茶渣膳食纤维的酶法改性研究

2014-03-27蔡英英

河南工业大学学报（自然科学版） 2014年1期

林娈，蔡英英

（泉州师范学院化学与生命科学学院，福建泉州 362000）

0 引言

膳食纤维（Dietary Fiber，DF）是指能抗人体小肠消化吸收，在人体大肠内能部分或全部发酵的可食用植物性成分、碳水化合物及其相类似物质的总和，包括多糖、寡糖、木质素以及相关的植物物质[1].按照溶解性分类，膳食纤维可分为水溶性膳食纤维（Soluble Dietary Fiber，SDF）和水不溶性膳食纤维（Insoluble Dietary Fiber，IDF）两种.IDF 主要作用于肠道，使之产生蠕动效果，促进胃肠健康，对便秘、肥胖症等有较好的治疗效果；SDF 则更多发挥代谢功能，如控制血糖、降低血脂和血压等.根据美国Leitz 等学者建议，膳食纤维组成中SDF含量达到10%以上才是高品质膳食纤维，否则只能被称作填充料型膳食纤维[2].

然而，许多天然存在的膳食纤维资源中SDF所占比例都很小，仅为3%～4%，远低于高品质膳食纤维的要求.为此，近年来许多学者一直致力于膳食纤维改性研究，目的是使膳食纤维中大分子组分连接键断裂，转变成小分子成分，使部分不溶性成分转变成可溶性成分，使致密空间网状结构转变为疏松网状空间结构，更好发挥膳食纤维的生理功能[3].

茶叶是国际公认的健康饮品，具有抗氧化、抗癌、预防心脑血管疾病等多种药理功能.我国是产茶大国，茶叶种植面积和产量均居世界第一.然而，每年大量修剪的粗老茶叶被废弃，中、低档茶出现不同程度的滞销，茶饮料、茶多酚、茶多糖等茶加工企业每天产生大量的废茶渣，而膳食纤维正是这些低值废弃原料的主要组成成分.如何更好地利用这些原料提取膳食纤维，获得具有广阔应用前景的新产品，已成为我国茶叶副产品的出路，对提高茶业经济价值，促进我国茶业发展有重要意义.笔者利用茶渣为原料，探讨纤维素酶法改性工艺，为获得高品质的膳食纤维提供一定的理论基础.

1 材料与方法

1.1 原料与试剂

茶叶：泉岩名茶，产于中国福建安溪；Celluclast 1.5 L（纤维素酶）700 EGU/g：诺维信（中国）生物技术有限公司.

茶渣制备：将茶叶按1∶30 的比例加入90 ℃的水中，浸泡15 min，提取茶叶可溶性固形物，过滤得茶渣，置于干燥箱中，以50 ℃干燥至恒质量，粉碎至40 目备用[4].

1.2 仪器与设备

HH-4 型数显恒温水浴锅：国华电器有限公司；GZX-9240MBE 型数显鼓风干燥箱：上海博讯实业有限公司医疗设备厂；FW100 型高速万能粉碎机：天津市泰斯特仪器有限公司；微机型台式pH计（PHS 系列）：上海康仪仪器有限公司；VF204/214型Operating Manual（Vacuum filtration system）：北京桑翌科技发展有限公司.

1.3 试验方法

1.3.1 工艺流程

茶渣→取样→加水匀浆→酶法去除淀粉和蛋白质→添加纤维素酶→保温酶解→灭酶（沸水浴10 min）→冷却至60 ℃→加入4 倍上清液体积的95%乙醇（预热至60 ℃）→室温下沉淀24 h→离心过滤→50 ℃干燥至恒质量→茶渣改性膳食纤维.

1.3.2 单因素试验

由于底物浓度与加酶量存在相互关系，本试验不考虑底物因素，水解约束条件中固液比为1∶25.称取5 份样品，每份1.5 g，分别研究加酶量（0.4%、1.2%、2%、2.8%、3.6%）、酶解温度（30 ℃、40 ℃、50 ℃、60 ℃、70 ℃）、酶解时间（2 h、3 h、4 h、5 h、6 h）、pH 值（3、4、5、6、7）4 个主要因素对SDF 溶出量的影响.

1.3.3 二次回归正交旋转组合设计[5]

根据单因素试验结果确定各个因素的水平范围，以酶解温度（X1）、加酶量（X2）、酶解时间（X3）为决策变量，以SDF 溶出量为目标函数，各因子水平编码见表1.

表1 因素水平编码表

1.4 测定方法

1.4.1 SDF 溶出量的计算

式中：M1为样品的质量（g）；M2为样品中能被4 倍95%乙醇沉淀的那部分膳食纤维的质量（g）.

1.4.2 功能性质分析

分别测定茶渣及改性膳食纤维的持水力[6]、膨胀力[6]、结合脂肪能力[7].

2 结果与分析

2.1 单因素试验

2.1.1 酶解温度对茶渣SDF 溶出量的影响

在固液比1∶25、加酶量0.8%、酶解时间3 h、pH 值5 的条件下，分别在各个酶解温度水平值下进行水解，测得样品SDF 溶出量如图1 所示.

图1 酶解温度对SDF 溶出量的影响

由图1 可见，茶渣中SDF 溶出量随酶解温度的升高呈先增加后减少的趋势，当温度为50 ℃时SDF 溶出量上升较缓慢，高于60 ℃则SDF 溶出量明显下降.综合考虑，选择酶解温度为50 ℃.

2.1.2 pH 值对茶渣SDF 溶出量的影响

在固液比1∶25、加酶量0.8%、酶解时间3 h、酶解温度为50 ℃的条件下，分别在各个pH 值水平值下进行水解，测得样品SDF 溶出量如图2 所示.

图2 pH 值对SDF 溶出量的影响

由图2 可见，茶渣中SDF 溶出量随pH 值升高呈先增加后减少的趋势，当pH 值为6 时，SDF 溶出量达到最大值.综合考虑，选择pH 值为6.

2.1.3 加酶量对茶渣SDF 溶出量的影响

在固液比1∶25、酶解温度50 ℃、酶解时间3 h、pH 值6 的条件下，分别在各个加酶量水平值下进行水解，测得样品SDF 溶出量如图3 所示.

图3 加酶量对SDF 溶出量的影响

由图3 可见，茶渣中SDF 溶出量随加酶量的升高呈先增加后减少的趋势，当加酶量达到2.8%时，SDF 溶出量达到最大值.综合考虑，选择加酶量为2.8%.

2.1.4 酶解时间对茶渣SDF 溶出量的影响

在固液比1 ∶25、酶解温度50 ℃、加酶量2.8%、pH 值6 的条件下，分别在各个酶解时间水平值下进行水解，测得样品SDF 溶出量如图4 所示.

图4 酶解时间对SDF 溶出量的影响

由图4 可见，在酶解时间2～4 h，茶渣中SDF溶出量有较明显的上升，4 h 后SDF 溶出量略有下降.综合考虑，选择酶解时间为4 h.

2.2 二次回归正交旋转组合设计试验

2.2.1 回归方程的建立与检验

进行二次回归正交旋转组合设计试验，试验结果见表2，方差分析结果见表3，回归系数显著性分析结果见表4.

表2 二次回归正交旋转组合设计及试验结果

表3 方差分析

表4 回归系数显著性分析

采用DPS 数据处理系统[8]对表2 的试验结果进行分析，得到SDF 溶出量Y 与各因素之间的回归方程为：

由表3 可知，该回归方程的回归项在α=0.01水平上极显著，失拟项不显著，模型可用.由表4可知，剔除α=0.05 显著水平的不显著系数项后，得到简化的回归方程为:

表4 还表明，影响SDF 溶出量各因素的主次顺序为：加酶量＞酶解温度＞酶解时间.其中，加酶量和酶解温度的影响均达到极显著水平，酶解时间的影响不显著.考虑各因素间的交互作用，酶解温度与加酶量存在交互作用，达到显著水平，其余因素间交互作用不显著.

2.2.2 单因子效应与边际效应分析

将其他因子固定在零水平，描述单个因子变动时对SDF 溶出量的影响，3 个因子的单因子效应方程分别为：

根据以上方程，得到单因子效应曲线（图5）.由图5 可见，SDF 溶出量随酶解温度的升高呈缓慢下降趋势，SDF 溶出量随加酶量的增加呈平缓状态后逐渐上升；SDF 溶出量随着酶解时间的增加，呈先上升后下降的趋势.

图5 单因子效应曲线

对单因子效应方程求一阶偏导数，得到单因子边际效应方程.单因子的边际效应反映SDF 溶出量随各因素变化的速率.单因子边际效应方程分别为：

对边际效应方程作曲线可得到边际效应曲线（图6）.从图6 可以看出，酶解时间的斜率最大，表明随酶解时间的变化，SDF 溶出量的变化速率最快，其次是加酶量，酶解温度最慢.

图6 边际效应曲线

2.2.3 交互效应分析

酶解温度与加酶量对SDF 溶出量的影响有交互作用，结果如图7 所示.

图7 SDF 溶出量随X1、X2的变化趋势

由图7 可知，当酶解时间为零水平时，加酶量X2在小于下水平（0.9%）的范围内，SDF 溶出量与酶解温度X1有正相关交互作用，即随着酶解温度的增加，SDF 溶出量逐渐增加；若加酶量X2大于下水平（0.9%）时，SDF 溶出量与酶解温度X1有负相关交互作用，即随着酶解温度的增加，SDF 溶出量呈下降趋势.当酶解温度为零水平时，加酶量与酶解时间交互作用不显著；当加酶量为零水平时，酶解温度与酶解时间交互作用也不显著.

2.2.4 最佳工艺条件的确定

采用DPS 数据处理系统[8]对试验数据进行分析，得出最佳工艺条件为：固液比1∶25，加酶量2.8%，酶解温度40 ℃，酶解时间200 min，pH 值6，在此条件下测得SDF 溶出量为9.17 g/100 g.

2.3 功能性质测定

茶渣膳食纤维的功能性质主要包括持水力、膨胀力、结合脂肪能力等，这些性质是反映茶渣加工性能的关键指标.茶渣经过改性处理后，纤维结构变得疏松，大量极性和非极性基团暴露出来，改善了茶渣与水、油的相互作用，从而提高了茶渣的持水力、膨胀力及结合脂肪能力.改性前后茶渣膳食纤维的功能性质见表5.由表5 可知，改性后茶渣的持水力、膨胀力、结合脂肪能力相比改性前均上升，分别提高了105%、60%、128%.