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1. 如何设计合理的饲料配方？

1、如何设计合理的饲料配方？

【主要是根据营养指标设计】

饲料配方设计的关键点：营养标准的合理使用

熟悉了配方制作过程，还需要在一些关键点上做周密的考虑，才能做出一个好的配方。

1、营养标准的灵活使用

任何一个营养标准，都是在特定条件下为特定目标而设定的。这个特定目标一般为动物的生产性能指标或者经济指标。例如NRC制定了瘦肉型猪的营养标准，该标准的目标是肉猪的生长速度快，料肉比低。这个标准不适应土杂猪。

各个饲料生产企业从市场的角度和经济的角度出发，在参考NRC标准和国内猪营养标准基础上，都制定了自己的猪营养标准。各个企业间的营养标准有一定的差异，作为企业的技术机密，企业标准不会对外公开。

企业的营养标准一般分为几类：

其一为发挥动物最佳生产性能的营养标准，这类标准是建立在动物试验的基础上的；

其二为经济效益最佳的营养标准，这类标准的营养水平低于第一类标准，因为营养水平较低，配方中有空间使用营养价值较低的非常规饲料原料，因而这种配方的综合经济价值可能优于最佳生产性能配方；

其三为市场导向的营养标准，饲料生产企业为了迎合某些市场消费群体的特殊要求，在满足一特定生产性能（生产水平较低）的条件下，为生产价格低廉的饲料而确立的标准。

经济动物品种繁多，以肉鸡为例，有快大白羽肉鸡、快大黄鸡、优质黄鸡、土鸡等等。尤其是黄羽肉鸡，品种尤为复杂，如果以上市时间来划分，有50天左右、有60天左右、有80天左右、有110天左右、也有140天左右等。

多数品种并没有营养标准，配方师在这种情况下，需要参考比较接近品种的营养标准，并根据自己的经验，分析该品种生长特点，结合动物生理和营养的理论知识，对营养标准做适当的修改，并根据实际的应用效果，逐步修订标准。

对于不同标准的灵活运用也是一个有经验的配方师的价值体现。

营养标准的各项指标中，对粗蛋白指标要有一个明确的认识。

蛋白质的营养主要是氨基酸的营养（对于小肽营养研究还很粗浅，可不考虑），制作配方时，可采用理想蛋白质模型配制饲粮。理想蛋白质（Ideal protein）是指饲料蛋白质中的各种可利用氨基酸的比例与动物某一生产阶段所需要得氨基酸比例一致，氨基酸的生物利用率最高的蛋白质。利用理想蛋白模型配制动物饲粮，可以有效节约配方成本，提高动物的生产性能。根据蛋白质的“木桶理论”，通过补充饲料中相对含量低的氨基酸，各种氨基酸比例达到理想蛋白质模式，动物体内氨基酸的沉积效率最高。↗可减少氨基酸的代谢浪费，同时降低饲粮的粗蛋白水平，达到减少动物的氮代谢负担和对环境中的氮排泄的效果。

在使用理想蛋白质模型时，要有两个基础条件，其一是各原料有可消化氨基酸数据，营养标准设定可消化氨基酸水平；其二，有合适的理想蛋白质模型。肉猪和肉鸡的理想蛋白质模型研究比较多，不同机构或者学者提出的理想蛋白质模型都有所差异。

理想蛋白质模型随动物的品种、生长阶段等的不同而有所差异。

在选用何种模式时，要充分考虑动物的生长速度、生理特点。

一些大的企业进行了有关理想蛋白质模型的研究，从而制定自己的理想蛋白质模型，这就更为准确。在肉猪配方中如果考虑可消化赖氨酸、含硫氨基酸、苏氨酸、色氨酸的水平和比例，在肉鸡配方中考虑可消化赖氨酸、含硫氨基酸、苏氨酸、精氨酸、色氨酸的水平和比例，设置营养标准参数时可不考虑粗蛋白的下限，通常情况下用这种方式做出的配方比利用用总氨基酸含量参数作出的配方粗蛋白含量低1-2个点，可有效节约配方成本，并且配方的稳定性更好。

在使用营养标准的时候，还要根据季节对标准作出适宜的调整。

以鸡料为例，在炎热的夏季，热应激比较大，鸡的采食量通常会降低，为保持较好的生产性能，需要对配方作出调整。

一种方法，为了满足动物蛋白的摄入量，降低代谢能（鸡有“为能而食”的特点），增加采食量；另外一种办法是在配方中多使用优质油脂，提高代谢能。同时利用理想蛋白质模型，提高并平衡可利用氨基酸水平，降低粗蛋白水平，降低高蛋白所带来的热增耗。这样即使采食量有所降低，动物的有效营养摄入量仍能满足最佳的生产性能的需求。对于预混料的添加水平，也要根据生产实际情况作出调整。例如在饲养环境差、应激比较大、采食量低的情况下，应该适当提高多维多矿的添加水平。

2、原料的选择和质量控制

不同的动物以及动物不同的生长阶段，对原料都有不同的要求。选择合适的原料是做好配方的关键步骤。幼龄动物消化机能没有发育完善，选择原料要注意可消化性。

以乳猪料为例，选择原料的原则是易消化、适口性好。因此乳猪料和教槽料（开口料）中使用了高档的原料，例如蒸汽鱼粉、乳制品、膨化大豆、一级玉米、优质植物油等。

而成年动物可多选用粗一些的原料；动物种类不同，其生理特点不同，对原料的要求也不同。例如猪的味觉发达，适口性差的原料尽量少用，而鸡料就不用过多考虑适口性问题，鸭的耐粗能力比较强，粗饲料用于鸭料更有价值

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