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復配谷物制備飲品專用預制粉的液化酶解工藝研究

2014-05-17 01:34:20李同剛楊帆仔龔雪梅蔡福帶林小秋
食品工業科技 2014年16期
關鍵詞:影響實驗

李同剛,楊帆仔,龔雪梅,蔡福帶,林小秋

(1.惠爾康集團有限公司,福建廈門361004;2.廈門惠爾康食品有限公司,福建廈門361004)

谷物雜糧是21世紀最具開發潛力的食品資源,大量而有效地利用谷物雜糧所具有的健康、營養成分有利于膳食結構的改善和人類的健康[1]。目前谷物雜糧加工方向由傳統的食用谷物雜糧向現代的方便化谷物雜糧食品方向發展[2]。然而現有谷物雜糧產品多為一種或幾種谷物的復配,或以簡單的物理處理達到顆粒細化,不能充分細化營養分子[3]。在很多谷物研究中需去除谷殼谷皮,不僅浪費原料、污染環境,而且設備工藝復雜,產業化難度大。針對上述問題,本項目通過谷物復配、液化酶解、糖化酶解以及微波干燥等技術研制出蛋白質、脂肪、碳水化合物、維生素等含量與奶粉極為相似的谷物乳粉(即預制粉),旨在為谷物雜糧加工研究提供一定的理論依據。本文主要探討了預制粉制備中的關鍵環節——液化酶解及其工藝優化,通過將淀粉轉化為糖使后續研究無需加糖,同時將粗纖維轉化為可溶性纖維以增加產品中的膳食纖維含量,從而達到簡化生產工藝、降低生產成本、提高產品附加值的目的。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

燕麥、大豆、小米、大米、玉米、小麥、大麥、核桃、松仁、榛子、芝麻、豌豆、白蕓豆 由河北省農林科學院谷子研究所提供;淀粉酶、纖維素酶 邢臺萬達生物工程有限公司;酚酞試劑、菲林試劑、葡萄糖、氫氧化鈉、碘液、鹽酸等 分析純。

DK-98-1電熱恒溫水浴鍋 常州菲普實驗儀器廠;EMS-4B磁力攪拌器 天津市歐諾儀器儀表有限公司;pH測定儀 上海虹益儀器儀表有限公司;電子天平 上海精密儀器儀表有限公司;PK-WB-6GS微波干燥爐 南京三樂微波技術發展有限公司。

1.2 預制粉生產工藝流程

在前期實驗的基礎上,對原料進行液化酶解,該酶解過程既影響后續糖化酶解,又對整個預制粉的制備過程起著至關重要作用,具體生產工藝流程如下。

1.3 谷物原料復配實驗

[4]的方法,為提高預制粉的蛋白質含量、膳食纖維含量,選用特色谷物按一定比例復配成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ組,比例分配如表1所示。

表1 各復配組合中谷物含量(%)Table 1 The content of compound cereal of each group(%)

1.4 最佳酶解條件的確定

選擇最佳谷物復配組,選用淀粉酶與纖維素酶(復合比1∶1),以DE值為指標,分別考察底物濃度、加酶量、酶解溫度以及酶解時間對復配谷物酶解效果的影響,在此基礎上進行響應面優化實驗,確定最適酶解條件。

1.4.1 酶解單因素實驗

1.4.1.1 底物濃度對復配谷物水解度的影響 固定加酶量0.30%、溫度50℃、時間60min、自然pH,分別選取2.00%、4.00%、6.00%、8.00%、10.00%、12.00%、14.00%、16.00%不同的底物濃度進行實驗,確定最佳底物濃度。

1.4.1.2 加酶量對復配谷物水解度的影響 固定底物6.00%、溫度50℃、時間60min、自然pH,加酶量分別設置為0.10%、0.20%、0.30%、0.40%、0.50%、0.60%、0.70%,確定最適加酶量。

1.4.1.3 溫度對復配谷物水解度的影響 固定底物6.00%、加酶量0.40%、時間60min、自然pH,分別選取20、30、40、50、60、70、80℃不同溫度進行單因素實驗,選擇最適溫度。

1.4.1.4 時間對復配谷物水解度的影響 固定底物6.00%、加酶量4.0%、溫度60℃、自然pH,分別選取15、30、45、60、75、90、105min不同時間進行單因素實驗,選取最佳酶解時間。

1.4.2 響應面優化實驗 在酶解單因素實驗結果的基礎上,以復配谷物水解度(DE值)為指標,利用響應面設計實驗,優化酶法制備復配谷物飲品專用預制粉的最佳工藝。實驗設計如表2。實驗均平行3次。

表2 因素水平編碼表Table 2 The code list of factors level

1.5 指標測定

還原糖含量的測定采用菲林試劑滴定法[5];總固形物的測定采用105℃恒重法。

DE值的計算公式:DE(%)=[還原糖的含量(mg/mL)/總固形物的含量(mg/mL)]×100。

1.6 數據處理

采用微軟辦公軟件Office2007,Design-Expert8.0軟件處理數據。本實驗均做了三次平行,結果為三次實驗的平均值。

2 結果與分析

2.1 谷物復配實驗結果

各組谷物復配主要以燕麥、大豆為主,為達到制備谷物飲品專用、易用、有營養等效果,添加少量芝麻、核桃、松仁、榛子、白蕓豆、小米、大米、玉米、小麥、大麥、豌豆。經復配后的谷物組中蛋白質、脂肪和膳食纖維含量見表3。

表3 各組合中主要成分比較(%)Table 3 The comparison of the major components(%)

由表3可知,大豆含量(40%)一定的情況下,通過主調燕麥、微調芝麻、核桃、松仁、榛子、白蕓豆、小米、大米以及玉米比例,其中組合Ⅲ與組合Ⅳ中蛋白質和膳食纖維含量相當,但組合Ⅲ中的脂肪明顯低于組合Ⅳ,綜合考慮產品營養以及生產成本,選擇復配谷物組合Ⅲ為實驗原料,進行后續酶解實驗。

2.2 單因素實驗結果

2.2.1 底物濃度對復配谷物水解度的影響 底物濃度高低是影響酶解的參數[5]。由圖1可知,隨著底物濃度的增加,DE值呈現明顯的先增后降,當底物濃度為6.00%時,DE值最大達43.40%。在加酶量一定的情況下,酶與底物充分絡合,隨著底物繼續增加,底物與底物之間出現競爭性抑制從而影響酶解效果[6],所以在固定酶解條件下,最適底物濃度為6.00%。

圖1 底物濃度對酶解效果的影響Fig.1 Effect of the substrate concentration on ability of hydrolysis

2.2.2 加酶量對復配谷物水解度的影響 酶解實驗中,加酶量是影響酶解重要參數。由圖2可知,加酶量在0.10% ~0.40%之間,DE值逐漸增高,當加酶量達到0.40%時,DE值達到拐點,繼續增大加酶量,DE值增加不明顯。這是因為底物近乎完全被酶絡合,酶解進行較為徹底[7],所以結合生產成本因素,選用0.40%為最適加酶量。

圖2 加酶量對酶解效果的影響Fig.2 Effect of the enzyme concentration on ability of hydrolysis

2.2.3 溫度對復配谷物水解度的影響 溫度影響酶的活性,對酶解有重要影響。由圖3可知,不斷提高溫度,DE值呈現明顯的先增后降,當溫度為60℃時,DE值達到最高點,為46.88%。這是由于低溫度時酶的活性不高影響了酶解效果,當溫度過高時又抑制了酶活。本實驗選用雙酶酶解,需要二者均適宜的酶解溫度,所以最適溫度選為60℃。

圖3 溫度對酶解效果的影響Fig.3 Effect of the temperature on ability of hydrolysis

2.2.4 時間對復配谷物水解度的影響 時間是酶解實驗的又一重要參數。由圖4可知,15 ~75min之間,DE值隨著時間的延長明顯提高;75min后,DE值開始降低,在75min時達到最高值49.40%。這是因為酶解具有專一性[7],酶解前期需識別底物并與之結合,后期隨著底物減少,酶解效果減弱。因此,本實驗酶解時間選擇75min。

圖4 時間對酶解效果的影響Fig.4 Effect of the time on ability of hydrolysis

2.3 響應面實驗結果

2.3.1 經驗數學模型 根據表2因素水平,采用Box-Behnken實驗設計,結果見表4,其中1 ~24為析因實驗,25 ~29為中心點重復實驗。

中心組合實驗結果見表4,經Design Expert軟件處理,得到如下回歸方程:Y=49.91-1.12X1+3.33X2+1.45X3+2.07X4+1.30X1X2+0.59X1X3-3.86X1X4+1.37X2X3+1.26X2X4+1.06X3X4-3.36X12-1.36X22-4.83X32-2.74X42。

2.3.2 回歸模型的顯著性檢驗 為檢驗回歸方程的有效性,按F1=失擬均方/誤差均方,F2=回歸均方/剩余均方的程序進行檢驗,結果見表5。

由表5可知,在0.01水平上失擬項F1不顯著、F2極顯著,這表明方程與實驗數據的配合是可行的。經顯著性比較,剔除不顯著項后,簡化后得回歸方程:Y=49.91-1.12X1+3.33X2+1.45X3+2.07X4-3.86X1X4-3.36X12-1.36X22-4.83X32-2.74X42,該方程R2=0.9539,R2adj=0.9079,說明回歸方程對實際實驗擬合情況較好[8-9],可以用來建立模型。在本實驗中各因素影響大小順序為:X2>X4>X3>X1,即加酶量>時間>溫度>底物濃度。

綜合考慮,在實驗所設定的參數范圍內,獲得復配谷物液化酶解工藝條件為:X1=0.60、X2=1.00、X3=0.29、X4=1.00,即底物濃度6.60%、加酶量0.40%、溫度61.45℃、時間90.00min,此時預測DE值為54.15%。

2.3.3 驗證性實驗 按照最佳酶解條件(底物濃度6.60%、加酶量0.40%、溫度61.45℃、時間90.00min)進行驗證實驗,重復三次,所得結果如表6所示。

由表6可知,回歸方程所得的預測值54.15%與驗證實驗的平均值54.88%的誤差為0.73%,證明該酶解條件參數可靠,該方程能較好反映液化酶解過程中水解度變化情況[10]。

3 結論

實驗通過谷物復配,獲得適合制備谷物飲品專用預制粉的復配組合Ⅲ,以此為原料在單因素基礎上,采用響應面優化,Design-Expert8.0軟件分析得到最佳酶解組合為:底物濃度6.60%、加酶量0.40%、溫度61.45℃、時間90.00min,此時DE值可達54.88%,其中各因素的影響大小順序:加酶量>時間>溫度>底物濃度。此液化酶解條件為后續的糖化酶解,以及大規模生產復配谷物制備飲品專用預制粉奠定了基礎。

表4 中心組合實驗設計及結果Table 4 The results of Box-Behnken

表5 實驗結果方差分析表Table 5 The results of ANOVA

表6 結果驗證Table 6 The testing results

參考文獻

[1]預拌粉或將成為行業未來發展趨勢[EB/OL].http://www.chinacir.com.cn/2013_hyzx/357614.shtml,2013-06-04.

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[3]吳朝霞,丁霞.雜糧的營養價值及雜糧保健食品的開發和應用[J].雜糧作物,2001,21(5):48-50.

[4]孟岳成,俞小良.谷物雜糧的復配技術及其營養互補[J].食品開發,2009(1):20-21.

[5]楊希娟,黨斌,耿貴工,等.青稞谷物飲料酶解工藝的研究[J].農業機械,2012(30):72-75.

[6]陳清西.酶學及其研究技術[M].廈門:廈門大學出版社,2010.

[7]吳士筠,周巋,張凡.酶工程技術[M].武漢:華中師范大學出版社,2009.

[8]Yuan Y,Gao Y,Zhao J.Optimization of conditions for the preparation of β-carotene nanoemulsions using response surface methodology[J].Food Chemistry,2008,107(3):1300-1306.

[9]Yagci S,Gogus F.Response surface methodology for evaluation of physical and functional properties of extruded snack foods developed from food-by-products[J].Journal of Food Engineering,2008,86(1):122-132.

[10]闞歡,劉云,熊麗萍,等.響應面法優化羅望子膠的提取工藝[J].食品科學,2011,32(8):321-324.

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