我国饲料数据库建设的总体构想

来源:互联网
日期：2014-01-09
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我们知道，饲料数据库是养殖业和饲料界的基本资料。建设好饲料数据库是大农业的一项巨大基本建设工作，是百年大计的事情。

　　如今，饲料数据库收纳的饲料种类繁多，来自世界各地。所列的营养指标多达40种，其数据平均值，使用起来并不十分服帖确实。因而不少实际工作者，主要是畜牧师和配方师，呼吁我国应该建好自己的饲料数据库。这里所说的“建好”，每个人的理解又大不相同。

　　抱怨饲料数据库不够好，有的是因为没有他所要的某种非常规饲料的数据；也有的是因为他所用的同名饲料与库中给出的数据不符，用起来不合适。

　　饲料数据库中各种饲料的营养属性指标多种多样，属于饲料自身的理化性质指标数据，是由实验室直接检测出来的。虽有误差，但这只属于仪器、试剂、检测人员这一层面。而有效能及其他活性指标，则涉及试验动物和酶活等另外层面的难控误差。

　　可见，想要饲料数据库 “放之四海”广为应用，实属不易。从饲料数据看，只有饲料自身的理化性质指标最靠谱；而那些有效与活性指标，因多了一层试验动物和环境、时间的影响，则有时不够稳定和难以捉摸。何况，运输、贸易如此发达的今天，饲料也是来自天南海北，营养指标数据必定有很大的变异。这些，也正是大家抱怨当前饲料数据库不好用的关键所在。

　　如何解决呢？首先看现行饲料数据库：

　　所有饲料通常分为八大类，即饲料编码的首位1~8，（1-粗；2-青绿；3-青贮；4-能量；5-蛋白质；6-矿物质；7-维生素；8-添加剂；）与国际编码统一自不待言。

　　次级分类我国划为16种，较国际编码更细而合理，即饲料编码的2-3位，（01-青绿植物；02-树叶；03-青贮；04-根茎瓜果；05-干草；06-蒿秕；07—谷实；08-糠麸；09-豆类；10-饼粕；11-糟渣；12-草籽树实；13-动物性；14矿物质；15-维生素；16-添加剂等）。

　　最后四位编码则对应每一具体饲料。这一框架应该保留沿用。

　　在某些饲料的定性描述部分，应重点加强饲料的特殊品种（高油、高蛋白、高赖氨酸、双低油菜籽）；采收部位（茎、叶、全株、地下部）；副产品的加工方法（浸出、机榨、麸糠得率）；含有的毒害物质（丹宁、草酸、生物碱）；非常规饲料的主要特点。

　　具体饲料的指标数据应该包括：

　　1、常规成分：干物质(DM)；粗蛋白质（CP）；粗脂肪（EE）；粗纤维（CF）；粗灰分（Ash）；无氮浸出物（NFE）；氨基酸（AAs）；饲草加：酸性洗涤纤维（ADF）；中性洗涤纤维（NDF）；2、特异成分：毒、害物质(棉酚、葡萄糖甙、)；促、抗营养物质(磷脂、小肽、NSP、NPN)；酶类；激素类；低聚糖类益生物质；3、营养性和加工性参数：蛋白质（赖氨酸）/能量比（CP（Lys）/ME）；酸碱性（DEAB）；轧粒粘结性；油脂类的氧化值；载体和稀释剂的粒度；4、矿物质成分：钙（Ca）；磷（P）；氯（Cl）；钠（Na）；钾（K）；镁（Mg）；铁（Fe）；铜（Cu）；锰（Mn）；锌（Zn）；碘（I）；钴（Co）；硒（Se）；5、维生素类：各种异构物、衍生物、或其先体；生物效价及失效速度；6、有效能量：包括总能（GE）；针对各类动物的有效能值：猪（DE、ME）；鸡、猪（ME）；产奶净能（NEL）；增重净能（NEg）；可见，涉及到生物效价和有效性指标的，重点是能量指标。维生素的生物效价主要取决于化学结构和失效程度，问题比较单一。而蛋白质和氨基酸的有效性目前只限于“可消化性”水平，检测也相对简单一些。只有“有效能”这一针对多种动物的普遍性指标，成为了头号难点！

　　由于学术观点和应用难易的差别，在有效能指标的选定上，各国都有分歧。甚至在一个国家内也可见到采用多种能量营养体系的事例。这说明生产和学术的进步，不会一刀切。何况动物能量营养体系并非事关国计民生的严重大事，也不宜用政府行为强求统一。

　　关于饲料有效能值的老大难问题：

　　已有的实测可用数据保留，登记备用。包括猪鸡用的消化能值和代谢能值。对于新出现的资源量大的饲料，尤其是配方中可以大量使用的，要有计划开发，全面评测。其他零星非常规饲料，处理顺序后延。

　　反刍动物的草料的有效能值，如果坚持净能体系不做改变，取得饲料净能值实测数据无望。只能另辟蹊径，由饲料成分或其可消化能值换算估测。

　　事实上，饲草饲料上千种，常用的近百种。想要每一种饲料，分别产地，南方、北方，国产、进口；划分等级，含杂不一；都用对象动物实测有效能值数据，即使对猪鸡单胃动物来说，也实属不易，更不用说对反刍动物了。

　　因此，寻找依据饲料自身属性测值的实验室内评估其有效能值的方法，历来是众人瞩目的事情。据文献和前人研究工作，可以看到的方法有：

　　1、靠饲料有效能值对其营养成分的正负强相关关系，拟合某种回归方程（单元或多元直线简单回归为主）；2、体外模拟动物消化，用各种消化酶在适当的条件（T℃, pH）相应分阶段处理饲料，近似评估饲料的消化能值；3、NIRS（近红外光谱）法，汇集多种差异较大同名饲料的实测有效能值和各种营养成分，通过仪器扫描样品，优选出用其他成分组合估测有效能值或另一成分的定标软件。再依此快速评估待测饲料未的各种营养数据。

　　可见，方法1，最简单，一般人都能做到。但有失粗糙，误差很大。拟合方程所忽略和舍弃的因素，可能影响评估的准确性。因此，人们不甚满意这种简单评估方法。

　　方法2，道理易懂。体外模拟动物消化，实验环境条件可以人为控制，容易实现。但引用的消化酶种类受限，有时不得不改用具有混合酶性质的远非稳定的小肠液冻干品。本法对环境条件的依赖性较强，温度和pH要求按酶适阶段控制。但酶的动态补充、酶解产物的及时排出（吸收）、pH的渐变过程等，都无法模拟实现。由于模拟与实测间的测值差距，往往需要用对象动物的有效指标实测值校正模拟测值。而且这也只限于评估消化层次的有效指标（DE、DCP、DAA）。还有，用来评估的酶产品和小肠液冻干品，酶活随贮运时间而下降，也带来不少麻烦。

　　方法3，是靠饲料物质成分分子键结构，对近红外光波吸收反射特性，用仪器检测多个样品（＞60）的光谱扫描结果，对照比较实验室标准方法测定和用对象动物实测的相应结果，建立起高度相关的光谱与测值的回归关系。这个工作称为定标（Calibration）。有了定标软件基础，待评估饲料只要制成规范样品，送进NIRS仪器扫描，仪器则会自动参比定标结果进行计算，在不到一分钟时间给出评估结果。而且不仅是有效能值，还有参与定标的各种指标的多项评估数据。

　　这方面的研究，早在“七五”国家攻关项目的协作中（1989)，进行了鸡饲料表观代谢能及猪饲料消化能的近红外法与实测对比。并在玉米、小麦、饼粕类、糠麸类等20多种饲料原料的代谢能(鸡)和消化能(猪)的测定上取得了满意的结果。就是说，我们是有前期工作基础的。何况当前的NIRS仪器较上世纪已经有了巨大进步，如样品扫描光谱的转移兼容，定标软件的仪器间兼容通用，都给开展NIRS定标与测定工作开辟了良好前景。

　　归纳起来，我对建立我国饲料数据库的总体构想，可以简约概括如下：

　　1、原有我国饲料数据库资料保留，继续使用。有重大订正和增删，随时官方网站公布，并做出说明。每年用电子表格形式发布一次更新的我国饲料数据库；

　　2、饲料营养成分测定，根据国家标准方法规范化进行。各种有效能和尚无国家标准的检测项目，由农业部组织国内权威专家会议提出测定方案（草案），测定单位遵照执行；

　　3、饲料数据列出两套：原样自然水分基础与干物质基础，便于进行水分校正及换算比较；

　　4、饲料有效能值及其他有效营养成分的测定，有条件单位（科研院所、大企业）按统一规范方案组织实施。并尽可能保留相应数量样品（密封、灭菌、防霉、除虫）送我国饲料数据库常设管理中心保存，以备其他补测及核对之用；

　　5、组织拥有研究型NIRS仪器单位，统一培训，协作开展各种饲料的NIRS定标工作。有偿承担基层送来的饲料样品的各种NIRS估测，结果上报我国饲料数据库常设管理中心；总之，这是一项全国性科研、生产大协作。一定会涉及方方面面，也会出现这样或那样问题，一时也不易完全预料到。

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