SSI 能量代謝測量系統(tǒng)在家禽方面的應(yīng)用

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(chǔ)，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(guān)注，NE體系更準(zhǔn)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狀態(tài)下的產(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(shè)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(jìn)行數(shù)據(jù)記錄，這種方法可以直接測定家禽實驗期間的產(chǎn)熱量即NEm。

間接測熱法相較于前兩種方法就更準(zhǔn)確一些，通過實時記錄實驗期間（采食以及兩種狀態(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(jìn)而求得家禽的NE需要量。

應(yīng)用案例：

圣保羅州立大學(xué)農(nóng)業(yè)與獸醫(yī)學(xué)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只54周玲的海蘭褐公雞（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(jī)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。

在適宜環(huán)境下，按照適應(yīng)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)。

結(jié)果顯示，公雞自由采食期間光照階段（06 AM-09 PM）VO2和VCO2分別比黑暗階段（10 PM-05 AM）高出14.54%和14.52%。禁食期間的VO2和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(dá)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為275KJ/kg^0.75/d， NEm（st-FHP）為386KJ/kg^0.75/d，NEp為59KJ/kg^0.75/d。綜上綜述，可以得出公雞的st-FHP（基礎(chǔ)產(chǎn)熱）、TEF（食后熱增耗）和HPA（活動產(chǎn)熱）分別占總HP的56.6%、25.7%、17.7%。研究認(rèn)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等著名國際公司合作，在動物能量代謝測量技術(shù)領(lǐng)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(zhǔn)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(xué)準(zhǔn)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(xué)、表型組學(xué)等方面的研究。

參考文獻(xiàn)：

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.