菜籽蛋白提取工艺的优化

戴宇翔，钱志娟，曾晓雄，王乃富，李春阳，*

(1.江苏省农业科学院农产品加工研究所，江苏南京210014; 2.南京农业大学食品科技学院，江苏南京210095;3.扬州出入境检验检疫局，江苏扬州225000)

菜籽蛋白提取工艺的优化

戴宇翔1，2，钱志娟3，曾晓雄2，王乃富1，李春阳1，*

(1.江苏省农业科学院农产品加工研究所，江苏南京210014; 2.南京农业大学食品科技学院，江苏南京210095;3.扬州出入境检验检疫局，江苏扬州225000)

以脱脂菜籽粕为原料，利用碱液提取菜籽粕中的蛋白质，采用Plackett Burman实验设计筛选出对蛋白提取具有显著影响的因子:pH(p=0.0348)、温度(p=0.0383)和提取次数(p=0.0090);采用响应曲面法优化，得到最佳工艺条件为:pH11、温度52℃和提取2次，同时建立了碱提蛋白的二次多项数学模型，对菜籽蛋白提取具有很好的预测作用。

菜籽粕，蛋白提取，Plackett Burman实验设计，响应曲面法

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

带皮预榨浸出蒸脱烘干菜籽粕粉 江苏云海辰龙生物科技有限公司，粉碎后过 60目筛，水分9.65%、蛋白质40.1%;考马斯亮蓝G-250、乙醇、磷酸、盐酸、氢氧化钠、氯化钠 均为分析纯。

FW177型中草药粉碎机 天津泰斯特仪器有限公司;PHS-2C型数显pH计 上海智光仪器仪表公司;800-1低速离心机、SK-1快速混匀器 江苏省金坛市荣华仪器公司;752S紫外可见分光光度计 上海棱光技术有限公司。

表3 Plackett Burman实验设计及响应值

1.2 实验方法

1.2.1 菜籽蛋白的提取工艺 称取一定量过60目筛的菜籽粕粉，放入烧杯，按一定料水比加入蒸馏水，在一定温度、pH条件下，搅拌提取一定时间，离心得到上清液。

1.2.2 蛋白含量测定 采用考马斯亮蓝法。

1.3 实验设计

1.3.1 单因素实验 研究pH、提取温度、提取时间、料液比(m/V)、NaCl添加量(m/V)和提取次数对蛋白提取量的影响。

1.3.2 Plackett Burman实验设计 选用 N=8的Plackett Burman实验设计，对6个因素(pH、提取时间、提取温度、NaCl添加量、料液比及提取次数)进行显著性研究，见表1。

表1 Plackett Burman实验设计因素水平及编码

1.3.3 响应曲面法实验设计 采用Box-Behnen模型，对显著性影响因素进行蛋白提取工艺参数的优化，见表2。

表2 响应曲面法因素水平编码

2 结果与讨论

2.1 影响菜籽蛋白提取的显著性因素确定

在单因素提取实验基础上，通过Plackett Burman实验设计及响应值(见表3)来确定影响菜籽蛋白提取的显著性因素。利用Design-Expert 7.0软件对Plackett Burman实验结果进行分析(表4)，回归模型方差分析表明，所得到的回归方程显著(p= 0.0246)，相关系数R2=0.9998。由表5可知，影响显著因子有pH(p=0.0348)、温度(p=0.0383)和提取次数(p=0.0090)。

表4 回归模型方差分析

表5 回归方程系数显著性检验表

2.2 菜籽蛋白提取工艺参数的优化

2.2.1 模型建立 通过Box-Behnen实验，对实测值和预测值结果(见表6)回归拟合，优化后的回归模型为:

表6 实验设计与结果

由表7可以看出:模型p＜0.0001，表明二次多元回归模型回归效果极显著;失拟项p＜0.05，显著;相关系数R2=0.9948，说明此模型与实际实验拟合较好，实验失拟小，因此可用该模型来分析和预测蛋白的提取量。

表7 模型方差分析

由表8可知，式(1)模型中一次项X1、X3影响极显著，X2影响显著;二次项X22、X23的显著水平小于0.05，影响显著;交互项X1X2的显著水平小于0.05，影响显著;各因素影响的大小顺序为:提取次数＞pH＞提取温度。

表8 回归方程系数显著性检验

2.2.2 响应面分析 从图1可以看出，在提取次数为最佳值(X3=2)时，pH、提取温度两个因素的交互作用显著。在本实验水平范围之内，随着pH增加，提取量相应增大;pH曲面坡度比较陡，说明pH对提取的影响比较大。温度在50～55℃范围内，蛋白提取量为最大，提取温度升高有利于蛋白提取，但高温容易使蛋白发生变性，造成提取率下降［13］。

图1 提取温度和pH交互作用的响应曲面图

3 结论

通过单因素实验和Plackett Burman实验设计，发现pH、提取温度和提取次数对菜籽蛋白提取具有显著影响。

通过响应曲面法中的Box-Behnen模型对影响因子评价，发现pH与提取温度的交互作用，对菜籽蛋白提取影响极为显著。

根据Box-Behnen实验优化后得到的菜籽蛋白提取量数学回归预测模型即:菜籽蛋白提取量=

优化后的蛋白提取最佳参数为:pH11，提取温度52℃，提取次数 2次，此条件下蛋白提取量为827.28mg/10g。

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Optimization of protein extraction from defatted rapeseed meal

DAI Yu-xiang1，2，QIAN Zhi-juan3，ZENG Xiao-xiong2，WANG Nai-fu1，LI Chun-yang1，*
(1.Institute of Farm Product Processing，Jiangsu Academy of Agriculture Science，Nanjing 210014，China; 2.College of Food Science and Technology，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China; 3.Yangzhou Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau，Yangzhou 225000，China)

The protein was extracted with alkali solution from defatted rapeseed meal.According to the experiments of single factors，Plackett Burman design was applied to study the factors of extraction and it was found that pH (p=0.0348)，temperature(p=0.0383)and times of extraction(p=0.0090)were the key factors to the extraction.It was optimized on the extraction of protein from defatted rapeseed meal by response surface method.A quadratic equation model for protein extraction was set up and the effects of the three factors and their corresponding relationships were obtained.The optimal extraction conditions were as follows:pH 11，temperature 52℃，2 times of extraction.The model played an important role in predicting the extraction of protein.

rapeseed meal;protein extraction;Plackett Burman design;response surface method

TS229

B

1002-0306(2011)03-0304-03

油菜籽是世界上第三大油料作物，产量仅次于大豆和棉籽。我国是目前世界上最大的油菜籽生产国，年产量约为1200万t，榨油后的饼粕约为700万t左右［1］。菜籽粕是一种重要的植物蛋白资源，粗蛋白含量在30%～40%，80%的菜籽粕被作为肥料使用，造成了蛋白资源的严重浪费。从菜籽粕中提取菜籽蛋白主要有:水相萃取法、水相酶解法、有机溶剂法、超滤等方法。水相法主要是采用不同水相将蛋白萃取而出，然后在菜籽蛋白等电点附近将蛋白沉淀，再分离干燥制取菜籽分离蛋白。采用超声微波辅助提取，可以提高了蛋白产率［2］。水相酶法利用酶制剂将菜籽粕中的蛋白质充分溶出，同时可得到特定功能的酶解产物［3］。常见的水相酶法均是采用单一酶作用体系，如Alcalase蛋白酶［4］，现在研究多集中于多酶体系的构建，如多种植物蛋白酶的复合体系［5］、Alcalase蛋白酶与多肽酶的复合体系［6］。有机溶剂法主要采用丙酮［7］、乙醇［8］等有机溶剂去除毒性物质，其工业化生产难度较大。超滤法是利用超滤膜将蛋白质分离和浓缩，其优点是蛋白纯度高，尤其蛋白中的硫苷含量大大降低［9-10］。目前，工业提取菜籽蛋白主要采用碱溶酸沉法，存在的问题主要是蛋白质总得率偏低，产品纯度不高和产品的色泽差等。本研究以带皮预榨浸出蒸脱烘干菜籽粕为原料，采用碱溶酸沉法提取蛋白，通过Plackett Burma实验设计法和响应曲面法对菜籽粕提取工艺参数进行优化，建立了具有预测作用的碱提蛋白二次多项数学模型。

2010-04-12 *通讯联系人

戴宇翔(1985-)，男，硕士，研究方向:食品生物技术。

2009年江苏省科技厅国际科技合作项目(BZ2009055)。