利用化学组成预测肉鸡复合饲料营养消化率方程的验证研究

为解决饲料营养价值评估难题，研究人员验证预测方程，发现部分方程有准确性问题，为后续研究奠基。

　　在现代家禽养殖中，精准掌握饲料的营养价值，对于实现可持续家禽生产至关重要。就好比厨师要做出美味又营养的菜肴，必须清楚食材的特性一样，养殖户和饲料研发者也急需准确了解饲料的各种营养信息，这样才能科学地喂养家禽，提高养殖效益，减少资源浪费。

目前评估饲料营养价值的方法多种多样，像化学分析、参考表格数据、运用预测方程、采用近红外反射光谱技术，还有进行体内（in vivo）和体外（in vitro）消化实验等。其中，体内实验虽然是确定营养物质利用率最准确的方法，但它就像一场耗时耗力又费钱的 “持久战”，不仅成本高昂，而且需要耗费大量时间，这对于追求高效生产的家禽养殖业来说，实在有些 “负担不起”。于是，预测方程凭借其快速、经济的优势，逐渐受到动物饲料行业的青睐，成为了众多从业者眼中的 “香饽饽”。

不过，预测方程也并非完美无缺。以往有不少研究提出了各种预测方程，用于估算饲料或日粮的能量值、氨基酸和蛋白质的消化率等。但这些方程在实际应用中却存在一些 “隐患”。一方面，很多方程在验证环节做得不够完善，有的甚至对如何验证方程的信息介绍非常有限，这就好比给方程的准确性蒙上了一层 “神秘面纱”，让人难以完全信任。另一方面，方程的变量选择也很关键，理想情况下，变量应来自简单常规的分析，这样才能降低成本和时间，但在实际操作中，要做到这一点并不容易。

为了给这些预测方程的准确性 “验明正身”，来自国外（文中第一作者单位为国外相关机构）的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们的研究成果发表在《Animal Feed Science and Technology》上。该研究聚焦于利用饲料的化学组成来预测肉鸡复合饲料中营养物质的表观回肠消化率（Coefficient of Apparent Ileal Digestibility，CAID）和回肠可消化含量（Ileal Digestible Content，IDC）的方程验证。

在研究过程中，研究人员运用了多种技术方法。首先是实验设计，他们精心配制了 20 种肉鸡生长阶段的日粮，这些日粮涵盖了广泛的化学组成，并且使用了商业家禽饲料中常见的成分，以此来模拟实际生产中的饲料情况。接着，选用 600 只一日龄的雄性 Ross 308 肉鸡进行动物实验，按照严格的实验流程和动物伦理准则进行饲养和管理。在数据测定方面，通过化学分析测定饲料和排泄物等样本中的各种营养成分，包括干物质（DM）、粗蛋白（CP）、粗脂肪、淀粉等；采用特定公式计算 AME、CAID 和 IDC 等关键指标；运用统计分析方法，如计算决定系数（R2）、预测均方根误差（RMSEp）、一致性相关系数（CCC）和平均偏差（MB）等，来评估预测方程的性能。

研究结果如下：

• 饲料的化学组成：20 种日粮的营养成分差异较大，粗蛋白含量在 192 - 291g/kg，总能（GE）在 18.2 - 19.3MJ/kg，粗脂肪、淀粉、钙（Ca）、磷（P）等含量也各有不同。而且，日粮中粗脂肪含量高的，其颗粒耐久性指数（PDI）较低，这表明饲料的营养组成会影响其物理性质。
• 相关性分析：GE 与粗脂肪呈正相关，与氮（N）呈负相关；淀粉与 N 呈负相关，粗脂肪与 N 也呈负相关。这些相关性揭示了不同营养成分之间的内在联系，对于理解饲料的营养特性具有重要意义。
• CAID 和 IDC 的营养成分：N、GE、Ca、P 和 DM 的 CAID 变化范围较大，分别在 0.75 - 0.83、0.64 - 0.77、0.11 - 0.53、0.36 - 0.62 和 0.57 - 0.72 之间；粗脂肪和淀粉的消化率较高，而粗纤维（CF）的消化率最低，平均仅为 14%。不同日粮的 IDC 也有明显差异，反映了不同饲料的营养可利用程度不同。
• 预测方程的验证：预测 P、能量和 DM 的 CAID 的方程具有较高的 CCC 值，说明这些方程在预测这些指标时具有较好的一致性；但预测 N、粗脂肪和淀粉的 CAID 的方程表现较差，R2 较低，RMSEp 较高。相比之下，预测 IDC 的方程与观察值的一致性较好，但大部分方程存在系统低估或高估的情况。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出，虽然使用预测方程来估计 CAID 和 IDC 具有一定优势，能够避免体内和体外方法的一些弊端，但从本次验证结果来看，目前的方程还存在一些问题。部分方程的 R2 较低，意味着它们无法充分解释数据的变异性，只能作为一般性的参考。而且，方程的准确性受到多种因素的影响，如样本量不足、回归变量之间的多重共线性、变量选择和计算方法等。此外，训练数据的组成范围也可能对 CAID 值产生偏差。不过，本次研究也为后续的研究指明了方向。研究人员可以通过纳入更多的变量，如个体纤维组分、非淀粉多糖（NSP）、氨基酸和淀粉成分等，来进一步优化预测方程，提高其准确性。同时，在选择变量时，还需要综合考虑分析成本等因素。

总的来说，这项研究对基于饲料化学组成预测肉鸡复合饲料营养消化率的方程进行了全面验证，虽然发现目前的方程存在一些准确性问题，但也为后续的研究和改进提供了重要的基础和方向，有望推动家禽饲料营养价值评估技术的进一步发展，为家禽养殖业的可持续发展提供更有力的支持。