糠麸糟渣、饼粕类饲料猪有效能预测模型的研究

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1、四川农业大学硕士学位论文糠麸糟渣、饼粕类饲料猪有效能预测模型的研究姓名：何英申请学位级别：硕士专业：动物营养与饲料科学指导教师：王康宁20040601缩写词和习惯用语1．ADE：表观消化能2．ADF；酸性洗涤纤维3．ADL；酸性洗涤木质素4．AME：表观代谢能5．Ash；粗灰分6．BE：有效能7．CF：羊lI纤维8．cP：{4l蛋白9．Cw：酶法测得的细胞壁lO．I)Ce：能齄消化率11．DE：消化能12．EE：粗脂肪13．GE：总能沪43482tiemi：半纤维素ME：代谢能NDF：中性洗涤纤维NFE：无氮浸出物NE：净能酽：相关指

2、数RSD：剩余标准差SC}tO；可溶性碳水化台物St：淀粉Su：可溶性总糖TDN：可消化总养分WICW：水不溶性细胞壁M场m"地坞加趴拢船弘孙摘要本试验选用体重相近(始重40±2kg)的健康去势杂交公猪(杜长大)15头，采用3个5×5拉丁方设计，以顶替法测定洗米糠、米糠翱、统糠、啤酒糟、白酒糟、DDGS、小麦麸七种糠麸糟渣类饲料及菜籽粕、棉籽粕、芝麻粕、花生粕、葵花籽粕、豆粕六种饼粕类饲料的表观消化能和表观代谢能。被测饲料按不同的替代比例(15％-30％)替代基础饲粮配制成试验饲粮。测定饲粮、饲料的DM、ADF、NDF、CP、CF、E

3、E、GE、Ash、sL、su含量，计算山Ilemi、NFE和SCIlO。采用SPSSIO．o统计软件对数据进行线性回归分析，探讨了这些指标与实测值DE、ME的回归关系，建立了这两类饲料DE、ME的预测模型．探讨了其应用效果和范围。并将本试验所得ME值和有关营养成分代入NRC(1998)推荐的预测眦的公式，比较了试验饲料的NE值。结果表明：饲料分类建立糠麸糟渣和饼粕类饲料的预测DF．模型优于卅i分类所建模型；糠麸糟渣类饲料的DE预测模型，ADF是最佳主效因子，睫是最佳第二预测因子：而饼粕类饲料NDF是最佳主效因子，cP是最佳第二因子。用

4、DE经c})矫正的预测ME模型优于直接用饲料化学成分建立的模型。本试验12种饲料ME转化为NE的效率为34％至74％。综合考虑各种因素，本试验的最佳一元、二元预测DE模型及预测ME模型如下；糠麸糟渣类：(1)阢(M．]／kg)16，4570．178“ADF似=O．766RS[)-2．3254P：O．01)(2)DE(MJ／kg)-12．809—0136+ADF+O．371。叭(R2=O．925RSD=I．3219P：O．006)(3)ME(M。]／kg)-0．06598_{O．965“DE一0．00506CP(R2=1．00RSD=O

5、．007184P=O．000)饼粕类：(1)DF．(MJ／kg)=21，782—0．336+NDF(R2=O。829RSD=I。3080P=O。012)(2)DE(MJ／kg)=11．206+0．252+cP一0．525”ADF(昨0．970RSD=0．5501P：O，005)(3)ME(Mj／kg)一0．901}1．058”DE一0．0214CP(1{2=O．985RSD=O．4025P=O．002)关键词：猪有效能分类预测模型1、前言在养猪生产中饲料成本占的比重最大，其中主要是能量部分。因此，饲料有效能值(Bioavai1bleE

6、nergy．简称BE)的汗定历米是饲料营养价值评定中一个极其重要的内容．寻找快速、简便、实用的评定饲料有效能的方法一直是营养学及营养学家追求的目标。特别是我国糠麸糟渣类饲料和植物蛋白饲料品种多，其化学成分受加工工艺、产地、收获季节等因素的影响，变异较大，与国外同类产品同名也不一定同质，如套用国外资料误差较大。此外，一些饲料特别是新开发的饲料资源还缺乏BE的资料。因此，建立快速、准确评定其BE的方法，对完善我国饲料数据库、提高配合饲料质量和饲料利用效率具有重要意义。用饲料化学成分预测B￡始于三十年代，1967年，VanSoest和Win

7、e提出了NDF、ADF的纤维分析方案后，小少学者在用cI、结合其它化学成分预测饲料有效能的基础上，在预测模型中引入NDF和ADF，至今已有了大量研究(C．A．Morgan。t982；1984；1987；Noblet等，1993；1994；Zhang等，1994)。但是所建立的预测方程几乎都是针对所有配合饲料及原料，对分类建立预测饲料BE模型也作了一些尝试(Morgan，1975；King和Taverner，1975；左绍群，1983；张子仪．1981)，但对引入NDF和ADF分类预测BE的研究较少。我国养猪生产使用大量加工副产物及青绿

8、饲料，在分类建立预测BE模型中引入NDF和ADF对提高预测模型的准确性可能具有优势。宋代军(2000)在禽类上对谷物、糠麸糟渣乖l饼糊类饲料进行了研究，证明分类建立预测BE模型优于不分类的模型。但在猪方面，李明元(200