【摘要】【目的】利用单胃仿生消化系统测定小麦、稻谷及糙米原料的鸡酶水解物能值（EHGE），结合两种体内法（自由采食法（FF）和排空强饲法（TF））测定的小麦、稻谷及糙米原料的鸡代谢能值，建立基于酶水解物能值和原料化学成分的鸡代谢能值预测模型，为谷物原料鸡代谢能值快速预测提供参考。【方法】使用单胃仿生消化系统分别测定3种来源的小麦、稻谷及糙米共计9个样品的鸡酶水解物能值（EHGE），每个谷物样品设置5个重复，每个重复1根消化管。结合前期通过自由采食法和排空强饲法测定的同批次原料的鸡表观代谢能值（AME）和真代谢能值（TME），利用线性回归建立基于化学成分及酶水解物能值的AME、TME预测模型。【结果】（1）在干物质基础下，3种来源的小麦原料酶水解物能值分别为14.46、14.63和14.80 MJ·kg~(-1);3种来源的稻谷原料酶水解物能值分别为12.52、13.59和13.40 MJ·kg~(-1);3种来源的糙米原料酶水解物能值分别为14.74、15.10和15.23 MJ·kg~(-1)。（2）粗灰分和中性洗涤纤维分别与FF法测定的AME和TME(AME_(FF),TME_(FF)）和TF法测定的AME和TME(AME_(TF),TME_(TF)）呈极显著的负相关（P<0.01);EHGE与AME_(FF)、AME_(TF)、TME_(FF)、TME_(TF)均呈极显著正相关关系（P<0.01），相关系数分别为0.801、0.864、0.807和0.866。（3）相较于EHGE建立的代谢能预测模型，基于化学成分建立的预测模型有更高的决定系数（R ~2）、更低的残差标准差（RSD）。对于AME_(FF)和TME_(FF),Ash为最佳预测因子，预测模型为：AME_(FF)=16.728-0.842×Ash(R~2=0.809,RSD=0.826,P=0.001),TME_(FF)=16.812-0.842×Ash(R ~2=0.816,RSD=0.806,P=0.001）；对于AME_(TF)和TME_(TF),NDF为最佳预测因子，预测模型分别为：AME_(TF)=16.106-0.157×NDF(R ~2=0.907,RSD=0.523,P<0.001),TME_(TF)=17.654-0.157×NDF(R ~2=0.903,RSD=0.534,P<0.001）。【结论】小麦、和糙米的EHGE高于稻谷EHGE，且三类谷物原料的EHGE与体内法测定的代谢能值具有较好的相关性。本研究条件下，基于化学成分建立的谷物AME和TME预测模型优于基于EHGE建立的预测模型。