声明：本文摘自徐海军、印遇龙
《蛋白质和脂肪在育肥猪体内的分配沉积规律研究进展》
传统的生长模型主要用于确定某种条件下猪的营养需要、预测生长性能 (日增重、料肉比、上市时间、胴体重、蛋白和脂肪沉积率等)。蛋白质和脂肪在猪体内分配沉积方式的预测是传统生长模型的延伸，除继续保留传统生长模型的功能外，还尝试预测蛋白质和脂肪在猪体内的分配沉积方式，从而对猪肉品质的好坏作出预测。
在模型构建上，比较有代表性的主要有2类方法：
一类是用比较屠宰试验分析胴体的组成，然后对数据进行归纳、总结，并用回归统计方法得出数学公式，即静态一经验模型。在这种模型中，蛋白质和能量常被作为模型的输入物。但是饲料中的非蛋白能量包括许多物质，如淀粉、脂肪、糖、细胞壁等，这些物质被消化后产生的脂肪酸、甘油、葡萄糖、短链脂肪酸等有不同的代谢途径，从而对生长有不同的影响，这些差异会导致机体对养分的利用率产生差异。因此，基于日粮消化能或代谢能水平的模型不能很好地模拟不同能量来源对能量代谢及对猪生长性能的实际效应。
另一类方法是根据养分在体内生化代谢过程中的化学计量关系建立预测模型，即机械一动态模型。这类模型适应范围广，具有较好的应用前景。机械一动态模型以赖氨酸、乙酰CoA、葡萄糖、长链脂肪酸、挥发性脂肪酸作为模型的代谢库，以存在于肌肉、皮及皮下脂肪、骨骼、血液和内脏等部位的蛋白质和脂类作为贮存库。从代谢角度看，这些代谢库的底物在各部位的沉积是由酶反应动力学规律决定的，即代谢底物的流向是由受代谢底物浓度影响的饱和动力学决定的；从解剖学角度看，这些物质在各部位的沉积可由异速生长关系描述，各物质合成与降解之差导致沉积(生长)。此模型能较好预测20～105 kg猪的机体整体和各部位的蛋白和脂肪沉积率以及猪的生长性能，对不同营养条件下的预测结果也较准确，预测误差主要来自基因型差异，而采用类似方法建立适合不同基因型猪的模型可解决这一问题 。
声明：本文摘自徐海军、印遇龙
《蛋白质和脂肪在育肥猪体内的分配沉积规律研究进展》
传统的生长模型主要用于确定某种条件下猪的营养需要、预测生长性能 (日增重、料肉比、上市时间、胴体重、蛋白和脂肪沉积率等)。蛋白质和脂肪在猪体内分配沉积方式的预测是传统生长模型的延伸，除继续保留传统生长模型的功能外，还尝试预测蛋白质和脂肪在猪体内的分配沉积方式，从而对猪肉品质的好坏作出预测。
在模型构建上，比较有代表性的主要有2类方法：
一类是用比较屠宰试验分析胴体的组成，然后对数据进行归纳、总结，并用回归统计方法得出数学公式，即静态一经验模型。在这种模型中，蛋白质和能量常被作为模型的输入物。但是饲料中的非蛋白能量包括许多物质，如淀粉、脂肪、糖、细胞壁等，这些物质被消化后产生的脂肪酸、甘油、葡萄糖、短链脂肪酸等有不同的代谢途径，从而对生长有不同的影响，这些差异会导致机体对养分的利用率产生差异。因此，基于日粮消化能或代谢能水平的模型不能很好地模拟不同能量来源对能量代谢及对猪生长性能的实际效应。
另一类方法是根据养分在体内生化代谢过程中的化学计量关系建立预测模型，即机械一动态模型。这类模型适应范围广，具有较好的应用前景。机械一动态模型以赖氨酸、乙酰CoA、葡萄糖、长链脂肪酸、挥发性脂肪酸作为模型的代谢库，以存在于肌肉、皮及皮下脂肪、骨骼、血液和内脏等部位的蛋白质和脂类作为贮存库。从代谢角度看，这些代谢库的底物在各部位的沉积是由酶反应动力学规律决定的，即代谢底物的流向是由受代谢底物浓度影响的饱和动力学决定的；从解剖学角度看，这些物质在各部位的沉积可由异速生长关系描述，各物质合成与降解之差导致沉积(生长)。此模型能较好预测20～105 kg猪的机体整体和各部位的蛋白和脂肪沉积率以及猪的生长性能，对不同营养条件下的预测结果也较准确，预测误差主要来自基因型差异，而采用类似方法建立适合不同基因型猪的模型可解决这一问题 。