生長豬白酒糟消化能和代謝能的評定及預測模型的建立

董文軒 ，王秋云，鮑洪星，謝正軍，王德根，朱正鵬，車東升，劉 嶺，王軍軍，張 帥*

（1.中國農業大學動物科學技術學院，動物營養學國家重點實驗室，農業農村部飼料工業中心，北京 100193；2.雙胞胎（集團）股份有限公司，江西南昌 330096；3.四川特驅農牧科技集團有限公司，四川成都 610207；4.吉林農業大學動物科學技術學院，吉林長春 130118）

白酒糟是白酒生產的副產品，以高粱、玉米、大麥、小麥和大米等谷物作為底物發酵而成，在同種蛋白質飼料中價格占優勢，因此越來越多地應用到豬飼料中[1]。筆者調查得知，2019 年中國白酒年產量大約為800 萬t，白酒與白酒糟產量的平均比值為1:3，因此推算全國白酒糟產量可達2 000 萬t 以上，白酒糟在飼料生產中的應用潛力巨大。白酒糟的化學成分和營養價值受配方、加工工藝、發酵底物、發酵條件、干燥溫度和分析方法等多種因素影響[2-3]。研究表明，纖維組分含量是玉米干酒精糟及其可溶物在生長豬上消化能（DE）和代謝能（ME）的關鍵預測因子，但是白酒糟DE 和ME 的關鍵預測因子及預測模型還有待進一步研究[4-5]。目前，白酒糟的營養價值未在《中國飼料成分及營養價值表》（2019 年 第30 版，http://www.chinafeeddata.org.cn/）中記錄。因此，準確評定白酒糟的DE 和ME 對保證其在飼料配方中的精準利用具有重要意義。

本研究旨在分析12 個白酒糟樣品的化學組成，測定其對生長豬的DE 和ME，并基于白酒糟的化學組成建立其生長豬DE 和ME 的預測模型，為白酒糟在生長豬上的合理利用提供基礎數據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料 白酒糟樣品采集于我國江西、貴州、山東、四川、遼寧、河北、河南、山西和安徽9 個省份，具體加工信息見表1。

1.2 試驗動物與飼養管理 試驗選取78 頭健康且遺傳背景相近、初始體重為（52.1±3.6）kg 的杜×長×大三元雜交去勢公豬進行消化代謝試驗。試驗豬分別放置于代謝籠（1.4 m×0.7 m×0.6 m）中，單籠飼喂，自由飲水。試驗期間每天按照其初始體重4%的飼喂量進行飼喂，于每天08:30 和15:30 等量飼喂。動物試驗在農業農村部飼料工業中心豐寧動物試驗基地（承德九運農牧有限公司院士工作站，河北承德）進行，試驗按照農業農村部飼料效價與安全監督檢驗測試中心（北京）的豬飼料營養價值評價技術規程進行操作。

表1 白酒糟樣品及加工信息

1.3 試驗設計與試驗日糧 采用完全隨機試驗設計，將78 頭豬按照平均體重相近的原則隨機分配到13 個試驗日糧處理中，每個處理6 個重復，每個重復1 頭豬。13個試驗日糧包括1 個玉米-豆粕型基礎日糧和12 個分別替代30% 基礎日糧供能組分的白酒糟日糧。試驗日糧組成見表2。

試驗期共19 d：在正式試驗前試驗豬先于代謝籠中適應7 d，飼喂普通的生長豬全價日糧；正試期12 d，飼喂試驗日糧，前7 d 為預試期，后5 d 為糞尿收集期。

表2 試驗日糧組成（飼喂基礎） %

1.4 樣品制備與分析

1.4.1 樣品的制備 原料和日糧樣品粉碎后過40 目篩，保存在-20℃冷庫待測。將每頭豬在糞尿收集期內排出的全部糞便分別收集于塑料袋中，放置于-20℃冷庫內保存。糞尿收集期結束后，將收集到的糞便樣品稱重后混勻，取300 g 混勻的糞便樣品放置于65℃烘箱中烘干72 h，稱重記錄初水分含量并回潮24 h 至恒重，粉碎過40 目篩，裝袋待測。在糞尿收集期內同時準確收集各試驗豬全天所排尿液，稱量并記錄總體積。收集桶每天加入50 mL 6 mol/L HCl 固氮，混合均勻，紗布過濾后，取總尿樣的10%保存在-20℃冷庫待測。

1.4.2 樣品的分析 測定12 個白酒糟原料樣品的總能（GE）、干物質（DM）、粗灰分（Ash）、粗蛋白質（CP）、粗脂肪（EE）、粗纖維（CF）、中性洗滌纖維（NDF）、酸性洗滌纖維（ADF）和半纖維素（HC）含量。測定13種試驗日糧、糞樣和尿樣的GE。測定方法參照張麗英《飼料分析及飼料質量檢測技術》（第3 版）[6]。

1.5 消化能和代謝能計算 采用套算法計算白酒糟的DE 和ME，其計算方法參照計成[7]的公式：

其中，29.23% 為待測原料占試驗日糧的比例，97.42%為基礎日糧中供能部分占基礎日糧的比例，68.19% 為基礎日糧供能部分在試驗日糧中的比例。

1.6 統計分析 采用SAS 9.2 統計分析軟件，數據先用UNIVARITE 程序進行正態性檢驗和異常值檢測，然后用GLM 模型對數據進行單因素方差分析。每1頭豬作為1 個試驗單元，試驗日糧作為固定效應，用LSMEANS 語句計算均值，差異顯著時用Tukey 法進行多重比較。采用CORR 程序進行白酒糟原料的DE、ME、GE、Ash、CP、EE、CF、NDF、ADF 和HC 的相關性分析。用REG 程序中的Stepwise Regression 來建立DE 和ME 的預測方程，決定系數（R2）、均方根誤差（RMSE）和P值作為評估最適預測方程的指標。R2最大、RMSE 最小的方程為最適方程。P＜0.05 為差異顯著，P＜0.01 為差異極顯著。

2 結果

2.1 白酒糟的營養成分組成 由表3 可以看出，12 個白酒糟樣品的化學組成變異較大。飼喂基礎下，12 個白酒糟樣品的DM 含量平均為93.33%（91.97%～95.13%），GE 含量平均為17.74 MJ/kg（15.27～19.52 MJ/kg），CP含量平均為18.93%（13.41%～26.08%），EE 含量平均為4.00%（0.95%～5.37%），Ash 含量平均為11.22%（7.63%～18.69%），CF 含量平均為24.04%（16.16%～30.20%），NDF 含量平均為55.77%（50.71%～62.29%），ADF 含量平均為39.54%（31.70%～48.62%），HC 含量平均為16.23%（12.25%～19.21%）。

2.2 白酒糟的DE 和ME 值 由表4 可知，飼喂基礎下，12 個白酒糟樣品的DE 和ME 差異顯著，其中2 號樣品的DE（8.81 MJ/kg）和ME（8.15 MJ/kg）值最高（P＜0.01）；4 號樣品 的DE（3.79 MJ/kg） 和ME（3.54 MJ/kg）值最低（P＜0.01）。

2.3 基于化學組分的白酒糟有效能值預測模型的建立由表5 可以看出，白酒糟的DE 與GE、CP 和EE（r=0.74、0.54、0.59，P＜0.01）呈正相關，與Ash、NDF、ADF和HC（r=-0.85、-0.77、-0.56、-0.49，P＜0.01） 呈 負相 關；ME 與GE、CP 和EE（r=0.65、0.43、0.53，P＜0.01）呈極顯著正相關，與Ash、NDF、ADF 和HC（r=-0.79、-0.68、-0.49、-0.42，P＜0.01）呈負相關。

由表6 可以看出，飼喂基礎下，白酒槽DE 的最佳預測方程：DE（MJ/kg）=38.46－0.63×Ash－0.11×CF－1.14×GE－0.03×NDF（R2=0.81），ME 的最佳預測方程：ME（MJ/kg）=41.86－0.75×Ash－1.51×GE+0.20×EE－0.05×CF（R2=0.74），其中GE 的表示單位為MJ/kg，其余化學組分的表示單位為%。

表3 12 個白酒糟樣品的化學成分分析（飼喂基礎）

表4 白酒糟樣品的DE 和ME 值（飼喂基礎）

3 討 論

為了建立白酒糟DE 和ME 的預測方程，本研究收集了12 個不同來源的白酒糟樣品。與玉米干酒精糟及其可溶物相比，白酒糟中CP、GE 和EE 含量較低，Ash 和纖維組分含量較高[4,8]。這是因為白酒糟的發酵底物中添加了高粱和米糠等，其纖維含量高于玉米。本研究中4 號白酒糟樣品的底物沒有脫殼，因此樣品的Ash、NDF、ADF 和HC 等組分含量最高，6 號白酒糟樣品的EE 含量最低，這可能與清香型白酒的釀酒工藝有關。與其他釀酒加工副產物一致，白酒糟樣品的化學組分差異較大導致其DE 和ME 差異較大[4-5]。纖維會降低日糧中脂肪和能量的利用效率，脂肪含量增加會降低食糜的流速，使食糜更加充分地與前腸道的消化酶和后腸道的微生物接觸，從而促進營養物質的消化[5,9-10]。4 號白酒糟樣品的GE 和EE 含量較低，而纖維含量高于其他白酒糟樣品，因此其DE 和ME 為12 個白酒糟樣品中最低的。

表6 基于逐步回歸法的白酒糟對生長豬的DE 和ME 預測方程

本研究中12 個白酒糟樣品的DE 和ME 隨著其化學組分的變化而差異顯著，變化幅度分別為5.02 和4.61 MJ/kg，在設計日糧配方時使用原料DE 或ME 的平均值會產生較大誤差。因此，需要動態預測方程來準確預測不同白酒糟樣品的DE 和ME。相關性分析的結果與之前的報道吻合，即原料的DE 和ME 與其纖維組分（CF、NDF、ADF 和HC 等）的含量呈負相關[5,10-11]。脂類完全氧化可以釋放更多熱量，蛋白質和氨基酸參與體內多種重要的生化反應，其含量和組成影響動物的消化代謝，因此原料的DE 和ME 與其GE、CP 和EE 含量呈正相關[10]。此外，Ash 含量與原料GE、DE 和ME 均呈顯著負相關，這可能是因為Ash 與原料中有機物質含量呈負相關[10]。

隨著原料營養價值評價數據的積累，有大量關于生長豬原料有效能預測方程的報道，通過預測方程獲得原料的有效能值具有方便、快速和且成本低的優點[12]。然而，這些預測方程更適合于配合飼料而不是單一的飼料原料，因此應該針對不同的飼料原料分別建立預測方程[12]。本研究中Ash 含量為白酒糟DE 和ME 預測方程中的最佳預測因子，然而李云萍[13]在早期的白酒糟營養價值評定中將纖維組分（CF、NDF 和ADF）作為主要預測因子構建白酒糟DE 的預測方程。雖然將多種纖維組分作為預測因子納入到預測方程中提高了方程的決定系數R2，但是由于CF、NDF 和ADF 在成分上的重疊，會導致預測方程的共線性，而影響方程的準確性；此外，李云萍[13]的研究并未建立白酒糟ME 的預測方程，而且其動物試驗并非在同一時期完成，這可能會影響其所建立方程的實際應用效果。另外，考慮到預測方程應用的方便性及預測因子的可獲得性，本研究沒有將有機物質、無氮浸出物和淀粉等作為預測因子納入到所建立的預測方程中。基于以上原因，本研究得出的預測模型將會在白酒糟有效能值的實際評定中發揮更大的作用。

4 結 論

飼喂基礎下，本研究中12 個干酒糟樣品的DE 為3.79～8.81 MJ/kg，ME 為3.54～8.15 MJ/kg。干酒槽DE的最佳預測方程為DE（MJ/kg）=38.46－0.63×Ash－0.11×CF－1.14×GE－0.03×NDF（R2=0.81），ME 的最佳預測方程為ME（MJ/kg）=41.86－0.75×Ash－1.51×GE+0.20×EE－0.05×CF（R2=0.74）。在白酒糟的常規成分中，Ash 為DE 和ME 的最佳預測因子。