毛宏祥，陆相龙，金宜全，杨 光，王文丹，吴天佑，李倩倩，苏衍菁*

（1.光明牧业有限公司，上海 200436；2.湖南农业大学动物科学技术学院，湖南长沙 410128）

挥发性脂肪酸（Volatile Fatty Acids，VFA）是饲料中碳水化合物和蛋白质在瘤胃微生物发酵下可利用的终产物，是维持反刍家畜生命和生产的主要能量来源，为反刍家畜提供70%～80%的能量。VFA 包括乙酸、丙酸、丁酸和其他短链脂肪酸，其中乙酸、丙酸和丁酸占瘤胃发酵产生VFA 总产量的95%[1]。乙酸和丙酸分别是反刍家畜合成乳脂和乳蛋白的前体物，丁酸是脂肪合成的前体物[2]。据Dong 等[3]和Kliem 等[4]报道，VFA产量及各组分比例影响奶牛的产奶量和乳蛋白与乳脂含量，对维持奶牛的正常能量代谢至关重要。

VFA 产量及各组分比例受日粮组成、日粮加工方式、瘤胃液pH、瘤胃微生物种类、能量摄入水平和环境温度等多种因素影响[5-6]。目前，对于群体中（如牧场所有牛只）反刍家畜瘤胃VFA 产量及各组分比例的测定比较困难，且耗时耗财，因此许多科研人员建立了相应的模型来预测VFA 产量及各组分比例，但是利用这些模型在评估不同时间和不同地区的数据时估算精度差异较大[7]。迄今为止，我国反刍家畜瘤胃VFA 产量及各组分比例的模型研究较少，而且模型的估算精度并不一致。本文就反刍家畜瘤胃VFA 的生成机制和国内外经典预测模型进行综述，旨在为进一步研究VFA 模型的发展提供理论基础。

1 反刍家畜瘤胃VFA 的生成及意义

碳水化合物在被瘤胃微生物降解的过程中会产生大量的电子载体，其中大部分电子载体被微生物利用，并代谢生成乙酸、丙酸、丁酸以及其他短链脂肪酸（图1）。Guyader 等[8]研究发现，瘤胃中VFA 产量及各组分比例差异的根本原因是日粮组成上的差异性（主要是淀粉和中性洗涤纤维的含量），这导致瘤胃中微生物数量、种类和各种微生物的活性和比例不同，最终影响瘤胃内VFA 产量及各组分比例。Prieto 等[9]报道，提高日粮精料比例会增加VFA 产量、改变VFA 各组分比例，从而提高反刍家畜的生产性能（如产奶量）。然而VFA作为弱酸，大部分在瘤胃中电解离释放出H+，导致瘤胃液pH 降低，当VFA 产量过高，且已超过瘤胃中和释放出H+的能力时，可能会引发瘤胃酸中毒[10]。因此，利用饲料中的营养成分来预测VFA 产量及各组分比例对反刍家畜的健康和生产具有一定意义。

2 反刍家畜瘤胃VFA 产量或比例模型的发展

图1 碳水化合物生成VFA 途径

反刍家畜瘤胃VFA 数学模型包括机制模型和经验模型，其中机制模型也称化学计量学模型。化学计量学模型主要通过测定或估算日粮各化学组分在瘤胃内的有效降解量，建立日粮各化学组分和VFA 各组分之间的关系；经验模型主要是通过统计大量数据分析数据之间的规律，通过线性拟合建立相应的模型。一般来说，机制模型大多可以预测瘤胃VFA 产量，通过VFA 产量进一步确定VFA 各组分比例，故VFA 产量模型是两者兼之；经验模型大多数只能预测瘤胃VFA 比例，主要是因为对于瘤胃中VFA 产量测定的方法还没有建立成熟，且已有文献中以VFA 比例形式居多。但以上两者并不是绝对的，如通过体外发酵可以获取VFA 产量数据进而可以建立产量模型（经验模型）。

2.1 机制模型的发展 1975 年，Koong 等[11]认为日粮中的碳水化合物一部分被微生物降解生成VFA，而另一部分则被微生物利用用于维持自身的生长和繁殖，故提出了利用可溶性碳水化合物（Sc）、纤维素（Ce）、半纤维素（Hc）和蛋白质（Pt）4 类化学组分来预测瘤胃VFA 的产量模型（简称KOO 模型）。该模型以山羊为试验动物，利用无限叠代和最小二乘法构建了国际上首个机制模型。相关模型：

PAc=YAc,Sc×USc+YAc,Hc×UHc+ YAc,Ce×UCe+ YAc,Pt×UPt

PPr=YPr,Sc×USc+YPr,Hc×UHc+ YPr,Ce×UCe+ YPr,Pt×UPt

PBu=YBu,Sc×USc+YBu,Hc×UHc+ YBu,Ce×UCe+ YBu,Pt×UPt

PBc=YBc,Sc×USc+YBc,Hc×UHc+ YBc,Ce×UCe+ YBc,Pt×UPt

PAc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PPr,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBu,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

其中，Ac、Pr、Bu 和Bc 分别代表乙酸、丙酸、丁酸以及其他短链脂肪酸（1 － Ac － Pr － Bu）；Ui 为i在瘤胃中的真实降解量；Yj,i 代表i 转化为j 的系数；Pi 为i 的产量；Pi,VFA表示i 占TVFA 的比例。

该模型仅有8 组实测数据，不具有代表性，需要更多的数据进一步验证模型的估算精度。此外，Gastelen等[12]报道，淀粉（St）作为碳水化合物中重要的一种组分，影响反刍家畜瘤胃的发酵模式，即高淀粉含量倾向于丙酸的生成，低淀粉含量倾向于乙酸的生成。综上所述，这些因素可能会影响该模型的估算精度，但为科技人员提供了VFA 机制模型的研究思路。

1982 年，Murphy 等[13]在KOO 模型的基础上增加了淀粉数据，利用5 类化学组分，构建了新的产量模型（简称MUR 模型）。模型方程：

PAc=YAc,Sc×USc+ YAc,St×USt+YAc,Hc×UHc+ YAc,Ce×UCe+YAc,Pt×UPt

PPr=YPr,Sc×USc+ YPr,St×USt+YPr,Hc×UHc+ YPr,Ce×UCe+YPr,Pt×UPt

PBu=YBu,Sc×USc+ YBu,St×USt+YBu,Hc×UHc+ YBu,Ce×UCe+YBu,Pt×UPt

PBc=YBc,Sc×USc+ YBc,St×USt+YBc,Hc×UHc+ YBc,Ce×UCe+YBc,Pt×UPt

PAc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PPr,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBu,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

方程式中的参数与上述模型相同。该模型主要以干草为粗饲料资源，获取了大量的肉牛和山羊2 种反刍家畜瘤胃VFA 数据。该模型还将日粮分为精料组和粗料组，建立了2 种日粮的模型计量系数。精料日粮和粗料日粮分别是指日粮精饲料干物质占日粮干物质总重量大于等于或小于50%，这主要考虑到不同类型日粮在瘤胃中有2 种发酵类型，即乙酸型发酵（粗饲料偏多）和丙酸型发酵（精饲料偏多）[14]。此外，粗饲料在瘤胃中的流通速率小于精饲料[15]，将日粮类型分开有利于提高模型的估算精度。1988 年，Argyle 等[16]利用几种常见的日粮进行体外发酵，通过测定日粮中淀粉和糖类在瘤胃中的降解量以及发酵液中pH 和VFA 等数据建立了VFA 比例模型（简称ARY 模型）。与MUR 模型相比，该模型减少了可溶性碳水化合物、半纤维素、纤维素和蛋白质等因子对估算精度的影响。

1992 年，Dijkstra 等[17]认为反刍家畜瘤胃产生的VFA 并不是全部用于提供能量，还有一部分被瘤胃壁吸收利用，因此该产量模型引入了乙酸、丙酸、丁酸、戊酸以及其他VFA 的吸收速率[18-19]（简称DIJ 模型）。此外，VFA 吸收是一个被动过程，碳原子含量越多，吸收的速率越快，即戊酸－丁酸－丙酸－乙酸，其吸收速率还受到瘤胃pH 等影响[20]。Banninik 等[21]也认为瘤胃pH 影响可溶性碳水化合物和淀粉的发酵，因此也将瘤胃pH 作为影响VFA 生成的重要影响因子。该模型方程与MUR 模型一样，仅是在建立模型系数时考虑了瘤胃的pH 和VFA 各组分的吸收速率。

2006 年，Bannink 等[22]在前人研究基础上，考虑了碳水化合物降解生成VFA 路径不同。例如，1 mol 碳水化合物（包括可溶性碳水化合物、淀粉、纤维素、半纤维素）的己糖单位降解可生成2 mol 乙酸和丙酸、1 mol 丁酸和其他酸，而1 mol 蛋白质等效于0.55 mol碳水化合物的己糖，从而在构建模型时，五大化学组分转化为乙酸和丙酸的模型方程式中在原来的基础上乘以2。此外，该模型也引入了VFA 各组分的吸收速率，假定了乙酸、丙酸、丁酸和其他酸的吸收速率相同，从而构建了新的产量模型（简称BAN 模型）。

PAc=（YAc,Sc×USc+ YAc,St×USt+YAc,Hc×UHc+ YAc,Ce×UCe）×2+ YAc,Pt×UPt×1.1

PPr=（YPr,Sc×USc+ YPr,St×USt+YPr,Hc×UHc+ YPr,Ce×UCe）×2+ YPr,Pt×UPt×1.1

PBu=（YBu,Sc×USc+ YBu,St×USt+YBu,Hc×UHc+ YBu,Ce×UCe）×1+ YBu,Pt×UPt×0.55

PBc=（YBc,Sc×USc+ YBc,St×USt+YBc,Hc×UHc+ YBc,Ce×UCe）×1+ YBc,Pt×UPt×0.55

PAc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PPr,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBu,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

PBc,VFA=PAc/（PAc+PPr+PBu+PBc）

2006 年，Sveinbjorn 等[23]利用北欧170 组奶牛和山羊瘤胃VFA 数据建立了新的产量模型（简称SVE 模型），该模型的构建原理与BAN 模型基本相同，而不同的是该模型的输出参数发生了变化，输出参数包括粗饲料中性洗涤纤维含量（fNDF）、精饲料中性洗涤纤维含量（cNDF）、淀粉、乳酸、蛋白质以及有机物以外的其他部分（DM- fNDF- cNDF-淀粉-乳酸-蛋白质）。此外，该模型还将精饲料中的粗脂肪含量和奶牛饲养水平作为影响瘤胃VFA 发酵的重要因素。

2.2 机制模型精度评估 以上5 个模型（MUR 模型、ARY 模型、DIJ 模型、BAN 模型和SVE 模型）构建原理基本相同，都是在KOO 模型的基础上增加或减少变量因子以及考虑VFA 的生成途径，从而建立了新的VFA 模型或模型计量系数。MUR 模型、DIJ 模型、SVE 模型和BAN 模型中VFA 的数据是引用已发表的文章，且文章中缺少各种营养成分含量和瘤胃有效降解量，因此需要首先查看饲料库，并利用流通速率和降解速率的模型来预测各种营养成分在瘤胃中的降解量，这可能会影响模型的估算精度。

毛宏祥等[24]利用我国45 组泌乳奶牛瘤胃VFA 数据对MUR 模型、DIJ 模型和BAN 模型进行评估分析发现，BAN 模型乙酸的估算精度是3 个模型中最高的，预测误差均方根（The Root of Mean Square Prediction Error，RMSPR）小于20%，且模型的偏差主要来自于随机效应，这可能是BAN 模型考虑VFA 的生成途径更加全面，从而提高了模型的估算精度，但模型的精度仍然偏低，且3 个模型均无法预测丙酸、丁酸和其他酸。据报道，瘤胃pH 和VFA 各组分的浓度会影响VFA 各组分的吸收速率[25]。Dijkstra 等[26]以泌乳奶牛为试验动物，通过暂时清空和清洗瘤胃来研究吸收速率和pH的关系，发现当瘤胃pH 较低时，乙酸的吸收速率低于丙酸和丁酸，这与Murphy 等[27]研究结果一致。而Bannik 等[27]假定VFA 各组分的吸收速率相同，可能会提高乙酸比例，进而会影响模型的估算精度。Alemu等[28]利用141 组泌乳奶牛瘤胃VFA 数据对MUR 模型和BAN 模型进行评估分析发现，MUR 模型乙酸和丙酸的估算精度均偏低，模型偏差主要来自于回归斜率的偏离。Chamberlain 等[29]和Loncke 等[30]研究结果显示，肉牛瘤胃乙酸与丙酸的比例高于羊，这可能是造成MUR 模型估算精度较低的最为重要原因。Morvay 等[31]利用101 组泌乳奶牛VFA 数据对MUR 模型、ARY 模型、BAN 模型和SVE 模型进行评估分析发现，BAN 模型乙酸、丙酸和丁酸的估算精度是4 个模型中最高的，这与毛宏祥等[24]的研究结果一致；MUR 模型和SVE 模型乙酸和丁酸的估算精度较低，原因可能是MUR 模型和SVE 模型利用肉牛和羊数据建立的模型转化系数可能不适合奶牛；ARY 模型丁酸和其他酸的估算精度偏低，这与Bannnik 等[32]研究结果一致，可能原因是体外发酵并不能很好模拟瘤胃的发酵模式，进而影响模型的估算精度[33]。

2.3 经验模型的发展 经验模型也是预测瘤胃VFA 各组分比例的一种有效有段。1998 年，Friggens 等[34]以11头装有永久性瘤胃瘘管的奶山羊为试验动物，通过饲喂16 种日粮并测定日粮中有机物、可溶性碳水化合物、糖类、淀粉、纤维素、半纤维素、蛋白质、中性不溶蛋白和酸性不溶蛋白以及干物质采食量等数据，利用线性拟合建立了乙酸、丙酸和丁酸的比例模型（简称FRI 模型）。相比以上机制模型，该模型的构建原理相对简单（y=ax+b），但增加了上述模型中没有的变量因子（中性不溶蛋白和酸性不溶蛋白），探讨了这些因子与VFA 之间的关系。2010 年，Noziere 等[35]也提出了一种经验模型来估算瘤胃VFA 的比例模型（简称NOZ 模型）。该比例模型参数包括干物质采食量（DMI）、有机物降解率（dOM）、淀粉降解率（RStD）和中性洗涤纤维降解率（dNDF），并通过对这些参数与乙酸、丙酸和丁酸之间的关系进行了Mate 分析，建立了相应的模型方程。相关模型：

Ac（mmol/L）=54.2+12.0×log（100×dNDF/dOM）－0.052×RStD×1.99×DMI

Pr（mmol/L）=19.7 － 6.63×log（100×dNDF/dOM）+0.07×RStD+2.62×DMI

Bu（mmol/L）=19.0－3.39×log（100×dNDF/dOM）－0.026×RStD

2.4 经验模型精度评估 Sutton 等[36]报道，相比机制模型，经验模型没有考虑到日粮淀粉、纤维和蛋白质来源不同，导致各种营养成分在瘤胃中的降解量不一样，例如，高精料条件下，保证日粮中营养成分相同，用大麦代替玉米会显著影响瘤胃淀粉的降解率和VFA 的发酵模式。此外，在不改变饲料组成的情况下，物理或化学处理都会改变各种营养成分在瘤胃的降解率，进而会影响瘤胃的发酵模式[37-38]。这2 种情况都可能会影响模型的估算精度。

Morvay 等[31]利 用101 组 泌 乳 奶 牛VFA 数 据 对FRI 模型进行评估分析发现，FRI 模型乙酸、丙酸和丁酸的估算精度较高，均方根百分比误差（RMSPE）均小于20%，且偏差主要来自于随机效应，这与Alemu等[28]研究结果相反。Dijkstra 等[39]认为无论是经验模型还是机制模型都不能准确预测瘤胃VFA 的比例，最主要的原因是模型建立时的数据源不同。例如，FRI 模型（英国）获取的VFA 数据主要是基于青贮为粗饲料，而Morvay 等（荷兰）[40]和Alemu（加拿大）等[41]获取的VFA 数据分别基于青贮和牧草为粗饲料，这可能导致Morvay 等[40]在评估模型时精度偏高。此外，相关学者也证实了不同的饲料原料会引起瘤胃VFA 各组分的变化，进而会影响模型的系数变化。Alemu 等[28]对NOZ 模型的评估分析也发现，NOZ 模型预测丙酸和丁酸的估算精度均偏低，偏差主要来自斜率偏差的偏离，这可能与饲养水平的差异有关。

3 中国瘤胃VFA 产量模型的研究现状

目前，中国研究人员在参考国外模型研究的基础上，利用肉牛相关数据也建立了VFA 产量模型[42]。该模型选择了55 种常用的肉牛经典日粮，基于康奈尔净碳水化合物和蛋白质体系（CNCPS）将日粮中的碳水化合物分为糖（CA）、淀粉和果胶（CB1）、可利用纤维（CB2）3 种组分[43]，利用饲料库计算日粮中3 种组分的含量，并通过MATLAP 软件分析3 种营养组分与VFA（体外发酵获取数据）之间的关系，建立了相应的VFA 产量模型。但是该模型主要是利用肉牛VFA数据构建的模型，在奶牛和山羊等其他反刍家畜中有待验证模型的估算精度。此外，该模型中VFA 的数据通过体外发酵获取，在动物试验中也有待验证。

4 小 结

综上所述，VFA 是反刍家畜最为重要的能量物质，其产量及各组分比例影响动物的健康和繁殖。然而，无论是经验模型还是化学计量学模型都不能准确预测瘤胃VFA 产量及各组分比例，其原因主要为数据源差异、动物类型差异、饲养水平差异及VFA 生成机制考虑不全面，因此，有必要增加一些影响因子，如瘤胃微生物数量和饲料中果胶以及其他营养成分来预测瘤胃VFA的组成比例，从而提高模型的估算精度。