对NRC新版《猪的营养需要》的综合评述——对营养需要量的修订

能量通常用消化能(DE)、代谢能(ME)和净能(NE)三种形式表示。在NRC模型中的方程均采用DE或ME,并设定ME为DE的96％。NRC认为NE体系可能是最精确的能量体系,但在模型中选用DE和ME是由于大多数饲料无净能值项目。例如,在新版本中仅有不足一半原料的NE值是通过实验测定的,而其它原料的NE值是通     

净能体系在肉鸡应用中的研究进展

能量是肉鸡各种生命活动的基础,也是肉鸡饲料中价格占比最高的元素,主要源于日粮中碳水化合物、脂肪和蛋白质的化学能。准确评估肉鸡能量需要量和日粮成分能量水平在肉鸡营养和生产中具有重要的科研和经济价值。代谢能(ME)体系是目前用于家禽饲料原料能值评定的成熟体系,在家禽营养和配方中被广泛使用。但和净能(NE)体系相比,代谢能体系忽略了饲料中不同原料成分摄食和消化过程中的热增耗(HI)差异对原料能值评价的影响,降低了原料能值评定的准确性。因此,作者结合国内外肉鸡净能相关研究进展,重点就肉鸡净能测定方法、肉鸡原料净能预测方程和影响肉鸡净能体系应用因素等方面进行综述讨论,以期为净能体系在肉鸡生产中的应用提供参考。     

净能体系在肉鸡应用中的研究进展

能量是肉鸡各种生命活动的基础,也是肉鸡饲料中价格占比最高的元素,主要源于日粮中碳水化合物、脂肪和蛋白质的化学能。准确评估肉鸡能量需要量和日粮成分能量水平在肉鸡营养和生产中具有重要的科研和经济价值。代谢能（ME）体系是目前用于家禽饲料原料能值评定的成熟体系,在家禽营养和配方中被广泛使用。但和净能（NE）体系相比,代谢能体系忽略了饲料中不同原料成分摄食和消化过程中的热增耗（HI）差异对原料能值评价的影响,降低了原料能值评定的准确性。因此,作者结合国内外肉鸡净能相关研究进展,重点就肉鸡净能测定方法、肉鸡原料净能预测方程和影响肉鸡净能体系应用因素等方面进行综述讨论,以期为净能体系在肉鸡生产中的应用提供参考。     

喂猪饲料与饲粮能值的估测

<正> 家畜生产原料(饲料)能值的评定,无论从生产成本或动物需要角度,均居首要位置;因之,工作开展也较早。分总能(GE)、消化能(DE)、代谢能(ME)与净能(NE)四个层次,从单个饲料扩展到混合饲料,从直接测定延伸到间接估算。本文主旨是探讨喂猪商品配合饲料能值的估测问题。先从饲料能值的评定开始。     

家禽营养和配合料中蛋白质与能量的关系(综述)

家禽饲料中能量与蛋白质是家禽营养中两大重要指标。从家禽对营养成分的需要量来衡量各养分的价值,能量和蛋白质占90％以上,无机物和维生素仅占5～10％。为使肉禽生长最快和蛋用禽产蛋最多,日粮中蛋白能量比(CP/ME)究竟怎样的值饲料转化率最好、产蛋最多而成本最低。这是近来世     

能量饲料原料在家禽日粮中的净能评定研究

准确评定饲料能量的有效能值是以最佳效率满足家禽的营养需要以及保证其良好的生产性能的关键。净能体系在代谢能体系的基础上考虑了热增耗的损失,在能量分配上更加全面,作为评定体系逐渐被推广,能量饲料原料作为家禽重要的日粮能量来源,提高其能值评定的准确性不仅有利于饲料配方的设计,还能降低生产成本、提高利润。因此,文章综述了家禽净能体系的构建及优势,及其在能量饲料原料上的应用研究进展。     

猪饲料有效能值预测模型的构建

为探索饲料常规成分及碳水化合物组分与饲料有效能值之间的关系方程,本研究以NRC第11版《猪营养需要量》中发布的122套饲料营养成分表为基础,将饲料中11种基础成分[6项常规成分:干物质、粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、粗脂肪(EE)、酸性醚提取物、粗灰分(ash);5项碳水化合物组分:淀粉(ST)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、半纤维素、酸性洗涤木质素]作为自变量,将饲料中的消化能(DE)、代谢能(ME)及净能(NE)作为因变量,采用SAS软件中的REG过程,分别建立不同性质饲料、自变量的不同组合与DE、ME及NE之间的回归关系方程,并以相关系数(R2)及变异系数(CV)作为评价回归模型的优劣。研究表明,有效能值与CP、ST及纤维类指标显著或极显著相关(P0.05或P0.01)。将所有饲料作为研究对象时,饲料的DE、ME及NE与上述11种基础成分之间建立的普适性回归模型预测效果较差。当将14种玉米及其加工产品形成子集时,建立饲料基础营养成分与DE、ME及NE的关系方程分别为7、6和7套(P0.05),且3组回归模型R2分别为0.632 8~0.772 3、0.646 9~0.684 9和0.670 5~0.822 1,CV分别为6.61%~8.40%、6.58%~7.34%和6.21%~8.27%;当将13种大豆及其加工产品形成子集时,共建立饲料基础成分与DE、ME关系方程分别有3和4套,回归模型R2分别为0.907 1~0.926 9、0.890 7~0.922 3,CV分别为5.40%~6.09%、5.79%~6.78%,NE与基础营养成分指标之间无法建立具有营养学意义的有效回归方程。对于同类饲料中具有相同自变量组合的DE及ME预测模型而言,两者之间的差异主要是自变量CP的系数上,且CP部分对ME的正效应低于DE,这保证模型预测的ME低于DE。同时选用本研究构建的适宜模型,补充了NRC第11版成分表中第97(去皮大豆粕,低寡糖,浸提)、101(全脂大豆,高蛋白质)及102号(全脂大豆,低寡糖)饲料的DE值分别为15.99、17.35、17.27 MJ/kg,ME值分别为14.53、16.15和16.14 MJ/kg。综上,以NRC(2012)饲料营养成分表为基础,建立的普适性有效能值回归模型预测效果较差。按照玉米类和大豆类进行分类,可建立DE、ME和NE与饲料化学成分之间的多元回归方程,其中最优的预测因子为CP、EE、ST、ash、NDF、ADF。具有相同自变量的同类饲料DE和ME预测模型之间的差异是CP系数,CP影响DE转化为ME的效率。     

预测肉鸡的营养物质消化率和能值

本次研究目的测定1-21日龄肉鸡20种饲粮营养物质消化系数、代谢能(ME)、净能(NE)及NE∶ME比值。通过使用玉米、豆粕、动物蛋白混合物、大麦、动物油以及木聚糖酶、葡聚糖酶和植酸酶混合物等配制不同含量粗蛋白质、脂肪、纤维饲粮20种,但ME/营养总值比例相近。鸡只饲养多层鸡笼,自由饮水,测定养分消化系数及ME;鸡只于平养笼条件下测定75%ME摄入量的NE值。根据先前的研究数据并基于平均代谢体重获得维持NE值,利用双X射线法测定日增重的粗蛋白质和脂肪含量,计算NE增值。结果表明:粗蛋白质和中性洗涤纤维(NDF)的消化率分别与饲粮中粗蛋白质和NDF含量呈二次曲线相关,脂肪和淀粉消化率分别与饲粮脂肪和淀粉含量呈线性相关。饲粮中添加酶提高了NDF的消化率,用于预测粗蛋白质、NDF、脂肪和淀粉的消化率,表明MEn/总能平均值在72.5%与蛋白质、脂肪、NDF和淀粉相关;通过营养物质化学特性预测ME,根据可消化养分获得最佳方程。ME相关系数分别为72%(NE/MEn)和68%(NE/ME),变异幅度分别约20%和18%。碳水化合物可消化相关系数分别为68%,脂肪可消化系数为86%,粗蛋白质可消化系数为76%(NE/MEn)和59%(NE/ME)。根据最佳养分的剩余标准差预测能量预测ME值(41 kcal/kg);根据消化性蛋白摄入量、粪便有机物、体脂及粗蛋白质含量,用于预测热增值(111 kcal/kg);根据ME和概率养分营养预测NE值(140 kcal/kg)。     

家禽饲料有效能值的生物学评定方法

研究畜禽对于饲料及饲料原料的利用情况是传统动物营养学三大基本任务之一,代谢能体系可以很好地表达饲料所含有的有效能值,世界各国在家禽的营养中都应用代谢能体系,但家禽饲料代谢能的评定方法各异。本文综述了家禽饲料有效能值生物学评定方法。     

猪,禽获得最优生产性能新法—日粮中加酶

一、导言在猪禽日粮中,谷物类是能量的主要来源,然而,不同谷物饲料给动物提供的能量变化很大。根据代谢能(ME)依次排序是玉米>小麦>小黑麦>大麦>燕麦>黑麦(表1)。大麦、燕麦和黑麦不利于禽类生产性能的提高,因此在家禽日粮中一直很少