用化学成分估测次粉猪消化能值的研究北大核心

研究次粉能量饲料中化学成分对其消化能(DE)的影响,探讨通过化学成分估测次粉能量饲料猪DE的可行性。选取体质量(35±2)kg、遗传基础接近和健康良好的(杜×长×大)12头三元杂交去势公猪,采用2个6×6拉丁方试验设计,用全收粪套算法测定10种次粉能量饲料的DE,通过分析饲料中化学成分与DE的相关关系及对DE变异的影响,筛选出用于估测次粉能量饲料DE的最佳估测因子及估测模型。结果表明:粗纤维(CF)、粗灰分(AsH)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)与DE呈高度的相关(︱r︱≥0.8,P<0.01),但CF和AsH对DE的影响主要是通过ADF和NDF对DE的影响来实现的,因此,估测次粉能量饲料DE的最佳回归模型为DE(MJ/kg)=15.82-0.44×ADF%(R2=0.75,相对标准偏差=0.45,P=0.001)和DE(MJ/kg)=16.02-0.11×NDF%(R2=0.72,相对标准偏差=0.47,P=0.002)。     

绵羊对低蛋白日粮消化代谢规律的研究

试验选用3只平均体重为44.8kg的杂种公绵羊,采用3×3拉丁方设计。饲喂粗蛋白水平由7.6%～13.0%的12种典型混合日粮。结果表明:随着日粮粗蛋白水平(CP)的提高,日粮粗蛋白(CP)、干物质(DM)、有机物(OM)、酸性洗涤纤维(ADF)和中性洗涤纤维(NDF)消化率逐渐提高,其相关关系分别为CPD(CP的消化率,%)=8.70+4.84CP(%/DM()n=12,R2=0.88,P<0.01);DMD(DM的消化率,%)=45.40+2.14CP(%/DM()n=12,R2=0.65,P<0.01);OMD(OM的消化率,%)=42.85+2.31CP(%/DM()n=12,R2=0.67,P<0.01);ADFD(ADF的消化率,%)=19.08+3.05CP(%/DM()n=12,R2=0.66,P<0.01);NDFD(NDF的消化率,%)=26.81+2.64CP(%/DM)(n=12,R2=0.63,P<0.01)。     

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。     

棉籽蛋白质饲料猪消化能估测模型的研究

本试验旨在通过研究棉籽蛋白质饲料中的营养物质(NM)和非营养物质(NNM)对其消化能值的影响,探讨通过棉籽蛋白质饲料的化学成分估测其猪消化能值的可行性,为建立棉籽蛋白质饲料猪消化能估测模型提供科学方法。选取体重(35±2)kg、遗传基础接近、健康良好的杜×长×大三元杂交去势公猪8头,采用2个4×4拉丁方试验设计,用全收粪套算法测定8种棉籽蛋白质饲料的消化能(DE),通过分析饲料中CP、EE、CF、Ash、NDF、ADF、ADL、GE与DE的相关关系及对DE变异的影响筛选出用于估测棉籽蛋白质饲料DE的最佳估测因子及估测模型。结果表明,棉籽蛋白质饲料的EE、CP、Ash与DE无显著的相关关系(︱r︱≤0.51,P>0.05),而CF、NDF、ADF、ADL、GE与DE呈高度的相关(︱r︱≥0.9 5,P<0.0 1),但CF、NDF、ADL和GE对DE的影响主要是通过ADF对DE的影响来实现的,因此,估测棉籽蛋白质饲料DE的最佳回归模型为DE(MJ/kg)=1 6.5 2-0.2 8×ADF%(R2=0.95,RSD=0.51,P<0.01)。该模型具有较高的估测精度、最少的估测因子和较强的可操作性。     

用化学成分估测次粉猪消化能值的研究

研究次粉能量饲料中化学成分对其消化能(DE)的影响,探讨通过化学成分估测次粉能量饲料猪DE的可行性。选取体质量(35±2)kg、遗传基础接近和健康良好的(杜×长×大)12头三元杂交去势公猪,采用2个6×6拉丁方试验设计,用全收粪套算法测定10种次粉能量饲料的DE,通过分析饲料中化学成分与DE的相关关系及对DE变异的影响,筛选出用于估测次粉能量饲料DE的最佳估测因子及估测模型。结果表明:粗纤维(CF)、粗灰分(AsH)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)与DE呈高度的相关(︱r︱≥0.8,P<0.01),但CF和AsH对DE的影响主要是通过ADF和NDF对DE的影响来实现的,因此,估测次粉能量饲料DE的最佳回归模型为DE(MJ/kg)=15.82-0.44×ADF%(R2=0.75,相对标准偏差=0.45,P=0.001)和DE(MJ/kg)=16.02-0.11×NDF%(R2=0.72,相对标准偏差=0.47,P=0.002)。     

肉用绵羊常用粗饲料有效能值的预测与方程的建立

本试验旨在应用套算法分析肉用绵羊常用10种粗饲料的概略养分含量对其有效能值及消化率的影响,基于概略养分含量建立粗饲料代谢能(ME)及营养物质消化率的预测模型。采用消化代谢试验和呼吸代谢试验结合套算法测定10种常用粗饲料的营养物质消化率、消化能(DE)及ME,在分析各种原料概略养分含量、消化率、DE和ME的基础上,筛选出最佳预测因子并建立有效能值预测方程。结果表明:单一粗饲料各营养物质消化率、有效能值存在显著性差异(P0.05)。单一粗饲料干物质(DM)、有机物(OM)、总能(GE)、粗蛋白质(CP)、中性洗涤纤维(NDF)的消化率与其DM、OM、GE、CP含量均呈极显著正相关(P0.01),与其NDF、酸性洗涤纤维(ADF)含量呈极显著负相关(P0.01)。DE和ME与其DM、OM、GE、CP含量均呈极显著正相关(P0.01),而与其NDF和ADF含量呈极显著负相关(P0.01)。综合得出,可以通过概略养分预测粗饲料营养物质消化率,能量消化率(ED)的预测方程为:ED(%)=99.013+9.588 GE+0.157 CP-0.457 ADF-1.981 OM-0.213 NDF(R2=0.974,n=60,P0.01)。可以通过概略养分预测粗饲料有效能值,随着预测因子的增加,方程精确性有所提高,M E的预测方程为:ME(MJ/kg)=-6.943-0.101NDF+0.704GE-0.101ADF+0.138OM+0.032 CP(R2=0.994,n=60,P0.01)。     

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)。     

利用饲料原料中的营养成分和可消化营养成分含量建立肉羊常用蛋白质饲料原料代谢能的预测模型

本试验应用套算法分析肉羊常用蛋白质饲料原料中的营养成分含量和可消化营养成分对有效能值的影响,基于饲料原料中的营养成分含量和可消化营养成分建立蛋白质饲料原料代谢能(ME)的预测模型。选取36只22月龄、体重为(52.6±1.4)kg的杜泊×小尾寒羊F1代杂交去势肉羊,采用完全随机区组设计分为6个处理,包括1个基础饲粮处理和5个试验饲粮处理,每个处理6只羊。利用消化代谢试验和呼吸代谢试验并结合套算法计算5种蛋白质饲料原料的消化能(DE)和ME,并分析蛋白质饲料原料DE、ME与该原料中营养成分[干物质(DM)、有机物(OM)、总能(GE)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)]和可消化营养成分[可消化干物质(DDM)、可消化有机物(DOM)、可消化粗蛋白质(DCP)、可消化粗脂肪(DEE)、可消化中性洗涤纤维(DNDF)、可消化酸性洗涤纤维(DADF)]含量之间的相关关系。结果表明:饲料原料中的OM、DDM、DOM、DCP含量与DE和ME均存在极显著正相关(P0.01);另外,DADF与DE存在极显著负相关(P0.01),与ME存在显著负相关(P0.05)。通过饲料原料中的营养成分含量预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-82.855+2.391OM(%)+1.802EE(%)-6.21GE(MJ/kg)-0.121ADF(%)(R2=0.910,n=30,P0.01);通过饲料原料中的可消化营养成分含量预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-5.564+30.526DOM(%)+55.402DEE(%)(R2=0.841,n=30,P0.01);通过饲料原料中的可消化营养成分含量与DE共同预测ME的方程为:ME=-5.787+1.126DE(MJ/kg)+20.769DEE(%)(R2=0.879,n=30,P0.01)。综上所述,在本试验中,蛋白质饲料原料中的部分营养成分和可消化营养成分含量与ME之间存在显著相关,可通过饲料原料中的营养成分和可消化营养成分含量对肉羊蛋白质饲料原料的ME进行有效预测。     

不同消化能与蛋白质水平对断奶仔猪生长性能的影响

研究选用288头(23±2)日龄,初始体重(7.12±0.54)kg的健康杜×长×大三元杂交断奶仔猪,采用2×3因子设计,研究消化能(14.64MJ/kg和14.23MJ/kg)与蛋白质水平(19%、21%和23%)对断奶仔猪生长性能的影响。结果表明:与低消化能水平相比,高消化能显著提高仔猪日增重12.9%(P<0.01),改善饲料转化率18.8%(P<0.01),降低腹泻率27.6%;随着日粮蛋白质水平的提高,日增重(P=0.04)和饲料转化率显著提高(P<0.01),而腹泻率也随之呈增加趋势。由此可见,随着日粮消化能和蛋白质浓度的提高,断奶仔猪的日增重和饲料转化率提高。在本试验条件下,日粮消化能为14.64MJ/kg,CP为21%时可达到最佳的促生长效果和饲料转化率。     

精料来源对肉羊营养物质消化率的影响及代谢能预测模型的建立

本试验旨在通过概略养分或可消化养分建立肉用绵羊配合饲料代谢能预测模型。选取66只18月龄体重为(49.6±1.3)kg的杜泊×小尾寒羊F1代杂交去势肉羊,采用完全随机试验设计。共11个处理,包括1个基础饲粮组和10个试验饲粮组。分别测定10种试验饲粮的概略养分和可消化养分;代谢试验测定10种试验饲粮的消化能(DE)和代谢能(ME);线性回归方法建立代谢能与概略养分和可消化养分的预测模型。结果表明,饲粮的OMD和GED与CP、NDF、ADF、GE相关极显著(P0.01);CPD与CP、NDF、ADF相关极显著(P0.01),与OM相关显著(P0.05);NDFD和ADFD与GE和CP相关极显著(P0.01),NDFD与OM和NDF相关显著(P0.05)。建立的饲料概略养分代谢能预测模型:ME(MJ·kg-1)=38.881-19.516ADF(%)-28.672OM(%)(R2=0.640,n=60,P0.01);可消化养分代谢能预测模型:ME(MJ·kg-1)=1.613DE(MJ·kg-1)-14.705DOM(%)+2.743DNDF(%)-3.179(R2=0.879,n=60,P0.01)。综上表明,饲料概略养分和可消化养分与代谢能之间相关性显著,可以通过概略养分和可消化养分对饲料的代谢能进行有效的预测。     

Determination and prediction of digestible and metabolizable energy from chemical analysis of corn coproducts fed to finishing pigs

Twenty corn coproducts from various wet- and dry-grind ethanol plants were fed to finishing pigs to determine DE and ME and to generate equations predicting DE and ME based on chemical analysis. A basal diet comprised corn (97.05%), limestone, dicalcium phosphate, salt, vitamins, and trace minerals. Twenty test diets were formulated by mixing the basal diet with 30% of a coproduct, except for dried corn solubles and corn oil, which were included at 20 and 10%, respectively. There were 8 groups of 24 finishing gilts (n = 192; BW = 112.7 ± 7.9 kg). Within each group, gilts were randomly assigned to 1 of 5 test diets or the basal diet for a total of 4 replications per diet per group. Two groups of gilts were used for each set of coproducts, resulting in 8 replications per coproduct and 32 replications of the basal diet. The experiment was conducted as a completely randomized design. Gilts were placed in metabolism crates and offered 3 kg daily of their assigned test diet for 13 d, with total collection of feces and urine during the last 4 d. Ingredients were analyzed for DM, GE, CP, ether extract, crude fiber, NDF, ADF, total dietary fiber (TDF), ash, AA, and minerals, and in vitro OM digestibility was calculated for each ingredient. The GE was determined in the diets, feces, and urine to calculate DE and ME for each ingredient. The DE and ME of the basal diet were used as covariates among groups of pigs. The DE of the coproducts ranged from 2,517 kcal/kg of DM (corn gluten feed) to 8,988 kcal/kg of DM (corn oil), and ME ranged from 2,334 kcal/kg of DM (corn gluten feed) to 8,755 kcal/kg of DM (corn oil). By excluding corn oil and corn starch from the stepwise regression analysis, a series of DE and ME prediction equations were generated. The best fit equations were as follows: DE, kcal/kg of DM = -7,471 + (1.94 × GE) - (50.91 × ether extract) + (15.20 × total starch) + (18.04 × OM digestibility), with R(2) = 0.90, SE = 227, and P < 0.01; ME, kcal/kg of DM = (0.90 × GE) - (29.95 × TDF), with R(2) = 0.72, SE = 323, and P < 0.01. Additional equations for DE and ME included NDF in the instance that TDF data were not available. These results indicate that DE and ME varied substantially among corn coproducts and that various nutritional components can be used to accurately predict DE and ME in corn coproducts for finishing pigs.     

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)。     

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。     

高温高湿环境下饲粮能量水平对生长肥育猪生长性能、血清生化指标和肉品质的影响

本试验旨在研究不同饲粮消化能水平在高温高湿饲养环境下对生长肥育猪生长性能、血清生化指标和肉品质的影响,以确定生长肥育猪适宜的消化能水平。选取平均初始体重为(40.0±2.0)kg的健康“杜×长×大”生长猪50头,随机分为5个组,每个组10个重复(7头公猪,3头母猪),每个重复1头猪。5个组试验猪分别饲喂消化能水平为13.68、13.88、14.09、14.30和14.51 MJ/kg的饲粮,试验期为90 d。结果表明:1)在高温高湿环境下,随着饲粮消化能水平的提高,试验猪生长期、育肥期及试验全期的平均日采食量呈下降趋势,而平均日增重(ADG)呈先升高后降低、料重比呈先降低后升高的趋势。猪生长期和全期的ADG与饲粮消化能水平的曲线方程分别为Y1=-878.02X^2+24708.94X-173289.53(R^2=0.69,P<0.01)和Y2=-436.56X^2+12276.96X-85600.33(R^2=0.54,P<0.05),当ADG达到最大时,对应的饲粮消化能水平分别为14.07和14.06 MJ/kg。2)饲粮消化能水平对生长肥育猪血清总蛋白、高密度脂蛋白胆固醇和免疫球蛋白G含量存在显著影响(P<0.05),并且以14.09 MJ/kg消化能组最高(P<0.05)。3)饲粮消化能水平对生长肥育猪血清脂蛋白脂肪酶、脂肪酶(LPS)活性分别有极显著(P<0.01)和显著性(P<0.05)影响,而对血清苹果酸脱氢酶活性以及脂联素和生长激素含量没有显著影响(P>0.05);猪血清LPS活性与饲粮消化能水平的曲线方程为Y3=133.00X^2-3761.26X+26664.78(R^2=0.83,P<0.05),当血清LPS活性最低时,对应饲粮消化能水平为14.14 MJ/kg。4)随着饲粮消化能水平的提高,生长育肥猪的皮脂率显著提高(P<0.05),肌肉滴水损失和剪切力显著降低(P<0.05),并以14.09 MJ/kg消化能组的肉品质最优,其滴水损失和剪切力显著低于13.68 MJ/kg消化能组(P<0.05);猪肉滴水损失和剪切力与饲粮消化能水平的曲线方程分别为Y4=0.70X^2-19.92X+143.25(R^2=0.96,P<0.05)和Y5=2.88X^2-82.20X+590.36(R^2=0.99,P<0.05),当肌肉滴水损失、剪切力达到最低时,对应的饲粮消化能水平分别为14.23和14.27 MJ/kg。     

20～50 kg川藏黑猪的能量代谢与沉积规律研究

本试验旨在研究20~50 kg川藏黑猪的能量代谢与沉积规律。试验一:选择体重接近[(20.17±3.46)kg]的川藏黑猪配套系商品猪64头,预试7 d后屠宰4头猪测定胴体成分;其余试验猪按公母随机分成5个组,每个组4个重复,每个重复3头,各重复单圈饲养,自由采食消化能(DE)水平分别为13.79、13.37、12.96、12.54和12.12 MJ/kg的饲粮。试验猪体重达50 kg时,结束试验一,测定平均日采食量、平均日增重和料重比,并在各组选择1头猪屠宰测定胴体成分。试验二:选择试验一中15头体重接近[(48.34±4.07)kg]的公猪,随机分成5个组,每个组3个重复,每个重复1头,单独饲养于代谢笼,分别采食上述5种DE水平的饲粮,进行消化代谢试验。预试期3 d,正试期4 d。采用析因法建立能量需要量预测模型。结果表明:饲粮DE水平影响了20~50 kg川藏黑猪的平均日采食量、平均日增重和料重比;饲粮DE转化为代谢能(ME)效率(ME/DE)为97.26%~98.10%,ME用于沉积产品能的效率(DED/ME)平均值为41.71%;此阶段川藏黑猪维持需要ME平均值为0.49 MJ/W~(0.75)或0.85 MJ/W~(0.60)(按DE计为0.50 MJ/W~(0.75)或0.87 MJ/W~(0.60)),增重需要DE和ME平均值分别为18.91和18.47 MJ/kg。由此得出,20~50 kg阶段川藏黑猪能量需要模型为:DE(MJ/d)=0.504 W~(0.75)+18.91ΔW或DE(MJ/d)=0.867 W~(0.60)+18.91ΔW;ME(MJ/d)=0.492 W~(0.75)+18.47ΔW或ME(MJ/d)=     

Influence of extrusion of corn and broken rice on energy content and growth performance of weaning pigs

Two experiments were conducted to study the effects of extrusion on the energy content of corn and broken rice and on growth performance of weaning pigs. In experiment 1, 24 barrows (28 days old, 7.28 ± 0.90 kg body weight (BW)) were used to compare the effects of extrusion of corn and broken rice on the values of digestible energy (DE) in weaned pigs. The DE content in extruded corn (17.45 MJ/kg dry matter (DM)) was significantly greater (P < 0.05) by 5.54% compared with that in corn (16.48 MJ/kg DM), while no significant difference in DE content was observed between extruded broken rice (17.66 MJ/kg DM) and broken rice (17.76 MJ/kg DM). In experiment 2, 120 weanling pigs (21 days old, 5.76 ± 0.07 kg BW) were used to evaluate the influence of substitution corn and extruded corn by different proportions of raw and extruded broken rice on growth performance of pigs. The inclusion of broken rice in the diets improved (P < 0.05) growth performance of pigs during the first week and the 2 weeks post‐weaning but not thereafter. However, there was no significant difference in growth performance between treatments in other periods. Overall, this study indicates that feeding weaning pigs with broken rice has beneficial results.     

Energy utilization by swine of nutritive fiber-rich by-products from the milling and food industry

Growing pigs (from 20 to 80 kg body weight) were fed diets containing equal amounts of soybean, pea (pisum sativum), millet and barley hulls as well as a mixture of these fibre sources. The effects of these fibrous components on the digestibility of energy and nutrients were investigated. Although some rations had a similar nutrient composition, important differences in the digestibility of energy could be observed: e.g. soybean hulls and pea hulls had a similar content in crude fibre but differed in the digestibility of energy by a factor 1:2. The difference in the digestibility of energy was even more pronounced between the rations with soybean hulls and millet hulls (factor 1:11, respectively) although the crude fibre and ADF fibre content were similar. Therefore the magnitude of the difference in digestibility of energy shows a considerable variation between the fibre sources. This seems to be caused partially by differences in the chemical nature of the fibrous by-products. Soybean hulls and barley hulls proved to be very well suited for growing pigs (11.4 MJ DE/kg DM and 10.0 MJ DE/kg DM, respectively). The pea hulls showed a mean content of digestible energy (5.6 MJ DE/kg DM) whereas the millet hulls (1.1 MJ DE/kg DM) didn't contribute significantly to the energy supply of the pigs.