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白芸豆中α-淀粉酶抑制剂的提取工艺研究

2015-01-26田童童朱新荣

中国酿造 2015年6期
关键词:响应值淀粉酶抑制率

程 敏,田童童,李 甜,朱新荣,张 建

(石河子大学食品学院,新疆石河子832003)

白芸豆中α-淀粉酶抑制剂的提取工艺研究

程 敏,田童童,李 甜,朱新荣,张 建*

(石河子大学食品学院,新疆石河子832003)

以白芸豆为原料,采用3,5-二硝基水杨酸比色法测白芸豆中α-淀粉酶抑制剂(α-AI)抑制率。在单因素的基础上,选择料液比、pH值、提取时间、提取温度为自变量,α-AI抑制率为响应值,利用响应面分析法,研究各自变量及其交互作用对α-AI抑制率的影响。根据预测模型得到最佳的提取工艺条件为料液比1∶30.05(g∶mL),pH值为3.6,提取时间2.66 h,提取温度50.14℃。在此条件下得到的α-AI抑制率为95.435%。所得白芸豆α-AI抑制率提取回归模型高度显著(R2=0.973),拟合性好,可用于预测白芸豆中α-AI抑制率。

白芸豆;提取;α-淀粉酶抑制率;响应面分析

白芸豆(white kidney bean)属豆科(Leguminosae),蝶形花亚科(Papilionoideae),菜豆族菜豆属[1],原产美洲的阿根廷和墨西哥,后经人工栽培驯化已适应冷凉潮湿的高原地带。白芸豆营养价值丰富,据分析,每100 g干豆中含碳水化合物37.6%~48.5%,蛋白质19.9%~20.0%,脂肪1.6%~2.1%,钙120 mg,铁10 mg[2]。白芸豆作为一种高钾低钠食品,适合于高血脂、心脏病、动脉硬化和忌盐患者食用。因为价格便宜,所以在国内外倍受消费者的青睐。

白芸豆富含α-淀粉酶抑制剂和膳食纤维。α-淀粉酶(l,4-α-D-葡聚糖水解酶,EC3.2.1.l)作用于淀粉时,从其分子内部切开α-1,4糖苷键,生成还原糖和糊精,由于产物的末端残基碳原子为α构型,故称为α-淀粉酶。能与α-淀粉酶分子上的相应部位结合并引起α-淀粉酶分子构象改变,使其催化活性降低或者丧失的化合物为α-淀粉酶抑制剂(α-amylase inhibitor,α-AI),属于糖普水解酶抑制剂的一种,国外称之为“淀粉阻断剂(starch blocker)”。它能有效阻断高淀粉类食物(杂粮、面食、米饭及相关糕点和零食)中淀粉的分解,阻断大部分淀粉热量的摄取,减少人体最大的脂肪来源。而且白芸豆α-淀粉酶抑制剂经胃肠道排出体外,不必经过血液循环,不作用于大脑神经中枢,食用后不腹泻、不乏力、不厌食、体质量不反弹、完全符合世界卫生组织的减肥原则[3-6]。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

白芸豆:购买于新疆石河子市农贸市场;3,5-二硝基水杨酸(3,5-dinitrosalicylic acid,DNS):上海盐季生物有限公司;氢氧化钠(分析纯):天津市巴斯夫化工有限公司;盐酸(分析纯):北京化工厂;可溶性淀粉(分析纯):天津市化学试剂三厂;葡萄糖(分析纯):天津市致远化学试剂有限公司;丙三醇(分析纯):天津永晟精细化工有限公司;α-淀粉酶(分析纯):北京奥博星生物技术有限公司。

1.2 仪器与设备

UVmini-1240紫外可见分光光度计:日本岛津公司;Multifuge X3高速冷冻离心机:美国Thermo Heraeus公司;RHP-600高速多功能粉碎机:浙江荣浩工贸有限公司;EPED-20TJ超纯水器:南京易普易达科技发展有限公司;ZXRD-7080全自动新型鼓风干燥箱:上海智城分析仪器制造有限公司;85-1磁力搅拌器、DK-8D数显恒温水浴锅:江苏金坛市医疗仪器厂;JM-B10002电子天平:诸暨市超泽横器设备有限公司;PHS-3C型pH计:上海仪电科学仪器股份有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 原料预处理

将市场上购买的白芸豆去除杂质,在4℃水中浸泡12 h后去皮,在35℃烘箱中干燥后经粉碎机粉碎,过100目筛得白芸豆种子粉末。经过上述处理的样品装入聚乙烯袋中在4℃冰箱内保藏备用。

1.3.2 α-淀粉酶抑制剂的提取

称取5 g的样品,按照一定料液比加入蒸馏水,在恒定的温度下不断的搅拌使其充分溶解。通过加入0.5 mol/L NaOH或0.5 mol/L HCl来调节水解液的pH值。然后将水解液于10 000 r/min的条件下离心20 min,合并上清液。并且用DNS比色法[7-10]测定其中还原糖的含量。

1.3.3 葡萄糖标准曲线的制作

取6只试管依次加入0、0.2 mL、0.4 mL、0.6 mL、0.8 mL、1.0 mL的葡萄糖标准溶液(3 mg/mL),制成质量浓度依次递增的系列标准葡萄糖溶液,充分混匀后加入2 mL DNS试剂,于沸水浴中反应5 min。流水冷却,各管定容至25 mL。以管1为空白对照,在470 nm波长下测各管的吸光度值。

1.3.4 样品测定

参考赵蓉等[11-12]的方法。样品管:精确吸取0.5 mL从白芸豆提取的α-AI和0.5 mLα-淀粉酶溶液,充分混匀,在37℃水浴反应10 min,然后加入1 mL 2%可溶性淀粉溶液,在37℃水浴中准确反应5 min,之后,再加入2 mL DNS显色剂,在沸水浴中反应5 min,之后立即用流动自来水冷却(终止反应),适量稀释,在波长470 nm处测定吸光度值,记为OD470nm。对照管:用蒸馏水替代α-AI,其他条件同上,记为OD′470nm。空白管:用蒸馏水替代α-AI和α-淀粉酶,其他条件同上,调零。α-淀粉酶抑制剂抑制率的计算公式如下:

式中:OD470nm为样品管的吸光度值,OD′470nm为对照管的吸光度值。

1.3.5 提取条件优化单因素试验[13]

准确称取20份5g白芸豆粉,分别按照料液比1∶10、1∶20、1∶30、1∶40、1∶50(g∶mL)加蒸馏水,调溶液pH值分别为3.0、4.0、5.0、6.0、7.0,分别在20℃、35℃、50℃、65℃、80℃水浴条件下搅拌浸提1.5 h、2.5 h、3.5 h、4.5 h、5.5 h。粗提液倒入离心管中,于离心机中4℃、10 000 r/min离心20 min,取上清液,测定α-淀粉酶抑制剂抑制率,考察料液比、pH值、提取时间及温度对α-AI抑制率的影响。

1.3.6 响应面试验设计

在单因素试验基础上,采用Design-Expert 8.0.6软件的Box-Behnken,以料液比(A),pH值(B),提取时间(C),提取温度(D)为主要影响因素,以α-AI抑制率(Y)为响应值,设计4因素3水平共29个试验点,所有的试验随机进行,每组试验至少重复3次。响应面试验设计因素水平编码如表1所示。每个因素被编码为3个水平(-1,0,1)。

2 结果与分析

2.1 葡萄糖标准曲线的制作

以葡萄糖标准溶液质量浓度为横坐标,OD值为纵坐标,绘制标准曲线,结果见图1。

由图1可知,标准曲线回归方程为y=1.349 9x-0.018 8,相关系数为R2=0.997 1,表明葡萄糖的质量浓度与吸光度值在0.6~3.0 mg/mL范围内有良好的线性关系。

2.2 提取条件优化单因素试验

2.2.1 料液比对α-淀粉酶抑制剂抑制率的影响

由图2可知,随着料液比的增加,提取液中α-AI抑制率先增大,后减小。在料液比1∶30(g∶mL)时α-AI抑制率达到峰值,之后α-AI抑制率却有所降低,究其原因可能是由于料液比的增加,活性物质在两相中浓度差增大,活性物质溶出增加,α-AI抑制率增加,但随着活性物质溶出达到平衡,料液比继续增加,活性物质在提取液中的浓度被稀释而降低,从而导致提取液α-AI值降低。因此提取料液比在1∶30(g∶mL)适宜。

2.2.2 不同pH值对α-淀粉酶抑制剂抑制率的影响

由图3可知,随着pH值的增加,提取液中α-AI抑制率一直减小,在pH值为3时,α-AI抑制率达到最大值,这可能是因为酸性浸提下接近α-淀粉酶抑制剂的等电点,更容易使蛋白充分溶出,能除掉较多的杂蛋白,使浸提液澄清;随着碱性的增强,造成了部分蛋白的损失,所以抑制率呈现下降趋势。故pH值选择为3.0适宜。

2.2.3 浸提时间对α-淀粉酶抑制剂抑制率的影响

由图4可知,随时间的延长抑制率先上升后平稳,时间>2.5 h后抑制率增加幅度不明显。说明随着时间的进行,蛋白质的溶出率逐渐趋于稳定,活性成分在细胞内外浓度逐渐达到平衡。从提取提效果和实验周期2方面考虑,浸提时间选择在2.5 h比较合适。

2.2.4 浸提温度对α-淀粉酶抑制剂抑制率的影响

由图5可知,温度对提取液α-淀粉酶抑制剂抑制率的影响较大,当温度在20~50℃时,抑制效果增高明显,50℃时抑制效果达到最大值;从50~80℃,抑制率有所下降。这说明适度的增加提取液的温度可以提高抑制效果,但加热浸提过程中当温度过高时,可能会导致部分α-淀粉酶抑制剂结构改变,α-AI活性成分会部分失活,因此提取温度为50℃较合适。

2.3 响应面法优化提取条件

2.3.1 响应曲面试验设计与结果

在单因素试验的基础上,以抑制率为(Y)为响应值,用Design-Expert 8.0软件设计响应面试验方案,以料液比(A),pH值(B),提取时间(C),提取温度(D)为主要影响因素,响应面试验设计及结果见表2。对该回归模型及其系数进行显著性检验,结果见表3。

运用Design-Expert 8.0数据统计分析软件对表2试验结果进行多元回归拟合,拟合所得白芸豆α-AI抑制率(Y)的多元二次回归方程如下:

由表3可知,模型的F值为48.33,P<0.000 1,说明该模型极显著,可较好地描述各因素与响应值之间的真实关系,可以利用该回归方程确定最佳提取参数。失拟项在0.05水平上不显著(P=0.065 2),说明残差均由随机误差引起。模型校正决定系数R2Adj=0.945 9,说明模型能解释94.59%响应值的变化;模型的复相关系数为R2=0.973 0,说明该模型与实际拟合较好,故适用于提取工艺条件的预测。其中模拟一次项B、C项、二次项A2、B2、C2、D2项及交互项AB、BC项对白芸豆α-AI抑制率有极显著影响,而AD对白芸豆α-AI抑制率值有显著影响,其他因素影响不显著。

2.3.2 响应面分析

响应面分析(response surface analysis,RSM)法按照参考文献[14]采用多元二次回归方法作为函数估计的工具,将多因子试验中因子与指标的相互关系用多项式近似,依此可对函数的响应面和等高线进行分析,当得到的曲面较为平缓,等高线密度较为稀疏,则各个试验变量对响应值的影响显著性很小;当曲面较陡,等高线密度较大,证明该条件下的各个变量对试验的响应值影响比较显著,试验的响应面及等高线见图6。

由图6可知,随着各因素水平的升高或延长,α-AI抑制率先增加后减少。根据图6A、6B、6C的曲面图的陡峭程度显示,可得出料液比对提取率的影响要小于pH和提取时间,但大于提取温度;同理,图6D、6E的曲面图显示pH对α-AI抑制率的影响要弱于提取时间,强于提取温度;图6F响应面图显示提取时间对α-AI抑制率的要大于提取温度。再次验证了单因素与交互作项对α-AI抑制率的影响的主次顺序。

通过响应面软件的优化程序模块对提取条件进行优化,结果如下:料液比1∶30.056(g∶mL),提取时间2.66 h,pH值为3.6和温度50.14℃,在此条件下模型预测α-AI抑制率可达到95.435%。

2.3.3 验证试验

实际操作过程中选择料液比1∶30(g∶mL),提取时间2.7 h,pH值为3.6和温度50℃,进行3次试验,得到的α-AI抑制率的平均值为(94.9±0.656)%。结果表明,模型预测值与试验实际值相对偏差较小,说明本试验所选模型具有很高的拟合性,该模型能较好的预测白芸豆中α-淀粉酶抑制剂的抑制率,可用于指导生产实践[15-16]。

3 结论

利用Design-Expert 8.0.6统计软件,选用Box-Behnken试验优化白芸豆中α-淀粉酶抑制剂最佳条件为料液比1∶30.056(g∶mL),提取时间2.66h,pH值为3.6和温度50.14℃,该条件下经模型预测得到的α-AI抑制率为95.435%,实际试验值为(94.9±0.656)%,与预测值基本一致。

[1]李锋,王竞,赵晓军,等.小白芸豆凝集素的分离纯化及性质研究[J].郑州大学学报:理学版,2010,42(1):120-124.

[2]JLEE S C.The structure of naturally-occurringα-amylase inhibitors[C]. Food of 21st Century-Food and Resource,technology,environment(II), 2000:8-27.

[3]魏鹏娟,王鲁峰,徐晓云,等.α-淀粉酶蛋白类抑制剂的研究进展[J].食品科学,2011,32(9):312-318.

[4]赵蓉,李多伟,沈晓东,等.白芸豆中α-淀粉酶抑制剂的研究[J].中成药,2008,30(9):1355-1357.

[5]吕凤霞,陆兆新.α-淀粉酶抑制剂的研究进展[J].食品科学,2002,23(3):152-155.

[6]张晓琦,杨明琰,马瑜,等.白豆α-淀粉酶抑制剂糖蛋白的提取纯化及降血糖活性研究[J].药物生物技术,2007,14(6):406-410.

[7]王文蒙,李楠,王玲玲,等.小麦麸皮中α-淀粉酶抑制剂的分离、纯化及性质研究[J].食品与发酵工业,2009,35(11):28-31.

[8]赵凯,许鹏举,谷广烨.3,5-二硝基水杨酸比色法测定还原糖含量的研究[J].食品科技,2008,29(8):534-536.

[9]王红英,钱斯日古愣,赵前程,等.3,5-二硝基水杨酸比色法测定麦冬多糖含量[J].沈阳农业大学学报,2005,36(5):628-630.

[10]齐香君,苟金霞,韩戍珺,等.3,5-二硝基水杨酸比色法测定溶液中还原糖的研究[J].纤维素科学与技术,2004,12(3):18-30.

[11]赵蓉,李多伟,任涛,等.DNS比色法测定白芸豆中α-淀粉酶抑制剂活性的方法研究[J].中成药,2013,35(3):573-576.

[12]杨明琰,宋纪蓉,张晓琦,等.白豆α-淀粉酶抑制剂糖蛋白的提纯及性质研究[J].西北大学学报,2007,37(5):753-757.

[13]贾光锋,赵晨,陆文总,等.超声波辅助提取白芸豆α-淀粉酶抑制剂的研究[J].食品研究与开发,2014,35(16):39-42.

[14]许云青,龙盛京.响应面分析法对α-淀粉酶抑制剂筛选方法的优化[J].食品工业科技,2013,34(22):169-173.

[15]史光辉,胡志和,马科铭,等.紫薯花青素提取条件优化及淀粉等产物的制备[J].食品科学,2014,35(22):39-45.

[16]董红敏,牛小勇,刘继,等.响应曲面分析法优化川明参总香豆素超声辅助提取工艺[J].食品工业科技,2014,35(24):285-289,293.

Extraction technology of α-amylase inhibitor from white kidney bean

CHENG Min,TIAN Tongtong,LI Tian,ZHU Xinrong,ZHANG Jian*
(College of Food Science,Shihezi University,Shihezi 832003,China)

Using white kidney bean as material,theα-amylase(α-AI)inhibition activity in white kidney bean was determined by 3,5-dinitrosalicylic acid(DNS)colorimetry.Based on single factor experiment,the interaction effect of solid-liquid ratio,pH,extraction time,and temperature onα-AI rate were optimized using response surface methodology.The optimum extraction conditions were as follows:solid-liquid ratio 1∶30.05(g∶ml),pH 3.6,time 2.66 h,temperature 50.14℃based on the prediction model.Under these conditions,theα-AI rate of extraction solution was 95.435%.The established regression model were highly significant(R2=0.973),which can be used for the prediction ofα-AI rate in white kidney bean.

white kidney bean;extraction;α-amylase inhibition rate;response surface analysis

Q51

A

0254-5071(2015)06-0089-05

10.11882/j.issn.0254-5071.2015.06.020

2015-05-25

石河子大学青年骨干教师培训项目(3152SPXY01027)

程敏(1992-),女,本科生,研究方向为食品质量与安全。

*通讯作者:张建(1979-),男,副教授,博士,研究方向为食品生物化学。

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