谷物配比对多谷物共挤压粉估计血糖生成指数的影响

汪丽萍，韩玲玉，，刘艳香，田晓红，张笃芹，张维清，郑先哲，谭 斌*

（1 国家粮食和物资储备局科学研究院粮油加工研究所 北京100037 2 东北农业大学工程学院 哈尔滨150030）

目前，肥胖、糖尿病等慢性疾病已成为世界瞩目的健康问题，而低血糖指数（Glycemic Index，GI）膳食是近年来糖尿病、肥胖等慢性疾病防治研究的一个新热点[1-2]。低GI 食物可以减少餐后血糖和胰岛素应答[3-5]，有效改善餐后血糖水平，是功能特膳食品的发展趋势之一。现有研究发现多种谷物搭配能合理调整膳食结构，提高谷物产品营养价值。多谷物食品是指用3 种或3 种以上谷物加工而成的食品，富含多种谷物纤维素、蛋白质、维生素、矿物元素等营养成分，也因此备受消费者青睐。齐婧等[6]以玉米面粉和小麦面粉为主要原料，复配荞麦粉、黄豆粉及小米粉，制备挤压多谷物面条。张娜等[7]研究了多谷物全营养玉米粉的营养复配并做品质评价，在适宜的配比下，玉米粉中的各种营养素含量可达到《中国居民膳食指南》中对营养素的推荐摄入量。目前的研究多集中于谷物配比对多谷物产品氨基酸组成、营养品质的影响，对于谷物配比对多谷物加工食品估计血糖生成指数的影响鲜有研究报道。

挤压加工是一种高温瞬时加工工艺，具有能量及原料利用率高和原料适应性强以及钝化不良因子、杀菌等优点，是食品加工的一种有效现代加工手段，在谷物加工中已广泛应用。D-最优混料设计是一种将D-最优化设计应用于混料试验中的设计方法，主要是研究各试验因子的不同比率对反应变量的关系，与混料的总量无关。该方法具有试验次数少，信息量充分，参数预测精度高，多目标同步优化的特点[8-9]。本文以前期试验优选出的估计血糖生成指数相对较低的杂粮青稞、藜麦、燕麦、小米和绿豆为原料[10]，采用D-最优混料设计试验，研究不同谷物配比对多谷物共挤压粉估计血糖生成指数的影响，并对比分析挤压前、后共挤压粉的淀粉、直链淀粉、蛋白质、膳食纤维等营养组分的变化情况及其与eGI 值的相关性，以期为低GI 多谷物食品的开发提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

原料：燕麦，河北康希燕麦食品有限公司；小米，甘肃豫兰杂粮有限公司；青稞，西藏拉萨藏青2000；绿豆，中国东北；藜麦，山西静安白藜麦。所有全谷物原料粉碎过60 目筛，装袋塑封。

试剂：α-淀粉酶（160 U/mg）、α-葡萄糖苷酶（160 U/mg）、胃蛋白酶（250 U/mg）、脂肪酶（100 U/mg）、胰蛋白酶（10 000 U/mg）、胆盐，均购于Sigma公司。

1.2 仪器与设备

电子分析天平，瑞士梅特勒托利多公司；快速定氮仪，德国 Elementar Analysen systeme Gmb H 公司；脂肪检测仪（2055 型），瑞典FOSS；紫外-可见分光光度计（T6），北京谱析通用仪器有限责任公司；超声波清洗机（SB 25-12DTDN 型）；低速离心机（SC-3610 型）；旋转蒸发器（RE-3000 型），上海亚荣生化仪器厂；恒温水浴振荡器（SHZ-22型），江苏太仓医疗器械厂；双螺杆挤压实验机（SLG30-IV 型），济南赛百诺科技开发有限公司；漩涡混匀器，赛维斯科技有限公司；电热恒温鼓风干燥箱（DGG-9000 型），上海森信实验仪器有限公司；电磁炉，格兰仕集团。

1.3 试验方法

1.3.1 样品制备 挤压工艺流程：优质杂粮原料→粉碎、过筛（60 目）→按比例混匀→调整水分→挤压膨化→粉碎→冷藏，备用。

挤压工艺参数：机筒Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区温度分别60，90，130，170 ℃，物料水分17%，螺杆转速275 r/min。

在上述条件下挤压膨化，挤出物均在55 ℃恒温干燥箱中干燥2 h，粉碎后低温密封保存。

1.3.2 试验设计 采用混料设计中的D-Optional混料方法。以藜麦、燕麦、青稞、绿豆、小米添加比例为自变量，以挤压产品eGI 值为响应值。在前期预试验及保证产品挤压成型的基础上，确定原料复配比例范围，即：藜麦粉（A）为5%～15%，燕麦粉（B）为5%～15%，青稞粉（C）为20%～30%，绿豆粉（D）为10%～20%，小米粉（E）为40%～50%。按照软件设计的试验组合（见表1）。

1.3.3 基本成分测定

1）水分含量 采用AACC 44-19 烘箱，135℃恒重后测定；

2）总淀粉含量 采用Megazyme 总淀粉测定试剂盒（K-TAST 04/2018）；

3）直链淀粉含量 采用Megazyme 直链淀粉测定试剂盒（K-AMYZ 07/2018）；

4）抗性淀粉含量 采用Megazyme 直链淀粉测定试剂盒（K-REZ 07/2018）；

5）蛋白质含量 采用GB /T24318-2009，杜马斯燃烧法；

6）脂肪含量 采用AACC 30-25 测定粗脂肪含量；

7）膳食纤维含量 参照AOAC 985.29 和AACC 32-05 的方法，利用福斯有限公司Fibertec E 系统，通过总膳食纤维（TDF）磷酸盐缓冲液法测定总膳食纤维含量。

1.3.4 消化过程的体外模拟方法 消化过程的体外模拟参照Minekus 等[11]的方法，每组平行模拟3次，试验过程中保持体系恒温在37 ℃，具体步骤：

1）口腔模拟 称取5 g 待测全谷物挤压粉，加入α-淀粉酶（7.5 U/mL），设定消化时间为2 min；

2）胃部模拟 口腔模拟完成后，加入胃蛋白酶（100 U/mL），用1 mol/L HCl 调pH 值至3.0，设定消化时间为2 h；

3）肠道模拟 胃部模拟完成后，加入α-淀粉酶（10 U/mL）、胰蛋白酶（5 U/mL）和脂肪酶（10 U/mL）；采用1 mol/L NaOH 调节消化体系pH 值至7.0，分别于消化时间0，10，20，40，60，90，120 min 和180 min 时均匀取样3 mL，沸水浴6 min 酶灭活，冷却至室温，以备还原糖测定。

1.3.5 血糖生成指数计算 全谷物估计血糖生成指数参考Goni 等[12]的方法。以葡萄糖为标准品，采用3，5-二硝基水杨酸法测定消化体系中还原糖的含量。按照公式（1）计算淀粉的水解率（Hydrolysis rate of Starch，HRS），用HRS 表示。

式中，m——总淀粉含量，mg；m1——取样点消化的葡萄糖质量，mg。

以淀粉水解率为纵坐标，时间为横坐标绘制样品水解曲线。计算样品和标准食品在0～180 min 期间淀粉水解曲线下的面积（AUC 样品和AUC 参考）。样品淀粉水解指数（Hydrolysis Index，HI）按照公式（2）计算。样品的eGI 依据公式（3）计算。

1.4 数据处理

全部数据均重复测定3 次，取平均值，采用统计学软件SPSS Statistics V21.0（IBM Inc.，美国）分析数据差异显著性；用Origin V9.0（美国OriainLab 公司）软件作图。

2 结果与分析

2.1 多谷物共挤压粉混料试验及模型拟合

混料试验设计与结果见表1。从表1 可以看出谷物配比对多谷物共挤压粉eGI 影响较大，eGI变化范围值60.77～76.45。运用Design-expert 软件进行多元回归拟合分析，对响应值eGI 值进行二次多项回归拟合。多谷物共挤压粉eGI 值的回归模型方程如下：

eGI=68.65A+45.39B+44.93C+81.54D+16.23E+39.99AB+27.03AC-42.32AD+116.77AE+67.58BC+17.37BD+133.51BE+21.30CD+137.18CE+75.43DE。

表1 混料试验方案及结果Table 1 Mixing test plan and result

2.2 多谷物共挤压粉混料试验方差分析

对模型进行方差分析，结果见表2。该模型显著（P＜0.05），多元相关系数R2=0.8550，失拟项在0.05 水平不显著，说明该模型能较好地拟合试验数据，自变量与响应值之间的线性关系显著。校正后的判定系数R2Adj=0.6519，说明模型方程可很好地表征响应值与谷物复配比之间的关系，可通过此模型来反映多谷物共挤压粉eGI 值情况。二次交互项中，AE、BE、CE、DE 极显著（P＜0.01），BC 显著，这表明改变燕麦、青稞、绿豆、小米中任意2 种成分的添加量均影响多谷物共挤压粉的eGI 值。

表2 回归方差分析Table 2 Analysis of variance of regression equation

2.3 各谷物添加量与多谷物共挤压粉eGI 值的关系分析

为分析各谷物添加量与共挤压粉eGI 值的关系，采用响应跟踪图来反映各因素对eGI 值的影响，结果见图1。在E（小米添加量）40%～50%范围，eGI 值随小米添加量的增加呈明显的先上升后下降趋势。燕麦、青稞添加量超过中心偏差水平后，eGI 值下降明显。藜麦、绿豆添加量对eGI 值影响不明显。

图1 藜麦、燕麦、青稞、绿豆和小米对多谷物共挤压粉eGI 值影响的响应跟踪图Fig.1 Tracked responses of quinoa，oat，highland barley，mung bean and millet to the eGI value of multi-grain co-extrusion powders

分析藜麦、燕麦、青稞、绿豆和小米交互因子对eGI 值的影响，按照D-最优混料设计试验结果绘制响应面、等高线图，藜麦、燕麦、青稞、绿豆和小米对多谷物共挤压粉eGI 的影响见图2。由图2a 和2b 可知，固定C（青稞添加量）、D（绿豆添加量），对比其余3 种原料变化对eGI 值的影响，当B（燕麦添加量）为10%时，随着A（藜麦添加量）的增加，eGI 值先小幅增加，后呈明显下降趋势；藜麦添加量为8%时，eGI 值达最高值75.33。由图2c知，青稞也有类似趋势。这是因为添加藜麦到一定量后，其中脂肪和蛋白质的含量会逐渐升高；在挤压过程较高的温度下，淀粉和脂肪形成结晶结构稳定、紧密的Ⅱ型复合物，而蛋白分子会粘合在淀粉颗粒周围，对淀粉的消化形成阻碍[13]。青稞中含有丰富的直链淀粉和膳食纤维，随青稞添加量的增加，膳食纤维含量提高，进而增加消化体系的黏度，延缓淀粉消化速率[14]。由图2e 和2f 可知，固定B（燕麦添加量）、C（青稞添加量），比较极显著交互项绿豆和小米对eGI 值的影响，当藜麦添加量为10%时，多谷物共挤压粉eGI 值随小米添加量的增加呈明显的先上升后下降的趋势；而eGI 值随绿豆添加量的增加呈先下降后上升的趋势，当绿豆添加量为14.8%时，eGI 值最低为73.49。这是因为小米淀粉含量高，会增加淀粉消化速率，且添加比例大，对eGI 值影响显著；绿豆中蛋白和膳食纤维含量高，淀粉含量低，随添加量的增加，有助于延缓淀粉消化速率，eGI 值低。由图2g 和2h 可知，固定D（绿豆添加量）和E（小米添加量），考察显著项燕麦和青稞对指标的影响，当藜麦添加量为10%时，随燕麦添加量的增加，eGI 值呈先上升后下降的趋势，青稞也有类似趋势。当燕麦添加9%时，脂肪含量增加，有利于形成淀粉脂肪络合物，eGI 值降低。由于燕麦所占比例不高，所以变化趋势不明显。

图2 不同谷物添加量对多谷物共挤压粉eGI 影响的响应曲面、三元等值图Fig.2 Response surface and ternary contour of multi-grain co-extrusion powders on the eGI

2.4 多谷物共挤压粉中主要营养组分含量分析

不同配比多谷物共挤压粉主要成分含量对比如图3所示。对比挤压前、后多谷物共挤压粉的淀粉、直链淀粉、蛋白、脂肪含量和膳食纤维含量，发现挤压后，除膳食纤维含量增加外，其它4 个含量出现不同程度的下降。其中直链淀粉含量下降幅度从23.70%到1.03%；蛋白质含量下降幅度从4.21%到1.15%，脂肪含量下降幅度最高，为94.27%。膳食纤维含量增加，最大增加量为37.06%。挤压后，多谷物共挤压粉的抗性淀粉含量变化范围为0.09～0.31 g/100 g。已有的研究表明挤压使蛋白质进入淀粉的螺旋结构内部，形成不溶性淀粉和蛋白质双螺旋复合物[15]。挤压后，脂肪与淀粉形成Ⅰ型淀粉-脂肪复合物[16]，膳食纤维的组成与结构发生变化，半纤维素和纤维素降解[17]，因此，淀粉、蛋白质和脂肪含量的降低，可能是蛋白质与淀粉、脂质与淀粉结合，从而影响淀粉的消化特性。另外，膳食纤维含量增加有助于提高消化体系的黏度，延缓消化速率。

图3 多谷物共挤压粉主要成分对比图Fig.3 Comparison of the main components of multigrain co-extrusion powders

2.5 多谷物共挤压粉中主要营养组分与eGI 值相关性分析

不同谷物配比的基本组分与eGI 值之间的相关性见表4。蛋白质、膳食纤维、直链淀粉、抗性淀粉的含量与eGI 值呈良好负相关性，这与单谷物试验结果基本一致[13]。eGI 与膳食纤维呈显著负相关（P＜0.05），挤压后，膳食纤维的含量大幅度增加，膳食纤维可以抑制淀粉酶的作用，延缓淀粉的消化率，进而降低葡萄糖的释放速率[18]。另一方面，挤压过程中的高温、高压、高剪切环境会改变膳食纤维的结构与组成，如水溶性膳食纤维含量增加，可提高消化体系的黏度[19]，延缓淀粉消化速率。淀粉经挤压糊化处理后，结晶结构彻底被破坏，镶嵌在支链淀粉双螺旋结构中的直链淀粉释放出来，更有利于与脂质形成复合物[20]，进而降低淀粉消化速率。试验结果表明直链淀粉与eGI 值有良好的负相关性。此外，糊化淀粉与脂质形成的淀粉-脂质络合物是抗性淀粉的来源，因此抗性淀粉与eGI 值也呈显著负相关，相关系数为-0.683。

表3 不同谷物配比中基本组分与eGI 值之间的相关性Table 3 Correlation between basic components and eGI values in different formula

3 结论

谷物配比对多谷物共挤压粉eGI 影响较大，eGI 变化范围值为60.77～76.45。通过响应曲面对原料各组分间交互作用进行分析，发现eGI 值均随小米、青稞、藜麦和燕麦添加量的增加呈先上升后下降的趋势，而随绿豆添加量的增加呈先下降后上升的趋势。通过对不同配比多谷物共挤压粉主要营养成分，发现挤压后淀粉、直链淀粉、蛋白和脂肪含量总体下降，而膳食纤维整体含量增加。蛋白质、膳食纤维、直链淀粉、抗性淀粉、脂肪/淀粉含量与eGI 值呈良好负相关。总之，适宜的谷物配比是开发低GI 多谷物营养膳食必须考虑的影响因素之一。食品的估计血糖生成指数与其所含营养组分含量具有紧密的相关性。