第11屆營養創新與健康養殖大會
The 11th Nutrition Innovation and Healthy Breeding Conference
(一)背景介紹
1.我國的糧食安全集中表現為飼料糧安全,發展豬精準營養配方是節糧、增效、減排的重要技術途徑
2.養豬業主要任務:降本增效,實現利潤
3.蛋白質和凈能采食量是決定養豬利潤的關鍵
4.影響蛋白質和凈能采食量的因素
4.1疾病
4.2品種
4.3飼養環境:飼養密度和環境溫度
4.4營養精準供給:
①飼料原料中營養價值的精準評估:凈能含量
②營養需要量的精準評估:凈能需要量、凈能和賴氨酸比、飼料氨基酸平衡、其他各種養分的平衡
5.我國豬精準營養管理面臨的問題與難點
5.1飼料營養變異大:原料種類多;同一原料營養價值變異大
5.2豬營養需要變異大:不同豬品種與品系營養需要量差異;營養需要量受生長階段、環境以及個體變異影響
5.3飼料資源浪費,養豬成本升高
5.4參數缺乏、變異大、變異規律不清、快速預測手段缺乏
5.5精準把握飼料原料有效養分的營養價值變異及豬的營養需要量變異是豬精準營養管理的關鍵
(二)飼料原料營養價值數據庫建立完善及系統軟件開發
1.豬飼料原料營養價值數據庫的建立
國家飼料工程技術研究中心建立了112種原料、58項概略養分、44項有效養分、10萬綜合參數的豬飼料營養價值數據庫。
2.影響飼料原料有效能值的關鍵因子解析
3.基于多元回歸的豬原料有效能值預測模型
3.1建立了33種單一飼料原料的豬消化能、代謝能和可消化氨基酸預測模型
3.2建立了14種單一飼料原料的豬消化能和代謝能近紅外定標模型
4.基于新飼料原料價值的豬營養需要量評估
5.FeedSaaS大數據平臺發布與玉米豆粕減量替代
持續優化FeedSaaS平臺系統數據庫。
6.基于機器學習分類算法的原料凈能預測模型
目的:增大數據量,提高原料凈能預測模型的精度。
7.基于可解釋機器學習的有效能動態預測模型建立
7.1闡明機器學習模型(黑箱模型)背后的復雜邏輯,對模型中的變量關系進行解釋
7.2提升算法的可解釋性而不犧牲其預測性能
8.基于數據增強算法的有效能數據拓展與模型建立
目的:增大用于建模的數據量,提高預測模型的精度。
9.基于NIR的有效養分預測模型及其轉移
10.基于在線近紅外的飼料生產品控系統
(三)豬低蛋白日糧技術研發及其碳氮適配
1.飼糧養分的體內沉積效率急需提升
2.低蛋白日糧:氮沉積效率大幅提高
3.建立了覆蓋養殖全程的低蛋白日糧技術參數
4.低蛋白日糧:需要凈能配方
蛋白原料和纖維原料的熱增耗高、凈能轉化效率低。
5.玉米豆粕供應偏緊、價格攀升對增效降本提出新需求
中國特色多元化飼料配方是養豬業可持續發展的必由之路。
6.基于NIR的消化動力學參數預測模型
6.1基于近紅外建立了飼料原料碳、氮釋放速率的定標模型
6.2建立豬糞便與回腸食糜化學組分含量的近紅外定標模型
6.3基于NIR快檢的新平衡配方系統及糞便監測為精準動物營養提供支撐
7.小腸碳氮不協同影響大腸養分利用與健康
8.纖維特性決定后腸發酵模式與腸道健康效應
適宜日糧纖維組合可改善豬的養分代謝與腸道健康。
9.日糧纖維的組成成分決定其發酵性能
10.纖維體外發酵動力學模型的建立及其應用
10.1建立了10種纖維原料的發酵動力學參數
11.基于原料消化和發酵動力學的新型豬日糧配制
(四)基于新型檢測指標和設備的營養評價優化
1.豬維持凈能測定的新方法
1.1凈能是最真實地反映飼料能量利用效率和動物能量需要量的體系
2.豬體成分測定的新方法
2.1體成分測定是研究動物營養需要量的基礎性工作
3.血漿代謝標記物作為餐后營養狀況評價新指標
4.基于血漿代謝組的豬營養評價/優化技術
5.基于血漿靶標代謝物的豬有效能預測方法
6.智能設備+數據平臺:精喂坊
7.飼料+豬:全生命周期;群體→個體+環境
主持人總結:王軍軍教授的報告圍繞著精準營養,尤其是動態動物營養需要進行了詳細的介紹;同時王教授強調低蛋白日糧的研制不是簡單地把蛋白降下來,而是要從“碳氮平衡”的角度(尤其是葡萄糖與氨基酸的比例關系)來考慮,在氨基酸平衡的情況下,低蛋白日糧完全能夠滿足動物需要;并且有研究表明,低蛋白日糧條件下,單胃動物應用一些非蛋白氮能夠提升生產性能,降低料肉比。
特別致謝以下合作單位:
好實沃生物
ADM動物營養
湖南鑫美龍生物科技集團有限公司
深圳新天合生物科技有限公司
上海美農生物科技股份有限公司
湖北藍谷中微生物技術有限公司
山東金之谷生物科技有限公司
哈姆雷特蛋白
未米生物科技(青島)有限公司
河南金大眾生物工程有限公司
內蒙古海鄰科技發展有限公司
山東維高生物科技有限公司
湖南普菲克生物科技有限公司
IFF丹尼斯克動物營養與健康
山東維度農牧科技有限公司
浙江誠緣生物科技有限公司
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