coefficients of variation were 8.49%, 36.77%, 18.07%, 22.85%, 17.04%, 4.31% and 12.87%, respectively. 2) The means of L*, a* and b* of corn DDGS samples were 36.62, 7.59 and 18.52, respectively, and the coefficients of variation were 8.81%, 15.88% and 16.34%, respectively. The optimal regression model for AME of corn DDGS is AME=-3.950(±2.041)-0.533(±0.055 3)CF+0.245(±0.033 3)EE+0.771(±0.115)GE (R2=0.902,P<0.000 1).
Key words: corn DDGS     poultry     proximate composition     prediction model     AME    

近年来，随着全球石油资源的短缺，乙醇业特别是燃料乙醇业快速发展，其副产品干酒糟及其可溶物(DDGS)的产量也随之增多。DDGS中蛋白质含量较高，可作为优质的蛋白质饲料原料，解决我国蛋白质资源紧缺的难题。代谢能是表示家禽饲料营养价值的一个重要指标，Sibbald提出的强饲法具有简便、快速、投料准确、排泄物收集准确且便于操作、结果重现性好等优点，可适用于单一饲料和配合饲料，是目前使用最广泛的测定代谢能的方法。我国DDGS生产原料主要为玉米，也包括小麦、糙米、高粱及木薯，但使用较少。由于原料和生产工艺的不同，DDGS的营养成分往往存在较大差别。因此，本研究对30种不同来源的玉米DDGS样品进行营养成分的测定，旨在建立利用概略养分含量快速预测玉米DDGS家禽表观代谢能(AME)的最优模型，以期为我国玉米DDGS在畜禽养殖业的合理应用提供一定的参考依据。

1 材料与方法 1.1 试验材料

30种玉米DDGS样品分别来自四川、黑龙江、辽宁、吉林、甘肃、山东、安徽、江苏的大中型酒精厂，采集的样品无霉变、结块和异味，符合《饲料卫生标准》。所有样品混合均匀粉碎后过40目筛，存于真空袋中，4 ℃冷库保存备用。

1.2 试验动物与分组

选用体重为(2.5±0.2) kg的18周龄以上的海兰褐壳蛋种公鸡72只，采用随机试验设计，分为6组，各组随机接受1种玉米DDGS，每组6个重复，每个重复2只鸡，进行5期代谢试验。

1.3 试验方法

本试验采用强饲法测定30种玉米DDGS的AME，测定程序见表1。

表1 AME测定程序

Table 1 Measurement procedures of AME

1.4 集粪瓶缝合手术

选择容积为60 mL的塑料瓶(或塑料袋)为集粪瓶，要求瓶盖直径33 mm左右，瓶盖中央挖1个直径约20 mm的圆孔及周边用于固定的对称的8个小孔，在代谢试验开始前1周，用消毒的手术弯针和手术线，将瓶盖的圆孔对准鸡的泄殖腔口，缝合在皮肤上。排泄物收集期，拧上集粪瓶收集排泄物，以免皮屑和羽毛混入排泄物中。

1.5 排泄物收集与处理

强饲后立即装配集粪瓶，以每重复中2只鸡为单元收集48 h排泄物，视集粪瓶内排泄物的量决定更换次数，需无漏、撒。收集的新鲜排泄物称重后每100 g加入10%盐酸10 mL，迅速置于-20 ℃冰箱密封保存。1种样品的全部排泄物混匀后置于65 ℃烘箱中烘干至恒重，室温下回潮24 h，粉碎过40目筛，4 ℃冷库保存备用。

1.6 测定指标与测定方法

水分含量参照GB/T 6435—2006测定；粗蛋白质(CP)含量参照GB/T 6432—1994测定；粗灰分含量参照GB/T 6438—2007测定；粗脂肪(EE)含量参照GB/T 6433—2006测定；粗纤维(CF)含量参照GB/T 6434—2006测定；中性洗涤纤维(NDF)含量参照GB/T 20806—2006测定；酸性洗涤纤维(ADF)含量参照NY/T 1459—2007测定；总能(GE)采用IKA-KV600 digital能量仪测定。

玉米DDGS色泽[亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)]采用TCP-2全自动测色色差计测定，每个样品测定3次求平均值。

1.7 计算公式与数据处理

以重复为单位计算玉米DDGS的AME，计算公式如下：

食入总能(J)=食入风干物质量(g)×食入风干物质中总能(J/g)；

排泄物总能(J)=食入玉米DDGS后48 h排出风干物质质量(g)×排泄物风干物质总能(J/g)；

AME(MJ/kg)=0.001×[食入总能(J)-排泄物总能(J)]/食入风干物质量(g)。

利用SAS 8.0软件进行表型相关分析、通径分析及逐步回归分析，P<0.05表示差异显著，P<0.01表示差异极显著。

2 结果与分析 2.1 玉米DDGS概略养分含量、色泽及能量测定值

由表2可知，30种玉米DDGS各概略养分含量均存在一定程度的变异，变异最大的为EE[变异系数(CV)=36.77％]，其他依次为NDF(CV=22.85％)、CF(CV=18.07％)、ADF(CV=17.04％)、粗灰分(CV=16.57％)、CP(CV=8.49％)、GE(CV=4.31％)。玉米DDGS中CP、 CF、EE、粗灰分、NDF、ADF、GE含量范围依次为 24.28％～34.13％、6.46％～13.66％、2.94％～14.58％、2.60％～6.10％、34.00％～77.50％、9.60％～20.20％、17.44％～21.14％。

表2 玉米DDGS概略养分含量、色泽及能量测定值(风干基础) Table 2 Proximate composition content,color and energy measured values of corn DDGS (air-dry basis)

2.2 玉米DDGS的AME与其概略养分、色泽的相关性分析

由表3可知，EE、a*、GE与AME有极显著正相关关系(P＜0.01)，表型相关系数分别为0.662、0.603、0.705；b*与GE和AME均有显著正相关关系(P＜0.05)，相关系数分别为0.395和0.442；另外，CF、EE与GE的相关关系极显著(P＜0.01)，相关系数分别为0.490和0.699。表型相关系数并不能真正反映各概略养分含量对AME的决定作用，需进一步做通径分析。

表3 玉米DDGS的AME与其概略养分含量、色泽的相关系数 Table 3 The correlation coefficient between AME of corn DDGS and proximate composition content and color

2.3 玉米DDGS的AME与概略养分含量的通径分析

由表4可知，CF和GE与AME的通径系数极显著(P＜0.01)，分别为-0.568和0.651，说明GE对AME的直接决定作用最大，其次是CF。另外，EE与AME的通径系数接近显著，因此EE对AME也具有一定的直接决定作用，其余概略养分指标与AME的通径系数不显著(P>0.05)。

表4 玉米DDGS的AME与概略养分含量的通径系数 Table 4 The path coefficient between AME of corn DDGS and proximate composition content

2.4 玉米DDGS概略养分含量预测AME方程

由表5可知，玉米DDGS的AME最优回归模型为AME=-3.950(±2.041)-0.533(±0.055 3)CF+0.245(±0.033 3)EE+0.771(±0.115)GE，对方程的截距和偏回归系数进行显著性检验均达到了显著水平(P＜0.05)，并且回归估计标准误差较小，方程的相关系数R2=0.902，说明所选指标对AME有较大的决定作用，拟合方程具有良好的参考价值。

表5 玉米DDGS概略养分含量预测AME方程(风干基础) Table 5 Prediction equations for AME of proximate composition content of corn DDGS (air-dry basis)

3 讨 论 3.1 玉米DDGS营养价值变异

本试验所得CP含量(27.86％)高于Fiene等[1]报道的26.05％、Batal等[2]报道的27.00％和《中国饲料成分与营养价值表(第24版)》[3]所列的27.04％，与李秋菊[4]的试验结果(27.85％)接近，低于Spiehs等[5]报道的30.20％。EE含量在2.94％～14.58％之间，平均值为8.49％，低于Spiehs等[5]报道的10.90％、Fiene等[1]报道的9.88％、Batal等[2]报道的8.80％、李秋菊[4]报道的9.06％、《中国饲料成分与营养价值表(第24版)》[3]所列 的13.09％，说明国内玉米DDGS的生产工艺对油脂的浸提较为彻底。

本试验玉米DDGS的营养变异普遍高于Spiehs等[5]和Batal等[2]的研究结果，低于Fiene等[1]的研究结果。本试验概略养分含量变异最大的为EE(36.77％)，其次为NDF和CF。造成玉米DDGS营养价值变异的原因主要是玉米原料本身的差异、发酵工艺的不同及干酒糟(DDG)与可溶物(DDS)的混合比例不同。

3.2 最佳预测因子和最优回归模型的选择

GE与AME的表型相关关系极显著，GE与AME的通径系数极显著且为最大，说明GE对AME的直接决定作用最大，因此GE最先被引入方程，此时玉米DDGS的AME的最优回归模型为AME=-9.518(±3.452)+0.931(±0.177)GE，方程的相关系数R2为0.497；Wan等[6]用鸭进行试验预测小麦麸的真代谢能(TME)，结果显示用单一化学指标NDF预测时，得到的预测模型为TME=-0.156 4NDF+17.469 6(R2=0.94)，用NDF、EE和CP进行多元预测时，预测模型精度提高，方程为TME=-0.17NDF+0.98EE-0.27CP+19.31(R2=0.99)。CF与AME的表型相关系数不显著，但通径分析结果显示，CF与AME的通径系数极显著，因此CF随后被引入方程，此时玉米DDGS的AME的最优回归模型为AME=-12.844(±2.838)-0.370(±0.087 5)CF+1.264(±0.161)GE，方程的相关系数提高到了0.697；EE与AME的表型相关关系极显著，但EE与AME的通径系数为0.439(P=0.097)，接近显著水平，EE最后被引入方程，方程相关系数进一步提高，达到了0.902，最后获得玉米DDGS的AME的最优回归模型为AME=-3.950(±2.041)-0.533(±0.055 3)CF+0.245(±0.033 3)EE+0.771(±0.115)GE。由以上得出GE对AME的决定作用最大，决定系数为0.497，其次是EE，决定系数为0.205，CF对AME的决定系数最小，为0.200。

3.3 玉米DDGS色泽与GE的关系

DDGS颜色变异的原因有以下几点：一是发酵谷物种类及等级的不同，在我国玉米是发酵生产DDGS的主要原料，此外还有大麦、高粱、小麦及木薯等，谷物种类不同，DDGS的色泽存在差异；另外，玉米等级不同，其营养价值发生变异，最终会导致玉米DDGS的色泽产生差异。二是烘干过程中，加热过度会发生美拉德反应，导致蛋白黑素的高分子质量化合物形成，影响DDGS的色泽。Spiehs等[5]认为生产中干燥温度高、时间长会使DDGS颜色变深，影响养分组成。Ergul等[7]研究认为烘干过程中加热过度使赖氨酸与糖发生美拉德反应影响DDGS的色泽，进而影响DDGS的品质。三是由于DDGS是DDG与DDS的混合物，DDG与DDS的混合比例不同也会造成玉米DDGS色泽的差异，Noll等[8]研究报道，随着DDS添加量的增加，玉米DDGS的L*及b*均降低。本研究发现，玉米DDGS的L*、b*与GE有显著的相关关系，将Pedersen等[9]的试验数据进行相关分析得到了与本研究类似的结果。

3.4 GE、CF及EE对AME的贡献

GE与AME的通径系数极显著且为正值，说明GE对AME有极强的正向决定作用，因此GE最先被引入预测方程，对预测方程的贡献最大。纤维之间连接紧密使得自身的消化率较低，并且能够加快消化道中食糜的排出，降低畜禽对脂肪、蛋白质、淀粉和矿物质的吸收，因此一般情况下纤维对AME有负面作用。Atkinson等[10]研究报道鸭等水禽对纤维有微弱的消化作用，即在肌胃和盲肠中小部分的纤维被消化利用，但所占比例很小，纤维的负向作用仍占主导地位。Zhao等[11]用北京鸭进行试验测定玉米的AME时发现，AME与CF、NDF、ADF均呈较显著的负相关关系。本研究中CF与AME的通径系数为-0.568，达到了极显著水平，说明CF对AME有较强的负向决定作用，同时CF对预测方程的贡献较大，方程引入CF后，决定系数增加了0.200。EE是主要的供能物质，一般情况下对AME有正向作用，本研究中EE与AME的表型相关系数极显著，通径系数显著，并且EE对预测方程的贡献与CF相当，方程引入EE后决定系数增加了0.205。

3.5 AME预测模型

玉米DDGS的AME的最优回归模型为AME=-3.950(±2.041)-0.533(±0.055 3)CF+0.245(±0.033 3)EE+0.771(±0.115)GE，因此，只要玉米DDGS的GE、CF、EE已知，就能大致预测玉米DDGS对家禽的AME。本试验获得R2为0.902的预测方程较聂大娃[12]的预测模型精度高，能在一定程度上预测我国范围内玉米DDGS的AME。预测方程中只涉及了GE、CF、EE 3个概略养分指标，且方程的R2较高，真正体现了回归法预测饲料有效能值快速、准确、简便、经济的特点。考虑到国内很多中小型饲料企业无法测定GE的实际情况，本研究另建立了AME=9.539(±0.626)-0.483(±0.089 1)CF+0.376(±0.043 9)EE(R2=0.731，P＜0.000 1)，AME=5.749(±1.335)+0.149(±0.047 9)CP－0.597(±0.085 8)CF+0.448(±0.044 7)EE(R2=0.804，P＜0.000 1)，AME=5.164(±1.285)+0.141(±0.045 2)CP－0.632(±0.082 3)CF+0.426(±0.043 3)EE+0.082 5(±0.039 2)ADF(R2=0.834，P=0.045 6)的回归模型。

4 结 论

① 本试验30种玉米DDGS主要指标含量的平均值分别为CP 27.86％、EE 8.49％、CF 8.52％、NDF 47.76％、ADF 15.55％、GE 19.47 MJ/kg、AME 8.62 MJ/kg。本研究玉米DDGS的各指标均存在一定程度的差异，其中变异最大的为EE(36.77％)，其次为NDF和CF。

② 利用色差计测得玉米DDGS的L*、a*、b*平均值分别为36.62、7.59、18.52。b*与玉米DDGS的GE有显著相关关系，颜色越黄的玉米DDGS的GE越高。

③ 玉米DDGS的AME的最优回归模型为AME=-3.950(±2.041)-0.533(±0.053)CF+0.245(±0.033 3)EE+0.771(±0.115)GE(R2=0.902，P<0.000 1)。

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