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

尹玉港 赵 峰 李 辉 张宏福 章世元

(1.扬州大学动物科学与技术学院，扬州 225009;2.中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193)

在体外模拟家禽饲料养分消化过程的研究中，脂肪是除淀粉及蛋白质之外对测试结果影响较大的因素之一。为了使饲粮脂肪的体外模拟消化程度更接近体内的真实情况，首先需要探讨体内条件下客观准确地测定脂肪代谢能值的方法。因此，解决传统套算法测定饲粮脂肪代谢能值误差大这一缺点，筛选重复性好、误差小的生物学方法非常重要。目前，在鸡饲粮脂肪代谢能值的测定上主要有3种方法，即套算法(又称差量法)、线性回归外插法和消化率计算法［1］。在这些方法中，套算法因饲粮中脂肪所占的比例一般在10%以下，从而引起的试验误差将放大10倍以上［2］。线性回归外插法因饲粮中添加不同水平的脂肪后饲粮的代谢能值多呈非线性变化，由此导致同一基础饲粮条件下，不同的脂肪添加水平折算出的脂肪代谢能值差异较大［3］。消化率计算法因粪样中脂肪的含量非常有限，通常将粪样脂肪和摄入脂肪的总能值视为等同，这可能会低估脂肪的代谢能值［4－5］，但这种偏差的范围可控制在1% ～2%。由此可见，对油脂这种在饲粮中含量较低，而又可通过有机溶剂浸提后单独分离的物质而言，消化率计算法在测定其代谢能值时理论上应比套算法具有较好的重复性和较低的干扰。然而，现关于这2种方法的内在干扰因素对结果变异的方差贡献的文献报道比较少。消化率计算法与目前普通使用的套算法在内源性能值上的变异有多大?不同饲粮背景条件下脂肪代谢能值的变异如何?这些问题的研究对于脂肪代谢能值测定方法的建立是非常关键的。为此，本试验作为“鸭饲料养分模拟消化技术”课题的组成部分之一，以北京鸭为试验动物，通过比较套算法与消化率计算法测定其饲粮脂肪真代谢能(TME)值的内源性变异大小、测试结果的极差与变异系数、不同饲粮背景条件下脂肪TME值的差异3个方面探讨鸭饲粮脂肪代谢能值的适宜测定方法，为后续研究鸭饲粮脂肪体外模拟消化所需脂肪代谢能值数据获取所采用方法的正确性提供理论支持。

1 材料与方法

1.1 试验油脂

玉米油、大豆油从超市购得，试验猪油从猪板油中提取获得。油脂样品的特征、产地与总能值见表1。

表1 油脂样品的特征、产地与总能值(风干基础)Table 1 The characteristics，origin place and gross energy of fats(air-dry basis)

1.2 试验设计及试验动物

本研究分2个试验进行，其中试验1的目的是比较套算法和消化率计算法测定饲粮脂肪TME值的差异，饲粮脂肪设4个处理，饲粮4为不添加油脂的基础饲粮，饲粮1、2、3分别为添加了玉米油、大豆油和猪油的试验饲粮。通过代谢试验测定基础饲粮和试验饲粮的能量及脂肪的摄入量和排泄量。试验2是在试验1筛选出的消化率计算法的基础上，探讨脂肪与不同类型基础饲粮(未添加脂肪)混合后其TME值的差异。采用2×3试验设计，基础饲粮为2个处理，即玉米豆粕饲粮和玉米淀粉饲粮，饲粮脂肪为3个处理，即玉米油+大豆油 1(5.22∶1)、玉米油 + 大豆油 2(1.90∶1)、玉米油 + 大豆油 + 猪油(14.28∶3.50∶4)。通过代谢试验测定饲粮5～10的能量及脂肪的摄入量和排泄量，并用消化率计算法计算脂肪的TME值。

根据上述试验设计，在本研究对10种饲粮的代谢试验中，选择健康、体重相近的18周龄成年北京公鸭［平均体重为(3.45±0.15)kg］84只，随机分成7组，每组4个重复，每个重复3只鸭。分4期代谢试验测定10种饲粮的能量及脂肪的摄入量与排泄量(表2)。每组试验鸭完成1个代谢试验周期后进入14 d以上的恢复期。在代谢试验中，适应期试验鸭的饲养管理按动物营养学国家重点实验室常规程序进行。在代谢能的测定中，试验鸭的管理按照36 h排空—强饲—36 h排泄物收集的操作过程进行。代谢室的温度维持在25℃左右。自然通风、光照，自由饮水。其中饲粮1～4构成试验1，饲粮5～10构成试验2。

1.3 试验饲粮组成及营养水平

试验饲粮为基础饲粮、玉米－豆粕饲粮和玉米淀粉饲粮，饲粮组成及营养水平见表3。

表2 代谢试验中试验期与试验鸭的分组Table 2 Duck groups and experimental periods in metabolic experiments

表3 饲粮组成及营养水平(风干基础)Table 3 Composition and nutrient levels of diets(air-dry basis) %

1.4 鸭饲料代谢能值测定方案

北京鸭代谢能测定过程参照Sibbald TME法进行，具体过程包括:适应期3 d，饲喂基础饲粮;预试期1 d，饲喂待测饲粮;禁饲排空期36 h后，强饲60 g(精确至0.000 2 g)待测饲粮，排泄物收集期为36 h;体况恢复期14 d，饲喂基础饲粮。试验操作过程、排泄物的收集和处理与本实验室前期报道的鸭代谢试验［6］一致。

1.4.1 待测试验饲粮的制备

每种饲粮制备25 kg用于代谢试验。在制备过程中，所有原料粉碎过1 mm筛，按各试验饲粮重量要求分别称量，并测定其干物质含量。经多次手工混合后，加入适量的水，冷制粒成直径3 mm、长度6 mm的颗粒料，待试验饲粮风干至干物质含量在88%左右时，保存备用。强饲前1天取样500 g，粉碎过40目筛，取一部分测定水分，其余盛装于样品瓶中，在－20℃条件下保存。

1.4.2 测定指标及方法

饲料样、粪样的总能和粗脂肪含量分别用全自动氧弹计(长沙奔特WZR－1TB)、粗脂肪提取仪(美国FOSS)测定，常规营养成分按照AOAC(2001)［7］的方法测定。所有养分含量都以干物质为基础表示。

饲粮TME值的计算公式［8］如下:

套算法和消化率法计算油脂TME值的公式［9］如下:

式中，GF:摄入饲料的克数;GE:饲料的总能;GE油:油脂的能值;EN:排泄物油脂的克数;EE:排泄物能值;t:测定鸭;f:绝食鸭;i:饲粮。

由内源性粪能引起的脂肪TME值的变异系数:CV=［Var(EEf)/(GF2×油的比例2)］1/2/TME油。本试验中EEf为内源性粪能排泄量，强饲量GF=60 g，饲粮脂肪比例按照4.19%计算。TME油采用33.17 MJ/kg。

由内源性脂肪引起的脂肪TME值的变异系数:CV=GEi×S(ENf)/(ENi×TME油)，脂肪摄入量 ENi=60 g ×4.19%=2.51 g，ENf为内源性脂肪排泄量，脂肪的能值 GEi=39.80 M J/kg，TME油=35.83 M J/kg。

1.5 数据处理与统计分析

内源性粪能和内源性脂肪排泄量的差异采用SAS 9.1软件ANOVA模块进行方差分析。

统计模型为:

式中，μ为总体平均值，A为批次，ξij为随机误差项。

2×3两因素完全随机试验采用 SAS 9.1的GLM模块对数据进行方差分析，统计模型为:

式中，μ为总体平均值，D为方法，T为脂肪来源，ξijk为随机误差项。

试验数据以平均值±标准差表示，均值多重比较采用Duncan氏法进行，显著水平为P＜0.05。

2 结果与分析

2.1 套算法与消化率计算法中内源性干扰的比较

由表4可知，从试验1和试验2共4个批次测定的北京鸭内源性粪能排泄量来看，第1批、第3批和第4批内源性粪能的排泄量在67.99～73.29 kJ/(只·36 h)，差异不显著(P ＞0.05)，但均显著地高于第2批内源性粪能的排泄量(P＜0.05)。可以认为第1批、第3批、第4批内源性粪能的排泄量是非常接近的。在内源性脂肪的排泄量上，也呈现出与内源性粪能批次间差异一致的特性，即第1批、第3批、第4批的内源性脂肪排泄量无显著性差异(P＞0.05)，但均显著地高于第2批内源性脂肪的排泄量(P＜0.05)。因此，在鸭内源性能值和内源性脂肪的计算上，以第1批、第3批、第4批内源平均值为基础。从4个测定批次的内源性粪能与内源性脂肪排泄量的变异情况看，两者的组内变异系数非常接近。尽管内源性粪能排泄量的组间变异系数和总变异系数低于内源性脂肪排泄量的相应值，但是套算法中由内源性粪能引起的脂肪TME值的变异系数比消化率计算法中由内源性脂肪引起的脂肪TME值的变异系数大。

2.2 套算法与消化率计算法测定饲粮脂肪TME值的差异

从套算法与消化率计算法测定饲粮脂肪TME值的差异及精度(表5)看，在以玉米淀粉为基础饲粮的条件下，消化率计算法与套算法在测定的3种油脂TME值无显著性差异(P=0.515 2)。同时通过2种方法获得的玉米油、大豆油和猪油间的TME平均值也无显著性差异(P=0.600 7)，这与套算法计算出脂肪的TME值变化范围较大有关。从2种方法的测定精度看，套算法测定3种油脂的平均变异系数及重复内最大值、最小值和极差分别为22.39%、44.70 MJ/kg、24.77 MJ/kg、16.94 MJ/kg，而消化率计算法测定的分别为4.44%、36.23 MJ/kg、33.03 MJ/kg、3.19 MJ/kg，其中套算法测定的3种油脂中，重复内的最大值都高于相应油脂的总能值。

表4 4批测试中试验鸭内源性粪能、内源性脂肪的排泄量Table 4 Excretion of endogenous fecal energy and fat of ducks in four experimental groups

表5 套算法与消化率计算法测定试验鸭饲粮脂肪的TME值Table 5 Truemetabolizable energy of fats determ ined by differencemethod and digestibility calculation method in ducks

2.3 不同饲粮背景条件下脂肪TM E值的差异

根据试验1的结果，筛选出测试精度相对较好的消化率计算法作为脂肪TME值的测定方法。在此基础上，考察不同饲粮背景条件下，脂肪真消化率和TME值的差异(表6)。结果表明，玉米淀粉饲粮条件下3种混合油脂的TME值和脂肪真消化率显著地低于玉米－豆粕饲粮条件下的相应值(P=0.000 1)，通过SAS lsmeans对比玉米－豆粕饲粮与玉米淀粉饲粮条件下2种玉米油+大豆油(5.22∶1 和 1.90∶1)混合油的 TME 值和脂肪真消化率均无显著性差异(P＞0.05)。而2种饲粮条件下，玉米油+大豆油+猪油的TME值和脂肪消化率均存在显著性差异(P＜0.05)。

表6 2种饲粮背景条件下消化率计算法测定试验鸭脂肪TME值的差异Table 6 The difference of truemetabolizable energy of fats in ducks under two dietary nutrient levels by digestibility calculation method

3 讨论

3.1 排空强饲法中内源性排泄量对测试结果的影响

在排空强饲法中，内源性排泄量一般通过自身对照法或平行对照法估测。由于内源性排泄量一般在 47 ～90 kJ/只［10］，因此，对强饲饲粮代谢能值的影响在3%以内［11］。然而，对油脂及高蛋白质饲料等不能单独强饲的饲料原料而言，由于需要与基础饲粮按一定比例配比，在套算法计算中内源性干扰通常被放大2～5倍。但消化率计算法不存在这种因待测饲料比例而放大误差的问题。为了进一步分析2种方法中内源性干扰的大小，本试验采用Pesti等［12］分析强饲排空法中代谢能值变异来源的方法，对脂肪TME值的方差按下列公式进行推算。

套算法:

式中，GF:摄入饲料的克数;GE:饲料的总能;EE:排泄物能值;t:测定鸭;f:绝食鸭;TME淀粉×淀粉比例是常数，方差为0，GE假定为常数，方差为0。由于摄食组与绝食组的样品相互独立，所以其协方差为0，那么上式变为:

消化率计算法:

式中，GE油:油脂的能值;EN:排泄物油脂的克数;t:测定鸭;f:绝食鸭;i:饲粮。因为摄食与绝食鸭的样品相互独立，所以其协方差为0，那么上式变为:

根据上述公式，得出4个批次的内源性粪能排泄量引起脂肪TME值的变异系数均比内源性脂肪排泄量引起脂肪TME值的变异系数高。内源性粪能排泄量引起脂肪TME值的变异系数为11.39%;内源性脂肪排泄量引起脂肪TME值的变异系数为1.43%。这表明，在脂肪TME值的测定中，消化率法中内源性干扰相对较小。

3.2 套算法与消化率计算法在测定脂肪TME值上的差异

在排空强饲法中，根据绝食组估测内源性排泄量，实质上是将内源性排泄量的变异固定。因此，这种计算中代谢能值的变异主要来源于测试组重复间排泄物的变异。而本试验中，套算法因饲粮脂肪的比例约为4%，基础饲粮的代谢能值为常数，因此在计算中内源排泄物引起的变异被放大了25倍，从而出现试验中4个重复间套算法计算的脂肪TME最大值超过了自身的总能值，Cullen 等［13］和 Gomen 等［14］也得出了同样的结论。而脂肪TME最低值却很低，变异系数平均达到了22.39%。由此可见，套算法不适于这种在试验饲粮中含量比较低的脂肪TME值的测定。而消化率计算法中，因采用的是全进全出的计算方法，排除了重复间变异被放大的情况。本试验中该方法测定的油脂TME值比较稳定:玉米油为34.39～36.89 MJ/kg、豆油为 32.47 ～ 34.94 M J/kg、猪油为 32.24 ～36.85 MJ/kg，平均变异系数为4.44%。此外该方法还消除了因油脂和基础饲粮之间互作而产生的混淆。尽管该方法中食入的脂肪与排泄物中脂肪具有不同的总能值，但考虑到饲粮中3种脂肪的真消化率平均达到了90%，排泄物中脂肪的能值与饲粮中脂肪能值的差值引起脂肪的TME值的误差在1%以内，大大低于动物试验本身的误差。

3.3 饲粮本底条件对脂肪代谢能值的影响

许多研究表明，同一脂肪与不同的基础饲粮混合其代谢能值不同，如 Sibbald［15］试验结果表明，玉米－豆粕型饲粮与小麦－豆粕型饲粮条件下牛油的代谢能值差别较大。提高饲粮的蛋白质水平，油脂代谢能值也相应的增加，但饲粮蛋白质水平与脂肪的TME值之间并没有稳定的必然关系［16］。纵观现有文献报道，不同饲粮背景下油脂代谢能值的差异一方面与测试方法有关，另一方面添加油脂可能引起了饲粮中其他养分消化率的改变。在本试验中，通过消化率计算法测定2种饲粮条件下由玉米油+大豆油组成的混合油脂的TME值无统计性差异，但玉米油+大豆油+猪油组成的混合油的TME值在2种饲粮背景下却有显著性差异，这表明在消化率计算法中，饲粮背景条件对部分油脂的代谢能值也是有影响，然而导致这种差异的原因仍有待进一步研究。

4 结论

①消化率计算法测定鸭饲粮脂肪的代谢能值比套算法受内源性干扰更少，重复性更高。

②消化率计算法测定油脂的变异系数及重复内最大值、最小值和极差均显著低于套算法。

③在不同饲粮背景条件下，不同来源脂肪的代谢能值受到饲粮的影响程度不同。

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