产蛋鸡玉米代谢能和氨基酸可利用率的评定

王超胜 贾 刚 张克英 丁雪梅 吴秀群 吴彩梅 刘光芒

目前有关家禽对玉米代谢能和氨基酸可利用率的研究，其试验对象几乎都是肉鸡、蛋公鸡和肉鸭，而在家禽养殖业中占有重要地位的产蛋鸡，却甚少作为研究对象，因此在配制产蛋鸡饲粮时不得不借用肉鸡或蛋公鸡的相关数据。而产蛋鸡对能量和氨基酸的利用率与肉鸡存在显著差异［1］。现今，对家禽饲料原料营养价值的评定多采用强饲法，但强饲对产蛋鸡应激过大，可造成产蛋鸡产蛋率的急剧下降和蛋品质的改变。因此，强饲并不适合于产蛋鸡饲料原料养分生物效价的评定。Farrell［2］在肉鸡上首创训饲方法，可极大程度降低对试验动物的应激。训饲方法已经应用于鹌鹑［3］和肉鸭饲料原料养分生物效价的评定［4］。另外，全国各地由于环境条件和玉米品种的差异，造成玉米理化品质的不同，进而引起其生物效价的变异［5－6］。因此，有必要对产蛋鸡玉米代谢能和氨基酸可利用率进行评定，并建立相关的快速预测模型。近红外光谱(NIRS)分析技术预测饲料原料养分生物效价因具有快速、准确、绿色等特点［7］，已得到了越来越多的重视。陈玉娟等［8］的研究表明，NIRS分析技术可用于家禽饲料原料养分生物效价的快速预测。然而，在产蛋鸡上采用“训饲+全收粪法”评定饲料原料养分生物效价并建立相关的NIRS预测模型的研究，至今未见报道。因此，本试验拟探讨产蛋鸡采用“训饲+全收粪法”进行代谢试验的可行性，并在评定不同来源玉米的代谢能和氨基酸可利用率的基础上，建立其相关的NIRS预测模型。

1 材料与方法

1.1 试验材料

从全国各地收集30种有代表性的玉米，其中同一省份的玉米来自不同的地区，30种玉米的产地、外观及常规养分含量见表1，其氨基酸含量见表2。收集玉米的原则参考《饲料用玉米》(GB/T 17890—1999)。

表1 30种玉米的产地、外观及常规养分含量(干物质基础)Table 1 Producing area，appearance and conventional nutrient contents of 30 kinds of corns(DM basis)

表2 30种玉米的氨基酸含量(干物质基础)Table 2 Amino acid contents of 30 kinds of corns(DM basis) %

1.2 试验设计与试验动物

本试验采用单因素完全随机设计，选用240只平均体重(1.65±0.11)kg、32 周龄、无怪癖、产蛋率90%且经过7 d采食训练的健康罗曼蛋鸡，随机分为30组，每组8个重复，每个重复1只鸡，置于代谢笼中单笼饲养。采用“训饲+全收粪法”测定30种不同来源玉米的代谢能和氨基酸可利用率。扫描不同来源玉米的 NIRS，将代谢能、氨基酸可利用率数据和玉米NIRS联立，建立其NIRS预测模型。

1.3 试验饲粮

为减少饲料原料之间的营养互作效应影响，参考Huang等［9］的方法，配制以玉米为主要原料并辅以维生素和矿物元素的试验饲粮，各试验饲粮除所用玉米的来源不同外，其他均一致，其组成及营养水平见表3。1～30组试鸡对应饲喂由编号为1～30的玉米配制的试验饲粮。

表3 试验饲粮组成及营养水平(饲喂基础)Table 3 Composition and nutrient levels of experimental diets(as－fed basis) %

1.4 代谢试验

代谢试验在参考Hoai等［4］代谢能评定方法的基础上，根据产蛋鸡的消化生理特点，进行部分修改:采食训练期7 d，每天饲喂蛋鸡商品饲粮2次(每次1.5 h);试验期7 d，每天饲喂试验饲粮3次(每次1.5 h)，用于补偿因适口性的改变而引起的采食速度的降低［10］，其中预试期3 d，正试期4 d。正试期内，每天收粪3次，在代谢笼下设盘，盘上铺塑料布，及时吹走落散的皮屑，拣出羽毛和饲粮等杂物。按每100 g鲜粪加5 mL 5%的盐酸，然后置于－20℃冰箱保存，最后将4 d的粪样解冻并混合均匀，于65℃烘箱中摊开薄层烘干，粉碎过40目筛制成风干样品，以备分析。代谢室的温度维持在25℃左右，自然通风，16 h光照(06:00—22:00)，自由饮水。其他程序按照正大集团罗曼蛋鸡日常管理程序进行。

1.5 测定指标与方法

1.5.1 产蛋率和蛋品质

试验期每天记录各重复产蛋数，计算产蛋率。每组选取8枚鸡蛋(每重复1枚)进行蛋品质的测定。其中，蛋壳强度采用蛋壳强度测定仪(EFG－0503，日本Robotmation公司)测定;蛋壳厚度采用蛋壳厚度测定仪(ETG－1061，日本Robotmation公司)测定;蛋白高度、哈夫单位和蛋黄颜色评分采用多功能蛋品质分析仪(EMT－5200，日本Robotmation公司)测定。

1.5.2 代谢能和氨基酸可利用率

饲粮、粪样的总能采用氧弹式热量计(Parr1281，美国 Parr公司)测定;饲粮、粪样的氨基酸含量参考GB/T 18246—2000的方法，采用全自动氨基酸分析仪(L－8800，日本 Hitachi公司)测定。

1.6 NIRS预测模型的建立

光谱仪为德国Bruker公司生产的MPA型傅里叶变换NIRS仪。仪器工作参数设定为:谱区范围 4 000～12 000 cm－1;分辨率 8 cm－1;扫描次数64次。每次扫描样品前，仪器预热30 min，以仪器内置参比作为背景校正。将样品在室内放置72 h以上，使其温度达到室温。取适量粉碎的样品盛入旋转样品池中，并放在检测位置，扫描其光谱图，存于计算机中。为减少取样引起的光谱漂移，每个样品重复装样2次，装载样品时，尽量保持样品的装载量、实密程度和表面平整度一致。

从30个玉米样品中选择5个作为外部验证集，其余25个作为校正集。采用德国Bruker公司的OPUS/QUENT 5.5商用光谱定量分析软件，将玉米的代谢能和氨基酸可利用率实测值与光谱数据相关联，采用偏最小二乘(PLS)分析法，并通过内部交叉检验，以最小内部交叉验证均方根误差(RMSECV)为指标，确定最佳主成分维数、光谱区间和光谱预处理方法，建立预测模型，最后运用外部验证集检验预测模型的预测准确性。

1.7 数据处理与分析

试验数据经Excel 2007预处理后，再用统计软件SPSS 20.0的Descriptive Statistic模块对各指标进行描述性统计，结果以“平均值±标准差”表示。

2 结果与分析

2.1 产蛋鸡的采食量和排泄量

由表4可知，经7 d的采食训练后，在采食试验饲粮的正试期，试鸡的采食量范围为55.39～72.16 g/(只·d)，平均值为 65.20 g/(只·d);其排泄量范围为 9.26～15.48 g/(只·d)，平均值为11.91 g/(只·d)。而在采食训练期采食蛋鸡商品饲粮时，试鸡的采食量为109.75 g/(只·d)，高于采食试验饲粮时的采食量。这或许是由试验饲粮的能蛋比不平衡、适口性差所致。

2.2 产蛋鸡的产蛋率和蛋品质

30个组试鸡的产蛋率和蛋品质见表5。采食不同来源玉米配制的饲粮后，试鸡的产蛋率、蛋重、蛋白高度、蛋黄颜色、哈夫单位、蛋壳强度、蛋壳厚度、蛋黄比重的平均值分别为 76.77%、51.17 g、7.06 mm、8.08、84.62、3.80 kgf、31.14×10－2mm、28.15%，其相应变异系数分别为 9.91%、5.09%、12.38%、9.46%、5.20%、11.31%、6.04%、3.74%。

表4 产蛋鸡的采食量和排泄量(干物质基础)Table 4 Feed intake and excretion of laying hens(DM－basis) g/(只·d)

2.3 玉米的代谢能和氨基酸可利用率

30种玉米的代谢能见表6。试鸡对30种玉米的代谢能范围为 11.37～16.91 MJ/kg，平均值为15.26 MJ/kg，变异系数为 5.68%。代谢能介于11～14 MJ/kg、14～15 MJ/kg、15～16 MJ/kg、16～17 MJ/kg 的样品分别有 1、4、23、2 个。

30种玉米的总氨基酸(TAA)、非必需氨基酸(NEAA)、必需氨基酸(EAA)可利用率分别见表7、表8、表9。试鸡对30种玉米的TAA可利用率范围为 82.06%～93.23%，平均值为 87.47%，变异系数为6.81%。试鸡对30种玉米的总非必需氨基酸(TNEAA)可利用率范围为 81.65% ～93.90%，平均值为88.50%，变异系数为4.55%;NEAA中天冬氨酸(Asp)、脯氨酸(Pro)、丝氨酸(Ser)、谷氨酸(Glu)、甘氨酸(Ala)、酪氨酸(Tyr)可利用率的平均值分别为 82.76%、92.19%、85.63%、93.44%、89.41%、87.54%。试鸡对30种玉米的总必需氨基酸可利用率(TEAA)范围为 82.37%～92.97%，平均值为86.70%，变异系数为8.37%;EAA中颉氨酸(Val)、异亮氨酸(Ile)、亮氨酸(Leu)、苯丙氨酸(Phe)、赖 氨 酸 (Lys)、组 氨 酸 (His)、精 氨 酸(Arg)、苏氨酸(Thr)可利用率的平均值分别为91.59%、74.52%、88.14%、93.13%、77.93%、86.06%、86.78%、95.42%。

表5 整个试验期内产蛋鸡的产蛋率和蛋品质Table 5 Laying rate and egg quality of laying hens during the whole experimental period

表6 30种玉米的代谢能(干物质基础)Table 6 ME of 30 kinds of corns(DM basis) MJ/kg

表7 30种玉米的总氨基酸可利用率(干物质基础)Table 7 Availability of TAA of 30 kinds of corns(DM basis) %

表8 30种玉米的非必需氨基酸可利用率(干物质基础)Table 8 Availability of NEAA of 30 kinds of corns(DM basis) %

续表8

表9 30种玉米的必需氨基酸可利用率(干物质基础)Table 9 Availability of EAA of 30 kinds of corns(DM basis) %

续表9

2.4 玉米代谢能和氨基酸可利用率NIRS预测模型的建立

玉米代谢能和TAA可利用率的NIRS预测模型分别见图1、图2。NIRS预测模型的建模条件见表10。

玉米代谢能和氨基酸可利用率的NIRS预测模型参数见表11。代谢能NIRS预测模型的校正决定系数(R2cal)、交叉验证决定系数(R2cv)、外部验证决定系数(R2val)分别为 0.99、0.94、0.95，校正均方根误差(RMSEE)、RMSECV、预测均方根误差(RMSEP)分别为 0.04、0.23、0.31 MJ/kg。

TAA、TNEAA、TEAA可利用率所对应的NIRS预测模型的R2cal、R2cv、R2val均大于 0.80，RMSEE、RMSECV、RMSEP 均小于 1.20%;各氨基酸可利用率所对应的NIRS预测模型的R2cal、R2cv均在0.80 以上，且只有 4 种氨基酸(Arg、Thr、Glu、Ser)的R2cv低于 0.90;除 Phe、Thr、Glu 和 Val外，其余氨基酸所对应的NIRS预测模型的R2val均大于 0.90;除Thr和Ser外，其余氨基酸所对应的NIRS预测模型的 RMSEE、RMSECV、RMSEP 均在 2.00%以下。玉米的代谢能及 TAA、TNEAA、TEAA、Arg、Ala、Asp、His、Ile、Leu、Lys、Phe、Pro、Thr、Tyr、Glu、Val、Ser所对应的NIRS预测模型的相对标准偏差(RSD)分别为 0.96、0.44、0.58、0.45、0.11、0.46、0.71、0.67、0.83、0.11、0.89、1.98、0.41、0.65、0.57、0.28、0.28、1.70。综上可知，本试验建立的 NIRS预测模型拟合度和预测准确度均较高。

图1 玉米代谢能的实测值与NIRS预测模型预测值(a)以及内部交叉检验预测值(b)Fig.1 Measured value and predicted values of NIRS prediction model(a)and cross－validation(b)of corn ME

图2 玉米总氨基酸可利用率的实测值与NIRS预测模型预测值(a)以及内部交叉检验预测值(b)Fig.2 Measured value and predicted values of NIRS prediction model(a)and cross－validation(b)of corn TAA availability

表10 玉米代谢能和氨基酸可利用率的建模条件Table 10 The modeling conditions for ME and amino acid availability of corn

表11 玉米代谢能和氨基酸可利用率的NIRS预测模型参数Table 11 Parameters of NIRS prediction models for ME and amino acid availability of corn

3 讨论

3.1 训饲方法在评定蛋鸡饲粮营养价值上的可行性

训饲是让动物在规定时间内采食足够数量的饲粮，减少饲粮的浪费，达到精确投喂的目的。本课题组曾尝试对产蛋鸡饥饿后强饲，最终因试鸡的生产性能遭到极大影响，以失败告终，因此在评定产蛋鸡饲粮养分生物效价时不宜采用强饲法。试鸡自由采食易造成饲粮的浪费和对粪便的污染，不易做到精确饲喂和排泄物的准确无误收集。因此，训饲是一种相对应激小，且能做到精确饲喂的方法。在规定的时间内，能否采食足够的饲粮与饲粮的类型和适口性有一定关系［10］。经训练，在本试验采食训练后期，试鸡1.5 h采食量达50～60 g商品饲粮。正试期内，试鸡每日的采食量低于正常采食量，这和Huang等［9］以产蛋鸡自由采食玉米饲粮的研究结果一致，其具体原因尚不清楚。试验中，试鸡的采食量降低且饲粮为低蛋白质饲粮，因此本试验的产蛋率低于正常产蛋率。由上述可知，此是饲粮因素所致而非饲喂方式所致［9］。本试验的蛋重的平均值51.17 g介于普通蛋重 46.9 ～ 65.8 g［11］之间，蛋壳厚度的平均值31.14 mm介于一般蛋壳厚度 30.0～40.0 mm［12］之间。胡如久等［13］报道，罗曼白壳蛋鸡的蛋壳厚度、蛋壳强度、蛋白高度、哈夫单位、蛋黄颜色、蛋黄比重分别为 31.74× 10－2mm、4.32 kgf、7.41 mm、85.57、11.83、29.71%，本试验的蛋品质数据和此报道的数据相近。训饲时试鸡的蛋品质和产蛋率均没有受到较大影响，因此训饲时产蛋鸡的生理状况可以代表其正常的生理状况;强饲的产蛋鸡拉蛋黄汤样稀便，不产蛋或产无壳蛋，生产性能遭到极大破坏，因此强饲时产蛋鸡的生理状况不能代表其正常的生理状况。另外，本试验评定结果的标准差小于套算法评定结果的标准差［14－15］，其原因可能是套算法引起误差的放大［16］。

综上可知，训饲对试鸡的产蛋率和蛋品质未产生较大影响，此时可代表它的正常生理水平，其评定结果可靠。因此，“训饲+全收粪法”用于产蛋鸡饲粮能量和氨基酸生物效价评定是可行的。

3.2 玉米的代谢能和氨基酸可利用率

饲料的代谢能和氨基酸可利用率会因试鸡品种等因素的不同存在差异［9，14，17］。本试验中，玉米代谢能为15.26 MJ/kg，高于《中国饲料成分及营养价值表(2012年第 23版)》［18］(以下简称《价值表》)给出的最大数据(13.60 MJ/kg)，也高于王鹏宇等［14］报道的蛋鸡对玉米的代谢能(14.62 MJ/kg)。造成差异的原因可能有:1)产蛋鸡对饲粮的利用比肉鸡或蛋公鸡高;2)《价值表》［18］给出的数据多源于强饲法，而饥饿与强饲会引起试鸡消化道的损伤而降低消化率;3)试验饲粮的原料存在差异。

本试验中，产蛋鸡的玉米TAA可利用率为87.47%，高于 Huang 等［19］报道的玉米回肠末端TAA可利用率(80%)，这或许是由于二者测定位置的不同所致;低于Song等［20］报道的高油玉米TAA真消化率(91%)，这或许是由于玉米品种的不同所致。《价值表》［18］只给出了普通和高赖氨酸玉米部分氨基酸可利用率数据，而从本试验选用的30种玉米的常规养分含量看，这些玉米都属于普通玉米。与《价值表》［18］相比，除 Lys、Tyr、Thr和Val外，其余氨基酸可利用率均高于《价值表》［18］的推荐值。《价值表》［18］中鸡的营养价值参数多源于肉鸡或蛋公鸡采用强饲法获得的真利用率，而本试验中的氨基酸可利用率为表观可利用率，没有扣除内源性影响，若扣除此影响将会使氨基酸可利用率数据提高，或许有更多的氨基酸可利用率数据高于《价值表》［18］推荐值。由此可知，蛋鸡对玉米氨基酸的利用率和肉鸡、蛋公鸡存在较大差异。因此，配制蛋鸡饲粮时采用肉鸡数据或所有品种玉米都用同一值均是不合适的。

3.3 玉米代谢能和氨基酸可利用率的NIRS预测模型

Losada等［7］对全脂大豆、豆粕、向日葵粉等 6种蛋白质饲粮组合的氮校正表观代谢能(AMEn)进行NIRS预测模型定标，其R2cal、R2cv分别为 0.98、0.95，优于化学成分预测法;Losada 等［21］对小麦、大麦、玉米等能量饲粮组合进行NIRS预测模型定标，其R2cal、R2cv分别为 0.86、0.82，也优于化学成分预测法。本试验中，玉米代谢能NIRS预测模型的、分别为 0.99、0.94，优于娄瑞颍等［22］报道玉米表观代谢能(AME)NIRS预测模型的对应参数。、RMSEP和RSD是反映NIRS预测模型对未知样品预测准确程度的指标，本试验中代谢能NIRS预测 模 型 的R2val、RMSEP、RSD 分 别 为 0.95、0.13 MJ/kg、0.96，优于张正帆等［23］报道的数据。本试验中玉米氨基酸可利用率NIRS预测模型的、R2cv均在 0.80 以上，优于丁丽敏等［24］报道的关于棉籽粕、菜籽粕氨基酸可利用率NIRS预测模型的相关参数。因此，本试验建立的NIRS预测模型拟合度和预测准确度均较高，用于预测产蛋鸡玉米的代谢能和氨基酸可利用率是可行的。

4 结论

①使用“训饲+全收粪法”评定产蛋鸡对玉米的代谢能和氨基酸可利用率时，未对产蛋鸡的产蛋率和蛋品质产生较大影响。

②不同来源玉米间的代谢能、氨基酸可利用率存在差异。

③通过测定产蛋鸡玉米的代谢能和氨基酸可利用率，可建立起相关的NIRS预测模型。

［1］ ADEDOKUN S A，UTTERBACK P，PARSONS C M，et al.Comparison of endogenous amino acid flow in broilers，laying hens and caecectomised roosters［J］.British Poultry Science，2009，50(3):359－365.

［2］ FARRELL D J.Rapid determination of metabolizable energy of foods using cockerels［J］.British Poultry Science，1978，19(3):303－308.

［3］ VASAN P，DUTTA N，MANDAL A B，et al.Comparative digestibility of amino acids of maize，sorghum，finger millet and pearl millet in cockerels and Japanese quails［J］.British Poultry Science，2008，49(2):176－180.

［4］ HOAI H T，KINH L V，VIET T Q，et al.Determination of the metabolizable energy content of common feedstuffs in meat－type growing ducks［J］.Animal Feed Science and Technology，2011，170(1/2):126－129.

［5］ 娄瑞颍，刘国华，张玉萍，等.玉米理化品质及其鸡代谢能的变异研究［J］.饲料工业，2011，32(16):34－38.

［6］ LUCAS D M，TAYLOR M L，HARTNELL G F，et al.Broiler performance and carcass characteristics when fed diets containing lysine maize(LY038 or LY038×MON810)，control or conventional reference maize［J］.Poultry Science，2007，86(10):2152 －2161.

［7］ LOSADA B，GARCÍA－REBOLLAR P，ÁLVAREZ C，et al.The prediction of apparent metabolisable energy content of oil seeds and oil seed by－products for poultry from its chemical components，in vitro analysis or near－infrared reflectance spectroscopy［J］.Animal Feed Science and Technology，2010，160(1/2):62－72.

［8］ 陈玉娟，贾刚，吴秀群，等.1～21日龄黄羽肉鸡棉籽粕傅里叶近红外及化学成分净能预测模型研究［J］.动物营养学报，2011，23(9):1499－1504.

［9］ HUANG K H，LI X，RAVINDRAN V，et al.Comparison of apparent ileal amino acid digestibility of feed ingredients measured with broilers，layers，and roosters［J］.Poultry Science，2006，85(4):625－634.

［10］ PARSONS C M，POTTER L M，BLISS B A.A modified voluntary feed intake bioassay for determination of metabolizable energy with Leghorn roosters［J］.Poultry Science，1984，63(8):1610－1616.

［11］ 杨宁.家禽生产学［M］.北京:中国农业出版社，2002:128－129.

［12］ 呙于明.家禽营养学［M］.2版.北京:中国农业大学出版社，2004:260－264.

［13］ 胡如久，王影，王潇，等.葡萄籽提取物对蛋鸡生产性能和蛋黄胆固醇含量的影响［J］.动物营养学报，2013，25(9):2074－2081.

［14］ 王鹏宇，龚月生，张磊，等.利用蛋公母鸡对五种饲料原料营养价值的评定试验［J］.黑龙江畜牧兽医，2010(23):98－100.

［15］ 聂大娃，赵养涛，吴书庚，等.套算法测定玉米代谢能适宜的玉米替代比例研究［J］.动物营养学报，2008，20(5):606－610.

［16］ 尹玉港，赵峰，李辉，等.套算法与消化率计算法测定鸭饲粮脂肪代谢能值的比较研究［J］.动物营养学报，2011，23(7):1176－1184.

［17］ CARRÉ B，GOMEZ J，CHAGNEAU A M.Contribution of oligosaccharide and polysaccharide digestion and excreta losses of lactic acid and short chain fatty acids to dietary metabolisable energy values in broiler chickens and adult cockerels［J］.British Poultry Science，1995，36(4):611－629.

［18］ 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，中国饲料数据库情报中心，动物营养学国家重点实验室.中国饲料成分及营养价值表(2012年第23版)［J］.中国饲料，2012，23:18－39.

［19］ HUANG K H，VELMURUGU R，LI X H，et al.Apparent ileal digestibility of amino acids in feed ingredients determined with broilers and layers［J］.Journal of the Science of Food and Agriculture，2007，87(1):47－53.

［20］ SONG G L，LI D F，PIAO X S，et al.Comparisons of amino acid availability by different methods and metabolizable energy determination of a Chinese variety of high oil corn［J］.Poultry Science，2003，82(6):1017－1023.

［21］ LOSADA B，GARCÍA REBOLLAR P，CACHALDORA P，et al.A comparison of the prediction of apparent metabolisable energy content of starchy grains and cereal by－products for poultry from its chemical components，in vitro analysis or near－infrared reflectance spectroscopy［J］.Spanish Journal of Agricultural Research，2009，7(4):813－823.

［22］ 娄瑞颍，刘国华，张玉萍，等.近红外光谱技术预测玉米代谢能值定标模型的研究［J］.饲料工业，2011，32(20):42－45.

［23］ 张正帆，王康宁，贾刚，等.1～21日龄黄羽肉鸡豆粕净能预测模型［J］.动物营养学报，2011，23(2):250－257.

［24］ 丁丽敏，计成，杨彩霞，等.近红外光谱技术快速测定棉籽粕、菜籽粕真可利用氨基酸含量的研究［J］.动物营养学报，2000，2(1):21－25.