การประเมินระดับความแปรผันของส่วนประกอบต่าง ๆ ในอาหารสัตว์สูตรผสม

เมื่อดำเนินการผสมอาหารแล้ว การสุ่มตัวอย่างอย่างเหมาะสมจึงมีความสำคัญ เพื่อให้มั่นใจว่าล็อตนั้นมีส่วนประกอบตามที่คาดหวัง เนื่องจากความแปรผันเป็นปัจจัยเด่นในล็อตที่แตกต่างกัน แม้จะใช้สูตรส่วนผสมเดียวกัน

การสุ่มตัวอย่างจากหลายๆ ตัวอย่างในแต่ละล็อตจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้นักวิจัยสามารถประเมินค่าเฉลี่ยได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความแปรผันในการผสมผสานของวัตถุดิบสามารถคำนวณได้โดยพิจารณาความแปรผันของวัตถุดิบที่ใช้

โดยสมมติว่า (X) เป็นวัตถุดิบอาหารที่มีการแจกแจงแบบปกติ โดยมีค่าเฉลี่ย μ และความแปรผันσ 2 , N 2i, N (μi,σi2), i = 1, . . . , k, และสมมติว่า X, ‘s (ส่วนประกอบสารอาหารของวัตถุดิบอาหาร) เป็นอิสระ
ดังนั้น:

จะมีการแจกแจงแบบปกติด้วยค่าเฉลี่ย μ และความแปรผัน σ2 , (N(μ,σ^2)\ โดย:

สารอาหารในอาหารมีความแปรผันมากน้อยเพียงใด?

ไฟล์ Microsoft Excel ที่ชื่อว่า “FeedVariation.xlsx” ได้ถูกพัฒนาขึ้นโดย ดร. Pesti เพื่อให้สามารถใช้สูตรต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ความแปรผันของสารอาหารได้ ซึ่งท่านสามารถดาวน์โหลดไฟล์นี้ได้จากเว็บไซต์ของ Poultry Hub Australia ในส่วนของ “Research Resources”

ในรูปที่ 1 แสดงให้เห็นส่วนหนึ่งของแผ่นงานที่ชื่อว่า “Protein Example” จะแสดงข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุดิบอาหาร พร้อมทั้งระบุระดับโปรตีนเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งข้อมูลดังกล่าวนี้ได้มาจากตัวอย่างที่ถูกเก็บรวบรวมจากผู้ผลิตในประเทศออสเตรเลีย และถูกบันทึกลงในฐานข้อมูลวัตถุดิบอาหารของออสเตรเลีย (AFiD)

รูปที่ 1. ส่วนหนึ่งของไฟล์ Microsoft Excel ที่ชื่อว่า “FeedVariation.xlsx” แสดงสูตรในการคำนวณความแปรผันของอาหารผสมจากความแปรผันที่รายงานในวัตถุดิบต่างๆ

ในส่วนกลางขวาของรูปที่ 2 จะปรากฏสูตรสำหรับอาหารของไก่และไก่งวงตามประเภทต่าง ๆ พร้อมทั้งรายละเอียดเพิ่มเติมในเอกสารที่แนบมา

ด้านล่างของเอกสารนั้นยังมีการแสดงค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่คำนวณได้สำหรับระดับโปรตีนดิบที่คาดหวังในแต่ละสูตรอาหาร ซึ่งได้ถูกเน้นไว้ในสีเหลือง

คุณสามารถดาวน์โหลดเอกสารและคลิกที่แต่ละเซลล์เพื่อดูว่าค่าที่คำนวณได้สอดคล้องกับสมการ [3] ที่ได้กล่าวถึงไว้ก่อนหน้านี้อย่างไร

หากพูดถึงชุดอาหารสำหรับไก่กระทงเล็ก (broiler starter) ที่ใช้เป็นอาหารหลักในช่วงอายุ 0 ถึง 10 วัน โดยทำการผสมจากตัวอย่างวัตถุดิบที่ได้จากออสเตรเลีย จะพบว่าระดับโปรตีนดิบเฉลี่ยของอาหารนี้คาดว่าจะอยู่ที่ 230 กรัม/กิโลกรัม และมีการคาดหมายว่าครึ่งหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างจะมีปริมาณโปรตีนดิบสูงกว่า 230 กรัม/กิโลกรัม ในขณะที่อีกครึ่งหนึ่งจะมีปริมาณโปรตีนดิบต่ำกว่า 230 กรัม/กิโลกรัม 

รูปที่ 2 แสดงให้เห็นส่วนหนึ่งของสมุดงาน Microsoft Excel ชื่อ “FeedVariation.xlsx” ซึ่งสรุปความแปรปรวนของโปรตีนดิบในอาหารผสม ตามความแตกต่างที่บันทึกจากวัตถุดิบในประเทศออสเตรเลีย

การกระจายแบบปกติ (ตามที่แสดงในรูปที่ 3) ซึ่งถูกกำหนดโดยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้ในการประมาณการการกระจายของชุดอาหารได้

โดยมีการคาดการณ์ว่า ร้อยละ 34 ของชุดอาหารนี้จะมีปริมาณโปรตีนดิบอยู่ในช่วงระหว่าง 230 ถึง 225.52 กรัม/กิโลกรัม นอกจากนี้ ร้อยละ 13.5 ของชุดอาหารจะมีปริมาณโปรตีนดิบอยู่ระหว่าง 225.52 และ 221.04 กรัม/กิโลกรัม ในขณะที่ร้อยละ 2.5 จะมีโปรตีนดิบต่ำกว่า 221.04 กรัม/กิโลกรัม

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากผู้ผลิตสัตว์ปีกมักจะเลือกจัดซื้อวัตถุดิบจากซัพพลายเออร์เดียวกัน ทำให้ความแปรปรวนในบางวัตถุดิบอาจน้อยกว่าที่คาดการณ์จากฐานข้อมูล AFiD

แต่การวิเคราะห์ผลเหล่านี้ยังคงชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการติดตามคุณภาพของวัตถุดิบ เพื่อจะได้ลดความแปรปรวนของอาหารผสมให้น้อยที่สุด

• ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นเมื่อผู้ผลิตต้องให้อาหารแก่สัตว์ของตนเอง และยิ่งจำเป็นมากขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์ถูกจำหน่าย โดยลูกค้ามักมองหาคุณภาพและปริมาณสารอาหารที่ตรงตามที่กำหนดไว้
• การใช้ค่าเฉลี่ยมากเกินไปอาจไม่เป็นที่ยอมรับต่อผู้บริโภค

รูปที่3 การกระจายแบบปกติ 

การวิเคราะห์ความแปรผันและการใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (NIRS)

• พบว่าความแปรผันในการวิเคราะห์วัตถุดิบชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการดำเนินการวิเคราะห์มากขึ้นและการใช้บริการห้องปฏิบัติการมากขึ้น
• อย่างไรก็ตาม ความแปรผันที่เกิดขึ้นระหว่างห้องปฏิบัติการมีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าความแปรผันในสารอาหารที่มาจากแหล่งข้าวโพดหรือถั่วเหลืองป่น
• ดังนั้นการเก็บตัวอย่างอาหารอย่างถูกต้องและการวิเคราะห์ปริมาณสารอาหารด้วยความแม่นยำจึงควรได้รับความสำคัญอย่างสูงสุด

ปริมาณพลังงาน โปรตีนดิบ และการย่อยได้ของกรดอะมิโนมักไม่ได้มีการกำหนดค่าอย่างชัดเจนในชุดอาหารที่แตกต่างกันในโรงงานผลิตอาหาร

• ปริมาณพลังงานเป็นปัญหาใหญ่กว่าเนื่องจากมักถูกประมาณค่าโดยใช้สมการคาดการณ์ที่พึ่งพาผลการวิเคราะห์เบื้องต้นเป็นหลัก ซึ่งอาจทำให้ประเมินพลังงานที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ (ME) ต่ำเกินไป
• นอกจากนี้ยังมีความแปรผันสูงระหว่างพลังงานที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ที่ชัดเจนและพลังงานที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ที่ถูกปรับสมดุลไนโตรเจน

เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (NIRS)

ในช่วงเวลากว่า 30 ปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมอาหารสัตว์ได้มีการนำเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (NIRS) มาใช้เพื่อติดตามองค์ประกอบสารอาหารในวัตถุดิบอาหารสัตว์ อย่างไรก็ตาม ความเห็นเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลจาก NIRS ยังคงมีความหลากหลาย โดยบางคนยังคงเชื่อว่าผลการวิเคราะห์ทางเคมีแบบเปียคถือว่ามีความเชื่อถือได้สูงที่สุดในหลายสถานที่

การวิเคราะห์ด้วยเทคนิค NIRS มีข้อดีที่น่าสนใจหลายประการ ได้แก่:

• การสแกนตัวอย่างได้อย่างรวดเร็ว โดยสามารถรับผลลัพธ์ภายในไม่กี่นาที
• ต้องการปริมาณตัวอย่างเพียงเล็กน้อยในการวิเคราะห์สารอาหารหลายรายการรวมถึงปริมาณพลังงานและค่าการย่อยได้
• มีค่าใช้จ่ายต่ำ
• ผลลัพธ์ที่สามารถทำซ้ำได้สูง ไม่ว่าจะเป็นสถานที่ใด
• การเตรียมตัวอย่างนั้นง่ายมาก หรืออาจไม่ต้องเตรียมเลย
• อุปกรณ์ NIRS สามารถติดตั้งได้โดยตรงในโรงงานผลิตอาหารสัตว์หรือในกระบวนการผลิต
• เทคนิค NIRS สามารถพกพาได้ สะดวกต่อการใช้งาน

จากจุดเด่นเหล่านี้ ทำให้การวิเคราะห์ NIRS มีความน่าเชื่อถือและยั่งยืนกว่าเทคนิคการวิเคราะห์ทางเคมีแบบเปียก

ในการสร้างเส้นโค้งการตรวจสอบ NIRS มีสองวิธี คือ วิธีตรงและวิธีอ้อม

วิธีการสอบแบบอ้อมจะใช้ผลลัพธ์การวิเคราะห์ทางเคมีหรือทางกายภาพ พร้อมกับสเปกตรัม NIRS เพื่อประมาณค่าการวิเคราะห์ในเบื้องต้น เช่น ค่ากรดอะมิโน แป้ง และสารอาหารอื่น ๆ

ในขณะที่วิธีการตรวจสอบแบบตรงจะทำการทดลองกับตัวอย่างอาหารและอุจจาระจากสัตว์ เพื่อรวมข้อมูลเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างอาหารและสัตว์ที่มีผลต่อการใช้สารอาหารอย่างแท้จริง เช่น พลังงานที่ใช้ประโยชน์ได้ (AME) พลังงานที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ที่มีการปรับสมดุลไนโตรเจน (AMEn) และการย่อยได้ของกรดอะมิโน (AA)

กลุ่มวิจัยหลายกลุ่มได้มีการศึกษาความแม่นยำและความถูกต้องของโมเดลการสอบ NIRS ในการคาดการณ์คุณค่าทางโภชนาการของวัตถุดิบอาหารสัตว์ ผลลัพธ์ที่ได้นั้นสามารถเทียบเคียงได้กับผลการวิเคราะห์ทางเคมีแบบเปียกในห้องปฏิบัติการและวิธีการทดลองในสัตว์ (in-vivo)

บทสรุป

• แนะนำให้อุตสาหกรรมอาหารสัตว์เริ่มนำข้อมูลจากโมเดล NIRS ที่มีความหลากหลายซึ่งมีอยู่ในตลาดมาใช้ เพื่อเข้าใจความแปรผันในสารอาหารหลัก พลังงาน และส่วนประกอบของแป้งและเส้นใยได้อย่างลึกซึ้ง
• การเข้าใจและควบคุมความแปรผันในวัตถุดิบอาหารสัตว์จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการจัดสูตรอาหารและการผลิตสัตว์ปีกให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

PDF