[发明专利]利用响应曲面优化水产饲料中蛋白与脂肪配比的方法

说明书

技术领域

本发明属于水产养殖的饲料配方设计技术，具体涉及一套能够优化水产饲料蛋白与脂肪配方比，提高饲料利用率的统计分析方法。 

背景技术

中国作为水产养殖大国，2012年全国水产品总产量达到5906万吨，占世界总产量的70%。水产养殖的发展推动了水产营养研究与饲料工业的发展。然而，由于我国水产养殖动物营养研究与人工配合饲料开发起步较晚，饲料工业滞后成为制约我国水产养殖发展的重要原因之一。饲料配方中不恰当的营养素比例，不仅造成必需营养素的浪费，影响水产动物的健康生长，而且对水产养殖的可持续发展产生负面影响。 

蛋白与脂肪作为饲料中最重要的二种营养元素，在水产动物的增养殖与抗病、抗应激方面发挥着重要作用。在研究饲料蛋白与脂肪配比的实验中，通常采用两种设计方法。一、单因子设计，如以脂肪水平不变，研究不同饲料蛋白添加量或蛋白水平不变，研究不同饲料脂肪水平时，采用梯度设计方法，根据不同因子水平来安排实验。二、二因子实验设计，研究不同饲料蛋白与脂肪组合，采用正交设计。梯度设计是水产饲料配方比实验中最常用的方法。此种方法虽然工作量较少，设计与分析较为简单，但是忽视了不同因子间可能存在的互作效应，也无法建立优化组合。正交设计的实验组合较多，工作量繁重。如2因子5水平实验，实验组达到2⁵=32个，再加上3组平行，一次实验组合共96个。尽管可以研究因子间的互作效应，并且建立一定的数学模型，但是无法分析最优组合。同时，也会造成生物材料与饲料的浪费。 

发明内容

为了克服现有水产饲料蛋白与脂肪配方实验中，梯度设计无法研究互作效应或正交设计工作量较大，生物材料浪费严重，不能建立最优组合的缺点。本发明提供了一套饲料蛋白与脂肪配方比设计与分析方法，能够极大的减少实验次数，降低工作量，同时可以研究因子间可能存在的互作效应，建立曲面模型优化因子组合。有效提高饲料中重要营养素的利用，减少生物材料的浪费。 

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案： 

利用响应曲面优化水产饲料中蛋白与脂肪配比，主要设计思路与分析程序包括以下步骤：一、实验设计。利用中心复合实验设计安排因子组合，中心复合实验设计是在2水平全因子和分部实验设计的基础上发展出来的一种实验设计方法，可以在降低实验次数的同时，充分考 察响应指标在实验范围内的变化，可以对响应指标与因子间的非线性关系进行评估。例如2因子5水平下，利用中心复合实验设计仅要13个组合，少于正交设计的32个组合。二、实验分析与组合优化。根据因子与响应值间的关系建立多项回归模型，利用响应曲面法分析因子间互作效应、因子的二次效应。同时，求解不同回归模型，建立优化组合，实现多目标共同优化。响应曲面设计方法是利用合理的实验设计方法并通过实验得到一定数据，采用二次多元回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优范围，解决多变量问题的一种统计方法。 

本发明的有益效果：通过中心复合实验设计与响应曲面法，不仅能极大的减少实验次数，充分利用生物材料，同时，可进行因子的单次效应、二次效应以及互作效应的分析。根据不同响应值的回归模型，实现多目标共同优化，建立最优因子组合。按照最优组合安排饲料蛋白与脂肪配比，能够增加必需营养成分的利用，促进水产动物生长，提高饲料利用率。 

具体实施方式

以罗非鱼幼鱼饲料中蛋白与脂肪最优配比研究为例，具体阐述本发明的实施方式。 

一、实验设计。设计2因子5水平实验，根据其饲料蛋白与脂肪研究范围，分别设定2因子的最高值与最低值。例如：蛋白水平为20%-60%，脂肪水平为2%-20%。5水平的编码分别为-a，-1，0，1，a，其中a为星号臂，为1.41421。利用SAS8.3统计软件换算成实际蛋白与脂肪水平，分别为20%、25.9%、40%、54.1%、60%和2%、4.6%、11%、17.4%和20%。利用中心复合实验设计安排2因子5水平组合，见下表： 

饲料蛋白与脂肪水平实验设计与响应值 

实验表格有13个组合，每个组合3组重复，共计39个。响应值为特定生长率和成活率。饲养56d后，响应值结果见上表。 

二、实验分析与组合优化。利用响应曲面分析法可以分别分析饲料蛋白与脂肪对响应值的单次效应、二次效应以及互作效应（P值小于0.05，表示差异显著）。同时，可以将因子与响应值进行拟合，建立相应的回归模型。 

①特定生长率的方差分析表：