家禽表型漫谈其三：饲料报酬

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“ 在鸡舍里，每一粒饲料都关系着成本与效益的天平——如何精准衡量“吃得值不值”，正是饲料报酬研究的核心所在。”



在当今饲料价格持续波动、环保压力日益加剧的背景下，如何让鸡“吃得少、产得多”，已成为家禽养殖和育种关注的核心问题。饲料报酬，这一看似简单的经济性状，实则深藏着饲料营养、遗传育种与饲养管理科学的交汇点。从玉米豆粕日粮的精打细算，到遗传改良中对每一粒饲料转化效率的苛求；从传统人工测定的“手账式”记录，到AI驱动的个体采食追踪系统，家禽饲料效率的研究正经历一场深刻的变革。

—、饲料报酬的重要意义和核心指标

在家禽养殖中，“饲料报酬”或称饲料效率是衡量生产效益的关键指标，反映禽类将饲料转化为产品（肉或蛋）的效率。简单来说，就是吃多少饲料，长多少肉或产多少蛋。对于肉禽，常用“料肉比”表示，每增重1公斤活重所需饲料公斤数；对蛋禽，则用“料蛋比”表示，每产出一定重量或数量鸡蛋所耗饲料量。这两个指标越低，说明饲料利用效率越高。饲料报酬关系到养殖成本和利润：饲料费用通常占禽肉或禽蛋生产成本的70%左右。因此，提高饲料效率是降低成本、提高养殖盈利的最有效途径之一。现代白羽肉鸡经过选育和优化，42日龄的料肉比已降至约1.7:1，比几十年前的4~5:1大幅改善，生长效率显著提高。对于蛋鸡，蛋鸡群产蛋高峰期料蛋比可在2:1左右，即每产1公斤鸡蛋消耗约2公斤饲料，好的料蛋比意味着更高产蛋效率和更低饲料成本。此外，近年来还引入了“剩余采食量（Residual Feed Intake, RFI）”指标，用于剔除体重和生长速度等因素影响，更准确评估个体本身的饲料利用效率。

饲料效率不仅影响经济效益，也涉及环境可持续性。饲料利用率提高可减少粪污排放和资源浪费。例如，有研究估算料肉比降低10%可使活禽生产成本降低约6%，同时氮和磷排放分别减少12%和17%。因此，无论对养殖者利润还是生态环境而言，饲料报酬都是一个至关重要的表型性状，需要在生产中给予高度重视。



二、饲料报酬与日粮配方

饲料效率在很大程度上取决于饲料本身的营养组成和质量。一份典型的玉米-豆粕型全价日粮通常包含约60%左右的能量饲料（玉米、小麦等谷物）和20~30%的蛋白饲料（豆粕等），再辅以油脂、矿物质预混料、氨基酸和维生素添加剂等。这样的配方结构旨在满足家禽不同生长阶段的营养需要。饲料营养是否平衡充足，直接影响饲料转化为产出的效率：当日粮精确满足禽只各阶段的营养需要时，饲料可以更有效地被转化利用，从而降低料肉比或料蛋比。养殖者会根据肉鸡生长阶段或蛋鸡产蛋周期调整饲料配方（如能量、蛋白水平），以避免营养过剩或不足造成的浪费。

玉米-豆粕日粮的高消化率和适口性为家禽提供了良好的生长基础。但若配方中原料品质欠佳（如霉变玉米、劣质蛋白）、营养失衡或抗营养因子含量高，都会降低饲料报酬。近年来饲料工业在不断优化配方工艺，例如提高原料加工精度、添加酶制剂提高养分消化率等，以提升饲料利用效率。高质量、安全的原料和合理配比的日粮可以显著改善饲料转化效果。总之，饲料是“投入”，肉蛋是“产出”，通过改进饲料配方和原料品质来提高“投入产出比”是提高饲料报酬的基础手段之一。



三、饲料效率的遗传特性

饲料报酬作为评价生产性能的一项数量性状，具有明显的遗传变异和可选择性。研究表明，肉鸡的料肉比或相关饲料效率性状遗传力一般属于中等水平，估计约在0.3～0.5之间。这意味着个体间相当一部分饲料效率差异可由遗传因素解释，但同时环境影响也很大。饲料效率受众多基因座位的微小效应所调控，是典型的多基因控制的复杂数量性状。不存在单一的“高效基因”，而是许多影响消化、代谢、食欲、生长等过程的基因共同作用决定了一个个体的饲料转化效率。

由于饲料报酬涉及采食量和生长/产蛋两方面性状，其遗传改良需要综合考虑多种性状的关联。通常，肉鸡的快速生长和较低料肉比是正相关的——经几十年的选育，肉鸡生长速度大幅提高的同时料肉比也显著降低。然而在遗传上，过度追求生长和饲料效率也可能带来与健康或繁殖性状的权衡，因此育种工作需要在多目标之间取得平衡。总体而言，饲料效率遗传力中等、遗传改良潜力较大，但因其受多基因和环境影响，需要大量个体准确测定数据和先进的育种手段才能取得稳步的进展。



四、饲料报酬表型测定技术的发展

精确测定家禽个体的饲料消耗和增重（或产蛋）是改良饲料报酬的前提。该表型的采集经历了从传统人工方法到现代电子和智能化技术的演变。

传统人工测定方法
在智能化设备出现之前，饲料效率表型主要通过人工称重方式获取。将待测鸡饲养在个体笼中，技术人员定期称量每个笼位的喂料量和剩料量，从而计算每只鸡的采食量，再结合体重增重或产蛋量计算料肉比或料蛋比。这种方法虽然原理简单，但存在效率低、出错率高等明显局限。目前育种单位往往只能在少数选育核心群中测定饲料效率，样本量有限，这也制约了遗传参数估计的准确性和选择进展。综上，传统人工测定为饲料效率数据的获取奠定了基础，但在效率和精确度上难以满足现代育种的需求。

电子采食测定设备
进入21世纪，伴随电子工程和传感技术的发展，出现了用于家禽的电子喂料器和单体采食测定系统。这些设备可以自动记录群体饲养条件下每只禽的采食量，实现饲料效率表型的自动化测定。其中具有代表性的是由法国INRAE等机构开发的“BIRD-e电子喂料系统”。该系统在一个料站装置上设置多个独立料槽，每个料槽配备高精度电子秤和RFID识别天线，鸡群中每只鸡佩戴电子芯片（脚环或颈部芯片）作为身份ID。当个体进食时，设备自动识别其ID并记录其所消耗饲料的重量和进食时长等数据，并实时将每只鸡的采食量、体重和进食行为数据传输至服务器。目前国内企业也研发了类似的测定系统。电子采食测定系统不仅提高了饲料效率表型测定效率，大幅降低人力成本，还为深入分析采食行为模式提供了可能。



智能化采集与行为识别技术
人工智能（AI）和物联网技术也开始应用于家禽饲料效率的监测。例如，利用计算机视觉对鸡群行为进行分析，已能实现对每只鸡只的运动量、采食频次的自动追踪。通过基于AI的个体行为识别，从而进行针对性饲养管理，以实现群体饲料利用效率的提高。另外，还有研究将RFID技术与计算机视觉结合，在鸡只进食时由摄像头识别个体并估计采食量，以期在无需给每个料槽装秤的情况下实现个体采食监控。这类智能平台仍在开发和试验中，但展现了未来的发展方向：非侵入、低成本地获取大规模个体饲喂数据。

总的来说，饲料报酬表型采集技术正朝着自动化、智能化方向演进。从费时费力的手工测定，到电子料槽自动记录，再到AI辅助的行为识别，每一步进展都在提高数据获取的效率、精度和规模。这些技术为大幅提升饲料效率的遗传改良奠定了坚实基础。



五、饲料效率遗传改良的难点和挑战

尽管测定技术不断进步，在饲料效率表型获取和育种改良过程中仍存在多重挑战：

• 测定成本高限制大规模应用：如前所述，传统方法受限于人力和笼位，难以大规模测定个体采食。而电子测定设备价格昂贵，中小型育种单位难以配备足够数量，导致可用于遗传评估的个体数据有限。这使得估计育种值的准确度受限，影响选择效果。即使在大型育种公司，通常也只对核心育种群的一部分种鸡进行饲料效率测定，限制了选择强度。
• 环境和管理因素影响大：饲料报酬易受日粮营养、饲养环境、管理策略等非遗传因素波动。不同批次、不同鸡舍的测定条件差异，都会影响饲料效率表型测定的准确性。在遗传评估时需要精细的统计模型校正环境效应，否则环境变异可能掩盖真实的遗传差异。此外，由于我国育种企业主要采用单笼饲养种鸡，在应用平养自动测定设施时需要格外注意因饲养方式转变带来的环境适应问题。
• 性状测定周期长：肉鸡一般在生长周期结束时才能测定出累计料肉比；蛋鸡则需要持续记录整个产蛋高峰期的料蛋比数据。这些都意味着饲料效率的表型获得具有滞后性，不像体重、产蛋率等可在较早阶段频繁测定。这种滞后会延长遗传评估和选择的周期。在实际育种中，往往需要在饲料效率记录尚不完全时就做出选种决定，降低了选择的准确性。
• 兼顾多性状改良：提高饲料效率不能孤立进行，需要同时考虑其他重要性状的平衡。例如，肉鸡一味追求更低料肉比可能会带来生长过快、腿病发生率高等问题。在蛋鸡中，降低料蛋比也要兼顾蛋品质和产蛋持久性。因此饲料报酬通常与产量、健康等指标一起构建指数进行综合选择。这增加了育种决策的复杂性，需要更精细的遗传参数估计和选择方案设计。
  

总体而言，目前对饲料效率的改良受到“测不到、测不准、选不快”等瓶颈制约：表型数据难以大量获取且精度受环境影响，选择进展被拖慢。



六、饲料效率遗传改良的未来展望

面向未来，提高家禽饲料报酬将从技术与育种两方面协同推进：

• 提升表型采集效率：随着硬件成本降低和技术迭代，自动采食测定系统有望在更广泛的育种场合应用，实现常态化、大群体的饲料效率测定。在不远的未来，可能实现所有育种个体饲料效率表型的精准自动采集，获取的大数据将极大提升遗传评估的准确性和选种力度。
• 人工智能助力精细管理：AI将在家禽生产中扮演更重要角色。通过机器视觉、声音传感等手段，实时监测鸡只的采食、饮水、运动和健康状况，及时发现异常并调整饲养策略。深度学习算法还能帮助从大量行为数据中挖掘影响饲料效率的关键模式，例如挑食行为、群体竞争等，为遗传改良和群体改良提供更多途径。
• 多组学融合的精准育种：高通量基因分型技术的成熟已经使得利用基因组信息提高饲料效率成为现实。同时，科研人员开始关注肠道微生物组等对饲料效率的影响。未来的育种方案或将综合“宿主基因+共生菌群”的信息，选育出高遗传潜力的家禽品种。此外，通过转录组、蛋白质组分析来解析个体在消化吸收通路上的差异，有望发现新的候选基因和分子标记，为精准育种提供靶点。
• 育种目标与可持续发展：在追求饲料效率的同时，未来育种目标会更加注重可持续性。例如选育抗逆性更强的品种，在不同饲料原料条件下都能保持较高利用效率，以适应饲料原料价格不断波动的现状。又比如，将降低氮磷排放作为辅助育种目标，与料肉比结合考虑，培育出环境友好型的家禽新品种。通过这些努力，实现经济效益与社会效益的双赢。
  

总体而言，家禽饲料报酬作为重要表型性状，其改良正迎来前所未有的机遇期。从更丰富准确的数据到更智能高效的选育，我们有理由期待：未来的肉鸡和蛋鸡用更少的饲料，生产出更多的优质产品。这不仅意味着养殖企业更高的利润，也意味着资源利用率的提升和环境负担的降低，为畜牧业的可持续发展贡献力量。在不远的将来，随着AI技术和生物技术的融合，“吃得少、长得好”的家禽新品种将不断涌现，饲料报酬的改写将使家禽产业迈上新的台阶。



来源：PhenoPoultry