众所周知,不同批次的原材料(RM)之间,即使是同一植物科/品种,其营养价值也会有很大差异。造成这些差异的原因可能是作物生长的地理区域、生长和收获期间的气候条件、储存条件和使用的品种。收获后的处理和加工方法也会影响饲料和蒸馏谷物等原料的质量和营养价值。营养学家和饲料配方设计师所面临的挑战是如何以可靠的方式监测和控制原料质量。这样就能在饲料配方中准确使用这些原料,从而通过限制饲料成本尽可能高效地实现动物的生产性能目标。新工具可将近红外光反射(NIR)和实验室结果与配方软件联系起来,以建立更精确的原料矩阵,并创建准确、高效的饲料配方。
本文介绍的所有数据均摘自安迪苏名为精确营养评估(PNE)的近红外生态系统。
传统上,原材料的表征是采用湿化学方法进行的。这些方法可对一系列参数进行测试,测试次数可多可少,具体取决于要求,更重要的是取决于预算。
虽然化学分析可靠准确,但也有一些缺点:
如今,饲料厂可随时使用近红外分析工具。这种方法非常适合补充和支持使用湿化学的标准质量控制计划,因为它们能满足营养学家的多种需求:
近红外分析的优势之一是可以在同一光谱上对湿化学中不常用或不可能进行的分析进行预测。氨基酸和能量的消化率或植酸磷的测定就是这种情况。这一方面特别有趣,因为对于某些原料来说,使用表格值或预测方程可能并不代表实际情况。
例如,赖氨酸总量与大豆粕(SBM)或玉米 DDGS(cDDGS)中赖氨酸的消化率(SID 系数)之间并没有很好的相关性(见下图)。这意味着从总赖氨酸估算可消化赖氨酸并不十分准确。
安迪苏 2021-2022 年近红外数据
对于总赖氨酸含量为 2.9 的豆粕,消化系数可从 75.6% 到 97.1% 不等。
就磷而言,根据总磷测定结果无法预测植酸磷含量,如下图所示(R² 很低)。因此,确定植酸酶释放磷的潜力是一项挑战。
下图显示,两者之间不存在相关性。
安迪苏 2021-2022 年近红外数据
下表通过显示大豆粕 (SBM) 和玉米 DDGS 中赖氨酸和磷的不同测量值的变化,说明了这些困难。
SBM 46 | 总赖氨酸(克/100 克) | SID 赖氨酸 (%) | 可消化赖氨酸(克/100 克) | 总磷(克/100 克) | 植酸磷(克/100 克) |
---|---|---|---|---|---|
N | 97,498 | 97,498 | 97,498 | 95,202 | 95,202 |
平均 | 2.92 | 86.17 | 2.52 | 0.63 | 0.43 |
SD | 0.08 | 2.55 | 0.11 | 0.05 | 0.04 |
CV % | 2.7 | 3.0 | 4.3 | 8.5 | 10.4 |
玉米 DDGS | 总赖氨酸(克/100 克) | SID 赖氨酸 (%) | 可消化赖氨酸(克/100 克) | 总磷(克/100 克) | 植酸磷(克/100 克) |
---|---|---|---|---|---|
N | 11,667 | 11,667 | 11,667 | 11,246 | 11,246 |
平均 | 0.83 | 66.92 | 0.56 | 0.82 | 0.33 |
SD | 0.06 | 7.86 | 0.10 | 0.06 | 0.08 |
CV % | 7.7 | 11.7 | 17.5 | 7.6 | 23.8 |
安迪苏近红外数据,2021-2022 年
因此,安迪苏 开发了自己的近红外生态系统,名为
精确营养评估(PNE)。该系统不仅整合了普通的化学分析定标,还整合了体内消化率测试--对生长肉鸡进行能量测试,对蛋鸡进行氨基酸消化率测试。
对用于配制饲料的原料进行良好的表征是饲料配制过程的第一步。但是,如果只依赖饲料配方软件中的数据,而不进一步了解所用原料的质量和可变性,那就大错特错了。
每个饲料配方程序中使用的原料值都可以被定义为 "黑匣子":对公司来说是保密的、神秘的和至关重要的。饲料配方在很大程度上取决于配方软件所使用的数据库。对于配方设计师或营养师来说,更新这些数据库是一项艰巨而耗时的工作。他们必须将来自多个实验室的大量分析结果(化学和近红外)转化为可用于配制饲料的营养价值。这些数据库的更新频率和方式因公司而异。
为了帮助客户,安迪苏 开发了一种新工具--安迪苏 计算工具 Adict,它填补了分析结果与配方程序之间的空白。该工具可以非常方便快捷地整合客户的分析结果,并根据工厂收到的原材料的实际质量,利用这些结果创建新的配料矩阵。
并非所有用于配制饲料的营养成分值都可以分析,其中许多营养成分值必须通过计算得出。该工具包括对没有分析结果的每种营养素进行计算,计算公式来自 Feedipedia 系统 (https://www.feedipedia.org/).当实验室对等式中的某个参数进行分析时,它就会将分析值纳入等式中,从而计算出营养值。这一点非常重要,因为它意味着计算得出的结果考虑到了原料的实际质量。
Adict的独特之处在于它可以与安迪苏的近红外工具(PNE)连接--只需点击几下,它就可以导入PNE预测的数值。如果客户习惯于根据原料产地或供应商来区分原料,则可以在请求中添加过滤器,使客户能够指定要导入的分析结果;以实现更精确、更准确的矩阵。
下图概括了全球流程
在全球供应和价格都非常紧张的情况下,精确监控饲料厂收到的原料特性已成为一种必要而非选择。对饲料厂收到的原料进行精确定性,需要对营养安全系数进行详细监控,以实现动物生长目标,同时节约饲料成本。在这个真实的例子中,营养学家希望估算以玉米 - SBM - cDDGS 为基础的日粮中氨基酸(赖氨酸、蛋氨酸、苏氨酸、色氨酸和缬氨酸)的安全系数。玉米产自阿根廷,大豆产自巴西,DDGS 产自北美。下表和下图显示了这些原料在 2021-2022 年期间的变化情况。(PNE 数据)
玉米 | 赖氨酸
Dig. | 蛋氨酸
Dig. | 胱氨酸
Dig. | M+C
Dig. | 苏氨酸
Dig. | 色氨酸
Dig. | 缬氨酸
Dig. |
---|---|---|---|---|---|---|---|
N | 21.588 | 21.588 | 21.588 | 21.588 | 21.588 | 21.588 | 21.585 |
平均 | 0.19 | 0.15 | 0.13 | 0.28 | 0.22 | 0.06 | 0.32 |
最小 | 0.14 | 0.12 | 0.10 | 0.22 | 0.15 | 0.04 | 0.25 |
四分位数 1 | 0.18 | 0.14 | 0.13 | 0.27 | 0.21 | 0.06 | 0.31 |
中位数 | 0.19 | 0.15 | 0.13 | 0.28 | 0.22 | 0.06 | 0.32 |
第 3 四分位数 | 0.20 | 0.15 | 0.14 | 0.29 | 0.23 | 0.06 | 0.32 |
最大 | 0.28 | 0.20 | 0.21 | 0.40 | 0.31 | 0.11 | 0.49 |
SD | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.00 | 0.02 |
CV % | 5.7 | 4.6 | 7.6 | 5.5 | 7.1 | 7.9 | 5.6 |
SBM | 赖氨酸
Dig. | 蛋氨酸
Dig. | 胱氨酸
Dig. | M+C
Dig. | 苏氨酸
Dig. | 色氨酸
Dig. | 缬氨酸
Dig. |
---|---|---|---|---|---|---|---|
N | 32.918 | 32.918 | 32.918 | 32.918 | 32.918 | 32.918 | 32.918 |
平均 | 2.54 | 0.57 | 0.52 | 1.09 | 1.55 | 0.58 | 1.93 |
最小 | 2.00 | 0.36 | 0.26 | 0.63 | 1.10 | 0.40 | 1.28 |
四分位数 1 | 2.48 | 0.55 | 0.50 | 1.05 | 1.52 | 0.56 | 1.89 |
中位数 | 2.54 | 0.56 | 0.52 | 1.08 | 1.55 | 0.57 | 1.94 |
第 3 四分位数 | 2.60 | 0.58 | 0.54 | 1.12 | 1.59 | 0.60 | 1.98 |
最大 | 2.97 | 0.67 | 0.72 | 1.36 | 1.81 | 0.70 | 2.21 |
SD | 0.10 | 0.02 | 0.04 | 0.06 | 0.06 | 0.03 | 0.08 |
CV % | 3.8 | 4.1 | 7.5 | 5.2 | 3.6 | 5.7 | 4.0 |
cDDGS 美国(N=4252) | 赖氨酸
Dig. | 蛋氨酸
Dig. | 胱氨酸
Dig. | M+C
Dig. | 苏氨酸
Dig. | 色氨酸
Dig. | 缬氨酸
Dig. |
---|---|---|---|---|---|---|---|
N | 4.317 | 4.244 | 4.312 | 4.244 | 4.020 | 4.310 | 4.314 |
平均 | 0.57 | 0.50 | 0.36 | 0.86 | 0.93 | 0.19 | 1.25 |
最小 | 0.26 | 0.36 | 0.16 | 0.52 | 0.62 | 0.11 | 0.84 |
四分位数 1 | 0.51 | 0.47 | 0.32 | 0.80 | 0.86 | 0.18 | 1.17 |
中位数 | 0.57 | 0.50 | 0.36 | 0.86 | 0.93 | 0.19 | 1.24 |
第 3 四分位数 | 0.63 | 0.53 | 0.40 | 0.93 | 0.99 | 0.21 | 1.32 |
最大 | 0.90 | 0.81 | 0.54 | 1.35 | 1.40 | 0.26 | 1.78 |
SD | 0.09 | 0.04 | 0.06 | 0.09 | 0.10 | 0.02 | 0.1 |
CV % | 15.9 | 8.2 | 15.3 | 10.2 | 10.3 | 11.6 | 9.0 |
利用这些信息,我们在饲料配方程序中创建了三种不同的原料方案:
情景 1玉米、cDDGS 和 SBM 可消化氨基酸使用的中位数值
情景 2玉米、cDDGS 和 SBM 可消化氨基酸使用的四分位数 1值
情景 3玉米、cDDGS 和 SBM 可消化氨基酸使用的四分位数 3值
然后,根据这三种情况(所有其他参数--RM 价格和可用性、营养限制--均相同),优化了肉鸡饲养者的配方:
原材料 | 价格(欧元/吨) | 情景 1
(中位数) | 情景 2
(四分位数 1) | 情景 3
(四分位数 3) |
---|---|---|---|---|
玉米 | 295 | 56.4 | 56.8 | 56.1 |
豆粕 48 | 605 | 30.7 | 30.8 | 30.5 |
玉米 DDGS | 435 | 5.6 | 4.9 | 6.2 |
大豆油 | 1260 | 3.1 | 3.1 | 3.2 |
磷酸一钙 | 950 | 1.70 | 1.70 | 1.69 |
碳酸钙 | 70 | 0.92 | 0.92 | 0.92 |
肉鸡预混料 0.5% | 500 | 0.50 | 0.50 | 0.50 |
安迪苏® AT88 -安迪苏 | 2112 | 0.34 | 0.37 | 0.32 |
L-Lysine HCL 98 | 1450 | 0.25 | 0.29 | 0.25 |
盐 | 100 | 0.24 | 0.23 | 0.22 |
AdiSodium (硫酸钠) | 350 | 0.13 | 0.15 | 0.12 |
L-苏氨酸 98.5% | 1470 | 0.10 | 0.12 | 0.08 |
L-Valine 96.5% | 5500 | 0.02 | ||
饲料价格(欧元/吨) | 448.13 | 449.72 | 447.52 | |
与中型挖掘机 aa 型材的成本差异(欧元/吨) | 1.59 | -0.61 |
营养 | 单位 | 价值 | 价值 | 价值 |
---|---|---|---|---|
重量 | % | 100 | 100 | 100 |
干物质 | % | 87.9 | 87.9 | 87.9 |
水分 | % | 12.1 | 12.1 | 12.1 |
粗蛋白 | % | 20.5 | 20.5 | 20.5 |
粗脂肪 | % | 6.3 | 6.2 | 6.4 |
灰烬 | % | 5.8 | 5.8 | 5.9 |
粗纤维 | % | 3.5 | 3.5 | 3.5 |
总钙 | % | 0.85 | 0.85 | 0.85 |
Av.磷 家禽 | % | 0.41 | 0.41 | 0.41 |
钠 | % | 0.16 | 0.16 | 0.16 |
钾 | % | 0.88 | 0.87 | 0.88 |
氯 | % | 0.25 | 0.25 | 0.25 |
AMEn 肉鸡(千卡) | 千卡/千克 | 2900 | 2900 | 2900 |
家禽 | % | 1.12 | 1.12 | 1.12 |
消化蛋氨酸 家禽 | % | 0.59 | 0.60 | 0.57 |
家禽 | % | 0.84 | 0.84 | 0.84 |
消化苏氨酸 家禽 | % | 0.75 | 0.75 | 0.75 |
消化色氨酸 家禽 | % | 0.22 | 0.22 | 0.23 |
Dig. | % | 0.85 | 0.84 | 0.87 |
在所有这些方案中,为了达到相同的肉鸡生产性能水平,营养限制条件是相同的。然而,使用不同质量的原料对原料成分和饲料成本都有影响。
一方面,氨基酸消化率的差异可能被认为很低或可以忽略不计,但对 RM 成分和饲料成本却有重要影响。在方案 2 中,较低的氨基酸消化率要求日粮中使用更多的合成氨基酸(约 +10/15%),有时还需要使用额外的氨基酸(本例中为 L-缬氨酸)。宏观成分(玉米、cDDGS、SBM 等)含量的变化并不那么重要;但是,所有这些调整加在一起会对饲料成本产生巨大影响。
另一方面,如果可消化氨基酸谱较好,则可节省一些成本,并可调整 RM 成分,以实现饲料的营养限制。在方案 3 中,与方案 1 相比,合成氨基酸的用量更少,因为原料本身的用量更大。
另一种表达不同方案对饲料营养价值影响的方法是,计算如果使用中位值优化组成,但原料值有所改变,饲料的营养价值会是多少。
下表中,方案 1 优化后的饲料预期值以蓝色标出。
保持相同的 RM 成分,但使用第 1 四分位 RM 值时,饲料的最终可消化氨基酸含量低于预期。例如,损失了 2.1% 的可消化赖氨酸(0.02 pt),这将降低肉鸡的生产性能。
当使用第 3 四分位 RM 值时,由于最终氨基酸消化率高于肉鸡最佳生产性能的要求,一些营养成分被 "浪费 "了。
营养 | 单位 | 预期值 | 四分位值为 1 | 第 3 四分位数值 | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
进料值 | 演化率(%): 1. | 进料值 | 演化率(%): 1. | ||||
家禽 | % | 1.12 | 1.10 | -2.1 | 1.15 | 2.4 | |
消化蛋氨酸 家禽 | % | 0.59 | 0.58 | -1.5 | 0.60 | 1.5 | |
家禽 | % | 0.84 | 0.82 | -2.4 | 0.86 | 2.4 | |
消化苏氨酸 家禽 | % | 0.75 | 0.73 | -2.5 | 0.77 | 2.6 | |
消化色氨酸 家禽 | % | 0.22 | 0.21 | -3.2 | 0.23 | 4.8 | |
Dig. | % | 0.84 | 0.82 | -3.0 | 0.86 | 2.5 |
安迪苏的 PNE+Adict 解决方案可以帮助配方设计师和营养学家改进饲料配方,因为他们可以更好地了解原料的质量和变异性。所有这些结果都强化了适当质量控制流程的必要性,以评估饲料配方中使用的不同原料中真正的营养成分。不仅如此,找到适当的工具,将近红外信息的结果用于日常配方中,将成为管理饲料成本、保持动物性能的真正资产。
PNE 和 Adict 是支持营养学家和配方设计师实现其目标的安迪苏工具。
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