鵝飼料營養(yǎng)價值評定方法
目前，世界各國均將代謝能、常規(guī)營養(yǎng)成分評定作為家禽飼料營養(yǎng)價值評定的兩項重要指標。雞代謝能、常規(guī)營養(yǎng)成分評定方法已經非常成熟，在鴨上也有了一定研究，但至今沒有統一的鵝飼料營養(yǎng)價值評定標準，因此，建立一套標準的鵝飼料營養(yǎng)價值評定方法已成當務之急。
1 飼料有效能評定方法研究現狀
1.1評定方法概述
代謝能是禽類飼料營養(yǎng)價值評定和禽類對能量需要量研究的重要指標，其評定方法主要通過代謝試驗來測定，包括直接測定法(常規(guī)法和真代謝能(TME)法等)和間接測定法(包括體外消化法和利用化學成分預測的回歸法)。間接測定法中利用飼料化學成分進行預測的回歸法具有一定的優(yōu)越性，雖然已有研究者在雞方面作了不少研究，并建立了許多不同的預測方程，但目前還沒有形成一個非常完善的體系。在直接測定法中，常規(guī)法是研究和使用歷史最長并被廣泛認同的一種方法，其測定的各種飼料的表觀代謝能(AME)值已形成了一個比較完整的體系。TME法作為近年來在評定家禽飼料代謝能含量方面一個突出的創(chuàng)新，受到越來越多研究者的重視。對于鵝飼料代謝能的評定目前一般采用TME法，有研究報道，用TME法測得一些原料的TME值高于AME值，且TME值的變異系數(CV)小于AME值，表明TME值的穩(wěn)定性優(yōu)于AME值。
1.2 表觀代謝能(AME)法
AME是傳統代謝能體系的代表，是指飼料總能與糞、尿能之差。一般家禽代謝過程中產氣能量損失很小，可忽略不計。AME法由于沒有考慮內源能排泄，因此，凡影響代謝糞尿能和采食量的因素均可影響AME法的準確性。家禽年齡、采食量、飼糧狀況等均可影響AME。因此，AME法變異很大，重復性差。此外，AME法測定法還有工作量大、耗時長，動物的采食量不易準確計量等缺點。
1.3 真代謝能(TME)法
TME是用代謝糞能(FmE)和內源尿能(UeE)對代謝能進行校正而得。TME法操作簡便、耗時短，不必考慮待測飼料適口性的影響。但是，TME法以禁食、強飼為主要手段，事實上己對試驗鵝造成應激，而生理異常的試鵝是否能客觀地反映正常鵝的實際情況受到質疑。并且TME法要對測定的代謝能值進行EEL校正，而測定的EEL的準確性受多種因素的影響；另外，TME法要對試鵝進行“強飼排空”，這種“排空”受多種因素的影響，如飼料中各種成分的含量，這些都限制了TME法的使用范圍及其測定值的準確性。
盡管如此，TME法在過去的二十多年中被越來越多的營養(yǎng)研究者所采納，并且從20世紀80年代以來，這種方法幾經改進，除了應用于測定飼料的TME值外，還應用于飼料中氨基酸真代謝率的測定，以及脂肪和礦物質營養(yǎng)價值的評定。
TME法的一個突出特點是可以直接對單一待測飼料進行研究，但對于某些難于消化利用且毒副作用較大的飼料而言，采用這種方法測定時，則可能由于飼料因素對試鵝消化生理和EEL的較大影響而導致測定的TME值出現較大的差異。
近年來的一些研究報道中，不同研究者以TME法測定同種飼料的TME值不一致，尤其是餅粕糠麩類一些飼料的TME值多較常規(guī)法測定值偏低。餅粕糠麩飼料由于飼料原料的種類、來源不同，并且加工方式各異，所以飼料本身的差異較大；而這些種類的飼料又多難于消化利用且毒副作用較大，當用單一飼料飼喂時可能會對試鵝消化生理及EEL造成影響，結果導致TME測定值出現較大差異。趙江濤報道：在排空-強飼條件下以直接法測定豆粕的鴨代謝能值可能偏低，數據的變異較大。用差量法測定豆粕鴨代謝能值時，建議試驗日糧中豆粕替代玉米淀粉基礎日糧的比例在40%~50%。和小明報道：TME法直接測定的TME值不能很好地反映正常情況下動物對飼料的實際利用情況，但TME頂替法測定的飼料TME與常規(guī)法測定的TME沒有差異，因此TME頂替法測定結果更接近正常情況下雞對飼料的消化利用。閔玉娜報道：用真代謝能(TME)測定法，以玉米淀粉為載體，測定了鵝對玉米、小麥麩、豆粕、稻谷、棉籽粕、苜蓿粉6種原料的代謝能值，并對單一原料與配合料之間的測值進行了可加性檢驗，結果證實具有很好的可加性。
1.4 套算法
經典的套算法是以假定飼料間的組合效應為零為前提的。Muller在探索消化試驗結果變異的分配方案中提出2種其它的計算方法，并說明了同一套試驗數據用3種立論依據推算出的以消化率為標志的生物學效價，竟然可以得到3種截然不同的結論。上世紀50~60年代，Sibbald等也在“家禽飼料代謝能影響因素”方面進行過類似研究，結果認為飼料間的組合效應及待測飼料所占比例是導致待測飼料AME值變異的主要原因，不同的基礎日糧對玉米的AME值有較大的影響。Schneider和William也曾從邏輯學的角度對經典套算法的立論依據提出過挑戰(zhàn)。張子儀等研究發(fā)現：隨著基礎日糧與待測飼料在整個試驗日糧中比例的變化，不同類型待測飼料的AME值均呈現出正面或負面的影響。許多試驗表明，基礎日糧的營養(yǎng)水平與待測飼料的營養(yǎng)水平的差異會影響待測飼料的生物學效價評定值是一個基本事實。因此，傳統的套算法因其本身耗時費力，而且存在較大的誤差，故現在較少使用。
1.5 氮校正代謝能(AMEn/TMEn)法
將AME或TME用氮沉積(NR)進行校正就是AMEn/TMEn，NR可正可負。家禽目前采用的氮平衡的校正常數有2個，一個是由Hill和Anderson于1958年提出的34.4kJ/g沉積氮，另一個36.5kJ/g沉積氮，由Titus等于1959年提出。家禽飼料消化吸收過程中，可能伴隨有氮沉積。測定代謝能時，飼料含氮量不同，氮沉積量不同；同種飼料不同家禽個體氮沉積不同。將代謝能校正到零氮平衡狀態(tài)是為了測定飼料完全作為能量來源時的值。雖然代謝能的氮平衡校正已為許多家禽營養(yǎng)學家所采用，并且NRC(1994)采用的也為氮校正代謝能，但是否需要進行氮校正，仍存在很大爭議。實際上，很難準確估計用于氮沉積的那部分能量。氮平衡校正用于全價日糧間代謝能值的比較或許比較有意義，但當測定單一飼料時，往往必須用不平衡飼糧，沒必要進行氮平衡校正。另外，有關研究表明，由于商品化生產中家禽處于正氮平衡，氮校正會低估真正的代謝能值。
1.6 回歸預測法
通過化學成分或通過某種化學分析手段獲得的信息評定某飼料的有效能值是早期沿用的思路。
最早可溯及到19世紀O.Kellner提出的淀粉價理論，此后，VanSoest倡導的酸性洗滌纖維(ADF)、中性洗滌纖維(NDF)等基本上都是將飼料中的粗纖維(CF)、木質素(Lignin)、酸性洗滌纖維(ADF)、中性洗滌纖維(NDF)等作為非營養(yǎng)性物質(NNM)；而將粗蛋白質(CP)、粗脂肪(EE)、無氮浸出物(NFE)、淀粉(STC)或糖類(SUG)作為營養(yǎng)性物質(NM)進行探索的。國內外許多學者曾在代謝能值的一元或多元回歸關系方面提出過不同類型的數學模型和進行過有益的嘗試。許多成果都對當時養(yǎng)禽業(yè)飼養(yǎng)水平的提高作出過貢獻，但是基于上述理由作為依變量的代謝能值的不確定性以及作為變量的“NM”或“NNM”指標的不斷演變及其測試方法的不斷修改，不僅會使許多公開發(fā)表的科學參數失去同比性，同時也將導致許多數學模型失去賴以成立的理論基礎。因此以化學法為主要手段取得的變量以及用簡單回歸公式為數學模型求出的代謝能值，也只能認為是一組靜態(tài)下的半定量值，特別是在建立新的動態(tài)數學模型之前如何確定對已有科學參數的揚棄原則特別是作出新的定位，是一項必須改革而且是任重道遠的歷史任務。