响应面法优化亚麻籽粕不溶性膳食纤维提取实用工艺.doc

word响应面法优化亚麻籽粕不溶性膳食纤维提取工艺摘要：以亚麻籽粕为原料，采用碱性蛋白酶水解。在单因素试验根底上，选取酶解温度、时间、加酶量(质量分数)和料液比为响应变量，以不溶性膳食纤维提取率为响应值，利用Box-Behnken试验设计方案和响应面分析法，建立不溶性膳食纤维提取率与响应变量的回归方程，并确定最优提取条件为:酶解温度55、酶解时间4h、料液比1：20、加酶量9%，此条件下水不溶性膳食纤维得率为52.05%，与预测值52.5%较为一致。关键词：亚麻籽粕；不溶性膳食纤维；响应面分析法；优化Response Surface Methodology for Optimization of Extraction Process of InsolubleDietary Fiber fromFlaxseed MealLi Ke Yang Hai-yan*(College of Food Science and Pharmacy, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China)Abstract: This article used flaxseed meal as raw material, pleted hydrolysis with alkaline protease. On the basis of single factor test, selected the hydrolysis temperature, time, enzyme amount (mass fraction) and the ratio of solid to liquid as response variable, regarded the insoluble dietary fiber extraction rate as response value, establish insoluble dietary fiber extraction rate and response variables regression equation by Box-Behnken experimental design and response surface analysis method, and determined the optimum extraction conditions: Hydrolysis temperature of 55, enzymatic hydrolysis time of 4h, solid to liquid ratio of 1:20, enzyme amount of 9%. Under this condition, the water-soluble dietary fiber yield is 52.05%, it is consistent with the predictive value of 52.51%.Key words: flaxseed meal；insoluble dietary fiber；response surface methodology；optimization2、年产量平均为271万t。我国的亚麻种植面积每年约57万hm2，仅次于加拿大和印度，居世界第3位；亚麻年产量约47万t，仅次于加拿大，居世界第2位1。亚麻是喜凉作物，在北方适宜早春种植，一般海拔高度8702000m均可种植，需有效积温10002200。我国的亚麻以油用为主，约占总播面积的90%，主要分布在华北、西北地区2。但麻籽也含有一些抗营养因子，如植酸、生氰糖苷、抗吡多醇因子抗维生素B6和致甲状腺肿素等，限制麻籽在食品和家禽饲料方面应用3，造成资源的收稿日期：作者简介：可1985-，男，硕士研究生，研究方向：天然产物提取与利用。Email: 31866460 .通讯 海燕1962-，女，博士，教授，研究方向：食品资源开发与利用。: yanghaiyan123.浪费。膳食纤维具有预防肥胖症、缓解便秘、改善肠道菌群、降低血糖、降低血清胆固醇水平、防治高血压、抗肠胃癌症、去除重金属离子、抗氧化、去除自由基等成效4-7，是继蛋白质、脂肪、水、矿物质、维生素、碳水化合物之后，能够改善人体营养状况、调节机体功能的“第七类营养素9。而亚麻籽脱脂后的纤维占到亚麻饼粕的1/2左右5，是膳食纤维的很好来源。但是，在我国报道用亚麻籽提取亚麻蛋白和膳食纤维的文献很少，更未见有规模化生产的报道1。 本试验利用亚麻籽制油后的亚麻籽粕开展不溶性膳食纤维IDF的提取工艺条件研究，旨在提高亚麻籽粕加工产品的附加值，为亚麻产业化的开展提供技术支撑，这对于推动亚麻产业化开展，提高经济效益、增加农民收入、促进地方经济和社会开展有着重要的意义。1 材料与方法亚麻籽粕 西域金锄生物技术；碱性蛋白酶(产品规格20万U/g) 庞博生物工程。PH-10 pH计 德国 Sartorius公司；AL204电子分析天平 梅特勒-托利多仪器()；HH-2型数显恒温水浴锅 金坛市医疗仪器厂；SHB-循环水式多用真空泵 长城科工贸；TDL-5离心机 安亭科学仪器厂；DHG-9140A型电热鼓风枯燥箱 一恒科学仪器。1.3.1 IDF提取工艺流程 亚麻籽粕粉碎过筛脱毒脱胶调底物浓度灭酶调pH值恒温酶解灭酶离心别离枯燥IDF 为了确定工艺条件，分别对影响IDF提取率的酶解温度、加酶量(质量分数)、酶解时间和液料比4个因素进展研究。在酶解温度45、50、55、60、65五个水平，加酶量4%、6%、8%、10%、12%六个水平，酶解时间2hh、3hh、4h、4.5h六个水平，液料比1：10、1：15、1：20、1：25、1：30(g/mL)六个水平，分别进展单因素试验，计算IDF提取率，以确定各因素的变化围与适宜值。确定在提取过程中温度、时间、料液比、加酶量对提取率的影响。实验在单因素的根底上，根据Box-Behnken的中心组合设计实验原理，以提取率为响应值，选择温度(X1)、时间(X2)、料液比(X3)、与加酶量(X4)，进展四因素三水平响应面实验，通过响应面曲面分析进提取条件的优化，因素水平见表1，并运用软件分析得到最优提取条件。表1 试验因素水平表Tab.1 Test factor and level table水平因 素X1温度X2时间(h)X3料液比(m/vX4加酶量(%)-15031:1560551:20816041:2510分析评价方法1.4.1 亚麻籽粕水不溶性膳食纤维测定IDF测定AACC法101.4.2 试验设计与数据处理采用软件Design-Expert 7.0.0 Trial进展试验设计与数据处理。2结果与分析2. 1单因素实验结果2.1.1 温度对IDF提取率的影响图1 温度对IDF提取率的影响Fig.1 The effect of t temperature on extraction ratio of IDF在酶解温度分别为45、50、55、60、65，酶解时间4h，料液比20%，加酶量8%的条件下，提取率如图1所示。由图1可知，当提取温度低于55时，随着温度的升高，膳食纤维提取率逐步升高；但是，当温度高于55时，膳食纤维提取率反而随温度的升高而降低。这是因为，当酶解温度低于55时，碱性蛋白酶活力随温度的升高而升高；当酶解温度高于55时，随着温度的升高碱性蛋白酶活性降低，IDF提取率下降。因此，选择温度为5060作为响应面试验的因素水平围。酶解时间IDF提取率的影响图2 时间对IDF提取率的影响Fig.2 The effect of time on extraction ratio of IDF在温度为55hh时IDF取率达到最高，其提取率达到45.96%，继续延长酶解时间，膳食纤维的提取率变化不明显。这是因为亚麻籽粕中有大量的蛋白，酶解时间过短，蛋白水解不完全，随时间的延长，蛋白充分酶解。当酶解时间达到3.5小时，其中的酶已充分酶解蛋白，继续延长酶解时间对IDF的提取率趋于平缓。料液比对IDF提取率的影响图3 料液比对IDF提取率的影响Fig.3 The effect of material-to-liquid on extraction ratio of IDF在温度55，时间3.5h，料液比分别为1：10、1：15、1：20、1：25、1：30，加酶量8%的条件下，提取率如图3所示。由图3可知，当料液比小于1：20时，随料液比增加提取率增加，但料液比高于1:20时IDF的提取率开始下降，这是因为当料液比达到1:20时，其中的液体用量已使酶可充分与蛋白接触，从而达到降解蛋白的目的。而在升高液体的用量过高时，酶浓度过低，从而使IDF提取率降低。加酶量对IDF提取率的影响图4 加酶量对IDF提取率的影响Fig.4 The effect of amylase density on extraction ratio of IDF在温度55，时间3.5h，料液比1：20，加酶量分别为4%、6%、8%、10%、12%的条件下，提取率如图3所示。由图3可知，当加酶量小于8%时，随着加酶量的增大，IDF的提取率也增大，酶添加量达到8%时IDF取率达到最高，其提取率达到51.56%。继续增加加酶量，膳食纤维的提取率趋于平缓。这是因为亚麻籽粕中有大量的蛋白，当加酶量低于8%时，酶用量过低；当酶添加量达到8%时其中的酶已可充分与蛋白接触从而达到降解蛋白的目的，而加大酶用量时对IDF提取率的作用已经不明显。2.2 制备工艺的优化2.2.1 响应面法优化酶解条件试验结果表2 Box-Behnken 试验设计与结果Table 2 Box-Behnken design and corresponding experimental results试验序号X1X2X3X4提取率%11-1002-110030-10-1400-115-10016000070-1018001-190-1101000001101-1012-10-1013000014-100-139150-1-1016010117010-11800001901102000-1-121100-12210-102311002400005125000026001127000028-101029100130101031-1-1002.2.2 模型的建立与其显著性检验利用Design-Expert 7.0.0 Trial软件对表2实验数据进展多元回归拟合，以酶解温度、时间、料液比、加酶量为响应变量，以亚麻籽粕中IDF提取率为响应值对表2数据进展二次多项式回归拟合，获得二次多项式回归模型为：Y=+50.57-1.89*X1+1.96*X2+0.31*X3+2.62*X4+1.99*X1*X2+0.40*X1*X3-1.26*X1*X4+0.25*X2*X3+0.25*X2*X4+1.16*X3*X4-6.23* X12-0.92*X22-5.75*X32-2.52*X42对该模型进展显著性检验和回归模型系数显著性结果见表3。表3 回归模型系数与显著性检验结果Tab.3 Regression coefficients and significant test for quadratic polynomial model equation方差来源平方和自由度均方ValueProb > FX11*X21*X31X41*X1X21*X1X31X1X41X2X310.X2X410.X3X41X121*X221X321*X421*模型14*失拟项10纯误差6总和30R-SquaredR2注：*差异极显著P<0.001；*差异高度显著0.001<P<0.01；*差异显著0.01<P<0.05。 由表3分析可见，模型的一次项X1、X2、X4均显著，X3不显著，二次项除X22外均显著，交互项X1X2显著，其他交互项均不显著，说明各因素间交互作用对响应值的影响相对较小。其中，模型P<0.0001，模型达到显著。失拟项P=0.0505>0.05不显著，因此二次模型成立，应用此模型可以分析和预测亚麻籽粕IDF的提取工艺的优化。影响IDF提取率的因素依次为X4X2X1X3，即加酶量时间温度料液比。2.2.3 亚麻籽粕不溶性膳食纤维提取工艺的响应面分析与优化为了考察各个交互项对IDF 得率的影响，在其他因素固定不变的情况下，利用Design-Expert 7.1.6 Trial软件对回归方程进展运算，作出交互项的响应曲面图与等高线图见图5。a 温度与时间b 温度与料液比c 温度与加酶量d 料液比与时间e 加酶量与时间f 加酶量与料液比图5 各两因素交互作用对IDF 提取率影响的响应面与等高线图Fig.5 Response surface plots showing the pair wise interaction effects of extraction parameters on extraction ratio of IDF由图5可知，温度和料液比之间的交互作用、温度和加酶量之间的交互作用、料液比和时间之间的交互作用、加酶量和时间之间的交互作用、加酶量和料液比之间的交互作用均不显著，仅有温度和时间之间的交互作用显著。2.2.4 提取条件的优化通过实验结果所示，亚麻籽粕不溶性膳食纤维的最优提取工艺参数为：温度为，时间为4h，料液比1：，加酶量为9.22%，在此条件下，IDF提取率的理论值为52.514%。为检验响应曲面法所得结果的可靠性，采用上述优化提取条件进展亚麻籽粕IDF的提取，考虑到实际操作的便利，将提取工艺参数修正为：温度55，提取时间4 h，料液比1：20，加酶量9%。在此条件下提取，实际测得的平均得率为52.05%，与理论值较接近，因此，基于响应面法所得的优化提取工艺参数准确可靠，进一步验证了数学回归模型的适宜性。3 结论根据单因素试验和Box-Behnken试验设计，以酶解温度、时间、料液比和加酶量为响应变量，以不溶性膳食纤维得率为响应值。通过方差分析以与对响应曲面图和等高线图分析得出，温度(X1)、时间(X2)、加酶量(X3)以与酶解温度与酶解时间的交互作用(X1X2)对亚麻籽粕中水不溶性膳食纤维得率影响显著。经优化后的最优提取条件为：酶解温度55、酶解时间5h、料液比1：20、加酶量9%，在此条件下IDF的实际得率为52.05%。参考文献：1 晓军.亚麻产业技术开展现状与对策J.农业科学,2010,38(7):8-10.2 海华.亚麻籽的营养成分与开发利用J.中国油脂, 2004, 29( 6) : 72.3 Madhusudhan K T，Singh N. 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