动物营养代谢调控的数学模型化研究进展要点.doc

动物营养代谢调控的数学模型化研究进展 易 渺 熊本海* （中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，动物营养学国家重点实验室，北京 100193） 摘 要：模型是现实情景的再现。在营养、代谢和生物医学等领域，很早就开始利用数学模型来辅助进行相关研究了。动物数学模型化技术作为一种行之有效的研究手段，不仅能总结动物营养学过去的科研成果、整合现有的理论知识，更能指明动物营养学未来研究的方向或具体的领域。本文立足数学模型的内涵，详细介绍了动物数学模型的分类和动物系统的层次结构，阐释动物营养代谢模型中的调控理论和调控形式总结近年来主要的动物营养代谢调控模型，尤其与激素有关的代谢调控模型的新进展，分析了营养模型化研究所面临的挑战和发展趋势。数学模型在动物营养代谢调控中的应用，对于预测动物营养需要、绘制动物体内营养物质代谢调控通路具有重要意义。 关键字：数学模型；模型化营养；代谢调控； 模型是现实情景的再现。早在二战之前，营养、代谢和生物医学等领域就已经开始利用模型来辅助进行相关研究。作为一类描述现实情景的工具，很多模型将现有理论知识与生产实践相结合，从而预测动物的营养需要量、改善动物生长性能、减少养分排泄并最终降低生产成本。毫不夸张的说，自20世纪初开始，几乎所有动物营养学的研究成果都被直接或间接地用于营养模型的构建、评估和改进。随着营养模型研究的发展，动物生理、生化、遗传及环境方面的知识渐成体系，面对海量的试验数据，能否通过模型化技术来量化并描绘出动物体内代谢反应中的细节，能否恰当地描述动物的代谢反应及其对营养需要量产生的影响，对经济动物的高效饲养至关重要。 1 动物数学模型动物系统的层次结构 1 动物数学模型 数学模型依据不同的评价标准可划分为确定型Deterministic）或随机型Stochastic），静态型Static）或动态型Dynamic），以及经验型Empirical）或机理型Mechanistic）[4]。 确定型和随机型模型的：按自变量和因变量之间是否有确定性关系，模型可以分为确定性模型或随机性模型。对于确定性模型，它不包含任何随机元素，只要设定了自变量和各个自变量之间的关系，其因变量也是确定的；而随机性模型含有随机性成分，基于给定的自变量，只能得到因变量的概率分布。 静态型和动态型模型的：按是否含有时间变量，模型可以分为静态模型和动态模型。动态模型将时间因素作为一个自变量整合进来，使用状态变量和速率变量来描述动物体内营养物质代谢的动态变化；而静态模型则没有时间变量，不能随时间的变化进行预测。 经验型和机理型模型的：按是否有生物机理性描述，模型又可分为经验模型和机理模型。经验模型是通过对大量动物试验数据进行拟合而建立起来的回归模型。最典型的回归模型是正交多项式回归模型，它具有普适性。作为数理统计的产物，它不说明任何动物营养机理，不包含任何科学原理，模型中的参数没有生物学含义。而包括动物营养学在内的机理模型在建模过程中对某些生物现象进行了一定程度的理解和阐释，整合了基本的生理生化和营养学理论，能从机理的角度对某些营养代谢过程进行描述而给出特定的模式模型，比经验模型更具有生物学意义。机理模型中的参数a、b或c等或者这些参数的组合均揭示出研究对象的一些生理、营养或生产特性。最典型的机理模型代表有Φrskov和McDonald提出的饲料在瘤胃的降解模型，其中的参数AB及Kd均具有生物学含义。此外，熊本海等也总结了种典型的描述奶牛泌乳曲线的wood模型、Gompertz模型及Dijkstra模型中参数的含义，尤其基于这些参数派生出的奶牛泌乳特性，如起始泌乳产量y0、泌乳高峰日产量ym、出现高峰时的天数tm等。因此，在获得研究事物或研究对象的机理模型后，往往通过比较模型中的参数就可以获得的结果。 基于上述对3组模型的定义，不难发现还存在种比较典型的复合模型，这就是机理－动态型模型，即机理模型中的自变量为时间变量的模型。上述的瘤胃饲料降解模型中的自变量一般为饲料在瘤胃的滞留时间t，h，种泌乳曲线模型的自变量为泌乳天数DIM，d因此它们均为机理动态型模型。实际上，在目前已经给出的动物营养与生理的调控模型中，最主要的模型形式是机理动态型模型。 1. 动物系统的层次结构 要真正认识到数学模型在动物营养学研究中所扮演的角色，不仅要了解动物数学模型的类型，还需要了解动物系统的层次结构表1。表1中任何一个层次都可以认为是一个系统，该系统以下的层次可以看做是它的子系统。这种层次结构具有如下特征：第一，每一个层次都是由它下一个层次组成的系统性集合。比如，比如i层次就是由i-1层次组成的集合体；第二，每一个层次都有自己独特的概念和描述方法。比如在i+3和i+2层次，即动物群体和动物个体层次可以用营养水平或日增重来描述该层次的状态或变化，但是对i