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目前几乎所有家禽饲粮的配制都是以代谢能(ME)为基础,但是实际上ME体系存在较大缺点,它未考虑代谢利用过程的热增耗(HI)和能量沉积效率,而净能(NE)体系正好弥补了这两点,能更准确的反映动物能量需要和饲料能值。全脂米糠作为一种优质的非粮型能量饲料,在肉鸭饲粮配制中得到了大量应用,但其NE值还未见报道;而且净能的实测步骤繁琐、费事费力,也无快速的预测方法。本研究通过代谢试验、饲养试验和比较屠宰试验测定不同来源全脂米糠在肉鸭上的NE值,并寻求建立全脂米糠肉鸭NE的快速预测模型,为NE体系的构建和应用提供试验依据。试验收集来自中国稻谷主产地的全脂米糠样品,按照国标方法进行全脂米糠的化学成分测定,然后参考《饲料用米糠》国家标准筛选合适范围内的24种全脂米糠样品进行动物试验。试验采用析因法进行评定,将全脂米糠替代饲粮的NE分为维持净能(NEm)与生产净能(NEP)分别测定。试验选取体况相近的7日龄北京鸭(公母各半)320只,平均体重为(125±5)g,试验初屠宰20只肉鸭作为初始沉积能组;选取50只肉鸭进行NEm的测定,设自由采食、限饲20%、40%、60%、80%等5个处理组;其余250只进行NEP的测定,设基础组和不同全脂米糠替代组;最后根据套算法求得全脂米糠NE值。将测定的全脂米糠化学成分与NE进行相关、回归分析,建立化学成分预测模型;此外采用近红外技术经过光谱数据的采集、数据的优化和处理、定标模型的建立、模型优劣的检验等步骤,建立近红外预测模型。主要结果如下:1)24种全脂米糠的化学成分的含量存在明显差异;2)根据回归公式lgHP=a+bMEI,以不同采食水平的MEI为自变量,对应的lgHP为因变量进行线性回归,分析得到以下回归方程:lgHP=0.191MEI-0.261(R2=0.980,RSD=0.000,P<0.05),当MEI=0时,试验肉鸭处于绝食状态,北京鸭的禁食产热(FHP)为548.28 KJ/(kgBW0 75·d);3)全脂米糠替代日粮提供给北京鸭的NEm为(2.26±0.05)MJ/kg,NEp为(6.19±0.12)MJ/kg,全脂米糠替代日粮的 NE 为(8.45±0.13)MJ/kg;4)根据套算法得到:全脂米糠提供给北京鸭的NE为(8.39±0.65)MJ/kg,AME为(12.40±0.59)MJ/kg,AME转化为NE的效率为(67.62±3.39)%;5)基于全脂米糠化学成分与 NE 建立的预测模型中,NE-3.378+0.116EE-0.055NDF+0.396AME-0.037ADF(R2=0.961,RSD=0.141MJ/kg,P<0.05)的拟合度最高;6)不同全脂米糠的近红外光谱图的特征峰明显,但是峰值存在差异,本试验建立的近红外预测模型的实测值/预测值如下:该预测模型的定标决定系数(R2cal)为0.916,定标均方差误差(RMSEE)为0.213MJ/kg,建模条件是主成分维数为10,光谱范围为4601.5～4246.7cm-1,预处理方法为矢量归一化。该模型内部验证决定系数(R2cv)为0.868,内部验证均方根误差(RMSECV)为0.235 MJ/kg;外部验证决定系数(R2val)为0.846,外部验证均方根误差(RMSEP)为 0.269 MJ/kg。结果表明,本试验中不同来源的全脂米糠在肉鸭上的净能值范围为7.54～9.28MJ/kg,平均值为(8.39±0.65)MJ/kg,采用常规化学成分和近红外技术能够建立较为可靠的全脂米糠NE预测模型。