中心组合设计优化芋头浆糖化工艺

戴缘缘，潘丽军*，姜绍通，吴学凤，余振宇

（合肥工业大学农产品加工研究院，生物与食品工程学院，安徽省农产品精深加工重点实验室，安徽 合肥 230009）

中心组合设计优化芋头浆糖化工艺

戴缘缘，潘丽军*，姜绍通，吴学凤，余振宇

（合肥工业大学农产品加工研究院，生物与食品工程学院，安徽省农产品精深加工重点实验室，安徽 合肥 230009）

为提高芋头浆中还原糖含量，对蒸煮、去皮、打浆所得的芋头浆进行预处理及液化后，通过单因素试验和中心组合试验设计优化芋头浆糖化条件，并采用响应面分析法建立其二次回归模型。获得芋头浆最佳糖化条件为：糖化酶添加量170 U/g、酶解温度55 ℃、酶解时间125 min、pH 4.7。此条件下芋头浆糖化液葡萄糖当量值可达（21.37±0.06）%，该值在模型响应值的95%预测区间[21.25%，22.62%]范围内，表明所建立的回归方程具有较好的预测效果。研究结果可为后续高品质芋头清汁饮料及发酵饮品的制备提供参考依据。

芋头浆；糖化；葡萄糖当量值；中心组合设计

芋头属天南星科，富含淀粉、膳食纤维、钙、磷、铁、类黄酮、胡萝卜素、皂角甙及VB1、VB2、VC、VE等营养成分[1-2]。芋头淀粉消化率高，易于吸收[3]。芋头蛋白质氨基酸构成合理，生物价值高[4]。芋头多糖安全无毒，有增强免疫力、抗氧化、抗肿瘤等功效[5-7]。因此，芋头不仅可食用，更重要的是其具有补脾胃、降脂、降压、延缓衰老、免疫调节等保健功能[1′8]。

在我国，芋头广泛种植在云南、广西、山东、福建等地[9]，资源极为丰富，但目前的深度开发利用程度不够。国内市场上芋头加工产品主要有：芋头全粉、脱水芋头片、芋头粉丝、风味速冻芋头丸等[10-12]。近年来也有一些关于芋头饮料、芋头乳酸菌发酵酸奶[13-14]等健康饮品的文献报道。国内外对芋头的研究主要是芋头淀粉制备、蛋白质、多糖、多肽及其他活性成分的提取[15-17]，而对芋头液化、糖化工艺方面研究甚少，限制了高品质芋头清汁饮料及发酵饮品的制备。其主要难度是芋头淀粉颗粒细小且被大量黏质包裹、浆液黏稠，淀粉酶解十分困难、淀粉水解率不高。

本研究参考马铃薯、玉米淀粉制糖及香芋、紫薯糖化工艺[13′18]，对蒸煮、去皮、打浆所得的芋头浆采用纤维素-果胶复合酶和中性蛋白酶进行预处理，利用高温α-淀粉酶进行液化获得芋头浆液化液；通过单因素试验和中心组合设计优化芋头浆糖化条件，并通过响应面分析法建立回归模型。旨在使芋头淀粉得到充分酶解以提高浆液中还原糖含量，为后续加工芋头清汁饮料及发酵饮品创造有利条件，为芋头资源的深度开发利用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

芋头 家乐福超市；果胶酶（酶活力30 000U/g）、纤维素酶（酶活力10 000U/g）、中性蛋白酶（酶活力200 000U/g）、高温α-淀粉酶（酶活力20 000U/mL）、糖化酶（酶活力50 000U/mL） 江苏锐阳生物科技有限公司；柠檬酸、氢氧化钠、3′5-二硝基水杨酸（3′5-dinitrosalicylic acid，DNS）、酒石酸钾钠、结晶酚、亚硫酸钠、葡萄糖（均为分析纯） 国药集团化学试剂有限公司。

1.2 仪器与设备

WYA型阿贝折射仪 上海精密科学仪器有限公司；T6新世纪型紫外-可见分光光度计 北京普析通用仪器有限责任公司；DHR-3型流变仪 美国TA公司。

1.3 方法

1.3.1 工艺流程

1.3.2 理化测定

1.3.2.1 还原糖含量的测定

采用DNS比色法[19]。

1.3.2.2 可溶性固形物含量的测定

利用阿贝折射仪进行测定。

1.3.2.3 葡萄糖当量（dextrose equivalent，DE）值的测定

1.3.2.4 芋头浆预处理过程流变特性的测定

采用40 mm平行板（两平板距离1 000 μm）测定系统，在20 ℃、剪切速率0～300 s—1条件下测定芋头原浆、纤维素酶及果胶酶复合处理后芋头浆、中性蛋白酶处理后芋头浆的流变性。

1.3.3 芋头浆制备

芋头蒸煮去皮后，加2 倍质量的蒸馏水打浆。

1.3.4 芋头浆预处理

使用纤维素-果胶复合酶处理芋头浆，在纤维素酶添加量70 U/g、果胶酶添加量70 U/g、pH 5.4、温度50 ℃的条件下，酶解50 min。添加中性蛋白酶处理芋头浆，在中性蛋白酶添加量2 000 U/g、pH 7.4、温度45 ℃的条件下，酶解5 h。

1.3.5 芋头浆液化

在单因素试验的基础上，以DE值为指标，利用L16（45）正交表进行正交试验设计，确定最佳液化条件为：高温α-淀粉酶添加量8 U/g、温度85 ℃、时间2 h、pH 7.5。

1.3.6 芋头浆糖化条件优化

参考淀粉制糖及酶制剂应用的文献[13′18]，选择合适的因素指标，并结合前期预实验选择各因素相应的水平。以DE值为指标，考察不同的糖化酶添加量（40、80、120、160、200、240、280 U/g），不同的pH值（3.0、3.5、4.0、4.5、5.0、5.5、6.0），不同的酶解时间（60、90、120、150、180、210、240 min），不同的酶解温度（40、45、50、55、60、65、70 ℃）对芋头浆糖化效果的影响。在单因素试验的基础上，以DE值为响应值，采用中心组合响应面设计优化芋头浆糖化过程工艺参数。试验因素编码及水平见表1。

表1 中心组合试验因素与水平Table1 Factors and levels used in central composite experimental design

1.4 数据处理方法

实验重复3次，结果以平均值±标准差表示。利用Design-Expert 8.05软件对数据进行分析处理。

2 结果与分析

2.1 芋头浆液的预处理及液化处理效果

图1 20 ℃时3 种芋头浆液表观黏度随剪切速率的变化曲线Fig.1 Relationship between shear rate and apparent viscosity of three different taro pulps at 20 ℃

由图1可知，剪切速率在0～300 s—1范围内，3 种芋头浆的表观黏度均随剪切速率的增大而减小，呈现出剪切变稀的假塑性[20]。在剪切速率相同的情况下，芋头原浆的表观黏度最大，酶解后芋头浆的表观黏度明显减小。结果表明采用纤维素-果胶复合酶、中性蛋白酶预处理芋头浆，可有效降低芋头浆黏度，释放被黏质包裹的淀粉[21]，有利于液化酶和糖化酶对淀粉的水解，可大幅提高芋头浆液中还原糖含量。

芋头浆预处理后，根据1.3.5节确定的条件，利用高温α-淀粉酶进行液化处理，芋头浆液化液DE值可达（11.89±0.06）%。

2.2 芋头浆液糖化工艺条件优化

2.2.1 单因素试验结果

2.2.1.1 糖化酶添加量对糖化效果的影响

图2 糖化酶添加量对糖化效果的影响Fig.2 Effect of glucoamylase dosage on DE value of saccharification

由图2可知，DE值随糖化酶添加量的增大逐渐增加，当糖化酶添加量超过160 U/g以后DE值增加不明显，并最终趋于稳定。糖化酶添加量越大，酶与底物反应就越彻底、完全，芋头浆液中还原糖含量越高，DE值越大。当糖化酶添加量达到一定值时，DE值达到最大。随后再增加糖化酶添加量，DE值变化不明显的原因可能是浆液中酶量过多而出现酶分子之间相互竞争，过量的酶分子无法与底物接触。此外，酶添加量过大不仅浪费酶资源，而且使得糖化液中蛋白含量增多，不利于后续的加工和利用[22]。考虑酶解效果及节约酶量，糖化酶添加量选择160 U/g为宜。

2.2.1.2 pH值对糖化效果的影响

图3 pH值对糖化效果的影响Fig.3 Effect of pH on DE value of saccharification

由图3可知，糖化液DE值随浆液pH值的升高先增大后减小，且pH 4.5时达最大值。这主要是因为酶活性与pH值密切相关，pH值影响酶分子的构象和极性基团的解离状态，从而影响酶与底物的结合能力及催化能力[23]。糖化酶对芋头浆液pH值较敏感，只有适宜的酸碱度条件才能使酶活性充分发挥[24]。酶是一种蛋白质，pH值超出适宜的范围会使酶失活而影响酶解效果，导致糖化程度低、DE值低。pH值过高过低也会导致芋头浆液的色泽不佳，影响感官品质。考虑酶解效果及浆液色泽，选择pH 4.5为宜。

图4 酶解时间对糖化效果的影响Fig.4 Effect of hydrolysis time on DE value of saccharification

2.2.1.3 酶解时间对糖化效果的影响由图4可知，糖化液DE值随酶解时间的延长显著增加，120 min后DE值增加缓慢并最终趋于平稳。糖化反应前120 min，糖化酶作用于糊精等淀粉衍生物，还原糖含量迅速增加，DE值增加明显。120 min后DE值增加缓慢可能是因为糖化酶水解聚合度超过4的麦芽低聚糖时速率较快，水解麦芽三糖和麦芽糖时速率较慢；水解产物质量浓度的相对增加在一定程度上抑制酶解速率[25]。DE值最终趋于稳定可能是因为浆液中的麦芽糖和葡萄糖随糖化过程的延长会聚合成非还原性的多糖[26]；底物质量浓度随酶促反应的进行逐渐降低，酶解过程基本完成后DE值不再增加。因此合理控制酶解时间尤为重要。考虑酶解效果及效率问题，酶解时间选择120 min为宜。

2.2.1.4 酶解温度对糖化效果的影响

图5 酶解温度对糖化效果的影响Fig.5 Effect of hydrolysis temperature on DE value of saccharification

由图5可知，糖化液DE值随酶解温度的升高先增加后降低，且在60 ℃时达到最大值。在40～60 ℃范围内，酶解温度升高DE值随之增大，可能是因为温度升高增加了单位时间内酶分子与底物的有效碰撞次数[24]，也可能是由于升温使淀粉链间的氢键脆弱、分子结构松散从而有利于酶与底物的结合。糖化酶有其适宜的温度范围，当低于最适温度时，部分酶活力受到抑制，当高于最适温度时，部分酶变性失活，温度过低过高都会使酶解效果不佳，DE值偏低。温度较高不仅增加能源消耗，而且还会导致副反应的发生，影响DE值大小及浆液色泽。60 ℃较55 ℃时DE值增幅不大，且芋头浆糖化液的颜色较深，感官品质不佳。考虑到酶解效果及较高温度对浆液色泽的影响，酶解温度选择55 ℃为宜。

2.2.2 响应面试验优化结果

2.2.2.1 响应面试验方案及结果分析

对单因素试验结果进行方差分析，影响芋头糖化效果的4个因素（糖化酶添加量、酶解温度、酶解时间、pH值）均高度显著（P＜0.01），采用中心组合设计对糖化工艺参数进行优化。试验设计方案与试验结果见表2。

表2 中心组合试验设计及结果Table2 Central composite experimental design and experimental results

2.2.2.2 回归模型的拟合及方差分析

利用Design-Expert软件对试验结果进行回归分析，得到拟合全变量的二次回归方程如下：Y=—399.506 62＋1.495 74X1＋4.011 33X2＋0.452 35X3＋65.522 12X4—1.385 00×10—3X1X2—9.150 00×10—4X1X3—0.011 656X1X4—3.200 00×10—4X2X3—0.025 562X2X4—0.017 337X3X4—3.683 48×10—3X12—0.032 569X22— 7.865 57×10—4—6.338 11。对该回归方程进行方差分析，结果如表3所示。

表3 回归模型方差分析Table3 Variance analysis of regression equationation

由表3可以看出，回归模型高度显著（P＜0.000 1），失拟项不显著（P＞0.05），即在研究的整个回归区域内模型拟合的较好。R2=0.976 2，说明模型的相关性很好。=0.955 5，说明模型可以解释95.55%试验数据的变异性。精密度是有效信号与噪音的比值，本试验的精密度可达20.433。综上所述，回归模型与实际情况较为吻合，可用此模型对芋头糖化液DE值进行分析和预测。各因素对芋头浆糖化液DE值的影响依次为糖化酶添加量（X1）＞酶解时间（X3）＞pH值（X4）＞酶解温度（X2）。

由表3可知，部分交互作用并不显著（P＞0.05），将不显著因子X1X2、X1X4、X2X3、X2X4剔除后重新回归分析，得到新的二次回归方程如下：

2.2.2.3 各因素间交互作用对芋头浆糖化液DE值的影响

利用Design-Expert软件绘制响应面图及对应的等高线图，用以更直观地反映因素间的交互作用对芋头浆糖化液DE值的影响规律。糖化酶添加量与酶解时间（X1X3）、酶解时间与pH值（X3X4）两个交互作用对芋头浆糖化液DE值影响如图6、7所示。

图6 糖化酶添加量与酶解时间对糖化DE值的影响Fig.6 Response surface and contour plots showing the interactive effects of glucoamylase dosage and hydrolysis time on DE value

图7 酶解时间与pH值对糖化DE值的影响Fig.7 Response surface and contour plots showing the interactive effects of hydrolysis time and pH on DE value

由图6可以看出，等高线沿糖化酶添加量轴变化相对密集，说明糖化酶添加量对芋头浆糖化液DE值的影响比酶解时间的影响大。当糖化酶添加量在165 U/g左右、酶解时间在135 min左右时DE值最大。由图7可以看出，等高线沿酶解时间轴变化相对密集，说明酶解时间对芋头浆糖化液DE值的影响比pH值的影响大。当酶解时间130 min左右、pH 4.7左右时DE值最大。

对优化后的二次回归模型进行响应面分析，得到最大DE值对应的各因素水平为糖化酶添加量169.50 U/g、酶解温度55.71 ℃、酶解时间125.52 min、pH 4.74，预测DE值可达21.93%。考虑到实际操作的可行性，将各因素水平调整为糖化酶添加量170 U/g、酶解温度55 ℃、酶解时间125 min、pH 4.7。

2.2.2.4 回归模型的验证

为了检验响应面法所得结果的可靠性，采用2.2.2.3节所述的条件进行3次重复实验，DE值的实测值为（21.37±0.06）%，该值落在响应值的95%预测区间[21.25%，22.62%]范围内，表明建立的模型对芋头浆糖化液DE值具有良好的预测性。

3 结 论

采用纤维素-果胶复合酶及中性蛋白酶预处理芋头浆，可有效降低芋头浆黏度，为淀粉的充分水解、浆液中还原糖含量的大幅提高创造有利条件。

采用中心组合设计优化获得芋头浆最佳糖化条件为糖化酶添加量170 U/g、酶解温度55 ℃、酶解时间125 min、pH 4.7。通过响应面分析所建立的二次回归模型在试验范围内有很好的预测性，芋头浆最佳糖化工艺可为制备高品质芋头清汁饮料、发酵饮品等芋头资源的深度开发利用提供参考。

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Optimization of Saccharification Conditions of Taro Pulp by Central Composite Design

DAI Yuanyuan PAN Lijun*′JIANG Shaotong WU Xuefeng YU Zhenyu
(Key Laboratory for Agriculture Processing Product of Anhui Province Institute of Food Science and Engineering School of Biotechnology and Food Engineering Hefei University of Technology Hefei 230009′China)

In order to increase the content of reducing sugar in taro pulp one-factor-at-a-time experiments and central composite design method were used to optimize the saccharification conditions of the pretreated and liquefied taro pulp A quadratic regression model was proposed by response surface analysis The optimal saccharification conditions were established as follows glucoamylase dosage′170 U/g temperature′55 ℃; hydrolysis time′125 min and pH′4.7. Under these conditions the dextrose equivalent value of taro pulp reached (21.37 ± 0.06)%′which was in the 95% prediction interval of the response value It was suggested that the regression equation had a good prediction capability Therefore the optimal process may be applied to the preparation of high-quality fermented drinks and clarified juice beverages from taro.

taro pulp saccharification dextrose equivalent value central composite design

TS255.1

A

1002-6630（2015）06-0086-05

10.7506/spkx1002-6630-201506016

2014-08-10

安徽省科技专项资金项目（13Z03042）

戴缘缘（1991—），女，硕士研究生，研究方向为食品资源综合利用。E-mail：crystalwdyy@163.com

*通信作者：潘丽军（1955—），女，教授，博士，研究方向为农产品资源综合利用。E-mail：pljhfut@tom.com