基于全局优化算法的杂粮eGI预测模型建立及关键影响因素分析

王梦倩 王黎明 田立娜 邵丹青 董志忠,4 牛兴和,4 应 剑

(中粮营养健康研究院有限公司1，北京 102209) (营养健康与食品安全北京市重点实验室2，北京 102209) (老年营养食品研究北京市工程实验室3，北京 102209) (江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心4，南京 210023)

随着膳食结构和生活方式的变化，糖尿病等代谢性疾病已经成为威胁现代人生命健康的主要因素。目前世界范围内至少有3.47亿人患有糖尿病，且发病率正在迅速增加。我国成年人群糖尿病患病率高达10.9%，更有35.7%的人群处于糖尿病前期，糖尿病患者的血糖有效控制比例不足49.2%[1]。

食物按其升高血糖的能力和速度可分为低GI食物(GI≤55)，中GI食物(55

我国是世界上最大的杂粮生产和出口大国[3]，拥有丰富的杂粮资源。荞麦、青稞、燕麦等杂粮被认为是对于调节血糖有益的健康食物，《中国食物成分表》[4]中记载，荞麦、燕麦、大麦等杂粮的GI值在25～66范围，属于中低GI饮食。采用荞麦和燕麦制备的低GI饮食对志愿者进行为期28 d的干预，与高GI饮食组相比，其餐后葡萄糖和胰岛素反应分别下降了43%和27%，同时可适度降低空腹类胰岛素样生长因子-1(IGF-1)水平[5]。青稞米可诱导氨基酸、生物胺以及有机酸分布改变，降低机体氧化应激反应，改善胰岛素敏感性，与白米和葡萄糖对照组相比，可产生较低的餐后葡萄糖和胰岛素反应[6]。《中国糖尿病膳食指南(2017)》和《中国居民膳食指南2016》中也都建议在日常主食中搭配杂粮杂豆，提高食物多样性的同时有助于维持血糖。在此背景下，越来越多的学者以及消费者开始关注杂粮，杂粮在世界范围内的消费量和单价也均呈逐年上升的趋势。

杂粮的糖代谢健康益处与其营养功能成分及组成特征有关。如杂粮的表皮和种皮中通常保留了较多的多酚类化合物，青稞、燕麦的糊粉层和胚乳细胞壁中则含有较高浓度的β-葡聚糖，此外莜麦、薏米等杂粮由于蛋白质含量较高，可能进一步降低了其血糖反应，其他的相关的功能成分还包括如苦荞黄酮[7, 8]、荞麦D-手性肌醇[9, 10]、燕麦/青稞β-葡聚糖[11-13]、薏米多糖[14]、黑豆花色苷[15]等。但是产地、品种、年份、加工方式、烹调方式等因素，均会影响杂粮营养功能呢成分的含量和比例，从而影响杂粮的GI值。为了快速筛选优质原料、优化加工参数、设计食品配方，需要利用便捷、经济的方法对杂粮及其制品的GI值进行测定。

GI的概念有助于人们正确选择富含碳水化合物的食物，其概念是建立在人体实验的基础之上，但考虑到体内实验耗时长且涉及伦理审批，进行机制研究或产品配方优化时多采用更加经济的体外实验或者计算等方法。为了优化针对杂粮的预测方法，本研究采用体外模拟消化法对黑豆、莜麦、高粱、藜麦等十余种杂粮的消化特性进行了评价，测定其关键营养功效组分含量，并对其中相关性进行分析，进一步采用全局优化算法，构建杂粮eGI预测模型，以期为杂粮产品的进一步开发提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

莜麦(河北省赤城县)、高粱(河北省赤城县)、黑米(内蒙古通辽市)、白藜麦(内蒙古太仆寺旗)、花藜麦(内蒙古太仆寺旗)、苦荞(四川省成都市)、甜荞(辽宁省沈阳市)、白青稞(西藏拉萨)、燕麦(辽宁省新民市)、绿豆(吉林洮南)、红小豆(黑龙江宝清)、薏米(辽宁辽阳)、小米(山西广灵)、鹰嘴豆(新疆木垒)、黑豆(河北省赤城县)，全籽粒粉碎后过80目筛，自封袋密封，4 ℃冰箱保存备用。

直链淀粉(马铃薯)、支链淀粉(玉米)、α-淀粉酶(13U/mg)、胃蛋白酶(503 U/mg)、猪胰酶(96.7 U/mg)、淀粉葡糖苷酶(275 U/mL)、胆盐、水溶性维生素E(Trolox)、总淀粉测定试剂盒、还原糖测定试剂盒、福林酚试剂、没食子酸(纯度99.0%)、芦丁(纯度>97%)。

氯化钾、磷酸二氢钠、碳酸氢钠、氯化钠、氯化镁、碳酸铵、氯化钙等试剂均为分析纯。

1.2 仪器与设备

SynergyMx型多功能酶标仪，B-811型索氏提取仪，EZ-2型离心浓缩仪，S433D型氨基酸分析仪，F0810C型马弗炉，8400型全自动凯氏定氮仪，UF260PLUS型烘箱，FIBERTEC SYSTEM E型膳食纤维仪。

1.3 方法

1.3.1 基本组分测定

水分、灰分、蛋白质、脂肪、膳食纤维、氨基酸含量的测定分别采用GB 5009.3—2016、GB 5009.4—2016(第一法)、GB 5009.5—2016、GB 5009.6—2016、GB 5009.88—2014、GB 5009.124—2016方法进行。

1.3.2 氨基酸评分

采用联合国粮食及农业组织/世界卫生组织(Food and Agriculture Organization/ World Health Organization,FAO/WHO)(1973年)建议的“暂定氨基酸分模式”。

1.3.3 淀粉的测定

总淀粉含量采用Megazyme总淀粉测定试剂盒进行测定。

直链淀粉的测定：参考国标GB/T 15683—2008和Kaufman等[16]的方法并做改动。样品经石油醚脱脂后，用90% DMSO于95 ℃下加热60 min待淀粉完全分散。离心后取上清液于96孔板中，加入90% DMSO碘溶液，震荡，从上述孔中取20 μL于新的96孔板中，加入180 μL去离子水，震荡，分别在605、455、535、722 nm下进行吸光度测定，计算直链淀粉含量。

1.3.4 多酚类化合物的提取[17]

称取1 g样品，加入30 mL甲醇，40 ℃下超声提取20 min，离心取上清，残渣用甲醇重复2次提取后合并上清液，离心浓缩置干，充氮保护，-80 ℃保存备用，即为可溶性多酚类化合物提取物。在提取可溶性多酚后所剩的残渣中加入10 mL 3 mol/L NaOH溶液，铝箔纸避光，水浴摇床上室温下震荡 1 h，用HCl调节溶液pH至中性停止反应，加入20 mL乙酸乙酯，震荡2 min，离心后取上层，下层重复2次用乙酸乙酯提取后合并上清，离心浓缩至干。充氮保护，-80 ℃保存备用，即为结合态多酚类化合物提取物。提取物均于测定前用2 mL甲醇充分溶解。

1.3.5 总酚的测定

可溶性和结合态多酚的测定采用福林酚法。取20 μL样品及没食子酸标准溶液于透明酶标板中，加入100 μL 10%福林酚试剂，反应5 min后加入80 μL 7.5% NaCO3溶液，震荡混匀后，反应1h，在765 nm处测定吸光度。总酚含量以mg没食子酸当量/100 g表示。

1.3.6 氧自由基清除能力测定(Oxygen Radical Absorbance Capacity ,ORAC)

取20 μL样品于黑色酶标板中，加入100 μL 7.8 μmol/LFL反应液，37 ℃预热5 min；加入100 μL 221 mmol/L AAPH反应液，中速振荡5 s，37 ℃反应90 min，每隔1.5 min测定荧光强度(Ex：485 nm；Em：528 nm)。同步进行Trolox标准溶液和空白(75 mmol/L pH 7.4PBS缓冲液)的测定。绘制荧光衰减曲线，计算曲线下面积得到AUC样品、AUC空白和AUC对照。ORAC值以Trolox当量(μmol TE/g)表示。

1.3.7 体外模拟消化方法

参考Minekus等[18]的方法并稍作改动，建立口腔-胃-肠三段式消化体系。称取样品5 g，加入含75 U/mL α-淀粉酶的仿生唾液5 mL，37 ℃下消化2 min。胃模拟阶段加入含2 000 U/mL胃蛋白酶的仿生胃液，调节pH至3.0，37 ℃下消化120 min。肠模拟阶段加入含100 U/mL猪胰酶的仿生肠液并加入胆盐，调节pH至7.0，37 ℃消化，分别于第0、5、10、20、30、45、60、90、120 min时取样0.5 mL于无水乙醇中灭酶终止反应，测定溶液中还原糖含量。以葡萄糖为标准参考物，计算样品eGI。

1.3.8 数据统计分析

所有实验设定2个平行，实验数据以平均值形式表示。用SPSS 19软件进行相关性和显著性分析，Excel 2013绘图。

2 结果与分析

2.1 基本组分分析

由表1可以看出，不同杂粮之间营养素组成存在一定差异性。豆类产品含有丰富的蛋白质，且黑豆和鹰嘴豆的脂肪和膳食纤维远高于红小豆和绿豆。11种谷类杂粮的碳水化合物含量整体低于大米，燕麦、白藜麦、花藜麦和莜麦中的碳水化合物含量相比大米低19.0～16.5 g/100 g。薏米、白藜麦和花藜麦的蛋白质含量分别为16.8、15.5、14.3 g/100 g，明显高于其他杂粮，同时脂肪含量丰富。燕麦的膳食纤维含量最为丰富，达15.62 g/100 g，其次为白青稞、花藜麦、莜麦和白藜麦；高粱、黑米、薏米、小米的膳食纤维含量最低，有的甚至低于粳米。杂豆类的淀粉直/支比较高。

表1 基本组分含量分析

由表2和表3可知，杂粮中含有常见的18种氨基酸，以谷氨酸、天冬氨酸、亮氨酸含量最为丰富。黑豆的氨基酸总量最高，为33.09 g/100 g，黑米中的氨基酸含量较低，仅为6.08 g/100 g。从氨基酸结构上看，苦荞、小米、红小豆、鹰嘴豆的必需氨基酸含量占总氨基酸的40%以上，符合FAO/WHO公布的理想氨基酸模式。

表2 15种杂粮主食中氨基酸含量分析(g/100 g)

表3 15种杂粮主食的氨基酸分析(FAO/WHO，1973)

本研究发现含硫氨基酸是杂豆类以及白藜麦和花藜麦的第一限制性氨基酸，赖氨酸是包括莜麦、高粱、黑米等在内大部分杂粮的第一限制性，甜荞中异亮氨酸评分较低。明确每种杂粮的限制性氨基酸，可以帮助了解其食用时应当补充或者强化的氨基酸，例如将甜荞和白青稞以65%和35%混合后，氨基酸评分可达98.3，使所含有的必须氨基酸取长补短，达到较好的比例，可有效提高蛋白质的利用率。

2.2 多酚含量及抗氧化能力分析

多酚类化合物是日常饮食中最重要的抗氧化成分，以往的研究主要以可溶性多酚，即细胞壁外的多酚类、黄酮类物质为主，对结合态的研究较少。而研究发现与膳食纤维或其他难消化物质结合的原花青素等多酚类物质占日常饮食很重要的部分，却在之前的研究中并未予以考虑。15种杂粮中可溶性和结合态多酚含量分别如图1。

图1 不同杂粮中提取物中可溶性多酚、结合态多酚和总多酚含量分析

不同杂粮中结合态多酚所占比例不尽相同，白青稞可溶性和结合态多酚含量相当，其他14种杂粮的多酚均以可溶性多酚为主，其中红小豆、莜麦、花藜麦最为显著，可见，仅对可溶性多酚进行提取无法准确判断杂粮中多酚的实际含量，结合态多酚的提取是十分必要的。总多酚含量由高到低排序依次是苦荞>黑豆>甜荞>红小豆>黑米>白藜麦>花藜麦>白青稞>燕麦>绿豆>高粱>莜麦>鹰嘴豆>薏米>小米，其中苦荞和黑豆的总多酚含量显著高于其他杂粮。

多酚等天然抗氧化成分广泛存在于植物及其制品中，对于维持机体健康有着十分重要的作用。ORAC法能够客观的评价食物的抗氧化能力，从而有助于我们选择选择食物，因此被广泛应用于天然产物抗氧化能力的评价。从图2可以看出，15种杂粮的可溶性提取物ORAC均强于其结合态，以花藜麦、红小豆、鹰嘴豆最为显著。总抗氧化能力由强到弱排序为苦荞>黑豆>甜荞>红小豆>绿豆>黑豆>黑米>白藜麦>花藜麦>鹰嘴豆>薏米>白青稞>莜麦>燕麦>小米>高粱，苦荞的总抗氧化能力为高粱的7.6倍。抗氧化能力是由多酚含量、结构中羟基数量和构型共同决定的，这可能是鹰嘴豆虽然总酚含量低于白青稞、燕麦、高粱和莜麦，但是其抗氧化能力却强于四者的原因。

图2 不同杂粮提取物中ORAC抗氧化能力分析

对15个杂粮多酚与ORAC抗氧化能力进行Pearson相关性分析，结果显示，可溶性多酚与总抗氧化能力相关性最强，是影响杂粮抗氧化能力的重要因素(r=0.978，P=0.01双侧)。

2.3 体外消化特性分析

由图3可知，在体外模拟消化过程中，不同杂粮的淀粉水解曲线模式是相似的，在0～90 min增长较快，在消化时间为90 min时达到最大数值，之后趋于稳定，此时不同杂粮的淀粉水解率在64.8%～91.8%之间。

图3 不同杂粮淀粉水解曲线

低GI的食物进入人体后在肠道内停留时间较长，葡萄糖进入血液后峰值较低，引起餐后血糖反应较小。eGI可以在一定程度上反应不同食物对血糖的调控作用，通过在实验室环境下模拟人体消化并进一步分析不同时间点葡萄糖或还原糖的释放量来观察淀粉的水解过程，具有条件可控、易于重复的优点。从eGI结果可以看出，薏米、甜荞、黑米、苦荞、白藜麦的血糖生成指数最高，分别为80.9、80.2、77.6、72.0和70.0，属于高GI食品。莜麦、高粱、花藜麦、燕麦、小米，绿豆属于中GI食品。豆类的血糖生成指数较低，除绿豆外，其他3种杂豆均为低GI食品。

表4 不同杂粮及对照(白面包)血糖生成指数

2.4 杂粮eGI影响因素分析及模型的建立

杂粮基本组分与eGI之间的相关性如表5所示。杂粮中蛋白质的含量与eGI呈现显著负相关性，可能是由于蛋白质对淀粉有包埋作用，从而限制了淀粉与消化酶的接触，使淀粉难以消化吸收[20]。膳食纤维也与eGI呈现显著负相关，其机理可能是通过抑制淀粉酶活性从而降低GI值[21]。白青稞具有较低的eGI，具有延缓血糖生高的潜在功效，其原因可能是青稞中的β-葡聚糖形成的高黏度溶液环境对酶的构象等造成了一定影响，从而使酶的活性被部分抑制，另外β-葡聚糖形成的凝胶覆盖于淀粉颗粒表面，阻碍了酶和淀粉颗粒的接触，从而抑制淀粉的消化[22]。以上结论与韩玲玉等[23]对7种挤压杂粮粉体外消化特性研究的结论基本一致。

表5 不同杂粮基本组分与eGI相关性分析

杂粮是碳水化合物的重要来源，而淀粉的直支链比例可直接影响其在体内的消化性[24]，本研究发现淀粉直/支比与eGI呈显著的负相关(r=0.516，P=0.05)，即直/支比越高，其抗消化性越强，未经消化的淀粉进入大肠后，可经微生物发酵，产生短链脂肪酸和气体，继而发挥有益生理作用，且直/支比对淀粉加工性能有重要的影响，其与淀粉的膨化度、吸水性和水溶性都具有良好的相关性[25]，是加工过程中原料选择和复配的重要依据。有研究发现脂肪能够延迟胃排空并与淀粉形成复合物、减缓淀粉消化速度，降低餐后血糖反应，但是本研究中脂肪与eGI并未呈现出显著的相关性，这可能与体外刚性反应器的局限性有关，该装置无法模拟出延迟胃排空或抑制胃肠道吸收等作用。

在相关性分析的基础上，以蛋白质、总膳食纤维含量及淀粉直/支比为变量，进一步采用通用全局优化算法，建立eGI预测模型：

eGI=-0.080×P-1.358×DF-15.679×AAR+85.012(R2=0.77)

式中：P为蛋白质含量/g/100 g；DF为总膳食纤维含量/g/100 g;AAR为淀粉直/支比。

2.5 预测模型的验证

为进一步验证预测模型的准确性，本研究选取5种杂粮，测定其蛋白质、总膳食纤维含量、淀粉直/支比和eGI，并采用eGI预测模型进行计算，结果见表6。5种杂粮的实测和预测GI值之间偏差在0.1%～8.7%，表明该模型可以达到较好的预测效果。

表6 5种杂粮实测及预测结果

3 结论

杂粮在蛋白质、膳食纤维等重要的营养素含量方面，相比主粮大米具有明显的优势。不同杂粮之间的酚类物质含量及组成存在显著差异，总酚含量介于26.6～716.8 mg/100 g之间，其中，苦荞、黑豆和甜荞多酚类物质含量最为丰富，除青稞外，均以可溶性多酚为主。总抗氧化能力与可溶性多酚和总多酚相关性最为显著。对15种杂粮全粉进行体外消化测定，结果表明薏米、甜荞、黑米、苦荞、白藜麦，属于高GI食品。莜麦、高粱、花藜麦、燕麦、小米，绿豆属于中GI食品，其他3种杂豆均为低GI食品。相关性分析显示，膳食纤维、蛋白质和淀粉直/支比与eGI呈显著负相关。脂肪、多酚与eGI相关性不大。以蛋白质、总膳食纤维含量以及淀粉直支比为变量，进一步采用全局优化算法，建立杂粮eGI预测模型：eGI=-0.080×P-1.358×DF-15.679×AAR+85.012(R2=0.77)。5种杂粮验证表明预测模型的偏差在0.1%～8.7%，该模型可更加便捷、经济的对杂粮进行快速初筛评价，但仍需更多数据进行进一步补充、完善和验证。