NRC2012 猪营养需要估计模型-中文版(47页)配方师必备!!!.pdf

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1、NRC2012猪的营养需要估计模型猪营养需要估计模型翻译秋红果QQ973293357（自己翻译，毕竟水平有限，不当之处海涵，请参阅专家翻译）引言（NRC，1998）已经很好地确定了不同类别猪的每天的营养需要，这些营养需要受生理状况、生产潜能和环境条件的影响。NRC（1998）给出的三个数学模型对20kg-140kg活体重（BW）的生长育肥猪、妊娠母猪、泌乳母猪的标准回肠可消化氨基酸（SID）、氮（N）、标准全消化道可消化（STTD）磷（P）和总钙（Ca）的需要进行了更新和调整。在模型形成期间，以精确的预测和相关的实践使之易用性、透明化和简单化。表观可消化氨基酸（AID）和表观全消

2、化道可消化磷（ATTD）的需要可以各自由SID和STTDP得出。对于玉米豆粕型日粮，总日粮氨基酸和P的需要同样可以得出。为促进模型的完整性，模型对BW20kg以下猪的维生素和矿物元素（而不仅仅Ca和P）的营养需要进行了经验估计。把常规的饲料配方程序计算出的日粮营养含量和模型得出营养需要的估计进行正确的对比，从而使这些模型趋于完善。从动物整体水平上看，这三种模型给出的营养和能量的生物利用是机械的、动态的、确定性的。这些模型被认为是机械的是因为它们机械地体现了已知的影响营养需要的生物学原理。这些生物学原理在第1章（蛋白）、2章（能量和氨基酸）、6（矿物元素）章做了概述。然而，使用模型

3、进行营养需要估计时，不可避免的含有了一些经验元素和经验实测值。用户可以进行自定义时间段进行每一天的循环计算，累加的动物生产性能（生长、妊娠和泌乳）会自动的呈现出来。一旦自动模拟被执行，用户可以仔细查看每一天的或多天的营养需要。多天的营养需要可以简单地计算为每一天需要的平均值。模型是是固定性的，因为这类家畜的营养需要估计没有明确体现家畜内的变异性。但是，利用已经确立的单个动物的估计，通过调整吸收后的营养利用率，家畜之间的变异性可以在模型中明确地考虑（例如，PomarAcids）,第二章（蛋白质和氨基酸）已做了概述。对于不同种类猪的营养需要的估计，使用模型的用户必须明确不同种类的猪的

4、能量采食和生产性能。对于生长育肥猪和妊娠母猪，已经增加程序使之对能量采食水平产生1NRC2012猪的营养需要估计模型相当简化的预测。输入数据后，模型会产生每日整体沉积的蛋白、沉积的脂肪和BW的变化。对于妊娠母猪，蛋白、脂肪以及孕体和生殖组织的总增重也被考虑在内，而对于泌乳母猪，窝仔重和仔猪平均日增重作为对母乳营养和能量输出的测定。供给试验家畜生产性能的营养需要就产生了。因为估计了动物对能量摄入的响应，所以模型不能直接给出能量的需要量。家畜的响应既是绝对的也是最低限度的，对于次优营养水平的吸收模型没有给出。结果，动物的营养需要经过一段时间营养限制后，可能会受到补偿性生长的影响，没有

5、被估计。与被测动物的生物生产性能相关的营养需要产生在一个相对没有疾病和应激的环境中，并不能反映出成本利益分析。关于疾病困扰和环境条件潜在的影响这方面的营养需要没有考虑，但考虑了热平衡中能量摄取的预测和维持能量需要的估计受环境的影响。根据营养需要估计的每日营养采食量产生最大效益的生产性能和最大的营养利用率可能不同。在模型中，能量的计算单位是“有效”代谢能（ME）。“有效”ME，被描述为ME，用于全文和所有等式。用于典型的玉米豆粕型日粮的“有效”消化能（DE）通过净能（NE）依据固定的换算系数计算而来。这些已经用作典型日粮局部能量效率的估计。这个概念已经在第1章（能量）具体描述。在这

6、三个模型中，可选择输入体组成（如背膘厚）和体重（如，生长育肥猪的生长性能，妊娠期间总体重变化，或者泌乳期间体总重变化）的实测值，来比较和对比预测和实测的值。当实测的值和预测的值类似时，增加了模型预测营养需要的正确性。具体细节在用户指导（模型运算）中，体组成和BW实测的变化会和模型预测进行匹配。本章给出了用数学方法计算营养要。一些等式在第1、2、6章给出，但为了更加完善，在这里也给出。更多的细节的描述、输入和输出、主要部分的打印以及简单的指导都在用户指导（附录A）中给出。2NRC2012猪的营养需要估计模型生长育肥猪模型主要概念表示生长的每天蛋白沉积（Pd）率和脂肪沉积（Ld）率，

7、以更新全部机体蛋白（BP）质量和全部机体脂肪（BL）质量。在模型中Pd用来描述猪的类型（品种和性别）和生长生产性能水平；Pd的表示方法比瘦肉增长率更客观和广泛。空体重（EBW）和BW通过BP和BL预测得到。满足能量需要的能量采食量分为机体功能维持、蛋白沉积和脂肪沉积的需要。因为维持能量需要通过饲喂蛋白日粮后被确定，所以蛋白的能量被认为能量采食的一部分。用作蛋白维持需要的蛋白没有从维持能量需要中扣除。维持能量需要可以从BW和环境温度推测，也可以由用户通过模型计算特别条件下的需要来调