甜玉米浸泡工艺优化及营养品质评价

姚英政,董 玲,付成平,黎 剑,朱 宇

(四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都 610066)



甜玉米浸泡工艺优化及营养品质评价

姚英政,董 玲,付成平,黎 剑,朱 宇*

(四川省农业科学院农产品加工研究所,四川成都 610066)

为了提高甜玉米的发芽率,通过单因素实验和响应面实验对其浸泡工艺进行了优化,得到最佳工艺条件为:浸泡温度23.9℃,浸泡时间24h,浸泡料液比1∶6.3,发芽率理论值为53.16%,验证实验发芽率为52.60%±2.07%,与理论值相近,因此利用响应面法优化甜玉米浸泡工艺是可行的。为了研究浸泡、发芽加工处理对甜玉米营养品质的影响,在最佳浸泡条件下,对未处理、浸泡后、发芽和未发芽甜玉米的10个营养指标进行了检测,并运用主成分分析法对4组不同处理的样品进行了营养品质评价,按评价结果从好到差排序依次为:发芽组、未发芽组、浸泡组、未处理组。因此,浸泡和发芽的加工处理可以提高甜玉米的营养品质,这对甜玉米生产加工具有实际指导意义。

甜玉米,发芽率,响应面法,主成分分析

玉米是世界主要粮食作物之一,并广泛应用于动物饲料领域。2010年全世界玉米产量接近8亿t[1],而2012年中国玉米产量已经超过2亿t[2]。与普通玉米相比,甜玉米因其良好的口感和丰富的营养而广受人们喜爱。研究表明,甜玉米中总氨基酸和必需氨基酸含量比普通玉米和糯玉米都有所提高[3]。黑甜玉米与普通玉米相比,蛋白质、脂肪和还原糖含量较高,而淀粉和纤维素含量较低,钾、钙、铁、锌等矿物质元素含量则远高于普通玉米[4]。但国内甜玉米主要用于鲜食,应用于生产加工的则十分罕见。

发芽技术具有成本低、速度快、无污染、营养好等特点。近年来,发芽食品已渐渐成为国内外新的研究热点。国外对发芽后的豆谷类作物进行了较为深入的研究。发芽处理对谷物中的抗氧化成分、维生素、矿物质和膳食纤维等有益物质存在广泛影响[5]。Bandeira等[1]发现甜玉米发芽后生物活性胺含量大幅提升。Klose和Arendt[6]的研究发现,燕麦发芽过程中,色氨酸、赖氨酸等人体必需氨基酸含量提高,增加了营养价值。Agu等[7]对水稻和荞麦的发芽过程做了研究,结果表明发芽温度的变化不会对两种谷物中氨基酸和还原糖的释放产生不利影响。Benítez等[8]对豇豆、黎豆、刀豆和扁豆进行发芽,发现发芽可以促进抗性淀粉降解,提高膳食纤维和总糖含量,并可改善四种豆类的面粉特性。国外还报道了利用发芽谷物生产面粉、面包和酿造啤酒的研究[9-10]。

近年来,国内发芽食品产业才刚刚起步,见诸于市场的产品大多为豆芽、菜芽、花生芽等鲜食产品。国内学者对谷物类研究较多的为发芽糙米[11-12],而少见发芽玉米[13]的研究。如何加快发展玉米加工产业,提升其营养价值和经济价值,成为当前亟待解决的问题之一。本研究以甜玉米为原料,对其浸泡工艺进行优化,并比较不同处理前后甜玉米营养品质变化,为甜玉米发芽技术及其实际生产提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

甜玉米 福甜18号,购自广州市绿霸种苗有限公司；琼脂粉(生化试剂) 成都市科龙化工试剂厂。

LRHS-150-Ⅱ恒温恒湿培养箱 上海跃进医疗器械。

1.2 实验方法

1.2.1 浸泡与发芽方法 称取甜玉米20.00g于250mL烧杯中,加入一定量自来水,用保鲜膜封口后置于恒温恒湿培养箱中浸泡。配制质量分数为0.50%的琼脂溶液,趁热倒入直径为15cm的培养皿中,冷却后备用。倒去浸泡液,将浸泡好的甜玉米用清水冲洗干净后,玉米胚朝上均匀摆放于冷却后的琼脂培养基上,每皿50粒,置于恒温恒湿培养箱中发芽。发芽温度为30℃,相对湿度75%,发芽48h后计算发芽率,发芽标准为种子露白。

1.2.2 单因素实验 以甜玉米发芽率为指标,设定料液比1∶4、浸泡温度25℃、浸泡时间24h,固定其他条件分别考察浸泡温度(20、25、30、35℃)、浸泡时间(16、24、32、40h)、浸泡料液比(1∶4、1∶6、1∶8、1∶10)对发芽率的影响。每组实验至少做3次重复。

1.2.3 响应面实验设计 根据单因素实验结果确定因素水平范围,依据中心组合设计原理,以浸泡温度、浸泡时间、浸泡料液比3个因素为自变量,发芽率为响应值,设计3因素3水平共15个实验点的响应面实验,其中12个为析因实验,3个为中心实验,其因素水平分析选取见表1[14]。

表1 响应面因素水平编码Table1 Independent variables and their coded levels used in response surface analysis

1.2.4 营养指标检测 将最佳浸泡条件下浸泡后并在固定条件下发芽得到的甜玉米分为发芽组和未发芽组,连同未处理的甜玉米及浸泡后的甜玉米,共分为四组,分别对每组样品中粗蛋白、粗淀粉、粗纤维、粗脂肪、总糖、VC、VB1、VB2、VE、Ca的含量进行检测,检测方法参考国家标准[15-22]及相应文献[23-24]。每组样品的上述10个营养指标分别重复检测2次,取平均值。

1.3 统计与分析

文中数据采用Microsoft Excel 2003、Origin 8.0、Minitab 15和SAS V8进行处理。

2 结果与分析

2.1 单因素实验结果与分析

2.1.1 浸泡温度对发芽率的影响 由图1可知,浸泡温度对甜玉米的发芽率有较大影响。经Duncan检验发现,当浸泡温度在20～30℃之间时,甜玉米的发芽率没有显著性差异(p>0.05)；而当浸泡温度为35℃时,发芽率显著降低(p<0.05)。原因可能是甜玉米中的酶系在浸泡温度为20～30℃之间时,其活性更易被激发,而超过35℃浸泡,可能对酶活力产生抑制作用。考虑到越接近室温,所用能源越少,故选取25℃为最佳浸泡温度,并进行后续实验。

图1 浸泡温度对发芽率的影响Fig.1 Effect of soaking temperature on germination rate

图2 浸泡时间对发芽率的影响Fig.2 Effect of soaking time on germination rate

2.1.2 浸泡时间对发芽率的影响 由图2可知,浸泡时间对甜玉米发芽率有一定影响。经Duncan检验发现,浸泡16、24、32和40h之间无显著性差异(p>0.05)；单因素方差分析发现,浸泡16h和24h的发芽率在0.05水平上没有显著性差异,但在0.1水平上差异显著。原因可能是浸泡时间较短,甜玉米种子没有充分溶胀,酶活力未完全激发,导致发芽率不足。为尽可能提高甜玉米的发芽率,选取24h为最佳浸泡时间进行后续实验。

2.1.3 料液比对发芽率的影响 由图3可知,浸泡料液比对甜玉米发芽率有较大影响。经Duncan检验,将各浸泡料液比分成了两组(第一组1∶4、1∶8、1∶10,第二组1∶6、1∶8、1∶10),各组间差异性显著(p<0.05),组内无显著性差异(p>0.05),且第二组发芽率高于第一组。单因素方差分析发现,浸泡料液比1∶6的发芽率显著高于1∶4(p<0.05)。原因可能是料液比较低时,甜玉米种子吸水不充分或含氧量不足,影响种子的呼吸作用,酶系未被充分激活,导致发芽率较低[25],而继续增加水量对发芽率影响不大。故选取1∶6为最佳浸泡料液比。

图3 料液比对发芽率的影响Fig.3 Effect of solid-liquid ratio on germination rate

2.2 响应面法浸泡条件的优化

2.2.1 响应面实验设计及结果 按表2进行实验,并对响应面实验结果进行多元二次回归分析,可得回归方程:Y=53.00 -0.50X1+0.38X2+1.38X3-1.25X12-3.50X22-4.50X32+0.75X1X2-0.25X1X3-1.50X2X3。

表2 响应面设计及响应值Table2 Experimental design and resultsfor response surface analysis

表3方差分析表明,对发芽率所建立的回归模型极显著(p<0.01),在实验范围内,浸泡温度和浸泡时间对甜玉米发芽率没有显著性影响,而浸泡料液比对发芽率有显著性影响。决定系数R2=0.9745,说明该模型能够解释97.45%的变化,失拟项p=0.68>0.05,因此回归模型适合,不需对回归议程调整,可用此模型对发芽率进行分析预测。

表3 回归模型的方差分析Table3 Analysis of variance for the fitted regression model

由表4可知,回归模型的一次项X1、二次项X12、X22、X32和交互项X2X3显著(p<0.05),而X1、X2、X1X2和X1X3不显著(p>0.05),说明浸泡条件和发芽率之间不是简单的线性关系。剔除不显著项之后,得到回归方程:Y=53.00+1.38X3-1.25X12-3.50X22-4.50X32-1.50X2X3。

表4 回归方程系数及其显著性检验Table4 Regression coefficients andsignificance test for regression equation

图4 各因素交互作用对发芽率的响应面图Fig.4 Response surface plots for the effect of parameters on germination rate

2.2.2 各因素之间的交互作用 由图4可知,发芽率(Y)随浸泡温度(X1)先上升后下降,但总的说来,其变化较为平缓；而随着浸泡时间(X2)的延长,发芽率逐渐升高,某一点后又开始下降,且浸泡温度在低、中、高三个水平上,发芽率随浸泡时间的变化规律都较一致。同样,浸泡温度在低、中、高三个水平上时,发芽率随浸泡料液比(X3)的变化规律也较为一致,即都呈现先升高后降低的趋势。浸泡时间与料液比的交互作用更加显著,当浸泡时间在不同水平上时,发芽率都随料液比水平先上升后下降；当料液比在不同水平上时,发芽率都随浸泡时间延长先上升后下降。

综上所述,可知浸泡温度、浸泡时间和料液比都应选取中间水平的某个值,才能让发芽率保持在较高水平。利用回归方程分别对X1、X2、X3进行求一阶偏导,令导数等于0,系统计算得到最佳点:X1=-0.21,X2=0.00,X3=0.15,Y=53.16%。即最佳浸泡条件为浸泡温度23.9℃,浸泡时间24h,浸泡料液比1∶6.3,在此条件下,发芽率的理论值为53.16%。此结果验证了由图4得出的假设是合理的。为检验该最佳冲泡条件的可靠性,采用上述响应面优化结果进行了5次验证实验,发芽率为52.60%±2.07%,与模型值53.16%相近,因此利用响应面法优化甜玉米浸泡工艺是可行的。

表6 各主成分的特征向量(e)、特征值及贡献率Table6 Eigenvector(e),eigenvalue and proportion of each principal component

2.3 甜玉米营养品质评价结果与分析

对四组样品进行营养指标检测,其标准化数据如表5所示。

通过对10个指标的主成分分析,得到了10个主成分的特征值及其方差贡献率。前3个主成分的累计贡献率已经达到了100.00%,反映了所有指标包含的全部信息[26]。入选主成分的特征向量、特征值及贡献率如表6所示。

Fi=A1e1+A2e2+…+A10e10,其中Fi表示第i主成分；

F=λ1F1+λ2F2+λ3F3,其中λ为各主成分的贡献率。

表5 标准化数据Table5 Standardized data

由以上公式计算得到4组样品的主成分综合得分F,见表7。

表7 综合评分及排序Table7 Comprehensive scoring and sorting

由表6可知,第一主成分中e2、e4、e6、e7、e8和e10均为正值,说明第一主成分越大,与其对应的粗脂肪、VC、VB2、VE、Ca和总糖含量越高,而e1、e3、e5和e9均为负值,说明第一主成分越大,与其对应的粗纤维、粗淀粉、VB1和粗蛋白含量越低。e值的绝对值越大,说明与其对应的检测指标对第一主成分的影响程度越大,即选取第一主成分为评价指标时,其主要反映e值绝对值较大的指标的情况。例如,选取第一主成分为评价指标,则F1值越大,主要体现了VC和总糖含量越高,粗淀粉含量越低。由表7可知,发芽组的F1值最大,即VC和总糖含量最高,粗淀粉含量最低,这说明发芽处理对提高甜玉米淀粉的分解率起到一定作用,另外还可增加其VC含量。同样的,浸泡组的F2值最大,主要反映了其粗纤维、粗脂肪和粗蛋白的含量较高,而VB1含量较低；未发芽组的F3值最大,主要反映了其VB1和VE含量较高,VB2含量较低。

综合得分F值则体现了样品10个营养指标综合反映的营养品质。按表7中的得分高低排序可知,经浸泡发芽处理后,发芽组的营养品质最好,接下来依次是未发芽组、浸泡组和未处理组。因此,在本实验条件下对甜玉米进行浸泡发芽处理,可以提高其营养品质,即使是未发芽的样品,其营养品质也比不经过处理的样品要好。

3 结论

以甜玉米发芽率为指标,通过单因素实验和响应面实验对甜玉米的浸泡工艺进行了优化,得到的最佳工艺条件为:浸泡温度23.9℃,浸泡时间24h,浸泡料液比1∶6.3。在此条件下,发芽率的理论值为53.16%,验证实验发芽率为52.60%±2.07%,与理论值相近,因此利用响应面法优化甜玉米浸泡工艺是可行的。

对未处理、浸泡后、发芽和未发芽甜玉米的10个营养指标进行检测,并运用主成分分析法对4组不同处理的样品进行营养品质评价,按综合得分F值从高到低排序依次为:发芽组、未发芽组、浸泡组、未处理组,结果表明针对检测的10个营养指标,经浸泡发芽处理的样品比未处理样品营养品质更好,而发芽组比未发芽组的营养品质更好。

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Optimization for soaking process of sweet corn and nutritional quality evaluation

YAO Ying-zheng,DONG Ling,FU Cheng-ping,LI Jian,ZHU Yu*

(Institute of Agro-products Processing Science and Technology,Sichuan Academy of Agricultural Sciences,Chengdu 610066,China)

For the purpose of improving germination rate of sweet corn,soaking process had been optimized using single factor experiments and response surface methodology. The optimum conditions were:soaking temperature 23.9℃,soaking time of 24h and soaking liquid ratio 1∶6.3. In these conditions,theoretical value of germination rate was 53.16%,which was similar to verification experiments 52.60%±2.07%. Thus response surface methodology was feasible for optimizing sweet corn soaking process. In order to study the effect of soaking and germinating processing on overall quality of sweet corn,10 nutritional indexes of untreated,soaked,ungerminated and germinated sweet corn were detected under the optimum soaking conditions. Principal component analysis was used to evaluate the nutritional qualities of four groups. According to the evaluation results,the order from good to bad was:germinated group,ungerminated group,soaked group and untreated group. It is considered that,soaking and germinating processing can improve the nutritional quality of sweet corn,which has practical significance for sweet corn production and processing.

sweet corn;germination rate;response surface methodology;principal component analysis

2014-07-08

姚英政(1984-)，男，硕士，助理研究员，研究方向：粮油加工。

*通讯作者:朱宇(1969-)，男，硕士，副研究员，研究方向：农产品加工。

四川省财政基因工程专项资金项目(2011JYGC12-036)；四川省财政创新能力提升工程青年基金项目(2012QNJJ-025)；四川省科技支撑计划项目(2014GZ0177)。

TS213.4

A

:1002-0306(2015)09-0124-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.09.018