夸克干酪添加植物甾醇酯微胶囊的工艺研究

文/胡姝敏 宫春颖 李晓东 曲佳林 刘 璐

（1 黑龙江省完达山乳业股份有限公司；2 东北农业大学食品学院）

血脂浓度与心脑血管疾病有直接关系[1，2]。与药物相比，研发降胆固醇功能性食品具有更安全、 便捷的优势， 是当前研究热点。 植物甾醇酯具有降 胆 固 醇 的 功 效[3，4]，K a t a n等[5]研究表明每天摄入植物甾醇酯1.3 g 或植物甾烷醇酯3.4 g就可起到降胆固醇效果[4，5]。N y u g e n 等[6]研究指出，每天摄食含2.0 ～3.0 g 植物甾烷醇酯可使血清胆固醇浓度降低约6.5 0%；植物甾醇还可预防大肠癌[7]。Hepburn 等[8]通过喂养白鼠，连续喂养13 周，最大计量可达3 900 mg/kg·天，无副作用 ；在日常饮食中添加植物甾醇酯可有效减少血清总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-胆固醇）浓度[9，10]。

目前，已开发出含有植物甾醇酯的功能性蛋白饮料[11]，但植物甾醇酯在其他食品方面的应用较少。夸克干酪的质地介于酸奶与酶凝干酪之间，具有较高的营养价值[12～14]。由于植物甾醇酯不易溶于水，因此，本试验对植物甾醇酯进行微胶囊化，添加于夸克干酪中，扩大其应用领域。

1 试验材料与仪器

1.1 材料与试剂

植物甾醇酯微胶囊，新鲜、无抗生素牛奶，发酵剂，凝乳酶，自制去离子水，6 mol/L盐酸（体积分数≥95.00%）。

1.2 仪器与设备

JD500-2电子天平，干酪槽，pH计，乳脂分离机，电磁炉。

1.3 试验方法

1.3.1 夸克干酪的制作

脱 脂 牛 奶 → 热 杀 菌（63.00 ℃，30 min）→冷却（28.00～32.00 ℃）→添加发酵剂（3.00%）→发酵（2 h）→添加CaCl2（0.02%）、凝乳酶（0.003%）→凝乳（32.00 ℃）→切割（0.5～1.0 cm3的小块）→升温搅拌排乳清（每3～5 min升温1 ℃，至升到38 ℃停止）→冷藏（4.00 ℃）。

1.3.2 发酵温度的确定

在2 h发酵时间条件下，分别在28.00 ℃、30.00 ℃、32.00 ℃、34.00 ℃和36.00 ℃进行发酵，根据干酪的粗产率，乳清吸光光度值和产品是否出现苦味确定发酵的最佳温度。

1.3.3 优化添加植物甾醇酯微胶囊配方

根 据 响 应 面 法 中 的Box-Behnken试验设计，选出3 个主要因素。A：植物甾醇酯胶囊牛奶杀菌前添加量，B：植物甾醇酯胶囊乳清排出后添加量，C：发酵温度。本试验做两次响应面优化设计试验来研究各因素对夸克干酪感官评价的影响，第一组中各影响因素取值范围分别是0.00%～5.00%，0.00%～0.01%，28.00～36.00 ℃。第二组中各影响因素取值范围分别是0.0 0%～0.0 1%，0.00%～5.00%，28.00～36.00 ℃。以夸克干酪感官评价分为响应面Y值，试验因素以及水平设计如表1和表2所示。

1.3.4 各指标测定方法

（1）干酪粗产率

干酪粗产率（%）=凝块质量/原料乳质量×100%。

（2）乳清吸光光度（OD）值

乳清OD值测定采用721紫外分光光度计，测500 nm乳清的吸光值。

（3）感官评定

对成品夸克干酪进行感官评分，采用5 分评定方法，评分项目为干酪滋气味、 组织状态和质地。由6 人组成的感官评分小组对各处理的产品进行感官评定， 评分标准如表3 所示。

表1 响应面设计水平（I）

表2 响应面设计水平（II）

表3 干酪感官评分表

1.3.5 数据分析

每组试验重复3 次，所得的数据均表示为平均数±S D。数据统计分析采用Statistix 8.1（分析软件，StPaul，MN）软件包中Linear Models 程序进行。 响应面分析使用Design Expert8.0.6，采用sigmaplot11.0软件作图。

图2 发酵温度对粗产率的影响

2 结果与分析

2.1 发酵温度的确定

通过测定干酪的粗产率、乳清OD值来确定最佳的发酵温度，结果如图1和图2所示。

由图1可以看出，干酪乳清OD值随发酵温度逐渐升高呈逐渐上升趋势。乳清OD值可以反映出乳清中蛋白质含量，根据此特性可以看出，当乳化温度升高时，乳清中的蛋白质含量会增加，这是因为高温时所形成的凝块质构比较粗糙，在切割状态下容易破碎。

由图2可以看出，干酪粗产率值随发酵温度逐渐上升呈逐渐下降趋势。此现象可能因为酸凝凝块是在酪蛋白在等电点pH值4.6左右形成的凝聚体，高温条件下，可以在更高的pH值处凝集，高温可以有助凝块收缩并且伴随有乳清析出[15]，所以当乳清越多时，随之排出的可溶性蛋白质也就越多。此外，发酵温度对干酪酸度也有影响，温度高，可以缩短凝乳时间，但温度太高会使干酪过度收缩，导致粗产率下降，口感较差。所以温度选在32.00 ℃时最佳。

表5 回归模型方差分析

2.2 夸克干酪配方

建立数学模型优化生产夸克干酪工艺中植物甾醇酯微胶囊添加量。此方法通过试验测得的一些确定性结果模拟出真实的极限状态曲面。此外，各因素对夸克干酪感官评价的影响可以一目了然，因此，对各因素条件进行可靠性分析，得出的结果真实可靠。

2.2.1 模型建立及显著性分析

根据Box-Behnken实验设计的3 因素3 水平，每次都设计了17 组夸克干酪试验，添加植物甾醇酯微胶囊的夸克干酪感官评分实测值与预测值如表4所示。

利用Design Expert8.0.6软件对表3数据进行分析，得到添加植物甾醇酯微胶囊的夸克干酪感官评分，植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量（A）、植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量（B），发酵温度（C）的回归方程为Y=4.75+0.30A+0.013B-0.043C-0.023AB-0.045AC-0.01BC-0.75A2-0.11B2-0.37C2。对该模型方差分析结果如表5、表6所示（P ＜0.0001表示差异极显著，P＜0.05表示差异显著）。

从表5可知，P ＜0.05表明所研究的回归模型方程显著。相关系数R2=0.9946，可以说明预测值与真实值之间具有较高度的相关性，所得的回归方程回归性较好。失拟值P ＞0.05表明不显著，可以充分说明各因素之间的关系。系数RAdj=0.9876由模型的校正来决定，响应值的变化可由该模型98.76%来解释。综上，该回归方程的可信度和拟合度均可，可以用于植物甾醇酯微胶囊夸克干酪感官评分的预测。

表6中，P值是反应生产夸克干酪过程中各因素对其感官评分值的影响程度。A因素P值小于0.0001，说明A因素对夸克干酪感官评价值影响极显著；B因素P值大于0.05，说明B因素影响不显著；C因素P值小于0.05，说明C因素对感官评价值影响显著。且一次项各因素对夸克干酪感官评价值大小方式为：植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量（A）＞发酵温度（C）＞植物甾醇酯微胶囊乳清排除后添加量（B）。二次项A2和C2的P 值小于0.0001，说明A2、C2两因素对感官评价值影响极显著，B2的P 值大于0.05，说明B2对感官评价值影响不显著。交错项AB、AC、BC的P 值均大于0.05，说明对夸克干酪感官评价值均具有不显著影响。

2.2.2 感官评分的响应面分析一

通过统计分析软件分析各因素对夸克干酪感官评价的影响，得到植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量、植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量、发酵温度之间的响应面和等高线如图3～5所示。

本研究植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量（ B ）0.00%～0.01%，相对于植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量（A）是未添加。

由图3可以看出，在所考察因素范围内，当植物甾醇酯微胶囊后添加量恒定时，随着植物甾醇酯前添加量的增加，夸克干酪感官评价值呈二次函数变化，先升高后降低的趋势。大约在添加量3.00%时为转折点，曲面较陡。

由图4可以看出，在所考察因素范围内，当发酵温度恒定时，随着植物甾醇酯微胶囊前添加量的逐渐增加，夸克干酪感官评价值呈上升后下降趋势，在3.00%～4.00%之间开始下降；当植物甾醇酯微胶囊前添加量恒定时，随着发酵温度逐渐升高，夸克干酪感官评价值呈缓慢上升再下降趋势，32.00 ℃时感官评价值达到最高。

如图5可知，在所考察因素范围内，当植物甾醇酯微胶囊后添加量恒定时，随着发酵温度的增加，夸克干酪感官评价值呈先上升后下降的趋势，32.00 ℃时感官评价值达到最高，响应面曲线较缓和。

表6 检测回归方程系数显著性

图3 Y=f（A，B，0）的响应面和等高线

2.2.3 最优条件的验证一

通过响应面分析A、B、C三因素得到对夸克干酪感官评价最优条件是：植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量3.01%，植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量0.00%，发酵温度31.72 ℃，在此配方制作的夸克干酪感官评价预测值为4.78 分。为了验证此响应面法分析得出结果的准确性，采用此配方生产夸克干酪，进行感官评分，评分值4.75分。预测值与实测值基本吻合，说明两者之间拟合性好，进一步证实了模型的可靠性。

2.2.4 模型建立及显著性分析二

利用Design Expert8.0.6软件对表6 数据进行分析，得到添加植物甾醇酯微胶囊的夸克干酪感官评分，植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量（A）、植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量（A），发酵温度（C）的回归方程为Y=4.45+0.009A+0.6-0.0 4 C+0.0 0 5 A B+0.0 2 5 A C-0.027BC-0.008A2-0.19B2-0.412。对该模型方差分析结果如表7～9所示（P＜0.0001 表示差异极显著，P＜0.05 表示差异显著）。

由表8 可以看出， F 值为297.65，P值小于0.0001，表示为极显著，失拟项P 值大于0.05，表示为不显著，说明选择的该模型正确。此模型回归方程相关系数R2=0.9974，说明添加植物甾醇酯微胶囊的夸克干酪感官分析值的实际值与预测值之间具有高度相关性，矫正相关系数=0.9940，说明添加植物甾醇酯微胶囊的夸克干酪响应值变化99.40%可以由该模型解释。综上，该回归方程的可信度和拟合度均可，可以用于植物甾醇酯微胶囊夸克干酪感官评分的预测。

表7 响应面试验设计和结果

图4 Y=f（A，0，C）的响应面和等高线

图5 Y=f（0，B，C）的响应面和等高线

表8 回归模型方差分析结果

表9 回归方程系数显著性检测

图6 Y=f（A，B，0）的响应面和等高线

表9中，P值是反应生产夸克干酪过程中各因素对其感官评分值的影响程度。A因素P值大于0.05，表示不显著；B因素P值小于0.0001，表示极显著；C因素P值小于0.05，表示显著。且一次项各因素对夸克干酪感官评价值大小方式为：植物甾醇酯乳清排出后添加量（B）＞发酵温度（C）＞植物甾醇酯牛奶杀菌前添加量（A）。二次项B2和C2两个的P值都小于0.0001，表示为极显著；二次项A2的P 值大于0.05，表示为不显著。交错项AB，AC，BC的P 值均大于0.05，说明对夸克干酪感官评价值均具有不显著影响。

2.2.5 感官评分的响应面分析二

通过统计分析软件分析各因素对克干酪感官评价的影响，得到植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量、植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量、发酵温度之间的响应面和等高线如图6～8。

本研究植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量（ A ）0.00%～0.01%，相对于植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量（B）是未添加。

由图6可以看出，在所考察因素范围内，当植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量恒定时，随着植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量逐渐增加时，夸克干酪感官评价值呈下降趋势。

由图7可以看出，在所考察因素范围内，当植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量恒定时，随着发酵温度逐渐升高，夸克干酪感官评价值呈先升高后下降趋势，响应面曲线坡度缓慢。

由图8可以看出，在所考察因素范围内，当植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量恒定时，随着发酵温度的增加，夸克干酪感官评价值呈先升高后下降趋势；当发酵温度恒定时，随着植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量逐渐增加，夸克干酪感官评价值呈逐渐上升趋势。

图7 Y=f（A，0，C）的响应面和等高线

图8 Y=f（0，B，C）的响应面和等高线

2.2.6 最优条件的验证二

通过响应面分析A、B、C三因素得到对夸克干酪感官评价最优条件是：植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量0.01%（相当于0.0 0%），植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量5.00%，发酵温度32.00 ℃，在此配方制作的夸克干酪感官评价预测值为4.86分。为了验证此响应面法分析得出结果的准确定，采用此配方生产夸克干酪，进行感官评分，评分值4.79 分。预测值与实测值基本吻合，说明两者之间拟合性好，进一步证实了模型的可靠性。从而可以说明产品达到了理想的效果，具有良好的质量，符合人们的口味，具有很好的市场前景。

综上两次响应面分析结果得出，植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加在夸克干酪中效果比前添加方法效果明显，考虑到成本问题，综合试验结果，植物甾醇酯微胶囊添加量为4.0 0%，此配方节省成本，口感良好，工艺简单。

3 结论

在分析影响夸克干酪感官评价值的3 个重要因素（植物甾醇酯微胶囊前添加量、植物甾醇酯微胶囊后添加量、发酵温度）的基础上，再结合这3 个因素的单因素试验结果以及响应面模型的分析结果，得出结论。两种添加方式中，植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加方式较牛奶脱脂后杀菌前添加方式感官评分效果更好，可能原因是在前添加组中，加工过程中植物甾醇酯微胶囊有所损失。在乳清排出后添加量中，通过响应面分析A、B、C三个因素，夸克干酪感官评价最优条件所得结果是：植物甾醇酯微胶囊牛奶杀菌前添加量0.01%（相当于0.00%），植物甾醇酯微胶囊乳清排出后添加量5.00%，发酵温度32.00 ℃时，按照此配方所生产的夸克干酪感官评价预测值为4.86分。根据美国食品药品管理局声明内容，考虑到成本问题，得出总结论是：植物甾醇酯微胶囊前添加量0.01%（相当于0.00%），植物甾醇酯微胶囊后添加量4.00%，发酵温度32.00 ℃，不仅可以操作简单，还可以节约成本。