响应面法优化乳化型热不可逆复合凝胶配方

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(1.上海大学生命科学学院,上海 200436; 2.江苏雨润肉食品有限公司,肉品加工与质量控制国家重点实验室,江苏南京 211806; 3.合肥工业大学食品与生物工程学院,安徽合肥 230000)

食用胶体是食品工业中十分广泛的一种食品添加剂。胶体本身的乳化性、弹性、脆性、保水性等胶体特性以及各胶体间的协同作用,可以在一定程度上模拟肉制品的质构特性以及口感,进一步改善肉制品品质,因此,食用胶体是肉类工业中不可缺少的原料。复合食用胶是将两种或两种以上单体食用胶按照一定比例复合而成的食用胶。在肉制品中使用单一食品胶体存在功能特性以及经济的局限性,通过胶体复配可以发挥各胶体间胶体特性的互补作用以及协同作用,从而使得食品胶在肉类工业中的应用更为广泛[1]。例如,海藻酸钠与Ca2+形成的凝胶常用作肉制品的粘结剂,提高肉制品的质构性质,增强肉块之间的粘结。海藻酸钠、钙离子和其他胶体、磷酸盐等复配可做为肉制品的保水剂使用[2];张慧旻等通过研究发现结冷胶在低浓度时可协同海藻酸钠显著降低凝胶蒸煮损失,同时有效调控凝胶硬度[3]。此外,由于肉制品的制作涉及到热加工工艺,因此所使用的食用胶体不仅需要具备目标产品的质构特性[4-7],还需在较高温度(60～90 ℃)下仍能够提供一定的弹性、硬度,并且不能再恢复到流体状态,即热不可逆性[8-9]。热凝胶独特的高温不化性在肉制品加工中具有十分重要的价值。

因此,本研究选取了钙化海藻酸钠提供硬度,亚麻籽胶提供弹性,低酰基结冷胶提供脆性,酪蛋白酸钠以及大豆油提供乳化性,通过它们相互的协同作用形成致密、滑腻的固态凝胶体,并且在经过复煮后仍能保持良好质构特性。旨在优化出一种利用食用胶体、乳化剂、植物油等原料制备的热不可逆复合凝胶,并通过响应面法探索各基料添加量对复合凝胶质构的影响,优化出最优的凝胶配方,使其呈现适中硬度、弹性以及较好的固型性,使得复合凝胶更能全面的应用到食品工业中。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

海藻酸钠 青岛明月生物科技;硫酸钙 广东玉兰集团股份有限公司、六偏磷酸钠 湖北兴发集团股份有限公司;亚麻籽胶 新疆利世得生物科技有限公司;结冷胶 河北百味生物科技有限公司;酪蛋白酸钠 河南万邦实业有限公司;大豆油 天津市聚龙粮油有限公司;以上原料均为食品级。

L204型电子分析天平 梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司;HHS型数显式电热恒温水浴锅 上海博迅实业有限公司医疗设备厂;WBL2531H型美的搅拌机 美的股份有限公司;TA.XT Plus Texture Analyser型食品质构仪 英国Stable Micro Systems公司。

1.2 实验方法

1.2.1 钙化海藻酸钠的制备 根据前期实验结果,确定钙化海藻酸钠各原料比例,进而将海藻酸钠、硫酸钙、六偏磷酸钠以56.67∶49.86∶1的比例混合在一起。并将混合后的粉末倒入搅拌机中搅拌均匀备用。

1.2.2 凝胶制备 按照一定的比例,充分混合钙化海藻酸钠、亚麻籽胶、结冷胶、酪蛋白酸钠、大豆油,进而将混合均匀的体系加入100 mL水中,用搅拌机以12000 r/s的转速快速搅打10 s生成均匀的溶胶体,将溶胶体快速倒入200 mL容量的模具，并放入65 ℃水浴锅中水浴40 min,然后放置于4 ℃冰箱24 h成型,最后出模即成。

1.2.3 凝胶质构的测定 将成型的复合凝胶体放入90 ℃水浴锅中进行复煮30 min取出,进行质构测定。采用质构仪对凝胶体进行TPA(弹性、硬度)测定。测定前,将样品切割为2×1×1 cm3的长方体。质构特性的测定条件为:探头:P/0.5R;测试前速度:2.0 mm/s;测试速度:1.0 mm/s;测试后速度:1.0 mm/s;测试距离:6.0 mm;压力:10.0 g。

1.2.4 单因素实验设计 以凝胶的质构参数(硬度、弹性)为指标,分别选取钙化海藻酸钠添加量(3%、3.5%、4%、4.5%、5%)、亚麻籽胶添加量(1%、1.5%、2%、2.5%、3%)、结冷胶添加量(0.6%、0.8%、1.0%、1.2%、1.4%)、酪蛋白酸钠添加量(0.6%、0.8%、1.0%、1.2%、1.4%)、大豆油添加量(15%、20%、25%、30%、35%)进行单因素实验,考察各因素对凝胶质构的影响(每组因素添加量的中间值为固定添加量)。

1.2.5 响应面试验设计 在单因素实验结果基础上,采用中心组合试验Box-Behnken设计方案(表1)。分析各因素对凝胶质构特性硬度、弹性的显著性,得出数学模型,考量其可信程度,确定该热不可逆复合凝胶形成的基本配方,设计方案参考自文献[10-14]。

表1 Box-Behnken试验设计因素水平表Table 1 Box-Behnken test design factor level table

1.3 数据处理

所有试验数据重复3次取平均值,用Oringin 8.0作图,采用SPSS 17.0统计软件进行方差分析,采用最小显著差异法(least significant difference,LSD)和Duncan’s法进行显著性分析,以P<0.05为显著性差异判断标准,数据以平均值±标准差表示。

2 结果与分析

2.1 单因素实验结果

2.1.1 海藻酸钠对不可逆凝胶特性的影响 海藻酸钠可与钙离子发生交联作用形成网状结构,因此增加海藻酸钠和钙离子浓度得到的凝胶,凝胶强度增大[15]。由图1可知,随着钙化海藻酸钠含量的增加,凝胶体的硬度上升趋势明显,弹性波动幅度不大,说明钙化海藻酸钠含量对凝胶体硬度贡献较大,对弹性影响较小。当钙化海藻酸钠含量上升到5%时,凝胶体形成固体速度过快,以致于后期制作困难。最终选定钙化海藻酸钠添加量4.5%为响应面设计中心点。

图1 钙化海藻酸钠含量对凝胶体硬度与弹性的影响Fig.1 Effect of sodium alginate contents on hardness and springiness of gel

2.1.2 亚麻籽胶对不可逆凝胶特性的影响 徐谓等通过研究发现添加0.2%的亚麻籽胶可显著提高凝胶的白度,增加持水能力,改善凝胶的质构特性,但并不能提升凝胶强度[16]。此外,李小凤等发现在一定的浓度条件下,亚麻籽胶可以形成弹性很好的软质凝胶[17]。由图2可知,在亚麻籽胶含量范围为1.0%～3.0%时,随着亚麻籽胶含量的增加,凝胶体的硬度呈逐渐下降趋势,弹性波动较大,说明亚麻籽胶对于整个凝胶体系的固型性贡献较大,这也与李小凤等的研究结果相一致。亚麻籽胶含量在2.0%时呈现最大弹性,但此时凝胶体硬度较小。当亚麻籽胶含量为1%时,硬度呈现最大,弹性适中,1%含量为亚麻籽组含量的最低水平,硬度呈现最大,因此补做了0.4%、0.6%、0.8%三个水平的试验,结果显示补做的三个水平在硬度以及弹性均逊色于1%含量,因此最终选定亚麻籽胶添加量为1%为响应面设计中心点。

图2 亚麻籽胶含量对凝胶体硬度与弹性的影响Fig.2 Effect of linseed gum contents on hardness and springiness of gel

2.1.3 结冷胶对不可逆凝胶特性的影响 由图3可知,低酰基结冷胶作为脆性较好的胶体,弹性极小,低酰基结冷胶形成的凝胶具有强度大,脆性好的特性[18],并且张慧旻通过研究发现低酰基结冷胶在低浓度时与海藻酸钠会产生协同作用,可以对凝胶强度有调控作用[3]。因此随着低酰基结冷胶含量的增加,凝胶体系弹性波动较小,但其对体系的硬度影响较大,呈先上升后下降趋势,说明结冷胶在含量达到1%时与其他胶体协同作用最强,固型性最好。最终选定结冷胶添加量为1.0%为响应面设计中心点。

图3 结冷胶含量对凝胶体硬度与弹性的影响Fig.3 Effect of gellan gum content on hardness and springiness of gel

2.1.4 酪蛋白酸钠对不可逆凝胶特性的影响 酪蛋白酸钠是一种良好的表面活性剂,具有很强的乳化性能,在水油乳化界面充分乳化油脂,且较大豆分离蛋白等蛋白质的乳化热稳定性高,加热温度达到30 ℃以上时,酪蛋白酸钠形成的乳化体系才会被破坏[19],能够形成均匀细腻稳定的乳化体系[20]。

由图4可知,随着酪蛋白酸钠含量的增加,凝胶体的硬度波动较大,并在含量1.0%时呈现最大硬度,这是由于酪蛋白酸钠不仅在体系中起乳化作用,还会呈球形镶嵌在低酰基结冷胶形成的海绵状三维网络结构中[11],对凝胶体系的质构会产生一定的影响。弹性波动幅度不大,固型性好。最终选定酪蛋白酸钠添加量为1.0%为响应面设计中心点。

图4 酪蛋白酸钠含量对凝胶体硬度与弹性的影响Fig.4 Effect of sodium caseinate on the hardness and springiness of gel

2.1.5 大豆油对不可逆凝胶特性的影响 大豆油是当前食品工业加工中常用的植物油,大豆油的加入使整个凝胶体系润滑度上升,较纯凝胶体质地优良,形成的乳化型胶体应用面更广[19]。由图5可知,随着大豆油含量的增加,凝胶体的硬度有一定的波动,并在含量20%时呈现最大硬度,弹性波动幅度不大。最终选定大豆油添加量为20%为响应面设计中心点。

图5 大豆油含量对凝胶体硬度与弹性的影响Fig.5 Effect of soybean oil content on hardness and springiness of gel

表2 Box-Behnken设计方案及试验结果Table 2 Box-Behnken design and test results

2.2 响应面实验结果分析

以钙化海藻酸钠、亚麻籽胶、结冷胶、酪蛋白酸钠及大豆油5种成分的含量为自变量,以凝胶体的硬度R1和弹性R2为响应值进行响应面实验。Box-Behnken设计方案及试验结果见表2。

2.2.1 凝胶体硬度响应面分析 采用Design Expert 8.0.6软件对数据进行处理,得到回归方程方差分析表,进行非线性回归二次多项式拟合,得到如下回归方程预测模型:

R1=1080.04+134.27A+41.61B+12.69C+10.95D-12.54E-16.92AB+6.71AC+85.11AD-136.72AE-3.46BC+5.55BD-28.93BE+31.31CD-20.97CE+0.089DE-6.68A2-70.72B2-61.14C2-33.14D2-61.48E2

表3 回归方程系数显著性检验Table 3 Significance test of coefficient of regression equation

注:*代表差异显著(P<0.05),**代表差异极显著(P<0.01)。

图6 交互项对于凝胶体硬度显著的响应面图Fig.6 Response surface of the interaction term for the gel hardness

根据回归方差分析显著性检验,该模型回归极显著(P<0.0001),失拟项不显著(P>0.05),说明模型在回归区域内拟合较好,与实际拟合中非正常误差所占比例较小,多元相关系数R2=0.9278,相关性较好,说明该模型可用于预测最优配方的实际情况。

由表3可知,回归方程中的一次项海藻酸钠含量(A)、亚麻籽胶(B)、海藻酸钠与酪蛋白酸钠(AD)、海藻酸钠与大豆油交互项(AE)以及二次项B2、C2、D2、E2、均达到极显著水平(P<0.01),表明各因素对响应值1的影响不是简单的线性关系。方差分析中FA=179.42,FB=17.23,FC=1.60,FD=1.19,FE=1.57。即各因素对凝胶体硬度的影响程度大小顺序为:钙化海藻酸钠(A)>亚麻籽胶(B)>结冷胶(C)>大豆油(E)>酪蛋白酸钠(D)。

据回归方程绘制响应面图,图形形状与3D图倾斜度都能反映出各因素之间的相互关系。等高线为圆形表示两因素交互作用不显著,椭圆形则表示两因素交互作用显著;3D 图倾斜度越高,坡度越陡,说明两因素交互作用越显著。从图6可以直观地看出,海藻酸钠与大豆油的交互作用对复合凝胶硬度影响极显著,海藻酸钠与大豆油是对复合凝胶硬度有显著影响。

2.2.2 凝胶体弹性响应面分析 采用Design Expert 8.0.6软件对数据进行处理,得到回归方程方差分析表,进行非线性回归二次多项式拟合,得到如下回归方程预测模型:

R2=0.99-9.344E-0.03A+0.018B+0.021C-9.156E-0.03D-2.344E-0.03E-0.034AB-0.028AC-0.035AD-0.020AE-0.037BC-5.500E-0.03BD+9.500E-0.03BE-5.875E-0.03CD+0.013CE+8.500E-0.03DE-0.037A2-0.030B2-0.027C2-0.014D2-0.026E2

根据回归方差分析显著性检验,该模型回归极显著(P<0.0001),失拟项不显著(P>0.05),说明模型在回归区域内拟合较好,与实际拟合中非正常误差所占比例较小,多元相关系数R2=0.9644,相关性较好,说明该模型可用于预测最优配方的实际情况。

由表4可知,回归方程中的一次项海藻酸钠含量(A)、亚麻籽胶(B)、结冷胶(C)酪蛋白酸钠极显著(P<0.01);交互项中海藻酸钠与亚麻籽胶(AB)、海藻酸钠与结冷胶(AC)、海藻酸钠与酪蛋白酸钠(AD)、亚麻籽胶与结冷胶(BC)、海藻酸钠与大豆油(AE)呈极显著(P<0.01),结冷胶与大豆油(CE)显著(P<0.05)。二次项A2、B2、C2、E2、均达到极显著水平(P<0.01),表明各因素对响应值的影响不是简单的线性关系。方差分析中FA=14.20,FB=54.53,FC=72.35,FD=13.63,FE=1.57。即各因素对凝胶体弹性的影响程度大小顺序为:结冷胶>亚麻籽胶>海藻酸钠>酪蛋白酸钠>大豆油。

据回归方程绘制响应面图,图形形状与3D图倾斜度都能反映出各因素之间的相互关系。等高线为圆形表示两因素交互作用不显著,椭圆形则表示两因素交互作用显著;3D图倾斜度越高,坡度越陡,说明两因素交互作用越显著。从图7可以直观地看出,海藻酸钠与亚麻籽胶的交互作用、海藻酸钠与亚麻籽胶的交互作用均对复合凝胶弹性有显著影响。

表4 回归方程系数显著性检验Table 4 Significance test of coefficient of regression equation

图7 交互项对于凝胶体弹性显著的响应面图Fig.7 Interaction term for the elastic surface of the gel elasticity

2.3 响应面最终优化配方及验证试验

由于硬度对凝胶体质构贡献较大，因此以凝胶体的硬度最大为基准，得出最终的优化组合,选取海藻酸钠浓度为4.99%,亚麻籽胶浓度为1.11%,结冷胶浓度为1.12%,酪蛋白酸钠浓度为1.32%,大豆油浓度为15.02%为复合凝胶配方的最优组合。在此条件下预测硬度值为1368.16 g,弹性值为0.843 g。考虑到凝胶实际操作的方便性,故将复合凝胶的配方组合修正为:钙化海藻酸钠浓度为5%,亚麻籽胶浓度为1.11%,结冷胶浓度为1.12%,酪蛋白酸钠浓度为1.32%。大豆油浓度为15%。并在此条件下进行3次平行验证试验,凝胶体硬度值为(1323.25±40.098) g,弹性值为(0.856±0.019) g,与预测值相比,相对误差分别为3.28%、1.28%,2个指标的验证值与预测值的误差均在允许误差5%内,说明该模型合理可靠。

3 结论

依据单因素实验的结果,采用响应面分析法建立了钙化海藻酸钠、亚麻籽胶、结冷胶、酪蛋白酸钠、大豆油五个因素对于热不可逆凝胶体的质构参数硬度、弹性的二次回归方程模型,并优化出改凝胶的最优配方。根据响应面方法优化的结果以及考虑到实际操作的方便性,最终确定该热不可逆凝胶体制备的最优配方为:钙化海藻酸钠浓度为5%,亚麻籽胶浓度为1.11%,结冷胶浓度为1.12%,酪蛋白酸钠浓度为1.32%。大豆油浓度为15%。将凝胶体的硬度与弹性作为响应值,所得验证试验结果为:凝胶体硬度值为(1323.25±40.098) g,弹性值为(0.856±0.019) g,所产生的误差分别为3.28%和1.28%,说明该回归方程具有较高的可信度,可作为同类别的凝胶体产品的进一步开发与利用提供理论依据。