不同比例豆粕組合的營養價值及肉仔雞代謝能預測模型的建立

江秋雨 武 威 咼于明 班志彬,2 張炳坤*

(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，北京 100193；2.吉林省農業科學院，長春 130000)

豆粕(soybean meal,SBM)是大豆經過浸提或預壓浸提制油工藝生產的副產物，占畜禽蛋白質飼料原料用量的67%左右，其以粗蛋白質(crude protein，CP)含量高、氨基酸組成平衡、較高的生物學效價等特性成為植物性蛋白質飼料的主要來源[1]。原料產地、壓榨方法和貯存方式的不同使得豆粕的營養成分和能值存在較大的差異，這造成動物從豆粕中獲得的能量和養分不同[2]，從而給預測飼糧能量和制定飼糧配方帶來困難。因此確定不同豆粕飼料原料在家禽上的能量利用對于評估豆粕原料的營養和經濟價值非常重要。

相對于碳水化合物(carbohydrate,CHO)的利用率，CHO、脂肪和蛋白質的能量利用率分別為100%、113%和78%[3]。豆粕經過浸提制油的工藝后，脂肪含量很低。CHO是動物機體主要的供能物質，其能量利用效率與化學結構和含量有關，根據其聚合度的不同可分為單糖、低聚糖和多糖。單糖包括葡萄糖、甘露糖、半乳糖和阿拉伯糖等，其不需要內源酶的消化，可以直接被動物機體吸收利用[4]；低聚糖包括蔗糖和乳糖等二糖，可以直接被腸黏膜內的酶水解吸收，消化率和能量利用率高，而功能性低聚糖包括棉子糖、水蘇糖和低聚果糖等，由于體內缺乏相應的內源酶，不能被動物完全消化利用[5]。所以分析豆粕中CHO的結構和含量對于評定豆粕代謝能和在動物中的能量利用至關重要。

目前國內外豆粕生產企業采用的豆粕加工工藝逐漸趨同，將豆粕和豆皮按照一定比例混合，配制成工業標準的帶皮豆粕，使得豆粕原料在蛋白質水平上同質化程度嚴重。因此本文通過配制人工豆粕(synthesized soybean meal,SSBM)測定其代謝能，以便為家禽生產提供數據。近年來也有不少的研究測定豆粕的代謝能，但針對豆粕營養價值評估和預測的研究多集中在常規營養成分上[6-7]。本文結合人工豆粕的CHO組成對營養代謝利用進行分析和評定，為評估豆粕原料品質，提高飼料的能量利用率提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗飼糧

本試驗選用不同CP含量的豆粕1(43.97%CP)、豆粕2(47.64%CP)和豆粕3(47.58%CP)及大豆皮原料，根據豆粕原料與豆皮的不同混合比例模擬配制6種人工豆粕(SSBM1～SSMB6)，使得6種人工豆粕CP含量梯度增加，涵蓋生產用豆粕的CP含量范圍。非試驗期飼糧來源于新希望飼料有限公司。采用6種人工豆粕作為唯一蛋白質來源配制20%CP含量的半純合顆粒飼糧，半純合飼糧組成見表1。

表1 半純合飼糧組成(風干基礎)

1.2 試驗動物與試驗設計

試驗選用1日齡愛拔益加(AA)雄性肉仔雞，于10日齡按照體重均勻的原則挑選1 008只雞，隨機分為7個組，每組8個重復，每個重復18只雞。其中6個組分別飼喂6種人工豆粕配制的半純合飼糧；饑餓組用于內源代謝能測定。經過3 d的飼糧適應期后禁食24 h，于14日齡開始飼喂和收集排泄物，飼喂48 h后再次禁食，繼續收集24 h糞尿，共收集72 h糞尿，每24 h收集1次。糞尿收集時小心去除羽毛和皮屑等雜物，噴灑少許10%稀鹽酸后置于-20 ℃冰箱保存。將3 d收集的排泄物混勻后于65 ℃烘干72 h，回潮稱重，粉碎過篩待測。

1.3 檢測方法

按照國家標準方法測定干物質(dry matter,DM)(GB/T 6435—2006)、CP(GB/T 6432—1994)、粗脂肪(ether extract，EE)(GB/T 6433—2006)、粗灰分(Ash)(GB/T 6438—2007)含量；利用ANKOM-2000i型全自動纖維分析儀檢測粗纖維(crude fibre，CF)、中性洗滌纖維(neutral detergent fiber,NDF)和酸性洗滌纖維(acid detergent fiber,ADF)含量；利用PARR-6400型氧彈式量熱儀測定原料總能(gross energy，GE)；采用凱氏定氮儀測定堿溶蛋白質和總蛋白質含量，計算得到蛋白質溶解度(protein solubility,PS)；使用Dionex ICS-3000型離子色譜儀定性和定量測定部分單糖、二糖及低聚糖含量，利用康奈爾凈碳水化合物-蛋白質體系(Connell net carbohydrate and protein system,CNCPS)對CHO和非纖維性碳水化合物(non-fibrous carbohydrate,NFC)含量進行計算[8]，計算公式如下：

CHO(%)=100-CP-EE-Ash；
NFC(%)=CHO-NDF。

1.4 計算公式

養分表觀消化率(%)=100×(養分攝入量-
養分排泄量)/養分攝入量。

飼糧表觀代謝能(AME)、氮校正表觀代謝能(AMEn)、真代謝能(TME)和氮校正表觀代謝能(TMEn)根據以下的計算公式[9]進行計算。

飼糧AME(MJ/kg)=(耗料量×飼糧GE-
排泄量×排泄物GE)/耗料量；
飼糧TME(MJ/kg)=飼糧AME+(饑餓組
排泄量×排泄物GE)；
飼糧AMEn(MJ/kg)=飼糧AME-RN1×34.39；
飼糧TMEn(MJ/kg)=飼糧TME-RN2×34.39。

式中：RN1=攝入氮-排出氮；RN2=攝入氮-排出氮+內源氮；34.39(kJ/g)為沉積每克氮的校正因子。

人工豆粕AME和TME計算公式如下：

豆粕AME(MJ/kg)=[飼糧AME-
(葡萄糖AME×X)]/Y;
豆粕TME(MJ/kg)=[飼糧TME-(葡萄糖
AME×X)]/Y。

式中：X為葡萄糖在飼糧中的占比(%)；Y為待測豆粕在飼糧中的占比(%)；葡萄糖AME=12.89 MJ/kg。

以上結果均在DM基礎上計算。

1.5 數據統計分析

不同人工豆粕飼糧處理數據采用SPSS 21.0統計軟件進行單因素方差分析(one-way ANOVA)，采用Duncan氏法對差異顯著數據進行多重比較，試驗結果以平均值和標準差表示，P<0.05表示差異顯著，P<0.01表示差異極顯著。對人工豆粕的常規營養成分、抗營養成分與肉雞代謝能進行相關分析，逐步回歸建立預測方程，以決定系數(R2)和P值(P<0.05)選擇最佳回歸預測方程。

2 結果與分析

2.1 人工豆粕的特性

2.1.1 人工豆粕的常規營養成分

由表2可知，人工豆粕中DM、EE、CP、CF、NDF、ADF和Ash含量以及GE平均值分別為90.27%、2.18%、50.32%、6.14%、11.79%、6.93%、6.80%和19.38 MJ/kg。其中，常規營養成分EE、CF、NDF和ADF含量的變異系數較大，分別為24.65%、42.57%、33.86%和45.09%，而DM、CP和Ash含量、GE以及PS的變異系數相對比較穩定。

表2 人工豆粕的常規營養成分(干物質基礎)

2.1.2 人工豆粕的CHO組成

由表3可知，人工豆粕中CHO和NFC含量平均值分別為30.97%和19.18%。其中，蔗糖、棉子糖和水蘇糖含量平均值分別為49.86、12.88和42.79 g/kg；人工豆粕中單糖成分包括葡萄糖(Glc)、半乳糖(Gal)和甘露糖(Man)含量變異較大，變異系數分別為30.17%、36.52%和48.65%。

表3 人工豆粕的CHO組成(干物質基礎)

2.1.3 人工豆粕營養成分含量間的相關性分析

由表4可知，人工豆粕中DM與NFC含量存在顯著正相關性(P<0.05)，EE與Ash含量存在顯著負相關性(P<0.05)；CP與ADF含量呈極顯著負相關(P<0.01)，與CF、NDF和CHO含量呈顯著負相關(P<0.05)；CF、NDF和ADF含量之間存在極顯著正相關性(P<0.01)，NFC、蔗糖和水蘇糖含量與纖維指標CF、ADF和NDF含量存在顯著負相關性(P<0.05)；棉子糖含量與DM和EE含量呈顯著正相關(P<0.05)，水蘇糖與蔗糖含量呈極顯著正相關(P<0.01)，與NFC含量呈顯著正相關(P<0.05)。

表4 人工豆粕營養成分含量間的相關性分析

續表4項目 Items干物質DM粗脂肪EE粗蛋白質CP粗纖維CF中性洗滌纖維 NDF酸性洗滌纖維 ADF粗灰分Ash碳水化合物 CHO非纖維性碳水化合物 NFC蔗糖 Sucrose棉子糖 Raffinose水蘇糖 Stachyose酸性洗滌纖維 ADF-0.6040.453-0.918**1.000**1.000**1.000粗灰分 Ash0.523-0.818*0.125-0.182-0.180-0.1911.000碳水化合物 CHO0.2350.023-0.862*0.6190.6190.6230.1891.000非纖維性碳水化合物 NFC0.909*-0.5430.611-0.871*-0.871*-0.869*0.345-0.1541.000蔗糖 Sucrose0.3980.0100.699-0.825*-0.827*-0.819*-0.357-0.5340.7071.000棉子糖 Raffinose0.912*0.842*-0.3580.5930.5850.590-0.712-0.153-0.832*-0.2341.000水蘇糖 Stachyose0.549-0.1740.738-0.896*-0.896*-0.890*-0.183-0.4820.827*0.980**-0.4231.000

2.2 代謝試驗和預測方程的建立

2.2.1 飼糧的養分表觀消化率和代謝能

由表5可知，SSBM6組CP表觀消化率顯著高于其他組(P<0.05)，SSBM2組和SSBM3組CP表觀消化率最低。SSBM1組和SSBM2組GE表觀消化率顯著低于其他組(P<0.05)。SSBM4組、SSBM5組和SSBM6組AME顯著高于SSBM2組和SSBM1組(P<0.05)，與SSBM3組差異不顯著(P>0.05)。SSBM5組AMEn最高，顯著高于SSBM1組和SSBM2組(P<0.05)，SSBM1組AMEn最低，顯著低于除SSBM2組外的其他組(P<0.05)。SSBM1組和SSBM2組TME和TMEn顯著低于其他組(P<0.05)。

表5 不同人工豆粕飼糧對肉雞養分表觀消化率和代謝能的影響

2.2.2 人工豆粕的代謝能

由表6可知，人工豆粕中AME、AMEn、TME和TMEn的平均值分別為11.36、11.17、12.74和12.51MJ/kg，其中SSBM5的AME、AMEn、TME和TMEn在數值上表現出最高，SSBM6次之，SSBM1最低。6種人工豆粕的代謝能變異系數均在5%以下。

表6 人工豆粕在14～16日齡肉雞中的代謝能

2.2.3 人工豆粕肉雞代謝能與營養成分含量相關性分析

由表7可知，人工豆粕中常規營養成分CP、CF、NDF和ADF含量均與肉雞代謝能呈極顯著相關(P<0.01)，其中CP含量與代謝能呈正相關，纖維指標CF、NDF和ADF含量與代謝能呈負相關。代謝能與糖類成分葡萄糖和半乳糖含量呈極顯著負相關(P<0.01)，與乳糖含量呈顯著負相關(P<0.05)，與水蘇糖、甘露糖和NFC含量呈顯著正相關(P<0.05)。

表7 人工豆粕肉雞代謝能與營養成分含量相關性分析

2.2.4 人工豆粕肉雞代謝能預測方程

將人工豆粕的常規營養成分和糖類成分與代謝能逐步回歸建立預測方程，通過R2和P值挑選的最優預測方程見表8，預測方程的R2均高于0.900，P值均小于0.01，初步判斷預測方程比較適宜。由表9可知，通過交叉驗證的方式將文獻中的營養成分含量代入本試驗的預測方程2(AME=9.078-0.123CF+0.060CP)和方程3(AME=2.236+0.187CP-0.120EE)中，驗證預測方程的準確性，相對標準偏差(RSD)值較小，即預測值和實測值較為接近。

表8 人工豆粕肉雞代謝能預測方程

表9 人工豆粕代謝能的交叉驗證

3 討 論

3.1 人工豆粕營養成分分析

在豆粕的實際生產應用中，通常將大豆皮和高蛋白質豆粕混合制成飼料工業標準中常見的43%CP含量的豆粕。之前的研究多通過不同地區的飼料原料建立能值預測方程，而本試驗以CP和CF含量為基準配制人工豆粕，CP含量呈梯度增加且范圍較廣(43%～48%，風干基礎)，而CF、NDF和ADF含量呈梯度降低，達到本試驗預期目的，具有一定代表性，以便為生產豆粕提供代謝能數據和預測方程。

本試驗中，通過測定6種人工豆粕的常規營養成分、CHO含量和PS，從多方面分析不同人工豆粕的營養特性差異，以期為豆粕生產應用提供數據。近年來有不少研究分析了各種豆粕的差異，中國的豆粕CP平均含量(45.08%)要顯著低于巴西(49.08%)、印度(49.51%)、美國(47.31%)和阿根廷(46.71%)，而蔗糖含量卻最高[12]。本試驗中，人工豆粕營養成分含量測定值在NRC(1994)提供參考的數值內變化，其中EE、CF、NDF和ADF含量的變異系數較大。研究表明，將豆皮添加到豆粕中配制的生產豆粕纖維含量提高，可溶性纖維和不可溶性纖維的含量均增加[12]。本試驗中，隨著豆皮添加量的增加，人工豆粕中CP含量降低，CF、NDF和ADF含量升高，CP含量與纖維類指標之間呈現負相關，CF、NDF和ADF含量之間呈極顯著正相關。本試驗測定的人工豆粕中蔗糖和水蘇糖含量與Baker等[13]一致，棉子糖含量與Lopez等[12]測定的值相近，但蔗糖和水蘇糖含量與Lopez等[12]差異較大，這可能是因為豆粕的產地、添加豆皮比例和測定的方法的不同造成的。Hartwig等[14]指出，大豆的CP和蔗糖含量之間存在顯著負相關，而本試驗中人工豆粕的CP含量與蔗糖含量之間呈不顯著正相關，這可能因為豆粕經過浸提油脂等工藝制成，豆粕營養成分與大豆之間存在較大差異。本試驗中的6種人工豆粕的PS在75.89%～81.80%，在適宜范圍之內，說明人工豆粕經過加工沒有加熱過度或者過生，蛋白質和氨基酸含量和質量較好[15]。

Sotak-Peper等[16]試驗表明，不同地區收集的豆粕能量表觀消化率之間沒有顯著差異，而本試驗中SSBM3、SSBM4、SSBM5和SSBM6人工豆粕中的GE表觀消化率顯著高于SSBM1和SSBM2人工豆粕，隨著人工豆粕CP含量的升高，GE和CP表觀消化率有升高的趨勢；與該趨勢不一致的是SSBM1的CP表觀消化率顯著高于SSBM2，這可能是SSBM2中的CP含量高于SSBM1，但CHO含量低于SSBM1，因此蛋白質養分消化率與飼糧營養成分的關系需要綜合分析。

3.2 人工豆粕肉雞代謝能

我國家禽飼料原料的數據庫大多是采用強飼法測定成年公雞得出，強飼法會導致采食量降低和應激，不能真實地反映肉雞的消化代謝情況。而采用替代法估測飼料原料的AME和凈能時，待測原料與基礎飼糧之間存在的拮抗作用會影響原料能值的估測[17]，而且對于玉米-豆粕型基礎飼糧來說，玉米與豆粕之間的組合效應對能值推算存在較大干擾。另外，肉仔雞階段消化系統尚未發育成熟，成年公雞測得的原料能值數據高估了前期肉仔雞的豆粕能值[18]。于是，本試驗采用人工豆粕作為唯一蛋白質來源，采用葡萄糖作為能量補充的方法準確地測定人工豆粕肉雞代謝能并建立預測方程，為前期肉仔雞的豆粕能值提供數據。本試驗的代謝能結果達到了高CP(47%)豆粕的代謝能為10.51～11.32 MJ/kg[2]，6種豆粕的代謝能均略高于中國飼料成分及營養價值表(2016年)中成年公雞對豆粕的代謝能(10.00 MJ/kg)，這可能是豆粕營養成分、測定方法的不同和試驗動物的差異造成的。

飼糧的不同營養成分對代謝能的影響不同。本試驗中，代謝能與CP含量呈極顯著正相關，而與纖維類指標呈極顯著負相關，與EE含量的相關性不顯著。有研究表明，通過添加脂肪從而提高飼糧能值，降低了采食量和提高飼料轉化率[19]，從而降低了畜禽養殖中的飼糧成本[20]。Villamide等[21]研究表明，飼糧纖維含量對代謝能的影響很大，兩者之間呈高度負相關。纖維和AME之間的負相關可能是因為纖維的物理特性會阻礙其他營養物質的消化[22]。本試驗中，隨著CP含量增加，飼糧代謝能AME、AMEn、TME和TMEn顯著提高，而人工豆粕代謝能之間沒有顯著差異，這可能是因為飼糧中補充的葡萄糖逐漸升高，葡萄糖的能量利用率高，導致飼糧能值和人工豆粕能值出現較大差異。

飼料配方對于能量的需求給豆粕這種高蛋白質飼料原料提出了新的挑戰，就是提高能值的供應[23]。脂肪對于能量的利用率高于糖類和蛋白質，而豆粕經過浸提油脂的處理后脂肪的含量非常低，可溶性CHO在非油成分中的占比達到12%，主要是蔗糖、棉子糖和水蘇糖，因此研究糖分含量對于豆粕營養的全面評價和能量利用非常重要。蔗糖是一種易消化的CHO，可以提高飼料的能量含量和適口性[24]，與代謝能呈正相關。水蘇糖和棉子糖作為豆粕飼料的抗營養因子，只能在后腸的微生物發酵利用[25]。本試驗中，棉子糖含量與代謝能呈現負相關，但水蘇糖含量與代謝能呈顯著正相關，這可能因為雖然水蘇糖是抗營養因子，但寡糖作為潛在的益生元物質，在一定情況下消化率并不低[26]，能通過微生物發酵產生短鏈脂肪酸，對胃腸道健康和能量利用有益[2]。本試驗中，人工豆粕的代謝能與葡萄糖和半乳糖含量呈極顯著負相關，這可能是因為人工豆粕中單糖類成分含量較低，分別為276.56和23.32 mg/kg，雖然與人工豆粕代謝能呈負相關，但相關的有效性還有待進一步驗證。

3.3 人工豆粕肉仔雞代謝能預測方程

人們普遍認為測定能值的原料數量越多，越有代表性，得出的結論更有說服力。但是很多情況下，可能由于條件的限制不能收集到足夠數量和具有代表性的豆粕樣品，本試驗中的豆粕數量少，但通過配制人工豆粕營養成分涵蓋范圍廣，建立預測方程對于豆粕生產中的應用更有意義。

原料之間最明顯的差異就是常規營養成分，這些指標檢測較為簡單，是用來預測原料代謝能值最簡便快捷的預測因子。從代謝能和常規營養成分含量相關分析可以看出，CF含量與代謝能的相關系數最高，本試驗CF為代謝能最佳預測因子。通過1個預測因子CF建立的預測方程R2較低，增加因子CP后得到方程2，R2較高(R2=0.982)。Zhang等[27]對菜籽粕建立預測方程，當預測因子從2個增加到3個時，R2從0.59提高到0.67，即預測值更接近實測值。另外，通過CP和EE建立的AME預測方程3效果較好(R2=0.911，P<0.01)。預測方程3(AME=2.236+0.187CP-0.120EE)中的EE預測系數為負值，這是因為豆粕原料含有的成分大部分為CP，CP即作為主要的供能物質，所以能提高有效能值的營養成分EE也會顯示出負的預測系數[28]。方程5～方程7的預測因子為常規營養成分CP和EE，以及蔗糖、棉子糖或水蘇糖的3因子預測方程，預測效果均大于方程3。

為了驗證試驗得到的預測方程的準確性，通過交叉驗證的方法將文獻中的預測因子帶入方程，將方程預測值與文獻中實測值進行比較，可以初步驗證預測方程的有效性。將Liu等[10]的2種豆粕和Barzegar等[11]的1種豆粕的營養成分含量帶入方程2和方程3，預測值和實測值接近，RSD較小，可以判斷得到的預測方程較好。由于現有的文獻中豆粕CHO含量的測定與分析較少，且由于豆粕來源、測定技術的不同導致不同豆粕原料中糖分含量有較大差異，因此通過糖分含量建立的預測方程還有待進一步驗證。

4 結 論

① 6種人工豆粕常規營養成分中CP、EE和CF含量的平均值分別為50.32%、2.18%和6.14%，CHO營養成分中蔗糖、棉子糖和水蘇糖含量平均值分別49.86、12.88和42.79 g/kg。

② 半純合人工豆粕飼糧的AME、AMEn、TME和TMEn平均值分別為11.68、11.48、12.30和12.06 MJ/kg，人工豆粕原料的AME、AMEn、TME和TMEn平均值分別為11.36、11.17、12.74和12.51 MJ/kg。

③ 生長前期(14～16日齡)肉仔雞豆粕的代謝能預測方程為：AME=9.078-0.123CF+0.060CP(R2=0.982，P<0.01)和AME=2.236+0.187CP-0.120EE(R2=0.911,P<0.01)；交叉驗證的效果較好。另外，用蔗糖和常規營養成分建立代謝能預測方程為：AME=4.825+0.121CP+0.019蔗糖-0.229EE(R2=0.970,P<0.01)。