评定小麦肉鸭净能值的研究相比家禽通常采用的代谢能Metabolizable energy,ME 体系,净能Netenergy,NE 体系更能准确反映饲料的能量利用效率 ,提供的能量最接近动物维持 和生产需要。对肉鸭而言 ,常用饲料原料中的玉米、豆粕、菜籽粕和棉粕等净能 值已有研究报道 ,但有关饲用小麦的肉鸭净能值那么未见报道 ; 而且实测饲料净能 值的试验操作复杂、繁琐,费时、费力、费工,能否找到饲料净能值的快速预测方 法也是饲料营养价值评定的前沿和热点问题。因此,本试验旨在实测不同小麦的肉鸭净能值 ,并利用其化学成分 Chemical composition 和近红外分析光谱 Near Infrared Spectroscopy,NIRS 技术建立 快速测定肉鸭饲料的NE预测方程和模型，为肉鸭饲料配制提供NE数据或NE的快 速预测提供参考方法。根据我国小麦产地区域分布和小麦 GB-1351-2021 中容重为定等指标 ,从全国范围内收集 40种不同等级的小麦样品 ,测定其化学成 分。本试验通过析因法实测小麦肉鸭净能值。
试验选用 7日龄平均体重为 67.43 3.32g 的樱桃谷肉鸭 480只,正式试验开始时 ,随机选取 20 只屠宰作为初始对 照,剩余随机分为 46 个处理,每个处理 5个重复,每个重复 2 只。随机选取其中 5 个处理作为限饲组 ,分别饲喂自由采食量的 100、85、70、55、40,剩余41个处理分别饲喂根底日粮 玉米-豆粕和40种小麦替代日粮 含 20小麦。首先,限饲试验根据回归法求出肉鸭维持 NENet energy for maintenance,NEm,比较屠宰法得到各小麦日粮肉鸭的沉积净能 Net energy for production,NEp,求和得到每种日粮NE,然后替代法求得小麦 NE NEm和NEp最后分析小麦NE与其化学成分、表观代谢能Apparent metabolizableenergy,AME之间的相关性，利用多元逐步线性回归方法构建小麦肉鸭NE预测方程;采用傅里叶变换近红外光谱仪扫描40种小麦样品光谱，分析光谱与NE值的相 关性,建立小麦肉鸭NE的NIRS预测模型。试验主要结果如下40种不同小麦的 中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗脂肪和粗灰分含量范围分别为 6.8012.15、I.693.92、1.312.32和 1.31 3.29,平均值分别为9.56 1.10、2.58 0.69、1.90 0.25和1.76 0.31,变异系数均大于 10;总能、水分、粗纤维、粗蛋白及容重含量范围分别为 15.71 16.54MJ/Kg、9.93 13.89、2.653.73、10.6616.16及 660.4 g/L 863 g/L,平均值分别 为16.210.19MJ/kg 、12.02 0.89、3.07 0.27、14.46 1.09及775.30 38.84g/L,变异系数分别为 1.16、7.42、8.76、7.56及 4.95。比较屠宰结合回归法得到，814日龄肉鸭的NEm回归方程为LnHP0.4719MEI-0.570R2 0.9951,P0.001,外推肉鸭的维持代谢能为 566KJ/kgBW0.75d-1。小麦肉鸭AME和NE能值变化范围分别为II.03MJ/Kg-14.34MJ/Kg 和 6.81MJ/Kg-9.12MJ/Kg,平均值分别为 13.15 0.73MJ/Kg 和8.15 0.52MJ/Kg,变异系数分别为 5.67和 6.40。40种小麦提供给肉鸭的NEn和NEp能值变化范围分别为2.07MJ/kg-3.86MJ/kg 和 4.63MJ/kg7.05MJ/kg,平均值分别为 3.14 0.45MJ/Kg 和5.720.52MJ/Kg,变异系数分别为 14.44和 9.07。结果说明,不同来源小麦的主要化学组成成分和能值差异较大。相关分析和多元线性逐步回归分析结果说明，小麦NE值与小麦化学成分、AME显著相关P0.01。化学成分中NDF与小麦NE相关系数最高r 0.835,AME与小麦NE相关系数为0.883。多元线性逐步回归得到的小麦 NE模型有NE 0.380AME-0.147NDF-0.274ADF 5.262R2 0.874,RSD 0.19MJ/kg,P0.001 。本试验条件下 ,小麦肉鸭 NE的NIRS预测模型如下模型定标、交叉验证和外部验证的R2分别为83.42、75.03 和 82.93;SD 分别为 0.080MJ/kg 、0.090MJ/kg 和 0.059MJ/kg; 交互验证相 对标准差RSDcv和外部验证相对标准差RSDv分别为2.251和2.143;交互验 证相对分析误差RPDcv和外部验证相对分析误差RPDv分别为2.136和3.030。综上所述,40 种不同来源小麦的化学成分变异较大 ;对肉鸭而言 ,小麦的 NE 值为8.49 0.30MJ/Kg;小麦NE与其化学成分之间显著相关,并具有回归关系。
利用AME吉合小麦化学营养成分和NIRS分析技术能够分别建立小麦NE的化学成 分预测方程和NIRS预测模型。