导读:本文包含了生长净能论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:肉鸡,小麦,生长性能,净能量
生长净能论文文献综述
申佳佳,朱勇文[1]（2019）在《小麦不同品种和添加木聚糖酶对不同日龄的肉鸡生长性能、养分利用率、生长净能和体能及营养利用的影响》一文中研究指出旨在研究小麦品种的化学和物理性质对不同日龄肉鸡养分利用率的影响。选取1日龄1200只雄性肉鸡采用2×4(2种木聚糖酶水平×4种小麦)因子完全随机处理,分别设置2种木聚糖酶补充浓度(0,1600 BXU/kg)和4个小麦品种(Barrel,Lili, Trinity, and Leeds),共8个处理组,每组设置10个重复,每个重复15只鸡;另外统计4个不同日龄(7, 14, 21和28天)形成2×4×4叁因子完全随机设计。于第6-7,13-14,20-21及27-28日龄,收集排泄物。在第7、14、21及28日龄对鸡和饲料进行称重,每个重复随机取2只鸡测量生长性能和营养物质存留,并另取1只鸡处理测量消化器官相关指标。试验结果显示:小麦×木聚糖酶×年龄3因子不存在交互作用,但小麦×年龄和小麦×木聚糖酶对日增重显着交互作用(P <0.05)。与其他小麦品种相比,Trinity品种的氮沉积率更高(P <0.01),但表观代谢能(AME)更低(P <0.01)。添加木聚糖酶提高(P <0.05)干物质(DM)利用率和AME。与Trinity和Leeds品种相比,Lili品种的生长净能(NEp)更高(P <0.01),而木聚糖酶可提高(P <0.05)Nep和脂肪沉积,但降低了7日龄肉鸡小肠长度。结果表明,测定的小麦品种胚乳质地与肉鸡对添加木聚糖酶的基础饲粮之间存在显着差异,小麦品种的定性评估不能仅基于小麦胚乳质地的差异而评断。(本文来源于《广东饲料》期刊2019年01期）
黄强,孙亚楠,朱秋凤,齐志明,刘凤美[2]（2018）在《净能体系下环保日粮在生长育肥猪上的应用研究进展》一文中研究指出利用净能体系配制低氮排放环保日粮具有节约蛋白质饲料资源、提高氮利用率、减少氮排放和增加养殖利润等优势。该文主要综述了猪的能量体系、净能体系配制低氮排放环保日粮的技术基础及其在生长育肥猪上的应用,旨在为养猪生产中更广泛地应用低氮排放环保日粮提供科学理论依据。(本文来源于《猪业科学》期刊2018年10期）
李亚奎[3]（2018）在《生长猪谷物类原料净能预测方程的构建》一文中研究指出本论文通过5个试验,借助6台开放式呼吸测热装置,测定了玉米、裸燕麦、糙米、小麦、高粱、粟、大麦、部分脱壳大麦和脱壳粟的净能值,建立和验证了生长猪谷物原料净能预测方程。试验一研究饲喂水平和饲粮氨基酸添加水平对生长猪玉米能值的影响。试验选用36头41.4 ± 2.0 kg的健康去势公猪,按2×3因子设计,即2个饲喂水平,分别为2400kJME/kgBW0.6/d和自由采食,3个不同氨基酸添加水平饲粮,分别为玉米饲粮,包含97.0%玉米不添加氨基酸;玉米+ 3AA饲粮,包含96.70%玉米同时添加赖氨酸、苏氨酸和色氨酸;玉米+5AA饲粮,包含96.54%玉米同时添加添加赖氨酸、蛋氨酸、苏氨酸、色氨酸和异亮氨酸。试验共分为6期,每期6头猪分别在2个饲喂水平下饲喂3种饲粮,并进入不同的呼吸测热室。每期持续13 d,其中预试期7 d,正式期6 d,正式期前5 d全收粪尿并测定产热量,最后1 d绝食测热。试验结果表明,总产热和能量沉积随饲喂水平的增加而增加(P<0.01),绝食产热量随饲喂水平的增加有升高的趋势(P = 0.09),但饲喂水平不影响玉米的消化能、代谢能和净能。饲粮中添加氨基酸可以增加总产热量和绝食产热量(P<0.05),同时有增加玉米净能值的趋势(P= 0.07),但不影响玉米的消化和代谢能,两种氨基酸添加模式之间差异不显着。试验二通过间接测热法测定了 6个不同品种玉米的净能值,建立和验证了玉米净能预测方程。试验选用36头初始体重为47.6 ± 3.4 kg的健康去势公猪,试验连续6期,每期6头猪分别饲喂6个不同品种玉米饲粮。每期试验流程同试验一。结果表明,6个处理组间的总产热量和绝食产热量没有显着差异,平均值分别为1290和781 kJ/kgBW0.6/d。6个品种玉米的净能值分别为12.85、12.95、13.21、13.18、12.91和13.22 MJ/kg DM。通过对6个玉米样品净能值与其化学成分进行逐步回归分析,玉米净能预测方程为NE = 18.16-0.58 CP(R2 = 0.85,P<0.01)和 NE = 18.44-0.56 CP-0.25 ADF(R2 = 0.95,P= 0.01)。通过交互验证法对2个方程进行验证。结果显示,2个方程的预测值和文献报告值相对偏差均小于5%,预测方程具有很好的准确性。试验叁通过间接测热法测定了玉米、裸燕麦、糙米、小麦、高粱和粟6种谷物的净能值。试验选取36头初始体重为39.8 ±2.7 kg的健康去势公猪,试验连续6期,每期6头猪分别饲喂6种不同谷物原料饲粮。每期试验流程同试验一。结果表明,生长猪饲喂不同谷物饲粮,其总产热量有不同的趋势(P= 0.05),但各处理组间绝食产热量差异不显着。玉米、裸燕麦、糙米、小麦、高粱和粟的净能分别为12.72、14.05、13.81、12.43、11.69和11.59MJ/kgDM。试验四通过间接测热法测定了大麦、部分脱壳大麦和脱壳粟的净能值,并结合试验一、二和叁的试验结果建立了谷物原料净能预测方程。选取18头初始体重为43.6 ±2.4 kg的健康去势公猪,进行连续3期的试验,每期6头猪中的2头饲喂同一谷物原料饲粮。每期试验流程同试验一。结果表明,3个处理组的总产热量和绝食产热量之间均没有显着差异,大麦、部分脱壳大麦和脱壳粟的净能分别为11.37、12.67和14.63 MJ/kg DM。通过对9种谷物原料16个样品的净能与其总能、消化能、代谢能和化学成分进行逐步回归分析,得出生长猪谷物原料净能预测方程为NE = 0.85DE-1.88(R2 = 0.96,P<0.01),NE = 0.88 ME-1.33(R2= 0.96,P<0.01),NE = 0.86 GE +0.12 CP-0.27 ADF-3.68(R2= 0.75,P<0.01)和 NE= 12.15+ 0.14 CP-0.25 ADF(R2 =0.64,P<0.01)。试验五通过重复试验法,在不同条件下验证了方程的准确性。选用12头初始体重为44.5 ±3.1 kg健康去势公猪,进行两期试验,第一期6头猪饲喂50%玉米+50%大麦混合饲粮,第二期6头猪饲喂大麦添加复合酶制剂饲粮,按试验一的流程测定玉米大麦混合谷物和大麦两种原料的净能值,将两种原料的实测净能值和方程预测值进行比较。结果表明,在不添加酶制剂的情况下谷物净能预测方程的预测值和实测值有很好的一致性,4个方程均可准确的预测谷物原料净能值。在添加酶制剂的情况下,含有代谢能的预测方程具有更好地预测效果。(本文来源于《中国农业大学》期刊2018-05-01）
敖翔,何健[4]（2018）在《通过回归分析法用日粮净能(NE)预测生长——育肥猪的生长性能》一文中研究指出本试验旨在研究酵母培养物(商品名:赛克灵100)对荷斯坦奶牛产奶量及乳品质的影响。选用100头荷斯坦奶牛,按年龄、胎次、日产奶量和乳成分相近的原则,随机分为对照组和试验组,对照组饲喂基础饲粮,试验组饲喂在对照组日粮的基础上添加20g/(头·d)的酵母培养物,预饲期为7d,正式试验期为30d。试验结果表明,饲料中添加酵母培养物可以显着改善奶牛的产奶性能,改善乳成分,降低牛乳中的体细胞含量。(本文来源于《饲料与畜牧》期刊2018年01期）
李忠超[5]（2017）在《生长猪植物蛋白原料净能推测方程的构建》一文中研究指出本论文通过七个试验测定了豆粕(n = 22)、菜籽饼(n = 3)、菜籽粕(n = 5)、全脂米糠(n =1)、玉米胚芽粕(n=1)、玉米麸质饲料(n=1)、花生粕(n=1)和葵花粕(n=1)的净能值并建立和验证了生长猪蛋白原料净能预测方程。试验一测定了大豆来源分别为中国(n = 6)、美国(n = 6)、巴西(n = 7)和阿根廷(n = 3)豆粕的消化能、代谢能和净能值(预测方程法),并建立了生长猪豆粕消化能和代谢能预测方程。选用69头初始体重为53.1 ±3.7 kg的去势公猪,采用一个连续两期的完全随机试验设计,试验共分为23个日粮处理,分别为1个玉米基础日粮和22个含24.34%豆粕的试验日粮。结果表明,大豆来源于中国、美国、巴西和阿根廷的豆粕的消化能分别为 17.54、17.74、17.45和 17.92 MJ/kg DM,代谢能分别为 16.84、17.04、16.70和 17.38 MJ/kg DM,净能分别为10.00、10.18、9.92和10.35 MJ/kg DM。统计上不同来源豆粕的能值没有显着差异。最适的消化能预测方程为 DE = 38.44-0.43 CF-0.98 GE + 0.11 ADF(R2 = 0.67,P<0.01)。最适的代谢能预测方程为ME = 2.74 + 0.97 DE-0.06 CP(R2 = 0.79,P<0.01)。试验二通过间接测热法测定了玉米、豆粕、菜籽饼和菜籽粕的净能值。选用24头初始体重为36.4 ±1.6 kg的去势公猪,试验共4个日粮处理,其分别为1个玉米基础日粮、1个玉米豆粕基础日粮和两个含有20%菜籽饼或菜籽粕的日粮。结果表明,玉米、豆粕、菜籽饼和菜籽粕的净能值分别为12.46、11.34、11.71和8.83 MJ/kg DM。试验叁选取175头初始体重为36.0 ±5.2 kg的生长猪随机分到5个日粮处理,每个处理7个重复,每个重复5头猪,进行28 d的生长试验以验证试验二中实测四种原料净能值的准确性。五个日粮分别为1个玉米豆粕基础日粮和4个包含10%或20%的菜籽饼或菜籽粕日粮。结果表明,各处理间的净能用于增重的效率没有显着差异,说明试验二测定的四种原料的净能值比较准确。试验四又重新测定了两个菜籽饼和3个菜籽粕的净能值并结合试验二的结果建立了菜籽饼粕净能的预测方程。选取36头初始体重为41.1 ±2.2 kg的去势公猪,试验共6个日粮处理,其分别为1个玉米豆粕基础日粮和5个含有19.50%的菜籽饼粕试验日粮。结果表明,最适菜籽饼粕净能预测方程为NE = 1.14 DE + 0.46 CP-25.24(R2 = 0.96,P<0.01)。试验五通过间接测热法测定了全脂米糠、玉米胚芽粕、玉米麸质饲料、花生粕和葵花粕的净能值并结合试验二、四和本实验室前期的结果建立了蛋白原料净能预测方程。选取12头初始体重为32.4 ±3.3 kg的去势公猪,采用两个连续叁期的尤登方试验设计。每期包括1个玉米豆粕基础日粮和5个包含29.25%全脂米糠、29.25%玉米胚芽粕、24.38%玉米麸质饲料、19.50%花生粕或29.25%葵花粕的试验日粮。结果表明,全脂米糠、玉米胚芽粕、玉米麸质饲料、花生粕和葵花粕的净能分别为12.33、8.75、7.51、10.79和6.49 MJ/kg DM。最适蛋白原料净能预测方程为NE = 0.75DE + 0.043ADF-2.18(R2 = 0.89,P<0.01)。试验六测定了 DDGS、菜籽粕和葵花粕的消化能和代谢能并通过试验五建立的蛋白原料净能预测方程预测了该3种原料的净能值。选取24头初始体重为48.8 ±1.8 kg的去势公猪,随机分配到1个玉米豆粕基础日粮和3个含有30%DDGS、20%菜籽粕或30%葵花粕的试验日粮中,结果表明DDGS、菜籽粕和葵花粕的净能分别为9.56、8.20和6.54 MJ/kg DM。试验七选取144头初始体重为52.2 ± 6.0 kg的生长猪随机分到4个日粮处理,每个处理9个重复,每个重复4头猪,进行两期共56 d的生长试验以验证试验六通过蛋白原料净能预测方程预测的3种蛋白原料净能值的准确性。试验日粮包括1个玉米豆粕基础日粮和3个添加15%DDGS、菜籽粕或葵花粕的日粮。结果表明,添加15%DDGS、菜籽粕或葵花粕不影响生长育肥猪的生长性能、胴体性质和肉品质。各处理组净能转化为日增重、胴体增重或胴体瘦肉增重的效率没有显着差异,说明本研究得到的蛋白原料净能预测方程比较准确。综上所述,生长猪蛋白原料净能变异比较大,豆粕、菜籽饼、花生粕和高油DDGS净能值高于菜籽粕和葵花粕的净能值。消化能、代谢能、粗脂肪和纤维成分可以准确预测生长猪蛋白原料的净能值。(本文来源于《中国农业大学》期刊2017-05-01）
Wu,F,Johnston,L,J,Urriola,P,E,Hilbrands,A,M,Shurson,G,C[6]（2016）在《饲喂不同净能含量的干玉米酒糟残液对生长育肥猪生长性能和胴体品质的影响》一文中研究指出设计4种添加不同来源的干玉米酒糟残液(DDGS)的饲粮,净能(NE)含量为8.7~11.5 MJ·kg~(-1),将生长育肥猪(平均体重22.0±4.3 kg,共432头)随机分配到4组(每栏9头,每组12栏),饲喂并观察其生长性能和胴体品质变化。4组饲粮均以玉米和大豆为基础,均添加DDGS 40%,但NE含量不同。A组NE最低,为8.7 MJ·kg~(-1);B组NE为9.4 MJ·kg~(-1);C组NE为2 469 MJ·kg~(-1);D组NE最高,为11.5 MJ·kg~(-1)。NE含量通过商用测算系统评估提供,试验饲粮配方以满足或超过营养需要为标准,满足包含NE在内的可消化赖氨酸需求标准。总体来说,B组猪的日采食量(ADFI)显着高于C组和D组(P<0.05),但与A组无显着差异。A、C、D组间无显着差异。B组育肥猪的平均日增重(ADG)与A组、D组相近,且组间无显着差异,但显着低于C组(P<0.05)。B组G:F显着低于其他3组(P<0.02)。各组间热胴体重、屠宰率、背膘厚、眼肌面积、胴体瘦肉率均无显着差异(P>0.19)。通过匹配实测G:F与NRC(2012)标准中的G:F,来评估饲料中相应的NE含量。采用NRC(2012)标准中的玉米、大豆NE含量计算得出A~D组的DDGS的NE分别为9.9、8.0、10.9、10.5 MJ·kg~(-1)。通过8个明确的方程来计算,并与确定的NE模型比较来预测4组中DDGS的NE含量。育肥猪的G:F表明,商用测算系统评估提供的B组和D组的NE含量值超过预估,而A组和C组低于预估。试验表明,添加DDGS 40%,NE较低的饲粮可提高ADFI,降低ADG和G:F,但DDGS中NE含量低于2.9 MJ·kg~(-1)或饲粮NE含量低于1.1 MJ·kg~(-1)均对胴体品质无显着影响。(本文来源于《饲料博览》期刊2016年05期）
Schinckel,A,P,Steyn,W,Allen,E,C,Garbossa,C,A,P,Eggert,J,M[7]（2016）在《两种净能水平饲养方案结合莱克多巴胺对生长肥育猪的生长性能及胴体品质的影响》一文中研究指出试验选取28.4 kg的杂交阉公猪分配到4个处理组,每个处理10个重复,每个重复5头,采用2×2因子设计,两个净能(NE)水平[对照与低水平(LE)]和不添加或添加盐酸莱克多巴胺(RAC)7.5 mg·kg-1(在105 d饲养期的最后21 d添加),来评估在生长-育肥阶段公猪饲喂低或高能量密度日粮的体重增长、能量摄入和能量效率以及饲喂RAC时对猪的影响。对照日粮是基于玉米、豆粕、玉米DDGS的日粮,LE日粮通过调整大豆皮和粗麦粉的添加比例配制,配制的日粮含同等的标准回肠可消化赖氨酸。与不添加RAC相比,RAC组日粮增加了氨基酸浓度。从1~84 d,对照组公猪比LE组猪有较大ADG和GF比(P<0.001),平均日采食量(ADFI)相似(P<0.14)。84~105 d,RAC提高了ADG和GF(P<0.001),而LE组平均日采食量增加(P<0.008)和GF下降(P<0.03)。从0~105 d,RAC提高了日增重、GF和最终体重(P<0.001),而LE显着降低了日增重、GF、最终体重和屠体重(P<0.015)。因此,LE组(P<0.04)和RAC组(P<0.0001)的活体增重的NE利用效率更大。不论NE的高低,饲喂RAC均改善了猪生长性能,NE转换胴体重相似。(本文来源于《饲料博览》期刊2016年02期）
张桂凤[8]（2014）在《生长猪豆粕净能推测方程的构建》一文中研究指出本研究选用138头杜×长×大叁元杂交健康生长猪,利用猪开放式呼吸测热装置,通过4个能量代谢试验,研究豆粕用于生长猪的净能(Net energy,NE)推测方程。试验一采用套算法和回归法研究大豆分离蛋白对生长猪的净能值。试验选用体重为35±1.3kg生长猪18头,采用近似拉丁方设计。分为6个处理,试验处理为基础饲粮和五种不同替代比例(5%、8%、11%、14%和17%)的分离蛋白替代饲粮。每种饲粮分别由6头猪单栏测定。每期试验15d,其中预饲5d,收粪尿9d用于测定消化能(Digestible energy,DE)和代谢能(Metabolizable energy,ME),收粪尿最后4d转移到呼吸室内测热,继续绝食1d测定绝食产热量(Fasting heat production,FHP)。沉积净能为代谢能采食量与总产热之差。净能为沉积净能与绝食产热量之和。结果表明：替代比例为11%-17%时测定的分离蛋白能值比较稳定,其消化能、代谢能和净能值分别为18.46、18.13和12.16MJ/kg。回归法得出大豆分离蛋白消化能、代谢能和净能值分别为18.70、18.28和11.89MJ/kg。大豆分离蛋白中粗蛋白质代谢能转化为净能的效率为66%。试验二研究多个采食水平条件下,生长猪和肥育猪的维持能量需要。试验选用初始体重为27±2.2kg的生长猪和70±2.6kg的肥育猪各36头。采用随机分组设计,每个体重阶段的猪均设计6个处理。饲粮处理组分别为0%、20%、40%、60%、80%和100%自由采食(2,500kJ ME/kg BW0·6·d-1)。每个处理6个重复。适应期自由采食,0%处理组进入呼吸室后第1d为适应期自由采食,第2d早晨开始绝食24h。其它处理组每个试验期11d,包括5d预饲期,5d收粪期,收粪同时进行测热试验,测热结束后绝食24h,测定24h后的绝食产热量。结果表明：随着采食量的增加,猪的总产热量和FHP均显着增加(P<0.01)。肥育猪FHP显着低于生长猪(P=0.01)。生长肥育猪代谢能转化为维持和生长的效率分别为78%和66%。本试验通过多个采食水平回归法得出生长猪和肥育猪的维持净能为758和732kJ/kg BW0.6·d·-1。试验叁采用套算法研究5种豆粕对生长猪的净能值。试验选用体重为30±2.5kg生长猪24头,采用近似拉丁方设计,共计6个处理,试验处理为基础饲粮和5种豆粕替代饲粮(替代比例为25%)。每种饲粮用6头猪测定。每期试验为10d,其中预饲5d,呼吸测热5d,测热同时进行消化代谢试验。饲粮净能值为沉积净能与FHP(758kJ/kg BW0.6·.d-1)之和。结果表明：与基础饲粮相比,添加豆粕显着降低了饲粮的净能值(P<0.05)。豆粕饲粮的产热量显着高于基础饲粮组(P<0.05)。豆粕对生长猪的净能值为9.00～9.42MJ/kg DM.试验四研究不同营养成分人工豆粕对生长猪的净能值。试验选用初始体重为28±2.2kg生长猪24头。人工豆粕为豆粕与豆皮不同比例配合而成,试验设计与试验叁相同。结果表明：5种人工豆粕净能值在8.19～9.14MJ/kg DM之间。净能占代谢能的比例为54.18%～58.00%。通过试验叁和试验四结果进行逐步回归分析得出,豆粕能值最优推测因子为粗纤维(Crude fiber,CF)、粗脂肪(Ether extract,EE)、蔗糖(Sucrose, SUc)和无氮浸出物(Nitrogen free extract,NEF)。豆粕消化能最优推测方程为DE=15.35+0.58EE+0.34SUc.0.15CF,R2=0.98:代谢能最优推测方程为ME=13.36+0.50SUc+0.75EE.0.14CF,R2=0.98;净能最优推测方程为NE=12.19.0.05NEF-0.14CF,R2=0.95。(本文来源于《中国农业大学》期刊2014-09-01）
刘德稳[9]（2014）在《生长猪常用七种饲料原料净能预测方程》一文中研究指出本研究选用72头杜x长×大叁元杂交健康去势公猪,借助猪开放式呼吸测热装置,通过5个能量代谢试验,评价生长猪常用7种饲料原料净能(Net energy,NE)并构建其净能预测方程。试验一研究绝食法和回归法对测定生长猪绝食产热量(Fasting heat production,FHP)的影响。试验选用体重为43±1.4kg的去势公猪6头,饲喂同一饲粮,采用随机区组设计。试验期为20d,其中预试期7d,正式期13d,正式期的前5d饲喂水平为2600kJ ME/kg Bw0.6·d-1,第6-8d饲喂水平为2倍维持代谢能(Metabolizable energy for maintenance,MEm)即2×893kJ ME/kg BW0.6·d-1,第9-11d饲喂水平为1倍维持代谢能水平即893kJ ME/kg BW0.6·d-1,最后2d绝食。结果表明,通过叁个饲喂水平线性回归测得生长猪绝食产热量为694kJ/kg BW0.6·d-1(FHP=694+0.27MEintake,R2=0.85:MEintake为绝食前采食量),利用绝食法测得生长猪绝食产热量(774kJ/kg BW0.6·d-1)高于回归法测得数据。试验二研究直接法与替代法对生长猪玉米净能测定的影响。试验选用体重为34±1.1kg的去势公猪18头,随机平均分为3个饲粮处理,即玉米饲粮组,基础饲粮组和试验饲粮组,每个饲粮处理6头猪,分为3批(期)。试验每期15d,包括7d预试期,8d呼吸测热室内的正式期。正式期前5d饲喂水平2400kJ ME/kg BW0.6·d-1,第6-7d饲喂1倍维持代谢能水平948kJ ME/kg BW0.6·d-1,最后1d绝食。结果表明：利用直接法和替代法测得玉米消化能(Digestible energy,DE).代谢能(Metabolizable energy,ME)和NE分别为16.65与16.42、16.31与16.15和13.21与13.69MJ/kg DM,代谢能用于净能的效率(K)分别为80.99%与84.77%,两种方法测得数据差异均不显着(P>0.05)。试验叁研究不同基础饲粮对生长猪豆粕净能测定的影响。试验选用体重为36±1.4kg的去势公猪24头,随机平均分为4个饲粮处理,其中饲粮1为玉米型基础饲粮,饲粮2和3分别是两种不同替代比例的豆粕试验饲粮；饲粮4是以玉米-豆粕型饲粮(饲粮3)为基础饲粮的豆粕试验饲粮。试验共分为4批(期),每期的试验时间同试验二。结果表明,不同基础饲粮及同种基础饲粮不同替代比例对测定豆粕的DE、ME、 NE以及能量转化效率间差异均不显着。试验四以玉米-豆粕型基础饲粮,利用替代法分别测定生长猪麦麸、小麦、玉米酒精糟及其可溶物(Dried distillers grains with solubles,DDGS)、菜籽粕和棉籽粕净能值,并通过原料净能值与其营养成分间逐步回归建立净能预测方程。试验选用体重为27±0.5kg的去势公猪12头,采用6×3双尤丁方试验设计,即12头猪分为2组,每组6头猪,平均分到6种试验饲粮处理,即1个基础饲粮和5个不同饲料原料替代基础饲粮后的试验饲粮,每种饲粮处理6头猪,分6期交替进行,每期试验时间同试验二。结果表明,麦麸、小麦、DDGS、菜籽粕和棉籽粕净能分别为7.78、11.44、10.21、8.38和7.32MJ/kg DM,通过试验二(玉米)、试验叁(豆粕)和试验四的5种饲料原料净能值与其化学组分进行逐步回归分析,得出7种原料净能预测方程为NE=1.46+0.63GE-0.37ADF(R2=0.94,RSD:0.54)。试验五设计6种不同营养结构的混合饲粮,分别测定其净能值,并结合前4个试验的试验饲粮,通过对饲粮净能值与其化学组分进行逐步回归分析,建立饲料原料净能最优预测方程。试验选用体重为35±1.5kg的去势公猪12头,试验设计同试验四。结果表明,分别以本试验6种饲粮和本研究前4个试验10种饲料合计16种饲粮为基础,通过饲粮净能值与其化学组分进行逐步回归分析,建立的饲料原料净能预测方程为NE=-10.19+0.97DE+0.08St+0.55ADF(R2=0.84,RSD=0.46)。(本文来源于《中国农业大学》期刊2014-05-01）
李磊,贾刚,吴秀群,王康宁[10]（2011）在《糠麸饼粕类饲料原料净能预测及其对生长猪生长性能、氮和能量利用的影响》一文中研究指出本试验在实测消化能(DE)和代谢能(ME)的基础上,用净能(NE)预测公式预测麦麸、洗米糠、玉米、豆粕、菜籽粕、棉籽粕NE值,并用原料NE值配制饲养试验饲粮来验证测得原料NE值和推荐的生长猪NE需要量的准确性。消化代谢试验测定麦麸、洗米糠、玉米、豆粕、菜籽粕、棉籽粕的DE和ME,实测原料化学成分,选用Noblet预测NE公式预测其NE。饲养试验选用30头平均体重为(20.54±0.32)kg的杜洛克×长白×大白叁元杂交生长猪,设玉米-豆粕(对照组)和12%菜粕、12%棉粕、20%麦麸及20%洗米糠4个试验组共5个组,每组6个重复,每个重复1头猪。饲粮是按照干物质基础等NE等真可消化赖氨酸(TDLys)原则配制,试验共42 d。当饲养试验结束时,每组随机选取4头猪,进行6 d消化代谢试验考察氮和能量利用指标。结果表明:1)麦麸、洗米糠、玉米、豆粕、菜籽粕、棉籽粕NE值分别为6.85、11.57、12.50、9.14、5.54、4.84 M J/kg DM;2)除20%洗米糠组第1～21天平均日采食量极显着低于对照组(P<0.01),第1～21天和第1～42天料重比极显着低于对照组(P<0.01)外,各试验组平均日增重、平均日采食量和料重比与对照组均无显着差异(P>0.05);3)氮沉积量和能量利用各试验组与对照组之间也无显着性差异(P>0.05)。各试验组实测的饲粮DE、ME和预测的NE及NE/M E与对照组相比均无显着性差异(P>0.05)。由此推断,在实测DE和M E基础上,用Noblet预测NE公式预测饲料原料NE值是可行的;当饲粮TDLys为0.92%(干物质基础)时,20～50 kg生长猪的NE需要量11.26 M J/kg DM较为准确。(本文来源于《动物营养学报》期刊2011年10期）
生长净能论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用净能体系配制低氮排放环保日粮具有节约蛋白质饲料资源、提高氮利用率、减少氮排放和增加养殖利润等优势。该文主要综述了猪的能量体系、净能体系配制低氮排放环保日粮的技术基础及其在生长育肥猪上的应用,旨在为养猪生产中更广泛地应用低氮排放环保日粮提供科学理论依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生长净能论文参考文献
[1].申佳佳,朱勇文.小麦不同品种和添加木聚糖酶对不同日龄的肉鸡生长性能、养分利用率、生长净能和体能及营养利用的影响[J].广东饲料.2019
[2].黄强,孙亚楠,朱秋凤,齐志明,刘凤美.净能体系下环保日粮在生长育肥猪上的应用研究进展[J].猪业科学.2018
[3].李亚奎.生长猪谷物类原料净能预测方程的构建[D].中国农业大学.2018
[4].敖翔,何健.通过回归分析法用日粮净能(NE)预测生长——育肥猪的生长性能[J].饲料与畜牧.2018
[5].李忠超.生长猪植物蛋白原料净能推测方程的构建[D].中国农业大学.2017
[6].Wu,F,Johnston,L,J,Urriola,P,E,Hilbrands,A,M,Shurson,G,C.饲喂不同净能含量的干玉米酒糟残液对生长育肥猪生长性能和胴体品质的影响[J].饲料博览.2016
[7].Schinckel,A,P,Steyn,W,Allen,E,C,Garbossa,C,A,P,Eggert,J,M.两种净能水平饲养方案结合莱克多巴胺对生长肥育猪的生长性能及胴体品质的影响[J].饲料博览.2016
[8].张桂凤.生长猪豆粕净能推测方程的构建[D].中国农业大学.2014
[9].刘德稳.生长猪常用七种饲料原料净能预测方程[D].中国农业大学.2014
[10].李磊,贾刚,吴秀群,王康宁.糠麸饼粕类饲料原料净能预测及其对生长猪生长性能、氮和能量利用的影响[J].动物营养学报.2011