Năng lượng trao đổi biểu kiến (AMEn) và năng lượng trao đổi (ME) là hai chỉ số cốt lõi khi lập công thức thức ăn cho gia cầm và heo. Dù vậy, ngay cả những người có kinh nghiệm vẫn có thể mắc sai lầm. Nguyên nhân không nằm ở việc hiểu sai định nghĩa, mà do các giá trị này trong thực tế sản xuất luôn đi kèm nhiều điều kiện ràng buộc ít khi được đề cập rõ ràng trong sách vở. Dưới đây là 5 sai lầm phổ biến nhất cùng giải pháp xử lý trong thực tế sản xuất.
Hệ thống phối trộn của Nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi Nutreco được các cán bộ kỹ thuật giàu kinh nghiệm vận hành và giám sát chặt chẽ qua màn hình điều khiển, đảm bảo sự đồng nhất tuyệt đối về tỷ lệ dinh dưỡng trong từng lô sản phẩm. Ảnh minh họa.
- Nhầm lẫn giữa AME và AMEn — Bỏ qua hiệu chỉnh nitơ
AME và AMEn là hai đại lượng hoàn toàn khác nhau. AMEn là giá trị AME đã được hiệu chỉnh về mức cân bằng nitơ bằng không (zero N balance) theo hệ số 8,22 kJ/g nitơ tích lũy (tương đương khoảng 1,96 kcal/g nitơ tích lũy). Hệ số này do Hill và Anderson xác lập từ năm 1958 và vẫn là tiêu chuẩn quốc tế cho đến nay. Việc hiệu chỉnh này là bắt buộc vì khi gia cầm đang sinh trưởng và tích lũy đạm trong cơ thể, phần năng lượng gắn với nitơ không thải ra ngoài qua nước tiểu sẽ làm cho giá trị AME cao hơn mức năng lượng duy trì thực tế. Sai lầm này dẫn đến hậu quả rất rõ ràng: đối với các nguyên liệu giàu đạm như khô dầu đậu nành 44% đạm thô, mức chênh lệch giữa AME và AMEn có thể lên tới 80–130 kcal/kg. Nếu cơ sở dữ liệu nguyên liệu đầu vào bị lẫn lộn giữa AME và AMEn, năng lượng tổng thể của công thức sẽ bị sai lệch, đặc biệt là khi thay đổi các nguồn protein.
Giải pháp: Trước khi nhập dữ liệu vào phần mềm, cần phân loại rõ ràng hai chỉ số này. Sách nhu cầu dinh dưỡng gia cầm của NRC (1994) và hầu hết cơ sở dữ liệu của châu Âu đều dùng AMEn làm chuẩn. Tuyệt đối không trộn lẫn hai giá trị này trong cùng một ma trận nguyên liệu.
- Sử dụng chéo giá trị ME giữa gia cầm và heo
Đây là lỗi phổ biến ở những nhà máy có cùng một đội ngũ kỹ thuật lập công thức cho cả heo và gia cầm. Chỉ số AMEn của gia cầm và DE/ME của heo được xác định bằng các phương pháp khác nhau, dựa trên hai đối tượng có đặc điểm sinh lý tiêu hóa khác biệt hoàn toàn. Do đó, các con số này chênh lệch rất lớn. Ví dụ, khô dầu đậu nành 44% đạm thô có giá trị AMEn cho gia cầm khoảng 2.160–2.230 kcal/kg, nhưng năng lượng tiêu hóa (DE) cho heo lại lên tới 3.200–3.380 kcal/kg, chênh lệch gần 1.000 kcal/kg. Sự khác biệt này do hai nguyên nhân: hệ tiêu hóa của heo tận dụng thức ăn thực vật tốt hơn gia cầm ở một số thành phần, và chỉ số DE chưa trừ đi phần năng lượng mất qua nước tiểu. Việc dùng nhầm AMEn của gia cầm cho công thức của heo sẽ gây thiếu hụt năng lượng nghiêm trọng và ngược lại.
Giải pháp: Tách biệt hoàn toàn hai bộ ma trận nguyên liệu: một bộ cho gia cầm (đơn vị AMEn, kcal/kg) và một bộ cho heo (đơn vị DE hoặc NE, kcal/kg). Không dùng chung một bảng dữ liệu nếu chưa phân loại rõ hệ thống năng lượng cho từng loài.
- Đồng nhất ba chỉ số DE, ME và NE trong công thức cho heo
Khi lập công thức thức ăn cho heo, nhiều người vẫn coi DE tương đương với ME hoặc NE. Đây là một giả định sai lầm, bởi khoảng cách giữa ba giá trị này thay đổi liên tục theo thành phần của khẩu phần ăn. Công thức tính: ME = DE − Năng lượng mất qua nước tiểu − Năng lượng khí thải (chủ yếu là khí metan từ quá trình lên men ở ruột già). Với khẩu phần thông thường của heo, ME chiếm khoảng 96% DE. Tuy nhiên, tỷ lệ này sẽ giảm mạnh nếu khẩu phần ăn có hàm lượng đạm cao (làm tăng urê trong nước tiểu) hoặc chứa nhiều chất xơ lên men (làm tăng lượng khí metan). Khoảng cách giữa ME và năng lượng thuần (NE) còn lớn hơn vì: NE = ME − Nhiệt gia tăng (heat increment). Điểm cốt lõi là nhiệt gia tăng của các nhóm dưỡng chất không giống nhau: tinh bột khoảng 15–20%, chất béo khoảng 10–15%, nhưng protein lên tới 30–35% (NRC, 2012). Vì vậy, khẩu phần ăn nhiều đạm sẽ có hiệu suất chuyển hóa từ ME sang NE thấp hơn hẳn khẩu phần giàu tinh bột. Đây là lý do từ những năm 1990, các nước châu Âu đã chuyển sang dùng hệ thống NE thay cho DE để lập công thức thức ăn cho heo nhằm phản ánh chính xác hiệu quả chăn nuôi (Noblet và cộng sự, 1994).
Giải pháp: Nếu vẫn dùng hệ thống DE, bắt buộc phải nhất quán cho toàn bộ nguyên liệu, không trộn lẫn DE của nguyên liệu này với ME của nguyên liệu khác. Nếu có điều kiện, nên chuyển sang hệ thống NE để dự báo chính xác hơn hiệu quả chăn nuôi, nhất là khi có sự thay đổi lớn giữa các nguồn đạm và chất béo.
- Lệ thuộc hoàn toàn vào giá trị trong sách nhu cầu dinh dưỡng
Các giá trị ME hoặc AMEn trong các bảng tra cứu dinh dưỡng chỉ là số liệu trung bình đại diện, không phải là thuộc tính cố định. Biến động của nguyên liệu trong thực tế sản xuất là rất lớn. Ngô (bắp): AMEn cho gia cầm dao động từ 3.200–3.440 kcal/kg tùy thuộc vào giống, độ ẩm, trọng lượng thể tích và điều kiện bảo quản. Ngô bị ẩm hoặc nhiễm nấm mốc có thể giảm từ 150–200 kcal/kg so với mức trung bình mà không thể phát hiện bằng mắt thường. DDGS (bã rượu ngô khô): Biên độ dao động của AMEn rất rộng, từ 2.500–3.100 kcal/kg cho gia cầm, phụ thuộc chủ yếu vào nhiệt độ sấy trong quá trình sản xuất cồn (Spiehs và cộng sự, 2002; Batal & Dale, 2006). Việc dùng giá trị trung bình cho DDGS từ các nguồn chưa được kiểm chứng ẩn chứa rủi ro rất lớn.
Giải pháp: Đối với những nguyên liệu có độ biến động cao, bên cạnh việc phân tích các thành phần hóa học cơ bản (đạm thô, béo thô, xơ thô…), nên bổ sung chỉ tiêu dự đoán ME. Các biện pháp bao gồm đo năng lượng thô (GE) bằng bom nhiệt lượng kế, kết hợp với các phương trình dự đoán từ thành phần hóa học để cập nhật chính xác ma trận trước khi chạy phần mềm.
- Bỏ qua tác động của chất xơ hòa tan (NSP) và công nghệ chế biến
Các polysaccharide không phải tinh bột (NSP) dạng hòa tan tạo độ nhớt — như arabinoxylan trong lúa mì, hay β-glucan trong đại mạch và yến mạch — làm tăng độ nhớt của dịch tiêu hóa, cản trở quá trình hấp thu dưỡng chất và làm giảm mạnh giá trị ME thực tế ở gia cầm. Nếu không bổ sung enzyme NSP-ase phù hợp, giá trị ME thực tế có thể thấp hơn giá trị lý thuyết từ 100–250 kcal/kg. Một loại NSP khác cũng thường bị bỏ qua là β-mannan (galactomannan), có nhiều trong khô dầu đậu nành và đặc biệt cao trong bã nhân cọ. Khô dầu đậu nành chứa khoảng 1,2–1,7% β-mannan tính theo chất khô (Hsiao và cộng sự, 2006). Hàm lượng này tuy nhỏ nhưng cơ chế gây hại của nó khác hoàn toàn với arabinoxylan hay β-glucan. Thay vì làm tăng độ nhớt, β-mannan kích hoạt hệ miễn dịch bẩm sinh thông qua các thụ thể nhận diện trên tế bào biểu mô ruột và đại thực bào. Hậu quả là một phần năng lượng của vật nuôi bị lãng phí để duy trì chu trình miễn dịch vô ích (futile immune cycling) thay vì dùng cho tăng trưởng. Các thử nghiệm trên gà thịt ăn khẩu phần nền khô dầu đậu nành cho thấy, việc bổ sung enzyme β-mannanase giúp phục hồi khoảng 60–80 kcal AMEn/kg thức ăn (Daskiran và cộng sự, 2004). Tổn thất năng lượng này không thể phát hiện được nếu chỉ đo độ nhớt của dịch ruột. Đối với bã nhân cọ, rủi ro còn cao hơn do hàm lượng galactomannan chiếm tới 20–35% chất khô. Nếu sử dụng bã nhân cọ từ 10% trở lên mà không có enzyme β-mannanase, công thức sẽ bị hao hụt năng lượng lớn, khiến giá trị AMEn thực tế ở trang trại thấp hơn nhiều so với phòng thí nghiệm. Về công nghệ chế biến, hầu hết dữ liệu trong sách được xác định ở dạng bột hoặc điều kiện chuẩn. Quá trình ép viên giúp cải thiện độ tiêu hóa tinh bột và giảm tiêu hao năng lượng cho việc nhai nuốt cơ học, làm tăng nhẹ ME biểu kiến khoảng 2–5% ở gia cầm. Ngược lại, nếu nguyên liệu bị sấy quá nhiệt (xảy ra phản ứng Maillard), độ tiêu hóa đạm sẽ giảm mạnh và kéo tụt giá trị ME — đây là vấn đề cần lưu ý khi đánh giá chất lượng DDGS hoặc bột thịt xương.
Giải pháp: Khi sử dụng các nguyên liệu giàu β-mannan (khô dầu đậu nành, bã nhân cọ, bã dừa), cần xem enzyme β-mannanase là một giải pháp năng lượng bắt buộc chứ không phải tùy chọn. Đồng thời, khi thay đổi nguồn cung, quy trình chế biến (từ bột sang viên) hoặc hệ enzyme, phải đánh giá và cập nhật lại giá trị ME trong ma trận phần mềm.
Ba điểm cốt lõi cần ghi nhớ
AME và AMEn là hai đại lượng khác nhau, tuyệt đối không được trộn lẫn trong cùng một ma trận dữ liệu.
Giá trị ME luôn đi kèm các điều kiện ràng buộc bao gồm: loài vật nuôi, phương pháp đo, trạng thái nguyên liệu và hệ thống năng lượng. Không được áp dụng một con số một cách tự do giữa các loài hay các hệ thống khác nhau.
Biến động nguyên liệu là thực tế khách quan. Cần xây dựng quy trình kiểm soát giá trị ME tại nguồn cho các nguyên liệu có độ biến động cao thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các bảng tiêu chuẩn có sẵn.
Nguồn tin: Ecovet Team
