NRC营养需要模型和最佳氨基酸比例模型

饲料中的最佳氨基酸比例模型（动物的营养代谢更高效）计算饲料中氨基酸最佳比例模型，主要是为了动物的营养代谢更高效。

即血液中的营养物质尽量变成我们希望的肉、蛋、奶，而随尿液排出的营养最小化。

提高饲料中营养的吸收和利用。

计算符合最佳氨基酸比例模型的饲料很简单，如下图。

＜最佳氨基酸比例模型＞是比＜氨基酸木桶原理＞更深入、更高级的配方计算方式!一：下载:Feed Mix反刍营养百分百饲料配方软件（奶牛、肉牛、肉羊饲料日粮TMR计算）二:下载：Genetic Algorithm 饲料软件（猪鸡等单胃动物饲料配方计算）高品质猪鸡饲料配方-计算方法根据氨基酸最佳比例模型计算猪鸡饲料配方猪鸡饲料添加剂配方计算-两种方式智能二代（Ge netic Algorithm）饲料配方软件NRC营养需要模型（NRC, 1998）已经很好地确定了不同类别猪的每天的营养需要，这些营养需要受生理状况、生产潜能和环境条件的影响。

NRC（1998）给出的三个数学模型对20kg-140kg活体重（BW）的生长育肥猪、妊娠母猪、泌乳母猪的标准回肠可消化氨基酸（SID）、氮（N）、标准全消化道可消化（STTD）磷（卩）和总钙（Ca）的需要进行了更新和调整。

在模型形成期间，以精确的预测和相关的实践使之易用性、透明化和简单化。

表观可消化氨基酸（AID ）和表观全消化道可消化磷（ATTD ）的需要可以各自由SID和STTD P 得出。

对于玉米豆粕型日粮，总日粮氨基酸和P的需要同样可以得出。

为促进模型的完整性，模型对BW 20 kg以下猪的维生素和矿物元素（而不仅仅Ca和P）的营养需要进行了经验估计。

把常规的饲料配方程序计算出的日粮营养含量和模型得出营养需要的估计进行正确的对比，从而使这些模型趋于完善。

从动物整体水平上看，这三种模型给出的营养和能量的生物利用是机械的、动态的、确定性的。

这些模型被认为是机械的是因为它们机械地体现了已知的影响营养需要的生物学原理。

这些生物学原理在第1章（蛋白）、2章（能量和氨基酸）、6 （矿物元素）章做了概述。

然而，使用模型进行营养需要估计时，不可避免的含有了一些经验元素和经验实测值。

用户可以进行自定义时间段进行每一天的循环计算，累加的动物生产性能（生长、妊娠和泌乳）会自动的呈现出来。

一旦自动模拟被执行，用户可以仔细查看每一天的或多天的营养需要。

多天的营养需要可以简单地计算为每一天需要的平均值。

模型是是固定性的，因为这类家畜的营养需要估计没有明确体现家畜内的变异性。

但是，利用已经确立的单个动物的估计，通过调整吸收后的营养利用率，家畜之间的变异性可以在模型中明确地考虑（例如，Pomar Acids）,第二章（蛋白质和氨基酸）已做了概述。

对于不同种类猪的营养需要的估计，使用模型的用户必须明确不同种类的猪的能量采食和生产性能。

对于生长育肥猪和妊娠母猪，已经增加程序使之对能量采食水平产生智能二代（Ge netic Algorithm）饲料配方软件相当简化的预测。

输入数据后，模型会产生每日整体沉积的蛋白、沉积的脂肪和BW 的变化。

对于妊娠母猪，蛋白、脂肪以及孕体和生殖组织的总增重也被考虑在内，而对于泌乳母猪，窝仔重和仔猪平均日增重作为对母乳营养和能量输出的测定。

供给试验家畜生产性能的营养需要就产生了。

因为估计了动物对能量摄入的响应，所以模型不能直接给出能量的需要量。

家畜的响应既是绝对的也是最低限度的，对于次优营养水平的吸收模型没有给出。

结果，动物的营养需要经过一段时间营养限制后，可能会受到补偿性生长的影响，没有被估计。

与被测动物的生物生产性能相关的营养需要产生在一个相对没有疾病和应激的环境中，并不能反映出成本利益分析。

关于疾病困扰和环境条件潜在的影响这方面的营养需要没有考虑，但考虑了热平衡中能量摄取的预测和维持能量需要的估计受环境的影响。

根据营养需要估计的每日营养采食量产生最大效益的生产性能和最大的营养利用率可能不同。

在模型中，能量的计算单位是有效”代谢能（ME ）。

有效” ME,被描述为ME , 用于全文和所有等式。

用于典型的玉米豆粕型日粮的有效”消化能（DE）通过净能（NE）依据固定的换算系数计算而来。

这些已经用作典型日粮局部能量效率的估计。

这个概念已经在第 1 章（能量）具体描述。

在这三个模型中，可选择输入体组成（如背膘厚）和体重（如，生长育肥猪的生长性能，妊娠期间总体重变化，或者泌乳期间体总重变化）的实测值，来比较和对比预测和实测的值。

当实测的值和预测的值类似时，增加了模型预测营养需要的正确性。

具体细节在用户指导（模型运算）中，体组成和BW 实测的变化会和模型预测进行匹配。

本章给出了用数学方法计算营养要。

一些等式在第1、2、6 章给出，但为了更加完善，在这里也给出。

更多的细节的描述、输入和输出、主要部分的打印以及简单的指导都在用户指导（附录A ）中给出。

4智能二代（Ge netic Algorithm）饲料配方软件生长育肥猪模型主要概念表示生长的每天蛋白沉积（Pd）率和脂肪沉积（Ld ）率，以更新全部机体蛋白（BP）质量和全部机体脂肪（BL）质量。

在模型中Pd用来描述猪的类型（品种和性别）和生长生产性能水平；Pd的表示方法比瘦肉增长率更客观和广泛。

空体重（EBW）和BW 通过BP 和BL 预测得到。

满足能量需要的能量采食量分为机体功能维持、蛋白沉积和脂肪沉积的需要。

因为维持能量需要通过饲喂蛋白日粮后被确定，所以蛋白的能量被认为能量采食的一部分。

用作蛋白维持需要的蛋白没有从维持能量需要中扣除。

维持能量需要可以从BW 和环境温度推测，也可以由用户通过模型计算特别条件下的需要来调整。

猪的生产性能和生产潜能可以由Pd 曲线来表示，此曲线由模型用户、相关的能量采食量以及根据实测的生长性能做出的估计来决定。

能量的采食量用于功能维持、蛋白沉积和脂肪沉积需要。

SID 氨基酸和N 需要可以由Pd、BW 和采食量估计得到。

STTD P 需要由采食量、Pd 和BW 推导出，而总Ca 需要则由STTD P 需要估计得到。

AID 和总氨基酸需要、ATTD 和总P 需要通过SID 和STTD 值计算而来，其日粮以玉米豆粕型日粮营养为基础，包括3%的预混料和0.1%的赖氨酸盐酸盐，并且它们的配制满足SID 氨基酸和STTD P 的需要。

给未去势公猪饲喂雷克伯明（RAC）或者免疫促性腺素释放激素（GnRH）对营养需要的影响，可以通过它们对ME 采食量、维持ME、Pd、Ld 的需要的影响来估计。

RAC 诱导的Pd 单独标踪，来说明它对Pd 的氨基酸组成和体组成的影响。

动态模型包括了数学等式以说明随着体重的增加能量采食量、Pd 和BW 增重的变化。

两者任一个等式来可说明它们之间的关系。

可以用多项式和计算表如Microsoft Excel 进行量化计算。

可供选择的等式有渐进线或者S 曲线功能，并且能表示生物学的关系，但还需要更高级的数理统计包来量化。

典型的能量采食两和Pd 曲线默认用于小母猪、阉割猪和整个未去势小公猪。

6智能二代（Ge netic Algorithm）饲料配方软件机体组成近期的概述（de Long 等，2003）对机体的化学和物理构成做了数据性的表述。

这四种化学机体成整个机体的脂肪含量（BL）、整个机体的蛋白含量（BP）、整个机体的水分含量（Wat）和整个机体的灰分含量（Ash）之和表示空腹体重（BLW）（等式8-1）。

水分含量和灰分含量以及相关的蛋白含量用kg表示（等式8-2和8-3）。

Wat和BP之间的关系，也考虑了猪可操作的Pd上限（Pc Max: Pd曲线中的最高值，g/d）。

肠道内容物可以通过BW （起始BW: kg；等式.8-4）和EBW （末端BW: kg；等式.8-5）预测。

肠道内容物和EBW 之和等于BW。

很大程度上因为Wat和BP、BW 增重的化学组成、以及瘦肉组织的增重、不同的生长阶段和猪品种之间的相对生长关系（Emmans 和Kyriazaks, 1995）。

EBW (kg) = BP + BL + Wat + Ash(等式.8-1)Wat (kg) = ( 4.322 + 0.0044 Pd Max ) P0.855(等式.8-2)Ash (kg) = 0.189 BPX(等式.8-3)肠道内容物(kg) = 0.277 BW0.612(等式.8-4)肠道内容物kg) = 0.3043 EBW0.5977(等式.8-5)用一个迭代程序（Newton-Raphon meherd; Arfken,1985来估计起始BW 时机体的化学组成，用BL和BP比率（BL/BP）表示。

（等式.8-6）。

起始BW 时的（BL/BP）= （0.305 —0.000875 R d Max ）B W0.45 （等式.8-6）对于胴体瘦肉含量，一个标准的方法是使用背膘厚度。

世界上很多地区背膘厚度探测成为日常监控，北美也越来越多（Fortin et al.,2004;Schinckel et al., 2010）。

典型的方法是光学探针，在倒数第三和第四肋骨之间，躯干中间线以下7cm 处。

机体化学组成和探针背膘厚度之间的关系（等式.8-7 ）依据额外大数据组的分析（Wagnetr e8al.,1999;Schinckel et al.,2001,2010），Quiniou （1995;original analyses conducted by P. M or el, Massey Un iversity, New Zeala nd）对数据做了测算。

假设潜在的误差影响背膘厚的测定，那么也影响了胴体瘦肉率的预测，这个参数必须谨慎对待（Johnson et al.,2004;Schinckel et al.,2006）。

猪的品种和性别影响探针背膘厚度和胴体瘦肉率之间的关系。

根据美国猪肉生产理事会（NPPC;国家猪肉生产理事会，2000）,模型中默认的等式（等式.8-8）对胴体无脂肪瘦肉含量提供了合理的预测，可以根据确定的条件进行调整。

根据这个等式，无脂胴体瘦肉增重可以预测为PdX2.55 （NRC,1988）。

然而，这个关系式只能在一个大的BW范围内有效（如：25-125kg BW），并且利用高Pd Max会低估了无脂瘦肉增重量。

用户可以根据当地条件调整等式.8-8中的参数和无脂瘦肉增重和沉积蛋白（Pd）之间的比率。

等式.8-7）探针背膘厚度（mm）= -5+12.3 BL/BP + 0.13 B PNPPC 胴体无脂瘦肉含量（%）= 62.073 + 0.0308胴体重—1.0101探针背膘厚度+ 0.00774 （探针背膘厚度）2 （等式.8-8）能量与饲料采食量生长育肥猪模型包括三个选项可以对不同BW 的ME 采食量做出估计。