响应面法优化微波辅助提取油茶饼粕多糖
2017-10-11戴维仲山民郑剑
戴维,仲山民,郑剑
(1.湖南工程职业技术学院信息工程系,湖南长沙410151;2.漳州城市职业学院食品工程系,福建漳州363000;3.浙江农林大学农业与食品科学学院,浙江临安311300;4.浙江省农产品品质改良技术研究重点实验室,浙江临安311300)
响应面法优化微波辅助提取油茶饼粕多糖
戴维1,仲山民2,3,4,*,郑剑3,4
(1.湖南工程职业技术学院信息工程系,湖南长沙410151;2.漳州城市职业学院食品工程系,福建漳州363000;3.浙江农林大学农业与食品科学学院,浙江临安311300;4.浙江省农产品品质改良技术研究重点实验室,浙江临安311300)
为优化油茶饼粕多糖的微波辅助提取工艺,在单因素试验的基础上,运用响应面分析法,研究料液比、微波功率、微波提取时间对多糖提取率的影响。建立多糖提取率的二次回归方程,并确定微波辅助提取油茶饼粕多糖最佳条件为:料液比1∶170(g/mL),微波处理时间126 s,微波功率610 W,此时得到的平均提取率为8.78%。
响应面分析;油茶饼粕;多糖;微波辅助提取;优化
Abstract:The microwave-assisted extraction of polysaccharides from camellia seed cake was optimized by response surface methodology.According to the single factor experiment,three levels of the factors(microwavepower,microwave irradiation time,solid-liquid ratio)were selected for the Box-Behnken factorial design to establish a quadric regression equation for describing the yield of polysaccharides.By response surface analysis,the optimal microwave-assisted extraction conditions were obtained as follows:microwave power of 610 W for 126 s with solid-liquid ratio of 1 ∶170(g/mL),resulting in a polysaccharide yield as high as 8.78%.
Key words:response surface analysis;camellia seed cake;polysaccharides;microwave-assisted extraction;optimization
油茶是山茶属的木本植物,它的种植最早是在我国,距今已有2000多年种植历史。油茶主要在我国南方的山丘陵地区种植生长。茶油营养价值很高,其对人体健康的益处已经得到全世界人民的广泛认可[1]。
油茶饼粕是油茶籽榨油后的废弃物,其年产量十分惊人,高达39.71万吨。有研究报道称,油茶饼粕中含有的蛋白质约为10%~20%、糖类物质约为30%~50%、茶皂素约为10%~15%[2]。在这些物质中,油茶饼粕多糖具有明显的保健作用:抗血栓、降血糖、增强免疫力等[3-5]。
本文选取微波辅助法作为本试验的主要方法,并通过响应面法试验设计,对其提取工艺条件进行优化,以期为油茶饼粕多糖的研究和利用提供一些参考。
1 材料与方法
1.1 材料、试剂与仪器
油茶饼粕的制备:油茶饼粕(取自天台油脂公司),粉碎过40目筛后用95%乙醇回流脱脂,残渣晾干备用。
3,5-二硝基水杨酸、浓硫酸、亚硫酸氢钠、苯酚、氯化氢、酒石酸钾钠、氢氧化钠、乙醇等化学试剂均为分析纯;无水葡萄糖标准品:国药集团化学试剂公司。
FE20数显pH计、AL104电子天平:梅特勒-托利多(上海)有限公司;DGG-9240A型电热恒温鼓风干燥箱:上海森信实验仪器有限公司;200克手提式高速万能粉碎机:温岭市林大机械有限公司;HH-S数显恒温水浴锅:金坛市医疗仪器厂;Sigma3K15低温高速离心机:德国西格玛离心机有限公司;宏朗RE-5203旋转蒸发仪:郑州宏朗仪器设备有限公司;MVL10-6型实验用微波设备:南京永青机械设备有限公司。
1.2 油茶饼粕水溶性多糖的提取与测定[6]
取0.5 g干燥后的油茶饼粕粉末,加入一定量的蒸馏水,在不同料液比、微波功率和时间下进行多糖提取,离心后取上层清液测量溶液中的多糖含量。用苯酚-硫酸法测定稀释液中的总糖含量,用DNS法测定稀释液中的还原糖含量,总糖和还原糖含量相减即可得多糖的含量,多糖的质量与所用样品质量的比值即为多糖的提取率。多糖的提取率计算公式为:
多糖含量=总糖含量-还原糖含量
多糖提取率/%=(多糖质量/原料质量)×100
1.3 试验设计
1.3.1 单因素试验
根据预试验的结果,以样品多糖提取率为指标,在其他条件不变的情况下,选取料液比、微波功率、微波处理时间3个对油茶饼粕水溶性多糖提取率影响较大的因素,优化最佳提取工艺。
1.3.2 响应曲面法优化试验
在单因素试验的基础上,利用Design expert 8.05b软件,采用Box-Behnken设计方法进行响应面法试验设计。主要内容包括以-1、0、1代表变量的水平,以料液比、微波功率、微波处理时间为变量,以多糖提取率为响应值。试验设计方案见表1。
表1 响应面试验自变量因素编码及水平Table 1 Factors and levels of the response surface methodology
2 结果与讨论
2.1 单因素试验结果
2.1.1 料液比对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响
称取油茶饼粕粉0.5 g,微波功率500 W,微波处理时间90s,料液比分别取1 ∶80、1 ∶100、1∶120、1 ∶140、1 ∶160、1 ∶180、1 ∶200(g/mL),考察料液比对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响,结果见图1。
图1 料液比对多糖提取率的影响Fig.1 Effect of solid-liquid ratio on the extraction rate of polysaccharides
由图1可见,随着提取溶剂水的体积的增加,多糖的得率随之增加,在料液比到达1∶160(g/mL)时,达到最高值,之后增加趋势逐渐趋缓。究其原因,可能是由于随着水体积的增加,油茶饼粕中的多糖绝大部分都已溶出,因此多糖的提取率增加趋势逐渐平缓。因此,确定料液比的最佳工艺参数为1∶160(g/mL)。
2.1.2 微波处理时间对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响
称取油茶饼粕粉 0.5 g,料液比 1 ∶160(g/mL),微波功率 500 W,微波处理时间分别取 0、30、60、90、120、150、180、210、240 s,考察微波处理时间对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响,结果见图2。
图2 微波处理时间对多糖提取率的影响Fig.2 Effect of microwave irradiation time on the extraction rate of polysaccharides
由图2可见,微波处理时间的延长,多糖提取率先上升,120 s和150 s达到最高值,且150 s较120 s略高一点,而后下降。推测原因可能是,由于后一阶段,微波处理时间过长,微波的热效应较显著,导致部分多糖降解,从而造成多糖提取率降低。因此,综合考虑处理成本,确定较佳微波处理时间为120 s。
2.1.3 微波功率对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响
称取油茶饼粕粉 0.5 g,料液比 1 ∶160(g/mL),微波处理时间 120 s,微波功率取 0、100、200、300、400、500、600、700 W,考察微波功率对水溶性油茶饼粕多糖提取率的影响,结果见图3。
图3 微波功率对多糖提取率的影响Fig.3 Effect of microwave power on the extraction rate of polysaccharides
由图3可见,多糖提取率随着微波功率的增加而呈先上升后下降的趋势,在微波功率600 W时达到最高。原因可能是随着微波功率的增加,微波的热效应逐渐凸显,从而导致微波功率超过600 W后,油茶饼粕多糖开始降解,造成多糖提取率降低。因此,综合考虑,确定600 W为较适宜的微波提取功率。
2.2 响应曲面法优化试验结果
2.2.1 响应面模型建立及其显著性检验
在单因素试验的基础上,选择料液比、微波处理时间、微波功率3个因子为自变量,分别以X1、X2、X3表示,采用Box-Behnken方法,同时根据单因素试验结果,将其取值范围确定为:1 ∶140(g/mL)~1 ∶180(g/mL)、90 s~150 s、500 W~700 W,以微波辅助提取油茶饼粕多糖的提取率为响应值设计试验,结果见表2。
表2 响应曲面法优化试验设计及结果Table 2 Experimental design and results of response surface methodology
运用Design expert 8.05b和Minitab 15统计软件对表2进行数据处理分析,得到油茶饼粕多糖提取率与微波辅助提取法处理各因素编码值的二次回归模型:
Y=8.694+0.425X1+0.311 25X2+0.318 75X3-0.495 75X12-1.113 25X22-0.808 25X32+0.185X1X2-0.375X1X3+0.222 5X2X3
回归模型方差分析见表3,模型回归方程系数显著性检验结果见表4。
表3 回归模型方差分析Table 3 Analysis of variance for regression model
表4 模型回归方程系数显著性检验结果Table 4 Test of significance for the fitted regression coefficient
由表3提取率回归模型方差分析可以看出P<0.000 1表明模型极其显著。提取率失拟项P=0.121 6>0.05表明失拟不显著,此方法有效可信。
利用Design-Expert软件中Box-Behnken法计算提取率回归模型得出的结果中,调整确定系数R2(调整)=99.48%,表明99.48%响应值的变化可以用该模型解释,因而该模型的试验误差较小,拟合程度良好,可以应用此模型对微波辅助提取油茶饼粕多糖进行提取率的分析和预测。
从表3和表4回归方程系数显著性检验可以看出,如果模型中检验项P值小于0.05,该项显著;P值小于0.01,则该项极其显著;否则该项不显著。在提取率模型中,一次项 X1料液比(P<0.000 1)极其显著,X2微波处理时间(P<0.000 1)非常显著,X3微波功率(P<0.000 1)极显著;二次项X12(P<0.000 1)、X22(P<0.000 1)、X32(P<0.000 1)三者极显著;交互项X1X2(P=0.000 9)、X1X3(P<0.000 1)和X2X3(P=0.000 3)都极显著。
2.2.2 响应面模型分析
响应曲面模型分析与优化中,X1、X2、X3交互作用对响应值提取率的影响如图4、5、6所示。
图4 料液比和微波处理时间对多糖提取率影响的等高线和响应曲面(X3=600 W)Fig.4 Contour plot and response surface plot of the effet of solidliquid ratio and microwave irradiation time on extraction rate(X3=600W)
图5 料液比和微波功率对多糖提取率影响的等高线和响应曲面(X2=120 s)Fig.5 Contour plot and response surface plot of the effect of solidliquid ratio and microwave power on extraction rate(X2=120 s)
图6 微波功率和微波处理时间对多糖提取率影响的等高线和响应曲面[X1=1 ∶160(g/mL)]Fig.6 Contour plot and response surface plot of the effect of microwave power and microwave irradiation time on extraction rate[X1=1 ∶160(g/mL)]
由回归模型预测提取率的最佳条件,使用Minitab 15统计软件分析,结合回归模型和响应曲面图分析得出,取料液比 1 ∶168(g/mL),微波处理时间 126 s,微波功率613 W时作为微波辅助提取油茶饼粕多糖的最优条件,此时预测多糖的最大提取率为8.83%。
2.3 响应曲面法优化试验结果验证
为了方便实际工艺操作,将以上工艺参数优化为料液比 1 ∶170(g/mL),微波处理时间 126 s,微波功率610 W条件下进行3次验证试验,得到平均多糖提取量为8.78%,与理论值较为接近,表明数学模型对优化提取工艺是可行的。因此,本次利用Box-Behnken设计优化的得到的微波辅助提取油茶饼粕多糖工艺条件准确度高、较可靠。
3 结论
在单因素试验基础上,以提取率为衡量指标,通过Box-Behnken法设计优化,得到微波辅助提取油茶饼粕多糖工艺最优条件为:料液比1∶170(g/mL),微波处理时间126 s,微波功率610 W,此时得到的平均提取率为8.78%。
[1]庄瑞林.中国油茶[M].北京:中国林业出版社,2008:167-172
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[3]胡平平,李加兴,李忠海,等.油茶饼粕茶皂素与多糖综合提取工艺[J].食品科技,2012,37(2):196-204
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Optimization of Microwave-assisted Extraction of Polysaccharides from Camellia Seed Cake by Response Surface Methodology
DAI Wei1,ZHONG Shan-min2,3,4,*,ZHENG Jian3,4
(1.Department of Information Engeering,Hunan Vocational College of Engineering,Changsha 410151,Hunan,China;2.Department of Food Engineering,Zhangzhou City College,Zhangzhou 363000,Fujian,China;3.School of Agriculture and Food Science,Zhejiang A&F University,Lin'an 311300,Zhejiang,China;4.The Key Laboratory for Quality Improvement of Agricultural Products of Zhejiang Province,Lin'an 311300,Zhejiang,China)
2016-11-21
10.3969/j.issn.1005-6521.2017.19.008
浙江省木本粮油产业科技创新团队项目(2011R50030-2);浙江省自然科学基金项目(Y3110450)
戴维(1981—),女(汉),讲师,硕士,主要从事计算机应用、数据分析研究。
*通信作者:仲山民,教授,博士,主要从事林特产品贮藏加工与综合利用研究。