一种钙磷需要量动态预测方法

1.本发明涉及钙磷需要量预测技术领域，更具体地说是一种钙磷需要量动态预测方法。


背景技术：

2.钙磷的营养是饲料中继能量和蛋白质之后第三大类营养，事实上钙磷是动物生长发育中最重要的常量矿质元素，占总矿质元素40％以上。饲粮中钙磷对骨骼和肌肉发育至关重要，然而过量的钙磷或者不平衡的钙磷比也会影响畜禽正常生长发育，同时造成营养浪费及环境污染，因此需要精准预测钙磷的营养需要量。目前国内评估钙磷需要量的方法仍然以“综合法”为主，“综合法”把动物设为“黑箱”，配制不同钙磷水平梯度的日粮进行动物饲养实验，通过生产性能或者骨骼发育指标寻找最适钙磷水平作为钙磷需要量推荐值。然而“综合法”得到的钙磷需要量仅适用于当前实验环境和生产水平，很难在不同养殖场进行参考，因此亟需形成一套更科学的方法评估钙磷需要量。“析因法”将动物“黑箱”打开，把钙磷需要量按照生物功能剖分为沉积的需要量(cag或pg)和维持的需要量(cam或pm)，因此“析因法”相比“综合法”更科学合理，应用范围也更广泛(本发明预测的钙磷需要量为全肠道可消化钙磷或dig caordig p，简称可消化钙磷)。
3.黄羽肉鸡是我国南方地区特色肉鸡品种，其全国市场占有率接近白羽肉鸡，主打优质鸡肉品牌。然而黄羽肉鸡由于生长速率明显慢于白羽肉鸡，养殖环境条件比白羽肉鸡更多元，因此对不同种类黄羽肉鸡进行合适的营养配套一直是产业的痛点和难点。
4.目前黄羽肉鸡钙磷需要量参考标准为ny/t3645-2020《黄羽肉鸡营养需要量》(以下简称“标准”)。“标准”列出了不同饲料原料的有效钙磷含量及和不同类型及不同生长阶段的黄羽肉鸡钙磷需要量。
[0005]“标准”中黄羽肉鸡钙磷需要量基于综合法实验确定，综合法是通过建立不同钙磷梯度日粮进行动物饲养实验，通过骨骼指标(如骨密度、胫骨强度、胫骨长度等)寻找最佳钙磷水平。此“标准”中钙磷需要量仍然有如下局限性：
[0006]
1)骨骼指标不是评估钙磷需要量的唯一指标，比如磷也是肌肉中重要组成成分，用此方法得到的需要量具有一定偏差，精准性不够。
[0007]
2)“标准”中列出的不同生长阶段钙磷需要量是固定数值，然而此标准无法为不同生产水平的养殖场，提供个性化营养方案，所以动态性不够。


技术实现要素：

[0008]
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供一种钙磷需要量动态预测方法，基于析因法模型和回归关联分析预测黄羽肉鸡不同生长阶段的可消化钙磷需要量，以实际生产指标和胴体指标作为模型输入变量，进行动态精准地预测，从而为不同养殖场个性化营养方案提供模型依据。
[0009]
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种钙磷需要量动态预测方法，具体
步骤如下：
[0010]
步骤1、采用比较屠宰法测定不同生长阶段钙磷日沉积比cag:pg和钙磷及体蛋白pro每日沉积；
[0011]
步骤2、采用回归法测定钙磷的体沉积效率k
ca
和k
p
与可消化钙磷维持需要量digcam和digpm；
[0012]
步骤3、建立体蛋白每日沉积与磷每日沉积的关联模型：
[0013]
由于动物体蛋白沉积伴随磷的沉积，因此可以关联两者沉积速率建立模型，不同体成分生长关联模型属于异速生长模型，因此可以建立磷每日沉积与体蛋白沉积的幂函数如下：
[0014]
pg＝a
×
prob；
[0015]
步骤4、关联生产指标和胴体指标建立预测模型：
[0016]
步骤4.1、可消化钙磷维持需要量预测：
[0017]
可消化钙磷维持需要量是指钙磷每日基础损耗，一般以消化道内源损失、尿液损失和体表羽毛灰分损失为主。其中消化道内源损失与采食量呈线性相关，尿液损失和体表羽毛灰分损失则与代谢体重bw
0.75
线性相关，因此可建立可消化钙磷维持需要量(dig camor pm)与日采食量(intake)和代谢体重(bw
0.75
)的多元线性回归模型：
[0018]
dig camor pm＝a
×
intake+b
×
bw
0.75
；
[0019]
步骤4.2、体蛋白每日沉积量预测：
[0020]
建立体蛋白每日沉积量与日增重和胸肌率、腿肌率的多元线性回归模型，以预测体蛋白每日沉积：
[0021]
pro％＝a
×
thigh％+b
×
breast％+c
[0022]
pro＝adg
×
pro％；
[0023]
步骤5、建立可消化钙磷需要量预测总模型：
[0024]
基于析因法，将可消化钙磷需要量(dig ca or p)剖分为沉积需要量和维持需要量两部分，分别建立沉积需要量和维持需要量的预测模型如下：
[0025]
可消化钙磷每日需要量
[0026][0027]
可消化钙磷日粮需要量
[0028][0029]
其中adfi指每日采食量。
[0030]
优选地，在步骤1中，钙、磷和蛋白质检测均参照国标执行；
[0031]
每日沉积量计算方法为
[0032][0033]
其中，x指代胴体钙、磷或蛋白质。
[0034]
优选地，在步骤2中，以钙磷日沉积cag或pg为因变量，可消化钙磷日摄入量digcai或digpi为自变量，建立回归模型，回归直线的横截距digcam或digpm即为可消化钙磷的维持需要量，斜率k
ca
和k
p
为钙磷的体沉积效率。
[0035]
优选地，在步骤4.1中，intake为日采食量，a和b分别为模型参数。
[0036]
优选地，在步骤4.2中，adg为日增重，thigh％为腿肌率，breast％为胸肌率。
[0037]
本发明的技术效果和优点：
[0038]
钙磷是饲料配方中继能量原料和蛋白质原料之后第三类重要营养组分，钙磷营养与动物骨架和肌肉的生长发育密切相关，然而过量的钙磷或者不平衡的钙磷比也会导致动物骨骼发育障碍，影响自由行动，进而降低采食量；过量的磷也会造成环境污染。因此钙磷精准营养需要量的预测至关重要。黄羽肉鸡钙磷沉积规律无法照搬白羽肉鸡数据库，亟需建立自己特有的数据库以指导生产。此外，不同养殖场的生产水平差异较大，无法用一套营养需要量标准指导所有生产。
[0039]
本发明基于析因法模型科学评估钙磷需要量，并且原创性地把体蛋白沉积与体磷沉积联系起来，再结合不同生长阶段钙磷比，把钙磷沉积联系起来，从而形成了钙磷需要量预测的系统网络模型。并原创性地关联实际生产和胴体指标(体重、日增重、胸肌率、腿肌率)以动态预测钙磷需要量。本发明专利建立了钙磷需要量动态预测的方法学，实现了预测的动态性和精准性，具有创新性和极强的产业应用价值，对养殖场进行个性化营养指导，提高养殖收益，降低环境污染。
附图说明
[0040]
图1为本发明的钙磷需要量动态预测方法流程图；
[0041]
图2为本发明实施例中回归法预测钙沉积效率与钙维持需要量图。
具体实施方式
[0042]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]
参照说明书附图1，本发明提供一种钙磷需要量动态预测方法，具体步骤如下：
[0044]
步骤1、采用比较屠宰法测定不同生长阶段钙磷日沉积比(cag:pg)和钙磷及体蛋白(pro)每日沉积；
[0045]
进一步的，钙含量检测方法采用gb/t 6436-2018，磷含量检测方法采用gb/t 6437-2018，蛋白质含量检测方法采用gb/t 6432-2018，
[0046]
每日沉积量计算方法为
[0047][0048]
其中，x指代胴体钙、磷或蛋白质。
[0049]
步骤2、采用回归法测定钙磷的体沉积效率(k
ca
和k
p
)与可消化钙磷维持需要量(digcam和digpm)：
[0050]
以钙磷日沉积(cag或pg)为因变量，可消化钙磷钙磷日摄入量(digcai或digpi)为
自变量，建立回归模型，回归直线的横截距(digcam或digpm)即为可消化钙磷的维持需要量，斜率(k
ca
和k
p
)为钙磷的体沉积效率。
[0051]
示例一：
[0052]
配制不同梯度的钙水平日粮，以采食量为70g/d计算，进行动物实验，通过比较屠宰法测定体成分中钙含量，结果如下表所示：
[0053]
表1不同日粮钙水平对黄羽肉鸡钙沉积的影响
[0054]
[0055][0056]
基于表1数据进行线性回归分析，获得回归方程如下
[0057]
y＝0.654x-48.161
[0058]
斜率k为钙沉积效率，即65.4％，横截距为可消化钙每日维持需要量73.66mg/d。如图2所示。
[0059]
步骤3、建立体蛋白每日沉积与磷每日沉积的关联模型：
[0060]
由于动物体蛋白沉积伴随磷的沉积，因此可以关联两者沉积速率建立模型。不同体成分生长关联模型属于异速生长模型，因此可以建立磷每日沉积与体蛋白沉积的幂函数如下：
[0061]
pg＝a
×
prob。
[0062]
步骤4、关联生产指标和胴体指标建立动态预测模型：
[0063]
步骤4.1、可消化钙磷维持需要量预测：
[0064]
可消化钙磷维持需要量是指钙磷每日基础损耗，一般以消化道内源损失、尿液损失和体表羽毛灰分损失为主。其中消化道内源损失与采食量呈线性相关，尿液损失和体表羽毛灰分损失则与代谢体重(bw
0.75
)线性相关，因此可建立可消化钙磷维持需要量(dig ca
m or dig pm)与日采食量(intake)和代谢体重(bw
0.75
)的多元线性回归模型：
[0065]
dig camor pm＝a
×
intake+b
×
bw
0.75
；
[0066]
其中，intake为日采食量(g/d)，a和b分别为模型参数。
[0067]
步骤4.2、体蛋白每日沉积量预测：
[0068]
由于体蛋白每日沉积量与日增重和胸肌率或腿肌率有潜在关联，因此建立体蛋白每日沉积量与日增重和胸肌率、腿肌率的多元线性回归模型，以预测体蛋白每日沉积：
[0069]
pro％＝a
×
thigh％+b
×
breast％+c
[0070]
pro＝adg
×
pro％；
[0071]
其中，adg为日增重(g/d)，thigh％为腿肌率(％)，breast％为胸肌率(％)。
[0072]
步骤5、建立可消化钙磷需要量预测总模型：
[0073]
基于析因法，将可消化钙磷需要量(dig ca ordigp)剖分为沉积需要量和维持需要量两部分，分别建立沉积需要量和维持需要量的预测模型如下：
[0074]
可消化钙磷每日需要量
[0075][0076]
可消化钙磷日粮需要量
[0077][0078]
其中adfi指每日采食量。
[0079]
示例二：利用模型快速预测养殖场日粮可消化钙磷需要量
[0080]
步骤一：构建预测模型：
[0081]
推算岭南黄(公鸡)养殖场，第一月龄日粮可消化钙磷需要量(％)，作为制作该养殖场饲料配方的依据。假设岭南黄第一月龄日粮可消化钙磷需要量预测模型如下：
[0082]
(1)测定钙磷沉积比(cag:pg)并建立体蛋白含量(protein％)预测模型：
[0083]
通过比较屠宰法，测定该阶段平均钙磷沉积比(cag:pg)，与体蛋白含量(protein％)。基于多元线性回归关联体蛋白含量与胸肌率和腿肌率，建立模型如下：
[0084]
cag:pg＝2.1:1
[0085]
protein％＝0.45
×
thigh％+0.5
×
breast％+0.008
[0086]
protein＝adg
×
protein％；
[0087]
其中，protein为麻黄鸡每日体蛋白沉积量(g/d)，adg为日增重(g/d)，protein％为体蛋白含量，thigh％为腿肌率，breast％为胸肌率，0.45、0.5、0.008分别为建模所得的参数。
[0088]
建立每日磷沉积量和每日体蛋白沉积量的异速生长模型如下：
[0089]
pg＝0.056
×
protein
0.8
；
[0090]
其中，protein为麻黄鸡每日体蛋白沉积量(g/d)，pg为磷每日沉积量(g/d)。
[0091]
(2)基于钙磷沉积比和磷每日沉积关联钙每日沉积量：
[0092]
cag＝(cag:pg)
×
pg＝2.1
×
pg；
[0093]
其中，cag和pg分别为钙磷每日沉积量。
[0094]
(3)测定钙磷沉积效率(k
ca
和k
p
)
[0095]
分别设置钙磷梯度日粮，基于线性回归法关联可消化钙磷每日摄入量与钙磷每日沉积量，求得各自斜率即为钙磷体沉积效率，假设求得k
ca
＝0.65和k
p
＝0.75。
[0096]
(4)基于多元线性回归关联钙磷每日沉积量与日采食量和代谢体重(bw
0.75
)，建立模型如下：
[0097]
可消化钙每日维持需要量(mg/d)
[0098]
dig cam＝0.7
×
intake+0.15
×
bw
0.75
；
[0099]
可消化磷每日维持需要量(mg/d)
[0100]
dig pm＝0.38
×
intake+0.01
×
bw
0.75
；
[0101]
其中，intake为日均采食量(g/d)，bw为体重(kg)，0.7、0.15、0.38和0.01为建模所得参数。
[0102]
步骤二：收集该养殖场第一月龄岭南黄(公鸡)实际生产数据，如该阶段的平均初末体重(bw)、平均日增重(adg)和平均日采食量(adfi)。根据平均初末体重计算平均体重
(bw
均
)。
[0103]
假设该阶段群体平均初末体重为40g和700g，则平均体重为370g，平均日增重为23g/d，假设平均日采食量为50g/d。
[0104]
步骤三：挑选中间阶段(15日龄左右)，体重与群体bw
均
接近的健康岭南黄2-3只，屠宰测定胸肌率(breast％)和腿肌率(thigh％)。假设平均胸肌率、腿肌率分别为15％和21％。
[0105]
步骤四：预测可消化钙磷的每日维持需要量：
[0106]
可消化钙每日维持需要量：
[0107]
dig cam＝0.7
×
intake+0.15
×
bw
0.75
＝0.7
×
50+0.15
×
370
0.75
＝48(mg/d)；
[0108]
可消化磷每日维持需要量：
[0109]
dig pm＝0.38
×
intake+0.01
×
bw
0.75
＝0.38
×
50+0.01
×
370
0.75
＝20(mg/d)。
[0110]
步骤五：根据所得模型，预测体蛋白每日沉积量，从而关联磷每日沉积量
[0111]
体蛋白含量为：
[0112]
protein％＝0.45
×
thigh％+0.5
×
breast％+0.008＝0.45
×
15％+0.5
×
21％+0.008＝18％
[0113]
体蛋白每日沉积量为：
[0114]
protein＝adg
×
protein％＝23
×
18％＝4.14(g/d)
[0115]
关联磷每日沉积量：
[0116]
pg＝0.056
×
protein
0.8
＝0.056
×
4.14
0.8
＝0.174(g/d)。
[0117]
步骤六：基于平均钙磷比和磷每日沉积量，关联钙每日沉积量：
[0118]
cag＝(cag:pg)
×
pg＝2.1
×
pg＝2.1
×
0.174＝0.365(g/d)。
[0119]
步骤七：基于钙磷各自体沉积效率(k
ca
和k
p
)将钙磷每日体沉积量转化为可消化水平的钙磷每日沉积需要量：
[0120]
可消化钙每日沉积需要量
[0121]
可消化磷每日沉积需要量
[0122]
步骤八：基于析因法原理，可消化钙磷每日需要量为
[0123]
dig ca
daily
＝dig cag+dig cam＝0.562+0.048＝0.61(g/d)；
[0124]
dig p
daily
＝dig pg+dig pm＝0.232+0.02＝0.252(g/d)。
[0125]
步骤九：根据该阶段平均日采食量(adfi)，将每日需要量(g/d)转化为日粮需要量(％)：
[0126][0127][0128]
本发明为基于黄羽肉鸡的钙磷需要量动态预测方法，由于方法学对其他禽类(白
羽肉鸡、肉鸭、肉鹅、肉鸽、种禽、蛋禽等)通用，因此采用本方法对其他禽类进行钙磷需要量预测也属于本发明的保护范围。
[0129]
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种钙磷需要量动态预测方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1、采用比较屠宰法测定不同生长阶段钙磷日沉积比ca
g
:p
g
和钙磷及体蛋白pro每日沉积；步骤2、采用回归法测定钙磷的体沉积效率k
ca
和k
p
与可消化钙磷维持需要量digca
m
和digp
m
；步骤3、建立体蛋白每日沉积与磷每日沉积的关联模型：由于动物体蛋白沉积伴随磷的沉积，因此可以关联两者沉积速率建立模型，不同体成分生长关联模型属于异速生长模型，因此建立磷每日沉积与体蛋白沉积的幂函数如下：p
g
＝a
×
pro
b
；步骤4、关联生产指标和胴体指标建立动态预测模型：步骤4.1、可消化钙磷维持需要量预测：可消化钙磷维持需要量是指钙磷每日基础损耗，一般以消化道内源损失、尿液损失和体表羽毛灰分损失为主。其中消化道内源损失与采食量呈线性相关，尿液损失和体表羽毛灰分损失则与代谢体重bw
0.75
线性相关，因此建立可消化钙磷维持需要量dig ca
m
or p
m
与日采食量intake和代谢体重bw
0.75
的多元线性回归模型：dig ca
m
or p
m
＝a
×
intake+b
×
bw
0.75
；步骤4.2、体蛋白每日沉积量预测：建立体蛋白每日沉积量与日增重和胸肌率、腿肌率的多元线性回归模型，以预测体蛋白每日沉积：pro％＝a
×
thigh％+b
×
breast％+cpro＝adg
×
pro％；步骤5、建立可消化钙磷需要量预测总模型：基于析因法，将可消化钙磷需要量dig ca or p剖分为沉积需要量和维持需要量两部分，分别建立沉积需要量和维持需要量的预测模型如下：可消化钙磷每日需要量可消化钙磷日粮需要量其中adfi指每日采食量。2.根据权利要求1所述的一种钙磷需要量动态预测方法，其特征在于：在步骤1中，钙、磷和蛋白质检测均参照国标执行；每日沉积量计算方法为其中，x指代胴体钙、磷或蛋白质。
3.根据权利要求1所述的一种钙磷需要量动态预测方法，其特征在于：在步骤2中，以钙磷日沉积ca
g
或p
g
为因变量，可消化钙磷日摄入量digca
i
或digp
i
为自变量，建立回归模型，回归直线的横截距digca
m
或digp
m
即为可消化钙磷的维持需要量，斜率k
ca
和k
p
为钙磷的体沉积效率。4.根据权利要求1所述的一种钙磷需要量动态预测方法，其特征在于：在步骤4.1中，intake为日采食量，a和b分别为模型参数。5.根据权利要求1所述的一种钙磷需要量动态预测方法，其特征在于：在步骤4.2中，adg为日增重，thigh％为腿肌率，breast％为胸肌率。

技术总结
本发明公开了一种钙磷需要量动态预测方法，具体涉及可消化钙磷需要量预测技术领域，包括步骤1、采用比较屠宰法测定不同生长阶段钙磷日沉积比和钙磷及体蛋白每日沉积；步骤2、采用回归法测定钙磷的体沉积效率与维持需要量；步骤3、建立体蛋白每日沉积与磷每日沉积的关联模型；步骤4、关联模型输入变量建立具有可操作性的动态预测模型；步骤5、建立可消化钙磷需要量预测总模型。本发明基于析因模型和回归关联分析预测不同生长阶段的可消化钙磷需要量，以生产指标和胴体指标作为模型输入变量，进行动态精准快速地预测，从而为不同养殖场个性化营养方案提供模型依据。性化营养方案提供模型依据。性化营养方案提供模型依据。


技术研发人员：张赛 蒋守群 蒋宗勇 王一冰 阮栋 林厦菁 苟钟勇
受保护的技术使用者：广东省农业科学院动物科学研究所
技术研发日：2023.07.04
技术公布日：2023/10/6