《Animal Nutrition》：Determination of standardized mineral availability in different corn sources for broilers and establishment of prediction models
编辑推荐：
为准确评估玉米中矿物质在肉鸡体内的真实可利用性，避免因表观利用率（AMA）未校正内源性损失（EML）导致的误差，并满足精准补充矿物元素、降低饲料成本与环境污染的需求，研究人员以10个不同来源的玉米为对象，在AA肉鸡中测定了8种矿物元素（Ca, P, Mg, K, Cu, Fe, Mn, Zn）的标准化利用率（SMA），并基于其化学成分（如CP, PA, ADF等）成功构建了7个高拟合度（R20.711-0.957）的SMA预测模型。该研究首次为快速预测玉米矿物质利用率提供了可靠工具，对实现肉鸡日粮精准矿物营养调控具有重要意义。
在追求效率与效益的现代家禽养殖业中，精准营养配方是实现降本增效的关键。然而，一个看似基础却至关重要的问题——饲料原料中矿物元素到底有多少能被动物真正吸收利用？——长久以来并未得到圆满解答。玉米，作为肉鸡玉米-豆粕型日粮中占比最高的原料（约55%），虽然其自身矿物元素含量不高，但由于其在日粮中的巨大用量，对日粮总矿物质贡献可达25%至100%。因此，玉米中矿物质的生物利用效率，直接关系到肉鸡的骨骼健康、生长发育、代谢功能乃至生产者的经济效益。传统的“表观矿物元素利用率”测定方法，将所有粪便中的矿物都视为未消化部分，忽略了动物肠道内源性分泌带来的“背景噪声”，导致结果可能不准确，甚至出现负值，难以反映真实情况。在商业生产中，为避免缺乏风险，生产者常倾向于过量添加矿物元素，这不仅造成了饲料资源的浪费，更通过粪便排泄加剧了环境矿物污染。那么，如何才能剥开“内源性损失”的迷雾，精准“看见”并预测玉米中各种矿物质对肉鸡的真实价值？这正是杜欣、陈文鹏、曹春雨、张立阳、王圣臣、崔晓燕、李婷婷、胡赟、罗旭刚等研究人员在《Animal Nutrition》上发表的研究所要解决的核心问题。
为了回答这个科学问题，研究团队开展了一项系统而严谨的工作。他们从中国（山西、吉林、辽宁、新疆、山东、内蒙古）和美国收集了10个不同来源的玉米样本，覆盖了多样的地理和品种背景，以确保研究的代表性和普适性。研究采用了一种经过优化的、快速的“标准化矿物质利用率”测定方法，该方法通过设置“无矿物质日粮”组来准确扣除肉鸡的内源性矿物质损失，从而得到更接近真实生物利用率的SMA值。整个研究设计巧妙，包含了样本化学成分分析、肉鸡饲喂试验、数据采集、模型构建与验证等多个关键环节。
研究人员在研究中主要应用了以下关键技术方法：首先，利用电感耦合等离子体发射光谱法（ICP-OES）精确测定了玉米、日粮及排泄物样品中多种矿物元素的含量。其次，研究核心是采用了“标准化矿物质利用率”测定程序：选用22日龄、平均体重1.03 kg的AA肉鸡，通过外科手术在泄殖腔缝合特制塑料瓶盖以收集未被污染的排泄物。试验设置1个无矿物日粮组和10个待测玉米日粮组，进行短期（4小时）强饲和长达52小时的排泄物连续收集，以准确计算内源性损失和待测玉米的矿物质消化吸收情况。最后，利用逐步回归分析法，基于玉米的化学成分数据（如粗蛋白、植酸、粗纤维等）来构建矿物质利用率的预测模型，并随机留出一个玉米样本对模型预测准确性进行独立验证。
3.1. 10个待测玉米样品的化学成分
对10个不同来源玉米样品的分析显示，其常规营养成分和矿物元素含量存在显著变异。例如，粗蛋白含量在7.42%到9.18%之间变化，变异系数为7.65%；而矿物元素中，钙的含量极低（0.004%-0.009%）且变异最大（CV=32.61%），铜的含量变异也高达55.08%。这种成分上的广泛差异，为后续研究矿物质利用率的差异及建立预测模型提供了必要的前提。
3.2. 肉鸡对不同来源玉米的表现矿物质利用率
结果显示，不同来源玉米的表现矿物质利用率差异巨大，且许多结果为负值。例如，钙的表现利用率范围为-198.1%到29.4%，磷为-31.5%到22.8%。这表明，当玉米中某种矿物质含量很低时，肉鸡的摄入量极少，而相对恒定的内源性损失在排泄物中占比很高，从而导致计算出的表现利用率为负。这清晰地揭示了表现利用率指标的局限性，它无法准确反映饲料中矿物质本身的真实可消化性，因为它受到了内源性损失的严重干扰。
3.3. 肉鸡对不同来源玉米的标准化矿物质利用率
在扣除了内源性损失后，得到的标准化矿物质利用率结果更为合理和稳定。不同来源玉米的SMA值仍有显著差异，但全部为正值。在所有测定元素中，钾的标准化利用率最高，平均为77.2%，而锰的最低，平均为50.7%。这一结果为评估不同玉米中矿物质的真实营养价值和进行精准日粮配方提供了直接的数据基础。
3.4. 玉米化学成分与肉鸡标准化利用率之间的相关性
相关性分析发现，玉米中多种矿物质的标准化利用率与其化学成分存在规律性联系。其中，粗蛋白含量与钙、磷、铜、锰、锌的SMA值呈显著正相关；而植酸含量则与钙、磷的SMA值呈显著负相关。这表明，玉米的蛋白质含量可能有助于矿物元素的吸收，而植酸作为抗营养因子，会显著抑制磷和钙的利用。
3.5. 基于化学成分的肉鸡玉米标准化利用率预测模型
基于上述相关性，研究团队利用9个玉米样本的数据，成功建立了7个矿物质标准化利用率的预测模型。这些模型以玉米的粗蛋白、植酸、粗脂肪、酸性洗涤纤维、粗灰分、粗纤维等常规化学成分作为预测变量。其中，磷的预测模型拟合度最高（R2= 0.957），钙的模型拟合度相对较低（R2= 0.711）。锰和锌的预测模型也具有很高的预测性能（R2>0.9）。
3.6. 玉米标准化利用率预测模型的准确性验证
为了检验模型的实用性，研究人员随机选取了预留的一个玉米样本（A2），将其化学成分代入构建好的模型中进行预测，并将预测值与实际测定值进行比较。验证结果显示，除了钙和镁的预测模型准确性较差（预测值超出测定值±标准差范围）外，磷、钾、铜、锰、锌的预测模型均显示出良好的预测准确性，其预测值落在实际测定值的波动范围之内。
研究的结论与讨论部分深刻阐释了本工作的价值。本研究首次系统测定了不同来源玉米对肉鸡的标准化矿物质利用率，并成功构建了基于常规化学成分的预测模型。这标志着在动物矿物质营养研究领域，从耗时费力的生物学测定向快速、便捷的化学预测迈出了关键一步。尤其对于磷、锰、锌等元素，所建立的模型具有极高的预测精度，具备了直接应用于生产实践的潜力。
这项研究的意义重大。首先，在科学层面，它证实了通过校正内源性损失来评估矿物质真实利用率的必要性和优越性，为同类研究提供了可靠的方法学范例。其次，在应用层面，这些预测模型为饲料工业和养殖场提供了一种强大的工具。只需对玉米原料进行常规的化学成分检测，即可快速、低成本地预估其关键矿物质的可利用性，从而实现对日粮矿物元素（尤其是价格昂贵或环境敏感的微量元素）的精准、动态补充。这不仅能有效降低因过量添加导致的饲料成本上升，更能从源头上减少矿物质通过粪便向环境的排放，对推动畜牧业绿色、可持续发展具有积极作用。最后，研究也指出，钙和镁的预测模型以及铁的模型（未能有效建立）准确性有待提高，未来的研究需要纳入更多样本和更广泛的化学成分指标，以进一步完善预测体系，使其覆盖更全面的矿物质种类，并具备更强的普适性和鲁棒性。总而言之，这项工作为肉鸡的精准矿物营养开启了新的篇章，是实现饲料资源高效利用和畜牧业环境友好的重要基石。
