Такая система позволяет реализовать две ключевые концепции современного подхода к кормлению – идеального протеина и низкопротеиновых рационов. Суть первой концепции состоит в том, что для выращивания биологического объекта требуется определенный, сбалансированный аминокислотный состав корма. Достигнуть баланса с помощью существующих сырьевых компонентов возможно, но стоимость кормов при это будет достаточно высокой. Использование кристаллических аминокислот позволяет существенно снизить стоимость кормов и рассчитать рецепты под заданные параметры питательности не только с оптимальным аминокислотным профилем, но и с более низким процентом протеина в рационе. Из рациона удаляется та часть белка, которая не будет усвоена по причине дисбаланса аминокислот. Это и есть концепция низкопротеиновых рационов, основанная на том, что усваиваются аминокислоты, а не сырой протеин. Использование данной концепции позволяет не только снизить затраты на выращивание, но и более бережно относиться к окружающей среде, снижая выбросы неусвоенного азота.
Применение описываемого подхода невозможно без детальной оценки сырья по его фактическому качеству. Поэтому очень важным является внесение в программы расчетов рецептов комбикормов не усредненных табличных данных, а значений, полученных аналитическими методами. Таким образом, можно эффективно максимально реализовать вышеизложенные концепции.
Следует признать, что информация по питательности сырьевых компонентов, в том числе аминокислотного профиля соевого шрота, отраженная в табличном виде в различных рекомендациях (с 2003 по 2014 год), не только не соответствует последним аналитическим данным, но и не претерпела каких-либо изменений.
Существующие аналитические базы данных по аминокислотной питательности кормового сырья от ряда компаний дают более точную и актуальную информацию в сравнении с табличными значениями. Разработанные на основе большого количества образцов и данных анализов уравнения регрессии позволяют рассчитать уровни основных незаменимых аминокислот в зависимости от количества сухого вещества и уровня сырого протеина. Именно эта фундаментальная информация показывает, насколько могут быть различны предоставляемые для пользования потребителям числовые значения основных параметров питательности.
Проводимые в России исследования кормового сырья методом инфракрасного анализа (ИКА) подтверждают, что существующие табличные данные не соответствуют реальным показателям по питательности и аминокислотному профилю тех или иных сырьевых компонентов. Пример варьирования параметров питательности соевого шрота, произведенного из российских соевых бобов, представлен в таблицах 1 и 2.
