[发明专利]一种应用代谢组学技术预测猪日粮代谢能水平的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用代谢组学技术预测猪日粮代谢能水平的方法。

背景技术

能量是饲料的重要营养成分，动物的营养需要或营养供给均以能量为基础，能量饲料同时也在饲料成本中占据最大比例。近年来，由于玉米等原料在生产工业酒精等方面的应用，造成能量饲料出现短缺、价格越来越昂贵的现象。因此，如何在饲料中合理的利用能量，既满足仔猪对于能量的需要，又能避免能量饲料的浪费，就显得尤为重要。

在目前集约化的养猪生产中，通常按照全进全出的工艺流程实现猪群在生产线上正常周转，同一批猪饲喂相同代谢能水平的日粮。这种生产工艺忽略了猪个体和亚群体的差异，以及不同猪场和环境对猪代谢能营养需要的影响。在养猪生产中，个体差异以及不同猪场和环境，会使相同的营养状况产生不同的代谢物谱系及生产性能；同样，不同的营养供给也会产生特异性的代谢物谱及生产性能。也就是说同样的能量水平对于不同的猪群来说，有效能值可能不同。因此，不同个体或亚群体、不同环境、不同健康状况的猪对日粮代谢能的需要是不同的。如果在配制日粮时没有考虑到其有效能值的变异，日粮的实际能值与期望能值间会有差异，若实际能值大于期望能值，则会造成饲料资源的浪费，甚至造成污染环境；若实际能值小于期望能值，则会降低或抑制猪的生产性能。

动物营养学研究日益精细化，精确确定营养素的需要量来调控动物生长已成为国内外研究热点。为了降低饲料成本、节约饲料资源及减少养猪产业对环境的负面影响，在猪日粮配制过程中采用原料精确的有效能值是至关重要的。体内法测定原料有效能值费时费力且成本高，建立动态回归模型从而实现通过测定原料营养成分而预测其能值的方法也存在预测准确率低等缺点。

代谢组学是定量分析生物体内源代谢产物种类、数量及其变化规律的科学，它通过测定代谢终产物来了解生物体的状况及内外因素引发的变化结果。由于其高通量的信息学特性及其基础上的模式识别优势，已被人类营养学家用于食谱、生活方式等因素与代谢物谱型之间的相关性研究，并试图将代谢组的识别模式作为人营养状况评价的新标准，实现个体或亚群体食谱推荐。由于研究对象的特殊性，无法进行人为的食谱操作，标志物的鉴定依赖于临床营养调查与分析，进展非常缓慢。

迄今为止，还没有利用代谢组学数据建立血浆代谢标志物与日粮有效能值（代谢能、消化能和净能等）的动态回归预测方程，来准确预测仔猪日粮有效能值的报道。

发明内容

本发明的一个目的是提供定量检测如下1）—6）中任一所述化合物组的产品或方法在检测或辅助检测猪所饲喂日粮的代谢能值中的应用：

1）化合物LLL；

2）化合物LLL和化合物MLC；

3）化合物LLL、化合物GP0和化合物ALL；

4）化合物LLL、化合物GP0、化合物ALL和脯氨酸；

5）化合物LLL、化合物GP0、化合物ALL、化合物LPC、精氨酰苯丙氨酰精氨酸、化合物GP1；

6）化合物LLL、化合物GP0、化合物ALL、脯氨酸、化合物LPC、精氨酰苯丙氨酰精氨酸、化合物GP1；

所述化合物LLL的结构式如式Ⅰ所示：

所述化合物LPC的结构式如式Ⅱ所示：

所述化合物GP0的结构式如式Ⅲ所示：

所述化合物ALL的结构式如式Ⅳ所示：

所述化合物GP1的结构式如式Ⅴ所示：

所述化合物MLC的结构式如式Ⅵ所示：

本发明还提供一种检测或辅助检测猪所饲喂日粮的代谢能值的方法，包括如下A)—F）步骤中的至少一个：

A）将X1代入方程1中，得到ME1；所述方程1为ME1=3252.2+79.8 X1；

B）将X1和X2代入方程2中，得到ME2；所述方程2为ME2=3252.0+75.1 X1-75.0 X2；

C）将X1、X3和X4代入方程3中，得到ME3；所述方程3为ME3=3251.6+79.5 X1–53.7 X3–24.0 X4；

D）将X1、X3、X4和X5代入方程4中，得到ME4；所述方程4为ME4=3251.8+84.4 X1-45.8 X3–34.0 X4-42.5 X5；