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家禽飼料代謝能的評定技術 木屑顆粒機|秸稈顆粒機|秸稈壓塊機|木屑制粒機|生物質顆粒機|富通新能源 / 13-11-02

    家禽飼料代謝能的評定是家禽飼料營養價值評定中一個極其重要的內容,是研究家禽營養需要量的基礎,也是配制最佳飼料配方的關鍵,對提高家禽的生產效率、節約飼料資源具有重要意義。因此,探索家禽飼料代謝能的快速、簡便、準確的評定方法一直是動物營養研究中的熱點。世界各國的營養學家們經過幾十年的探索和努力,摸索出了許多科學、實用的代謝能測定方法,將這些方法歸類主要有常規法、快速測定法和體外法等。
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1、代謝能的常規測定方法
    代謝能的常規測定方法是采用代謝試驗,即給試禽飼喂待測飼料,根據飼料攝入量和排泄物量來計算飼料代謝能(ME),常用于測定飼料的表觀代謝能(AME)。
1.1飼喂方法
    試禽以單只或一組為一個重復,每種飼料設若干重復。前3d為適應期,飼喂待測飼料,以排空消化道中以前的飼料食糜,正式期3~5d,自由采食和飲水,記錄飼料攝入量,同時收集排泄物,分析測定飼料和排泄物的能量,進而計算飼料的AME值。對一些適口性較好的谷物籽實等,可直接使用單一飼料,對AME值無顯著影響,但應添加少量礦物質和維生素為宜;對一些養分不平衡、適口性差的飼料,若單一飼喂會引起試禽代謝失調,則應采用套算法,即用部分待測飼糧替代基礎飼糧,通過兩者的能值和待測飼料替代基礎飼糧的比例來計算待測飼料的AME,計算公式為:
    套算法適合于測定仔雞、成年雞、產蛋雞飼料代謝能(Sibbald,1976; Farrell,1978),但雞的啄食使飼料容易飛濺出食槽,所以采用這種方法時雞的采食量不易準確計量。家禽對于適口性較差的飼料采食量較低(Sibbald,1962),且不穩定(McNab,1988),會影響代謝能的測定結果,但對于適口性很好的豆粕此影響則較小。
    采用套算法測定飼料代謝能值時,接近試雞的自然生產狀態,試雞的采食量較大,對應的食入能和排泄能的量也較大,內源能的量在總的排泄能中所占比例相對較小。并且這種方法對試雞造成的應激小,即對待測飼料的消化利用情況也較為穩定,故測得的AME值與TME值接近,并且測定值變化較小。套算法是研究和使用歷史最長并被廣泛認同的一種方法,其測定的各種飼料的AME值已形成了一個比較完整的體系。
1.2排泄物的收集方法
1.2.1全收法適合于單只或幾只試禽為一組的試驗,通過在禽籠下用集糞盤或鋪墊上塑料布來承載并收集排泄物。收集時應將排泄物中的飼料、羽毛和皮屑仔細揀出避免污染排泄物。這種方法對試禽的應激小,飼養方式最接近生產條件,還可結合飼養試驗進行。但試禽采食時會使飼料濺灑損失,或黏附在集糞盤或塑料布上,因此這種方法很難準確的收集全部的排泄物,采食量不好測定。而且,此法工作量大,費時費力,測定速度較慢,成本高。
    針對以上的缺點,Sibbald等(1986)通過將一種集糞袋粘在雞泄殖腔上來解決污染問題,但此法收集的排泄物量較集糞盤少,因為集糞袋易脫落,且集糞袋內長時間高溫使排泄物分解。李杰等(1984)給雞泄殖腔縫瓶蓋,用塑料瓶收集排泄物,效果很好,但對試雞有一定的應激。周英華等(1991)將李杰等的方法改進,將塑料瓶換成塑料袋,此法操作簡便,收糞效果較好,已經被廣泛應用于家禽飼料代謝能的測定中。Adeola等(1997)對此法進一步改進,在縫瓶蓋前對鴨泄殖腔周圍進行局部麻醉,降低了應激。
1.2.2指示劑法在試禽的飼糧中定量加入一種指示劑,假定它不能從外界環境(空氣、水、土壤)中攝入,且是一種對動物無毒的惰性物質,它在家禽的消化道內移動的過程中不發生消化吸收和增減變化,并且均勻移行、分布和排出,通過此指示劑的濃度變化來測定代謝能,其計算公式如下:
    飼料總能消化率=l -(飼料中指示劑含量/糞中指示劑含量)×(糞中能量含量/飼料中能量含量)×l00%
    飼料代謝能(kj/kg)=飼料總能x飼料總能消化率
    常用的指示劑分外源指示劑和內源指示劑。三氧化二鉻是最常用的外源指示劑,常用于測定AME,用量為0.3%~0.5%。酸不溶灰分(AIA)是常用的內源指示劑。
    因為指示劑的回收率一般均低于100%,增加了試驗誤差,影響代謝能測定的準確性。因此指示劑的使用中要注意,含外源指示劑的飼料一定要混合均勻,含內源指示劑的飼料要求原料雜質含量低。但由于可以通過測定部分排泄物中指示劑的比例推算出飼料的代謝能,因而此法可以減少收集全部排泄物的麻煩,縮短了排泄物收集的時間,大大減少了測定的工作量,因此節約了大量的人力、物力,在家禽飼料代謝能的評定中被越來越多的使用。
1.2.3回腸末端食糜法回腸食糜法是在試糧中加入定量的指示劑,在試禽食入待測飼料一定時間后,將試禽屠宰,迅速分離小腸,收集小腸末端(回腸末端)的食糜,根據食糜中的指示劑的含量來計算待測飼料的代謝能值。加拿大Scott等(1998)用收集雞回腸食糜的方法,測定大麥、小麥的表觀代謝能,從而提高測定的準確性,近年來引起了越來越多的動物營養學研究者的關注。唐玲等(2000)以酸不溶灰分做指示劑,用目腸末端食糜法測定了3種不同來源的玉米的代謝能值,證實3種玉米的營養成分不同,取得了較好的效果。此法測定代謝能的計算公式如下:
    習糧回腸表觀代謝能(MJ/kg)=日糧總能一(回腸食糜的總能×日糧中指示劑的含量/回腸食糜中指示劑的含量)
    這種方法避免了體外收集排泄物時飼料、羽毛和皮屑等對排泄物的污染,提高了測定的準確性。缺點就是指示劑引入了誤差;試驗動物不能重復使用。
2、代謝能的快速測定法
2.1真代謝能(TME)快速測定
    針對傳統自由采食方法的缺點,Sibbald (1975)提出了強飼法。其基本過程為:在試驗開始時,試驗雞的消化道處于排空狀態,此時通過強飼一定數量的飼料,經一定時間后,消化道再次處于排空狀態,準確全部收集此期間的排泄物,可代表飼料中未被消化利用的部分;若不強飼飼料時,收集的排泄物可代表來自內源的部分。根據食入和排出的能量及內源能值,即可計算飼料的TME值。此法將已知重量的飼料通過玻璃管、塑料管或不銹鋼管(強飼器)直接注入試禽嗉囊或膨大部,分為干法(粉料制粒或不制粒直接強飼)和濕法(粉料加水拌成糊狀強飼)。
    該法作為近年來在評價家禽代謝能含量方面的一個突出的創新,受到越來越多的研究者的重視,但此法仍存在一些缺點:饑餓和強飼對雞只的應激都很大;只強飼一種飼料,沒有考慮各種飼料原料對能量利用的協同和拮抗作用;饑餓排空和收集排泄物的時間可能不足;強飼量低,不能代表雞在正常情況下的采食量。強飼量對代謝能的測定值影響較大,因為強飼飼料數量相對較小(一般相當于體重的1%),所以在飼喂和排泄物收集時的微小誤差都會引起很大的偏差(Sibbald等,1976b),強飼量越大使試驗誤差相對越小,但強飼量太大時,會發生食糜倒流出口腔。Mohamed (1984)和Adeola (1997)對強飼法作了改進,分2次強飼動物,使飼喂量達到體重的1.5%,并未發現嘔吐現象。McNab等(1988)給強飼公雞管飼飲水,測得的代謝能離差顯著降低,表明強飼應考慮家禽的飲水。在饑餓排空和收集排泄物的時間問題上,Sibbald等(1986)與McNab等(1988)推薦雞代謝能測定采用48h+48h模式,目前世界各國普遍采用這種模式。
    雖然有以上的缺點存在,強飼法還是有一些傳統測定方法無法比擬的優點:可以避免飼料適口性對采食量的影響,受試雞和飼糧組成影響不大,可測定單一飼料的代謝能值,因試驗雞以單只為重復,排泄物收集相對準確,且便于操作,節省時間,測定結果可靠,重復性好,目前為營養學界所廣泛應用。
2.2 AME快速測定
    AME的快速測定法由Farrell (1978)提出,該法通過3周或更長的時間訓練家禽在th內采食顆粒料達正常ld的采食料量,其它程序與常規法相同。但是要達到試禽正常的采食量實際上很難。Parsons (1984)將采食時間延長到4h,可以達到要求的采食量,之后也有人對此法改進。Macleod (1991)認為當采食量相同時,強飼和訓練采食測得的表觀代謝能和真代謝能不存在方法間的差異。該法雖然避免了強飼對試禽的應激,但不適合單一飼料,必須采用套算法,很難達到要求的采食量,且訓練需要一定的時間,沒有被營養界廣泛采用。
2.3雙指標中速測定法(DSQ法)
    此法由Du preez (1984)發明,最大的優點是可同時測定同一飼料的AME和TME值,所需時間比快速法長但比傳統法短。此法也假定能量排泄量與采食量之間呈線性關系。過程為:將被測飼料與玉米基礎料混合(29.7:70.3)形成試驗飼糧,加入指示劑三氧化二鉻。選10只成年雞自由采食2d后,選擇采食量最大的4只分成一組繼續自由采食;余下的6只雞分成兩組,采食量分別為自由采食量的40%和70%,飼喂2d。之后進入3d的正試期,準確記錄采食量并收糞。采用特制食槽降低飼料損失,在雞泄殖腔周圍皮膚縫塑料袋收糞,第2d收集的糞樣用作分析。被測飼料的TME用回歸系數來計算,公式如下:
  TME=(I- b)GE
  式中,b為排泄能量與采食量的回歸系數,AME則仍按傳統法計算。Du preez (1984)用此法測定了6種飼料11個樣品的TME和AME,分別與Sibbald法和Farrell法進行比較,Dso法測出的TME值的變異系數大大低于Sibbald法。
3、代謝能的體外測定方法
3.1回歸預測法
    飼料中的纖維及組成、蛋白質以及淀粉的含量均會影響ME的測定值,因此,同種飼料的不同品質或同一成分的不同結構和組成(如飼料所含粗纖維性質不同)都將有不同的ME值。因此可以根據飼料的化學組成,如粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、淀粉、灰分(Ash)、粗纖維(CF)或中性洗滌纖維(NDF)等來建立代謝能的預測方程。研究表明,隨相關變量數量的增加,方程預測準確性有所提高,但如果引進的變量與代謝能值相關性很低則會降低預測方程預測準確性。
    根據化學成分預測飼料的代謝能,可以減少動物試驗,降低成本,縮短時間,對家禽飼料配方、飼料質量控制、對供銷人員迅速做出飼料供銷決策具有重要意義。利用他學成分分析結果來預測飼料代謝能值的研究已有幾十年的歷史,預測的回歸法雖然已有研究者在雞方面作了不少研究,并建立了一系列針對不同飼料建立的回歸方程,但目前還沒有形成一個非常完善的體系,尚沒有最佳的方程可以推薦。一些方程未與實測值比較,某些化學分析值變異很大,比較復雜,不易采用(陳代文,1997)。
3.2酶解法
    酶解法是在體外模擬消化過程,測出可消化干物質(DDM)或可消化蛋白質(DCP)或體外消化能(IVDE),這些指標與AME或表觀代謝凈能(AMEn)具有高度相關性,可用于估計或預測家禽飼料有效能。目前比較常用的是二階段體外消化技術。Furuya (1979)提出了此技術,一開始是用于豬飼料的營養評估,即模擬豬胃(胃蛋白酶)和小腸(小腸液PIF)消化過程,來估測生長豬干物質和粗蛋白消化率。Clunies (1980)和Sakamoto等(1984)將此法應用于測定家禽飼料的AMEn,并證明此法測出的消化率與母雞實測消化率相關性很好。此技術經張子儀等(1995)加以改進,現已比較成熟。俞火明等(1991)用離體法估測了52種雞飼料的AME,并與生物學方法實測值相比較,二者的相關系數在0.96以上,達到極顯著水平(P<0.01)。
    酶活對此技術的影響較大,試驗證明,PIF的酶活性受豬品種、月齡和采集部位的影響很大(張子儀等,1986)。另外,飼料成分對代謝能值的測定影響也很大,據Clunies等(1980)報道,飼料中脂肪含量過高會使體外消化能值偏低。這可能是由于飼料中脂肪的升高,使有限的小腸液內的膽汁與脂酶的含量與活性相對降低,這使得飼料中的脂肪消化不完全,從而導致體外消化能降低(刁新平等,1989)。再者,試驗條件對測定的結果也有一定的影響,刁新平、韓友文等(1989)對體外消化的時間、溫度和最適pH做過研究,由于家禽腸道相對較短,是否可以完全沿用前述方法中的其它測定條件還未見報道,仍需進一步研究。酶法的優點在于快速簡便,測定結果重復性好,此法能很好的估計AMEn (IVDE與AMEn相關系數為0.87),但準確性不如化學預測法高。
3.3近紅外光譜法
NIRS (Near-infrared Reflectance Spectroscopy)分析技術是20世紀70年代興起的有機物質快速分析技術。盡管現代NIRS技術在飼料工業上的應用起步較晚,但隨著光學、電子計算機等學科的不斷發展,硬件的不斷完善,軟件版本的不斷更新,使該技術的穩定性和實用性不斷提高,應用領域也日漸拓寬。
    該法是根據樣品中的有機物對近紅外光在特定波長處有特征吸收的原理,測定有機物的含量。吸收光度值隨待測樣品中分析物濃度的改變而呈線性變化,二者之間的關系遵循比爾定律。其分析過程分定標和預測2個步驟。即選取一批定標樣品(一般至少50個),用生物學方法測定其代謝能值及其在近紅外光譜區吸收的光密度值,通過回歸計算,建立定標方程,然后測定待測樣品近紅外光譜區吸收的光密度值,用定標方程預測其代謝能。
    目前已經有不少的營養學家在單胃動物飼料有效能值、氨基酸含量與利用率以及反芻動物飼料營養價值評定上取得了可喜的成果。Valdes和Lessen (1992a,b)已將NIRS技術應用于測定全價和單一飼料的代謝能值。但影響近紅外光譜分析準確性的因素很多,該技術尚不完全成熟。理論上講,定標樣品越多越能反映被測飼料群體的常態分布,但數量太多會增加工作量,給定標方程的制定帶來困難。因此,合理確定定標樣品數量非常重要。另外,無論定標還是測定,均應保證樣品粉碎粒度的均勻和一致性。Villamide (1998)等指出被測樣品的表面、顆粒大小及分布均會影響分析的準確性。
4、結論
    家禽飼料代謝能的測定方法有很多,全收法和指示劑法雖然不能準確的收集到全部的排泄物,影響了測定的準確性,但它們應用時間較長,積累的數據多,還將在一段時間內繼續應用下去。回腸食糜法可以避免排泄物的污染問題,提高了測定的準確性,有較好的應用前景。強飼法已經被營養學界廣泛應用,但該法對試禽的應激和內源能的真實排泄量還有待進一步研究,另外,此法多采用成年的公雞做為試禽,測得的數據能否完全應用于生長仔雞也有待探討。回歸預測法對飼料的快速檢測具有重要意義,但與代謝能相關的預測成分尚需更多的完善。酶法技術較為成熟,但在家禽試驗中的一些測定條件還有待進一步研究。近紅外光譜法受到越來越多的關注,如果可以均勻樣品狀態,提高化學分析和生物學測定結果的準確性,建立更加有代表性的定標方程,此法必將得到更加廣泛的應用。
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