养分生物效价的快速评定养分生物效价的快速评定

王康宁王康宁四川农业大学动物营养研究所四川农业大学动物营养研究所

内 容内 容11 、引言、引言

22 、饲料有效能的预测、饲料有效能的预测

33 、饲料可消化氨基酸的预测、饲料可消化氨基酸的预测

44 、饲料有效磷的预测、饲料有效磷的预测

55 、近红外技术在饲料有效能及可利用养、近红外技术在饲料有效能及可利用养

分预测中的应用分预测中的应用

11 、引言、引言

快速测定饲料原料的有效能及可利用养分是生产的 快速测定饲料原料的有效能及可利用养分是生产的 迫切需要 迫切需要

在实测基础上建立预测模型是实现快速检测在实测基础上建立预测模型是实现快速检测的第一步的第一步采用近红外技术可望真正实现快速检测的目标采用近红外技术可望真正实现快速检测的目标

饲料原料的有效能及可利用养分的准确测定是确饲料原料的有效能及可利用养分的准确测定是确定 营养需要量及其保证供给的重要参数定 营养需要量及其保证供给的重要参数

22 、饲料有效能的预测、饲料有效能的预测饲料有效能预测模型的建立有两种途径：饲料有效能预测模型的建立有两种途径： 总能扣除无效成分，或再用有效成分总能扣除无效成分，或再用有效成分含 含

量 高的进行矫正——量 高的进行矫正——可简化公式可简化公式，，但适 但适

应面窄应面窄 供能有效组分相加供能有效组分相加 , , 或者再用无效成分或者再用无效成分进进

行矫正——行矫正——公式较复杂，适应面宽公式较复杂，适应面宽

2.1 2.1 分类建立预测模型可提高其准确分类建立预测模型可提高其准确

性性

不同类型饲料所提供的有效与无效不同类型饲料所提供的有效与无效

成成

分含量不同分含量不同

按谷物、饼粕、糠麸及糟渣分类建按谷物、饼粕、糠麸及糟渣分类建

立 立

预测模型可提高其准确性预测模型可提高其准确性

表 1 鸡、鸭 18种饲料分类与否所建ME

预测模型 R2与 RSD值比较（%，Mkcal/kgDM）

鸡 鸭 饲料类别

R2 RSD R2 RSD

不分类 0.951 0.080 0.912 0.090

糠麸糟渣 0.988 0.212 0.999 0.030

谷 物 0.997 0.021 0.937 0.143

饼 粕 0.979 0.028 0.999 0.001

表 2 猪糠麸、糟渣及饼粕饲料分类与否所建预测ME的回

归方程的 R2及 RSD值比较 (%,MJ/kgDM)

饲料类别 R2 RSD

不分类 0.783 1.9561

糠麸糟渣类 0.948 1.0564

饼 粕 类 0.997 0.1847

表 3 鸭糠麸糟渣、饼粕饲料分类与否所建 TME

预测模型 R2及 RSD值比较（%，MJ/kgDM）

饲料类别 R2 RSD

0.859 0.243 不分类

0.906 0.299

0.940 0.291 糠麸糟渣类

0.998 0.071

0.950 0.162 饼粕类

0.993 0.083

2.2 2.2 纤维指标及化学成分的引入纤维指标及化学成分的引入

2.2.1 2.2.1 纤维指标的选择纤维指标的选择 对不同类型饲料首选纤维指标不对不同类型饲料首选纤维指标不同同 饲料不分类多为 饲料不分类多为 NDFNDF

谷物饲料多为 谷物饲料多为 CC

FF

饼粕类饲料多为 饼粕类饲料多为 ADFADF

糠麸糟渣多为 糠麸糟渣多为 NN

DFDF

2.2.2 2.2.2 其它饲料化学成分的引入其它饲料化学成分的引入

(( 在纤维指标引入后在纤维指标引入后 ))

不分类多为 不分类多为 Ash→GE→EEAsh→GE→EE

→CP→CP

谷物为 谷物为 Ash→GEAsh→GE

植物蛋白饲料 植物蛋白饲料 CP→SCHOCP→SCHO

糠麸糟渣 糠麸糟渣 EE→AshEE→Ash

猪饲料预测模型猪饲料预测模型

AA 、不分类、不分类

DE=949+0.789GEDE=949+0.789GE-43Ash-43Ash-41NDF -41NDF

RR22 =0.91 =0.91 （（ NRC 199NRC 199

88 ））DE=-174+0.848GE+2SCHO-16ADF DE=-174+0.848GE+2SCHO-16ADF

RR22 =0.87 =0.87 （（ NRC 199NRC 199

88 ））DE=4151-122Ash+23CP+38EE-64CF DE=4151-122Ash+23CP+38EE-64CF

RR22=0.89=0.89 （（ NRC 199NRC 199

88 ） ）

  

BB 、谷 物、谷 物 (( 改进较大改进较大 ))

DE=16.575-0.333CF RDE=16.575-0.333CF R22=0.85=0.85 （四川农大（四川农大 19991999 ））DE=17.127-1.229CF-2.268Ash DE=17.127-1.229CF-2.268Ash

RR22=0.97 =0.97 （四川农大（四川农大 19991999 ））

植物蛋白植物蛋白 ++ 糠麸糟渣糠麸糟渣

DE=17.029-0.193ADF RDE=17.029-0.193ADF R22=0.74=0.74 （四川农大 （四川农大 20042004 ））

DE=18.569-0.171NDF RDE=18.569-0.171NDF R22=0.72=0.72 （四川农大 （四川农大 20042004 ））

DE=20.417-0.121NDF-0.521Ash+0.09837EEDE=20.417-0.121NDF-0.521Ash+0.09837EE RR22=0.81=0.81 （四川农大 （四川农大 20042004 ））

CC 、植物蛋白饲料、植物蛋白饲料 (( 改进大改进大 ))

DE=4287.217-57.105ADF DE=4287.217-57.105ADF

RR22 =0.90 =0.90 （四川农大（四川农大 19991999 ））  

DE=3526.764-44.256ADF+12.922SCHO+5.347CP DE=3526.764-44.256ADF+12.922SCHO+5.347CP

RR22 =0.988 =0.988 （四川农大（四川农大 19991999 ））   

ME=12.708+0.239 Hemi- 0.452NDF+0.204CP ME=12.708+0.239 Hemi- 0.452NDF+0.204CP

RR22 = 0.997 = 0.997 （四川农大（四川农大 20020044 ））  

ME=12.705-0.214Hemi- 0.453ADF+0.204CP ME=12.705-0.214Hemi- 0.453ADF+0.204CP

RR2 2 = 0.997 = 0.997 （四川农大（四川农大 20042004 ））

D 、糠麸类 ( 改进较小 )

DE=12.809-0.136ADF+0.371EE

R2 = 0.93 （四川农大 2004 ）

DE=10.265-0.119ADF+0.424EE+0.0968Hemi

R2 = 0.94 （四川农大 2004 ）

DE=10.266-0.119NDF+0.424EE+0.216Hemi

R2 = 0.94 （四川农大） 200

4 ）

鸡饲料预测模型鸡饲料预测模型

AA 、不分类、不分类ME=370.29+24.47CP+65EE-8.15CF ME=370.29+24.47CP+65EE-8.15CF

RR22 =0.73 =0.73 （（ Lodhi 1976Lodhi 1976 ））TME=4.073-0.055NDF-0.017ASH TME=4.073-0.055NDF-0.017ASH

RR22 =0.93 =0.93 （四川农大 （四川农大 20020000 ））  

BB 、糠麸类、糠麸类 (( 改进较小改进较小 ))TME=4.123-0.060NDF TME=4.123-0.060NDF

RR22=0.94 =0.94 （四川农大 （四川农大 20002000 ））TME=1.508-0.078NDF+0.091ASH+0.685GE TME=1.508-0.078NDF+0.091ASH+0.685GE

RR22=0.94 =0.94 （四川农大 （四川农大 20002000 ））

鸭饲料预测模型鸭饲料预测模型

AA 、不分类、不分类TME=3.357-0.047ADF TME=3.357-0.047ADF

RR22=0.85=0.85 （四川农大 （四川农大 20002000 ） ）

TME=2.152-0.05NDF-0.006ASH+0.489GE TME=2.152-0.05NDF-0.006ASH+0.489GE

RR22=0.97=0.97 （四川农大 （四川农大 20002000 ））

TME=-6.388-0.081ADF+0.167EE-0.057CP-0.151ASHTME=-6.388-0.081ADF+0.167EE-0.057CP-0.151ASH

+2.819GE R+2.819GE R22=0.91=0.91 （四川农大 （四川农大 20002000 ））

BB 、糠麸糟渣类、糠麸糟渣类 (( 改进较大改进较大 ))ME=18.526-0.099NDF-0.670Ash ME=18.526-0.099NDF-0.670Ash RR22=0.998=0.998 （四川农大 （四川农大 20020044 ））TME=17.933 -0.678 Ash+0.031 EE-0.089 NDF TME=17.933 -0.678 Ash+0.031 EE-0.089 NDF RR22=0.998=0.998 （四川农大 （四川农大 20020044 ））TMEn=17.497-0.621Ash+0.032EE -0.094NDF TMEn=17.497-0.621Ash+0.032EE -0.094NDF RR22=0.997=0.997 （四川农大 （四川农大 20020044 ））  

CC 、植物蛋白饲料、植物蛋白饲料 (( 改进较大改进较大 ))TMEn= -9.106-2.068Ash+1.765GE +0.236TS-0.264 TMEn= -9.106-2.068Ash+1.765GE +0.236TS-0.264 RR22=0.99=0.99 （四川农大 （四川农大 20020044 ））TME=-11.367-0.236ADF-2.443Ash +2.036GETME=-11.367-0.236ADF-2.443Ash +2.036GE +0.240TS R+0.240TS R22=0.99=0.99 （四川农大 （四川农大 20020044 ））

33 、饲料可消化氨基酸的预测、饲料可消化氨基酸的预测 3.1 3.1 饲料总饲料总 AAAA 的预测的预测 样品样品 AAAA 含量的测定误差大 含量的测定误差大 (10-30(10-30

%) %)

每种饲料的每种每种饲料的每种 AAAA 与其与其 CPCP 含量有高含量有高度度

相关性相关性 可用饲料可用饲料 CPCP 与某种与某种 AAAA 的含量挂勾的含量挂勾建立建立

预测模型预测模型

3.2 3.2 饲料可消化饲料可消化 AAAA 含量的预测含量的预测

各种饲料的各种各种饲料的各种 AAAA 的消化率相对衡的消化率相对衡

定定

取其多次测值的平均消化率取其多次测值的平均消化率

用用 CPCP 预测总预测总 AAAA

用总用总 AAAA 平均消化率平均消化率 == 可消化可消化 AAAA

44 、饲料有效磷的预测、饲料有效磷的预测

4.1 4.1 有效磷的概念有效磷的概念

非植酸磷非植酸磷

非植酸磷中可利用磷非植酸磷中可利用磷 ++ 植酸磷植酸磷

中中

可利用磷可利用磷

表观或真可消化磷表观或真可消化磷

表 4 估计植物性饲料有效磷的方法

有效磷计算模型 来 源 时 间

总磷 — 植酸磷 数据库 1997

0.371植酸磷+（总磷 — 0.817植酸磷） 刘金旭 1982

总磷（81.7— 44.6植酸磷/总磷） 苏 琪 1984

总磷（73.33 — 81.42植酸磷/总磷） 孙长春 1990

4.2 4.2 饲料表观与真可消化磷饲料表观与真可消化磷 饲料中可消化磷是反映有效磷客观而饲料中可消化磷是反映有效磷客观而

真实的指标真实的指标 真可消化磷比表观消化磷更具可加性真可消化磷比表观消化磷更具可加性 饲料中可消化磷与总磷、植酸磷和植饲料中可消化磷与总磷、植酸磷和植

酸酶有高度相关——可建立预测可酸酶有高度相关——可建立预测可消消

化磷的模型化磷的模型

4.3 4.3 饲料分类建立模型可提高其预测的准确性饲料分类建立模型可提高其预测的准确性 不同饲料所含总磷、植酸磷与植酸酶的量不同不同饲料所含总磷、植酸磷与植酸酶的量不同 糠麸、糟渣类饲料的植酸磷、植酸酶对可消化糠麸、糟渣类饲料的植酸磷、植酸酶对可消化

磷的贡献大于谷物及饼粕磷的贡献大于谷物及饼粕 经高温处理的饼粕类饲料，植酸酶破坏、植酸经高温处理的饼粕类饲料，植酸酶破坏、植酸

磷的利用率降低磷的利用率降低 饲料总磷含量与有效磷的相关性最高饲料总磷含量与有效磷的相关性最高

4.4 4.4 饲料分类与否以及总磷、植酸磷及植饲料分类与否以及总磷、植酸磷及植酸酶对有效磷的贡献酸酶对有效磷的贡献

表5 不同饲料类型建立的真可消化磷预测模型的

R2与RSD值比较（%，g/kg）

回归方程 变量及个数

R2 RSD

不分类（n=21）

总磷 0.805 0.504 一元

植酸酶 0.50 1.356

总磷＋植酸磷 0.859 0.386

总磷＋植酸酶 0.856 0.393 二元

植酸磷＋植酸酶 0.617 1.049

三元 总磷＋植酸磷＋植酸酶 0.882 0.244

去掉菜粕和棉粕（n=19）

三元 总磷＋植酸磷＋植酸酶 0.962 0.109

续表续表 55

回归方程 变量及个数

R2 RSD

谷实类 （n=8）

总磷 0.962 0.120 一元

植酸酶 0.857 0.063

总磷＋植酸磷 0.771 0.120

总磷＋植酸酶 0.873 0.067 二元

植酸磷＋植酸酶 0.867 0.070

三元 总磷＋植酸磷＋植酸酶 0.874 0.083

谷实类副产品（n＝6）

总磷 0.98 0.221

植酸磷 0.82 1.673 一元

植酸酶 0.96 0.0342

总磷＋植酸磷 0.993 0.097

总磷＋植酸酶 0.999 0.013 二元

植酸磷＋植酸酶 0.986 0.197

三元 总磷＋植酸磷＋植酸酶 0.999 0.011

续表续表 55回归方程

变量及个数 R2 RSD

饼粕及豆类（n＝5）

总磷 0.565 0.525 一元

植酸酶 0.638 0.435

总磷＋植酸磷 0.594 0.773

总磷＋植酸酶 0.788 0.0382 二元

植酸磷＋植酸酶 0.796 0.368

三元 总磷＋植酸磷＋植酸酶 0.796 0.734

4.5 4.5 饲料可消化磷预测模型饲料可消化磷预测模型 不分类不分类

(X(X11== 总磷 总磷 X2=X2= 植酸磷 植酸磷 X3=X3= 植酸酶植酸酶 ))

Y=-0.220+0.589XY=-0.220+0.589X11-0.304X-0.304X

22+0.003X+0.003X33 　　

RR22=0.882=0.882 　（四川农大，　（四川农大， 20042004

））

不分类（去掉菜粕和棉粕）不分类（去掉菜粕和棉粕）

（（ n=19n=19 ））

Y=-0.931+0.527XY=-0.931+0.527X11+0.269X+0.269X

22+0.00064X+0.00064X33

RR22=0.962=0.962 （四川农大，（四川农大， 20042004 ））

谷实类　（ n=8 ）Y=0.455+0.169X1+0.0602X2+0.0043X3

R2=0.874 （四川农大， 2004

） 

谷实类副产品（ n ＝ 6 ）Y=-1.635+0.301X1-0.219X2+0.0225X3 　 R2=0.999 （四川农大， 2004

） 

饼粕及豆类（ n ＝ 5

）Y=3.411-0.0031X1+0.176X2-0.006X3

R2=0.796 （四川农大， 2004

）

55 、近红外与养分生物效价、近红外与养分生物效价的快速评定的快速评定

5.1 5.1 近红外技术与养分生物效价的关系近红外技术与养分生物效价的关系

近红外测定饲料中的化学成分近红外测定饲料中的化学成分

饲料化学成分预测有效能及可利用养分饲料化学成分预测有效能及可利用养分

饲料化学成分直接进入预测模型饲料化学成分直接进入预测模型

样品进入→ →饲料有效能及可利用养分样品进入→ →饲料有效能及可利用养分

值值

5.2 5.2 存在问题存在问题

近红外测定饲料化学成分的准确近红外测定饲料化学成分的准确

性性

→ → 如何建立理想的定标模型如何建立理想的定标模型

预测模型有待进一步改进预测模型有待进一步改进

近红外测定的化学成分与预测模近红外测定的化学成分与预测模

型型

的融合的融合

是一项费时、费工的系统工程是一项费时、费工的系统工程

5.3 5.3 前 景前 景

近红外对饲料有效能和养分生物效价近红外对饲料有效能和养分生物效价

的快速评定提供了可能的快速评定提供了可能

有效能及部分养分生物效价的快速预有效能及部分养分生物效价的快速预

测是完全可能实现的测是完全可能实现的

谢 谢 谢 谢 !!