近紅外光譜技術在畜禽飼料營養評定中的研究進展

陳 輝

（華中農業大學農業動物遺傳育種與繁殖教育部重點實驗室；農業農村部豬遺傳育種重點開放實驗室，湖北 武漢 430070）

飼料營養評定是評價飼料品質以及畜禽生產中重要的環節，準確的評定數據對飼料生產以及畜禽生產具有積極意義。畜禽飼料營養評定主要分為飼料（包括原料養分評定和飼料成品品質評定）評定和飼料消化率的預測。傳統測定飼料養分以及飼料養分消化率的預測方法大多耗時耗力，且評定效率低，難以滿足現代飼料企業和畜禽生產企業高效發展的需要。因而開發一種高效準確的快速測定方法具有迫切性和積極意義。近紅外光譜技術（NIR）是一種結合化學計量技術和光譜分析技術的測定技術，NIR技術具有高效無損、低成本且不需要復雜的樣品制備等測定功效，因而被認為是有望取代傳統分析技術的潛力替代分析技術，尤其是隨著近幾年電子計算機等技術的飛速發展，使其在蔬菜品質、肉品質評定、中草藥鑒定等農業領域有著廣泛的應用；同時NIR技術在畜禽飼料營養評定中也表現出了很好的應用潛力。大量的研究表明，NIR技術在飼料原料養分的評定、飼料成品品質的評定、豬的飼料消化率預測、家禽的飼料消化率預測以及反芻動物飼料消化率預測等方面有著廣泛的應用。文章就NIR技術在畜禽飼料營養評定中的應用加以綜述，并分析了其應用原理及策略，提出了其在畜禽飼料營養評定應用的可行性以及優越性，為其在畜禽飼料營養評定中的應用推廣提供理論依據，旨在為飼料生產企業和畜禽生產企業的高效發展提供思路和方向。

1 NIR技術的簡介

1.1 NIR技術的測定原理

紅外光按波長來分主要分為兩種，一種為中紅外和近紅外，在農業領域運用廣泛的就是近紅外分析技術（NIR）；近紅外光本質上屬于電磁波，其波長在780～2526nm間。其測定原理是：NIR通過記錄樣品內部當待測樣品中的OH、-CH、-NH以及-SH等含氫基團的光譜吸收信息，結合化學計量學對樣品進行定性或定量分析；其具體原理是當待測樣品被不同波長的近紅外光照射后，樣品內部的分子會發生能量越級變化，分子內部振動的合頻和倍頻對特定的波長產生近紅外光譜吸收，形成光譜帶，而NIR記錄樣品的光譜信息，實現對待測樣品進行定量或定性分析，得到樣品內部的結構與組成信息。

1.2 NIR技術的分析流程及相關參數

NIR技術的分析一般流程如圖1。主要包括樣品的采集、標準集的制備以及預測模型的建立與優化。在NIR技術分析中，模型的校正方法和選擇非常重要，在NIR分析技術中常見的模型校正方法主要有：1、主成分分析回歸法（PCA）；2、偏最小二乘回歸法（PLS）；3、多元線性回歸法（MLR）；4、神經網絡（ANN）法等校正方法，前二者較為常用。評價NIR分析結果的可靠性和準確性，通常考慮模型的參數有相關系數（R）和決定系數（R2），兩者越接近于1說明模型擬合度越好；除此以外，校正集標準誤差 （RMSEC）、驗證集標準誤差（RMSEP）、校正集標準差（SEE）、驗證集標準差（SEP）以及相對誤差（RPD）也是評定NIR結果準確性的重要參數；在畜禽飼料營養評定中，良好的模型應具有較高的 R、R2以及 RPD， 而 RMSEC和RMECP參數較低，SEC值和SEP值接近時，從而使畜禽飼料營養評定結果更為準確可靠。

圖1 NIR光譜分析的基本流程

2 NIR技術在畜禽飼料評定中的應用

2.1 NIR技術在飼料原料養分評定中的應用

傳統的飼料養分評定方法檢測效率低、耗費時間長，不利于飼料企業快速準確的評定飼料原料的營養價值，進而影響飼料配方的優化；而NIR技術可對原料養分進行高效準確的預測，被多數飼料企業應用于飼料原料養分的評定中。大量的研究表明，NIR技術在原料蛋白質、粗脂肪、粗纖維以及碳水化合物等常規養分的評定中具有廣泛的應用。在飼料原料蛋白質評定方面，納嶸等采用NIR技術對苜蓿中的蛋白質含量作了預測，以改進最小二乘回歸分析為校正模型，結果表明預測模型的相關系數（1-VR）為0.9201，內部和外部的交叉驗證標準誤差分別為0.4335和0.2640，表明NIR預測苜蓿中的蛋白質含量是可行的；也有研究表明，使用NIR技術可快速測定大豆中蛋白質的含量，并有望取代傳統的凱氏定氮法；也可對玉米中蛋白質進行準確的預測以及動物源性飼料原料（蟲粕）中的蛋白質作出準確的預測。在原料粗脂肪含量預測方面，曹小華等使用NIR技術建立了肉骨粉中粗脂肪的預測模型（以偏最小二乘回歸分析法為校正方法），結果發現，模型的決定系數高達0.9261，交叉檢驗的均方根誤差為0.303，外部驗證集的決定系數高于0.94且RPD高于2.5，表明NIR技術可以準確預測肉骨粉中的粗脂肪的含量；NIR技術也可對大豆、米糠粕以及飼草（橡草）中的粗脂肪進行準確的預測。NIR技術在飼料原料粗纖維含量預測中也有著廣泛的應用，據胡世洋報道，NIR技術可對玉米秸稈中的纖維素含量進行快速評定（決定系數在0.8383～0.9187間，絕對偏差在-2%-2%間）；也有研究報道，NIR技術可以準確的預測玉米干酒糟及其可溶物、大豆皮、小麥麩、苜蓿草顆粒、噴漿玉米皮和甜菜粕等植物性原料中粗纖維（NDF和ADF）水平，為飼料企業對植物性原料的快速評定提供了依據。NIR對飼料原料中的碳水化合物含量也可進行預測，李國彰等研究表明，NIR技術可準確評定大麥秸稈中的碳水化合物含量 （驗證決定系數高于0.84）；也有研究報道，NIR技術可對玉米秸稈中的可溶性糖進行實時監測；Hetta等研究表明，NIR技術對玉米中可溶性碳水化合物的評定具有很高的穩健性；這表明NIR技術在原料碳水化合物含量的評定中具有可行性。除上述常規養分評定中，NIR技術還可對苜蓿中的粗灰分含量、糙米的干物質含量、鼓樹中的鐵（Fe）和鉀（K）以及原料中鈣磷含量的預測中均有著較為廣泛的應用。綜上表明，NIR技術可實現對飼料原料多種常規養分進行預測，為飼料企業準確評定原料價值以及開發高效的營養配方提供保障。

2.2 NIR技術在飼料成品評定中的應用

NIR技術可對飼料中的養分、成分、摻假以及均勻度評定等方面進行預測，進而對飼料成品進行綜合評定。在飼料養分評定方面，Modrono等利用手持式近紅外光譜儀對飼料成品中粗蛋白（CP）、粗纖維（CF）以及淀粉等常規養分的快速檢測，經驗證，對于CP的交叉驗證決定系數為0.88-0.99，CF的預測決定系數為0.85-0.88，對于淀粉預測決定系數為0.91，儀器的準確性高達99%；熊羅英發現使用NIR技術可準確預測豬料和膨化料中的水分和粗蛋白質含量（決定系數均在0.9以上，且RPD均大于3）（熊羅英與蔡仁賢等，2015）；有研究表明，NIR技術可預測羊飼料中的干物質（DM）、粗蛋白（CP）以及有機物的消化率（OMD）以及禽飼料中的總磷、植酸磷以及粗蛋白含量；這進一步表明NIR技術在飼料養分預測中的可行性和準確性。在飼料成分檢測方面，Nunez-Sanchez等研究發現，使用NIR技術可預測母羊日糧中的飼料組分（苜蓿、谷物秸稈以及玉米等均能被識別）；類似的研究也表明NIR技術可識別黑麥草、白三葉草樣本和56個含有菊苣、大蕉、白三葉草和紅三葉草的不同組合；可以準確地識別動物源性飼料中肉骨粉中污染的肉骨粉；在飼料安全評定中，NIR技術可以準確識別出飼料中混有的三聚氰胺，有利于飼料安全。飼料摻假是飼料企業以及畜禽生產面臨的一大難題，據Graham等報道，使用NIR技術 （使用PCA模型進行定性分析）可以準確識別出大豆油中混合的礦物油（預測決定系數高達0.99）；除此以外，NIR技術還可鑒別出大豆中蛋白質的摻假；NIR技術的鑒別作用為保證飼料品質提供了保障。NIR技術在飼料混合均勻度的預測中也有廣泛的應用，撖淙武等研究發現，使用NIR技術可以準確預測臥式混合機中飼料混合均勻度，預測結果良好，準確率在85%以上；也有研究表明，使用NIR技術可對添加粉末添加劑的成品混合均勻度進行準確的預測。綜上表明NIR技術在飼料成品的養分、組分、摻假以及均勻度等方面具有著良好的應用前景，表明NIR技術將會被越來越多的飼料生產企業所接受和應用。

3 NIR技術在畜禽的飼料消化率預測中的應用

養分的消化率預測是畜禽營養評定中重要的一個環節，該指標反映了飼料品質以及畜禽機體消化系統本身品質的好壞，傳統的測定方法耗費時間長，且對受試動物以及飼養環境等方面具有較高的要求，因而不利于畜禽生產企業快速準確地對飼料品質以及畜禽進行評定；而NIR技術憑借其無損高效的測定功效，為多數畜禽生產企業所青睞，故本段就NIR技術在畜禽養分消化率的預測方面的應用展開論述。

3.1 NIR技術在豬的飼料消化率預測中的應用

大量的研究NIR技術在豬的養分消化利用率預測方面有著很好的應用潛力，主要通過分析糞便中養分組成進而對養分 （OM、CP以及DE、ME等）的消化利用率進行預測。研究發現NIR技術是預測豬對飼料消化利用率預測的一種具有廣泛潛力的技術，可對多種飼料進行準確的預測。Nirea等使用NIR技術開發了一種預測豬的營養素的總表觀消化率（ATTD），使用NIR技術分析了豬糞便中的各種營養素的ATTD，結果表明，使用NIR技術可以有效地預測有機物（OM）、飼料總能（GE）、粗蛋白（CP）以及中性洗滌纖維（NDF）等消化率，其決定系數均在0.88以上，研究認為使用NIR技術可快速準確預測營養素（OM、CP以NDF等）的 ATTD；Schiborra等也發現使用NIR技術可通過分析糞便中養分組成及含量，可得到CP和OM消化率，其預測結果比較理想。在育肥豬DE和ME的研究中，Li等使用NIR技術預測了育肥中對玉米的DE和ME，采用改進偏最小二乘回歸分析法建立校正模型，經NIR掃描后進行分析，結果表明，DE和ME的交叉驗證相關系數和外部驗證相關系數分別為0.87和0.86、0.86和0.86，表明NIR技術可快速測定育肥豬對玉米有效能了利用率；Zhou等發現使用NIR技術可準確預測豬對玉米DDGS的DE和ME；相似的研究發現使用NIR技術預測了豬對玉米酒糟干燥可溶物（DDGS）的消化能（DE）和代謝能 （ME），結果觀察到豬對DDGS的DE以及ME的預測較為準確。NIR技術通過其強大的分析能力，可以準確的預測豬對養分的消化吸收利用率，為豬的精準飼養提供了良好的數據支撐。

3.2 NIR技術在家禽的飼料消化率預測中的應用

NIR技術在家禽中養分消化率預測中也有應用，主要應用于肉雞的消化率預測中。Montanhini等研究了NIR技術對肉雞飼料營養評估中的應用，結果表明使用NIR技術可預測肉雞對小麥和豆粕日糧的表觀代謝能（AME）。廖瑞波（廖瑞波，2012）的碩士論文中使用NIR技術建立了肉雞的玉米標準回腸可消化氨基酸測定的預測模型，試驗對象為28日齡健康愛拔益加肉仔雞 （n=48），預測了肉仔雞對玉米中蛋氨酸、甘氨酸、天門冬氨酸以及色氨酸等回腸末端氨基酸消化率以及標準回腸可消化氨基酸消化率。NIR技術也可預測蛋雞的消化率進行預測，李玉鵬等研究表明，使用NIR技術可以預測蛋公雞對棉籽粕的表觀代謝能以及真代謝能，兩者的定標決定系數分別為0.9690、0.9268；交互驗證決定系數均在0.9以上，表明NIR技術預測蛋雞的代謝能是可行的。NIR技術在肉鴨的飼料消化率預測方面，于夢超等以櫻桃谷鴨（n=410）為研究對象，使用NIR技術預測了肉鴨對不同來源的小麥的表觀代謝能（AME），使用套算法計算小麥的AME作為標準集，建立預測模型，結果表明，小麥的AME預測模型的定標決定系數為0.85、定標標準差為0.187、相對標準差為1.70%，研究認為使用NIR技術預測肉鴨對小麥的AME的預測結果比較理想。也有研究發現，NIR技術可以通過測定家禽糞便中總凱氏氮（R2=0.94）以及水分（R2=0.99），進而實現對家禽養分消化率的預測。綜合來看，NIR技術在家禽的飼料消化 （代謝）預測方面具有很高的準確性，有望取代傳統測定家禽飼料消化率的方法。

3.3 NIR技術在反芻動物飼料消化率預測中的應用

NIR技術不僅在單胃動物飼料消化率的預測方面有廣泛的應用，還在牛和羊等反芻家畜飼料消化率預測方面有著許多的應用。在奶牛消化率預測方面，Brogna等采用采用NIR技術對飼料中難消化的中性洗滌纖維 （NDF）的消化率進行體外預測，建立了NDF的消化率預測方程，結果表明，奶牛對NDF消化率的預測方程具有很高的預測價值，240h的NDF體外瘤胃消化率的預測決定系數為0.90，交叉驗證決定系數 （1-VR）為0.85，RPD 高于 2.5（為 2.53），表明 NIR 可以準確的預測NDF的消化率；有研究使用NIR技術對哺乳期不同階段奶牛的糞便進行掃描，分析其糞便中有機物（OM）以及NDF，結果表明NIR技術可以準確的預測奶牛對有機物的消化率（OMD）以及NDF的消化率，并認為使用NIR技術對奶牛的消化率進行預測是一個不錯的選擇。NIR技術在肉牛的消化率預測方面，Johnson等采用NIR技術掃描肉牛糞便以評估其養分消化能力以及干物質攝入量，結果表明，NIR技術可以準確預測肉牛的日糧組成，同時可以預測肉牛的養分消化率（決定系數高于0.76），同時成功的預測了肉牛的DMI。在羊的飼料消化率預測方面，Starks等研究發現，使用NIR技術可以對羔羊的干物質攝入量（DMI，該指標用常規方法難以測量）進行預測，同時可對飼草中的中性洗滌纖（NDF）和酸性洗滌纖維（ADF）的體外真消化率進行預測；Villamuelas等研究結果表明使用NIR技術可以準確評定阿爾卑斯山羊糞便中氮（FN）含量，決定系數為098，RPD值為5.3，進而對其進行準確的營養評估。NIR技術也可通過分析反芻動物的糞便進而定量分析其飼料的消化利用率，Decruyenaere等使用NIR技術掃描了反芻動物的糞便，為研究反芻動物體內有機物的消化率（OMD）和干物質攝入量（DMI），以實驗室方法建立標準集，結果表明，模型的預測標準誤差較?。?.0155），研究認為NIR分析技術是預測反芻動物OMD和DMI的可靠的分析方法。綜上表明，NIR技術有望在反芻動物的飼料消化評定中發揮重要作用。

4 小結與展望

縱觀全文，NIR技術憑借其快速無損以及高效等優良的測量功效，在眾多農業領悟均有應用，因而為越來越多的研究者以及畜禽生產相關企業所青睞。NIR技術在飼料原料養分價值評定、飼料品質評定、豬、禽以及反芻動物的養分消化利用率等畜禽飼料營養領域發揮著良好的應用潛力。然而，該技術目前的推廣仍存在問題，比如我國相關的NIR配套設備研發力度不夠；再者從該技術的測定原理來看，需要建立一個強大而完備的數據庫方可發揮出NIR技術的最大測量潛力；因而，在今后的推廣過程中，我國應重視相關儀器設備的研發以及重視數據（相關畜禽飼料營養評定數據）的共享和完善更新。相信今后隨著飼料企業、畜禽生產企業的高效發展以及電子信息技術和化學計量學的發展，相關的NIR設備將會被廣泛開發和應用，開發出針對性、簡便性的設備；同時隨著信息技術以及光導纖維技術的發展，NIR的數據庫將會得到充實和完善，實現異地實時檢測，進而發揮其在畜禽飼料營養評定中的應用潛力，最終促進我國飼料企業以及畜禽生產相關企業實現高效發展！