冷季牦牛和黄牛采食行为、血清生化指标与瘤胃发酵参数的比较研究

2021-06-28 11:01李晨AnumAliAhmad张剑搏梁泽毅丁学智阎萍
草业学报 2021年6期
关键词:黄牛牦牛牧草

李晨,Anum Ali Ahmad,张剑搏,梁泽毅,丁学智,阎萍*

(1.中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究所,甘肃省牦牛繁育重点实验室,甘肃 兰州730050;2.兰州大学生命科学学院,甘肃 兰州730000)

牦牛是大型反刍动物中能唯一适应高原极端环境而延续至今的特有物种,对维系藏区牧民的繁衍生息起到了不可替代的作用。长期自然选择的结果,使牦牛对高寒、低氧、强紫外线和冷季营养胁迫等自然环境条件具有极强的适应能力[1-2]。在青藏高原牧草资源匮乏和低温环境下,牦牛通过调节生理和营养代谢等方面,表现出对其生活环境特有的适应机制[3]。

放牧作为动物与植物生产的一个关键因素,在草地资源的转化及动植物间的协同进化中起着关键作用。在青藏高原高寒草地生态系统中,天然草地牧草季节间供给失衡状况成为制约放牧牦牛生产潜力发挥的关键因素。课题组研究表明,牦牛形成了与其他低海拔反刍家畜不同的肌内脂肪代谢机制从而使其能够更好地适应高寒环境和长期的营养匮乏[4]。同时牦牛能有效地啃食高寒草地低矮的残草,其放牧行为与草地状况关系密切[5]。因此深入研究牦牛在冷季营养胁迫下的生理、生态和放牧采食过程对于优化家畜生产放牧生态系统管理至关重要。

因此,本试验旨在对比研究冷季营养胁迫下牦牛与黄牛血清生化指标、瘤胃发酵及采食行为的过程响应,为冷季青藏高原牦牛和黄牛放牧应答提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验设计、动物及饲养管理

试验于2018年11月-2019年3月在甘南藏族自治州夏河县阳诺牦牛养殖专业合作社(34°43′19.66″N,102°28′49.51″E,海拔3100 m)进行。该地区年平均气温4.5℃,年平均降水量640 mm,无霜期119 d。土壤类型为亚高山草甸土,草地优势物种主要包括矮生风毛菊(Saussurea japonica)、垂穗披碱草(Elymus nutans)等物种。

选择体重[(234.9±20.0)kg和(240.4±24.0)kg]和年龄、生理阶段相同,健康状况良好的当地成年母牦牛和黄牛各10头,全部打耳标进行标记,并在2018年11月、2019年1月及2019年3月进行三期的放牧行为监测。每次试验前,给牦牛及黄牛佩戴collar进行15 d的适应,然后进行连续10 d(24 h)牧食行为监测。MOOnitor系统(MOOnitor Ltd.,Israel)设置系统参数为每4 s记录一次24 h活动状态。为研究试验动物的采食空间分布,连续2 d将系统参数设置为每4 s记录一次24 h活动状态和每15 min记录牦牛所处的位置。每天定时检测MOOnitor系统是否发生异常并且下载数据。该系统会自动计算出休息、行走和采食时间,并且能从休息时间中计算出与其同时进行的反刍时间。

1.2 草地调查及营养物质的测定

在试验中随机在放牧草场选择100株牧草,测定牧草高度。采用1 m×1 m的样方,随机5次取样,割取地上牧草并称重,装入袋中于4℃保存,用于营养成分含量分析。依据《饲料分析及饲料质量检测技术》[6]测定干物质(dry matter,DM)含量,用凯氏定氮法测定粗蛋白(crude protein,CP)含量,范氏(van soest)洗涤纤维分析法分别测定中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)与酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)含量,采用灰化重量法测定粗灰分(ash)含量[7-8]。

1.3 血液样本采集及生化指标分析

在试验期末采集血液,离心出的血清置于-20℃保存,用于血清代谢物及激素含量的分析。采用全自动生化仪(SysmexpocH-100iV Diff,日本希森美康电子有限公司)测定甘油三酯(triglyceride,TG)、血糖(glucose,GLU)、高密度脂蛋白(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)含量。按照南京建成试剂盒说明书测定游离脂肪酸(nonestesterified fatty acid,NEFA)浓度。采用酶联免疫吸附法(ELISA)测定血清中生长激素(growth hormone,GH)、胰岛素样生长因子1(insulin-like growth factor 1,IGF-1)和胰岛素样生长因子2(insulin-like growth factor 2,IGF-2)和胰岛素(insulin,INS)的含量,具体步骤参照ELISA试剂盒(上海茁彩生物科技有限公司)的操作说明,最后用酶标仪(Multlskan Mk3全自动酶标仪,赛默飞世尔科技有限公司)在450 nm处测得OD值,制作标准曲线并计算出浓度。

1.4 瘤胃发酵参数测定

在试验末期采用口腔导管法收集试验动物瘤胃内容物10 mL,过滤掉食物残渣,装入冻存管置液氮保存。采用气相色谱法测定挥发性脂肪酸含量,采用Broderick等[9]的方法测定NH3-N含量。

1.5 数据统计与分析

采用Excel 2016进行初步整理试验数据,利用SPSS 23.0软件进行统计分析,采用One-way ANOVA进行分析牧草常规营养成分、放牧行为指标,并用Duncan法多重比较分析;采用独立样本t检验分析不同组间瘤胃发酵参数和血清生化指标利用。采用Arc Map 10.6软件在矢量地图上分析牦牛和黄牛的活动位点(经纬点)。

2 结果与分析

2.1 放牧草地植物群落特征及营养成分含量

由表1可知,随冷季从2018年11-2019年3月推进,可采食牧草越来越少,地上干物质(DM)含量从11月的149.78 g·m-2降至3月的110.43 g·m-2。CP含量有显著差异(P<0.05),11月CP含量为7.55%,3月CP含量为2.78%;NDF含量差异显著(P<0.05),其中11月为60.60%,3月为64.11%;ADF和Ash含量均具显著差异(P<0.05),其中ADF在3月含量为35.44%,Ash含量在1月为11.46%,3月为7.55%。

表1 冷季草地牧草常规养分含量Table 1 Nutrition compositions of forage in cold season(dry matter basis)

2.2 冷季放牧对牦牛与黄牛血清生化指标的影响

2.2.1 冷季放牧对牦牛与黄牛血清代谢物的影响 冷季自然放牧状态下,牦牛的GLU含量显著低于黄牛(P<0.05);牦牛的TG、LDL-C、HDL-C含量略低于黄牛,而NEFA含量略高于黄牛,但均无显著差异(P>0.05)(表2)。

表2 冷季牦牛与黄牛血清营养代谢物成分Table 2 Serum nutritional metabolites of yak and cattle in the cold season

2.2.2 冷季放牧牦牛与黄牛激素的含量 能量调节激素中牦牛的GH、IGF-1和INS含量均显著高于黄牛(P<0.05),牦牛的IGF-2含量略高于黄牛,但差异不显著(P>0.05)(表3)。

表3 冷季牦牛与黄牛激素的含量Table 3 Hormone content of yak and cattle in cold season

2.3 冷季放牧牦牛与黄牛瘤胃发酵参数

由表4可知,牦牛瘤胃液氨态氮,乙酸含量及乙酸∶丙酸显著高于黄牛(P<0.05);而戊酸含量显著低于黄牛(P<0.05);此外,丙酸、异丁酸、异戊酸含量在牦牛和黄牛组间差异不显著(P>0.05)。

表4 冷季牦牛与黄牛瘤胃发酵参数Table 4 Rumen fermentation parameters of yak and cattle in cold season

2.4 冷季牦牛与黄牛放牧行为的时空分布

为直观反映牦牛与黄牛放牧活动的变化趋势,对11、1及3月冷季草场放牧采食活动进行了统计分析(表5)。休息时间在牦牛与黄牛组之间差异不显著(P>0.05)。行走时间在牦牛组显著高于黄牛组(P<0.05),在牦牛组内1和3月显著高于11月(P<0.05),而在黄牛组内11、1和3月依次显著升高(P<0.05)。采食时间在牦牛组11和1月显著高于黄牛组(P<0.05),在牦牛组内1和3月显著高于11月(P<0.05),在黄牛组内11、1和3月依次显著升高(P<0.05)。反刍时间在黄牛组显著高于牦牛组(P<0.05),在牦牛组内11月显著高于1和3月(P<0.05),在黄牛组内11、1和3月依次显著降低(P<0.05)。

表5 冷季牦牛与黄牛放牧行为的变化Table 5 Changes in grazing behavior of yak and cattle in the cold season

从其采食空间分布看,在11月,牦牛的采食范围较为集中,而黄牛较为分散;随放牧时间的逐渐推进,翌年1、3月采食范围比较相似,牦牛的采食范围开始由集中逐渐分散,黄牛的采食范围比较集中。从时间变化角度观察,牦牛的采食范围逐渐扩大,黄牛的采食范围先减小后扩大;牦牛和黄牛偶尔集中区域间的距离较远,同时在经度和纬度方向的移动距离均较长(图1)。

图1 牦牛与黄牛在冷季不同时期采食空间分布Fig.1 The grazing space distribution pattern of yak and cattle in different periods of the cold season

3 讨论

3.1 冷季放牧对牦牛和黄牛血清生化指标的影响

血液代谢物和激素是反映牦牛和黄牛营养代谢和机体健康状况的关键生物标记物[10]。在本研究中,冷季营养匮乏下牦牛的血糖浓度高于黄牛,其比黄牛具有更高的糖异生能力和更好的葡萄糖代谢调节能力,特别是低能量水平的饮食。当能量摄入不满足维持要求时,体内脂肪储备被调动起来,导致血液中NEFA浓度增加。牦牛NEFA浓度高于黄牛,有利于调动更多的身体能量,推测黄牛比牦牛先动员更多的脂肪,然后动员蛋白质提供所需的能量,以满足枯草期的营养需求。当肝脏不能完全氧化过量的NEFA时,NEFA被重新酯化为肝脏TG,进入血液循环会以HDL、LDL形式表现[11]。在试验中,黄牛的LDL浓度较高。同样,在饲料限制的奶牛中也报告了血液中的低密度脂蛋白的增加[12]。在低的能量水平下,相较于牦牛,黄牛具有低的NEFA浓度和高的LDL浓度。这些结果表明,黄牛肝脏合成的甘油三酯高于牦牛。

新陈代谢过程会受到激素调节,并具有复杂的反馈和控制机制。机体供能不足,会促进肝脏中糖异生、机体脂肪中脂肪水解和蛋白质的合成过程。GH是由垂体分泌,其含量受到IGF-1和IGF-2的介导[13],可直接作用于肝脏和脂肪组织,以增加对脂解反应的刺激并减少脂肪生成[14]。研究发现,在营养摄入不足的情况下,GH含量会显著降低[15]。本研究中牦牛组GH、IGF-1浓度明显高于黄牛组,这与上述研究结果一致。表明应对机体能量负平衡下,牦牛具有更强的脂肪分解代谢能力。INS是调节机体能量代谢平衡的重要激素,能够参与肝脏、脂肪等其他组织对葡萄糖的摄取、存贮与分解,进而控制机体内部血糖的稳定。随着日粮能量水平的增加,牦牛INS浓度也会随之提高[16]。本研究中牦牛INS浓度高于黄牛,这可能由于冷季下相比黄牛,牦牛涉及脂肪酸合成与代谢、肝脏和其他多糖代谢的相关基因呈正向选择[17],致使牦牛INS浓度高于黄牛。上述研究表明,牦牛对冷季下营养匮乏、低温等适应能力更强。

3.2 冷季放牧对牦牛和黄牛瘤胃发酵参数的影响

瘤胃液中NH3-N含量是反映瘤胃微生物对饲料蛋白质和非蛋白氮的利用效率,其水平高低受蛋白质摄入量、蛋白质的降解速度等因素影响。瘤胃液中氨态氮的含量与饲粮中蛋白含量呈正相关[18]。本研究中,牦牛的NH3-N含量显著高于黄牛组,这可能是由于相较于黄牛,牦牛瘤胃具有较强的蛋白质降解和氮素再循环能力。

反刍动物的瘤胃微生物会将日粮中的碳水化合物降解并且转化为挥发性脂肪酸,能为机体提供70%~80%能量需求[19]。乙酸、丙酸和丁酸是瘤胃中挥发性脂肪酸的主要成分,这几种酸会随牧草营养成分的变化而变化,其约占总挥发性脂肪酸的95%以上[20]。本试验中,牦牛乙酸,TVFA含量及乙酸∶丙酸高于黄牛,可能由于牦牛NDF消化率及氮素利用效率高于黄牛[21],且牦牛瘤胃微生物基因在挥发性脂肪酸产生通路中富集,而黄牛表现出在甲烷产生通路中富集[3],即牦牛产生低甲烷和高挥发性脂肪酸。所以,相较于黄牛,牦牛冷季呈乙酸型发酵,能够更好地将牧草中粗纤维等物质转化为挥发性脂肪酸为其供能。

3.3 冷季放牧对牦牛与黄牛放牧行为时空分布的影响

放牧行为是家畜对环境变化的适应性反应,也是反应草地状况的一个综合指标。随冷季放牧时间延长,牦牛与黄牛的休息和反刍时间显著降低,采食和行走时间显著升高。冷季白昼较短,气候寒冷且干枯牧草质量低下(低蛋白、高纤维),适口性不高,家畜要到处游走去采食,因此增加了家畜行走和采食的时间。本研究中,牦牛的采食和反刍时间显著低于黄牛。这可能是由于牦牛与黄牛对自然环境中不同牧草资源系统进化的差异引起的。就采食方式而言,牦牛一般用门牙进行啃食牧草,而黄牛用舌头卷食牧草地上部分[22]。牦牛以啃食方式采食的速度快于黄牛卷食方式,以及摄入牧草的质量和数量不同,导致牦牛采食和反刍时间低于黄牛。简言之,在冷季牧草产量及质量低的条件下,牦牛花费较少的时间用于采食和反刍活动,减少不必要的能量损耗又能维持自身的生理需求。结果表明,相对于黄牛,牦牛更适应冷季营养匮乏的高原环境。

牦牛对高原山地环境具有独特适应性,其空间分布受气候和地形等因素的影响较小[23-25]。冷季下牦牛经常在坡度较大的山坡上牧食[26]。本试验中,对牦牛和黄牛的活动范围研究发现,相对于黄牛,牦牛的活动范围会随草地生物量及营养品质的降低而扩大。在草地生物量和营养品质较高时,牦牛的活动范围较为集中,黄牛的较为分散;随冷季时间延长,草地生物量及营养品质呈下降趋势,牦牛采食更多牧草,活动范围越发宽广,而黄牛活动范围较为有限。相比黄牛,牦牛对高山环境适应能力更强。

4 结论

随冷季放牧的推移,牦牛和黄牛会增加采食与行走时间,减少反刍时间。与黄牛相比,牦牛在生理生化、瘤胃消化代谢及牧食行为方面对表现出冷季营养匮乏更为高效响应模式,即以提高能量利用效率从而有效应对冷季营养匮乏。

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