动物营养学报  2015, Vol. 27 Issue (9): 2705-2713   PDF (1077 KB)    
引用本文
米成林, 贾刚, 陈小玲, 赵华, 刘光芒, 王康宁, 文敏. 评定天府肉鸭玉米净能的研究[J]. 动物营养学报, 2015, 27(9): 2705-2713.  
MI Chenglin, JIA Gang, CHEN Xiaoling, ZHAO Hua, LIU Guangmang, WANG Kangning, WEN Min. Study on Evaluating the Net Energy of Corn for Tianfu Duck[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2015, 27(9): 2705-2713.  
评定天府肉鸭玉米净能的研究
米成林, 贾刚 , 陈小玲, 赵华, 刘光芒, 王康宁, 文敏    
四川农业大学动物营养研究所, 雅安 625014
收稿日期: 2015-03-19
基金项目: 四川省科技支撑计划(2013NZ0054);四川农业大学双支计划
作者简介: 米成林(1989—),男,河南商丘人,硕士研究生,从事饲料资源开发与高效利用研究。E-mail:nn1027596703@163.com
通讯作者: 贾刚,教授,博士生导师,E-mail:jiagang700510@163.com
摘要: 本研究旨在评定天府肉鸭上玉米的净能(NE),并通过回归分析构建与其化学成分相关的预测模型。试验共选出7日龄时平均体重为(125.01±11.33) g的天府肉鸭860只,4~7日龄为预试期,7~15日龄为正试期。采用析因法将玉米的NE剖分为提供给肉鸭的维持净能(NEm)和生产净能(NEp)。NEm用肉鸭禁食产热(FHP)计算得到,FHP用回归法测定,即用食入代谢能(MEI)和产热(HP)建立回归方程,并外推到MEI为0时的HP即为FHP;NEm试验共使用肉鸭120只,20只在7日龄时屠宰作为对照,剩下的设自由采食、限饲20%、限饲32%、限饲44%和限饲54%共5个饲喂水平。NEp采用比较屠宰试验测定,共使用肉鸭740只,试验初屠宰20只用作对照,剩余的分为36个处理。NEm和NEp试验均是每个处理5个重复,每个重复4只。15日龄时将肉鸭全部屠宰。将所测玉米NE与其化学成分进行回归分析并建立预测模型。试验结果表明:玉米提供给天府肉鸭的NEm为(0.95±0.05) MJ/kg,NEp为(8.49±0.35) MJ/kg,玉米的NE为(9.44±0.35) MJ/kg,代谢能转化为NE的效率为(70.12±2.00)%;使用玉米NE和其化学成分进行多元线性逐步回归,得到的最优模型为NE=6.956-0.13NDF+0.446EE-0.264ADF+0.241AME,其R2为0.923,RSD为0.03 MJ/kg。由此可见,通过玉米化学成分建立预测模型评估玉米NE是可行的。
关键词: 天府肉鸭     玉米     净能     化学组成     预测模型    
Study on Evaluating the Net Energy of Corn for Tianfu Duck
MI Chenglin, JIA Gang , CHEN Xiaoling, ZHAO Hua, LIU Guangmang, WANG Kangning, WEN Min    
Animal Nutrition Institute, Sichuan Agricultural University, Ya'an 625014, China
Abstract: The present study was conducted to evaluate the net energy of corn and to establish prediction models for net energy of corn based on its chemical composition for Tianfu ducks. A total of 860 ducks with an average weight of (125.01±11.33) g at the age of 7 days were picked out for the experiment. The duck from 4 to 7 days of age was the pretest period of the experiment, and the formal experiment period was from 7 to 15 days of age. The net energy of corn equivalented to the sum of the net energy for maintenance (NEm) and net energy for production (NEp) on ducks. NEm was estimated by fasting heat production (FHP). The FHP was measured by establishing regression equation and extrapolating HP measured at 5 feeding levels including ad libitum and restricted feeding by 20%, 32%, 44% and 54% to zero ME intake. A total of 120 ducks were selected for the evaluation of NEm from which 20 ducks were slaughtered at 7 days of age to obtain baseline body energy. The other 100 ducks were randomly allotted to the 5 feed levels. NEp was calculated using the comparative slaughter technique. A total of 740 ducks were picked out for the experiment of NEp, from which 20 ducks were killed to obtain baseline body energy at the beginning of the experiment and others were randomly allotted to 36 corns. Both in the experiment of NEm and NEp each treat group was provided to 20 ducks housed in cages with 4 ducks per repetition and 5 replications. At the end of experiment all ducks were slaughtered to determine final body energy. Multiple linear stepwise regression analyses were conducted to evaluate the predictability of the net energy values and the chemical composition of corns. The results showed that NEm and NEp of duck provided by corn were (8.49±0.35) and (0.95±0.05) MJ/kg, respectively. The NE of corn were (9.44±0.35) MJ/kg, and the net energy values contributed (70.12±2.00)% of the apparent metabolizable energy. The best prediction model was NE=6.956-0.13NDF+0.446EE-0.264ADF+0.241AME, in which R2 and RSD were 0.923 and 0.03 MJ/kg, respectively. Therefore, it is feasible to evaluate NE of corn by prediction model established based on its chemical composition.
Key words: Tianfu ducks     corn     net energy     chemical composition     prediction models    

目前肉鸭饲粮多是在表观代谢能(apparent metabolizable energy,AME)的基础上配制而成，而饲喂不同蛋白质含量饲粮的肉鸭体内氮沉积存在差异，即使相同的AME进行氮校正后得到的氮校正表观代谢能(N-corrected apparent metabolizable energy,AMEn)也不相同。此外，饲粮纤维含量不同，肉鸭热增耗(heat increment,HI)也有差异，因此AME并没有真实反映饲料的能值。净能(net energy,NE)体系考虑了动物的HI，使用NE体系配制动物饲粮消除了饲料化学成分差异的影响，因此以NE为基础配制肉鸭饲粮可能更准确。Huan等[1]、王旭莉等[2]和Ning等[3]分别评定了在黄羽肉鸡、来航蛋鸡和矮小粉壳蛋鸡上玉米提供的NE。NE的实测比较繁琐，而且需要花费很多的时间。在过去的几十年中，猪饲粮NE的评定和使用饲料化学成分建立NE快速预测模型的研究就已经开始[4]，而有关肉鸭饲料原料NE及其预测模型的研究还很少，仅有郑灿[5]在1~21日龄樱桃谷肉鸭上玉米NE的报道。因此，本研究选择四川农业大学选育出的天府肉鸭为试验动物，测定全国36种玉米的NE并与其相应的化学成分进行回归分析，以期得到理想的天府肉鸭玉米NE及其预测模型，从而为快速测定玉米NE提供依据。

1 材料与方法 1.1 玉米的采集

试验所用36种玉米是从新疆、宁夏、河南、山东等不同的省市收集而来，实测其总能(GE)及干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗灰分(Ash)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗纤维(CF)含量见表1。各常规成分含量符合《饲用玉米》(GB/T 17890—1999)，并基本涵盖了不同品质玉米。

表1 玉米的GE和化学成分(风干基础) Table 1 The gross energy and chemical composition of corns (air-dry basis)
1.2 试验设计

试验从1日龄开始饲养同一孵化批次的肉鸭，4~7日龄让肉鸭适应试验饲粮，在7日龄时选取平均体重(125.01±11.33) g的860只肉鸭开始正式试验，试验期为7 d。维持净能(net energy for maintance,NEm)试验共使用肉鸭120只，其中20只在7日龄时屠宰用作试验初对照能值，另外100只肉鸭参考郑灿[5]、Fernandes等[6]的研究将限饲梯度设为：自由采食、限饲20%、限饲32%、限饲44%和限饲54%共5个处理，每个处理5个重复，每个重复4只。生产净能(net energy for production,NEp)试验共使用肉鸭740只，同样在7日龄时屠宰20只作为NEp试验初对照能值，剩下的按照收集玉米的品种随机分为36个处理，每个处理5个重复，每个重复4只。肉鸭饲喂到15日龄时全部屠宰并冷冻保存。

1.3 测定方法

玉米的NE通过肉鸭NEp和NEm求和得到[4,7]。NEm用回归计算的禁食产热(fasting heat production,FHP)计算。FHP的测定是根据Lofgreen等[8]提出的回归公式lgHP=a+bMEI得到，即用lgHP和食入代谢能(metabolizable energy intake,MEI)进行一元线性回归分析，然后外推到MEI=0时的产热(HP)的值即为FHP。NEp是肉鸭试验末和试验初沉积能量的差值，也可用沉积能(retained energy,RE)表示。肉鸭食入代谢能的测定通过全收粪的方法得到。

1.4 试验饲粮

测定FHP的饲粮参照《肉鸭饲养标准》(NY/T 2122—2012)配制，具体见表2。NEp试验饲粮为纯玉米，并根据《肉鸭饲养标准》添加适量维生素和矿物质，具体见表3。

表2 FHP饲粮组成及营养水平(风干基础) Table 2 Composition and nutrient levels of FHP diet (air-dry basis)

表3 NEp饲粮组成与营养水平(风干基础) Table 3 Composition and nutrient levels of NEp diet (air-dry basis)
1.5 饲养管理

试验在四川农业大学动物营养研究所水禽代谢室完成，采用网上平养的方式饲养。试验期间24 h光照；每个代谢笼上方安装1个保温灯，保证圈舍温度始终维持在(27±2) ℃；试验期间肉鸭自由饮水。

1.6 样品的处理

玉米用粉碎机粉碎后密封放入冰箱保存，其化学成分的测定方法参照《饲料分析及质量检测技术》[9]。肉鸭样品的处理方法为：将在-20 ℃冷冻后的肉鸭切成小块状，然后将肉鸭放置在70 ℃烘箱烘96 h，烘干时间参照Sakomura等[10]的肉鸡烘干时间，烘干后用粉碎机粉碎并测出能值。粪样在65 ℃烘至恒重，粉碎过40目筛并测出能值。玉米、肉样和粪样能值的测定均使用氧弹测热议(PARR-6400型)。

1.7 数据处理和统计

数据用Excel整理后，使用SPSS 22.0软件进行描述性统计，结果以“平均值±标准差”表示。不同处理得到的MEI、RE和HP采用单因素方差分析，选择LSD和Duncan氏法比较，以P<0.05作为显著性标准。将得到的天府肉鸭玉米NE、AME、CP、EE、NDF、ADF、CF和Ash进行多元线性逐步回归分析。

2 结 果 2.1 天府肉鸭NEm、NEp及玉米NE 2.1.1 天府肉鸭FHP

FHP试验5个处理天府肉鸭的MEI、RE、HP见表4。除限饲20%组和限饲32%组的RE差异不显著(P＞0.05)外，其他处理之间差异均显著(P<0.05)。

表4 不同饲喂水平下肉鸭MEI、RE和HP Table 4 The MEI,RE and HP of duck on different feeding levels

以MEI为自变量，以5个处理相应的HP的对数lgHP为因变量进行一元线性回归，得到以下回归方程和相应的FHP的值。

lgHP=0.207MEI-0.25 (R2=0.991，

RSD=0.000，P=0.000)。

根据关系式，当MEI=0时，FHP的值为0.562 MJ/(kg W0.75·d)。

2.1.2 天府肉鸭的NEm、NEp和玉米的NE和能值利用率

天府肉鸭NEm、NEp和玉米的NE和能值利用率的值见表5。NEm由FHP乘以肉鸭代谢体重乘以试验天数得到。玉米提供的NE为肉鸭NEm 和NEp之和。

表5 天府肉鸭的NEm、NEp和玉米的NE和能值利用率(风干基础) Table 5 The NEm,NEp of Tiamfu duck and NE and energy utilization of corn (air-dry basis)
2.2 玉米NE与其化学成分的关系

使用多元线性逐步回归对NE、AME和玉米化学成分含量进行回归分析，得到的结果见表6。用玉米化学成分与NE进行化学成分逐步回归时，只有NDF、ADF和EE作为进入变量参与模型的构成，而其他的变量则因相关性太低没有进入方程。当向方程中引入AME后，R2增加到0.923，RSD降低到0.03 MJ/kg。

表6 NE、AME和化学成分建立的预测模型(风干基础) Table 6 Prediction models among NE,AME and chemical composition (air-dry basis)
3 讨 论 3.1 天府肉鸭FHP的评定

FHP既可以使用呼吸测热法测定，也可使用Lofgreen等[8]提出的的回归公式外推得到。Liu等[11]比较了2种方法测定生长猪FHP和饲料原料NE是否有差异，得到的玉米NE分别为13.21和13.69 MJ/kg，2种方法的结果差异不显著。De等[12]在生长猪上和Labussière等[13]在牛上的研究发现使用呼吸测热室直接测定动物在禁食状态下的产热，测得的FHP会受到禁食前饲喂水平的影响。另外，使用呼吸测热法测定FHP的时间还不是很明确，Van等[14]认为使用呼吸测热的方法在短期禁食比长期禁食测得的结果更具有代表性，而Hu等[15]研究发现动物禁食以后的产热在48~96 h才达到稳定，在这段时间内呼吸测热法得到的结果更为准确。Zhang等[16]认为先使用呼吸测热室测定猪在不同饲喂水平下的产热，再使用Lofgreen等[8]提出的的回归方程外推得出的FHP比在禁食条件下使用呼吸测热的方法直接测定FHP的结果更可靠。考虑到以上试验结果本研究采用比较屠宰法结合Lofgreen等[8]提出的回归法测定FHP。

在不同动物上得到的FHP的结果有一定差异。Zancanela等[17]采用Lofgreen等[8]提出的回 归法得到的肉鹌鹑的FHP为310 kJ/(kg W0.75·d)。 Filho等[18]同样是采用Lofgreen等[8]提出的回归法得到的日本肉鹌鹑和欧洲肉鹌鹑在28 ℃时的NEm分别为203.52和231.02 kJ/(kg W0.75·d)。郑灿[5]采用Lofgreen等[8]提出的回归法得到的1~21日龄樱桃谷肉鸭在28~32 ℃的FHP为410.3 kJ/(kg W0.75·d)。本研究得到天府肉鸭在25~29 ℃的FHP结果为562 kJ/(kg W0.75·d)。Noblet等[19]通过呼吸测热法得到的母猪的NEm为400 kJ/(kg W0.75·d)。Noblet等[4]指出在生长猪和育肥猪上通常使用749.26 kJ/(kg W0.6·d)测定动物的NE需要量和饲料的NE。从以上结果可以看出，肉鹌鹑、肉鸭和母猪上的NEm远低于生长猪和育肥猪。Kill等[20]总结其原因在于生长猪和育肥猪使用平均体重的0.6次方计算代谢体重，而其他动物都是采用平均体重的0.75次方计算代谢体重，这引起了生长猪和育肥猪的单位代谢体重的能量需要量较大。另外，试验温度的差异同样对NEm的结果产生重大的影响。Longo等[21]试验发现在13、23和32 ℃时自由采食组肉仔鸡的维持代谢能分别为667.08、486.29和538.57 kJ/(kg W0.75·d)。Sakomura等[10]研究表明肉鸡在13、23和32 ℃时的NEm分别为499.37、376.68和402.88 kJ/(kg W0.75·d)，由此可见当温度过高或者过低时动物的NEm均有一定的增加。试验过程中动物的活动量同样会影响NEm的测定结果。Filho等[18]在研究笼养和地上平养对肉鹌鹑NEm的影响时发现，笼养时鹌鹑的NEm低于地上平养，其可能的原因是平养时鹌鹑的活动较多引起产热增加。

3.2 玉米在天府肉鸭上NE和NE/AME

在肉鸭和肉鸡上饲料NE的数据还很少，并且不同测定方法得到的NE存在一定差异。本试验得到的玉米在天府肉鸭的NE为(9.44±0.35) MJ/kg，郑灿[5]在1~21日龄樱桃谷肉鸭上获得的玉米的NE为9.97~10.98 MJ/kg，本研究的结果略低于郑灿[5]的结果。其可能的原因在于试验方法的不同，本研究参照王晓晓等[22]和Li等[23]试验设计直接将玉米作为试验饲粮饲喂给肉鸭，直接得到玉米的NE，而郑灿[5]采用套算法计算得出玉米的NE。高亚莉等[24]同样采用套算法计算得到的1~21日龄艾维因肉鸡的NE为(10.34±0.14) MJ/kg，和郑灿[5]的结果较为接近。Wang等[25]同样指出采用不同的套算比例得到的动物的AME和NE会有差异。Ning等[3]采用呼吸测热室得到的28周龄矮小粉壳蛋鸡的NE为9.4 MJ/kg，这与本研究结果接近。

本研究得到的代谢能转化为NE的效率为(70.12±2.00)%。王旭莉等[2]在65周龄来杭蛋鸡上研究得到的结果为81%，而Ning等[3]在28周龄矮小粉壳蛋鸡上得到的结果为64.75%。以上结果虽然有一定差异，但都是在合理范围内的，这是因为NE/AME受到饲粮成分的影响很大。Swick等[26]在肉鸡上的研究表明NE/AME随着饲粮中脂肪含量的升高而升高，随着饲粮中纤维和CP含量的升高而降低。Sarmiento-Franco等[27]同样表明饲粮中含有的CF、ADF和CP的含量越高，NE/AME越低。

3.3 玉米NE和其化学成分之间的预测模型

本研究在建立预测模型时发现，ADF、NDF、CP和Ash均与NE呈负相关，而EE和AME与NE呈正相关。使用多元线性逐步回归分析后仅有NDF、ADF和EE进入方程，其他化学成分因方程整体相关系数太低而被舍弃。和本研究所得到的最佳预测方程相似，Huan等[1]在黄羽肉鸡玉米NE预测模型上得到的最佳因子同样为EE、NDF和ADF。Li等[23]在通过玉米化学成分建立生长猪DE和ME的预测方程时发现，得到的DE和ME预测方程的最佳预测因子分别为EE和NDF。Noblet等[28]评定了114种生长猪的饲粮的能值，并探究使用饲粮化学成分预测未知组分饲粮能值的可行性，研究发现通过评定饲粮的化学成分可以准确的预测生长猪的DE和ME的含量，还发现使用NDF作为预测因子得到的预测模型的准确性最高。通过以上的研究可以看出，本研究得到的预测方程的预测因子较为合理。对于得到的方程在实际中是否可行，还有待进一步验证。

4 结 论

① 在1~21日龄天府肉鸭上玉米的NE为(9.44±0.35) MJ/kg，代谢能转化为NE的效率为(70.12±2.00)%。

② 使用化学成分结合AME得到的最佳NE预测方程为NE=6.956-0.13NDF+0.446EE-0.264ADF+0.241AME，其R2为0.923，RSD为0.03 MJ/kg。

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