组合赋权法结合响应面分析法优化娟姗牛奶Mozzarella干酪制作工艺

2015-11-05 08:33伍国杰苏海雁袁世龙刘小玲李全阳
食品工业科技 2015年12期
关键词:发酵剂干酪质构

蔡  达,刘  燕,伍国杰,苏海雁,袁世龙,刘小玲,2,李全阳,2,*

(1.广西大学轻工与食品工程学院,广西南宁530004;2.广西高校特色农产品精深加工与安全控制重点实验室,广西南宁530005)

组合赋权法结合响应面分析法优化娟姗牛奶Mozzarella干酪制作工艺

蔡达1,刘燕1,伍国杰1,苏海雁1,袁世龙1,刘小玲1,2,李全阳1,2,*

(1.广西大学轻工与食品工程学院,广西南宁530004;2.广西高校特色农产品精深加工与安全控制重点实验室,广西南宁530005)

以娟姗牛奶为原料乳,制作Mozzarella干酪,采用组合赋权法综合评价娟姗牛奶Mozzarella干酪的质量品质,并通过响应面分析法优化娟姗牛奶Mozzarella干酪的制作工艺。结果表明,Mozzarella干酪的色泽、风味、质构、特征结构的组合权重分别为0.052、0.427、0.351、0.170,质构指标中的硬度、弹性、凝聚性的组合权重分别为0.742、0.095、0.163,特征结构指标中的拉伸性、融化性、油脂析出性的组合权重分别为0.372、0.334、0.294。响应面分析法优化发现娟姗牛奶Mozzarella干酪的最佳工艺参数为:发酵剂添加量0.020%,拉伸温度76℃,拉伸时间3min,在此条件下娟姗牛奶Mozzarella干酪的理论综合值为15.97,实验验证综合值为15.99,模型拟合程度较高。

娟姗牛奶,Mozzarella干酪,组合赋权法,响应面分析,工艺

Mozzarella干酪起源于意大利南部,是典型的Pasta filate干酪(stretched-curd)[1]。其风味清淡幽香,受到中国人的青睐。娟姗牛繁殖能力和耐热性很好,在我国南方发展优势明显,其乳汁的基础营养成分如脂肪、蛋白质含量均高于荷斯坦牛奶[2],因此在干酪的加工产率上具有优势,发展潜力巨大。

Mozzarella干酪的制作工艺影响其化学组成、微观结构、质构,进而影响Mozzarella干酪的功能特性[3]。Renda A等[4]研究了拉伸过程中螺杆转速对低水分部分脱脂Mozzarella干酪的化学组成、蛋白质降解情况、功能特性的影响。Yazici F等[5]探讨了排乳清pH对水牛奶Mozzarella干酪的理化特性、感官特性、功能特性的影响。Moynihan AC等[6]比较了小牛皱胃酶和骆驼凝乳酶对低水分部分脱脂Mozzarella干酪的质构特性、功能特性、感官特性的影响。陈丹等[7]研究了原料乳预酸化pH对Mozzarella干酪功能特性的影响。就原料而言,目前,国外对Mozzarella干酪的研究多数采用水牛奶,国内则多以荷斯坦牛奶为原料乳,然而,尚未发现关于以娟姗牛奶为原料乳制作Mozzarella干酪的报道。

在Mozzarella干酪产品品质的评价方面,应考虑到各种指标对干酪质量品质的影响程度不同。利用统计学手段科学合理地确定各指标的权重,从而更加综合全面地评价干酪的质量品质,则更能全面体现其品质特性。为此我们[8]建立了一套酸乳质量综合评价方法,即组合赋权法。姚春杰等[9]利用组合赋权法综合评价了水牛酸凝乳的质量。然而,尚未发现关于利用组合赋权法综合评价Mozzarella干酪质量品质的报道。

本研究以娟姗牛奶为原料乳制作Mozzarella干酪,采用组合赋权法,将感官评价与客观测定指标包括质构指标(硬度、弹性、凝聚性)、功能指标(拉伸性、融化性、油脂析出性)相结合,综合评价娟姗牛奶Mozzarella干酪的质量品质,并通过响应面分析法优化娟姗牛奶Mozzarella干酪的制作工艺,拟为娟姗牛奶Mozzarella干酪的开发提供理论指导,为该新资源的深度开发提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1材料与仪器

新鲜娟姗牛奶由广西畜牧研究所黄牛研究室提供;发酵剂(STI-14,活菌数≥1×1010CFU/g)、凝乳酶(Stamix 1150NB,酶活力为28571SU/g) 由丹麦科汉森有限公司北京代表处提供。

干酪槽、干酪切割刀均由本实验室自制;TAXT plus物性测定仪英国Stable Micro System公司;PB-10酸度计德国赛多利斯公司;FA1104A电子天平上海精天电子仪器有限公司;HSS型电热恒温水浴锅上海博迅实业有限公司。

1.2实验方法

1.2.1Mozzarella干酪的制作工艺[10]原料乳过滤→杀菌(63℃,30min)→冷却至36℃→添加发酵剂(发酵40min)→添加凝乳酶(凝乳45min)→切割成约1cm见方小块→搅拌升温(以1℃/5min的速率升温至40℃)→至pH5.5时排乳清→堆酿(至pH5.25)→粉碎加盐(加盐量为凝乳质量的2%)→热烫拉伸→冷却成型→真空包装冷藏。

1.2.2干酪产率的测定计算公式如下所示:

干酪产率(%)=[干酪产品的质量/(原料乳的质量+发酵剂的质量+凝乳酶的质量+盐的质量)]×100

1.2.3干酪质构的测定参照Zisu B等[11]的方法。将干酪样品切成边长2cm的正方体,用保鲜膜包裹在室温放置10min。采用物性测定仪,以TPA二次下压法测定,具体参数如下:测试前探头下降的速度:5.0mm/s,测试中探头下降的速度:1.0mm/s,测试后探头回程速度为:5.0mm/s,下压变形:50%,间隔时间:8s,触发力:0.10N,探头类型:P/0.5。进行三次平行实验,取其平均值。

1.2.4干酪拉伸性的测定参照Fife RL等[12]的方法。将干酪样品切成边长2cm的正方体,置于预先铺有直径为9cm滤纸的培养皿中,室温下放置30min,再将其置于100℃烘箱内,加热1h后取出,取出立即用玻璃棒或筷子挑起干酪,一直向上拉伸,直至干酪断裂为止,立刻用游标卡尺测量干酪拉伸的长度。进行3次平行实验,取其平均值作为干酪的拉伸性指标。实验中每次拉伸操作的速度尽量保持一致。

1.2.5干酪融化性的测定参照Muthukumarappan K等[13]的方法。用圆形取样器取直径1cm、高1cm的干酪,将其放置于口径1.8cm的试管中,室温下放置30min,再将其置于100℃烘箱内,加热1h后取出,在室温下冷却30min,用游标卡尺测定融化干酪的长度。进行3次平行实验取其平均值。

1.2.6干酪油脂析出性的测定参照Bertola NC等[14]的方法。使用圆形取样器取直径1cm、高1cm的干酪,将其放置于铺有直径为9cm滤纸的培养皿中,室温下放置30min,再将其置于100℃烘箱内,加热1h后取出,在室温下冷却30min,用游标卡尺测定油圈的直径。平行实验3次,取平均值作为干酪的油脂析出性指标。

1.2.7干酪感官评价将干酪从冰箱取出,在室温下放置1h后,将其切成1cm3的小块。邀请10名食品专业的研究生组成评定小组,进行培训,根据RHB 502-2004莫扎雷拉干酪感官质量评鉴细则[15]对样品进行感官评分(总分100分,其中色泽6分,风味55分,质构28分,特征结构11分)。

1.2.8单因素实验在前期实验的基础上,选择对干酪产品质量具有重要影响作用的工艺参数发酵剂添加量、拉伸温度、拉伸时间进行单因素实验。

1.2.8.1发酵剂添加量的单因素实验在发酵剂添加量分别为0.012%、0.016%、0.020%、0.024%、0.028%,拉伸温度为80℃,拉伸时间为5min的条件下,研究发酵剂的添加量对干酪感官特性及产率的影响。

1.2.8.2拉伸温度的单因素实验控制拉伸温度分别为70、75、80、85℃,在发酵剂添加量为0.020%,拉伸时间为5min的条件下,研究拉伸温度对干酪感官特性及产率的影响。

1.2.8.3拉伸时间的单因素实验控制拉伸时间分别为3、5、7、9min,在发酵剂添加量为0.020%,拉伸温度为80℃的条件下,研究拉伸时间对干酪感官特性及产率的影响。

表1 娟姗牛奶Mozzarella干酪制作工艺的响应面因素与水平Table 1 The factors and levels of response surface analysis

1.2.9响应面优化实验设计在单因素实验结果的基础上,根据Box-Behnken中心组合实验设计原理[16],进行三因素三水平的响应面优化分析,实验设计如表1所示。采用组合赋权法[8]得出干酪质量的综合评分,并以综合评分和产率的综合值作为响应值,对结果采用响应面分析,从而确定娟姗牛奶Mozzarella干酪的最佳工艺参数。

1.3数据处理

采用Excel 2010进行数据处理。利用Design-Expert 8.0软件进行响应面分析。

2 结果与分析

2.1单因素实验

2.1.1发酵剂添加量对干酪感官特性及产率的影响发酵剂的添加量对干酪感官特性及产率的影响如图1所示。由图1可知,干酪的感官评分与产率随发酵剂添加量的增加先升高后降低,在加入0.016%的发酵剂时,产率与感官评分最高。因此,确定发酵剂的添加量为0.016%。发酵剂的主要作用是产生乳酸,降低

pH,使酪蛋白凝块脱水,排除乳清[17]。由于发酵剂的活性受多种因素的影响而在不断变化,因此本研究进行了实验,该添加量较低,说明发酵剂的活性很好。

图1 发酵剂添加量对干酪感官特性及产率的影响Fig.1 Effect of starter addition on the sensory quality and yield of the cheese

2.1.2拉伸温度对干酪感官特性及产率的影响拉伸温度对干酪感官特性及产率的影响如图2所示。由图2可知,干酪的感官评分随着拉伸温度的升高呈现出先增加后减少的趋势,在75℃时评分最高。而干酪的产率则随着拉伸温度的升高而逐渐降低。在美国,Mozzarella干酪的商业化生产中,拉伸温度一般在65~85℃不等[4]。拉伸温度过低,凝块不能充分受热以形成良好的塑性,无法形成光滑的可拉伸的质构[18],产品硬度过大。然而拉伸温度过高,干酪的脂肪和蛋白质大量流失在拉伸水中,导致干酪的产率降低[18],此外,拉伸温度越高,Ca2+损失程度越大,使酪蛋白胶束的结构变得松散,从而使干酪的硬度和弹性降低[19]。综合考虑,选择拉伸温度为75℃。

2.1.3拉伸时间对干酪感官特性及产率的影响拉伸时间对干酪感官特性及产率的影响如图3所示。由图3可知,随着拉伸时间的增加,干酪的产率逐渐下降,而感官评分先增加后减少,在拉伸时间为5min时,感官评分最高。拉伸时间过长,干酪的脂肪和蛋白质大量流失在拉伸水中,导致干酪的产率降低[18]。因此,综合考虑,选择拉伸时间为5min。

图2 拉伸温度对干酪感官特性及产率的影响Fig.2 Effect of stretching temperature on the sensory quality and yield of the cheese

图3 拉伸时间对干酪感官特性及产率的影响Fig.3 Effect of stretching time on the sensory quality and yield of the cheese

2.2Mozzarella干酪主客观指标权重的确定与质量量化

主观权重是评分值归一化后的均值,客观权重则是评分值变异系数的归一化值,两者结合所得到的权重更具有代表性,这种将主观权重与客观权重进行综合分析统计的方法即为组合赋权法。

一般认为,若品评人对某个指标的评价结果差异很小,则该指标在反映干酪质量优劣方面的贡献率就较小,反之则较大,基于以上原理可以通过评分值的变异系数求得客观权重。变异系数Vi和客观权重Ki公式为计算15个样品的客观权重的均值,得出Mozzarella干酪的色泽、风味、质构与特征结构的客观权重分别为0.177、0.183、0.284、0.356。

Mozzarella干酪的色泽、风味、质构、特征结构的权重是通过主观权重结合客观权重综合分析得出的。设指标i的主观权重为Ai,客观权重为Bi,则主客观赋权结果即为AiBi,经过归一化处理,得出Mozzarella干酪色泽、风味、质构、特征结构的组合权重分别为0.052、0.427、0.351、0.170。结果表明,Mozzarella干酪的感官指标中,风味最重要,其次为质构,而色泽权重最低。

为了对干酪样品进行质量量化,测定了15个干酪样品的质构指标(硬度、弹性、凝聚性)以及功能指标(拉伸性、融化性、油脂析出性)。将质构指标和功能指标作为干酪的客观评价指标,感官评定中的色泽和风味作为主观评价指标。主客观指标结合,综合评价干酪的质量品质。各指标测定或评分结果如表2所示。

表2 干酪样品各指标的测定或评分结果Table 2 The determination or score of the indexes of the Mozzarella cheese

为了确定各个样品质量的优劣,对各指标进行正向化和无量纲化处理后,再对每个指标赋予权重。硬度、弹性、凝聚性属于干酪的质构指标。功能指标包括拉伸性、融化性和油脂析出性,这三个指标实际上也属于干酪的特征结构指标。按照上述方法求出质构指标中的硬度、弹性、凝聚性的组合权重分别为0.742、0.095、0.163,特征结构指标中的拉伸性、融化性和油脂析出性的组合权重分别为0.372、0.334、0.294,而由上述结果可知,质构指标与特征结构指标的总权重分别为0.351、0.170,因此,这6个指标的权重应依次为0.742×0.351、0.095×0.351、0.163×0.351、0.372×0.170、0.334×0.170、0.294×0.170。根据求得的权重,利用线性综合法对干酪的色泽、风味、质构、特征结构进行综合评分,线性综合法公式为式中Z为干酪的综合评分值,ωi为第i个指标的归一化权重值;xi为第i个指标的测定值或评价值。干酪样品的综合评分如表3所示。

表3 干酪样品的综合评分结果Table 3 The total score results of the Mozzarella cheese

2.3响应面法优化娟姗牛奶Mozzarella干酪的制作工艺

2.3.1Box-Behnken设计方案按照Box-Behnken中心组合设计方案,以Mozzarella干酪的综合值作为响应指标,综合值为干酪指标的综合评分与产率之和,对干酪制作工艺中的发酵剂添加量、拉伸温度及拉伸时间进行三因素三水平响应面分析实验。具体实验设计及结果如表4所示。

表4 响应面实验设计及其结果Table 4 The results of response surface experiments

2.3.2模型的建立与显著性检验对表4的数据进行响应面分析,建立回归模型,结果如表5所示。

对干酪的综合值进行多元回归拟合分析得出回归模型,二次回归方程式为:

Y=-38.399-107.553A+1.635B-1.335C+0.333AB-3.709AC+0.017BC+310.290A2-0.011B2+0.055C2

表5 回归模型方差分析表Table 5 Variance analysis of regression model

由表5可看出,干酪综合值的回归模型的p= 0.0071<0.01,说明回归模型极显著,该模型有意义;模型的决定系数R2=0.9552,表明该模型与实际实验拟合较好;失拟项p=0.5298>0.05,表明检验结果与计算结果差异不显著。B、A2对响应值影响极显著(p<0.01),C、AC对响应值影响显著(p<0.05)。

模型回归系数的显著性检验表明,在α=0.05的水平上,拉伸温度与拉伸时间的线性效应显著,发酵剂的线性效应不显著,发酵剂添加量与拉伸时间的交互作用对干酪的综合值影响显著。各因素对干酪综合值的影响依次为:拉伸温度>拉伸时间>发酵剂添加量。

2.3.3最佳工艺条件的确定及验证根据软件分析得到娟姗牛奶Mozzarella干酪的最佳制作工艺条件为:发酵剂添加量为0.020%,拉伸温度75.85℃,拉伸时间3.01min,在此条件下娟姗牛奶Mozzarella干酪的理论综合值为15.97。为便于实际操作,选择发酵剂添加量0.020%,拉伸温度76℃,拉伸时间3min为条件,进行3次验证实验,结果采用组合赋权法进行计算得到干酪的实际综合值的均值为15.99,比理论值稍大,因此,采用响应面法优化得到的制作工艺准确可靠,具有实用价值。

3 结论

采用组合赋权法综合评价Mozzarella干酪的质量品质,得到Mozzarella干酪的色泽、风味、质构、特征结构的组合权重分别为0.052、0.427、0.351、0.170,质构指标中的硬度、弹性、凝聚性的组合权重分别为0.742、0.095、0.163,特征结构指标中的拉伸性、融化性、油脂析出性的组合权重分别为0.372、0.334、0.294。

利用响应面分析法,发现了以娟姗牛奶为原料乳制作Mozzarella干酪的优化工艺,最佳工艺参数为:发酵剂添加量0.020%,拉伸温度76℃,拉伸时间3min,在此条件下娟姗牛奶Mozzarella干酪的综合值为15.97,进一步进行了验证实验,得到干酪的实际综合值为15.99,模型拟合程度较高。

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Optimization of production technology of Mozzarella cheese made from Jersey milk by combination weighting method and response surface analysis

CAI Da1,LIU Yan1,WU Guo-jie1,SU Hai-yan1,YUAN Shi-long1,LIU Xiao-ling1,2,LI Quan-yang1,2,*
(1.College of Light Industry and Food Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China;2.Key Laboratory of Guangxi Characteristic Agricultural Product Processing and Safety Control,Nanning 530005,China)

Jersey milk was used as raw material to produce Mozzarella cheese.The quality of Mozzarella cheese made from Jersey milk was evaluated by combination weighting method.The production technology of Mozzarella cheese made from Jersey milk was optimized by response surface analysis.The results showed that the combination weights of color,flavor,texture and feature structure of the Mozzarella cheese were 0.052,0.427,0.351 and 0.170,respectively.The combination weights of hardness,springiness and cohesiveness were 0.742,0.095 and 0.163,respectively.The combination weights of stretchability,meltability and free oil formation were 0.372,0.334 and 0.294,respectively.Response surface analysis showed that the optimum technology parameters were starter addition 0.020%,stretching temperature 76℃ and stretching time 3min.Under these conditions,the theoretical total score of Mozzarella cheese was 15.97.The practical total score by experimental verification was 15.99.The fitting degree of the mathematical model was satisfactory.

Jersey milk;Mozzarella cheese;combination weighting method;response surface analysis;technology

TS201.1

B

1002-0306(2015)12-0239-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.12.042

2014-08-26

蔡达(1989-),女,硕士研究生,研究方向:乳品科学。

李全阳(1964-),男,博士,教授,研究方向:乳品科学。

国家自然科学基金面上项目(31371762)。

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