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味氏(广东)高级顾问赵婉莹:以动物需要量为基础,构建精准营养模型

发布时间:2018-05-17 17:13    作者:叶定泽、江永强    来源:新牧网    查看:
    自2018年以来,猪价一路狂跌至亏本线以下,养猪业首次迎来猪价寒冬期,不少过冬策略浮出水面,其中精准营养和降本增效的策略应用而生,一度成为当前行业的焦点。

    在行业的诉求下,山川生物科技有限公司在5月16日于重庆举办“禁抗时代,精准营养”全方位营养应用方案大会。会上,泰国沃浦集团研发中心总经理、味氏(广东)生物科技股份有限公司高级顾问赵婉莹提出成本节约方案,并在会上作了题为《饲料原料的化学成分及营养价值的成本节约评价》的报告,报告显示制定精准营养配方方案需以原料化学成分评价、营养价值的测定、化学成分及营养价值的来源、动物的实际营养需要量等方面的数据为基础。
    超出动物需要量的营养成为致病微生物的养分

    据赵婉莹介绍,在精准营养配方的要求下,准确的原料化学成分的评价数据是基础。通常我们从能量包括总能、消化能、代谢能,还有粗蛋白和氨基酸的消化率标准来评价原料的营养价值,对于矿物质营养价值通常测定总磷和有效磷,而这些测定值被用作配方的参考数据。赵婉莹表示,现在磷的营养价值评定上,更多的是使用总肠道表观消化率和总肠道标准消化率来评定,因为这两个标准是动物实际对磷的需要量,以此作为配方的数据可以更加准确的计算配方中磷的需要量,以此减少饲料中磷的用量,缓解环境污染。

    赵婉莹在报告中指出,过去的配方生产的饲料营养价值都超出了动物实际需要量,如果按照动物实际需要量的理念来制定更精准的营养配方的可以有效应对当前的无抗养殖要求,她说因为超出动物需要量的这部分营养反而会成为致病微生物的养分,这也是重新定义营养价值的意义。
    以动物需要量为基础,构建精准营养模型

    在赵婉莹看来,精准营养更需要精准的原料营养价值数据做支撑,在报告中,她提出了用数学模型—回归方程来精准评价原料的营养价值的新方法。在该模型中,把饲料原料按照总能、脂肪含量、灰分等项目进行数据化的评价,最后将总能分别与脂肪含量和灰分作回归方程计算,最终确定配方中准确的营养价值。通过该数学模型,结合了动物实际的需要量和原料成分价值,输出的配方才更有实践性。

    报告中,赵婉莹谈到用该模型对棕榈粕的营养价值及动物需要量做评定,结果表明,脂肪和纤维含量增加1%,总能分别增加49.57、17.58卡路里,灰分增加1%总能减少34.86卡路里。最终得出计算总能与营养成分需要量关系的数学模型GE = 4005+49.57(脂肪FAT)+17.58 (纤维Fiber)-34.86(灰分ASH)

    独特的配方计算公式,可降本增效

    赵婉莹表示,精准营养最大的目的在于节约成本,如果能够按照净能也就是动物最真实的需要量来设计配方,将能够做到更精准,更低成本的营养方案。报告显示,目前她利用总能和营养价值及需要量的关系,可以将具体的某种原料的配方需要量数据化,在这些数据的基础上,做成自己独有的配方设计的计算公式。赵婉莹表示,运用化学成分的基础数据配套自己的配方公式,配方营养也会更加切合实际,更精准,而并非单纯引用他人的文献数据或者公式。

    最后她总结道,可数据化、个性化、具体化的配方设计,不仅可以做到营养更精准,而且也是节约成本实现降本增效的有效途径。

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