李 璐,李 鵬,孫慧娟,馬凱華,馬儷珍,李 玲
(天津農學院食品科學與生物工程學院,國家大宗淡水魚加工技術研發分中心,天津市水產品加工及質量安全校企協同創新重點實驗室,天津 300384)
革胡子鯰魚魚頭質量占鯰魚魚體質量的(20.0±2.6)%,魚頭中粗蛋白含量達到13%左右,蛋白含量較高,脂肪含量(14.40±1.73)%、水分含量(61.70±1.57)%、總糖含量(4.79±0.83)%。魚頭中營養物質豐富,近年來對魚頭的研究更加深入。楊彩莉等研究發現,3 種金槍魚魚頭中蛋白、脂肪含量較高,且含有豐富的有益礦物質和多不飽和脂肪酸。王振強等通過對鯽魚魚頭中活性成分的提取,發現活性成分提取物中磷脂和脂肪酸含量較高,其中脂肪酸種類較多,以多不飽和脂肪酸為主且含有二十碳五烯酸。林婉茹等對馬鮫魚魚頭酶解工藝進行優化,發現風味蛋白酶酶解效果最佳,在最佳工藝條件下,魚頭的酶解度為(16.20±0.42)%。
超聲波設備具有易操作、效果好、范圍廣、方向性好等特點,其作為一種綠色的物理技術被應用。在食品加工中低頻率、高強度超聲波應用更為廣泛,可促進食品冷凍、干燥、乳化,還可用于食品理化性質(如溶解性、起泡性、凝膠性)的測定。而超聲波應用于魚類加工過程中,能更好保持魚類品質。倪澤平等研究微酸性電解水聯合超聲波處理對中華馬鮫品質的影響,研究發現,在超聲波輔助處理后,有更好的殺菌保鮮效果。王正云等通過超聲輔助酶法提取青魚魚皮膠原蛋白,在最佳超聲條件下,膠原蛋白的提取率可達45.3%。李秀霞等通過超聲輔助冷凍和低溫速凍2 種凍結方式對凍藏魚肉肌原纖維蛋白的理化性質及結構進行研究,發現在超聲波輔助冷凍后,能夠有效提高魚肉熱穩定性及更好維持海鱸魚結構。胡代花超聲輔助提取大鯢肝臟油脂,得出在最佳條件下,大鯢肝臟油脂的提取率為90.86%。李根等采用超聲輔助技術處理鯢皮,在超聲輔助提取最佳工藝條件下,鯢皮膠原蛋白的提取率為(37.36±2.61)%(=3),接近模型的預測值(37.76%),明顯高于未用超聲處理鯢皮膠原蛋白的提取率(17.56±1.77)%。孔金花等用響應面法對超聲波輔助腌制小龍蝦工藝進行優化,在最優條件下感官評分達91.2 分,鈉含量為0.82%。王逸鑫等對青魚超聲波輔助腌制品品質進行研究,結果表明,在超聲波輔助下,鮮甜味氨基酸含量增加,對腌制品的風味起積極作用。曹璇等對超聲波輔助提取金鯧魚骨油的工藝進行優化,在最優條件下,金鯧魚骨油的提取率為80.51%。
多數研究證明超聲輔助處理對動植物活性物質及營養成分的提取有一定促進作用,故本研究以革胡子鯰魚為原料,通過單因素及響應面的方法,考察超聲溫度、超聲時間及超聲功率對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響,旨在為促進湯中營養物質的溶出提供參考。
新鮮八須革胡子鯰魚購于天津紅旗農貿市場。
食鹽 中鹽上海市有限公司;大豆油 益海嘉里金龍魚糧油食品股份有限公司;硫酸銅 天津北方天醫化學試劑廠;氫氧化鈉 天津光復發展有限公司;碳酸鈉天津江天化工技術有限公司;酒石酸 天津大茂化學試劑廠;福林-酚 北京索萊寶科技有限公司。
304不銹鋼湯鍋 上海雙立人有限公司;BJRJ-82絞肉機 浙江嘉興艾博實業有限公司;C21-WK2102電磁爐 廣東美的生活電器制造有限公司;移液槍德國Eppendorf公司;SDX-1全自動風冷速凍箱 天津特斯達食品機械科技有限公司;T6新世紀紫外-可見分光光度計 北京普析通用儀器有限公司;KQ-700DE數控超聲波清洗機 昆山市超聲儀器有限公司。
1.3.1 魚頭湯制作工藝流程
新鮮魚頭骨肉泥(200 g)→油煎20 s(加熱功率1 200 W)→加水(料液比1∶6(/))→超聲波處理(按實驗設計調整超聲波條件)→加熱(加熱功率1 200 W)→煮沸并加鹽0.5%(鹽的質量為魚頭和水質量的0.5%,開始計時)→保沸(加熱功率500 W)→過濾→取樣(無明顯固形物)。
1.3.1.1 魚頭前處理
新鮮革胡子鯰魚(魚體質量(1.69±0.13) kg、魚頭質量(0.35±0.04) kg、魚頭長(14.78±1.16) cm、魚頭寬(9.69±0.53) cm),在20~40 min內送到實驗室,敲擊致暈,宰殺放入冰水中,剁下魚頭,去除魚鰓,用冰水洗凈魚頭,然后瀝干速凍,剁成小塊,粉碎、攪拌,混勻為魚頭碎泥裝入袋中,冷藏備用。
1.3.1.2 魚頭湯制作工藝
鍋燒熱加入20 g大豆油,然后放入魚頭碎泥200 g,煎20 s,加入1 200 g水后,將鍋中所有魚肉和水倒入2 000 mL食品用燒杯中,用保鮮膜封口,放涼后進行超聲波處理(各因素的基本條件為:超聲時間20 min、超聲溫度25 ℃、超聲功率490 W,單因素試驗中每次只改變一個因素條件,其他條件不變)。結束后全部倒入鍋中(燒杯中不留殘余)。將加熱功率調為1 200 W,待魚湯煮沸后加鹽0.5%,將加熱功率調為500 W保沸并開始計時64 min,計時結束后,過濾(無明顯固體物)即為魚湯。
1.3.2 魚頭湯超聲波輔助熬煮單因素試驗設計
1.3.2.1 超聲溫度對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
將18 個裝有魚湯的燒杯(每組3 個平行)分別在超聲溫度20、25、30、35、40、45 ℃條件下超聲。結束后全部倒入鍋中(燒杯中不留殘余)。加熱功率保持在1 200 W,待水煮沸,加入7.5 g鹽,立即將加熱功率調為500 W,保沸并計時64 min,每32 min稱質量1 次,補充足夠的水,使熬煮前后總質量(水+鍋)保持一致。過濾后測定魚頭湯中水溶性蛋白含量。
1.3.2.2 超聲時間對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
將18 個裝有魚湯的燒杯(每組3 個平行)分別在超聲時間15、20、25、30、35、40 min條件下超聲。其他操作同1.3.2.1節,測定魚頭湯中水溶性蛋白含量。
1.3.2.3 超聲功率對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
將18 個裝有魚湯的燒杯(每組3 個平行)分別在超聲功率280、350、420、490、560、630 W條件下超聲。其他操作同1.3.2.1節,測定魚頭湯中水溶性蛋白含量。
1.3.3 魚頭湯超聲波輔助熬煮響應面試驗設計
根據1.3.1節單因素試驗結果,篩選合適條件進行響應面設計,以超聲溫度()、超聲時間()、超聲功率()為自變量,考察此3因素及其交互作用對蛋白質溶出的影響,設計3因素3水平響應面試驗模型,以優化超聲輔助魚頭湯熬煮工藝,試驗水平及因素設計見表1。

表1 響應面試驗設計因素及水平Table 1 Factors and levels used for response surface design
1.3.4 水溶性蛋白含量測定
參考翟爭妍、錢雪麗等的方法,略有改進。取5 mL魚頭湯定容至100 mL,取1 mL于試管中,加入5 mL福林-酚甲液振蕩搖勻,室溫下靜置10 min后立即加入0.5 mL福林-酚乙液,振蕩混勻,30 ℃水浴預熱30 min,取出搖勻后測定750 nm波長處的吸光度。以牛血清蛋白標準溶液質量濃度(25、50、100、150、200、250 μg/mL)為橫坐標,以吸光度為縱坐標,制作標準曲線,計算水溶性蛋白含量。
運用SPSS 19.0軟件對數據進行單因素方差分析,且利用Duncan’s新復極差法進行顯著性分析(<0.05),運用Office Excel 2019軟件作圖,利用Design-Expert 11軟件對響應面優化試驗結果進行回歸及分析。
2.1.1 超聲溫度對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
超聲溫度的升高有助于提高溶出的蛋白質等物質與水的相容性。由圖1可知,隨著超聲溫度升高,湯中水溶性蛋白的含量呈先增加后降低的趨勢。在35 ℃時,湯中水溶性蛋白含量達到最大值。當超聲溫度大于35 ℃時,湯中水溶性蛋白含量顯著下降,超聲溫度升高到40~45 ℃時,湯中水溶性蛋白含量無顯著變化。所以超聲溫度35 ℃為最佳條件。

圖1 超聲溫度對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 1 Effect of ultrasonic temperature on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth
2.1.2 超聲時間對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
超聲波處理是通過振蕩產生的破碎等多重效應,增加溶劑的穿透力,加速魚頭中的蛋白、脂肪等物質進入到湯中。由圖2可知,在整個超聲處理過程中,隨著超聲時間的延長,魚頭湯中水溶性蛋白含量呈現先增加后降低的趨勢。超聲時間繼續延長,蛋白質等物質在溶劑中的擴散達到動態平衡,湯中蛋白含量趨于飽和,30 min時湯中水溶性蛋白含量達到最大值。當超聲時間繼續延長,大于30 min時,湯中水溶性蛋白含量降低,由于湯中產生空化效應,導致液體溫度升高,蛋白質遇高溫易變性。所以超聲時間30 min為最佳條件。

圖2 超聲時間對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 2 Effect of ultrasonic time on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth
2.1.3 超聲功率對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響
超聲功率的增加會加速體系內空化作用,細胞不再繼續破碎,魚頭中物質的溶出率降低。由圖3可知,隨著超聲功率的增加,湯中水溶性蛋白含量呈現先增加后降低的趨勢。超聲功率為490 W時湯中水溶性蛋白含量最高,超聲波的破碎作用發揮到最大,細胞破碎效果較好。當超聲強度繼續增加,會達到飽和,進而形成音障,超聲作用開始減小。超聲功率超過490 W時,水溶性蛋白含量顯著下降,所以超聲功率490 W為最佳條件。

圖3 超聲功率對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 3 Effect of ultrasonic power on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth
2.2.1 響應面試驗結果
魚頭湯超聲條件優化響應面試驗設計及結果如表2所示,通過Design-Expert 11軟件對超聲溫度()、超聲時間()、超聲功率()及響應值水溶性蛋白含量()建立3因素3水平的二次回歸模型,方程為:=0.939 5-0.033 9+0.027 1-0.003 0-0.007 4+0.046 9-0.017 6-0.040 7-0.131 5-0.061 8。

表2 革胡子鯰魚魚頭湯超聲條件響應面試驗結果Table 2 Experimental results for response surface analysis of ultrasonic-assisted cooking conditions of Clarias gariepinus head broth
由表3可知,關于超聲溫度()、超聲時間()、超聲功率()與水溶性蛋白含量()建立的模型,值為0.023 4(顯著),值為4.948 2,此二項回歸方程擬合的模型顯著,失擬項不顯著,表明在回歸區域內擬合較好。一次項(超聲溫度)、(超聲功率)、二次項(、)影響顯著。、、3 個因素對此模型均有一定的影響,順序為>>,同時得出交互項、、影響均不顯著。

表3 革胡子鯰魚魚頭湯超聲條件響應面試驗結果方差分析表Table 3 Analysis of variance of quadratic polynomial model of ultrasonic-assisted cooking conditions of Clarias gariepinus head broth
2.2.2 響應曲面分析
當回歸方程的自變量發生改變,響應值靈敏度隨之改變,形成響應坡面。響應面曲線的陡峭程度、等高線圖的密集程度,都將對響應值的大小產生影響。根據擬合的模型及各個因素對湯中水溶性蛋白含量的影響,繪制兩因素交互作用響應面圖和等高線圖。
由圖4~6可知,圖5的等高線圖更緊密、響應面曲線更陡峭,表明超聲溫度與超聲功率的交互影響對湯中水溶性蛋白含量的影響較大;超聲時間與超聲功率交互作用對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響次之;超聲時間與超聲溫度交互作用的等高線圖接近圓形,對魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響較小。

圖4 超聲溫度與超聲時間交互作用對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 4 Individual and interactive effects of ultrasonic temperature and ultrasonic time on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth

圖5 超聲溫度與超聲功率交互作用對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 5 Individual and interactive effects of ultrasonic temperature and ultrasonic power on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth

圖6 超聲時間與超聲功率交互作用對革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量的影響Fig. 6 Individual and interactive effects of time and ultrasonic power on the content of water-soluble protein in Clarias gariepinus head broth
2.2.3 驗證實驗
由于不能直接從圖上找到最佳工藝參數,通過Design-Expert 11軟件進行分析并對回歸方程進行計算,預測超聲輔助的最佳工藝。由表4可知,模型預測值為超聲溫度34.13 ℃、超聲時間30.61 min、超聲功率536.60 W,為驗證響應面所得結果的可靠性,考慮到實際操作的便利、成本等因素,將工藝修正為超聲溫度35 ℃、超聲時間31 min、超聲功率490 W。驗證值與預測值的相對誤差較小,表明驗證值與預測值基本接近。

表4 模型預測與驗證實驗結果Table 4 Results of model prediction and experimental validation
通過單因素及響應面試驗,對超聲溫度、超聲時間、超聲功率進行優化,得到在超聲溫度35 ℃、超聲時間31 min、超聲功率490 W時,革胡子鯰魚魚頭湯中水溶性蛋白含量為(0.78±0.01) g/100 mL,與模型預測值相比,相對誤差為1.9%,誤差較小,表明真實值與模型預測值接近,優化結果在此模型下有較高的可靠性。