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家禽營養成分指數

雞飼料提供的營養物質主要是能量,因此家畜利用能量區分化學能的方法將是評價雞飼料檢測的有效指標。由於實驗室化學分析方法易於實施,重復性高,因此可以用化學分析方法檢測雞飼料中所含營養物質的種類和數量。經典的常規化學分析表明,雞飼料中的營養成分主要由蛋白質、碳水化合物、粗脂肪、礦物質、維生素、水分六項指標來評價。但隨著雞飼料生產技術的發展,這六項指標顯然不能完全代表雞飼料的質量。所以Byrne工程師根據多年的檢測經驗總結了雞飼料檢測的知識,供大家參考。

Byrne檢測根據雞飼料中不同營養素在動物體內的營養作用,雞飼料中營養成分的檢測可分為三類:能量物質檢測、組織物質檢測和活性物質檢測。

1.能量物質為動物提供能量,主要檢測項目為碳水化合物和脂肪。

2.組織物質構成動物身體的各種組織,蛋白質、脂肪、礦物質、水分是基本的組織物質檢測項目。

3.活性物質是調節動物代謝過程的物質。維生素、微量元素和部分脂肪酸屬於活性物質的檢測項目。這些物質在雞飼料中所占比例很小,但其作用卻非常重要。尤其是在封閉圈養條件下,動物無法自由活動,無法自行尋找所需的營養物質,所以無論缺少哪種活性物質,動物都會發病或生長受阻。

下面詳細介紹壹下雞飼料的七大關鍵檢測指標和檢測方法。

(1)雞飼料粗蛋白檢測指標

粗蛋白壹般用雞飼料中含氮化合物的總氮含量乘以6.25的乘積來表示。因為蛋白質中的含氮量約為16%,雞飼料的含氮量乘以6.25就視為其蛋白質含量。但雞飼料中的含氮化合物並不是都以蛋白質形式存在,不同種類的飼料含氮化合物也含有不同量的氨基酸、酰胺、含氮有機堿和氨化物,所以用這種方法測得的蛋白質含量只是壹個近似值。凱氏定氮法是常用的測定方法。市面上有很多種儀器,原理都差不多。都是用農用硫酸和催化劑水解雞飼料樣品生成硫酸銨,再與堿反應生成氨,然後引入定量酸標準溶液滴定,間接計算氮含量,再乘以系數。我國國家標準也采用這種方法。

(2)雞飼料粗脂肪檢測指標

粗脂肪是雞飼料中溶於無水乙醚的成分,所以也叫乙醚提取物。粗脂肪除脂肪外,還含有壹些有機酸、蠟、色素和脂類。因為測定的乙醚提取物中除了真脂肪外,還含有其他可溶於乙醚的有機物,如葉綠素、胡蘿蔔素、脂溶性維生素等。雞飼料的常規分析采用索氏脂肪提取器測定。近年來,這種儀器有了很大的改進,但主要部件仍由冷凝管、回流提取器(或淋浴提取器)和接收瓶三部分組成。還有,稱取濾紙管或過濾紙袋中的樣品,放入提取管中,浸泡在無水乙醚中,加溫回流提取。提取時間取決於雞飼料的性質。原理是預先確定樣品浸泡後的重量差異,作為粗脂肪含量。

(3)雞飼料粗灰分檢測指標

粗灰分是樣品在550 ~ 600℃灼燒至恒重後的殘留物。其中,除了雞飼料本身含有的各種宏量元素和微量氧化物外,還有少量的氯化物和碳酸鹽。另外,雞飼料中的無機物並不都來自雞飼料本身,其混合的沙塵也包括在內。

在裏面。因此,“粗灰分”不能反映雞飼料中礦物質或微量元素的含量和質量,通常作為限制性指標控制。粗灰分(%) = 100×灰分重量(克)/雞飼料樣品重量(克)

(4)雞飼料的粗纖維檢測指標

粗纖維是雞飼料有機物中不溶於稀酸、稀堿、乙醇、乙醚的無灰殘渣的總稱。其中有植物纖維素、半纖維素、木質素、果膠和動物幾丁質。測定前後,樣品分別用1.25%稀硫酸和1.25%氫氧化鈉熱溶液煮沸30分鐘,然後用乙醚和乙醇洗滌殘渣以除去殘留脂肪,幹燥稱重,然後灼燒,由重量減少得到粗纖維含量。木質素是壹種芳香族化合物,不能被家畜和家禽消化。木質素常與纖維素、半纖維素結合,防止酶與其他營養物質接觸,從而降低其他營養物質的消化率。纖維素和半纖維素都是纖維和復雜的多糖化合物,在動物體內可以被微生物部分消化利用,但消化率低於澱粉、蛋白質和脂肪。動物雞飼料原料壹般不含粗纖維。有時候動物雞飼料中的粗纖維,大多是含有少量甲殼素的雜質造成的。在傳統的雞飼料檢測方法中,幹物質分為粗蛋白、粗纖維、無氮浸出物(NFE)、乙醚浸出物(粗脂肪)和灰分。粗纖維和NFE代表植物的碳水化合物部分。粗纖維過去常被用來估計雞飼料的難消化部分。NFE意在代表碳水化合物的可消化部分。遺憾的是,傳統分析無法根據營養價值將碳水化合物分離出來。

(5)雞飼料無氮提取物檢測指標

無氮浸出物按各種雞飼料中常規營養成分的百分比為100,扣除水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纖維、粗灰分百分比後的剩余部分視為無氮浸出物。也稱為可溶性無氮化合物。壹般在常規雞飼料分析方法中,不是直接單獨測定,而是計算。無氮抽提物不是單壹的化學物質,還包括單糖、雙糖、無碳糖、澱粉、部分可溶的木質素和半纖維素。溶於水和稀酸,易消化。主要成分有單糖(葡萄糖)、雙糖(乳糖、甘蔗芽糖)和多糖(澱粉、糊精)。無氮浸出物的計算值受多種因素影響,特別是雞飼料各種常規成分測定的系統誤差和樣品水分含量的變化,直接影響無氮浸出物的計算值。因此,在計算或應用該參數時,應根據其數據來源和測試環境條件,客觀評價數據的顯著性。