超声辅助提取柚子黄油胞层黄色素的研究

刘 永,连纯仪,韦寿莲,田林杰

(肇庆学院化学化工学院,广东肇庆 526061)

超声辅助提取柚子黄油胞层黄色素的研究

刘 永,连纯仪,韦寿莲,田林杰

(肇庆学院化学化工学院,广东肇庆 526061)

利用超声波的空化作用和响应面法进行优化柚子黄油胞层黄色素的提取工艺,建立了提取时间、料液比和乙醇浓度对黄色素提取的数学模型,优化出最佳提取工艺。结果表明:料液比、乙醇浓度对黄色素提取溶液的吸光度影响显著,最佳提取参数为提取时间30min、料液比1∶33g/mL、乙醇浓度51%,在此条件下柚子黄油胞层黄色素提取液的吸光度为1.778(n=3),与预测值无显著性差异。

超声波,响应面,柚子,黄色素

食用色素用于食品的着色,改善食品的色彩,赋予食品诱人的色泽,使着色的食品给人识别视觉风味和味觉阈值,从而给消费者带来良好的感官感受和强烈的购买欲[1-3]。随着人们对食品安全越来越重视,天然食用色素色调自然,安全无毒,同时还兼有营养和保健功能,越来越受到关注[4-6]。

目前,开发利用兼有营养和保健功能的天然色素是色素的研究热点。黄色素是一类非常重要的天然色素,占市场需求量的60%,前景广阔[2]。柚皮是柚子加工所产生的废弃物,约占整个柚子质量的50%。柚皮的黄油胞层富含黄色素,充分提取和利用柚皮黄色素,不仅可以减少环境污染,还可以变废为宝,产生良好的经济效应。本研究先将柚子皮分离成黄油胞层和白囊皮,利用超声波的机械振动、空化作用和提取温度低等特点[7-8],提取黄油胞层的黄色素。与传统提取相比,提取率高,可保护黄色素,既适合工业化生产,又提高柚子皮的综合利用。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

沙田柚子皮 取于农贸市场;无水乙醇为分析纯。

TD3C800B离心机 湖南湘仪实验室仪器开发有限公司;UVmini-1240紫外可见分光光度计 岛津企业管理(中国)有限公司;DFY-250A高速组织粉碎机 上海比朗仪器有限公司;SK8200H超声波清洗器 上海科导超声仪器有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 黄油胞层粉末的制备 将新鲜的沙田柚子皮削去白囊皮获得黄油胞层,将黄油胞层干燥、粉碎过80目筛得到黄油胞层粉末。

1.2.2 黄油胞层黄色素的光谱特性 将黄油胞层粉末按1∶20料液比加入浓度为60%的乙醇溶液超声提取20min,以10000r/min离心10min,上清液定容于100mL容量瓶,利用UVmini-1240紫外可见分光光度计在200～600nm波长下进行扫描,测定其黄油胞层黄色的紫外紫外-可见光谱。

1.2.3 黄油胞层黄色素提取 用精度为万分之一的天平称量固定重量的黄油胞层粉末,按一定料液比加入乙醇溶液,在超声波清洗器中提取一定时间后,离心(10000r/min,10min),上清液定容于100mL容量瓶,测定其吸光度,以吸光度的大小来表示黄色素的提取率。

1.2.4 单因素实验 以吸光度为评价指标进行单因素实验。提取时间的影响:料液比为1∶20,乙醇浓度为50%,提取时间分别为20、30、40、50、60min;料液比的影响:提取时间为30min,乙醇浓度为50%,料液比分别为1∶10、1∶20、1∶30、1∶40、1∶50g/mL;乙醇浓度的影响:提取时间为30min,料液比为1∶20,乙醇浓度分别为30%、40%、50%、60%、70%。

1.2.5 响应面优化 在单因素实验结果基础上,根据Box-Behnken响应面实验原理,以吸光度为优化目标,选择提取时间、料液比、乙醇浓度进行3因素3水平实验,利用Design-Expert软件进行响应面分析。实验因素水平编码见表1。

表1 响应面实验因素水平及编码表Table 1 Factors and levels of response surface design

2 结果与分析

2.1 柚子黄油胞层黄色素的光谱特性

将柚子黄油胞层黄色素溶液在紫外可见分光光度计上进行200～600nm波长扫描,得到柚子黄油胞层黄色素的紫外-可见光谱图(图1)。从图1可知,柚子黄油胞层黄色素分别在259、276、322nm处有显著的吸收峰,说明该黄色素的主要成分为黄酮类化合物。由于最大吸收峰在322nm处,所以在322nm处测定溶液的吸光度来表示黄色素的提取率。

图1 柚子黄油胞层黄色素的紫外-可见光谱Fig.1 UV-vis spectroscopy of yellow pigment from flavedo of grapefruit

2.2 提取时间的影响

提取时间对黄色素提取的影响见图2。从图2可知,吸光度随提取时间的增加先增后降,在30min达到最大值,40min后吸光度下降非常快。超声波具有机械效应,空化效应和热效应,通过增大介质分子的运动速度、增大介质的穿透力使溶剂快速地进入固体物质中,将活性成分尽可能完全地溶于溶剂之中,实现活性成分的快速提取[9-10]。所以,提取时间的增加有利于增加黄色素的溶出,使吸光度增加;但提取时间过长,超声的机械效应,空化效应和热效应可能会破坏黄色素的结构,使黄色素发生降解,导致吸光度降低[11]。故提取时间选择30min左右为宜。

图2 吸光度随提取时间变化的曲线Fig.2 Curve of absorbance changing with extraction time

2.3 料液比的影响

料液比对黄色素提取的影响见图3。从图3可知,吸光度随料液比的增大先增后降,在1∶30(g/mL)达到最大值,然后吸光度下降。料液比的变化关系到质量的传递和超声能量密度的分配[12]。料液比小,即溶剂量少,提取体系渗透压过高,使黄色素溶出阻力增大,不利于黄色素的溶出,吸光度较小;随着料液比的增大,提取体系渗透压降低,有利于黄色素的溶出,吸光度增加;但料液比过高,单位体积提取剂中的超声能量密度降低,超声破碎细胞的程度下降,不利于黄色素的溶出[12-13],导致吸光度下降。同时,料液比的增大会增加去除溶剂负荷和生产成本,故料液比选择1∶30(g/mL)左右为宜。

图3 吸光度随料液比变化的曲线Fig.3 Curve of absorbance changing with solid-liquid ratio

2.4 乙醇浓度的影响

乙醇浓度对黄色素提取的影响见图4。从图4可知,吸光度随乙醇浓度的增加先增后降,在50%达到最大值,然后吸光度有所下降。水可作为基质的溶胀剂,而乙醇可以破坏溶质与基质之间形成的键[12]。此外,水具有高的介电常数,使不同浓度的乙醇溶液具有不同的极性[14]。一方面随着乙醇浓度的增加,乙醇作为有机溶剂破坏黄色素与基质之间形成的键的能力增加,使黄色素溶解增加,溶出基质容易,导致吸光度增加;另一方面乙醇浓度增加,溶剂极性降低,降低水溶性黄色素的溶出,导致吸光度降低。溶剂的极性过高和过低时,都会降低黄色素的溶出,所以,乙醇浓度为50%溶液的极性对黄色素的提取最合适,故乙醇浓度选择50%左右为宜。

图4 吸光度随乙醇浓度变化的曲线Fig.4 Curve of absorbance changing with ethanol concentration

2.5 响应面优化实验

以提取时间、料液比和乙醇浓度为响应变量,以吸光度(Y)为响应值进行Box-Behnken实验设计,实验设计及结果见表2。

表2 响应面实验设计及结果Table 2 Experimental design and results of response surface

采用Design-Expert软件对实验数据进行回归拟合分析,得到吸光度与各因素变量二次方程模型为:

Y=1.77+0.00138X1+0.06X2+0.026X3-0.00875X1X2+0.053X1X3-0.029X2X3-0.032X12-0.089X22-0.15X32

回归模型方差分析见表3。由表3可知,回归方程模型极显著(p<0.01),模型的相关系数R2为0.9879,模型变异系数为1.21%,说明该二次模型能够拟合真实的实验结果,实验误差小;模型的失拟项(p>0.05)不显著,表明模型与实验数据相符,模型拟合程度好[9]。

表3 回归方程的方差分析Table 3 Variance analysis for regression equation

注:R2=0.9879;C.V.%=1.21。

由表4的回归模型系数显著性检验可知,因素料液比(X2)和乙醇浓度pH(X3)对吸光度的影响显著(p<0.05),提取时间(X1)和乙醇浓度pH(X3)、料液比(X2)和乙醇浓度pH(X3)的交互作用对吸光度的影响显著(p<0.05);各因素对吸光度的影响不是简单的线性关系,而是非线性关系。

表4 回归模型系数显著性检验Table 4 Significant test of regression coefficient

2.6 响应曲面分析

吸光度对各因素的三维曲面见图5。通过曲面和等高线的形状可以判断因素对吸光度影响的显著性以及因素之间交互作用的强弱[9]。从图5可知,三维曲面都为上凸曲面,最高点均落在所选区域内,说明因素水平选择合理;吸光度随提取时间(X1)、料液比(X2)和乙醇浓度(X3)的增加均呈现先增后降的二次关系;等高线疏密表明因素影响吸光度的大小顺序为料液比(X2)>乙醇浓度(X3)>提取时间(X1);等高线的形状反映提取时间(X1)和乙醇浓度(X3)、料液比(X2)和乙醇浓度(X3)的交互作用对吸光度影响显著,提取时间(X1)和料液比(X2)的交互作用对吸光度影响不显著。

图5 不同因素对吸光度影响的响应曲面Fig.5 Response surface of effects of different factors on absorbance

2.7 最佳参数的确定

由Design-Expert软件获得黄色素提取的最佳条件为:提取时间30.26min、料液比1∶33.27g/mL、乙醇浓度50.6%,吸光度的预测值为1.785。为了方便实际操作,最佳条件确定为:提取时间30min、料液比1∶33g/mL、乙醇浓度51%。在此条件下柚子黄油胞层黄色素提取液的吸光度为1.778(n=3),与预测值相差0.39%,说明该模型用于提取黄色素是可靠的。

3 结论

采用响应面法对柚子黄油胞层黄色素的提取工艺进行了优化,建立了黄色素提取的数学模型。料液比、乙醇浓度对黄色素提取溶液的吸光度影响显著;最佳提取工艺参数为提取时间30min、料液比1∶33g/mL、乙醇浓度51%,在此条件下柚子黄油胞层黄色素提取液的吸光度为1.778(n=3),与预测值无显著性差异,有利于提高柚子皮的综合利用。

[1]Vendruscolo F,Müller B L,Moritz D E,et al. Thermal stability of natural pigments produced by Monascus ruber in submerged fermentation[J]. Biocatalysis and Agricultural Biotechnology,2013,2(3):278-284.

[2]唐秋琳,赵海,戚天胜. 天然食用黄色素研究进展[J]. 中国

食品添加剂,2006(2):68-73.

[3]Zhang J,Hou X,Ahmad H,et al. Assessment of free radicals scavenging activity of seven natural pigments and protective effects in AAPH-challenged chicken erythrocytes[J]. Food Chemistry,2014,145(3):57-65.

[4]Sinha K,Chowdhury S,Saha P D,et al. Modeling of microwave-assisted extraction of natural dye from seeds of Bixa orellana(Annatto)using response surface methodology(RSM)and artificial neural Network(ANN)[J]. Industrial Crops and Products,2013,41:165-171.

[5]Sinha K,Saha P D,Datta S. Response surface optimization and artificial neural network modeling of microwave assisted natural dye extraction from pomegranate rind[J]. Industrial Crops and Products,2012,37:408-414.

[6]董爱文,向中,王国庆. 不同处理的紫藤花萼中黄色素提取及理化性质研究[J]. 食品工业科技,2014,35(7):255-259.

[7]Bashi D S,Mortazavi S A,Rezaei K,et al. Optimization of ultrasound-assisted extraction of phenolic compounds from Yarrow(Achillea beibrestinii)by response surface methodology[J]. Food Science and Biotechnology,2012,21(4):1005-1011.

[8]Da Porto C,Porretto E,Decorti D. Comparison of ultrasound-assisted extraction with conventional extraction methods of oil and polyphenols from grape(Vitis vinifera L.)seeds[J]. Ultrasonics Sonochemistry,2013,20(4):1076-1080.

[9]Leonelli C,Mason T J. Microwave and ultrasonic processing:nowa realistic option for industry[J]. Chemical Engineering and Processing,2010,49:885-900.

[10]Carrera C,Ruiz-Rodríguez A,Palma M,et al. Ultrasound assisted extraction of phenolic compounds from grapes[J]. Analytica Chimica Acta,2012,732:100-104.

[11]袁旭红,张磊,徐雅琴,等. 响应面法优化微波辅助提取红树莓果实色素[J]. 食品工业,2011(7):7-9.

[12]Sahin S,SamlR. Optimization of olive leaf extract obtained by ultrasound-assisted extraction with response surface methodology[J]. Ultrasonics Sonochemistry,2013,20:595-602.

[13]曾哲灵,奚光兴,葛晓环. 两种苦瓜藤多糖提取工艺的比较分析[J]. 食品工业科技,2013,34(10):285-288.

[14]Spigno G,De Faveri D M. Microwave-assisted extraction of tea phenols:a phenomenological study[J]. Journal of Food Engineering,2009,93:210-217.

[15]刘永,李夏欣,刘玲,等. 鱼鳞胶原蛋白肽钙螯合物制备工艺的优化[J]. 食品工业科技,2014,34(20):235-240.

Ultrasonic assisted extraction of yellow pigment from flavedo of grapefruit

LIU Yong,LIAN Chun-yi,WEI Shou-lian,TIAN Lin-jie

(School of Chemical and Engineering,Zhaoqing University,Zhaoqing 526061,China)

The ultrasonic cavitation and the response surface methodology were used to optimize the extraction process of the yellow pigment from flavedo of grapefruit,and a mathematical model of extraction time,solid-liquid ratio and ethanol concentration on the extraction of yellow pigment was established to obtain the optimal extraction process. The results showed that the effects of solid-liquid ratio and ethanol concentration on the absorbance of yellow pigment extract solution were significant,and the optimal extraction process was extraction time of 30min,solid-liquid ratio of 1∶33g/mL and ethanol concentration of 51%,under which the absorbance of yellow pigment extract solution was 1.778(n=3)and there was no significant difference between prediction value.

ultrasonic;response surface;grapefruit;yellow pigment

2014-09-09

刘永(1977-)，男，博士，副教授，主要从事功能食品与功能材料的研究。

广东省教育厅科技创新项目(2012klcx0104)。

TS202.3

B

1002-0306(2015)11-0223-04

10.13386/j.issn1002-0306.2015.11.037