超临界CO2>萃取豆渣中β-隐黄素

杨 月,谢春阳

(吉林农业大学食品科学与工程学院,吉林长春 130118)

超临界CO2>萃取豆渣中β-隐黄素

杨 月,谢春阳*

(吉林农业大学食品科学与工程学院,吉林长春 130118)

本文研究了超临界CO2萃取大豆渣中β-隐黄素的工艺条件。通过单因素实验筛选萃取温度、萃取压力和萃取时间的工艺水平,通过响应面实验对三个的工艺因素进行优化。优化得到的最佳工艺条件:萃取温度35 ℃、萃取压力28 MPa、萃取时间51 min,在此条件下,萃取得率为181.32 μg/100 g。

豆渣,β-隐黄素,超临界,响应面法

β-隐黄素属于类胡萝卜素中的一种天然色素,分子式为C40H56O,分子量为552.881。是人类血液必不可少的色素之一,在人体体内不能合成,只能从食物中摄取。β-隐黄素作为维生素A的前体,具有保护视力的作用,同时具有清除自由基、美白、促进皮肤更新修复、抗疲劳、抗氧化、预防骨质疏松、降低关节炎风险、降低血压、预防和抑制癌症等多种生理功能[1-6]。研究表明,β-隐黄素存在于黄色,橙色,红色的瓜果蔬菜及微生物中,目前已经从番木瓜、温州蜜柑、辣椒、黄玉米、柿子、南瓜、酸浆等物质中提取分离出来[7]。

目前,我国不仅是世界上大豆主要种植的国家,而且还是主要的大豆加工国家[8]。豆渣是各类大豆食品加工工业所产生的副产物,若按每加工1 t大豆产生2 t湿豆渣来估算,我国每年要产生大约几千万吨湿豆渣。长期以来,豆渣在所有的农业废弃物中是一种重要的资源,由于豆渣所含热能低,口感粗糙,过去一直没有引起人们的足够重视。此外,因其水分含量大,易腐败变质,且运输困难,通常只用作饲料或废弃,没有得到很好的开发利用,这极大地浪费了豆渣的实际应用和营养价值[9]。从大豆渣中提取β-隐黄素,不仅使豆渣营养成分得以全面开发,而且解决了废弃豆渣所造成的环境污染,实现了废物的循环利用,符合当前的环保理念和可持续发展战略。

目前,关于利用超临界CO2萃取β-隐黄素鲜见报道,从豆渣中萃取β-隐黄素更为少见。因此,本实验利用超临界CO2萃取豆渣中的β-隐黄素,并应用响应面法在萃取温度、萃取压力、萃取时间三个因素上进行工艺优化,以期找到应用超临界CO2萃取法萃取豆渣中β-隐黄素的最佳工艺条件。

1 材料与方法

1.1 材料及仪器

成熟饱满、无损伤、无腐败、色泽金黄的大豆 吉林省长春市;乙醇 95%;β-隐黄素标准品 Sigma公司。

18目标准筛 浙江上虞市道墟仪器筛具厂;YP4002电子天平 上海佑科仪器有限公司;FW100高速万能粉碎机 天津市泰斯特仪器有限公司;RE-52A型旋转蒸发器 上海亚荣生化仪器厂产品;SH2-D III型循环水式真空泵 巩义市予华仪器有限公司提供;101A-2ET电热鼓风干燥箱 中国天津市泰斯特仪器有限公司;UV2300紫外-可见分光光度仪 北京普析通用仪器有限公司;HA121-50-02超临界萃取装置 南通仪创实验仪器有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1β-隐黄素的测定 用天平准确称取1 mgβ-隐黄素标准品物质,用丙酮至10 mL容量瓶定容。精准吸取50、100、150、200、250、300 μL,用丙酮定容至10 mL,混合摇匀。以丙酮为空白组,在450 nm处测定吸光值。以吸光值(Y)为纵坐标，浓度(X)为横坐标,绘制计算用的标准曲线[10-11]。通过标准曲线可知,100 g大豆所得到皮渣中β-隐黄素的萃取得率:

β-隐黄素萃取得率(μg/100 g)=(OD值+0.00195)÷0.33309×V

式中:OD值-吸光值;V-溶液的体积mL。

1.2.2 工艺流程及操作要点 干豆→浸泡(加入5倍清水浸泡12 h)→磨浆→过滤→晾干(避光,温度≤30 ℃)→精磨→过18目筛→选用95%乙醇为夹带剂进行超临界CO2萃取→紫外分光光度计测量。

1.2.3 超临界CO2萃取工艺优化 以萃取温度、萃取压力、萃取时间为考察因子,根据β-隐黄素萃取得率为考察指标进实验设计,实验选取95%的乙醇为夹带剂。

1.2.3.1 单因素实验设计 以萃取温度35 ℃、萃取压力20 MPa、萃取时间40 min为固定水平。

a.固定萃取压力20 MPa,萃取时间40 min,萃取温度选取25、30、35、40、45 ℃进行梯度实验,通过测定筛选出最佳的萃取温度。

b.固定萃取温度35 ℃,萃取时间40 min,萃取压力选取10、15、20、25、30 MPa进行萃取压力的单因素实验,根据吸光值的大小确定最佳萃取压力。

c.选用萃取温度35 ℃,萃取压力20 MPa,时间分别20、30、40、50、60 min进行萃取时间的单因素实验,通过测定吸光值确定最佳的萃取时间。

1.2.3.2 响应面实验设计 在单因素实验优选水平的基础,对萃取压力、萃取温度、萃取时间三个因素进行响应面实验设计,应用Design Expert软件对超临界CO2萃取豆渣中β-隐黄素的工艺条件进行优化,响应面实验因素及水平见表1。

表1 响应面实验设计分析水平表Table 1 The response surface experiment design and analysis level table

1.3 数据处理

根据Design-expert软件进行BB(Box-behnken)响应面设计,并根据设计中的实验条件完成实验,将17组实验结果输入应用软件中,软件进行数据处理和分析。

2 结果与分析

2.1β-隐黄素的测定

根据用标品绘制的标准曲线得出的回归方程y=0.33309x-0.00195,R2=0.9989。

图1 β-隐黄素标准曲线Fig.1 Beta-cryptoxanthin standard curve

图2 不同萃取压力对萃取得率的影响Fig.2 Effect of different extraction pressureeffects on extraction yield

2.2 单因素实验分析

2.2.1 萃取压力对β-隐黄素萃取得率的影响 不同压力对萃取得率的影响见图2。

从图2中可以看出:整体来看,萃取得率随着萃取压力的增长而增加。萃取压力10～20 MPa时,萃取得率呈增长的趋势,但增长缓慢;当达到20～25 MPa时,萃取得率快速增长,当萃取压力再增长时,萃取得率增长趋势趋于平缓。为了减少生产成本,降低操作难度。所以选择20、25、30 MPa三个水平进行响应面工艺优化。

2.2.2 萃取温度对β-隐黄素萃取得率的影响 不同温度对萃取得率的影响见图3。

图3 不同萃取温度对萃取得率的影响Fig.3 Effect of different extraction temperature on the extraction yield

从图3中可以看出:整体来看,萃取得率随着萃取温度的增长而呈先增加后减小的趋势。当萃取温度25～35 ℃时,萃取得率呈增长的趋势;在35 ℃时,萃取得率达到峰值,也就是说在萃取温度为35 ℃的条件下萃取得率达到最大。而超过35 MPa后,萃取得率的趋势快速下降,这可能是β-隐黄素因温度过高而被破坏[12-15],所以选择30、35、40 ℃三个水平进行响应面工艺优化。

2.2.3 萃取时间对β-隐黄素萃取得率的影响 不同时间对萃取得率的影响见图4。

图4 不同萃取时间对萃取得率的影响Fig.4 Effect of different extraction time on extraction yield

从图4中可以看出:整体来看,萃取得率随着萃取时间的增长而呈增长的趋势。当萃取时间20～40 min时,β-隐黄素逐渐被萃取出来,所以萃取得率呈增长的趋势;在超过40 min时,萃取得率的增长趋势趋于平缓,此时,豆渣中β-隐黄素逐渐被完全的萃取出来。为了减少成本增加效率,所以选择40、50、60 min三个水平进行响应面工艺优化。

表3 实验结果方差分析表Table 3 The results of variance analysis table

注:*，p<0.05,表示具有显著差异;**，p<0.01,表示具有极显著差异。

2.3 响应面实验分析

2.3.1 响应面优化实验分析 对单因素实验结果进行方差分析,选取萃取温度、萃取压力、萃取时间3个因素做优化实验。Box-Behnken实验设计见表2。

表2 响应面优化实验设计及实验数据Table 2 The response surface optimization design of experiment and test data

2.3.2 响应面实验结果方差分析 从表3可以看出:回归模型F值为222.77,p值<0. 0001,表示着模型差异显著,表明在统计学上该模型有意义,因此该模型可以用来使用评价该实验。失拟项可以表示模型与实验的拟合程度,p=0.2262>0.05,表现为不显著,表明回归方程可代替实验真实点对实验数据进行分析。

从表3可以看出,A和AC的p值<0.05,表明A因素和AC对萃取得率有着显著影响;B、AB、BC、A2、B2、C2的p值均<0.01,表明B、AB、BC、A2、B2、C2对萃取得率均有极显著影响。从方差分析可知,各因素对从大豆渣中萃取β-隐黄素的影响从大到小的顺序依次为:萃取压力>萃取温度>萃取时间,其中萃取压力和萃取温度对萃取得率的影响显著,而萃取时间对萃取得率的影响表现不显著。

由表4可知:信噪比(AdeqPrecision)为39.634>4,说明该模型可用于实验数据的预测,而且对相关性系数(R2=0.9774)和调整相关系数(R2(Adj)=0.9483)分析表明,模型的拟合性和预测性较好。回归方程如下:

萃取得率=-3776.35000+130.09000A+55.45000B+36.20000C-0.38000AB-0.100000AC+0.16000BC-1.64200A2-0.90200B2-0.36550C2

表4 实验变异系数表Table 4 Test the variation coefficient table

2.3.3 交互作用分析 从Design-Expert 实验软件中得到响应曲面图,响应面的曲面图是某两个实验因素对实验结果交互影响的反映,通过对曲面坡度的陡峭程度表现变化进行分析,反映出这两个因素对响应值的影响程度。

从图5看出,3D曲面表现出上升并到达顶点后又下降的趋势,曲面坡度的陡峭程度表现显著,说明萃取温度和萃取压力对响应值交互作用明显。固定萃取温度,β-隐黄素萃取得率随萃取压力的升高而逐渐增加后趋于平缓,在25～30 MPa之间萃取得率最大;固定萃取压力,β-隐黄素萃取得率随萃取温度的升高先升后降,在32.5～37.5 ℃之间萃取得率最大。由萃取温度与萃取压力相互作用的等高线为椭圆得两者交互作用极显著,与上述方差分析结果相符。

图5 温度因素与压力因素交互3D曲面图Fig.5 Temperature and stress factors interactive 3 d surface figure

从图6看出,固定萃取温度,β-隐黄素萃取得率随萃取时间的升高而先增加后减少,在45～55 min之间萃取得率最大;固定萃取时间,β-隐黄素萃取得率随萃取温度的升高而下降,随夹带剂用量的增加先增加后减少,在32.5～37.5 ℃之间萃取得率最大。由萃取温度与萃取时间相互作用的等高线为椭圆得两者交互作用显著,与上述方差分析结果相符。

图6 温度因素与时间因素交互3D曲面图Fig.6 The temperature factor and time factor interactive 3 d surface figure

从图7看出,固定萃取压力,β-隐黄素萃取得率随萃取时间的升高而逐渐增加后减少,在萃取时间为45～55 min之间萃取得率最大;固定萃取时间,β-隐黄素萃取得率随萃取压力的升高趋于平缓,当萃取压力在25～30 MPa之间萃取得率最大。由萃取压力与萃取时间相互作用的等高线为椭圆得两者交互作用极显著,与上述方差分析结果相符。

图7 压力因素与时间因素交互3D曲面图Fig.7 Pressure factor and time factor interactive 3 d surface figure

2.3.4β-隐黄素最优萃取条件的确定与验证 通过使用Design expert软件对实验得到的数据进行优化并结合实验条件,优化得到超临界CO2萃取豆渣中β-隐黄素工艺研究的最佳工艺条件为:萃取温度34.83 ℃、萃取压力27.91 MPa、萃取时间50.86 min,萃取得率为183.961 μg/100 g。由于实际条件,选取萃取温度35 ℃、萃取压力28 MPa、萃取时间51 min进行验证实验,β-隐黄素萃取得率为(181.32±3.98) μg/100 g,与理论值(183.961 μg/100 g)相差2.641 μg/100 g,吻合性较好,因而具有较高的可信性。

3 结论

本实验应用CO2超临界萃取法萃取豆渣中β-隐黄素,通过单因素实验并使用Design Expert软件进行响应面优化，结果表明:萃取温度35 ℃、萃取压力28 MPa、萃取时间51 min下，β-隐黄素萃取得率可达(181.32±3.9) μg/100 g,与理论值平均误差为2.641,实验与理论值的结论吻合性较好,具有较高的可信性。该实验结果可以为在天然物质的萃取生产上提供一定的实际意义。

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Supercritical CO2extraction of soybean dregs in beta-cryptoxanthin

YANG Yue,XIE Chun-yan*

(College of Food Science and Engineering,Jilin Agriculture University,Changchun 130118,China)

This experiment studied the supercritical CO2extraction of soybean dregs beta-cryptoxanthin process conditions. By single factor experiment,screening of extraction temperature,extraction pressure and extraction time the state of the art,applied the response surface affecting the beta-cryptoxanthin extraction yield of three technological factors of optimization. Optimization to got the best technological conditions were as follows:extraction temperature 35 ℃,extraction pressure 28 MPa,extraction time 51 min. On this condition,the extraction yield was 181.32 μg/100 g.

bean dregs;β-cryptoxanthin;supercritical;the response surface method

2016-05-04

杨月(1990-),女,在读硕士研究生,研究方向:果蔬贮藏加工工程,E-mail:18704492485@163.com。

*通讯作者:谢春阳(1965-),男,硕士,副教授,主要从事农产品加工及贮藏方面的研究,E-mail:xiechunyang@163.com。

TS202.3

B

1002-0306(2017)02-0257-05

10.13386/j.issn1002-0306.2017.02.041