櫻桃谷青年公鴨對不同來源菜籽餅粕的代謝能值及其預測方程的建立

于 爽 王建萍 曾秋鳳 丁雪梅 白世平 張克英

(四川農業大學動物營養研究所，動物抗病營養教育部重點實驗室，動物抗病營養農業農村部重點實驗室，動物抗病營養四川省重點實驗室，成都 611130)

目前，蛋白質飼料資源短缺是我國畜牧業及飼料工業發展面臨的主要問題[1]。尋找和開發新的蛋白質資源成為飼料工業急需解決的問題[2]。我國的油菜種植面積和產量均居世界第一，菜籽餅粕年產量高達600萬～700萬t[3-4]。菜籽餅粕作為潛在可替代豆粕的蛋白質飼料，具有來源相對廣泛、蛋白質含量高、氨基酸組成較平衡等特點[5]，并且富含微量元素和維生素[6-7]。近年來，盡管對菜籽粕對肉鴨代謝能值的評定已有一些研究報道，例如，侯水生等[8]測得北京鴨對菜籽粕的表觀代謝能(AME)為8.32 MJ/kg、真代謝能(TME)為9.78 MJ/kg；宋代軍等[9]測得天府公肉鴨對菜籽餅的TME為6.44 MJ/kg。但由于來源不同的菜籽餅粕營養價值變異較大，且營養價值評定方法仍沿用雞的評定規程，代表性有限，影響了菜籽餅粕在肉鴨飼糧中的科學合理應用。本試驗擬采用櫻桃谷肉公鴨評定25種不同來源菜籽餅粕的肉鴨代謝能值，并構建利用菜籽餅粕養分來預測其代謝能值的回歸方程，以期充實肉鴨飼料營養價值數據，并為菜籽餅粕在肉鴨飼糧中的科學利用提供基礎數據。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

本試驗采用TME結合套算法來評定不同來源菜籽餅粕的肉鴨代謝能值。收集的25種菜籽餅粕樣品，主要來自四川、甘肅、重慶、河南、江蘇、湖南等地。

選用19周齡以上健康的櫻桃谷肉公鴨進行代謝試驗，分3批進行。前2批代謝試驗均設13個組：玉米組、玉米-豆粕組、絕食內源組和10個菜籽餅粕組；第3批代謝試驗設8個組：玉米組、玉米-豆粕組、絕食內源組和5個菜籽餅粕組。每組設12個重復，每個重復1只鴨。3批代謝試驗使用同一批櫻桃谷肉公鴨，前2批代謝試驗均使用156只，而第3批代謝試驗使用96只，每批代謝試驗之間均設14 d的恢復期。恢復期肉鴨飼喂維持飼糧(參考NY/T 2122—2012《肉鴨飼養標準》中北京鴨的營養需要配制)。待測飼糧由豆粕或菜籽餅粕替代玉米組成，其中豆粕按35%替代玉米，菜籽餅粕按40%替代玉米。

1.2 飼養管理和樣品采集

代謝試驗在四川農業大學動物營養研究所科研試驗基地進行。所有試驗鴨均單獨飼養在代謝籠中，日常管理按照常規飼養管理程序進行。適應期飼喂維持飼糧，泄殖腔縫合集糞瓶蓋后適應1周的時間，稱重代謝試驗鴨并記錄體重；試驗鴨禁食36 h，然后按體重的2%強飼待測飼糧，安裝集糞袋，記錄時間，收集排泄物36 h；絕食內源組鴨禁食36 h，后繼續保持禁食狀態并收集排泄物36 h。排泄物間隔6 h收集1次，并置于對應的自封袋中-20 ℃保存。收集糞樣后，將其置于65 ℃烘箱內烘至恒量，室溫回潮24 h后稱重、記錄，作為風干排泄物總量，然后粉碎，過40目篩，封存備測。

1.3 測定指標

總能(GE)采用ISO 9831—1998方法測定，粗脂肪(EE)(GB/T 6433—2006)、干物質(DM)(GB/T 6435—2014)、粗蛋白質(CP)(GB/T 6432—2018)、粗纖維(CF)(GB/T 6434—2006)、中性洗滌纖維(NDF)(GB/T 20806—2006)、酸性洗滌纖維(ADF)(NY/T 1459—2007)、粗灰分(Ash)(GB/T 6438—2007)、鈣(Ca)(GB/T 6436—2018)、磷(P)(GB/T 6437—2018)含量均按照對應國標方法測定，菜籽餅粕蛋白質溶解度(PS)參考《大豆及其制品蛋白質溶解度的測定》(DB13/T 812—2006)測定。

1.4 計算公式

菜籽餅粕飼糧養分利用率計算公式：

某養分表觀利用率(%)=[(食入飼糧中該養分的量-排泄物中該養分的量)/食入飼糧中該養分的量]×100；某養分真利用率(%)=[(食入飼糧中該養分的量-排泄物中該養分的量+內源性該養分的量)/食入飼糧中該養分的量]×100。

氮沉積計算公式：

RN1=(食入飼糧總氮-排泄物氮)/食入飼糧干物質重量；RN2=(食入飼糧總氮-排泄物氮+內源性氮)/食入飼糧干物質重量。

式中：RN1表示家禽每攝入1 kg飼糧干物質的表觀氮沉積量；RN2表示家禽每攝入1 kg飼糧干物質去除內源氮部分的真氮沉積量。

菜籽餅粕代謝能值計算公式：

AME=(飼糧AME-玉米AME×飼糧中玉米比例)/被測菜籽餅粕替代比例；TME=(飼糧TME-玉米TME×飼糧中玉米比例)/被測菜籽餅粕替代比例；氮矯正表觀代謝能(AMEn)=AME-34.39×RN1；氮矯正真代謝能(TMEn)=TME-34.39×RN2。

式中：34.39為鴨每克尿氮的產熱量。

1.5 數據分析

數據用SAS 9.0的GLM程序對25個菜籽餅粕的代謝能值數據及菜籽餅粕飼糧養分真利用率進行單因素方差分析。試驗結果用平均值和標準誤(SE)表示，平均值用Duncan氏法進行多重比較，以P<0.05為差異顯著。菜籽餅粕的養分之間以及養分與代謝能值之間進行相關性分析，并采用逐步回歸分析方法建立AME、TME、AMEn、TMEn的多元預測方程。以決定系數(R2)、P值作為評定參數，P<0.05為差異顯著，P<0.01為差異極顯著。

2 結果與分析

2.1 不同來源菜籽餅粕的理化特性

由表1可以看出，試驗所用的25種菜籽餅粕的顏色差異較大，顆粒狀的菜籽餅粕多呈深褐色、黃褐色或褐色，片狀菜籽餅粕主要是青黃色。菜籽餅粕PS平均值為53.70%，但不同樣品間變異較大[6.76%～99.06%，變異系數(CV)=50.97%]，隨著菜籽餅粕的PS的升高，其色澤呈現出由深褐色到青黃色的變化。25種菜籽餅粕的GE平均值為17.91 MJ/kg(16.48～20.04 MJ/kg，CV=5.24%)，DM含量平均值為89.72%(86.20%～93.73%，CV=2.21%)，CP含量平均值為44.56%(33.91%～50.70%，CV=8.86%)，EE含量平均值為5.63%(1.21%～10.92%，CV=61.83%)，Ash含量平均值為7.58%(6.90%～8.48%，CV=6.04%)，CF含量平均值為12.89%(7.98%～16.18%，CV=15.08%)，NDF含量平均值為35.86%(20.30%～62.73%，CV=28.21%)，ADF含量平均值為23.23%(12.75%～40.10%，CV=28.12%)，Ca含量平均值為0.78%(0.22%～1.29%，CV=31.01%)，P含量平均值為1.07%(0.85%～1.32%，CV=8.24%)。其中GE和DM含量的CV較小，EE含量的CV最大，其次為PS。

表1 不同來源菜籽餅粕的理化特性(干物質基礎)

2.2 3個批次肉鴨的平均體重、強飼量、氮沉積量、氮排泄量、內源能排泄量

由表2可以看出，3個批次肉鴨的表觀氮沉積量、真氮沉積量無顯著差異(P>0.05)。3個批次肉鴨平均體重、強飼量、內源能排泄量、氮排泄量存在顯著差異(P<0.05)，但各批次的強飼量均按照肉鴨體重的2%進行，肉鴨內源能排泄量則是第3批顯著高于第1批(P<0.05)，第1批顯著高于第2批(P<0.05)。

表2 不同批次肉鴨的平均體重、強飼量、氮沉積量、氮排泄量、內源能排泄量(干物質基礎)

2.3 3個批次肉鴨對豆粕、玉米的AME、TME、AMEn、TMEn

由表3可以看出，對于豆粕，3個批次肉鴨的AMEn無顯著差異(P>0.05)，而AME、TME、TMEn存在顯著差異(P<0.05)。其中，第1批的AME顯著低于第2批和第3批(P<0.05)；第3批的TME顯著高于第2批(P<0.05)，第2批顯著高于第1批(P<0.05)；第3批的TMEn顯著高于第2批(P<0.05)，第1批與第2批、第3批無顯著差異(P>0.05)。對于玉米，3個批次肉鴨的AME、TME、AMEn無顯著差異(P>0.05)，而TMEn存在顯著差異(P<0.05)。其中，第3批的TMEn顯著高于第2批(P<0.05)，第1批與第2批、第3批無顯著差異(P>0.05)。

表3 不同批次肉鴨對豆粕及玉米的AME、TME、AMEn、TMEn(干物質基礎)

2.4 不同來源菜籽餅粕飼糧的肉鴨養分真利用率

由表4可以看出，不同來源菜籽餅粕飼糧的肉鴨DM、EE、CP、NDF、ADF、CF、Ash、Ca、P真利用率均差異顯著(P<0.05)。不同來源菜籽餅粕飼糧DM的真利用率平均值為76.56%(73.34%～81.89%，CV=2.40%)，EE的真利用率平均值為78.26%(62.87%～92.86%，CV=11.73%)，CP的真利用率平均值為65.94%(52.58%～81.50%，CV=9.82%)，NDF的真利用率平均值為30.72%(5.78%～65.48%，CV=56.30%)，ADF的真利用率平均值為5.70%(-19.12%～53.62%，CV=338.97%)，CF的真利用率平均值為1.01%(-27.43%～22.97%，CV=1 364.81%)，Ash的真利用率平均值為38.98%(28.03%～52.56%，CV=15.23%)，Ca的真利用率平均值為20.54%(3.90%～46.55%，CV=56.53%)，P的真利用率平均值為56.41%(28.15%～76.66%，CV=18.00%)。其中ADF和CF的真利用率CV較大，DM和CP的真利用率CV較小。

表4 不同來源菜籽餅粕飼糧的肉鴨養分真利用率(干物質基礎)

2.5 不同來源菜籽餅粕的肉鴨AME、TME、AMEn、TMEn

由表5可以看出，不同來源菜籽餅粕的肉鴨AME、TME、AMEn、TMEn差異顯著(P<0.05)，其中AME為10.21 MJ/kg(8.28～12.51 MJ/kg，CV=17.87%)，TME為10.96 MJ/kg(9.00～13.39 MJ/kg，CV=16.66%)，AMEn為9.04 MJ/kg(7.28～10.75 MJ/kg，CV=17.42%)，TMEn為9.71 MJ/kg(7.87～11.51 MJ/kg，CV=16.21%)。其中24號菜籽餅粕的AME、TME最高，13號菜籽餅粕的AME、TME最低，而25號菜籽餅粕的AMEn、TMEn最高，13號菜籽餅粕的AMEn、TMEn最低。

表5 不同來源菜籽餅粕的肉鴨AME、TME、AMEn、TMEn(干物質基礎)

2.6 菜籽餅粕的養分之間以及養分與AME、TME、AMEn、TMEn之間的相關分析及AME、TME、AMEn、TMEn預測方程的建立

由表6可以看出，GE與DM、EE含量呈極顯著正相關(P<0.01)，PS與CF、NDF、ADF含量呈極顯著負相關(P<0.01)，DM與EE含量呈極顯著正相關(P<0.01)，Ash與P含量呈極顯著正相關(P<0.01)，與NDF含量呈顯著正相關(P<0.05)，CF與NDF含量呈極顯著正相關(P<0.01)，與ADF含量呈顯著正相關(P<0.05)，NDF與ADF含量呈極顯著正相關(P<0.01)。

表6 菜籽餅粕的養分之間的相關系數(干物質基礎)

由表7可以看出，AME、TME、AMEn、TMEn與GE、DM、EE含量呈極顯著正相關(P<0.01)，與PS、Ash含量呈正相關(P>0.05)；AME與CP、CF、NDF、Ca、P含量呈負相關(P>0.05)，與ADF含量呈正相關(P>0.05)；TME與CP、CF、NDF、ADF、Ca、P含量均呈負相關(P>0.05)；AMEn與CP、CF、P含量呈負相關(P>0.05)，與NDF、ADF、Ca含量呈正相關(P>0.05)；TMEn與CF含量呈顯著負相關(P<0.05)，與CP、P含量呈負相關(P>0.05)，與NDF、ADF、Ca含量呈正相關(P>0.05)。

表7 菜籽餅粕的養分與AME、TME、AMEn、TMEn之間的相關系數

菜籽餅粕的AME、TME以PS、EE含量為預測因子，AMEn以GE、PS、DM、CF、ADF含量為預測因子，TMEn以GE、CF含量為預測因子，建立預測方程，詳見表8。

表8 菜籽餅粕的AME、TME、AMEn、TMEn多元回歸方程

3 討 論

3.1 3個批次肉鴨的平均體重、強飼量、氮沉積量、氮排泄量、內源能排泄量及肉鴨豆粕、玉米代謝能值的比較

本試驗中3個批次肉鴨的平均體重、強飼量、內源能排泄量、氮排泄量均存在顯著差異，這可能是由于環境溫度、飼養管理等因素對肉鴨體重產生了影響，進而對基于肉鴨體重計算的強飼量、內源能排泄量、氮排泄量產生了影響，但由于3個批次代謝試驗用的是同一批19周齡肉鴨，且成年肉鴨的消化吸收功能較為完善，所以肉鴨體重對菜籽餅粕代謝能值評定的影響較小。本試驗中3個批次玉米和豆粕的代謝能值存在差異，可能由3個批次中所用玉米和豆粕的產地、品種、加工和儲藏條件不同所致。

3.2 不同來源菜籽餅粕的養分含量比較

本研究中25種菜籽餅粕EE含量的CV最大，這與李波等[10]的研究結果一致。菜籽餅粕的EE含量主要受榨油方法的影響，瓦片狀菜籽粕粗脂肪含量是顆粒狀菜籽粕的4倍多[11]，從本研究中也可以看出瓦片狀菜籽餅粕比顆粒狀菜籽餅粕的EE含量高。從本研究來看，瓦片狀菜籽餅粕DM含量大都在90%以上，而顆粒狀菜籽餅粕的DM含量幾乎全在90%以下；CP含量不同來源菜籽餅粕間沒有明顯的差異；瓦片狀菜籽餅粕的GE大都比顆粒狀菜籽餅粕高。本研究所得不同來源菜籽餅粕的DM、EE含量及GE的變化趨勢與岳隆耀等[12]的報道一致，其報道高溫壓榨菜籽餅粕DM含量高于預榨-浸提菜籽粕和低溫壓榨菜籽餅粕；3種菜籽餅粕中EE含量存在顯著差異，其中低溫壓榨菜籽餅粕EE含量高于高溫壓榨菜籽餅粕，高溫壓榨菜籽餅粕高于預榨-浸提菜籽餅粕；低溫壓榨菜籽餅粕GE顯著高于其他2種菜籽餅粕，而高溫壓榨菜籽餅粕與預榨-浸提菜籽餅粕GE差異不顯著。

起初，PS是評定大豆粕加工程度的重要指標，后來也廣泛應用于菜籽餅粕、花生餅粕等熱加工程度的評價[13-15]。PS會隨著加熱溫度的升高和加熱時間的增加而逐漸降低。在席鵬彬[11]的研究中，預榨-浸提菜籽粕的PS為49.84%～59.43%，高溫壓榨菜籽餅的PS較低，為26.23%～41.25%，低溫壓榨菜籽餅的PS較高，為104.58%～105.10%。而本研究中不同來源菜籽餅粕的PS為6.76%～99.06%，說明本試驗所用菜籽餅粕的加工工藝主要為預榨-浸提和高溫壓榨，具有一定的代表性。有研究表明，大豆粕的適宜PS為60.6%～86.0%[16]，而關于菜籽餅粕的適宜PS未見報道，有待進一步研究。

本研究中25種菜籽餅粕的Ash、Ca、P含量相當。陳剛等[17]有相似的研究，其對比了國產的112種菜籽餅和111種菜籽粕，Ca、P含量的差異不顯著。在陳剛等[17]的研究中還發現，菜籽餅和菜籽粕的CF含量沒有顯著差異，但菜籽餅的NDF含量顯著高于菜籽粕。在低溫冷榨、預壓浸出、液壓熱榨、螺旋熱榨4種菜籽加工技術中，隨著加工工藝的熱處理溫度和壓榨強度的升高，NDF含量隨之呈線性增高，這是由于NDF殘渣中的蛋白質發生熱變性，美拉德產物增加造成的[18]。NDF可作為菜籽餅粕熱加工質量的適當控制指標。對菜籽餅粕中NDF含量變化的原因進行分析，可以為篩選新的質量控制指標奠定基礎。

此外，油菜的品種、種植條件、地域、毒素含量和加工工藝等因素均可影響菜籽餅粕的營養價值[19]。本試驗測得的25種菜籽餅粕PS以及GE、EE、CF、NDF、ADF、Ca含量的CV較大。不同來源菜籽餅粕主要養分含量存在較大的變異，在使用菜籽餅粕做蛋白質原料時，有必要對現有飼料成分及營養價值數據庫中菜籽餅粕的養分含量數據進行調整，避免造成蛋白質原料浪費，如果條件允許，盡可能具體樣品具體分析[20]。

3.3 不同來源菜籽餅粕的肉鴨代謝能值及菜籽餅粕飼糧的養分真利用率

本研究中，不同加工工藝菜籽餅粕的代謝能值不同。在Woyengo等[21]研究中，用雛雞進行菜籽粕營養價值評定，發現浸提型菜籽粕比壓榨型菜籽餅的AME、AMEn低，可能原因是浸提型菜籽粕GE含量較低。對于肉雞來說，浸提型菜籽粕可能是更好的蛋白質和能量來源。菜籽粕有效能值偏低主要是由硫苷和纖維含量高導致的。徐敏[20]根據NDF含量梯度選擇了11個菜籽粕進行代謝能值的評定，得到的AME與TME分別為6.35、9.41 MJ/kg。本研究結果與之相比偏高。原料本身的性質(品種、加工工藝、營養水平)是影響菜籽餅粕代謝能值的主要因素。榨油加工工藝對菜籽餅粕的有效能值也有較大的影響，殘油高的能值相對高于殘油低的能值[12]。Bayley等[22]用4周齡肉雞測定出2種傳統菜籽粕的代謝能分別為6.234和6.945 MJ/kg；當使2種菜籽粕的CF含量分別降低到8%和10%時，測定的代謝能升高為9.163 MJ/kg；而當CF含量都升高到23%時，測定的2種菜籽粕的代謝能分別為5.690和6.527 MJ/kg；表明飼料原料的CF含量會影響其代謝能。De Lange等[23]研究發現，與常規菜籽相比，脫皮處理可以提高菜籽粕的消化能。本研究中，菜籽餅粕飼糧的NDF、ADF、CF及Ca真利用率CV較大，這主要與不同來源菜籽餅粕的NDF、ADF、CF及Ca含量變異程度較大有關。

3.4 菜籽餅粕肉鴨AME、TME、AMEn、TMEn預測方程的建立

目前，利用常規養分預測代謝能值的研究很多，利用回歸方程預測代謝能值在家禽上也有不少研究[24-25]，但對于菜籽餅粕代謝能值預測方程的研究多集中在豬上[26-27]。宋代軍等[24]報道的鴨飼料TME最優預測方程是建立在NDF、GE、Ash的基礎上。Wan等[28]的研究中，在NDF預測因子的基礎上引入EE和CP，所建立的肉鴨小麥TME的最佳預測方程為TME=-0.17NDF+0.98EE-0.27CP+19.31[R2=0.99，相對標準偏差(RSD)=0.35，P<0.01]。齊智利等[29]研究顯示，GE是一元線性回歸預測鴨飼料TME的最佳預測因子，在此基礎上引入NDF，建立了最佳二元預測方程：TME=1.339 88GE-0.382 08NDF-3.824 44(R2=0.940 3，RSD=0.529 54)。

從前人的研究中可以看出，有關于鴨飼料代謝能值的預測方程大都是先引入一元預測因子，再添加其他變量建立二元或多元預測方程。相較于一元預測方程，多元預測方程的擬合度更高，本研究結果與之相似。

4 結 論

① 25種不同來源的菜籽餅粕的GE、PS及DM、CP、EE、Ash、CF、NDF、ADF、Ca、P含量的CV分別為5.24%、50.97%、2.21%、8.86%、61.83%、6.04%、15.08%、28.21%、28.12%、31.01%、8.24%。

② 肉鴨對不同來源菜籽餅粕的AME、TME、AMEn、TMEn顯著不同，其中AME的平均值為10.21 MJ/kg(8.28～12.51 MJ/kg，CV=17.87%)，TME的平均值為10.96 MJ/kg(9.00～13.39 MJ/kg，CV=16.66%)，AMEn的平均值為9.04 MJ/kg(7.28～10.75 MJ/kg，CV=17.42%)，TMEn的平均值為9.71 MJ/kg(7.87～11.51 MJ/kg，CV=16.21%)。

③ 通過逐步回歸分析建立了菜籽餅粕肉鴨AME、TME、AMEn、TMEn的預測方程，分別為：AME=0.010 7PS+0.226 5EE+8.352 8(R2=0.708 1，P<0.01)；TME=0.011 4PS+0.223 9EE+9.103 3(R2=0.704 7，P<0.01)；AMEn=1.091 6GE+0.019 3PS-0.234 0DM-0.158 9CF+0.059 9ADF+10.111 9(R2=0.858 2，P<0.05)；TMEn=0.794 5GE-0.214 3CF-1.781 7(R2=0.762 6，P<0.01)。