微酸性電解水浸漬對天麻鮮切片貯藏品質影響的動力學研究

鄧秋秋，龐文婷，亢凱杰，高 晴，和勁松

（云南農業大學食品科學技術學院，云南昆明 650201）

天麻（Gastrodiaelata），又名赤箭、獨搖芝、離母等，為蘭科天麻屬植物，立冬后至次年清明前采挖（以冬麻為好），是著名的中藥材，早在二千多年前就已入藥，以云南昭通產者為優。2020 年，天麻被列入食藥物質目錄[1]，這意味著天麻在食品方面將會有更多的發展。目前天麻深加工技術缺乏，結合天麻的特性，市場主要以干制的初加工天麻為主進行銷售。作為干制的天麻食品，喪失了其感官品質和口感要求，無法滿足消費者的需求。鮮食天麻產品市場需求擴大，這為天麻產品的開發提供新的方向，鮮切天麻產品成為天麻產品開發新的方向。天麻鮮品具有很高的營養價值和功效，但天麻鮮品不耐貯藏，極易腐爛，常溫一般只能存放3～5 d[2]。天麻鮮切片接觸外界又容易造成褐變、腐敗等不利影響，同時造成品質的衰變。針對天麻的品質特性將天麻鮮切片貯藏過程中的關鍵問題分為內部因素：自身代謝活動，如褐變；外部因素：微生物污染。現有的天麻鮮切片儲藏手段成本高、添加劑使用造成潛在風險，為減緩天麻鮮切片在儲藏過程中外觀品質以及功效物質的衰變速度[2]，所以急需一種初加工的天麻鮮切片保真工藝。

近些年來，微酸性電解水（slightly acidic electrolyzed water，SAEW）被應用到許多領域，在食品領域也有涉及，具有瞬時、廣譜、高效、安全、無殘留等殺菌特點,且對皮膚無刺激性，已于2002 年6 月被日本厚生勞動省認定為食品添加物[3]。Park 等[4]、Issazacharia 等[5]、Okanda 等[6]、唐志龍等[7]發現SAEW 能有效抑制或殺滅鮮切果蔬表面的病原性微生物。目前國內外關于SAEW 的研究主要集中在殺菌效果、殺菌機理以及貯藏條件的探討，對殺菌過程的動力學分析鮮有報道[8]。此外部分學者系統研究了SAEW對各類微生物的殺滅作用，但SAEW 對食材品質的影響未作深入探討[9]。本實驗將利用SAEW 新的使用方式（長期浸漬）對天麻鮮切片進行處理，研究浸漬過程中天麻鮮切片的品質衰變情況，探討SAEW 浸漬對天麻鮮切片的保真工藝效果。

本實驗建立了用于直接表征褐變度的測定方法，經過方法學論證準確、可靠，可用于直接表征褐變度，可作為天麻鮮切片的褐變情況評判標準；其次是將電解水以長期浸漬的方法進行天麻鮮切片處理，能持續性對天麻鮮切片進行作用，減緩品質衰變速度。因此本文探討了SAEW 浸漬處理對天麻鮮切片貯藏品質的影響因素及其變化規律，在此基礎上對天麻鮮切片理化指標及營養指標進行動力學分析。動力學模型系統可對貯藏過程中任一時期的指標變化情況進行實時監控，相關結果可對天麻鮮切片貯藏過程品質變化趨勢預測提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮天麻（冬麻）云南省昭通市彝良縣小草壩，采購后在4 ℃條件下貯藏備用；氯化鈉、鹽酸、硫代硫酸鈉、苯酚、葡萄糖等分析純、乙腈（色譜純）天津市風船化學試劑科技有限公司；乙醇 分析純，天津市富宇精細化工有限公司。

HD-240LSAEW 生成機 上海旺旺集團；PL303分析天平 上海梅特勒-托利多儀器有限公司；YXQSG41-280A 高壓蒸汽滅菌鍋 上海生銀醫療儀器儀表有限公司；HPX-9272ME 數顯電熱培養箱 上海博訊實業有限公司醫療設備廠；JJCJ-CJ-1FD 超潔凈工作臺 蘇州市金凈凈化設備科技有限公司；HC-2062 高速離心機 安徽中科中佳科技儀器有限公司；HH-6 電熱恒溫水浴鍋 常州市普達科學儀器有限公司；UV-1800 紫外可見分光光度計 翱藝儀器上海有限公司；UItiMate3000 高效液相色譜 安捷倫科技有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 SAEW 的制備 SAEW 采用HD-240LSAEW生成機制成；通過電流的變化，可以反映出SAEW 中有效氯濃度（ACC）的變化，采用碘量法[10]測定有效氯濃度。

1.2.2 樣品處理 將試樣新鮮天麻用自來水洗凈、擦干后進行削皮切片，之后用圓柱形模具壓片成直徑3 cm，厚度5 mm。首先，精密稱取1 g 天麻裝入15×22 cm 真空密封袋，按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）加入參數為有效氯濃度30.2 mg/L，水流速度4.0 L/min，電流1.3 A 的SAEW 溶液，分組，每組設三個平行。其次，精密稱取150 g 天麻裝入15×22 cm 真空密封袋，記為未處理組。最后，將各天麻樣品置于4 ℃冷庫中進行保藏，每4 d 換同參數SAEW 溶液（保證有效氯濃度保持在一定范圍）并取樣進行各指標測定，每組3 個平行樣，取平均值。

1.2.3 腐爛指數的測定 按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理分組，稱取50 g 左右天麻鮮切片裝入真空密封袋，每組設3 個平行，于4 ℃冷庫儲藏；每4 d 換水一次。測定腐爛指數時，取出鮮切片擦干表面水分，整齊放置在白紙上于同一高度拍照，每個樣品測定一次。使用ImageJ 軟件處理。按照公式（1）計算：

腐爛級別分級依據表1[11]。

表1 腐爛分級標準Table 1 Rot grading standard

1.2.4 褐變度的測定

1.2.4.1 方法建立 褐變度方程的建立：以天冬酰胺和葡萄糖作為原料，用pH6.8 的磷酸鹽緩沖溶液分別配制1 mol/L 的葡萄糖溶液和0.2 mol/L 的天冬酰胺溶液，取等摩爾比的葡萄糖溶液與天冬酰胺溶液于20 mL 耐熱試管中密封。在140 ℃下油浴中分別加熱5、10、15、20、25、30 min。將反應液稀釋15 倍后利用分光色差儀測定L*、a*、b*值，同時于420 nm 處測定其吸光度（A），并計算褐變度（BD）：BD=10×A。每個樣品3 個平行樣，取平均值。利用Box-Behnken Design，以L*、a*、b*作為三因素，褐變度作為響應值，建立褐變度方程式。

方法論證：分別配制0.111、0.118、0.125、0.133、0.143、0.154、0.167、0.182、0.200、0.222 mg/mL 的褐色素溶液。以蒸餾水為空白對照（校零），于420 nm處測定吸光度，計算BD 值，以濃度為橫坐標x，褐變度為縱坐標y，繪制標準曲線。并利用分光色差儀檢測L*、a*、b*值，將L*、a*、b*值分別代入褐變度方程式中計算BD 值。分析以吸光度計算的BD 值與L*、a*、b*值計算的BD 值間的差異性及兩者在變化趨勢上的差異性。

1.2.4.2 色差測定 將不同分組樣品的三個平行各取一片擦干后放置在白紙上，使用CR-400 色差計，采用國際照明委員會（Commission Internationale de L'Eclairage，CIE）的L*、a*、b*色彩空間對色差進行測定。測試時，首先讓儀器充分預熱，用儀器自帶的白板校正后，對樣品進行測定。每組三個平行，記錄記錄L*、a*、b*值，取平均值。L*、a*、b*分別表征了樣品的黑白度、紅綠度和黃藍度，與參考點比較時?L*為正代表白度增加，?L*為負代表黑度增加，?a*為正代表紅色增加，?a*為負代表綠色增加，?b*為正代表黃色增加，?b*為負代表藍色增加。將L*、a*、b*帶入褐變度方程計算。

1.2.5 褐變率的測定 按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理進行分組，稱取50 g 左右天麻鮮切片裝入真空密封袋，每組設3 個平行，于4 ℃冷庫儲藏；每4 d換水一次。測定褐變率時，取出鮮切片擦干表面水分，整齊放置在白紙上于同一高度拍照，每個樣品測定一次，每組3 個平行，取平均值。使用ImageJ 軟件處理。按照公式（2）計算：

1.2.6 水分活度的測定 按照GB 5009.238-2016《食品安全國家標準 食品水分活度的測定》[12]中的水分活度儀擴散法進行測定。25 ℃，用飽和氯化鈉溶液進行校準（水分活度為0.753）。取不同分組天麻鮮切片10 g，剪碎后均勻放置在水分活度儀測試盒中，測試溫度25 ℃，測試時間10 min。

1.2.7 菌落總數的測定 根據國家標準GB 4789.2-2016《食品微生物學檢驗 菌落總數測定》[13]方法。取天麻鮮切片3 g，立即放入27 mL 滅菌后的生理鹽水中，震蕩搖勻；選擇102、103、104三個稀釋梯度（12 d 后選擇104、105、106）加入1 mL 菌液；之后倒入15～20 mL 平板計數培養基，培養48 h 后進行讀數。

1.2.8 天麻素的測定 參考中國藥典法2015 版一部[14]《藥材和飲片》中天麻素的測定方法。

1.2.8.1 高效液相色譜（HPLC）分析樣品前處理 精密稱取1.0000 g 干燥天麻供試品（70 ℃，烘干6 h），加入燒杯中，按固液比1:20 g/mL 加入55%乙醇保鮮膜密封后，在提取溫度60 °C、提取時間40 min 下進行超聲提取，提取完成后3000 r/min 離心5 min、過濾，在70 ℃下減壓濃縮至液體不可流動為止，加3 mL 乙腈水（3:97）溶解，定容至5 mL 容量瓶。

1.2.8.2 HPLC 標準曲線的建立 色譜條件：色譜柱Syncronis C18（250×4.6 mm×5 μg）；柱溫：30 ℃；流速：1.0000 mL/min；流動相：乙腈:0.5%磷酸溶液=3:97；波長：220 nm；進樣量：20 μL；進樣方式：恒流。

標準曲線的制作：利用外標法測定天麻素的含量：精密稱取17.5 mg 天麻素標準品，用乙腈:水=3:97 溶解，配成0.35 mg/mL 溶液，稀釋成1.75 mg/mL標準溶液。取2 mL 標準溶液于進樣瓶中，按進樣量2、3、4、5、6、7 μL 進行天麻素測定。以質量為橫坐標，峰面積為縱坐標做標準曲線。

1.2.8.3 HPLC 測樣品中天麻素含量 將前處理后配制的溶液吸取2 mL 注入進樣瓶，在標準曲線的條件下測定樣品中天麻素含量，mg/100 g。

1.2.9 維生素C 測定 根據王麗霞[15]碘酸鉀法進行測定。取天麻樣品20 g 放入研缽，加入2%的HCl溶液5～10 mL，研磨均勻，移至100 mL 容量瓶用2% HCl 定容，搖勻并過濾，取1% KI 溶液2 mL、10%淀粉溶液1～2 mL 及濾液5 mL 于錐形瓶，加蒸餾水至10 mL 搖勻，用0.001 mol/L 的KIO3溶液滴定。

1.2.10 動力學分析 以未處理組作為對照，選取料液比1:1、1:3、1:5 g/mL，將天麻鮮切片SAEW 浸漬處理，在4 ℃儲藏過程中測定其理化、營養指標（每4 d 測定一次，測定周期為28 d），并建立品質衰變動力學模型系統。

由于天麻鮮切片在儲藏過程中，各指標變化規律存在差異性，單一模型不能使用，故本實驗采用多動力學模型配合使用。腐爛指數、褐變率指標使用Asymptotic1 模型進行擬合，褐變度、天麻素含量、維生素C 含量指標使用一級反應動力學模型進行擬合，水分活度指標使用Expdec2 模型進行擬合，菌落總數指標使用Logistic 模型進行擬合。

1.3 數據處理

應用Origin 軟件進行作圖與非線性擬合分析，ImageJ 處理圖片，Excel 軟件進行數據處理，用SPSS軟件對數據進行差異顯著性分析。

2 結果與分析

2.1 腐爛指數的動力學擬合

由圖1 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，未處理組天麻鮮切片腐爛率呈上升趨勢，而SAEW 浸漬組均未出現腐爛現象，所以證明SAEW 浸漬能阻止腐爛現象。根據數據分布形態，對腐爛指數進行一階動力學方程擬合，未處理組擬合曲線和腐爛指數數據基本重合，Asymptotic1 模型（一階指數漸進回歸模型1）動力學方程（3）如下：

圖1 腐爛指數的一階指數動力學擬合Fig.1 First order exponential kinetic fitting of decay index

式中：y 為腐爛指數（%）；a 為漸近線參數；b 為響應范圍；c 為衰變速率（d-1）；x 為儲藏時間（d）。

在擬合曲線中，未處理組的a 為108.06±12.21，b 為116.40±17.38，c 為0.87±0.05，回歸系數R2為0.902，模型預測性良好。

詹苑等[16]研究表明，SAEW 處理野生菌不僅能控制其表面微生物增長量，還能減緩貯藏品質的劣變速度。劉培紅等[17]探討SAEW 對鮮米線儲藏過程中的殺菌及延長保鮮期的作用，試驗組鮮米線保鮮期比對照組延長約16 h，從而降低了鮮米線腐敗變質的速率。結果表明，SAEW 浸漬能阻止天麻鮮切片的腐爛現象，未處理組擬合后回歸系數R2為0.902，模型預測性良好，腐爛指數變化符合Asymptotic1 模型動力學方程（3）的規律。

2.2 褐變度的動力學擬合

2.2.1 褐變度方程的建立 利用Box-Behnken Design，以L*、a*、b*作為三因素，褐變度作為響應值，得到多元一次方程式。按照公式（4）計算：

2.2.2 褐變度標準曲線 以褐色素標準品濃度為橫坐標，褐變度（BD）為縱坐標，在420 nm 處測定吸光值。制作褐變度標準曲線。繪制的標準曲線y=0.0846+40.6078x，R2=0.999，具有良好的線性關系。

由圖2 可知，經過統計分析，以吸光度計算的BD 值與L*、a*、b*值計算的BD 值間不存在差異性（P>0.05），兩者在變化趨勢上也不存在差異性（P>0.05）。說明將測定的L*、a*、b*值代入（4）式中計算BD 值的方法是可靠的，該方法可用來測定固體樣品的褐變度值。

圖2 BD 值兩種計算方法對比Fig.2 Comparison of two calculation methods for BD value

2.2.3 褐變度的動力學擬合 由圖3 中可以看出，通過對褐變度進行一級動力學擬合，擬合曲線和褐變度數據基本重合。一級反應動力學模型[18]的方程為：

圖3 褐變度的一級動力學擬合Fig.3 First order kinetic fitting of Browning degree

式中：A 為樣品貯藏至第t d 時天麻素含量（%）；A0為樣品的初始天麻素含量（%）；k 為樣品天麻素含量變化速率常數；t 為樣品的貯藏時間（d）。

在擬合曲線中，褐變度呈指數上升；變化速率常數k 反映了褐變度變化，k 越大，褐變度越高。在表2中可以看出，未處理組和料液比1:1g/mL 決定系數R2大于0.9，有很好的預測效果。通過擬合結果可知，褐變度變化符合一級動力學模型。

表2 褐變度一級動力學擬合參數Table 2 First orde kinetic fitting parameters of browning degree

2.3 褐變率的動力學擬合結果

由圖4 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，未處理組褐變率呈上升趨勢，在12 d 時達到最大值100%；料液比1:1 g/mL 組在12 d 達到最大值14.8%，之后略有下降；料液比1:3 g/mL 在4 和8 d 出現褐變，褐變率分別為0.29%和0.11%；可能是實驗過程中造成的誤差，料液比1:5 g/mL 組未出現褐變。與未處理組相比，SAEW 浸漬能有效抑制天麻鮮切片表面產生褐變現象。將Asymptotic1 模型（一階指數漸進回歸模型1）按照動力學方程（3）進行擬合，擬合曲線與褐變率數據基本重合，從表3 中可知，未處理組決定系數R2大于0.8，模型預測性良好。

圖4 褐變率的一階指數動力學擬合Fig.4 First order exponential kinetic fitting of Browning rate

表3 褐變率的一階指數動力學擬合參數Table 3 First order exponential kinetic fitting parameters of browning rate

馬卓云等[19]研究表明，利用阿倫尼烏斯方程建立鮮切山藥MDA 含量和褐變度品質指標的一級動力學模型來模擬鮮切山藥的貨架期模型，可以更好地反映鮮切山藥的品質指標變化。鄧清云等[20]研究AEW 對鮮切馬鈴薯酶促褐變的抑制效果，發現處理時間、處理方式（靜止浸泡、流水沖洗、振蕩）對AEW 的褐變抑制效果均產生影響，而料液比變化對AEW 的褐變抑制效果影響不大。與本研究的結論相符。

2.4 水分活度的動力學擬合

由圖5 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加水分活度呈先上升后下降趨勢，在第8 d 時各組水分活度值達到最大；未處理組、料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）水分活度分別為0.931、0.948、0.951、0.952，不同料液比SAEW 處理組天麻鮮切片水分活度均高于未處理組，與未處理相比，SAEW 浸漬天麻鮮切片減緩其水分活度下降速度。通過對水分活度進行二階指數動力學擬合，擬合曲線和水分活度數據基本重合，Expdec2 模型（兩階指數增長模型）動力學方程（6）如下：

圖5 水分活度二階動力學擬合Fig.5 Second order kinetic fitting of water activity

式中：y 為某一時刻的品質指標；y0為偏移量；A1為第一段曲線振幅；t1為第一段曲線時間常數，A2為第二段曲線振幅；t2為第二段曲線時間常數。

在擬合曲線中，參數t2反映了水分活度降低速度，t2值越大水分活度下降變化越快。在表4 中可以看出，各分組決定系數R2都大于0.8，結果表明水分活度變化符合二階指數增長模型。

表4 水分活度二階動力學擬合參數Table 4 Second order kinetic fitting parameters of water activity

陳建福等[21]研究表明，SAEW 處理可延緩褐變及總酸度的增加，減少水分含量的喪失。綜上可見，SAEW 浸漬天麻鮮切片減緩其水分活度下降速度，擬合后各分組決定系數R2都大于0.8，水分活度變化符合二階指數增長模型規律。

2.5 菌落總數的Logistic 模型擬合

由圖6 可知，天麻鮮切片菌落總數隨儲藏時間延長呈上升趨勢，其中未處理組菌落總數上升趨勢遠遠高于SAEW 浸漬處理組；與未處理組相比，SAEW浸漬能有效抑制微生物，且與SAEW 添加量無關。通過對菌落總數進行Logistic 模型擬合，擬合曲線和菌落總數數據基本重合。Logistic 模型能體現產品在貯藏時菌落總數變化與時間的關系[22]，Logistic 模型的方程為：

圖6 菌落總數的Logistic 模型擬合Fig.6 Logistic model fitting of total bacterial count

式中：y 為樣品貯藏至第x d 時菌落總數（log CFU/g）；A1、A2、x0、P 為模型參數；x 為樣品的貯藏時間（d）。在擬合曲線中，菌落總數呈指數上升。在表5中可以看出，SAEW 浸漬組決定系數R2均大于0.9，有很好的預測效果，結果表明菌落總數變化符合Logistic 模型。

表5 菌落總數的Logistic 模型擬合參數Table 5 Logistic model fitting parameters of total bacterial count

周智宇等[23]研究表明，SAEW 處理能有效控制樣品表面微生物數量，還能減緩貯藏品質的劣變速度。張國治等[24]結果表明，根據不同模型計算微生物生長動力學參數，所有模型均可以可靠、快速地預測青麥糕的腐敗程度，從而保證青麥糕產品的食用品質和安全。結果表明，菌落總數變化遵循Logistic模型。

2.6 天麻素含量的動力學擬合

由圖7 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，天麻素含量均呈逐漸下降趨勢；其中未處理組天麻素含量減少量始終低于SAEW 浸漬處理組，儲藏效果最好。與未處理組相比，SAEW 浸漬在一定程度上會造成天麻素的損失，但與SAEW 添加量無關。天麻素初始含量為0.38%，28 d 時，未處理組、料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）天麻素含量分別為0.25%、0.24%、0.24%、0.24%。通過對天麻素含量進行一級動力學擬合，擬合曲線和天麻素含量數據基本重合，在擬合曲線中，天麻素含量呈指數下降，系數k 反映了天麻素含量變化，k 越大，天麻素含量降低越快，證明天麻素含量的降解速度與貯藏時間呈負相關。從表6 中可以看出，各分組決定系數R2均大于0.9，有很好的預測效果。

圖7 天麻素含量的一級動力學擬合Fig.7 First order kinetic fitting of gastrodin content

表6 天麻素含量的一級動力學擬合參數Table 6 First order kinetic fitting parameters of gastrodin content

陳琛等[25]研究中，不同保鮮液浸泡貯藏期間天麻素含量呈下降趨勢。曹森等[26]研究發現，復合保鮮劑能延緩其天麻素和多糖含量的下降。SAEW 浸漬在一定程度上會造成天麻素的損失，模型決定系數R2均大于0.9，說明天麻鮮切片在貯藏過程中天麻素含量變化符合一級反應動力學規律。

2.7 維生素C 測定的動力學擬合

由圖8 可知，天麻維生素C 隨儲藏時間增加呈逐漸減少趨勢，并且SAEW 浸漬組維生素C 含量均高于未處理組，與未處理組相比，SAEW 浸漬能在減緩維生素C 損失。在第8 d 之前，四個組間并無明顯差異，在第8 d 之后，料液比1:1 g/mL 組維生素C 含量均高于其余三組；并且SAEW 浸漬組（料液比1:1、1:3、1:5 g/mL）維生素C 含量均高于未處理組。

圖8 維生素C 含量的動力學擬合Fig.8 Kinetic fitting of VC content

通過對天麻維生素C 含量進行一級動力學擬合，擬合曲線和天麻維生素C 含量數據基本重合，在擬合曲線中，維生素C 含量呈指數下降；變化速率常數k 反映了維生素C 含量變化速度；k 越大，維生素C降低越快。從表7 中可以看出，料液比1:1、1:3 g/mL決定系數R2大于0.9，表明方程的擬合精度高，維生素C 含量變化符合一級動力學模型。

表7 維生素C 的動力學擬合參數Table 7 Kinetic fitting parameters of VC

趙德錕等[27]研究SAEW 處理對鮮切云南紅梨貯藏過程中品質的影響，結果表明SAEW 處理能夠有效控制云南紅梨鮮切品表面微生物數量，并延緩其貯藏過程中維生素C 含量的衰減。Giannakourou等[28]發現不同貯藏條件下冷凍綠色蔬菜維生素C的損失過程也可以用一級動力學模型描述。李敏等[29]研究表明大白菜在貯藏過程中維生素C 降解符合一級反應動力學規律，反應速率常數k 隨貯藏溫度的增加而增加。綜上可見，維生素C 含量變化符合一級動力學規律。

3 結論

通過對SAEW 浸漬（料液比1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理組在儲藏過程中天麻鮮切片理化指標及營養指標的檢測，SAEW 浸漬能有效抑制褐變度、褐變率和腐敗的發生；抑制微生物繁殖，同時能延緩水分活度、天麻素、維生素C 等指標的衰變速度。綜上所述，本研究提出的SAEW 浸漬能有效減緩天麻鮮切片品質衰變速度，可用于解決天麻鮮切片儲藏問題；同時建立了SAEW 浸漬處理對天麻鮮切片的菌落總數、褐變度、褐變率、腐爛指數、水分活度、天麻素和維生素C 等指標影響模型系統，擬合后決定系數R2均大于0.8，表明方程的擬合精度高，此外通過以上動力學模型可以對天麻鮮切片在不同貯藏時間下的理化及營養指標變化進行動態控制，方便產品質量的監測。相關結果能為SAEW 在鮮品貯藏過程中的應用提供技術指導。