单胃动物理想氨基酸模式的研究方法综述
[摘 要] 本文主要对单胃动物理想氨基酸模式的几种研究方法进行了综述。
[关键词] 单胃动物 理想氨基酸模式 建立方法
理想蛋白质是指日粮中各种必需氨基酸的组成和比例与动物的需要相吻合,其构型源于20世纪40年代,最先由Howard(1958)提出。Mitchell(1964)则首次讨论了理想蛋白质的概念,此外Fuller(1978)、Cole(1978)、Fuller和Chamberlain(1982)都曾描述了理想蛋白质的概念。但将理想蛋白质正式与单胃动物氨基酸需要量的确定及饲料蛋白质营养价值的评定联系起来,则是1981年ARC(英国)猪的营养需要。因此对理想蛋白质的认识和研究有一个逐渐完善的过程。目前研究理想蛋白质模式的方法很多,有些仍在讨论之中,本文对近年来有关单胃动物理想氨基酸模式的研究方法作一阐述。
1方法
1.1分析生长动物组织的氨基酸组成的方法
1.1.1肌肉组织氨基酸组成法
此法主要用于生长猪理想蛋白质模式的建立,家禽则还没有相关报道。其依据是胴体氨基酸组成与动物氨基酸需要量之间的高度相关。本世纪50年代Mitchell(1950)对猪进行研究的相关系数就相当高。Fuller等(1989)报道生长动物氨基酸需要量与其组织氨基酸成分值极为一致。Block和Bolling发现高营养价值蛋白质的氨基酸成分与采食它们的动物组织氨基酸成分相似,并认为生长动物氨基酸需要量基本上由形成体蛋白的氨基酸成分所决定。Kirchgessner(1989)则指出猪体组织蛋白、乳蛋白的氨基酸组成和生长猪所需氨基酸组成模式非常一致。侯水生等(1999)认为采用体组织和母乳氨基酸组成值建立理想氨基酸模型是可行的。NRC(1988)利用此法得到10kg体重猪氨基酸需求模式。但Zhang(1986)和Moughan(1987)认为体重可能影响猪体组织的氨基酸组成,而且Gaolick等(1976),Simon等(1978)认为不同氨基酸在猪整体和各氨基酸的利用率也有差异。因此该法虽然从营养代谢的结果入手,简单易行,但由于未考虑维持及氮沉积过程中不同氨基酸周转代谢率的差异,以致过高(如Lys)或过低(如对Met、Thr)地估计了某些氨基酸的需要,使确定的理想氨基酸模式不完全符合生理需要的模式。
1.1.2血液游离氨基酸组成法
1965年,Zimmerman和Scott首次提出血液游离氨基酸浓度可用来确定氨基酸需要量,当日粮氨基酸含量不足时,血浆游离氨基酸浓度始终处于较低的相对稳定的状态,可将这时的血浆游离氨基酸含量的许多点作一回归直线,随日粮氨基酸进食量的增加,尤其在满足需要量之后,血浆游离氨基酸将迅速累积起来,发生突然的,近于直线上升性变化,可将这时的血浆游离氨基酸含量的许多点另作一条直线,这两条直线的交叉点就是氨基酸的需要量,但由于血液氨基酸组成受到多种因素的影响,而且许多研究证实利用血浆游离氨基酸法确定的需要量往往偏低,因此该法是否可行需更多的研究证实。
1.2综合法
就是总结以往测定的各种氨基酸的需要量,建立其之间的比例关系。如ARC(1981)推荐的理想蛋白质的氨基酸平衡模式来源于以下3个方面,第一总结生长猪对单个氨基酸需要量的估计值,建立其比例关系,其中大多数试验集中于生长猪(20~50kg)对Lys、Thr、Ile、Met+Cys和Trp需要量的估计;第二估计出饲粮蛋白质中Lys的最佳浓度在6~8g/16g氮,此时蛋白质的生物学价值达到最大值。因此,推荐Lys的最佳浓度为7g/16g氮;第三综合了三个特地确定氨基酸理想平衡的试验资料。与此相仿,AEC(1987),SCA(1988)和NRC(1988)推荐其理想氨基酸模式时,依据也是来自经验试验确定的单个必需氨基酸需要量资料,猪体组织(肌肉)和母乳中氨基酸成分值,以及ARC提出的理想氨基酸模式。
1.3氮平衡试验法
1.3.1氨基酸扣除法
氨基酸部分扣除法又称耗竭法或简单线性模型法,由Wang和Fuller(1989,1990)创立的,是目前公认的较为理想的一种方法。它从动物体对某些氨基酸缺乏或过量反应的敏感性出发,因此可行性较高。其基本原理是机体氮沉积取决于第一限制性氨基酸的摄入量,扣除非限制性对氮沉积无影响,在一定范围内氮沉积与第一限制性氨基酸摄入量成正比,其他必需氨基酸相对于第一限制性氨基酸过量的部分被扣除时,不影响氮沉积,并且各种氨基酸均处于同等限制性单位时,每种氨基酸和氮沉积与摄入量间的回归直线斜率相等。方法是利用氮代谢试验得出食入氨基酸(X)与氮沉积(Y)的回归关系,建立回归方程Y=a+bX,此时回归系数的倒数(1/b)表示每沉积1g氮所需食入的氨基酸量,乘以0.16可求得每沉积1g蛋白质所需的氨基酸量,当氮沉积为零时,此时常数项与回归系数的商(-a/b)就表示日维持氮平衡所需的氨基酸量,以此来测定单胃动物用于维持氨基酸和蛋白质沉积模式,同时建立数学模型,以测定不同生产性能下各可消化必需氨基酸的需要量。尽管此法采用的数学模型(简单线性)还有待改进,但在适宜的氮摄入量变化范围内(0.25~20.g/kgM0.75/d),氮沉积与摄入量的关系,不会明显的偏离线性(Fuller,1989),Chung和Baker(1992)的比较研究也证明了用该法所得的理想蛋白质明显优于NRC(1988)。尹清强(2000)将此法首次引用到产蛋鸡的研究领域。王勇生等(2003)在代谢和饲养实验的基础上,利用此法得到了北京雏鸭(0~2周龄)的理想氨基酸生长模式。此法也是NRC(1998)修订猪理想氨基酸模式的主要依据之一。
1.3.2氨基酸添加法
又称剃度氨基酸日粮法或剂量反应法。此法的依据是饲料中氨基酸水平与生产性能之间的直线关系,以确定氨基酸需要量,是应用最广的一种方法,禽类氨基酸需要多数是以此类方法确定的。方法是在满足其他氨基酸需要量的前提下,对待测氨基酸从不足开始按梯度添加合成氨基酸至过量。数学分析多用二次曲线回归或折线模型,有时也用方差分析。该法的优点是在一定条件下能较准确地估计动物的需要量,缺点时比较繁琐,且对一些需要量大的氨基酸如亮氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸估计值的差异较大,主要由于剂量变化而产生的响应值变化小。其次是对氨基酸间的交互作用,特别是Met与Cys和Phe与Tyr间的交互作用无法解释。因此该模型只能对Met+Cys和Phe+Tyr的需要量作较为准确的估测,而对单独Met和Phe的需要量不能作出准确的估测。
1.4析因法
依据是组织氨基酸与需要量高度相关。且主要基于以下两假设,第一把动物的氨基酸需要量割分为维持和生产两大部分(产蛋家禽则分为维持、增重和产蛋三部分);第二用与生长的氨基酸需要量可由沉积的蛋白质的数量和质量来估计。根据因变量??食入氨基酸(Y)与自变量(维持X1,增重X2,产蛋X3)的回归关系,求回归系数(b1、b2、b3)及常数项b0。此时回归系数的倒数实质上表示日粮中氨基酸转化为维持、增重和产蛋(非家禽类可去除此项)的效率。常数项(b0)表示食入的部分氨基酸转化为尿素(尿酸)等其他非蛋白含氮物。依据这种数学模型(Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3),在已知维持、增重和产蛋日所需的氨基酸量的基础上,可反推出日所需的氨基酸量。贺建华(1996)从胴体和羽毛氨基酸组成成分的分析入手,用此法得出天府肉鸭的氨基酸需要模式。尹清强等(1995,1996)用此法依次建立了产蛋鸡产蛋前期和产蛋高峰期必需氨基酸需要量的模型,尹清强等(1997)又利用可析因法建立了估测产蛋鸡每个氨基酸需要量的模型,可用来估测产蛋鸡在任何生产条件下每个必需氨基酸的需要量及模型。计成等(1999)通过分析北京鸡的胴体、羽毛、鸡蛋的氨基酸组成,估计出其维持的氨基酸组成,并采用数学模型的方法对不同组分进行加权,在可消化氨基酸的基础上建立了几个不同的氨基酸理想比例模式。利用析因法可直观地反映氨基酸的需要量,且用该法建立的数学模型有一定的生物学意义,并适合于不同体重和年龄的动物,并可对模型的各部分进行修正。但由于回归系数受日粮中氨基酸年度影响较大,客观上要求日粮中氨基酸含量与配比较为理想,而这一点实际生产中很难做到,特别是对日粮中含量较高的亮、苯丙和组的估测的偏差较大。因为这三种氨基酸在正常的日粮配比中很难降低到正常值,故这种偏差的克服也就只能借助于其他方法。
1.5其它
1.5.1传统的饲养试验法
根据动物的生产性能与日粮中氨基酸浓度的关系,求最佳生产性能下氨基酸的需要量。此法以待测氨基酸为变量,固定其他的氨基酸量不变,但这种方法一次只能测定一种氨基酸的需要量,对需要量大的其他氨基酸间的关系,也不能准确地反映供求间的关系。
1.5.2同位素示踪法
氨基酸在体内代谢中,一般只有在过量或不平衡时转化为能量,且这种转化对动物不利,还造成饲粮蛋白质的浪费。而应用纯合日粮和同位素标记饲粮氨基酸,尽量缩小标记的氨基酸转化为能量物质的比例,同时可深入研究氨基酸在动物体内的周转情况。
1.5.3营养免疫法
氨基酸在免疫中具有突出重要的地位,有些免疫指标可以比生长情况更能灵敏地反映体内的营养代谢情况,所以可作为评价理想氨基酸模式的方法。
2小结
按氨基酸营养理论的发展,要求不再采用单因素试验法对氨基酸需要量单个进行研究,而要按理想蛋白质理论的要求,对所考查的主要必需氨基酸同时进行研究,寻求相互间的最适比例;或综合两种或两种以上的上述方法代替单一的方法来研究单胃动物的理想氨基酸模式。如王勇生(2003)在综合了以往各种家禽氨基酸需要量报道的基础上,划出5种必需氨基酸的剃度值,利用饲养试验,得到北京雏鸭(0~2周令)的5种必需氨基酸需要量,最后用氨基酸扣除法得到了其的理想氨基酸模式。因此由于以上所述各种方法都各有优缺点,且迄今为止仍没有公认的方法能准确反映理想氨基酸模式,因此作者认为在没有更好的方法之前,可综合应用。
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