Эффективность использования корма в птицеводстве: от генетики до цифровых технологий

Эффективность использования корма (FE) — ключевой фактор рентабельности и экологической устойчивости птицеводства: на корма приходится примерно 60–70% общих производственных затрат. В отличие от предыдущих обзоров, которые рассматривали эффективность использования корма через изолированные дисциплинарные призмы, данный обзор представляет интегрированную структуру, объединяющую технологии точного земледелия, модуляцию кишечного микробиома и принципы циркулярной экономики с традиционными генетическими и нутриционными стратегиями.

Этот междисциплинарный подход учитывает сложное взаимодействие между оптимизацией эффективности, экологической устойчивостью и благополучием животных в современном птицеводстве. Повышение FE позволяет сократить потребление корма, улучшить усвоение питательных веществ и снизить выбросы в окружающую среду, тем самым поддерживая устойчивые системы птицеводства в условиях растущего глобального спроса на животный белок. В данном обзоре всесторонне рассматриваются основные факторы, влияющие на FE в птицеводстве, включая генетическую селекцию, кормовые стратегии, практики управления, здоровье кишечника и новые технологические инновации. Генетические достижения существенно улучшили коэффициент конверсии корма (FCR) у современных пород птицы; однако оптимальная реализация генетического потенциала зависит от соответствующих нутриционных и управленческих вмешательств. Обсуждаются нутриционные подходы, такие как точное составление рационов, фазовое кормление, использование альтернативных и устойчивых кормовых ингредиентов, а также добавление кормовых добавок, включая ферменты, пробиотики, органические кислоты и фитогенные соединения, с точки зрения их роли в повышении переваримости питательных веществ и использования корма. В обзоре также освещается влияние условий содержания, управления окружающей средой, систем кормления, состояния здоровья и биобезопасности на FE. Кроме того, подчеркивается роль здоровья кишечника и кишечного микробиома в регуляции всасывания питательных веществ и метаболической эффективности, а также возрастающее применение технологий точного птицеводства для мониторинга в реальном времени и оптимизации потребления корма и продуктивности роста. Критически оцениваются экономические, экологические последствия и последствия для благополучия животных от улучшения FE, при этом рассматриваются текущие проблемы, такие как климатический стресс, растущие затраты на корма и ограничения внедрения в различных производственных системах. В целом, обзор подчеркивает, что освоение FE посредством интегрированного, междисциплинарного подхода имеет важное значение для достижения устойчивого, жизнеспособного и эффективного птицеводства.

Мировая птицеводческая отрасль стала краеугольным камнем животноводства, обеспечивая быстрорастущий спрос на доступный высококачественный белок в условиях роста населения и доходов. В коммерческих птицеводческих хозяйствах корма составляют наибольшую долю производственных затрат — часто 60–70% и более, — что делает FE критическим определяющим фактором как экономических показателей, так и результатов в области устойчивости. Следовательно, оптимизация того, насколько эффективно птица превращает корм в мясо или яйца, стала фундаментальной задачей современной птицеводческой науки и производственных систем (Alabi and Adedokun, 2025). Хотя многочисленные обзоры рассматривали отдельные аспекты эффективности использования корма — такие как генетический отбор по FCR, кормовые вмешательства или управление окружающей средой, — данный обзор отличается тем, что объединяет новые технологии точного животноводства, взаимодействия хозяина и микробиома, а также устойчивое использование кормовых ресурсов в единую аналитическую структуру. Мы специально рассматриваем, как цифровые инновации и подходы циркулярной экономики могут превратить эффективность использования корма из чисто производственного показателя в краеугольный камень устойчивых, жизнеспособных птицеводческих систем.

Хотя коэффициент конверсии корма (FCR) остается отраслевым стандартом измерения FE, его ограничения как признака-отношения — особенно его смешивающая связь со скоростью роста и размером тела — привели к разработке дополнительных индикаторов, таких как остаточное потребление корма (RFI) (Ramankevich et al., 2025). Улучшения FE выходят за рамки экономических выгод. Повышенное использование корма снижает количество кормовых ингредиентов, необходимых для производства, тем самым уменьшая экологическую нагрузку, связанную с выращиванием сельскохозяйственных культур, землепользованием, внесением удобрений и выбросами парниковых газов (GHG). Генетический отбор на улучшение FE также связывали со снижением выбросов в окружающую среду, включая аммиак, метан и закись азота от птицеводческих хозяйств, а также с уменьшением выхода навоза (Willems et al., 2013). Более того, улучшенное использование питательных веществ снижает выделение азота и фосфора, которые являются ключевыми факторами эвтрофикации и других воздействий на окружающую среду (Alabi and Adedokun, 2025).

Достижение устойчивых улучшений FE требует интегрированного понимания генетических, физиологических, кормовых и микробиологических детерминант использования корма. Генетический отбор исторически обеспечивал существенный прогресс в скорости роста и FCR как у бройлеров, так и у кур-несушек, хотя сложное взаимодействие между отбором на эффективность и более широкими соображениями благополучия и устойчивости остается активной областью исследований (Sell-Kubiak et al., 2017). На молекулярном уровне исследования выявили связи между признаками FE и вариацией морфологии пищеварительного тракта, переваримости питательных веществ и метаболических QTL, что подчеркивает возможности совершенствования селекционных программ с помощью геномных инструментов (Li et al., 2020).

Кормовые стратегии также играют центральную роль. Точное составление рационов по аминокислотам и другим питательным веществам обеспечивает тесное соответствие рационов физиологическим потребностям, улучшая усвоение питательных веществ и снижая потери. Такие инновации, как стандартизированная оценка переваримости аминокислот в подвздошной кишке, добавление синтетических аминокислот и функциональные кормовые добавки, продемонстрировали потенциал улучшения как экономических, так и экологических показателей в птицеводческих системах (Alabi and Adedokun, 2025). Параллельно растущие исследования кишечного микробиома выявили его влияние на извлечение энергии и использование корма, причем определенные микробные профили связаны с более низким RFI и повышенной эффективностью. Эти результаты свидетельствуют о том, что целенаправленная модуляция сообществ кишечных микроорганизмов может стать эффективной стратегией улучшения FE (Liu et al., 2021; Bernard et al., 2024).

Несмотря на эти достижения, сохраняются значительные проблемы в балансировании повышения эффективности со здоровьем животных, качеством продукции и экологической ответственностью. Вариабельность доступности и цен на кормовые ингредиенты, сложные взаимодействия генотипа и среды, а также многогранная природа признаков FE подчеркивают необходимость междисциплинарных подходов. Дальнейший прогресс в генетической оценке, точном кормлении и управлении на уровне систем будет иметь важное значение для возвышения FE в качестве центральной опоры устойчивого птицеводства в ближайшие десятилетия (Al-Khalaifah and Uddin, 2022).

Во многих регионах птицеводческие производственные системы варьируются от высококоммерческих хозяйств до мелких фермерских хозяйств, которые полагаются на местные доступные кормовые ресурсы. Различия между коммерческими комбикормами и кормами местного приготовления могут влиять на эффективность использования корма из-за вариаций в балансе питательных веществ, качестве ингредиентов и переваримости. Коммерческие корма обычно составляются с использованием точных спецификаций питательных веществ и стандартов контроля качества, тогда как корма местного смешивания могут различаться в зависимости от доступности ингредиентов, знаний фермера и экономических ограничений. В результате различия в составе кормов могут приводить к вариабельности продуктивности птицы и результатов по эффективности использования корма. Улучшение практик управления кормлением поэтому представляет важную возможность для повышения продуктивности, особенно среди мелких фермеров, где знания и технический потенциал могут существенно различаться. Во многих развивающихся регионах мелкие птицеводы сталкиваются с такими проблемами, как колеблющиеся цены на корма, ограниченный доступ к высококачественным коммерческим кормам, недостаточная техническая подготовка и экологические стрессоры, такие как высокие температуры. Решение этих ограничений через улучшение образования фермеров, лучшие практики составления кормов и доступные технологические решения имеет важное значение для превращения достижений исследований эффективности использования корма в практические выгоды для разнообразных птицеводческих производственных систем.

В дополнение к технологическим и генетическим достижениям, практические условия на уровне фермы также влияют на результаты эффективности использования корма. Во многих развивающихся регионах мелкие птицеводы сталкиваются с такими проблемами, как колеблющиеся цены на корма, ограниченный доступ к высококачественным коммерческим кормам, недостаточная техническая подготовка и экологические стрессоры, такие как высокие температуры. Решение этих ограничений через улучшение образования фермеров, лучшие практики составления кормов и доступные технологические решения будет иметь важное значение для превращения достижений исследований эффективности использования корма в практические выгоды для разнообразных птицеводческих производственных систем.

Учитывая сложность факторов, влияющих на FE, требуется целостный обзор, синтезирующий кормовые, генетические, управленческие и экологические перспективы, для руководства будущими исследованиями и практическим внедрением. Данный обзор направлен на критическую оценку текущих стратегий освоения FE в птицеводстве и на выявление путей устойчивого роста отрасли в соответствии с целями глобальной продовольственной безопасности и экологической ответственности.

Среди кормовых вмешательств использование кормовых добавок, таких как пробиотики, пребиотики и другие функциональные ингредиенты, привлекает все больше внимания благодаря их роли в улучшении здоровья кишечника, использования питательных веществ и общих показателей у птицы (Al-Khalaifah, 2018; Al-Khalaifa et al., 2019).

Данный обзор был проведен с использованием структурированного повествовательного подхода для синтеза текущих знаний об эффективности использования корма (FE) в птицеводстве. Был выполнен комплексный поиск литературы с использованием основных научных баз данных, включая Scopus, Web of Science, PubMed и Google Scholar. Поиск был сосредоточен на рецензируемых журнальных статьях, обзорных работах и авторитетных отчетах, опубликованных преимущественно в период с 2000 по 2025 год, с особым акцентом на недавние достижения в области кормления, генетики, практик управления и технологий точного животноводства.

Ключевые слова, использованные в поиске, включали комбинации эффективности использования корма (FE), коэффициента конверсии корма (FCR), остаточного потребления корма (RFI), кормления птицы, устойчивого птицеводства, здоровья кишечника, точного кормления, альтернативных кормовых ингредиентов и цифровых технологий в птицеводческих системах. Первоначальный поиск дал приблизительно 420 публикаций, которые были отобраны по релевантности названия и аннотации. После удаления дублирующихся и не относящихся к теме исследований около 180 статей были изучены полностью, и приблизительно 110 ключевых исследований были отобраны для детального синтеза.

Исследования были приоритизированы на основе научной строгости, экспериментального дизайна, коммерческой значимости, частоты цитирования и вклада в продвижение понимания механизмов или применения FE в птицеводческих системах. Экспериментальным исследованиям с четкими методологическими рамками был дан первостепенный акцент, тогда как обзорные статьи использовались для контекстуализации более широких тенденций и концептуальных разработок. Статьи, посвященные не птичьим видам, не имеющие количественной релевантности или рассматривающие FE лишь косвенно, были исключены.

Для обеспечения сбалансированной интерпретации противоречивые результаты исследований критически оценивались путем сравнения различий в экспериментальном дизайне, генетических линиях, составах рационов, условиях окружающей среды и системах управления. Отобранная литература затем была синтезирована в тематические разделы, посвященные концептуальным метрикам FE, кормовым стратегиям, генетическим и физиологическим детерминантам, практикам управления, экологической устойчивости, экономическим последствиям и новым технологическим инновациям в птицеводстве.

FE является критическим параметром в птицеводстве, отражающим способность птицы превращать корм в массу тела или выход яиц (Sell-Kubiak et al., 2017). Поскольку затраты на корма составляют до 70% общих производственных расходов, улучшение FE имеет важное значение для экономической устойчивости и экологической ответственности в птицеводческой отрасли (Gao et al., 2025; Ramankevich et al., 2025). Традиционно FE измерялась с помощью FCR, который связывает потребление корма (FI) с приростом массы (Li et al., 2024). В последнее время RFI стал дополнительным показателем, дающим представление о генетических и метаболических факторах, лежащих в основе индивидуальной вариации использования корма (Sell-Kubiak et al., 2017; Gao et al., 2025). Понимание этих метрик, а также факторов, влияющих на FE, таких как генетика, возраст, пол, состав рациона, практики управления и условия окружающей среды, имеет важное значение для оптимизации производства, снижения потерь и поддержки устойчивых птицеводческих хозяйств (Gao et al., 2025).

3.1 Коэффициент конверсии корма

FCR является наиболее широко применяемой метрикой для количественной оценки FE в птицеводстве и остается центральным как для исследований, так и для отраслевого бенчмаркинга. Он определяется как отношение FI к продуктивному выходу, обычно приросту массы тела у бройлеров или массе яиц у несушек, причем более низкие значения указывают на более эффективное использование корма на единицу продукта. В коммерческом производстве бройлеров устойчивый генетический отбор, совершенствование кормления и улучшенное управление обеспечили существенное снижение FCR за последние десятилетия, причем современные бройлеры достигают значений около 1,6 кг корма на кг прироста массы, что отражает заметный прогресс в эффективности по сравнению с историческими генотипами (Best, 2011).

FCR сильно зависит от генетического фона, скорости роста, состава рациона, состояния здоровья и условий окружающей среды и часто коррелирует с другими продуктивными признаками, такими как среднесуточный прирост и FI. Исследования на мясной птице сообщали об умеренной и высокой наследуемости FCR, что подтверждает его отзывчивость на отбор, хотя его математическая зависимость от массы тела и траектории роста может смешивать биологическую эффективность с интенсивностью производства (N’Dri et al., 2006; Aggrey et al., 2010). Более того, у кур-несушек FCR также интегрирует репродуктивные показатели, причем линии с более высоким выходом яичной массы обычно показывают более низкие значения FCR за цикл яйцекладки.

Хотя FCR остается практичным и легко измеряемым индикатором, его ограничения стимулировали разработку дополнительных метрик, таких как RFI, которые направлены на выделение чистого использования корма независимо от роста и размера. Тем не менее FCR продолжает оставаться краеугольной метрикой в исследованиях FE птицы и программах генетического улучшения.

3.2 Остаточное потребление корма

RFI стал биологически значимым и практичным индикатором FE в животноводстве и птицеводстве.

RFI может быть выражен как:

RFI = Фактическое потребление корма – Прогнозируемое потребление корма для поддержания и производства.

В форме предложения RFI может быть выражен как: RFI равен фактическому измеренному FI животного минус FI, прогнозируемое на основе его потребностей в энергии поддержания и продуктивного выхода, таких как рост или яйцекладка. Поскольку ожидаемый FI прогнозируется на основе таких факторов, как метаболическая масса тела и продуктивные признаки, более низкое (более отрицательное) значение RFI указывает на то, что животное потребляет меньше корма, чем ожидалось, при достижении сопоставимой продуктивности, и, таким образом, более эффективно в использовании питательных веществ. Этот подход отделяет FI от показателей роста и размера тела, устраняя ограничения, присущие простым признакам-отношениям, таким как FCR, которые смешивают потребление с показателями продуктивности. Эмпирические исследования демонстрируют, что RFI умеренно наследуем у разных видов, включая птицу, свиней и крупный рогатый скот, что подтверждает его полезность в программах генетического отбора для улучшения метаболической эффективности без негативного влияния на продуктивные признаки, такие как масса тела или скорость роста (Kushwaha et al., 2016; Ramankevich et al., 2025).

Исследования далее показывают, что вариация RFI связана с различиями в энергетическом метаболизме, физической активности, теплопродукции и усвоении питательных веществ, причем животные с низким RFI обычно демонстрируют сниженные затраты на корма и улучшенное использование ресурсов при сохранении продуктивных показателей, сходных с их аналогами с высоким RFI (Ramankevich et al., 2025). Фенотипическая независимость RFI от роста и размера тела подчеркивает его ценность в селекционных стратегиях, направленных на снижение FI и производственных затрат без ущерба для генетического прогресса по целевым признакам. Более того, умеренные оценки наследуемости и генетические корреляции с другими индикаторами эффективности делают RFI убедительным критерием в селекционных индексах для повышения FE и устойчивости в системах животноводства (Ramankevich et al., 2025).

3.3 Другие метрики FE

В дополнение к FCR и RFI в кормовых исследованиях использовались несколько альтернативных индексов для получения детальных представлений о том, как птица использует корм и питательные вещества. Коэффициент эффективности белка (PER) количественно оценивает эффективность, с которой диетический белок превращается в массу тела. В форме предложения PER определяется как: количество прироста массы тела животного, деленное на количество потребленного белка за тот же период (Hoffman and Falvo, 2004). Более высокий PER указывает на более эффективное использование диетического белка для роста, и, хотя он изначально был разработан для оценки качества белка, этот показатель информативен в экспериментальных исследованиях кормления птицы, где представляет интерес использование белка (Wikipedia, 2025).

Другое важное измерение FE отражается чистой энергией на прирост (NEg), которая относится к той части диетической энергии, которая фактически удерживается в тканях тела после учета потребностей в энергии поддержания и тепловых потерь во время пищеварения и метаболизма. В рамках более широкой концепции чистой энергии, используемой в кормлении птицы, чистая энергия концептуально определяется как: метаболизируемая энергия минус тепловой прирост, связанный с потреблением и метаболизмом питательных веществ, где удерживаемая часть вносит вклад в поддержание и продуктивные приросты, такие как масса тела или яичная масса. NEg конкретно относится к доле чистой энергии, используемой для роста, а не для функций поддержания. Эта метрика предлагает уточненную перспективу распределения энергии, поскольку она отличает полезную энергию для производства от энергии, потерянной в виде тепла, и может быть предсказана из состава рациона с использованием эмпирических уравнений, связывающих химические компоненты (например, метаболизируемую энергию, сырой протеин, жир) со значениями чистой энергии (Zuidhof, 2019; Noblet et al., 2024).

В практическом птицеводстве коэффициент конверсии корма (FCR) является наиболее часто используемой мерой эффективности использования корма. Он показывает прямую связь между потреблением корма и продуктивным выходом (Bernard et al., 2024). Остаточное потребление корма (RFI) сложнее измерить, но он все чаще используется в программах разведения и генетического отбора для поиска животных, которые используют меньше корма, чем ожидалось, для определенного уровня производства (Willems et al., 2013). С другой стороны, коэффициент эффективности белка (PER) в основном используется в экспериментальных кормовых исследованиях для оценки качества диетического белка и того, насколько хорошо он используется. Чистая энергия на прирост (NEg) в первую очередь используется в исследованиях и детальных моделях составления кормов для анализа того, как энергия распределяется между поддержанием и ростом. Таким образом, хотя PER и NEg предлагают детальные физиологические представления, FCR и RFI являются мерами, наиболее relevantными для коммерческих решений и селекционных стратегий. Разнообразные генетические, кормовые, физиологические, управленческие и технологические детерминанты FE в птицеводстве обобщены в таблице 1.

Таблица 1 Основные факторы, влияющие на FE в птицеводстве.

FE, обычно измеряемая с помощью FCR и других индексов, таких как RFI, является одним из наиболее экономически и экологически важных признаков в птицеводстве. Эффективное использование корма снижает производственные затраты, улучшает устойчивость и минимизирует экологический след птицеводческих систем, как показано на рисунке 1, который демонстрирует роль кормовых добавок в кормлении птицы.

Рисунок 1 Роль кормовых добавок в кормлении птицы. Перепечатано из El-Baz and Khidr (2024), CC-BY 4.0.

4.1 Генетические и биологические детерминанты

4.1.1 Генетический отбор и наследуемость

Признаки FE, особенно FCR и RFI, значительно зависят от генетики хозяина. Многочисленные исследования показали, что эти признаки обычно exhibit умеренную наследуемость, что означает, что генетический отбор может эффективно улучшать их из поколения в поколение. Например, оценки наследуемости RFI у кур сообщались в умеренном диапазоне (например, ~0,39), что свидетельствует о значительном потенциале отбора для влияния на признаки эффективности (Wen et al., 2021).

Значения наследуемости варьируются между исследованиями и популяциями, но умеренный генетический контроль по признакам означает, что селекционные программы могут достичь существенного прогресса, особенно когда геномные инструменты (например, SNP) используются для совершенствования отбора (Zhou et al., 2023).

4.1.2 Генетические корреляции с ростом и FI

Генетические корреляции между признаками FE и признаками роста (например, массой тела), а также самим FI могут влиять на дизайн селекционных стратегий. Например, при отборе на низкий RFI может быть меньше влияния на продуктивность роста по сравнению с прямым отбором по FCR, поскольку RFI относительно независим от признаков роста (Zhou et al., 2023).

4.1.3 Геномные области и гены-кандидаты

Полногеномные ассоциативные исследования (GWAS) выявили специфические генетические области, связанные с вариацией FE. Некоторые локусы связаны с метаболическими путями и путями распределения питательных веществ, и конкретные гены показывают правдоподобные роли в регуляции использования энергии (Wen et al., 2021).

Хотя эти геномные данные сложны и полигенны, они могут быть интегрированы в рамки геномной селекции для более быстрого и устойчивого повышения FE.

4.2 Физиологические и метаболические факторы

4.2.1 Скорость метаболизма и распределение энергии

FE в птицеводстве зависит не только от генетических факторов, но и от внутренних физиологических и метаболических характеристик, которые определяют, как питательные вещества используются и распределяются между поддержанием и продуктивным ростом. Ключевые факторы включают базальную скорость метаболизма, способность к перевариванию и всасыванию питательных веществ, состав тела, потребности в энергии поддержания и уровни поведенческой активности — все они влияют на долю диетической энергии, направляемой на рост, а не на теплопродукцию и базовые функции поддержания. Например, различия в теплопродукции и энергозатратах среди птиц отражают вариацию потребностей в поддержании и скорости метаболизма, и эти физиологические различия вносят вклад в вариабельность таких индексов, как FCR и RFI, среди особей и генетических линий. Более низкие затраты на поддержание и более эффективное использование питательных веществ связаны с улучшенным FE, поскольку они позволяют большей доле потребляемой энергии удерживаться в виде тощей ткани, а не расходоваться на базальный метаболизм или непродуктивные процессы. Более того, эти физиологические элементы являются целями как для генетического отбора (например, разведение на улучшенную эффективность пищеварения и оптимизированный состав тела), так и для стратегий управления (например, составление рационов и режимы кормления, улучшающие распределение энергии), подчеркивая интегрированную природу метаболических и физиологических детерминант FE в птицеводстве (Tallentire et al., 2016; Ramankevich et al., 2025).

4.3 Кишечная микробиота

Сообщество кишечных микроорганизмов играет ключевую роль в пищеварении, всасывании питательных веществ и извлечении энергии, которые имеют первостепенное значение для FE (Al-Khalaifa et al., 2019; Al-Surrayai and Al-Khalaifah, 2022). У птицы слепая кишка является основным местом ферментации, продуцирующим микробные метаболиты, такие как короткоцепочечные жирные кислоты (SCFAs), которые могут вносить вклад в энергетический пул хозяина и влиять на использование корма (He et al., 2023).

Исследования продемонстрировали, что вариация состава кишечной микробиоты коррелирует с различиями в признаках FE. Конкретные микробные таксоны в слепой кишке и других отделах кишечника (например, Lactobacillus, Corynebacterium) были связаны с более высоким FE, хотя сила и направление ассоциаций могут различаться между исследованиями (Wen et al., 2021). Влияние кишечной микробиоты на эффективность использования корма (FE) все больше понимается через механистические пути, связывающие микробный метаболизм с физиологическими процессами хозяина. У птицы микробная ферментация в слепой кишке продуцирует метаболиты, такие как короткоцепочечные жирные кислоты (SCFAs), включая ацетат, пропионат и бутират, которые обеспечивают дополнительную энергию хозяину и улучшают извлечение диетической энергии. SCFAs также поддерживают целостность кишечника, стимулируя белки плотных контактов и продукцию муцина, тем самым улучшая эффективность всасывания питательных веществ. В дополнение к их метаболическим ролям, кишечная микробиота взаимодействует с иммунной системой хозяина, модулируя воспалительные сигнальные пути и поддерживая иммунный гомеостаз. Сбалансированное микробное сообщество снижает хроническое слабовыраженное кишечное воспаление, позволяя большему количеству диетической энергии направляться на рост, а не на активацию иммунитета. Более того, определенные микробные таксоны могут влиять на экспрессию генов хозяина, участвующих в транспорте питательных веществ, липидном метаболизме и активности пищеварительных ферментов, тем самым повышая эффективность использования питательных веществ. Через улучшенное энергоснабжение от ферментации, укрепленную барьерную функцию кишечника, иммунную модуляцию и регуляцию метаболических процессов хозяина кишечный микробиом вносит значительный вклад в вариацию FE среди популяций птицы (Zhou et al., 2023).

4.3.1 Микробиабельность и генетика хозяина

В дополнение к наследуемости от генетики хозяина, некоторые исследования определяют микробиабельность как долю фенотипической дисперсии, объясняемую микробиотой. Например, было оценено, что только микробиота слепой кишки объясняет до ~28% вариации RFI после учета генетики хозяина, что подчеркивает существенный вклад микробиома (Wen et al., 2021).

Интересно, что генетика хозяина и микробиота взаимодействуют: конкретные генетические варианты хозяина могут влиять на обилие определенных микробных таксонов, и эти таксоны в свою очередь связаны с FE. Это взаимодействие хозяина и микробиома представляет возможность нацеливаться как на генетику, так и на микробный состав в программах разведения и управления (Wen et al., 2021).

4.4 Интегрированный взгляд для птицеводства

Улучшение FE в птицеводстве требует интегрированного подхода, сочетающего генетический отбор, физиологическую оптимизацию и управление кишечной микробиотой. Генетика хозяина влияет на конверсию корма и метаболизм питательных веществ, тогда как кишечный микробиом вносит вклад в пищеварение и извлечение энергии, часто взаимодействуя с генотипом хозяина. Стратегии кормления и управления, включая пробиотики и пребиотики, дополнительно улучшают здоровье кишечника и использование питательных веществ. Вместе синергия генетики, физиологии и микробиоты предлагает устойчивый путь к улучшению продуктивности птицы (Wen et al., 2021; Zhang et al., 2024).

5.1 Кормовые ингредиенты и качество

Кормовые ингредиенты составляют основу кормления птицы, причем источники энергии и белка критически определяют как продуктивность роста птицы, так и общий FE. Зерна, такие как кукуруза и пшеница, служат первичными носителями энергии, тогда как масличные шроты, такие как соевый, обеспечивают незаменимые аминокислоты, необходимые для наращивания мышц и метаболических функций (Katu et al., 2025). Однако растительные ингредиенты часто содержат антипитательные факторы, такие как фитаты, танины и другие соединения, которые связывают питательные вещества и снижают их биодоступность, тем самым ухудшая пищеварение и использование в рационах птицы. Эти антипитательные факторы не только препятствуют всасыванию аминокислот и минералов, но также ограничивают извлечение энергии, снижая FE и способствуя более высоким затратам на корма и экскреции питательных веществ в окружающую среду. Решение этих проблем требует тщательного отбора и оценки качества ингредиентов, а также стратегий смягчения их негативных эффектов на доступность питательных веществ (Alabi and Adedokun, 2025).

Сбалансированный аминокислотный профиль централен для оптимальной продуктивности птицы, поскольку птица не может синтезировать незаменимые аминокислоты эндогенно. Обеспечение того, чтобы рационы удовлетворяли специфические потребности в переваримых аминокислотах, особенно лимитирующих аминокислотах, таких как метионин и лизин, улучшает использование белка, поддерживает эффективное развитие мышц и минимизирует потери азота, все из которых способствуют улучшению конверсии корма (Alabi and Adedokun, 2025; Mostafa et al., 2025).

Роль клетчатки и некрахмальных полисахаридов (NSPs) является еще одним важным соображением; эти компоненты часто неперевариваемы для моногастричной птицы и увеличивают вязкость кишечника, снижая переваримость питательных веществ. Высокие концентрации NSPs могут инкапсулировать питательные вещества внутри растительных клеточных стенок, предотвращая полное использование и негативно влияя на FE. Стратегии снижения неблагоприятных эффектов NSPs, такие как включение ферментов, поэтому неотъемлемы для улучшения общего усвоения питательных веществ и устойчивости (Alabi and Adedokun, 2025).

5.2 Стратегии составления кормов

Точное кормление включает составление рационов, которые точно соответствуют поставке питательных веществ потребностям птицы на конкретных фазах роста. Этот подход снижает переизбыток питательных веществ в рационе, уменьшает затраты на корма и минимизирует экскрецию питательных веществ, тем самым улучшая как экономическую, так и экологическую устойчивость. Интегрируя кривые роста животных с потребностями в питательных веществах, точное кормление гарантирует, что птица получает именно то, что ей нужно для поддержания и роста, что приводит к лучшему FE (Roach et al., 2025).

Фазовое кормление и раздельное кормление являются передовыми кормовыми стратегиями, которые дополнительно согласуют состав корма с изменяющимися физиологическими потребностями на протяжении производственного цикла. Фазовое кормление корректирует плотность питательных веществ рациона по мере взросления птицы, снижая ненужный избыток питательных веществ в ранних или поздних фазах роста, тогда как раздельное кормление предлагает отдельные корма, адаптированные для конкретных потребностей в питательных веществах (например, аминокислоты утром, энергия позже в течение дня). Эти методы оптимизируют использование питательных веществ и снижают потери, непосредственно способствуя улучшению конверсии корма и снижению производственных затрат (Sutton, 2016).

Концепция идеального белка подчеркивает важность согласования аминокислотных профилей рациона с потребностями птицы, а не простого достижения целевых показателей сырого протеина. Составляя рационы на основе переваримого аминокислотного профиля, необходимого для поддержания и роста, специалисты по кормлению могут минимизировать избыток диетического белка и экскрецию азота, что приводит к более эффективному использованию питательных веществ и меньшему экологическому следу (Singh and Bharadwaj, 2023).

5.3 Обработка кормов

Обработка кормов оказывает глубокое влияние на FE, изменяя физические и химические свойства рациона. Размер частиц влияет на скорость и степень пищеварения; мелко измельченные ингредиенты увеличивают площадь поверхности, доступную пищеварительным ферментам, улучшая расщепление питательных веществ, тогда как чрезмерно мелкие частицы могут увеличивать пыльность и снижать FI. Напротив, чрезмерно крупные частицы могут снижать доступность питательных веществ. Оптимизация размера частиц поэтому crucial для балансирования переваримости с поведением FI (Ruhnke et al., 2015).

Выбор между гранулированием и рассыпным кормом также значительно влияет на продуктивность птицы. Гранулирование, при котором ингредиенты кондиционируются паром и сжимаются в гранулы, обычно улучшает FI, переваримость питательных веществ и FCR по сравнению с рассыпными рационами, поскольку гранулы снижают избирательное кормление и улучшают однородность потребления питательных веществ. Кроме того, физическое качество и прочность гранул влияют на потери корма; высокая прочность гранул минимизирует крошку и снижает потери корма как в кормушках, так и в транспортных системах, тем самым повышая эффективность использования корма (Kiarie and Mills, 2019).

5.4 Кормовые добавки

Включение кормовых добавок представляет одну из наиболее динамичных областей в стратегиях повышения FE. Экзогенные ферменты, такие как фитаза, ксиланаза, протеаза и карбогидразы, нацелены на конкретные компоненты корма: фитаза высвобождает связанный фосфор из фитата, тогда как ксиланаза и β-глюканаза снижают вязкость NSPs в кишечнике. Такие ферменты увеличивают доступность питательных веществ и энергии, приводя к улучшению переваримости питательных веществ и продуктивности роста. Сообщалось о синергетических эффектах при комбинировании нескольких ферментов, дающих большее улучшение использования аминокислот и энергии, чем при использовании отдельных ферментов по отдельности (Choi et al., 2023; Alabi and Adedokun, 2025).

Пробиотики, пребиотики и синбиотики модулируют кишечную микробиоту и улучшают здоровье кишечника, приводя к лучшему всасыванию питательных веществ и общим показателям (Al-Khalaifah, 2018; Al-Surrayai and Al-Khalaifah, 2022). Пробиотики вводят полезные микроорганизмы, пребиотики избирательно питают благоприятные кишечные бактерии, а синбиотики сочетают оба механизма для поддержки сбалансированного микробиома, который все больше связывают с FE и иммунной устойчивостью.

Органические кислоты служат альтернативами антибиотическим стимуляторам роста путем снижения pH кишечника, ингибирования патогенных бактерий и улучшения пищеварения питательных веществ через повышенную ферментативную активность. Эти кислоты, такие как муравьиная и молочная, также могут вносить вклад в энергию и поддерживать целостность кишечника, в конечном итоге улучшая использование корма (Choi et al., 2023).

Фитогеники, полученные из трав и растительных экстрактов, предлагают биоактивные соединения, которые стимулируют пищеварительные секреции, снижают окислительный стресс и улучшают иммунный ответ, способствуя улучшению использования питательных веществ и FE. Эти растительные добавки приобретают интерес как устойчивые альтернативы традиционным стимуляторам роста, особенно в системах производства без антибиотиков (Mnisi et al., 2024).

FE в птицеводстве формируется как генетическими, так и физиологическими факторами. Генетический отбор по таким признакам, как скорость роста, FCR и RFI, значительно улучшил эффективность у коммерческих бройлеров и несушек. Современные геномные инструменты, включая GWAS, позволяют точно идентифицировать гены, связанные с FI и использованием питательных веществ, обеспечивая целевое разведение более эффективной птицы (Yuan et al., 2015).

Физиологически FE зависит от того, как птица метаболизирует и распределяет питательные вещества для поддержания, роста и производства. Птица с низким RFI потребляет меньше корма при той же продуктивности, отражая превосходную метаболическую эффективность через оптимизированное использование энергии и всасывание питательных веществ (Wen et al., 2021).

7 Практики управления, влияющие на FE

Практики управления критически влияют на FE в птицеводстве, воздействуя на окружающую среду птицы, здоровье и доступ к корму и воде. Оптимальные условия содержания, включая температуру, влажность, вентиляцию, плотность посадки и освещение, поддерживают метаболическую эффективность и стабильный FI, тогда как плохой контроль окружающей среды может снижать рост и конверсию корма. Управление здоровьем через вакцинацию, профилактику заболеваний и биобезопасность гарантирует, что питательные вещества используются для роста, а не для иммунных реакций. Эффективные практики кормления и поения, такие как достаточное пространство у кормушек, частота кормления и высококачественная вода, минимизируют потери корма и поддерживают однородное потребление. Вместе эти практики повышают продуктивность, использование корма и устойчивость птицеводческих хозяйств (Gao et al., 2025).

7.1 Содержание и окружающая среда

Условия содержания и окружающей среды значительно влияют на FE в птицеводстве. Температура, влажность и вентиляция напрямую влияют на физиологический комфорт, FI и продуктивность роста. Птица, подверженная тепловому стрессу, снижает FI и использование питательных веществ, снижая эффективность конверсии корма. Правильная вентиляция регулирует температуру и качество воздуха, минимизируя накопление аммиака и углекислого газа, которые могут ухудшать респираторное здоровье и рост. Плотность посадки взаимодействует с этими экологическими факторами; перенаселение увеличивает стресс и снижает однородный доступ к корму, тогда как соответствующая плотность поддерживает оптимальный рост и однородность. Программы освещения, включая фотопериод и интенсивность, дополнительно влияют на активность, поведение при кормлении и общую продуктивность, способствуя улучшению FE по стаду (National Research Council (US) Subcommittee on Environmental Stress, 1981).

7.2 Управление здоровьем

Управление здоровьем неотъемлемо для поддержания FE, поскольку болезни и плохой иммунный статус отвлекают энергию от роста на иммунные реакции. Патогенные нагрузки и субклинические инфекции снижают аппетит, ухудшают всасывание питательных веществ и нарушают конверсию корма. Программы вакцинации, нацеленные на распространенные заболевания, в сочетании со строгими мерами биобезопасности, включая контролируемый доступ в помещения, санитарию и борьбу с вредителями, помогают предотвращать вспышки заболеваний и поддерживать продуктивность стада. Обеспечивая здоровье птицы, большая доля корма направляется на продуктивный рост и образование яиц, а не на борьбу с болезнями (Singh, 2026).

7.3 Управление кормлением и поением

Практики управления кормлением и поением напрямую влияют на то, насколько эффективно птица использует корм. Достаточное пространство у кормушек и правильная частота кормления снижают конкуренцию, обеспечивают однородный доступ и предотвращают недопотребление подчиненными птицами. Качество и доступность воды столь же критичны, поскольку потребление воды поддерживает пищеварение питательных веществ, терморегуляцию и общее использование корма. Плохое качество воды или ограниченный доступ снижают FI и ухудшают рост. Снижение потерь корма через соответствующий дизайн кормушек, регулировку высоты и управление гарантирует, что потребляемый корм тесно соответствует nutritional targets, повышая FE при снижении затрат и воздействия на окружающую среду (National Research Council (US) Subcommittee on Environmental Stress, 1981).

Оптимизация содержания, условий окружающей среды, управления здоровьем и практик кормления в совокупности максимизирует FE в птицеводстве. Эти стратегии не только улучшают продуктивность роста и производственные результаты, но также способствуют устойчивости путем снижения потерь корма, улучшения использования питательных веществ и поддержки благополучия птицы (Gao et al., 2025).

7.4 Влияние теплового стресса на эффективность использования корма в птицеводстве

Тепловой стресс представляет собой major экологическое ограничение для птицеводства во всем мире, особенно в засушливых и полузасушливых климатических условиях, где температура окружающей среды часто превышает термонейтральные зоны в течение длительных периодов. Птица не имеет функциональных потовых желез и полагается в основном на респираторное испарительное охлаждение, которое недостаточно при высоких температурах; в результате птица демонстрирует одышку, сниженный FI и измененную метаболическую теплопродукцию для coping с тепловой нагрузкой. Эти физиологические реакции значительно ухудшают продуктивность роста и эффективность использования корма как у бройлеров, так и у несушек. Продолжительное воздействие тепла приводит к снижению FI и повышению потребностей в энергии поддержания, снижая эффективность, с которой потребляемые питательные вещества превращаются в продуктивные результаты, такие как рост или яичная масса (Wasti et al., 2020; Ncho, 2025).

Одной из последовательных поведенческих адаптаций к тепловому стрессу является снижение добровольного FI. Птица снижает FI, чтобы минимизировать пищеварительный тепловой прирост, тем самым снижая метаболическую теплопродукцию; однако это компенсаторное поведение неблагоприятно влияет на скорость роста и конверсию корма, приводя к более высокому FCR в жарких условиях (Apalowo et al., 2024). Использование питательных веществ и энергетический метаболизм также негативно страдают от жары, причем исследования указывают, что изменения в распределении белка и энергии происходят по мере повышения температур, дополнительно снижая эффективность производства (Teyssier et al., 2022).

Стратегии смягчения часто включают кормовые манипуляции, designed для поддержки поставки питательных веществ при сниженном FI, такие как увеличение плотности энергии рационов, добавление незаменимых аминокислот или корректировка графиков кормления на более прохладные периоды дня. Подходы, такие как ограничение кормления и изъятие корма в периоды пиковой жары, могут снижать метаболическую тепловую нагрузку и, как было показано, улучшают результаты продуктивности у бройлеров, подверженных тепловому стрессу (Wasti et al., 2020). Тем не менее, реализация в интенсивных системах может быть сложной, требуя тщательного управления для балансирования снижения тепловой нагрузки с адекватным обеспечением питательных веществ.

Механизмы, влияющие на FE при тепловом стрессе, многофакторны, включая гормональные изменения, влияющие на регуляцию аппетита, повышенный окислительный стресс и нарушенную функцию кишечника. Эти физиологические изменения способствуют снижению переваримости и всасывания питательных веществ, которые являются дополнительными путями, через которые жара снижает эффективность использования корма (Ahmad et al., 2022).

Тепловой стресс также следует учитывать при оценке метрик эффективности использования корма (FE) и стратегий управления. Повышенные температуры окружающей среды увеличивают затраты энергии на поддержание и снижают переваримость питательных веществ, что обычно приводит к ухудшению коэффициента конверсии корма (FCR), поскольку птица требует больше корма на единицу прироста массы. Напротив, остаточное потребление корма (RFI) дает дополнительное представление о метаболической эффективности во время термического стресса, поскольку он отделяет потребление корма от производственного выхода. Птица с более низким RFI может поддерживать относительно стабильную эффективность при тепловом стрессе путем снижения затрат энергии на поддержание и улучшения метаболической регуляции. Следовательно, стратегии смягчения теплового стресса — включая отбор на генетические линии, толерантные к жаре, применение точного кормления для поддержания поставки питательных веществ при сниженном потреблении корма и корректировку графиков кормления с помощью технологий точного птицеводства — могут помочь стабилизировать как FCR, так и RFI в сложных экологических условиях. Интеграция управления окружающей средой с генетическими и кормовыми стратегиями поэтому essential для поддержания эффективности использования корма в птицеводческих системах, подверженных тепловому стрессу (Wasti et al., 2020; Apalowo et al., 2024).

Достижение высокого FE не только экономически важно, но и central для снижения экологического следа птицеводства. Поскольку птицеводческие системы сильно зависят от кормовых ресурсов, часто составляющих большинство всех выбросов GHG, связанных с производством мяса или яиц, улучшение того, насколько эффективно птица превращает корм в продукт, напрямую снижает углеродный след отрасли. Исследования оценки жизненного цикла (LCA) последовательно показывают, что производство кормовых ингредиентов (включая выращивание сельскохозяйственных культур, обработку и транспортировку) представляет один из крупнейших вкладчиков в общие выбросы GHG в птицеводческих цепочках поставок, причем производство кормов часто составляет более половины от общего объема эквивалентов углекислого газа (CO2−eq), выбрасываемых на единицу произведенного куриного мяса. Это означает, что даже умеренные улучшения FE, ведущие к снижению потребления корма на единицу продукции, могут существенно снизить углеродоемкость птицеводческой продукции и способствовать смягчению изменения климата (Leinonen and Kyriazakis, 2016; Kang et al., 2025).

FE также влияет на экскрецию азота и фосфора — двух ключевых питательных веществ, которые при избытке могут ухудшать качество окружающей среды. Неэффективное использование питательных веществ приводит к более высоким потерям азота и фосфора в навозе, которые затем способствуют улетучиванию аммиака, выщелачиванию нитратов и эвтрофикации водоемов. Кормовые стратегии, которые лучше соответствуют поставке аминокислот потребностям птицы, способствуют улучшению использования питательных веществ, снижению экскреции азота и повышению устойчивости (Al-Khalaifah, 2018). Такие кормовые усовершенствования демонстрируют, как улучшения использования корма могут снижать не только экскрецию питательных веществ, но и связанные с ними воздействия на окружающую среду на протяжении производственного цикла (Cappelaere et al., 2021).

LCA птицеводческих кормов обеспечивает систематическую структуру для количественной оценки этих экологических выгод на всех стадиях производства. LCA охватывает выращивание кормовых ингредиентов, обработку кормов, транспортировку, использование кормов на ферме и управление навозом для расчета таких категорий, как потенциал глобального потепления, подкисление и эвтрофикация. Выявляя горячие точки, такие как кормовые ингредиенты с высоким воздействием или неэффективная конверсия питательных веществ, LCA помогает приоритизировать вмешательства, которые улучшают как FE, так и экологическую устойчивость. Например, модели LCA в системах бройлеров идентифицировали производство кормов как доминирующий источник выбросов GHG и предполагают, что оптимизация состава кормов и закупка ингредиентов с более низким воздействием могут снизить углеродный след на килограмм произведенной курицы (Costantini et al., 2021; Chin et al., 2024).

В конечном итоге роль FE в снижении выбросов GHG двояка: она минимизирует общее количество корма, необходимого для данного уровня производства, и улучшает использование питательных веществ, так что на единицу мяса или яиц образуется меньше отходов и меньше выбросов. Повышенный FE поэтому согласует экономические цели с экологическими результатами, снижая производственные затраты при одновременном уменьшении вклада птицеводческих систем в глобальное потепление и загрязнение питательными веществами. По мере масштабирования птицеводческой отрасли для удовлетворения растущего спроса стратегии, оптимизирующие FE, будут незаменимы для достижения целей устойчивости и снижения экологического следа сектора (Leinonen and Kyriazakis, 2016).

9.1 Анализ затрат и выгод улучшенного FE

FE напрямую влияет на общую структуру затрат птицеводства, поскольку корма представляют крупнейшую единичную статью затрат, часто составляющую более двух третей общих производственных расходов. Улучшение FE через лучшую генетику, оптимизированные рационы и практики управления снижает количество корма, необходимого на единицу продукции, тем самым снижая прямые затраты на корма и улучшая финансовую устойчивость. Экономические оценки с использованием метрик производственной эффективности, таких как фактор производственной эффективности или удельная себестоимость производства, демонстрируют, что интеграция улучшений FE может повысить финансовые показатели путем снижения себестоимости на килограмм живой массы и повышения операционной устойчивости. Сравнивая более эффективные производственные единицы с менее эффективными, производители могут выявить области для снижения потерь и оптимизации затрат, в конечном итоге улучшая прибыльность и снижая удельные затраты, что является ключевым соображением в максимизации рентабельности инвестиций (ROI) в птицеводческих предприятиях (Marmelstein et al., 2024).

9.2 Влияние на ROI

ROI в птицеводческих системах тесно связан с FE, поскольку снижение потребления корма переводится в более низкие переменные затраты без ущерба для продукции. Экономическое моделирование в системах бройлеров показало, что сценарии с улучшенным FE могут кардинально улучшить долгосрочные финансовые результаты, увеличивая чистую приведенную стоимость (NPV) и ROI по сравнению с базовыми производственными системами. Например, исследования, оценивающие техно-экономические и жизненно-цикловые сценарии, указывают, что улучшенный FE значительно снижает операционные затраты, особенно там, где корма составляют доминирующий компонент затрат, и может повысить прибыльность со временем даже в изменяющихся экономических условиях. Эти результаты свидетельствуют о том, что инвестиции в стратегии, улучшающие конверсию корма, не только снижают затраты, но и повышают экономическую устойчивость птицеводческих хозяйств, делая их более привлекательными как для инвесторов, так и для производителей (Marmelstein et al., 2024).

9.3 Экономические компромиссы между высокопродуктивными и благоприятными для благополучия системами

Хотя улучшение FE экономически выгодно, существуют компромиссы между максимизацией продуктивности и поддержанием благополучия животных, которые могут влиять на экономические результаты. Высокопродуктивные птицеводческие системы, которые делают акцент на быстром росте и жесткой конверсии корма, часто полагаются на интенсивные производственные практики и быстрорастущие генетические линии, которые могут вызывать concerns относительно благополучия животных. Альтернативные или благоприятные для благополучия системы, такие как медленнорастущие породы или более низкая плотность посадки, могут улучшать благополучие животных, но также могут увеличивать производственные затраты через более высокое использование корма, удлиненные периоды выращивания и большее пространство содержания на птицу. Оценки жизненного цикла и экономические оценки подчеркивают, что системы с более высокими оценками благополучия часто exhibit более высокие удельные затраты из-за повышенного FCR, труда и расходов на содержание; однако эти затраты иногда могут быть компенсированы готовностью потребителей платить премии за сертифицированную по благополучию продукцию. Балансирование FE с требованиями благополучия поэтому требует тщательного экономического рассмотрения для обеспечения соответствия целей устойчивости финансовой жизнеспособности в различных рыночных контекстах (Chan et al., 2022).

Точное земледелие и цифровые технологии все больше преобразуют птицеводство, обеспечивая более точное, эффективное и устойчивое управление кормовыми ресурсами. Эти технологии интегрируют интеллектуальные датчики, автоматизированные системы кормления и аналитику данных для непрерывного мониторинга FI, роста птицы и условий окружающей среды. Собирая данные в реальном времени, производители могут лучше понимать поведение при кормлении и использование питательных веществ, позволяя своевременно вносить коррективы, снижающие потери корма и повышающие эффективность конверсии корма. Включение искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) дополнительно улучшает этот подход, анализируя сложные наборы данных для прогнозирования потребностей в питательных веществах и оптимизации стратегий кормления на разных стадиях производства. В целом точное земледелие поддерживает принятие решений на основе данных, повышает операционную эффективность и играет критическую роль в достижении устойчивого FE в современных птицеводческих хозяйствах.

10.1 Умные кормушки и интеграция датчиков в точном птицеводстве

Принятие умных кормушек и передовых сенсорных сетей преобразует традиционные птицеводческие хозяйства в богатые данными системы точного земледелия. В основе этого преобразования лежат устройства Интернета вещей (IoT), такие как весовые датчики, экологические мониторы и автоматизированные кормушки, которые фиксируют детальные высокочастотные данные об уровнях корма, поведении при потреблении и окружающих условиях. Эти датчики обеспечивают представления в реальном времени, которые позволяют динамически корректировать подачу корма, минимизируя потери и гарантируя, что птица получает питание, адаптированное к ее стадии роста и экологическому контексту. Современные системы умных силосов и кормушек регулярно передают данные о потреблении и потоке корма на централизованные панели управления, позволяя фермерам обнаруживать блокировки, аномальные паттерны кормления и колебания FI без ручного вмешательства. В результате распределение корма становится более точным и однородным, что связано с улучшенным FCR и более низкими операционными затратами по сравнению с традиционными методами (Shandong Jucheng Agricultural and Animal Husbandry Machinery Co. Ltd., 2025).

10.2 AI и ML для оптимизации кормления

AI и ML все больше используются для оптимизации стратегий составления и распределения кормов в птицеводстве. В отличие от статических систем кормления, платформы на основе AI могут обрабатывать многоуровневые наборы данных, охватывающие возраст птицы, вес, экологические переменные и исторические паттерны потребления, для прогнозирования оптимальных потребностей в питательных веществах и графиков кормления. Модели ML непрерывно уточняют эти прогнозы по мере сбора дополнительных данных, обеспечивая динамические реакции на изменяющиеся потребности стада и минимизируя как недокорм, так и перекорм. В более широких исследованиях точного кормления животных роль AI, как было показано, смещает принятие решений от эмпирических правил к адаптивным алгоритмам, которые максимизируют FE с учетом здоровья и экологических факторов. Эта вычислительная интеллектуальность поддерживает не только индивидуализированные стратегии кормления, но и более широкое кормовое планирование, ориентированное на цели устойчивости (Jiang et al., 2025).

10.3 Мониторинг FI и метрик роста в реальном времени

Технологии мониторинга в реальном времени, сочетающие звуковой анализ, визуальное отслеживание и объединение сенсорных данных, обеспечивают беспрецедентную видимость поведения кормления на уровне отдельных особей и стада. Инновационные системы, такие как модели классификации звука на основе глубокого обучения, могут выводить FI путем обнаружения событий клевания, достигая высокой точности классификации и тесно коррелируя с измеренными показателями потребления. Такие системы расширяют традиционное отслеживание FI, предлагая непрерывный неинвазивный мониторинг на протяжении производственных циклов. Кроме того, автоматизированные механизмы взвешивания и камерные сети, интегрированные с AI-моделями обнаружения объектов, позволяют вести живое отслеживание прироста массы и индикаторов здоровья, напрямую влияя на управленческие решения, затрагивающие кормление и благополучие. Связывая данные FI с результатами роста, эти технологии помогают производителям мгновенно выявлять отклонения от ожидаемых кривых продуктивности, облегчая своевременные вмешательства, повышающие однородность и общую производственную эффективность (Amirivojdan et al., 2024; Cruz et al., 2024).

10.4 Принятие решений на основе данных для устойчивых птицеводческих хозяйств

Конвергенция умного зондирования, AI-аналитики и мониторинга в реальном времени лежит в основе новой парадигмы принятия решений на основе данных в управлении кормлением птицы. Вместо того чтобы полагаться на ручные наблюдения или фиксированные графики кормления, аналитические платформы синтезируют многоисточниковые входные данные для генерации действенных выводов и прогнозных сценариев. Управляющие фермами могут визуализировать тенденции кормления, экологические воздействия и траектории роста, часто через облачные интерфейсы, позволяя им упреждающе корректировать планы кормления в ответ на обнаруженные аномалии или возникающие условия. Это стратегическое использование данных соответствует принципам точного животноводства, которые подчеркивают количественное измерение и обратные связи для оптимизации эффективности использования ресурсов, продуктивности и благополучия животных. Закрепляя управленческие решения на эмпирических данных, цифровые технологии не только улучшают операционную эффективность, но и способствуют устойчивости путем снижения потерь корма, снижения экологического следа и улучшения результатов здоровья животных (PoultryTech Innovation Council, 2024).

Альтернативные и устойчивые кормовые ресурсы приобретают все большее значение в кормлении птицы, поскольку отрасль стремится улучшить FE при одновременном снижении воздействия на окружающую среду и зависимости от традиционных кормовых ингредиентов (Al-Khalaifah et al., 2022; Al-Khalaifah and Al-Nasser, 2024). Эти ресурсы включают новые источники белка, такие как корма из насекомых, корма на основе водорослей и широкий спектр агропромышленных побочных продуктов, которые могут частично заменять традиционные ингредиенты, такие как соевый шрот и рыбная мука. Многие из этих альтернатив питательно богаты и могут поддерживать оптимальную продуктивность роста при правильном составлении, одновременно способствуя сокращению отходов и эффективности использования ресурсов. Интегрируя устойчивые кормовые ресурсы в рамках циркулярной экономики, птицеводческие производственные системы могут повысить использование питательных веществ, снизить затраты на корма и сократить выбросы GHG, тем самым поддерживая более жизнеспособные и экологически ответственные птицеводческие хозяйства.

11.1 Корм из насекомых как новый источник белка

Корм из насекомых стал весьма перспективным альтернативным источником белка для кормления птицы благодаря его благоприятному аминокислотному профилю, высокой переваримости и низкому экологическому следу. Такие виды, как личинки черной львинки (Hermetia illucens), мучные хрущи (Tenebrio molitor) и личинки комнатной мухи, были широко изучены для кормления птицы. Корма из насекомых богаты сырым протеином, липидами и биоактивными соединениями, и их включение в рационы птицы, как было показано, поддерживает или улучшает продуктивность роста и эффективность конверсии корма при использовании в соответствующих уровнях включения. С точки зрения устойчивости насекомые могут выращиваться на потоках органических отходов, эффективно превращая низкоценные субстраты в высококачественные кормовые ингредиенты. Эта способность значительно снижает землепользование, потребление воды и выбросы GHG по сравнению с традиционными источниками белка, такими как соевый шрот и рыбная мука, позиционируя корм из насекомых как ключевой вклад в устойчивые кормовые системы в птицеводстве (Makkar et al., 2014; Van Huis, 2020).

11.2 Корма на основе водорослей для устойчивых рационов птицы

Кормовые ингредиенты на основе водорослей, включая микроводоросли, такие как спирулина (Arthrospira platensis) и хлорелла, а также макроводоросли (морские водоросли), привлекают внимание как устойчивые альтернативы в кормлении птицы. Эти ресурсы богаты белком, незаменимыми жирными кислотами, витаминами, минералами и биоактивными соединениями с антиоксидантными и иммуномодулирующими свойствами. Исследования продемонстрировали, что добавление водорослей может улучшать FE, улучшать здоровье кишечника и положительно влиять на качество мяса и яиц, особенно через обогащение омега-3 жирными кислотами и натуральными пигментами. С экологической точки зрения выращивание водорослей требует меньше пахотных земель, чем традиционные культуры, и может использовать нетрадиционные источники воды, одновременно способствуя улавливанию углерода. Несмотря на эти преимущества, вариабельность состава питательных веществ и производственные затраты в настоящее время ограничивают широкомасштабное внедрение, подчеркивая необходимость дальнейших технологических достижений для улучшения экономической целесообразности (Becker, 2013; Lum et al., 2013).

11.3 Агропромышленные побочные продукты в кормлении птицы

Использование агропромышленных побочных продуктов представляет практичный и экономически эффективный подход к повышению устойчивости в составе кормов для птицы. Побочные продукты, такие как сушеная барда с растворимыми веществами (DDGS), пивная дробина, рисовые отруби, пшеничные отруби и масличные шроты, все больше включаются в рационы птицы для частичной замены традиционных кормовых ингредиентов. Эти материалы содержат ценные питательные вещества, включая энергию, белок и клетчатку, и их питательная ценность может быть дополнительно повышена с помощью методов обработки, таких как ферментация и добавление ферментов. Стратегическое использование агропромышленных побочных продуктов снижает затраты на корма, минимизирует проблемы утилизации отходов и повышает эффективность использования ресурсов по всей агропродовольственной цепочке. При правильном балансировании эти ингредиенты могут поддерживать оптимальную продуктивность роста и FE без ущерба для здоровья птицы или качества продукции (Ravindran, 2013; Missotten et al., 2015).

11.4 Подходы циркулярной экономики в кормовых системах птицеводства

Принципы циркулярной экономики все больше интегрируются в производство кормов для птицы для продвижения устойчивости и долгосрочной жизнеспособности. Этот подход подчеркивает замыкание циклов питательных веществ путем переработки органических остатков, пищевых отходов и агропромышленных побочных продуктов в корма для животных, тем самым снижая зависимость от ограниченных ресурсов. Выращивание насекомых на пищевых отходах, культивирование водорослей с использованием промышленных стоков и биоконверсия пожнивных остатков в кормовые ингредиенты иллюстрируют циркулярные кормовые стратегии. Такие системы не только снижают воздействие на окружающую среду, но и повышают кормовую безопасность и экономическую эффективность. В птицеводстве циркулярные кормовые системы способствуют улучшению FE путем оптимизации использования питательных веществ при одновременном снижении углеродного следа производства кормов. Принятие кормовых ресурсов на основе циркулярной экономики поэтому является критическим компонентом устойчивых птицеводческих производственных систем, направленных на балансирование продуктивности с экологической ответственностью (FAO, 2020).

11.5 Критические проблемы и барьеры для внедрения

Несмотря на перспективный потенциал точных технологий и альтернативных кормов, несколько структурных и технических барьеров препятствуют их широкому коммерческому внедрению. Основным ограничением являются высокие начальные капитальные инвестиции, необходимые для инфраструктуры умного зондирования и специализированного оборудования для обработки альтернативных ингредиентов, которые могут не обеспечивать немедленную рентабельность инвестиций для малых и средних предприятий. Более того, переход к цифровизированным системам вызывает значительные concerns относительно владения данными и надежности; отсутствие стандартизированных протоколов интеграции данных между платформами разных поставщиков может приводить к фрагментированным выводам и техническим уязвимостям.

Принятие фермерами остается еще одним препятствием, поскольку эти передовые системы требуют высокой степени технической экспертизы и специализированного обучения, которые не всегда доступны в традиционных производственных средах. Кроме того, многие кормовые выгоды, наблюдаемые с альтернативными кормами, такими как корм из насекомых или водоросли, были задокументированы преимущественно в контролируемых мелкомасштабных экспериментальных условиях. Существует критическая потребность в валидации в коммерческих условиях для учета вариабельности экологических стрессоров, размеров стада и качества ингредиентов, которые характеризуют реальные птицеводческие хозяйства. Решение этих социально-экономических и технических ограничений essential для выхода за пределы пилотных успехов к действительно жизнеспособной и масштабируемой структуре эффективности использования корма (Becker, 2013; Makkar et al., 2014; Leinonen and Kyriazakis, 2016; Marmelstein et al., 2024; Gao et al., 2025; Shandong Jucheng Agricultural and Animal Husbandry Machinery Co. Ltd., 2025).

Благополучие животных и этические соображения неотъемлемы для птицеводства с эффективным использованием корма, поскольку улучшения FE должны достигаться без ущерба для здоровья и благополучия птицы. Хотя генетический отбор и оптимизированное кормление улучшили скорость роста и конверсию корма, чрезмерный акцент на эффективности может увеличить риск нарушений здоровья, стресса и снижения подвижности. Этически ответственные стратегии кормления поэтому направлены на балансирование продуктивности с физиологическими потребностями, обеспечивая адекватное питание, нормальное поведение и крепкое здоровье. Включение практик управления, ориентированных на благополучие, и прозрачных стандартов устойчивости не только поддерживает этичное производство, но и соответствует растущим ожиданиям потребителей в отношении ответственно произведенной птицеводческой продукции, укрепляя долгосрочную устойчивость систем с эффективным использованием корма.

12.1 Взаимосвязь между FE и благополучием птицы

FE и благополучие животных тесно взаимосвязаны в птицеводческих производственных системах, поскольку кормовое управление напрямую влияет на здоровье, поведение и общее благополучие птицы. Хотя улучшенный FE часто связан с повышенной продуктивностью и сниженным использованием ресурсов, чрезмерный акцент только на эффективности может компрометировать благополучие, если птица испытывает хронический голод, метаболический стресс или ограниченные естественные поведения. Сбалансированные стратегии кормления, учитывающие адекватность питательных веществ, частоту кормления и здоровье кишечника, essential для обеспечения того, чтобы улучшения конверсии корма не достигались за счет физиологического или психологического благополучия. Подходы точного кормления, при разработке с учетом соображений благополучия, могут улучшать FE, поддерживая стабильный рост, иммунную компетентность и сниженные уровни стресса, тем самым демонстрируя, что продуктивность и благополучие не являются взаимоисключающими целями (Bessei, 2006; Dawkins, 2017).

12.2 Компромиссы между быстрым ростом и проблемами здоровья

Генетический отбор на быстрый рост и превосходный FCR был primary движущей силой эффективности, однако эти достижения часто связаны с физиологическими издержками и проблемами здоровья. Быстрое наращивание мышц может опережать развитие поддерживающих скелетных и органных систем, приводя к снижению подвижности и скелетным нарушениям. Более того, метаболическая нагрузка максимизации FE связана с повышенной заболеваемостью метаболическими болезнями, в частности асцитом и синдромом внезапной смерти, которые способствуют более высоким показателям смертности в стаде. Эти воздействия на благополучие обычно количественно оцениваются с использованием таких индикаторов, как оценка походки для локомоции, показатели смертности стада и зарегистрированная заболеваемость метаболическими нарушениями, включая асцит и синдром внезапной смерти. Кормовые стратегии, designed для максимизации FE, поэтому должны балансироваться с паттернами роста, поддерживающими долгосрочное физиологическое здоровье, а не сосредотачиваться исключительно на краткосрочных показателях продуктивности (Julian, 2005).

12.3 Восприятие потребителей и маркировка устойчивости

Осведомленность потребителей о благополучии животных и этичных производственных практиках существенно возросла в последние годы, влияя на решения о покупке и рыночные требования в птицеводческом секторе. FE все больше оценивается не только в экономических и экологических терминах, но и в связи с этичными производственными стандартами. Схемы маркировки устойчивости и благополучия часто включают критерии, связанные с кормлением, скоростью роста и практиками управления, сигнализируя потребителям, что птица выращивалась в условиях, которые приоритизируют здоровье и гуманное обращение. Прозрачная коммуникация относительно источников корма, стратегий кормления и результатов благополучия повышает доверие потребителей и поддерживает рыночную дифференциацию для устойчиво произведенной птицеводческой продукции. В результате интеграция благоприятных для благополучия практик кормления в стратегии FE становится essential для поддержания социального признания и долгосрочной устойчивости птицеводческих производственных систем (Verbeke, 2009; Clark et al., 2017).

Улучшение FE является центральной целью современного птицеводства, поскольку корма обычно представляют наибольшую часть производственных затрат и напрямую влияют как на экономическую, так и на экологическую устойчивость. FE охватывает то, насколько эффективно птица превращает диетические питательные вещества в массу тела и продуктивный выход, и его повышение снижает потери корма, снижает производственные затраты и минимизирует экскрецию питательных веществ в окружающую среду. Недавние исследования подчеркивают, что принятие интегрированных стратегий, от точного кормления и целевых добавок до устойчивых кормовых ингредиентов и передовых технологий кормления, может значительно оптимизировать использование питательных веществ и продуктивность в птицеводческих системах. Эти подходы в совокупности согласуют поставку питательных веществ с физиологическими потребностями, улучшают переваримость, поддерживают здоровье кишечника и используют данные в реальном времени для оперативного принятия решений, тем самым способствуя более устойчивым птицеводческим хозяйствам (Vlaicu et al., 2024; Nawab et al., 2025).

13.1 Точное кормление

Точное кормление представляет преобразующий подход в кормлении птицы, направленный на синхронизацию поставки питательных веществ с динамическими потребностями птицы на протяжении ее жизненного цикла. В отличие от традиционных программ фазового кормления, которые полагаются на фиксированное количество диетических стадий, точное кормление использует данные о росте в реальном времени и современные технологии смешивания для адаптации рационов близко к ежедневным потребностям в питательных веществах, снижая риск перекорма или недокорма (Moss et al., 2021). Недавние исследования продемонстрировали, что такие режимы могут значительно улучшить FCR и однородность по стадам, причем исследования сообщают о заметных улучшениях эффективности, когда смеси питательных веществ корректируются на основе моделей роста, а не стандартных четырехфазных программ. Важно, что эта адаптированная стратегия кормления не только повышает продуктивность, но и минимизирует потери питательных веществ, что имеет прямые последствия для экономии затрат и снижения экскреции питательных веществ в окружающую среду, способствуя целям устойчивости в птицеводческих системах (Nawab et al., 2025).

13.2 Альтернативные кормовые ингредиенты

Стремление к устойчивым и экономически эффективным кормовым ресурсам стимулировало исследования альтернативных кормовых ингредиентов, включая корма из насекомых, сельскохозяйственные побочные продукты и ферментированные корма. Эти нетрадиционные субстраты предлагают потенциал для частичной замены традиционных зерновых и соевого шрота, затраты и экологическая нагрузка которых продолжают расти. Однако многие побочные продукты ограничены высоким содержанием клетчатки, антипитательными факторами и низкой биодоступностью питательных веществ. Ферментация выступает убедительной стратегией преодоления этих ограничений, причем микробная обработка улучшает переваримость, снижает антипитательные соединения и высвобождает незаменимые питательные вещества. Такие подходы не только снижают зависимость от традиционных зерновых, но и способствуют принципам циркулярной экономики путем валоризации потоков отходов, тем самым снижая затраты на корма и воздействие на окружающую среду без ущерба для здоровья птицы или продуктивности (Vlaicu et al., 2024; Katu et al., 2025).

13.3 Точное земледелие и технологии

Технологические инновации лежат в основе следующего рубежа в FE, обеспечивая практики точного земледелия, которые интегрируют автоматизированные системы кормления, мониторинг в реальном времени и поддержку принятия решений на основе данных. Автоматизированные кормушки в сочетании с датчиками и программным обеспечением могут доставлять индивидуальные рационы, отслеживать паттерны FI отдельных особей и стада и быстро корректировать составы в ответ на продуктивность роста или экологические стрессоры. Сбор данных в реальном времени облегчает тонко настроенные управленческие решения, помогая выявлять неэффективности на ранней стадии и соответствующим образом адаптировать стратегии кормления. Используя большие данные и прогнозную аналитику, производители могут оптимизировать использование питательных веществ, снижать вариабельность внутри стад и повышать прибыльность. Эти технологические достижения не только повышают операционную эффективность, но и поддерживают цели устойчивости путем минимизации потерь, снижения выбросов GHG, связанных с производством кормов, и обеспечения более точного распределения ресурсов по птицеводческим предприятиям (Brackx, 2025).

14.1 Ограниченная интеграция метрик FE за пределами FCR

Хотя FCR остается доминирующей метрикой для оценки FE в птицеводстве, его широкое использование маскирует важные биологические и метаболические измерения эффективности. FCR математически зависит от скорости роста и массы тела, что может смешивать истинное использование питательных веществ с интенсивностью производства. RFI и другие индикаторы эффективности предлагают более глубокое понимание метаболической эффективности, однако их принятие в исследованиях птицы и коммерческих селекционных программах остается ограниченным по сравнению с другими видами животных. Существует значительный пробел в исследованиях по интеграции нескольких метрик FE, включая RFI, использование чистой энергии и эффективность удержания питательных веществ, в единые рамки оценки. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке стандартизированных протоколов, которые сочетают традиционные показатели продуктивности с биологически независимыми признаками эффективности для лучшего отражения результатов, ориентированных на устойчивость, в птицеводческих системах (Aggrey et al., 2010; Sell-Kubiak et al., 2017).

14.2 Неполное понимание взаимодействий микробиома хозяина и кормления

Несмотря на растущее признание роли кишечного микробиома в пищеварении питательных веществ и извлечении энергии, причинные механизмы, связывающие микробный состав с FE, остаются плохо определенными. Большинство исследований сообщают об ассоциациях между конкретными микробными таксонами и признаками FE без установления функциональных или механистических путей. Более того, реакции микробиома на кормовые вмешательства часто различаются между генетическими линиями, средами и системами управления. Эта вариабельность подчеркивает значительный пробел в понимании взаимодействий микробиома хозяина и кормления в коммерческих условиях. Будущие исследования должны приоритизировать интегративные мультиомиксные подходы, сочетающие метагеномику, метаболомику и транскриптомику хозяина, для идентификации функциональных микробных путей, которые напрямую влияют на использование питательных веществ. Такие знания позволят целенаправленные кормовые и микробные вмешательства для стабильного улучшения FE в разнообразных производственных средах (Wen et al., 2021).

14.3 Ограниченный перенос геномных данных в коммерческую практику

Геномные исследования выявили многочисленные локусы количественных признаков и гены-кандидаты, связанные с признаками FE, такими как FCR и RFI. Однако перенос этих результатов в рутинные селекционные программы остается ограниченным из-за полигенной природы FE и сложности взаимодействий генотипа и среды. Более того, многие геномные исследования проводятся в контролируемых экспериментальных условиях, которые не полностью отражают коммерческие производственные системы. Существует clear пробел в исследованиях по валидации геномных маркеров для FE в различных средах, климатах и режимах управления. Будущие исследования должны акцентировать крупномасштабные многосредовые геномные валидационные исследования и интеграцию геномной селекции с точным кормлением и данными управления для максимизации выражения генетического потенциала FE в реальных условиях (Dekkers, 2010; Zhou et al., 2023).

14.4 Недостаточная оценка FE в условиях климатического стресса

Климатические стрессоры, особенно тепловой стресс, значительно ухудшают FI, использование питательных веществ и общий FE в птицеводстве, однако многие кормовые и генетические исследования проводятся в термонейтральных условиях. Это создает major пробел в понимании того, как стратегии FE работают в климатических экстремумах, которые все больше характеризуют птицеводство во многих регионах. Существуют ограниченные долгосрочные данные о том, как тепловой стресс взаимодействует с генетикой, составом рациона, здоровьем кишечника и практиками управления, влияя на FE и результаты устойчивости. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке климатически устойчивых стратегий FE, включая теплоадаптивные программы кормления, стресс-смягчающие кормовые добавки и генетические линии, отобранные как на эффективность, так и на термическую толерантность, особенно в засушливых и тропических производственных системах (Lara and Rostagno, 2013; Nawab et al., 2025).

14.5 Экономические и экологические компромиссы остаются недостаточно изученными

Хотя улучшение FE широко признается как путь к снижению производственных затрат и воздействия на окружающую среду, комплексные оценки, интегрирующие экономические, экологические и welfare измерения, остаются scarce. Многие исследования оценивают улучшения FE изолированно, без учета более широких системных компромиссов, таких как повышенные риски благополучия, более высокие затраты на входные ресурсы или региональная вариабельность доступности кормовых ингредиентов. Исследования LCA часто не имеют достаточного биологического разрешения для учета различий в FE, обусловленных кормлением, генетикой и управлением. Будущие исследования должны применять интегрированные подходы моделирования, которые сочетают данные FE с LCA и экономическим анализом для количественной оценки компромиссов и синергий между продуктивностью, экологической устойчивостью и благополучием животных. Такие структуры поддержат принятие решений на основе фактических данных для устойчивых птицеводческих производственных систем (Leinonen and Kyriazakis, 2016; Cappelaere et al., 2021).

14.6 Ограниченное внедрение и валидация технологий точного кормления

Точное кормление и цифровые технологии обладают существенным потенциалом для улучшения FE через мониторинг в реальном времени и адаптивное кормление, однако их внедрение в птицеводстве остается неравномерным. Многие технологии все еще находятся на экспериментальной или пилотной стадии, и существует ограниченная независимая валидация их долгосрочных воздействий на FE, экономическую эффективность и экологические результаты. Кроме того, большинство исследований сосредоточены на технологической производительности, а не на биологических реакциях, оставляя пробел в понимании того, как птица физиологически адаптируется к высокодинамичным системам кормления. Будущие исследования должны оценивать технологии точного кормления в коммерческом масштабе с акцентом на биологическую эффективность, экономическую целесообразность и простоту внедрения в различных производственных системах. Интеграция моделей кормления на основе искусственного интеллекта с физиологией питания и оценкой благополучия будет essential для перевода цифровых инноваций в практические выгоды устойчивости (Banhazi et al., 2012; Moss et al., 2021).

14.7 Потенциал устойчивости альтернативных кормовых ингредиентов требует долгосрочной валидации

Альтернативные и устойчивые кормовые ингредиенты, такие как корма из насекомых, водоросли и агропромышленные побочные продукты, часто продвигаются как решения для улучшения FE и снижения воздействия на окружающую среду. Однако большинство исследований оценивают эти ингредиенты в течение коротких экспериментальных периодов и в контролируемых условиях, предоставляя ограниченное представление о долгосрочной продуктивности, здоровье и экономических результатах. Вариабельность состава питательных веществ, переваримости и антипитательных факторов также остается проблемой для последовательного составления кормов. Существует ключевой пробел в исследованиях в долгосрочных системных оценках альтернативных кормовых ингредиентов в рамках коммерческих производственных циклов. Будущие исследования должны сосредоточиться на стандартизированных методах обработки, моделировании переваримости и экономических оценках для определения истинного потенциала устойчивости этих ингредиентов в улучшении FE в масштабе (Ravindran, 2013; Makkar et al., 2014; Van Huis, 2020).

14.8 Согласование FE с благополучием животных и общественными ожиданиями

Хотя улучшения FE обеспечили значительный прогресс в продуктивности, они также вызвали concerns относительно благополучия птицы, особенно у быстрорастущих генотипов. Исследования часто рассматривают FE и благополучие как отдельные области, создавая пробел в понимании того, как кормовые и генетические стратегии могут одновременно оптимизировать оба результата. Существуют ограниченные эмпирические данные, связывающие вмешательства FE с поведенческими, физиологическими и долгосрочными индикаторами здоровья и благополучия. Будущие исследования должны приоритизировать целостные подходы, которые интегрируют метрики FE с оценками благополучия, включая локомоцию, метаболическое здоровье и стрессоустойчивость. Такие исследования будут все более важными, поскольку ожидания потребителей и схемы сертификации устойчивости требуют прозрачного согласования между эффективностью, этикой и экологической ответственностью в птицеводстве (Dawkins, 2017; Chan et al., 2022).

14.9 Ключевые приоритеты будущих исследований

•         Разработка многомерных метрик FE (FCR, RFI, эффективность удержания питательных веществ)

•         Механистическое понимание взаимодействий хозяина и микробиома

•         Перенос геномных открытий в коммерческие селекционные программы

•         Разработка климатически устойчивых стратегий FE при тепловом стрессе

•         Интегрированные оценки устойчивости, сочетающие FE, LCA и экономику

•         Коммерческая валидация технологий точного кормления

•         Долгосрочная оценка альтернативных кормовых ингредиентов

•         Интеграция улучшения FE с благополучием животных и жизнеспособностью

FE представляет центральный определяющий фактор экономических показателей, экологической устойчивости и эффективности использования ресурсов в птицеводческих производственных системах. Доказательства, синтезированные в данном обзоре, демонстрируют, что улучшения FE не приписываются одному фактору, а возникают из сложного взаимодействия генетики, кормления, здоровья кишечника, практик управления и новых точных технологий. Решение проблемы FE через интегрированную структуру поэтому essential для решения двойных задач — растущего глобального спроса на птицеводческую продукцию и снижения экологического следа животноводства.

Долгосрочный генетический отбор существенно улучшил эффективность использования корма в птицеводческих системах, что в значительной степени отражается через улучшенные значения FCR. Однако интеграция альтернативных метрик, таких как RFI, может дать более глубокое понимание биологической эффективности и поддержать будущие селекционные стратегии, балансирующие продуктивность с метаболической устойчивостью. Однако ограничения метрик на основе отношений все больше признаются, поскольку FCR математически смешан со скоростью роста и размером тела. RFI стал более биологически значимой мерой, поскольку он количественно оценивает использование корма независимо от уровня производства. Исследования последовательно сообщают об умеренной наследуемости RFI, указывая на существенный потенциал генетического улучшения без неблагоприятных эффектов на продуктивность роста (Luiting, 1990; Aggrey et al., 2010; Sell-Kubiak et al., 2017). Птица с низким RFI обычно exhibit превосходную метаболическую эффективность, characterized by сниженными потребностями в энергии поддержания, более низкой теплопродукцией и более эффективным усвоением питательных веществ, подчеркивая, что FE фундаментально связан с физиологическим распределением энергии (Tallentire et al., 2016).

Помимо генетики хозяина, здоровье кишечника стало критическим биологическим движущим фактором FE. Желудочно-кишечный тракт, особенно слепая кишка, содержит сложные микробные сообщества, которые влияют на пищеварение питательных веществ, ферментацию и извлечение энергии. Недавние исследования демонстрируют сильные ассоциации между составом кишечной микробиоты и признаками FE, причем концепция микробиабельности подчеркивает, что значительная доля вариации RFI может быть объяснена микробными факторами независимо от генетики хозяина (Wen et al., 2021). Кормовые стратегии, нацеленные на баланс кишечной микробиоты, такие как пробиотики, пребиотики, синбиотики и добавление ферментов, как было показано, улучшают иммунный ответ и использование корма у птицы (Al-Khalaifa et al., 2019; Al-Surrayai and Al-Khalaifah, 2022). Эти вмешательства улучшают целостность кишечника, снижают воспалительные реакции и увеличивают доступность питательных веществ, тем самым превращаясь в улучшенную продуктивность роста и эффективность конверсии корма (Kiarie and Mills, 2019; Choi et al., 2023).

Стратегии составления кормов играют центральную роль в оптимизации FE при снижении потерь питательных веществ. Точное кормление, фазовое кормление и составление по концепции идеального белка позволяют рационам лучше соответствовать динамическим потребностям птицы в питательных веществах на разных стадиях роста. Минимизируя избыток белка и энергии, эти подходы снижают экскрецию азота и фосфора и повышают общую эффективность использования питательных веществ (Zuidhof, 2019; Moss et al., 2021). Добавление ферментов дополнительно улучшает переваримость путем расщепления NSPs и связанных с фитатом питательных веществ, увеличивая биодоступность энергии, аминокислот и минералов. В совокупности эти кормовые стратегии поддерживают как экономическую эффективность, так и экологическую устойчивость.

Исследование альтернативных и устойчивых кормовых ресурсов отражает растущую озабоченность экологической нагрузкой и экономической волатильностью традиционных кормовых ингредиентов, таких как соевый шрот и рыбная мука. Корма из насекомых, корма на основе водорослей и агропромышленные побочные продукты продемонстрировали потенциал для частичной замены традиционных источников белка и энергии без ущерба для FE при правильной обработке и балансировании (Ravindran, 2013; Makkar et al., 2014). В дополнение к снижению затрат на корма, эти ресурсы поддерживают принципы циркулярной экономики путем валоризации потоков отходов и снижения зависимости от ограниченных ресурсов. Однако проблемы, связанные с вариабельностью состава питательных веществ, антипитательными факторами и масштабируемостью цепочки поставок, подчеркивают необходимость стандартизированных методов обработки и регионально-специфических оценок жизненного цикла перед широким внедрением.

Улучшения FE имеют существенные экологические последствия, поскольку производство кормов последовательно идентифицируется как доминирующий вкладчик в выбросы GHG в птицеводческих системах. Исследования LCA показывают, что даже умеренные сокращения FI на единицу продукции значительно снижают эквиваленты углекислого газа, выбросы аммиака и потенциал эвтрофикации (Leinonen and Kyriazakis, 2016; Cappelaere et al., 2021). Повышенный FE также снижает нагрузку питательных веществ в навозе, тем самым смягчая потери азота и фосфора в воздушные и водные системы. Эти результаты усиливают роль FE как ключевого рычага для климатически разумного и экологически ответственного птицеводства.

С экономической точки зрения улучшенный FE напрямую повышает прибыльность путем снижения крупнейшей переменной затраты в птицеводстве. Более низкое потребление корма на единицу продукции улучшает ROI и повышает устойчивость к волатильности цен на корма. Тем не менее исключительный акцент на максимальной эффективности вызывает concerns относительно благополучия животных. Быстрый рост и экстремальный отбор на FE были связаны с метаболическими нарушениями, скелетными аномалиями и снижением подвижности у бройлеров. Сбалансированные программы кормления, умеренные кривые роста и стратегии управления, ориентированные на благополучие, поэтому essential для обеспечения того, чтобы достижения эффективности не компрометировали здоровье птицы и этичные производственные стандарты (Julian, 2005; Dawkins, 2017). Растущая осведомленность потребителей и спрос на благоприятную для благополучия продукцию дополнительно подчеркивают важность интеграции соображений благополучия в стратегии FE.

Появление точного земледелия и цифровых технологий представляет преобразующее развитие в управлении FE. Умные кормушки, сенсорные сети и системы поддержки принятия решений на основе AI обеспечивают мониторинг в реальном времени FI, продуктивности роста и условий окружающей среды. Эти технологии облегчают динамические, основанные на данных стратегии кормления, которые снижают потери корма, улучшают однородность и позволяют раннее обнаружение отклонений здоровья или продуктивности. Хотя точное птицеводство предлагает существенные выгоды с точки зрения эффективности и устойчивости, барьеры, связанные с затратами, технической экспертизой и внедрением в мелкомасштабных системах, остаются. Решение этих проблем будет критическим для обеспечения широкого и справедливого внедрения в разнообразных производственных средах.

Кроме того, практическая реализация стратегий улучшения FE может включать значительные операционные затраты, особенно для мелких и местных животноводов. Инвестиции в системы точного кормления, технологии автоматизированного мониторинга и передовые кормовые добавки могут увеличивать производственные затраты, что может ограничивать внедрение в системах хозяйствования с ограниченными ресурсами. Поэтому экономически эффективные и масштабируемые решения essential для обеспечения того, чтобы улучшения эффективности оставались доступными для широкого круга производителей. Более того, кормовое управление должно тщательно учитывать возраст птицы, фазу роста и физиологические потребности. Неадекватная поставка питательных веществ или чрезмерное потребление питательных веществ могут приводить к метаболическим нарушениям, включая синдром жирной печени, асцит и скелетные аномалии, которые могут негативно влиять на продуктивность и благополучие животных. Сбалансированные программы кормления, которые согласуют поставку питательных веществ с потребностями роста, поэтому critical для поддержания метаболического здоровья при улучшении FE. Во многих развивающихся и засушливых регионах животноводы также сталкиваются с дополнительными проблемами, такими как высокие цены на корма, ограниченный доступ к передовым технологиям, климатический стресс и недостаточная техническая поддержка. По сравнению с этими ограничениями, решения, обсуждаемые в данном обзоре — такие как точное кормление, улучшенный генетический отбор, управление здоровьем кишечника и альтернативные кормовые ресурсы — предлагают перспективные стратегии для смягчения этих проблем. Однако их успешная реализация требует регионально-специфической адаптации, обучения фермеров и поддерживающих политических рамок для обеспечения устойчивого и справедливого внедрения в различных производственных системах.

В целом, рассмотренные доказательства подтверждают, что освоение FE в птицеводстве требует целостного и междисциплинарного подхода. Устойчивые улучшения зависят от интеграции генетического отбора, точного кормления, управления здоровьем кишечника, альтернативных кормовых ресурсов, практик, ориентированных на благополучие, и цифровых технологий. Поскольку птицеводческий сектор продолжает расширяться в условиях растущих экологических и экономических ограничений, FE останется краеугольным камнем для достижения устойчивых, жизнеспособных и этически ответственных птицеводческих производственных систем.

FE остается центральной опорой экономической жизнеспособности, экологической устойчивости и этической ответственности в современном птицеводстве. Поскольку кормовые ресурсы составляют большинство производственных затрат и представляют существенную долю экологического следа птицеводческих систем, даже незначительные улучшения использования корма могут генерировать значительные выгоды по всей цепочке создания стоимости. Данный обзор демонстрирует, что FE является сложным, многофакторным признаком, управляемым динамическим взаимодействием генетики, кормления, физиологии, кишечной микробиоты, практик управления, условий окружающей среды и новых цифровых технологий.

Генетический отбор обеспечил замечательный прогресс в конверсии корма за последние десятилетия, особенно через улучшения скорости роста и использования питательных веществ. Однако полная реализация генетического потенциала зависит от соответствующих кормовых стратегий, управления здоровьем и условий содержания. Дополнительные метрики, такие как RFI, обеспечивают биологически значимые представления о метаболической эффективности и предлагают ценные инструменты для устойчивых селекционных программ, которые отделяют эффективность от чрезмерного давления роста. Достижения в геномике и исследованиях микробиома дополнительно подчеркивают возможность интеграции генетики хозяина с модуляцией кишечной микробиоты для улучшения всасывания питательных веществ и распределения энергии.

Кормовые вмешательства остаются среди наиболее эффективных и немедленно реализуемых стратегий улучшения FE. Точное кормление, фазовое кормление и составление по концепции идеального белка позволяют более тесно согласовать поставку питательных веществ с физиологическим спросом, снижая перекорм, экскрецию питательных веществ и затраты на корма. Технологии обработки кормов и целевые кормовые добавки, включая ферменты, пробиотики, органические кислоты и фитогенные соединения, дополнительно улучшают переваримость, здоровье кишечника и общее использование корма. Параллельно включение альтернативных и устойчивых кормовых ресурсов, таких как корма из насекомых, водоросли и агропромышленные побочные продукты, поддерживает принципы циркулярной экономики при снижении зависимости от традиционных кормов с высоким экологическим бременем.

Практики управления и контроль окружающей среды играют критическую роль в переводе кормовых и генетических достижений в реализованную продуктивность. Оптимальное содержание, вентиляция, термическая регуляция, программы здоровья и системы кормления минимизируют стресс и связанные с болезнями неэффективности, гарантируя, что диетические питательные вещества направляются на продуктивный рост, а не на поддержание или иммунные реакции. Важно, что данный обзор подчеркивает, что улучшения FE должны преследоваться наряду с соображениями благополучия животных, признавая компромиссы между быстрым ростом, физиологической жизнеспособностью и этичными производственными стандартами.

Точное птицеводство и цифровые технологии представляют преобразующий рубеж в оптимизации FE. Интеграция умных кормушек, датчиков, искусственного интеллекта и систем мониторинга в реальном времени обеспечивает основанные на данных адаптивные стратегии кормления, которые снижают потери, улучшают однородность и повышают качество принятия решений как на уровне стада, так и на уровне отдельных особей. Эти технологии предлагают мощные инструменты для решения проблем вариабельности производства, климатического стресса и ограничений ресурсов, особенно в сложных производственных средах.

В заключение, освоение FE в птицеводстве требует целостного, системного подхода, который интегрирует генетическое улучшение, точное кормление, управление здоровьем кишечника, ответственное хозяйствование и цифровые инновации. Согласование экономических показателей с экологической ответственностью и благополучием животных больше не является необязательным, а essential для долгосрочной жизнеспособности птицеводческой отрасли. Продолжение междисциплинарных исследований в сочетании с эффективной передачей технологий и практическим внедрением будет critical для обеспечения того, чтобы FE оставался движущей силой устойчивого птицеводства перед лицом растущего глобального спроса и экологического давления.

AI — искусственный интеллект; DDGS — сушеная барда с растворимыми веществами; FCR — коэффициент конверсии корма; FE — эффективность использования корма; FI — потребление корма; GHG — парниковые газы; GWAS — полногеномные ассоциативные исследования; IoT — Интернет вещей; LCA — оценка жизненного цикла; ML — машинное обучение; NEg — чистая энергия на прирост; NPV — чистая приведенная стоимость; NSPs — некрахмальные полисахариды; PER — коэффициент эффективности белка; RFI — остаточное потребление корма; ROI — рентабельность инвестиций; SCFAs — короткоцепочечные жирные кислоты.

Medras ZJH and Al-Khalaifah H (2026) Mastering feed efficiency for a sustainable operation in poultry industry. Front. Anim. Sci. 7:1798067. doi: 10.3389/fanim.2026.1798067

Перевод статьи «Mastering feed efficiency for a sustainable operation in poultry industry» авторов Medras ZJH and Al-Khalaifah H, оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik