化学合成百里香酚和香芹酚对仔猪生产性能影响及机制

试验旨在研究使用低剂量抗生素时,添加不同剂量化学合成的百里香酚和香芹酚(TC500:每千克含250 g百里香酚和250 g香芹酚)对断奶仔猪生长性能、肠道形态和肠道微生物的影响。选用180头(35±3)日龄的三元杂交(杜×长×大)仔猪,随机分到5个组(每组6个重复,每重复6头牛,公母各半)。对照组饲喂基础饲粮,试验组饲喂分别添加30、60、120和240 g/t TC500的试验饲粮,试验期35 d。结果表明:试验前2周和全期,添加量为240 g/t的试验组平均日增质量较对照组有增加的趋势(P<0.1);添加TC500极显著提高十二指肠的绒毛高度和小肠3个肠段的绒毛高度/隐窝深度(P<0.01),并且所有检测肠段的隐窝深度也有所降低,且差异极显著;试验组盲肠乳酸杆菌数较对照组显著提高5.53%。由此可见,化学合成的百里香酚和香芹酚能改善断奶仔猪的肠道微生物区系,促进肠道健康,并且添加量为240 g/t时能够促进仔猪生长。

麦麸猪消化能与能量消化率预测方程的建立

本试验旨在测定麦麸的猪消化能(DE)及麦麸各化学成分对DE与能量消化率(DCE)的影响,分析用麦麸化学成分建立其DE与DCE的预测方程。试验选用12头三元杂交(杜×大×长)去势公猪[初始体重为(36.6±2.9)kg],采用2个6×6拉丁方试验设计(6期,11种饲粮),应用全收粪法测定10种不同产地和批次麦麸的DE,通过分析麦麸原料中的粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、淀粉(St)、粗脂肪、粗灰分、总能与DE及DCE之间的相关关系,筛选出最佳的预测因子并建立预测方程。结果表明:10种麦麸的平均DE为11.72 MJ/kg(干物质基础),平均DCE为61.31%,St为DE和DCE的最佳预测因子。推荐DE预测方程:DE=0.31×St+3.71(R2=0.76,RSD=0.42,P<0.01)、DE=-0.91×CF-0.71×CP+33.80(R2=0.76,RSD=0.35,P<0.01)。推荐DCE预测方程:DCE=1.70×St+22.28(R2=0.76,RSD=2.89,P<0.01),DCE=-5.02×CF-3.65×CP+182.81(R2=0.80,RSD=1.79,P<0.01)。由此可知,本试验利用麦麸原料营养成分建立的DE及DCE的预测方程相关指数较高,且由本试验结果预测的DE值比较准确。

不同营养水平无抗日粮对中大猪生长性能的影响

通过两个试验研究无抗日粮条件下,不同营养水平对杜×长×大中大猪生长性能的影响。试验一设4个营养水平:A组ME 13.18 MJ·kg^(-1)、CP 16.5%、SID lys 1.0%,B组ME 13.18 MJ·kg^(-1)、CP 16.0%、SID lys 1.05%,C组ME12.97 MJ·kg^(-1)、CP 16.0%、SID lys 1.0%,D组ME 12.97 MJ·kg^(-1)、CP 16.0%、SID lys 1.05%。结果表明,不同处理组的平均日采食量无显著差异(P>0.05),4个处理组的平均日增重之间差异不显著(P>0.05),A组、C组和D组高于B组。不同处理料肉比之间差异显著(P<0.05),D组显著低于其他组。试验二设4个营养水平:E组ME 12.97 MJ·kg^(-1)、CP 16.0%、SID lys 0.85%,F组ME 12.97 MJ·kg^(-1)、CP 15.0%、SID lys 0.9%,G组ME 13.10 MJ·kg^(-1)、CP 15.0%、SID lys 0.85%,H组ME 12.76 MJ·kg^(-1)、CP 15.0%、SID lys 0.95%。结果表明,不同处理组平均日采食量差异不显著(P>0.05),平均日增重之间差异显著(P<0.05),E组显著高于H组,料肉比之间差异显著(P<0.05),E组显著高于F组和H组。

不同品种小麦生长猪消化能与代谢能预测模型的建立

本试验旨在研究不同品种小麦的理化特性及对生长猪的消化能和代谢能值,并探讨通过理化特性建立消化能与代谢能预测模型的可行性。试验选取12头初始体重相近(50.1±2.8)kg的杜×长×大三元杂交去势公猪,随机分成2组,每组6头猪,采用2个6×6拉丁方设计,试验共6期。采用直接法评定12个小麦样品的能量价值,每个小麦样品配制1种日粮,共12种日粮,小麦在日粮中所占比例为97.0%。结果表明:12个不同品种小麦的能值差异极显著(P<0.05),其中北麦4的消化能含量最低(16.40 MJ/kg DM),而龙麦30的消化能含量最高(17.01 MJ/kg DM)。北麦4的代谢能含量亦最低(15.72 MJ/kg DM),辽春10最高(16.48 MJ/kg DM)。通过回归分析,建立了以总能和理化特性为基础的小麦消化能和代谢能预测模型,推荐预测模型:DE=-829-58.4×ADF+1.1×GE(R2=0.79,RSD=24.5),DE=-1384+1.1×GE+0.65×BW(R2=0.79,RSD=24.8),ME=-2990+1.7×GE-50.2×Xylans-87.6×Ash(R2=0.88,RSD=21.1)。