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SSI 能量代謝測量系統(tǒng)在家禽方面的應用

2023-10-30  閱讀(230)

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能量需要量研究是探究家禽基本生命活動和生長發(fā)育的基礎,近年來,家禽能量評價體系中凈能(NE)體系受到越來越多的關注,NE 體系更準確的描述了飼料中的有效能值以及家禽的能量需要量。NE 是指家禽日糧中的代謝能(ME)減去熱增耗(HI)后的有效能值,其中 NE 又可以分為兩部分,一部分是維持凈能(NEm),另一部分是生產(chǎn)凈能(NEp
在家禽研究中通常測定絕食狀態(tài)下的絕食產(chǎn)熱量(FHP)作為 NEm 值。NEm 的測定常采用以下三種方法:
1)間接測熱法(呼吸測熱法):將家禽放置于特制呼吸室內(nèi),分別測定采食狀態(tài)以及絕食狀態(tài)下家禽的 CO2 產(chǎn)生量和 O2 消耗量,通過公式計算采食和絕食狀態(tài)下的產(chǎn)熱量,從而測定家禽的 NE 值。
2)比較屠宰法:通過設定不同梯度的日糧水平,并測量不同日糧水平下身體組織中的沉積能(RE)來計算 FHP。分別測定開始和結(jié)束時家禽身體中的能量含量,兩次能量含量之差即為 RE。
3)直接測熱法:家禽處于jueshi狀態(tài),將其放置于測熱裝置中,觀察實驗過程中家禽的活動變化并進行數(shù)據(jù)記錄,這種方法可以直接測定家禽實驗期間的jueshi產(chǎn)熱量即 NEm。
間接測熱法相較于前兩種方法就更準確一些,通過實時記錄實驗期間(采食以及jueshi兩種狀態(tài)下)的 CO2 產(chǎn)生量和 O2 消耗量,計算不同狀態(tài)下的產(chǎn)熱量,進而求得家禽的 NE 需要量。
應用案例:

圣保羅州立大學農(nóng)業(yè)與獸醫(yī)學院研究人員采用 SSI 能量代謝測量技術(shù)研究公雞的動態(tài)產(chǎn)熱分配,選取 18 54 周齡的海蘭褐公雞(2.916±0.15kg),實驗前,將其放置于單獨的籠子中,日糧采用玉米豆粕型飼料。每隔 5d,隨機選取一只放入開放式呼吸測量室內(nèi),呼吸測量室配備環(huán)境溫度控制裝置,整套系統(tǒng)為模塊式配置結(jié)構(gòu),由氣流發(fā)生控制系統(tǒng)、氣體分析儀、二次抽樣單元等組成。

1 模塊式呼吸代謝測量系統(tǒng)

2 家禽呼吸室

在適宜環(huán)境下,按照適應期 3d(自由采食和飲水),自由采食 1d,禁食 1d(移除飼料,自由飲水)的研究方法,測量 O2 消耗量、CO2 產(chǎn)生量、產(chǎn)熱量(HP)、呼吸商(RQ)等數(shù)據(jù)。

image.png

 

3 自由采食和禁食期間 VO2VCO2、RQ、HP 數(shù)據(jù)變化
結(jié)果顯示,公雞自由采食期間光照階段(06 AM-09 PMVO2 VCO2 分別比黑暗階段(10 PM-05 AM)高出 14.54%14.52%。禁食期間的 VO2 VCO2 與自由采食期相比較低,而且產(chǎn)熱量 HP 也降低了 34.5%。在從停止飼喂至禁食 11.7h 后,禁食產(chǎn)熱量(FHP)達到平臺期(st-FHP),平臺期 RQ 平均值為 0.751±0.018。同時根據(jù)以上實驗結(jié)果,還可以計算得出 TEF+HPA 275KJ/kg0.75/d, NEmst-FHP)為 386KJ/kg0.75/d,NEp 59KJ/kg0.75/d。綜上綜述,可以得出公雞的 st-FHP(基礎產(chǎn)熱)、TEF(食后熱增耗)和 HPA(活動產(chǎn)熱)分別占總 HP 56.6%、25.7%17.7%。研究認為,描述公雞 HP 的分配有助于更好的了解雞對飼料能量的利用,確定雞對飼料的能量需要量。
北京易科泰科技技術(shù)有限公司與美國 Sable 國際公司合作,在動物能量代謝測量技術(shù)領域擁有豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識。其中畜禽能量代謝測量系統(tǒng)由:代謝艙(Indirect Calorimetry Chamber)或頭箱(Head-Box)、氣流發(fā)生控制系統(tǒng)、多參數(shù)氣體分析系統(tǒng)(包括二氧化碳分析儀、氧氣分析儀、水汽分析儀、甲烷分析儀)、數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)組成,能夠準確測量家禽呼吸氣體中的氧和二氧化碳含量,并提供可靠的呼吸代謝數(shù)據(jù),為家禽的能量需要量的研究提供科學準確的數(shù)據(jù)支持,對于家禽養(yǎng)殖管理、飼料配方和健康監(jiān)測等方面具有重要意義。此外,該系統(tǒng)還可以用于家禽遺傳育種、動物生理生態(tài)學、表型組學等方面的研究。
參考文獻: Rony Lizana Riveros, Rosiane de Sousa Camargos, Marcos Macari, Matheus de Paula Reis, Bruno Balbino Leme, and Nilva Kazue Sakomura, 2023, Dynamic of heat production partitioning in rooster by indirect calorimetry, Animal Bioscience.

 

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