应用套算法估测肉羊精饲料代谢能

本试验旨在应用套算法建立肉羊精饲料代谢能估测模型。选取66只18月龄体重为(49.6±1.3)kg的杜泊×小尾寒羊F1代去势肉羊,采用完全随机区组设计分为11组,包括1个基础饲粮组和10个试验饲粮组,每组6只羊。通过消化代谢试验(为期8 d)和气体代谢试验(为期3 d)并结合套算法计算10种精饲料的消化能和代谢能,建立精饲料代谢能和其概略养分或可消化养分之间的模型。结果表明,1)10种精饲料总能、酸性洗涤纤维含量与消化能呈显著相关(P0.05),有机物含量与消化能达到极显著相关(P0.01);精饲料概略养分与代谢能之间则无显著相关性(P0.05)。2)10种精饲料的可消化养分与代谢能存在极显著相关(P0.01),所建立的预测方程为:ME=-1.907+1.344DE+1.321DDM-5.347DOM-2.093DADF(R2=0.845,n=60,P0.01);ME=-2.105+1.349DE-6.577DOM(R2=0.842,n=60,P0.01)。[ME为代谢能(MJ/kg),DE为消化能(MJ/kg),DDM为可消化干物质(%),DOM为可消化有机物(%),DA DF为可消化酸性洗涤纤维(%)。]综上所述,本试验条件下无法利用精饲料概略养分预测其代谢能,通过精饲料的可消化养分可准确预测其代谢能。     

徐州地区肉羊养殖常用饲料原料营养成分检测

为了获得徐州市部分地区肉羊养殖饲料所用原料营养成分,为肉羊养殖提供相关数据,对青贮玉米、黄贮玉米秸秆、干玉米秸秆、麦秸、稻草、豆秸、油菜秸秆、花生秧8个粗饲料,玉米、麸皮2个精饲料,共10个品种计45个样品,进行了干物质、粗蛋白、粗灰分、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、磷、钙的含量检测.结果显示,青贮玉米平均含干物质30....     

生长育肥猪木薯消化能和代谢能的测定及预测模型的建立

本研究旨在评定木薯的营养成分及在生长育肥猪上的消化能(DE)和代谢能(ME),并基于其所含有效化学成分建立木薯生长育肥猪DE和ME的预测模型.试验选取健康、体重为(50.0±1.7)kg的"杜×长×大"三元杂交阉公猪22头,采用2个11×3的不完全拉丁方设计,分别饲喂1个基础饲粮和10种木薯饲粮,采用全收粪、尿法和套算...     

不同品种小麦生长猪消化能与代谢能预测模型的建立

本试验旨在研究不同品种小麦的理化特性及对生长猪的消化能和代谢能值,并探讨通过理化特性建立消化能与代谢能预测模型的可行性。试验选取12头初始体重相近(50.1±2.8)kg的杜×长×大三元杂交去势公猪,随机分成2组,每组6头猪,采用2个6×6拉丁方设计,试验共6期。采用直接法评定12个小麦样品的能量价值,每个小麦样品配制1种日粮,共12种日粮,小麦在日粮中所占比例为97.0%。结果表明:12个不同品种小麦的能值差异极显著(P<0.05),其中北麦4的消化能含量最低(16.40 MJ/kg DM),而龙麦30的消化能含量最高(17.01 MJ/kg DM)。北麦4的代谢能含量亦最低(15.72 MJ/kg DM),辽春10最高(16.48 MJ/kg DM)。通过回归分析,建立了以总能和理化特性为基础的小麦消化能和代谢能预测模型,推荐预测模型:DE=-829-58.4×ADF+1.1×GE(R2=0.79,RSD=24.5),DE=-1384+1.1×GE+0.65×BW(R2=0.79,RSD=24.8),ME=-2990+1.7×GE-50.2×Xylans-87.6×Ash(R2=0.88,RSD=21.1)。     

生长猪白酒糟消化能和代谢能的评定及预测模型的建立

本研究旨在评定白酒糟的营养成分及在生长猪上的消化能(DE)和代谢能(ME),并基于其所含化学组分建立白酒糟在生长猪上DE和ME的预测模型。选取78头健康、体重(52.1±3.6)kg的杜×长×大三元杂交去势公猪,随机分配到1个玉米-豆粕型基础日粮和12个白酒糟(替代基础日粮供能组分的30%)待测日粮处理中进行消化代谢试验,每个处理6个重复,每个重复1头猪,用全收粪尿法和套算法测定其对生长猪的DE和ME值。进一步分析每个样品的化学成分与其有效能值的关系,用逐步回归法建立了12个白酒糟样品DE和ME的预测方程。结果表明:饲喂基础下,12个白酒糟样品的DE为3.79～8.81 MJ/kg,ME为3.54～8.15 MJ/kg;白酒槽DE的最佳预测方程为DE(MJ/kg)=38.46-0.63×粗灰分-0.11×粗纤维-1.14×总能-0.03×中性洗涤纤维(R2=0.81),ME的最佳预测方程为ME(MJ/kg)=41.86-0.75×粗灰分-1.51×总能+0.20×粗脂肪-0.05×粗纤维(R2=0.74)。     

生长育肥猪菜籽饼消化能和代谢能的测定及预测模型的建立

本试验测定了不同来源的10个菜籽饼的化学成分以及生长育肥猪消化能（DE）和代谢能（ME）,并基于其有效化学成分含量构建DE和ME预测方程。选取健康的、初始体重为（51.2±1.7） kg的杂交[杜×（长×大）]阉公猪22头,采用2个不完全的11×3拉丁方设计,分别饲喂10个菜籽饼饲粮和1个基础饲粮,菜籽饼饲粮以菜籽饼替代基础饲粮的20%,试验共3个周期,每个周期包括7 d预试期和5 d粪尿收集期,采用全收粪、尿法和套算法测定生长育肥猪对菜籽饼的DE和ME。结果显示：1）在饲喂基础上,10个菜籽饼的干物质（DM）含量为87.95%～94.68%,总能（GE）为18.45～20.84 MJ/kg,粗蛋白质（CP）、粗脂肪（EE）、粗灰分（Ash）、粗纤维（CF）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、钙（Ca）、总磷（TP）和总硫苷（TGS）含量分别为35.15%～43.61%、 5.48%～11.76%、 5.99%～7.75%、 8.26%～11.32%、21.89%～48.61%、13.13%～22.87%、0.50%～0.62%、0.92%～1.30%和20.25～25....     

基于仿生消化系统估测肉鸭饲料原料代谢能的研究

本试验旨在检验基于仿生消化系统估测肉鸭饲料原料代谢能(ME)的有效性。首先,通过仿生消化法测定玉米、高粱、豆粕、菜籽粕和小麦麸的鸡、鸭酶水解物能值(EHGE),计算鸭/鸡EHGE比值,并参考肉鸡饲料原料ME计算肉鸭ME。其次,选择21日龄番鸭2400只,随机分为8个组,每组6个重复,每个重复50只鸭。各组随机饲喂不同ME水平的试验饲粮。测定21~50日龄、51~75日龄、21~75日龄肉鸭的平均日增重、平均日采食量和料重比,将肉鸭各阶段的料重比与饲粮ME进行回归分析。结果表明:1)玉米的鸭/鸡EHGE比值为1.06,高粱、饼粕类和麸皮的鸭/鸡EHGE比值为1.14~1.21。2)饲粮ME水平对肉鸭各阶段的平均日增重无显著影响(P>0.05),但对料重比和平均日采食量存在极显著影响(P<0.01)。3)肉鸭各阶段料重比对鸭ME回归方程的相关系数(R^2)均高于其对鸡ME回归方程的R^2。由此可见,应用鸭ME估测数据配制肉鸭饲粮较恰当,采用仿生消化法建立肉鸭饲料原料ME数据库是可行的。     

鹅和鸡4种常用饲料原料的代谢能比较

本试验旨在比较鹅和鸡常用饲料原料的代谢能差异.选用体重为(3.76±0.23)kg的成年扬州鹅(公)和体重为(2.57±0.17)kg的成年新扬州鸡(公)各10只,采用Sibbald真代谢能法测定玉米、豆粕、稻谷、麦麸4种常用饲料原料的代谢能值,内源能测定采用饥饿法.结果表明:玉米、豆粕的表观代谢能(AME)鹅与鸡差异不显著(P＞0.05),真代谢能(TME)鹅显著低于鸡(P＜0.05);而稻谷、麦麸的AME鹅显著高于鸡(P＜0.05),TME鹅与鸡差异不显著(P＞0.05).每小时内源能排出量,除强饲豆粕条件下鹅略高于鸡但差异不显著外(P＞0.05),强饲其他3种饲料条件下,鹅均显著高于鸡(P＜0.05).由此表明,鹅的饲料代谢能与鸡的并不完全相同,部分饲料的代谢能鹅和鸡之间存在显著差异,并且鹅的内源能排出量高于鸡.     

畜禽常用的动物性蛋白质饲料原料

1鱼粉 鱼粉是由经济价值较低的全鱼或鱼加工副产品制成的。鱼粉的种类很多,各类鱼粉因原料和加工条件不同,营养成分含量差异很大。我国广泛使用的鱼粉,包括进口鱼粉和国产鱼粉,是指以全鱼为原料制成的不掺杂异物的纯鱼粉。鱼粉的蛋白质含量高,国产鱼粉蛋白质含量大多在30%～55%,进口鱼粉一般在60%以上,日本北洋鱼粉和美国阿拉斯加鱼粉蛋白质含量70%左右。鱼粉是高能饲料,鱼粉中没有纤维素和木质素等难消化和不消化物质。     

生长猪大米蛋白消化能、代谢能的评定及预测模型研究

本试验通过采集我国多个地区大米蛋白样品,分析大米蛋白常规成分,测定生长猪消化能(DE)、代谢能(ME),建立大米蛋白常规成分与生长猪DE、ME之间的关系。试验选用体重(33.0±1.3)kg的"杜×长×大"三元杂交健康去势公猪12头,采用2个6×6拉丁方试验设计,包括1种基础饲粮和11种大米蛋白替代15%基础饲粮的试验饲粮。采用全收粪法和套算法结合测定大米蛋白猪DE、ME,并将大米蛋白的常规成分与猪DE、ME进行相关和回归分析,建立大米蛋白猪DE、ME预测模型。结果表明,11种大米蛋白风干基础下猪DE为(18.13±1.12)M J/kg,M E为(16.44±1.59)M J/kg。由此得出,大米蛋白猪DE最佳预测模型(绝干基础)为DE=22.17-0.51NDF(R2=0.50,RSD=0.93),DE=18.58-0.49 CF+0.31 EE(R2=0.70,RSD=0.77);M E最佳预测模型(绝干基础)为ME=21.42-0.74 NDF(R2=0.52,RSD=1.30)。NDF为大米蛋白猪DE、M E最佳预测因子。     

肉用绵羊饲粮营养物质消化率和代谢能预测模型的研究

本试验旨在建立肉用绵羊饲粮营养物质消化率和代谢能(ME)的预测模型。选用66只体重为(45.0±2.0)kg的体况良好的杜泊×小尾寒羊F1代杂交肉用羯羊,随机分为11个处理,每个处理6个重复,每个重复1只羊。采用随机区组设计,分别测定11种不同粗饲料组成的饲粮的营养物质含量,通过物质代谢试验和气体代谢试验测定这11种饲粮的营养物质消化率、消化能(DE)及ME,在分析饲粮营养物质含量、可消化营养物质、DE和ME的基础上,筛选出最佳估测因子并建立估测方程。结果表明:饲粮干物质(DM)、有机物(OM)、粗蛋白质(CP)、总能(GE)消化率与饲粮中CP、GE和OM含量呈显著或极显著正相关(P0.05或P0.01),与中性洗涤纤维(NDF)含量呈显著负相关(P0.05);饲粮NDF消化率与饲粮中DM、OM、CP、GE含量达到显著或极显著负相关(P0.05或P0.01),与NDF含量达到极显著正相关(P0.01)。利用饲粮中营养物质含量对ME进行估测的最佳方程为ME=-49.593+0.594OM-0.107NDF(R2=0.949,P0.01)。由此得出,饲粮营养物质消化率、ME与营养物质含量均有较强的相关性,可通过营养物质含量对饲粮的营养物质消化率、ME进行合理估测。     

云南半细毛羊6种蛋白质饲料的可消化粗蛋白质和有效能的评价

本试验旨在利用概略养分分析法测定半细毛羊6种蛋白质饲料原料[豆粕、干酒糟及其可溶物(DDGS)、棉籽粕、膨化大豆、玉米蛋白粉和菜籽粕]的营养成分含量,并通过消化代谢试验结合套算法实测饲料原料的可消化粗蛋白质(DCP)含量和有效能值。试验选取16只体重为(56.05±5.47) kg的云南半细毛羊,采用完全随机设计,平均分为4组,每组4只。试验共2期,共7个饲粮,包含1个基础饲粮和6个试验饲粮。第1期饲喂4种饲粮,第2期饲喂3种饲粮。试验期10 d,其中预试期5 d,正试期5 d。结果表明:1)玉米蛋白粉的粗蛋白质(CP)含量最高,为65.77%,棉籽粕和豆粕的CP含量为50%左右,膨化大豆和菜籽粕的CP含量为37%左右,DDGS的CP含量最低,为25.93%。菜籽粕和膨化大豆的粗纤维(CF)含量较高,为16%左右,DDGS和棉籽粕的CF含量为11%左右,豆粕和玉米蛋白粉的CF含量较低,均在6%以下。2)各种蛋白质饲料原料的DCP含量之间差异显著(P <0. 05),其中玉米蛋白粉的DCP含量最高,为581. 79 g/kg,其次是棉籽粕、豆粕、膨化大豆和菜籽粕,DDGS的DCP含量最低,为211.48 g/kg。膨化大豆的消化能(DE)和代谢能(M E)最高,分别为21.54和19.79 M J/kg,其次是玉米蛋白粉、豆粕、棉籽粕和菜籽粕,DDGS的DE和ME最低,分别为14.62和12.45 MJ/kg。棉籽粕、菜籽粕和DDGS的有效能之间差异不显著(P>0.05)。综上所述,从营养成分含量上看,玉米蛋白粉品质最好,其次是豆粕、棉籽粕、膨化大豆、菜籽粕和DDGS。从DCP品质来说,玉米蛋白粉的品质最优,依次高于棉籽粕、豆粕、膨化大豆、菜籽粕和DDGS。从有效能值来说,膨化大豆最优,依次高于玉米蛋白粉、豆粕、棉籽粕、菜籽粕和DDGS。     

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。     

鹅对11种非常规饲料代谢能和纤维利用率的研究

本研究旨在探索鹅对不同非常规饲料的利用率。试验以30只成年太湖鹅公鹅为研究对象,随机分为5组,每组6个重复,每个重复1只鹅,其中1组为内源排泄物对照组。空腹24h后,每组强饲1种饲料,各组内每只鹅强饲量相同,内源排泄物对照组不强饲。采用平板收粪法收集24h排泄物。2次试验间恢复期12d。测定生产中常见的11种非常规饲料代谢能(ME)和中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、半纤维素(HC)利用率。结果表明:鹅对啤酒糟、白酒糟、瘪稻、黑麦草粉、稻壳、玉米秸、稻草、麦秸、麦糠、平菇菌糠、花生藤的真代谢能(TME)分别为9.29、8.67、8.97、5.89、3.85、3.10、3.32、3.02、5.29、2.48、3.15M J/kg。用TME法测得的11种非常规饲料的NDF利用率为6.14%~45.01%,ADF利用率为4.52%~32.57%,HC利用率为18.45%~61.59%。TME最佳一元预测方程为TM E=12.205-0.232CF(R2=0.817)。研究结果显示鹅对非常规饲料有较高的利用率,能量利用率和粗纤维(CF)的含量呈极显著的负相关。试验所测ME值可为非常规饲料合理利用,准确计算与调整鹅饲料配方提供参考依据。     

等比回归法测定全粒木薯生长猪消化能和代谢能

本试验旨在分析和测定全粒木薯的常规养分及其生长猪消化能(DE)、代谢能(ME)。试验选用体重为(51.9±1.8) kg的"杜×长×大"三元杂交健康去势公猪12头,采用交叉设计并分配3种饲粮。饲粮设计采取等比回归法,包括1组玉米-豆粕型基础饲粮和2组由全粒木薯分别等比替代15%、30%基础饲粮的试验饲粮,所有饲粮中除待测原料外,其余能量原料间均保持着相同的比例;回归过程以全粒木薯摄入量为回归因子,对生长猪DE、ME摄入量作回归方程,进而得到全粒木薯生长猪DE、ME。结果表明:1)全粒木薯总能为15.02 MJ/kg,干物质含量为88.58%,粗蛋白质含量为2.62%,粗脂肪含量为0.62%,粗纤维含量为17.66%,粗灰分含量为7.97%,淀粉含量为45.16%。2)基础饲粮组DE显著高于30%全粒木薯替代饲粮组(P <0.05),但与15%全粒木薯替代饲粮组差异不显著(P>0.05);基础饲粮组ME显著高于30%全粒木薯替代饲粮组(P<0.05),但与15%全粒木薯替代饲粮组差异不显著(P>0.05); 15%与30%全粒木薯替代饲粮组间DE差异显著(P<0.05),但15%与30%全粒木薯替代饲粮组间ME差异不显著(P>0.05)。3)全粒木薯摄入量与其生长猪DE、ME摄入量关系的回归方程分别为:Y=0.61+12.50X(R2=0.96,CV=0.17),Y=0.16+11.82X(R2=0.93,CV=0.23)。综上所述,全粒木薯能量利用价值一般,其生长猪DE、ME分别为12.50、11.82 MJ/kg DM,建议用其替代玉米-豆粕型饲粮的最佳水平为15%,不影响生长猪DE、ME,但还需平衡饲粮中氨基酸水平。     

花生秧作为肉用绵羊单一粗饲料有效能值的测定与估测

本试验旨在用套算法和插值法测定与估测肉用绵羊花生秧有效能值,确定替代法中饲粮中适宜花生秧替代比例,为单一秸秆饲料有效能值的测定与估测提供方法学上的参考。选用体重为(45.00±1.96)kg的体况良好的杜泊×小尾寒羊F1肉用成年羯羊54只,采用随机区组设计,分为9组,饲粮分别为基础饲粮、全花生秧饲粮和分别以10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%花生秧替代基础饲粮的试验饲粮,每组6个重复,每个重复1只羊。预试期10 d,正试期9 d,其中气体代谢试验3 d,消化代谢试验6 d。结果表明:1)全花生秧饲粮组花生秧干物质(DM)表观消化率与20%、30%、40%组间差异不显著(P0.05),显著高于其他各组(P0.05)。全花生秧饲粮组花生秧有机物(OM)表观消化率与20%组差异不显著(P0.05),但显著高于其他各组(P0.05)。全花生秧饲粮组花生秧总能(GE)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)表观消化率显著高于10%组(P0.05),粗蛋白质(CP)表观消化率显著低于10%组(P0.05),与其他各组间差异不显著(P0.05)。2)花生秧消化能(DE)、代谢能(ME)均具有相同的规律,即全花生秧饲粮组DE、ME(8.57、6.69 MJ/kg DM)与20%(8.22、6.58 M J/kg DM)、30%(8.02、6.50 M J/kg DM)、40%组(8.10、6.52 M J/kg DM)差异不显著(P0.05),但显著高于其他组(P0.05)。3)插值法求得花生秧M E"真值"为6.62 M J/kg DM,接近于套算法得到的花生秧ME。综合得出,套算法可以用于肉用绵羊估测花生秧(单一粗饲料)的DE和M E;用套算法测定花生秧秸秆类粗饲料有效能值,其在饲粮中的适宜替代比例为20%~40%。     

半细毛羊5种玉米的可消化粗蛋白质和有效能的测定及其预测

本试验旨在采用概略养分分析法测定5种玉米的营养成分含量以及通过消化代谢试验实测玉米的可消化粗蛋白质含量和有效能值,并利用先采集的4种玉米(奥美特、杰尼336、巨丰66、京科665)数据拟合可消化粗蛋白质、消化能和代谢能分别与营养成分之间的回归方程,然后利用第5种玉米(禾育九)可消化粗蛋白质和有效能数据来对回归方程进行验证和修正。选取16只体重为(56.44±5.11)kg的云南半细毛羊,采用完全随机设计,平均分为4组,每组4只。试验共分2期进行,共6种日粮,分别是基础日粮和5种试验日粮,第1期饲喂4种日粮,第2期饲喂2种日粮。结果表明:京科665的可消化粗蛋白质(DCP)、消化能(DE)和代谢能(ME)含量最高,杰尼336的DCP、DE和ME含量最低;玉米的DE和ME分别与EE呈极显著负相关关系(P<0.01),相关系数分别为-0.985和-0.994;试验所得的预测方程为DCP(g/kg)=258.961-52.624EE(粗脂肪)、DE(MJ/kg)=40.506-6.876EE、DE(MJ/kg)=34.677-6.398EE+0.492CP(粗蛋白质)、DE(MJ/kg)=-115.182-6.572EE+0.473CP+1.525OM(有机物)、ME(MJ/kg)=-1.028+0.945DE、ME(MJ/kg)=2.950+0.916DE-1.060CF(粗纤维)和ME(MJ/kg)=37.586-6.586EE。综合DCP含量和有效能值,京科665的品质最佳,其次是巨丰66、奥美特和禾育九,杰尼336品质最差;以半细毛羊为试验对象得出,可以利用玉米的营养成分预测其DCP含量以及有效能值。     

麦麸猪消化能与能量消化率预测方程的建立

本试验旨在测定麦麸的猪消化能(DE)及麦麸各化学成分对DE与能量消化率(DCE)的影响,分析用麦麸化学成分建立其DE与DCE的预测方程。试验选用12头三元杂交(杜×大×长)去势公猪[初始体重为(36.6±2.9)kg],采用2个6×6拉丁方试验设计(6期,11种饲粮),应用全收粪法测定10种不同产地和批次麦麸的DE,通过分析麦麸原料中的粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、淀粉(St)、粗脂肪、粗灰分、总能与DE及DCE之间的相关关系,筛选出最佳的预测因子并建立预测方程。结果表明:10种麦麸的平均DE为11.72 MJ/kg(干物质基础),平均DCE为61.31%,St为DE和DCE的最佳预测因子。推荐DE预测方程:DE=0.31×St+3.71(R2=0.76,RSD=0.42,P<0.01)、DE=-0.91×CF-0.71×CP+33.80(R2=0.76,RSD=0.35,P<0.01)。推荐DCE预测方程:DCE=1.70×St+22.28(R2=0.76,RSD=2.89,P<0.01),DCE=-5.02×CF-3.65×CP+182.81(R2=0.80,RSD=1.79,P<0.01)。由此可知,本试验利用麦麸原料营养成分建立的DE及DCE的预测方程相关指数较高,且由本试验结果预测的DE值比较准确。