以遺傳潛力推算最佳生長及經(jīng)濟(jì)效益的生豬飼料配方及自動化飼喂計劃

J.van Milgen， J.Noblet， J.Y.Dourmad，E.Labussière， F.Garcia-Launay， L.Brossard，

（1.INRA，UMR1348 PEGASE，F(xiàn)-35590 圣吉爾，法國；2.Agrocampus Ouest，UMR1348 PEGASE，F(xiàn)-35000 雷恩，法國）

由于人口的增長和收入的增加，F(xiàn)AO（2011）預(yù)測2050年人類對動物蛋白的消耗量將在目前的基礎(chǔ)上增加2/3，如果要生產(chǎn)如此之多的動物食品，除集約化生產(chǎn)外沒有其他技術(shù)上和經(jīng)濟(jì)上切實(shí)可行的替代方案，滿足未來人類對動物蛋白需要的唯一途徑就是提高動物生產(chǎn)效率。與此同時，動物健康、食品品質(zhì)和安全、環(huán)境、動物福利和消費(fèi)者的期望等對于確保集約化動物生產(chǎn)系統(tǒng)的可持續(xù)性相當(dāng)重要。

飼料和飼喂方式可以影響生產(chǎn)成本、動物生長和胴體品質(zhì)。在相對短的時間內(nèi)對其進(jìn)行調(diào)整，可產(chǎn)生明顯效果，并且此效果是可逆的。飼料是豬肉生產(chǎn)過程中成本最高的環(huán)節(jié)，通常占到生產(chǎn)成本的60%～70%。多數(shù)攝入的營養(yǎng)物質(zhì)轉(zhuǎn)化為動物產(chǎn)品的效率相對較低。比如，蛋白質(zhì)的轉(zhuǎn)化效率基本上很少超過50%，至于磷和能量的轉(zhuǎn)化效率就更低。

個體差異是自然生物固有的屬性。在自然界，變異對于物種適應(yīng)環(huán)境變化并生存下來是很重要的。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，個體變異被用來篩選具有期望特征的動物品種。盡管如此，在篩選的同一個品系或品種內(nèi)，個體間的差異也是存在的。因為許多生產(chǎn)方案都是面向群體應(yīng)用的，動物個體并不一定可以精確的吸收營養(yǎng)來滿足自身的需要。因此，資源利用的效率低于最大預(yù)期效率。本文就動物間的變異如何用于家畜的精準(zhǔn)飼喂系統(tǒng)以此來提高豬肉生產(chǎn)系統(tǒng)的效率進(jìn)行了綜述。

1　家畜精準(zhǔn)飼喂的原則

家畜精準(zhǔn)飼喂是一項用于控制動物生產(chǎn)系統(tǒng)和管理動物間差異的技術(shù)。Wathes等（2008）定義家畜精準(zhǔn)飼養(yǎng)為用過程工程學(xué)的原則與技術(shù)來管理家畜生產(chǎn)系統(tǒng)。他們確認(rèn)了家畜精準(zhǔn)飼養(yǎng)涉及的四個方面：一是生產(chǎn)過程或結(jié)果的持續(xù)監(jiān)控；二是預(yù)測投入產(chǎn)出的數(shù)學(xué)模型；三是滿意的輸出結(jié)果（或輸出曲線）；四是控制投入的機(jī)制。

這就表明應(yīng)該持續(xù)監(jiān)測豬的重量使其在達(dá)到目標(biāo)體重時進(jìn)行屠宰，這個過程中飼料（如飼喂量和營養(yǎng)成分）是達(dá)到目標(biāo)體重的一個工具。如果把飼料當(dāng)作動物生長的控制途徑，那么必須可預(yù)測不同飼喂水平下豬的生長性能。養(yǎng)殖廠調(diào)整飼養(yǎng)策略以求在合適的上市體重賣出，但不依賴額外投入（如稱體重）或數(shù)學(xué)預(yù)測模型，而是依靠他們的專業(yè)技能和經(jīng)驗。在精準(zhǔn)家畜飼養(yǎng)中，會做明確的監(jiān)測和預(yù)測。不同的動物個體間都有差異，在此基礎(chǔ)上能夠多大程度的精確預(yù)測動物的生長性能，而且如何通過我們能從動物上收集的信息準(zhǔn)確預(yù)測動物的生長性能有待進(jìn)一步研究。

2　預(yù)測豬對營養(yǎng)供應(yīng)的反應(yīng)

由于生命系統(tǒng)的復(fù)雜性，數(shù)學(xué)模型已日益成為一個用來理解、整合知識和預(yù)測動物對不同的應(yīng)激（包括飼養(yǎng)環(huán)節(jié)）如何做出反應(yīng)的重要途徑。其是一個并不依靠（或有限程度的依靠）分析生物機(jī)理的模型結(jié)構(gòu)便將投入和產(chǎn)出聯(lián)系起來，所以經(jīng)驗?zāi)Ｐ徒?jīng)常被定義為“黑箱”模型。比如，通過一個二次或三次方程將日糧中的脂肪酸含量和背膘中的脂肪酸含量聯(lián)系起來，而不是依靠脂肪代謝和沉積機(jī)制。盡管如此，其能提供一個非常精確的關(guān)于背膘中脂肪酸情況的預(yù)測。理論模型某種程度上依賴投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出過程中蘊(yùn)含的生物機(jī)理。這個過程通常用到大量（幾十上百個）方程和參數(shù)。

2.1一個模擬豬生長的機(jī)制方法 首批描述豬生長的營養(yǎng)模型之一是Whittemore和Fawcett（1974）提出的。這個模型可以計算決定機(jī)體增重的蛋白質(zhì)和脂肪沉積。蛋白質(zhì)沉積取決于日糧中蛋白供應(yīng)是否充足。當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)供應(yīng)有限的話，蛋白質(zhì)的沉積就簡單是飼料攝入和蛋白利用總效率的結(jié)果。假設(shè)蛋白質(zhì)的沉積是穩(wěn)定的，脂肪沉積是通過從攝入能量中扣除維持需要的能量和蛋白沉積消耗的能量之后根據(jù)能量守恒計算得出的。脂肪沉積因此被認(rèn)為是一種能量積累可用作計算相對瘦肉和肥肉的增長。這些組織的增長再結(jié)合體灰分的增長和胃腸內(nèi)容物決定了總體重的增長。

Whittemore 和 Fawcett（1976）將這個模型進(jìn)一步發(fā)展提出了不僅脂肪沉積，蛋白質(zhì)的沉積也決定于能量攝入。這個假設(shè)在一定程度上改變了脂肪是唯一能量積累的觀點(diǎn)。當(dāng)能量攝入減少，蛋白質(zhì)和脂肪的沉積都會受到影響。Whittemore和Fawcett（1976）發(fā)現(xiàn)了蛋白質(zhì)沉積和能量攝入之間的關(guān)系，也就是線性-平穩(wěn)關(guān)系。這個關(guān)系中的線性部分由脂肪蛋白沉積的最低比率決定，他們假定該比率最低為1。因此，豬在沉積每克蛋白質(zhì)的時候總是最低沉積一克脂肪。Fowler（1974）提出雖然超量的能量攝入會帶來“額外脂肪”，但“基礎(chǔ)脂肪”的沉積與瘦肉增長相關(guān)。平臺階段顯示了現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于豬生長營養(yǎng)模型的另一個重要概念。這個概念表明蛋白沉積有一個上限（常稱作PDmax），這個上限因品種或性別的不同而有差異。如果能量的供應(yīng)超過了上限將不會產(chǎn)生額外的蛋白沉積。額外的能量供應(yīng)將只會有助于脂肪沉積。首個豬生長營養(yǎng)模型（Whittemore和 Fawcett，1976、1974） 的關(guān)鍵概念可總結(jié)如下：一是豬的生長取決于蛋白和脂肪沉積；二是生長豬的蛋白沉積有一個上限，該上限在生長過程中是穩(wěn)定的；三是脂肪蛋白沉積比率有個最小值；四是飼料攝入是一個輸入指標(biāo)，所有未用于維持生命或蛋白沉積的能量都用于脂肪沉積；體重、瘦肉和脂肪組織重量是由體內(nèi)蛋白和脂肪的重量決定的。

這些基本原則在其他模型中已有進(jìn)一步發(fā)展（Milgen 等，2008；Moughan 等，1987）。 例如，蛋白質(zhì)沉積有穩(wěn)定上限已有不同觀點(diǎn)，當(dāng)動物生長被認(rèn)為達(dá)到了成熟，模型中應(yīng)該包含一些機(jī)制來確保當(dāng)動物趨于成熟時蛋白沉積（以及生長速度）減緩到零。

2.2從營養(yǎng)到組織 第一代營養(yǎng)模型或多或少將動物比作“一袋子營養(yǎng)物質(zhì)”，更精確來說比作“一袋子蛋白質(zhì)和脂肪”。因為體內(nèi)水分和灰分（如礦物質(zhì)）的重量與體內(nèi)蛋白質(zhì)的重量有緊密的聯(lián)系，總體重從本質(zhì)上來說是蛋白質(zhì)和脂肪的重量的作用。相似的，體內(nèi)瘦肉和脂肪重量分別是蛋白質(zhì)和脂肪的作用 (Quiniou和Noblet，1995）。這些研究者開發(fā)出一系列方程來根據(jù)化學(xué)組成來估計結(jié)構(gòu)組成。這些信息將動物營養(yǎng)與胴體品質(zhì)某些方面聯(lián)系起來。在Halas等（2004）的模型中分別顯示了肌肉、器官、骨骼、背膘和皮膚。這就使得在計算組織間差異時可以不是只考慮化學(xué)組分并且還考慮到代謝。例如，器官中蛋白比肌肉中蛋白有更高的蛋白周轉(zhuǎn)率這與其有更強(qiáng)的能量消耗有關(guān)。

胴體中的脂肪含量、脂肪在組織間的分布和脂肪中脂肪酸的含量都會影響胴體指標(biāo)和營養(yǎng)價值。然而，模型中對脂肪沉積進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測依舊是一個重大的挑戰(zhàn)。脂肪經(jīng)常被稱作能量積累，這表明消化的能量如果不用于維持生命或蛋白沉積就會用于脂肪沉積。對能量攝入或利用不精確的話將對脂肪沉積有直接影響。對機(jī)體整個脂肪重量進(jìn)行定期稱量或估測很難做到。這意味著“關(guān)于脂肪沉積的預(yù)估錯誤將會持續(xù)累積”并且我們很難弄清楚這些誤差。有人已提出一些模型用來計算脂肪在胴體組織和非胴體組織間或不同脂肪儲存組織間的分配問題（Halas等，2004）。在豬的研究方面，Lizardo等（2002）的模型是唯一一個考慮到體脂肪和脂肪酸在組織間分配問題的。在這個模型中體內(nèi)總脂肪通過生長速度的不同分為皮下脂肪、肌間脂肪、肌內(nèi)脂肪和腎周脂肪。

3　檢測系統(tǒng)

豬群中豬的平均采食量或飼料消耗量可通過測定每欄分到的飼料量來估計。商業(yè)化的自動記錄系統(tǒng)現(xiàn)在也能夠估計每欄中每頭豬的采食量。對個體采食量的監(jiān)測可能是精準(zhǔn)家畜飼養(yǎng)系統(tǒng)中最重要的信息來源之一。由于采食量和采食行為的敏感性，其在很大程度上可反映豬的生理狀態(tài)。例如，當(dāng)豬健康有問題時采食量一般會降低。

豬的生長狀況可以通過豬的體重來確定，但稱豬重消耗人力且操作過程對豬來說具有應(yīng)激性。目前，可以使用自動稱重系統(tǒng)，如稱踩在進(jìn)料器上的豬前腿重量（Williams等，1996）或使用可視化成像分析系統(tǒng)來估計豬的體重（White等，2004）。

在INRA設(shè)備中，我們已為生長豬和育肥豬設(shè)置了一個可以容納大約100頭豬的欄，該欄由休息區(qū)和采食區(qū)組成。豬可以通過一個稱重分類系統(tǒng)進(jìn)入采食區(qū)，在這個系統(tǒng)內(nèi)豬被識別、稱重然后訓(xùn)練進(jìn)入三個不同的出口（如通往采食區(qū)或通往去屠宰間的待運(yùn)欄）。采食區(qū)配備八個可以識別豬只并且可以分配少量飼料（豬必須按住一個按鈕才可以獲得飼料）的進(jìn)料器。每個進(jìn)料器配有四個飼料分配器，分配器可設(shè)定分發(fā)四種飼料中的任何一種或混合物。飼料和水分布于不同區(qū)域以確保豬返回到休息區(qū)而不是在采食區(qū)“閑逛”，豬只通過一個單向門返回到休息區(qū)。

在歐洲，豬肉交易關(guān)心的是肩部、腰部、大腿后部和腹部的瘦肉比例。通過測量背膘厚度和腰部肌肉厚度來估測這一比例。因為這些測量是在屠宰時進(jìn)行的，其不可作為實(shí)時信息供管理使用。Kloareg等（2006）用不同體重育肥豬活著或屠宰時獲得的信息對體內(nèi)總脂肪重量做最佳預(yù)測的試驗。結(jié)果表明，背膘重量或背膘厚度與體重結(jié)合在一起是體內(nèi)總脂肪重量很好的預(yù)測指標(biāo)，但其中的關(guān)系會被基因影響。表明脂肪在體內(nèi)的分布受到基因的影響。平均來說，背膘脂肪代表了體內(nèi)總脂肪的18%。雙能量X射線吸收測定術(shù)已被用于估計生長過程中體內(nèi)組成的變化（Suster等，2003）。這個技術(shù)需要將豬麻醉，因此更不適宜定期檢測?？梢暬上穹治黾夹g(shù)具有可在整個生長過程中使用而無需物理干預(yù)的優(yōu)勢。從獲得的圖像中我們可以獲得長、寬、高和面積等數(shù)據(jù)，其可與體總脂肪、肌肉、脂肪、蛋白質(zhì)重量（Doeschl等，2004）和屠體關(guān)節(jié)（Doeschl等，2005）的測量值關(guān)聯(lián)起來。

4　處理動物間的變異：種群和個體動物

生長的營養(yǎng)需要模型很大程度上是動物生化代謝決定的。這意味著對于特定的數(shù)據(jù)，模型總會預(yù)測出同樣的結(jié)果，因為其不考慮變異或不確定性。這也是我們?yōu)槭裁淳鍵nraPorc確定性模型使用者的原因之一，因為當(dāng)應(yīng)用到動物群體時該模型對營養(yǎng)需要量的預(yù)測值可能會太低。比如，如果按豬的平均需要量給一群豬提供日糧，近一半的豬將按預(yù)期生長，因為其獲取了最低營養(yǎng)需要量，然而另一半將表現(xiàn)的低于其的生長潛力，因為其獲取的營養(yǎng)低于需要量。

在模型中計算出動物間的變異是很復(fù)雜的，且從本質(zhì)上來說有兩種方式來處理動物間的變異。第一種方式就是當(dāng)計算變異且把它用到管理策略時繼續(xù)把動物當(dāng)成群體來對待（如就飼養(yǎng)策略、運(yùn)輸策略而言）。然而，并不是所有的變異都是隨機(jī)的（Schinckel等，2003）。例如，在日增重和采食量上都有隨機(jī)因素但它們之間也有很強(qiáng)的相關(guān)性。如果動物的采食量比平均值低，那么它們往往也會有一個低于平均值的生長速率。Brossard等（2009）分析了InraPorc模型關(guān)鍵參數(shù)的變異結(jié)構(gòu)，然后，構(gòu)建一群虛擬的豬然后對每頭豬強(qiáng)力運(yùn)行該模型來評估群體如何對營養(yǎng)策略做出反應(yīng)。Brossard等（2010）采用一種模擬的方式總結(jié)出了采用多階段的飼養(yǎng)策略，當(dāng)給豬飼喂的日糧中含有的賴氨酸占群體動物平均需要量的110%時可以實(shí)現(xiàn)最大的經(jīng)濟(jì)回報 （基于固定成本、飼料成本和屠體回報）。經(jīng)過試驗檢測，結(jié)果表明生長反應(yīng)上的變異可以通過模型來預(yù)測，限制飼喂可以作為一個降低屠宰時體重變異的方法（Brossard 等，2014）。

第二個計算變異的方法就是以個體為單位來處理動物。利用監(jiān)測設(shè)備里的信息來控制進(jìn)料器等設(shè)備數(shù)學(xué)模型的發(fā)展速度是很快的。傳感器（如稱重設(shè)備、照相機(jī)）的成本是相對適中的，最主要的挑戰(zhàn)是以一種適當(dāng)?shù)姆绞絹砝脗鞲衅髦械男畔?。這牽涉到處理數(shù)據(jù)、實(shí)時監(jiān)測和如何從傳感器到經(jīng)驗?zāi)Ｐ突驒C(jī)理模型來做出預(yù)測的整個過程。實(shí)時監(jiān)測可被用作模型中的一個驅(qū)動力（Hauschild等，2012），并實(shí)時控制自動進(jìn)料器等設(shè)備。這些可能的構(gòu)想在精準(zhǔn)飼養(yǎng)系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用仍然處于初級階段，但第一批結(jié)果已被證明是很有前途的。Parsons等（2007）對豬生長的實(shí)時控制使用了一個完整的管理系統(tǒng)，用一個可視化分析系統(tǒng)對日增重和機(jī)體成分進(jìn)行監(jiān)測。Green和Whittemore（2003）的模型被用來預(yù)測采食量和生長，往期的數(shù)據(jù)被用來校準(zhǔn)模型參數(shù)來計算個體間的變異，且對未來的生長做出預(yù)測。把兩種原料（不同的蛋白質(zhì)含量）混合以提供一種最適用于欄中動物的日糧。Pomar等（2010、2009）開發(fā)出一種可根據(jù)各自需要分配飼料給豬只的精準(zhǔn)飼養(yǎng)系統(tǒng)，這個系統(tǒng)使用一個模型和往期的飼喂生長數(shù)據(jù)來給每個動物提供個性化的日糧配比。結(jié)果表明，精準(zhǔn)飼喂系統(tǒng)可以降低約5%的飼料成本，而且氮和磷的排泄量可減少40%。相比有三個飼養(yǎng)階段的傳統(tǒng)飼養(yǎng)策略，個體化飼養(yǎng)已被證明可產(chǎn)生同樣的效果，但賴氨酸的攝入量、氮和磷排泄物可降低超過20%（Andretta 等，2014）。

5　結(jié)論

用數(shù)學(xué)模型對生產(chǎn)成本和胴體品質(zhì)的預(yù)測已有了相當(dāng)大的進(jìn)步。這些模型已幫助我們改善對生物的理解，并且是支持決策系統(tǒng)、豬精準(zhǔn)飼喂和生產(chǎn)系統(tǒng)等自動控制系統(tǒng)的重要元素。盡管精準(zhǔn)家畜生產(chǎn)被認(rèn)為是一種具有巨大潛力的 “萌芽中的技術(shù)”（Wathes等，2008），還有許多的困難需要克服。豬生產(chǎn)設(shè)置中獲得的信息可能就是主要限制因子中的一個。如果輸入的信息很少或沒有，那輸出的信息也會是很少或幾乎沒有。然而，傳感器技術(shù)是發(fā)展很快的，現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是如何有效的利用得到的信息。

Groot（2007）表明，到目前為止，精準(zhǔn)家畜養(yǎng)殖只是 “在特定某方面優(yōu)化當(dāng)前系統(tǒng)而不反思可能的結(jié)構(gòu)性缺陷的一系列嘗試”。如果精準(zhǔn)家畜飼養(yǎng)被視作一個過程（如飼喂過程）的優(yōu)化與創(chuàng)新或是它帶來一個能夠影響豬生產(chǎn)鏈各個方面的潛在性系統(tǒng)創(chuàng)新，那么問題就出現(xiàn)了。例如，精準(zhǔn)家畜飼養(yǎng)可能被消費(fèi)者和公民視為動物生產(chǎn)過程的進(jìn)一步工業(yè)化。在精準(zhǔn)家畜飼養(yǎng)系統(tǒng)中，多數(shù)控制是針對農(nóng)民或機(jī)器的，很少把動物作為一個控制實(shí)體來考慮。

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