记者2月23日从中国科学院亚热带农业生态研究所获悉，由中国工程院院士、该所首席研究员印遇龙科研团队黄瑞林研究员主持的“生长育肥猪常用能量饲料原料营养价值评定与预测方程建立”项目，已先后完成并建立了木薯、大麦、高粱等70种饲料原料及144种试验日粮的化学成分数据库，并基于饲料原料有效化学养分含量，构建了生长育肥猪有效能和标准回肠氨基酸消化率的预测模型。
2月21日，该研究部分成果在线发表于《动物饲料科学与技术》（Animal Feed Science and Technology）上。论文发表后受到国际关注，来自法国的传统动物营养学家Jean Noblet教授已来邮表达了交流合作意愿。
该研究中，经预测方程得到的预测值与《中国猪营养需要》（2020）、RNC 2012和INRA 2004等国内外数据库报道值的匹配度较好。准确的预测模型，结合近红外检测技术，可以实现待测原料营养价值的快速评定，避免价格高、费时费力且繁琐的消化代谢试验。
比如，利用该预测模型，通过简单测定粗蛋白质、粗脂肪和酸洗洗涤纤维含量，即可快速获取未知大麦的猪消化能和代谢能值；测定粗脂肪、总淀粉、酸性洗涤纤维和粗蛋白质含量，即可快速得到大麦的猪标准回肠赖氨酸、蛋氨酸、苏氨酸和色氨酸消化率。
据介绍，该研究对国内外饲料原料数据库的完善与构建具有重要意义。动态预测模型的建立，将为快速评估未知饲料原料的营养价值提供可行途径，也是生猪精准饲料配方制定的基础。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2023.115607
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