1、影响油脂代谢能评定的因素
影响油脂代谢能值评定的因素很多，如油脂种类、油脂添加量、动物因素、油脂的加工方法以及氧化程度等。
1.1动物因素
动物因素主要包括家禽的种属、品种、年龄。对于一种饲料原料，由于鸡与水禽的生活习性、生理特性、消化特点有很大不同，其代谢能值有较大差别；对于同一品种的家禽，不同日龄由于发育阶段、消化能力不同，代谢能值也有一定的差别。Pesti等选用10和40日龄的肉仔鸡，测定了饲料级鸡油、宠物食品级鸡油等8种油脂的代谢能，结果显示，随着肉仔鸡日龄的增大，油脂的代谢能显著增大。Barbour等研究发现，随着肉仔鸡日龄的增大，对油脂的消化率越来越高，所测得油脂的代谢能就越大。因此，测定家禽的油脂代谢能时，应选用相同日龄的试验动物，否则代谢能值会因日龄不同差异很大，造成试验误差。
1.2油脂添加量
被测油脂在试验日粮中因添加水平不同，所测得的油脂代谢能也不同。当添加水平较低时，其测定值往往偏高，甚至超过其总能值。低水平添加，油脂代谢率偏低的原因可能是受基础日粮中脂肪和内源脂肪的影响。当添加水平较高时，测得的能值则较低。可能是由于动物消化道内分泌的胰脂肪酶、肠脂肪酶和胆汁酸盐的量相对较少，造成大量油脂未经消化就直接排出体外。
1.3油脂性质
油脂的表观代谢能主要受油脂饱和度的影响，其氮校正表观代谢能值和不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸之比呈明显的线性关系。Pesti等研究表明，在众多影响油脂代谢能值评定的因素中，油脂本身的化学性质是最重要的。张维军报道，用牛油、大豆油、混合脂肪饲喂成年单冠白来航公鸡并测定其氮校正真代谢能值(TMEn)，结果表明，不同类型的脂肪和添加量均影响试验日粮的TMEn，且差异极显著(P<0.01)。
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1.4绝食排空和排泄物的收集时间
试禽强饲前消化道未完全排空，前期饲料在动物体内残留量大，会使代谢能测定值偏低，而排泄物收集期过短又会使测定值偏高，绝食排空时间过长，又会增大对试禽的应激，影响测定值的稳定性，因此确定合适的绝食排空期和排泄物收集期很重要；在排空时间和排泄物收集时间的选择上有不同的时间组合。目前，鸡普遍采用(48+48)h模式，而鸭则很不统一，鹅少见报道。王永伟等研究表明，在用“绝食一排空一强饲”模式测定饲料代谢能时，为使前期饲料排净，就必须考虑排空时间。
1.5排泄物收集方式
家禽排泄物的收集方式共有3种。第1种是采用集粪盘收集，使用这种方法时，排泄物直接暴露在空气中，易被皮屑和羽毛污染，并造成氮的损失，为了避免羽毛和皮屑的污染，可给试禽穿上特制的衣服。第2种是采用泄殖腔缝瓶集粪，使用这种方法虽然会对鸡产生一定的应激，但较第1种收集方式，不容易造成排泄物污染，并能避免排泄物的损失，在试验中得到广泛采用。第3种就是收集回肠食糜测定回肠表观消化能(IADE)，该种方法可以比较准确的测定结果，但需进行手术，在家禽代谢能的测定中运用较少。孙国荣等借鉴鸭的排泄物收集方法，对收集鹅的排泄物的方法进行改进，用以测定鹅对饲料蛋白质的净利用率。唐玲等以酸不溶灰分(AIA)作指示剂，用回肠食糜法测定了3种不同来源玉米的表观消化能值，均取得了较好的效果。排泄物在收集过程中会分解释放能量，加酸和甲醛可抑制分解。
另外，温度、性别及饲料种类等因素对营养物质的消化代谢也会产生影响，但并不是独立作用，而是存在相互作用。所以综合研究这些影响因素就具有十分重要的意义。动物在应激状态下或患消化道疾病时，对各种养分的消化利用率均会降低，因此也会影响到饲料的代谢能。
2、评定方法对油脂代谢能测定结果的影响
公认的脂肪代谢能测定有3种方法，即差别套算法、回归外插法和被测油脂代谢率乘总能法。
2.1套算法
套算法是单个饲料原料代谢能(ME)评定的经典方法，目前多数单一饲料的ME值由套算法测得。套算法即用油脂替代一定比例的基础日粮，再分别测定试验日粮和基础日粮之间的代谢能值，然后根据二者的差值及替代比例来计算油脂代谢能。聂大娃等用套算法对28日龄AA肉仔鸡测定单个饲料（玉米）代谢能值中被测饲料的适宜替代比例问题，用差值法计算出被测玉米AME“真值”代入其与替代比例建立的回归公式中，计算得到套算法中玉米替代基础日粮适宜比例为63.45%。和小明研究报道，用套算法测定小麦麸、啤酒糟、菜籽饼和两种膨化菜籽待测饲料的鸡真代谢能值与常规法的测定值较为接近，说明对于这5种饲料，用套算法进行测定可以获得与常规法测定结果较为一致的真代谢能值，由此验证套算法的应用是可行的。
对一些养分不平衡、适口性差的饲料，若单一饲喂会引起试禽代谢失调，则应采用套算法，即用部分待测饲粮替代基础饲粮，通过两者的能值和待测饲料替代基础饲粮的比例来计算待测饲料的AME，计算公式见式(1)：
AME=DB+( DT-DB)/f (l)
式中：DB-基础饲粮的能值；DT饲料的能值；f-新饲粮中待测饲料所占的比例。
油脂代谢率计算代谢能公式见式(2)、(3)。
AME=GExAFU+(l-AFU)x( GE-GE) (2)
AFU=( GFUxGE-BFUxBF)/DF (3)
式中：AME-油脂表观代谢能(MJ．kgq)：AFU-被测油脂代谢率(%)；GE-被测油脂总能值(MJ．kg-l)；CE—排泄物粗脂肪能值(MJ．kg-l)；GFU-日粮中总脂代谢率(%)；BFU-基粮中脂肪代谢率(%)；GF-总脂肪量(g)；BF-基粮中脂肪量(g)；DF-被测油脂量(g)。
2.2回归外插法
在测定饲料前，事先进行被测饲料与基础日粮按不同比例组成的饲粮消化试验，以被测饲料在总日粮中所占的比例(%)为自变量（x），以不同比例的混合饲料代谢能实测值为因变量(Y)，进行简单回归分析，再用待测原料IOO%代替基础日粮时的代谢能值。其前提条件是保持待测饲料替换比有足够大的差距。这种方法避免了套算法中基础日粮能值变异向待测油脂的转移，也克服了套算法用一种比例替代基础日粮出现偏差较大的弊端。
试验日粮代谢能值的增加与油脂添加量的增加并不呈直线关系，所以应在实际使用范围内采用回归外插法评定油脂的代谢能值。有试验证实，用两种或两种以上替换比例按外插法算得被测饲料AME与直测值一致，其前提条件是保持替换比有足够大的差距。有研究报道，测定饲料中的纤维及组成、蛋白质以及淀粉的含量均会影响ME的测定值。因此，同种饲料的不同品质或同一成分的不同结构和组成都将有不同的ME值。因此可以根据饲料的化学组成，如粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、淀粉、灰分(Ash)、粗纤维(CF)或中性洗涤纤维(NDF)等来建立代谢能的预测方程。随相关变量数量的增加，方程预测准确性有所提高，但如果引进的变量与代谢能值相关性很低，则会降低预测方程预测的准确性。
2.3添加油脂代谢率乘以总能法
通过油脂的表观代谢率乘以油脂的总能得到。这种方法虽然消除了油脂和基础日粮之间的相互作用而产生的混淆，但排泄物中粗脂肪的能值并不等同于日粮中油脂的能值。日粮排泄物粗脂肪的发热量（37.06 MJ·kg-1）低于油脂的发热量(39.53MJ·kg-l)，相差2.47 MJ．kg-l，这样就低估了油脂的代谢能值。使用该方法测定的结果，与现行的氮校正代谢能值测定结果一致。邹晓庭报道对滨白公雏用添脂代谢率乘总能，在低替换比(5%)和高替换比(25%)测得的值略低，在10%~20%替换范围内测值较接近。低水平替换油脂代谢率偏低的原因可能是受基础日粮中脂肪和内源脂肪的影响。
3、结语
家禽油脂代谢能的评定受很多因素的影响，如日龄、试验日粮的组成、油脂化学组成、油脂的添加比例及评定方法等。在评定油脂代谢能时，应充分考虑以上因素，使试验所得结果更准确的反映油脂的代谢能值。目前对油脂代谢能的评定，鸡、猪研究的较多，而水禽的研究几乎处于空白，因此开展此领域的研究具有重要的学术价值和经济价值。
