Современное птицеводство стремится к максимальной эффективности при минимальных затратах ресурсов. Одним из ключевых инструментов достижения этой цели становится математическое моделирование, позволяющее точно прогнозировать потребности птицы в питательных веществах. В новом исследовании, которое будет опубликовано в журнале Animal Nutrition в мае 2026 года, ученые представили передовые подходы к моделированию роста птицы и расчету ее потребностей в энергии и незаменимых аминокислотах.
Команда исследователей под руководством Нилвы Сакомуры разработала математические модели, способные прогнозировать не только общий рост птицы, но и динамику накопления белка, жира и других компонентов тела в зависимости от возраста, генетики и условий содержания. Эти модели представляют собой важный инструмент для оптимизации кормления в промышленном птицеводстве.
Факторная модель: точность в каждом грамме
Авторы исследования применили факторный подход к моделированию потребностей птицы в энергии и незаменимых аминокислотах. Эта методология учитывает различные физиологические процессы, включая поддержание жизнедеятельности, рост тканей и, в случае несушек, яйцекладку.
Ключевой особенностью представленных моделей является их способность адаптироваться к различным генетическим линиям птицы. Исследователи продемонстрировали, что современные быстрорастущие бройлеры и высокопродуктивные несушки имеют существенно различающиеся параметры роста и метаболизма, которые необходимо учитывать при составлении рационов.
Модели, разработанные командой ученых, позволяют рассчитать потребности в метаболической энергии (МЭ) с точностью до килокалории, а необходимое количество незаменимых аминокислот — с точностью до миллиграмма. Это дает возможность создавать по-настоящему прецизионные рационы, максимально соответствующие физиологическим потребностям птицы в каждый период ее жизни.
Практическое применение и экономический эффект
Результаты исследования имеют непосредственное практическое значение для птицеводческой отрасли. Использование разработанных моделей позволяет:
- Сократить избыточное поступление питательных веществ, снижая затраты на корма
- Уменьшить выделение азота и фосфора в окружающую среду
- Повысить продуктивность птицы благодаря точному удовлетворению ее потребностей
- Адаптировать программы кормления к конкретным условиям хозяйства
Исследователи подчеркивают, что внедрение математического моделирования в практику птицеводства может снизить затраты на корма на 3-5% при сохранении или даже повышении продуктивности. Учитывая, что затраты на корма составляют около 70% в структуре себестоимости птицеводческой продукции, этот эффект трудно переоценить.
Авторы также отмечают, что разработанные модели могут быть интегрированы в современные системы автоматического кормления, что открывает перспективы для прецизионного птицеводства — направления, сочетающего достижения в области питания, генетики и цифровых технологий для максимизации эффективности производства.
Эта работа представляет собой важный шаг на пути к созданию научно обоснованных, экономически эффективных и экологически безопасных систем кормления в промышленном птицеводстве.