打发奶油型脂肪模拟物制备的关键技术

冯思思，孟祥娟，张喜瑞，马其浩，姬长建，张民，梁彬*，孙婵婵*

（1.鲁东大学 食品工程学院，山东 烟台 264025；2.烟台大学 生命科学学院，山东 烟台 264005；3.齐鲁师范学院 物理与电子工程学院，山东 济南 250200；4.天津农学院 食品科学与生物工程学院，天津 300384）

脂肪摄入量过高是导致肥胖症和心血管疾病等发病率提高的重要原因之一[1]。随着社会的发展和生活水平的提高，人们已经意识到过多摄入脂肪对健康的危害，因此低脂低热量的健康饮食显得尤为关键。然而，单纯减少脂肪的用量会使食品的适口性和加工性能劣变。研究发现，用脂肪模拟物部分替代食物中的脂肪，能在降低食物热量的同时保持食物良好的口感，而脂肪模拟物也因具有易被人体吸收、提供脂肪口感、高营养且低能量的特点而发展迅速，前景广阔[2-3]。

脂肪模拟物是一类以蛋白质和碳水化合物等为基质，经过一定处理得到具有类似脂肪的润滑细腻口感的物质。其中，蛋白质基质脂肪模拟物又称为微粒化蛋白，与市售油脂（如淡奶油和打发奶油等）的黏度、流变性和稳定性均有一定差异[4]。

研究证实水溶性胶类（如黄原胶、果胶等）的添加能够显著改善微粒化蛋白的稳定性、触变性，提高其黏度[5]。黄原胶是一种自然多糖，相对分子质量为2×106～5×107，其分子主要由葡萄糖、葡萄糖醛酸、甘露糖和丙酮酸等组成[6]。由于其独特的流变性、良好的水溶性、热及酸碱的稳定性和多种盐的相容性，黄原胶作为乳化剂、稳定剂、增稠剂等被广泛应用于食品中[7]。

果胶是一类广泛存在于植物细胞壁的杂多糖，其单糖多达12 种，相对分子质量为5×104～3×106[8]。果胶分子链间能够形成“鸡蛋盒”似的网状结构，因其具有良好的凝胶性[9]、持水性和成膜特性[10]，故作为胶凝剂、增稠剂、乳化剂、组织形成剂和稳定剂广泛应用于食品工业中。另外果胶具有增强胃肠蠕动、促进营养吸收[11]、抗癌[12]和重金属吸附[13]等功能，因此具有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。

研究证实果胶凝胶和蛋白微粒在一定复配比例下具有稳定的类似于打发奶油的质构[14]。但是由于果胶的黏度较小，形成的泡沫体系稳定性较差，因此本文采用高黏度黄原胶和高甲氧基果胶复配用于打发奶油型脂肪模拟物的制备。为探究最佳配方，本文在单因素试验基础上，以市售打发奶油为对照品，以打发奶油型脂肪模拟物质构与市售产品|Δ 硬度|、|Δ 内聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|为响应值，研究微粒化乳清蛋白（micronized whey protein，MWP）的pH 值、添加量、黄原胶在多糖凝胶中所占百分比对其影响，建立中心旋转数学模型，最终确定打发奶油型脂肪模拟物的制备关键技术，以期为复合型脂肪模拟物系列产品研发提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

乳清浓缩蛋白（whey protein concentrate，WPC）：新西兰恒天然集团，其蛋白含量为80.3%（湿基计），水分含量为5.1%，乳糖含量为3.5%，淀粉含量为3.4%，脂肪含量为3.8%，灰分含量为3.9%；黄原胶（食品级）：淄博中轩生化有限公司；高甲氧基果胶（食品级）：烟台安德利果胶股份有限公司；果胶（食品级）：上海鑫泰实业有限公司；柠檬酸（食品级）：浙江一诺生物科技有限公司。

1.2 仪器与设备

JD1000-2 分析天平：沈阳龙腾电子有限公司；XMTD-204 电热恒温水浴锅：天津市欧诺仪器仪表有限公司；EGK100D 手持打蛋器（五档变速）：合肥荣事达小家电有限公司；JRJ300-SH 型均质机：上海标本模型厂；TE32 型TA.XT.Plus 质构仪：英国Stable Micro System 公司。

1.3 试验方法

1.3.1 微粒化蛋白分散液和多糖凝胶的制备

根据预试验结果，配制0.12 g/mL 蛋白分散液，采用柠檬酸调pH 值（3.6、4.0、4.4、4.8、5.2、5.6），80 ℃水浴加热处理20 min，4 ℃陈化10 h。均质机10 000 r/min处理4 min，即得微粒化蛋白分散液（MWP）。

胶类体系的制备：称取适量黄原胶和果胶粉末，体系中黄原胶的含量分别为0%、20%、40%、60%、80%、100%，按照1∶30（g/mL）加入相应比例的水，搅拌均匀后煮沸，室温（25±2）℃冷却后即得。

1.3.2 打发奶油型脂肪模拟物的制备

分别取适量MWP 和胶类体系，采用手持打蛋器1 100 r/min 搅拌6 min。

1.3.3 单因素试验

本试验对打发奶油型脂肪模拟物制备过程中pH值（3.6、4.0、4.4、4.8、5.2、5.6）、微粒化蛋白分散液添加量（63%、64%、65%、66%、67%、68%）、黄原胶在多糖凝胶中所占百分比（0%、20%、40%、60%、80%、100%）3个因素进行单因素试验，并以质构仪测定结果（打发奶油体系|Δ 硬度|、|Δ 内聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|）为响应值，从而确定最合适的单因素水平进行后续响应面试验。

TA.XT.Plus 质构仪测定条件：探头A/BE，测试前速度和测试速度均为1 mm/s，测试后速度为10 mm/s，下压50%（样品高度均为4 cm）。

1.3.4 响应面试验

基于单因素试验结果，根据Box-Behnken 试验设计原理，选择三因素三水平进行试验。响应面试验的因素水平如表1 所示。

表1 响应面试验因素水平Table 1 Factor levels of the response surface experiment

1.3.5 感官评价

为了进一步考察打发奶油型脂肪模拟物与市售产品的感官差异，采用定量描述分析法（quantitative descriptive analysis，QDA）对两样品进行感官评价。通过筛选和培训，选择10 名经过培训的感官评定员（年龄18～35 周岁），对两个样品进行观察，使用0～15 的标尺对两个样品的外观、气味、风味、口感和质地等进行评定。每名品评人员对两个样品的感官指标单独品评打分，试验重复3 次。感官评价标准见表2。

表2 样品感官评价标准Table 2 Sensory evaluation standards of the samples

1.4 数据处理

采用Design-Expert 13 和Origin Pro 2021 软件进行数据分析处理和绘图，采用Duncan 多重比较分析方法确定差异是否有统计学意义，p＜0.05 认为有显著差异。

2 结果与分析

2.1 单因素试验

2.1.1 微粒化蛋白分散液添加量对打发奶油体系质构的影响

图1 为微粒化蛋白分散液添加量对打发奶油体系硬度、稠度、内聚性和黏度的影响。

图1 微粒化蛋白分散液添加量对打发奶油体系质构的影响Fig.1 Effect of MWP content on texture of whipped cream system

由图1 可知，随着打发奶油体系中MWP 添加量的增加，其稠度、内聚性和黏度整体来看呈现先减小后增大的趋势，同时与市售打发奶油（硬度122.30 g、稠度905.15 g/s、内聚性91.80 g、黏度91.44 g/s）的相对差值呈现先增大后减小的趋势。当MWP 含量为66%时，样品的各项质构指标（除硬度外）与打发奶油对应的质构值相差最小。因此选择微粒化蛋白分散液的添加量分别为65%、66%、67% 3 个水平进行后续响应面试验。

2.1.2 微粒化乳清蛋白体系pH 值对打发奶油体系质构的影响

微粒化蛋白乳清体系pH 值对样品质构的影响如图2 所示。

图2 MWP 体系pH 值对打发奶油体系质构的影响Fig.2 Effect of pH value in MWP system on texture of whipped cream system

由图2 可知，当MWP 体系的pH 值为3.6 时，打发奶油体系的硬度差值最小，而稠度、内聚性和黏度差值均为最大；当pH 值为4.0 时，除硬度外各项差值相对于pH3.6 时均有所降低；pH4.4 时，硬度差值相对于pH3.6 时有所升高，其余3 项差值均接近最小值。因此选择pH4.0、4.4、4.8 3 个水平进行后续响应面试验。

2.1.3 黄原胶在多糖凝胶中所占百分比对打发奶油体系质构的影响

黄原胶在多糖凝胶中所占百分比对打发奶油体系质构的影响如图3 所示。

图3 黄原胶在多糖凝胶中所占百分比对打发奶油体系质构的影响Fig.3 Effect of polysaccharide gel composition on texture of whipped cream system

相对于黄原胶凝胶，果胶凝胶的黏度较小[15]。因此多糖凝胶中黄原胶凝胶的含量增加会显著增大打发奶油体系的黏度，由图3 可知，当添加量过高时（80%～100%）黏度高于市售打发奶油，所以|Δ 黏度|呈现减小的趋势。由测定结果可以看出，当多糖体系中黄原胶凝胶含量为60%时，打发奶油体系的各项质构值与市售打发奶油的质构值相差最小。因此选择40%、60%、80%3 个水平进行后续响应面试验。

2.2 响应面试验结果及分析

2.2.1 Box-Behnken 试验设计及结果

按照软件设计响应面试验组合进行试验，采用质构仪测定各组样品的质构，计算各组样品质构指数与市售打发奶油的质构指数的绝对差值，结果如表3所示。

表3 响应面试验结果Table 3 Results of response surface experiments

根据表3 的试验结果，分别以|Δ 硬度|、|Δ 内聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|为响应值，利用软件对所得数据进行回归分析，并建立二次响应回归模型，拟合得到二次回归方程，并对回归方程进行方差分析。

2.2.1.1 方差分析（内聚性）

建立模型回归方程[16]：|Δ 内聚性|=192.23+44.28A+2.48B-59.74C+46.05AB+109.95AC+16.27BC-2.99A2-54.81B2+106.85C2。方差分析见表4。

表4 以|Δ 内聚性|为响应值的响应面模型分析结果Table 4 Response surface model analysis results with|Δcohesiveness| as the response value

由表4 可知，该回归模型影响极显著（p<0.01），表明该模型拟合度较好，相关系数R2为0.977 7，校正决定系数R2adj为0.949 0，CV%为10.62，表明本试验具有较高的可靠性及精密度[17]。因此，可以用该回归方程代替真实试验点进行分析。

采用软件对3 个因素进行3D 响应面分析，结果如图4 所示。

图4 因素交互作用对|Δ 内聚性|影响的响应面立体图和等高线图Fig.4 Response surface plots for the effect of interactions on|Δcohesiveness|

如图4 所示，随着MWP 添加量和MWP 体系pH值的改变，响应面图的陡峭程度有较为显著的变化，相应的等高线图的变化也较为明显，说明MWP 添加量和MWP 体系pH 值对样品的内聚性有较为显著的影响。以上结果与表4 中响应面方差分析结果一致。

2.2.1.2 方差分析（硬度）

建立模型回归方程：|Δ 硬度|=57.44+4.38A-0.74B+2.89C+1.32AB+6.40AC-0.82BC-5.75A2+7.94B2-6.44C2。方差分析见表5。

表5 以|Δ 硬度|为响应值的响应面分析结果Table 5 Response surface analysis results with |Δfirmness| as the response value

由表5 可知，回归模型影响不显著（p>0.05）和失拟项影响显著，表明该模型拟合度不好，同时相关系数R2为0.783 9，校正决定系数R2adj为0.506 0，表明本试验不具有较高的可靠性及精密度。因此，该模型建立失败，不可代替真实试验点进行分析。B2影响显著（p<0.05），其余因素影响不显著。根据F 值的大小，试验范围内各因素的影响大小依次为A（微粒化蛋白分散液添加量）>C（pH 值）>B（黄原胶在多糖凝胶中所占百分比）。

基于回归模型方差分析结果，利用Design-Expert软件绘出响应面及等高线，反映各个变量对响应值交互效应的强弱程度及其对感官评分的影响。各因素交互作用响应面及等高线如图5 所示。

图5 因素交互作用对|Δ 硬度|影响的响应面立体图和等高线图Fig.5 Response surface plots for the effect of interactions on|Δfirmness|

如图5 所示，随着MWP 添加量的改变，响应面图的陡峭程度有较为显著的变化，相应的等高线图的变化也较为明显，说明MWP 添加量对样品的硬度有较为显著的影响。随着MWP 添加量与pH 值的改变，响应曲面开口向下，等高线偏圆，表明微粒化蛋白分散液添加量（A）和pH 值（C）的交互作用相对较弱，以上结果与表5 中响应面方差分析结果一致。

2.2.1.3 方差分析（稠度）

建立回归方程：|Δ 稠度|=12.42-5.24A-0.03B-3.38C-0.37AB+2.82AC-1.42BC+2.43A2+3.28B2-2.14C2。方差分析见表6。

表6 以|Δ 稠度|为响应值的响应面分析结果Table 6 Response surface analysis results with |Δconsistency| as the response value

由表6 可以看出，回归模型影响极显著（p<0.01）和失拟项影响不显著，表明该模型拟合度较好，相关系数R2为0.980 9，校正决定系数R2adj为0.956 5，表明本试验具有较高的可靠性及精密度。因此，可以用该回归方程代替真实试验点进行分析。

采用软件对3 个因素进行3D 响应面分析，其立体图如图6 所示。

图6 因素交互作用对|Δ 稠度|影响的响应面立体图和等高线图Fig.6 Response surface plots for the effect of interactions on |Δconsistency|

如图6 所示，随着MWP 添加量和MWP 体系pH 值的改变，响应曲面坡度趋势陡峭，相应的等高线图的变化也较为明显，说明MWP 添加量和MWP 体系pH值对样品的稠度有较为显著的影响。以上结果与表6中响应面方差分析结果一致。

2.2.1.4 方差分析（黏度）

建立回归方程：|Δ 黏度|=14.88-4.34A+0.32B-7.06C+2.37AB+5.98AC-3.21BC+5.34A2-2.82B2+28.75C2。方差分析见表7。

表7 以|Δ 黏度|为响应值的响应面分析结果Table 7 Response surface analysis results with |Δviscosity| as the response value

由表7 可以看出，回归模型影响显著（p<0.05）和失拟项影响不显著（p>0.05），表明该模型拟合度很好，相关系数R2为0.972 6，校正决定系数R2adj为0.937 3，表明本试验具有较高的可靠性及精密度。因此，可以用该回归方程代替真实试验点进行分析。

采用软件对3 个因素交互作用进行3D 响应面分析，其立体图和等高线图如图7 所示。

如图7 所示，随着MWP 添加量和MWP 体系pH 值的改变，响应面均开口向上，响应面图的陡峭程度有较为显著的变化，相应的等高线图的变化也较为明显，说明MWP 添加量和MWP 体系pH 值对样品的黏度有较为显著的影响。以上结果与表7 中响应面方差分析结果一致。

2.2.2 典范形式分析

对以上结果进行典范形式分析，考察拟合曲面的形状，获得各因素的编码值及最小预测值[18]，结果如表8 所示。将表8 中各因素的编码值转化为实际值，计算出3 个因素的最佳水平值。

表8 响应面规范分析Table 8 Anlysis results of response surface experiments

由表8 可知，|Δ 硬度|=35.87；|Δ 内聚性|=48.42；|Δ 稠度|=13.20；|Δ 黏度|=29.65，与回归模型的预测值接近，说明运用响应面法优化得到的模型参数准确可靠[19]。

经过响应面分析及回归模型的预测，得到打发奶油型脂肪模拟物制备工艺的最佳参数为微粒化蛋白分散液添加量67%、黄原胶在多糖凝胶中占比80%、WMP 体系pH 值4.267。考虑到试验操作的可行性，调整为微粒化蛋白分散液添加量67%、黄原胶在多糖凝胶中占比80%、WMP 体系pH 值4.3。在此条件下进行3 次平行验证试验，结果取平均值。

样品质构和市售打发奶油质构如表9 所示。

表9 复合型脂肪模拟物的质构特性分析结果Table 9 The texture properties of compound fat mimetic

由表9 结果可以看出，按照以上工艺条件制备得到的复合型脂肪模拟物的内聚性和黏度与市售打发奶油均无显著性差异，但是硬度不足，稠度过大。同时在试验中发现，该模拟物在贮存过程中，表面易失水形成干皮，影响食用品质。通过预试验发现以上问题可以通过添加适量乳化剂[20]和保水剂解决。

2.3 定量描述分析检验结果

将各个评定员的评定结果集中进行方差分析，然后将结果以蜘蛛网图来表示，如图8 所示。

图8 打发奶油型脂肪模拟物与市售打发奶油的定量描述分析Fig.8 Quantitative analysis of whipped cream fat simulators and commercially available whipped cream

由图8 可知，两个样品的色泽、风味、黏度、硬度和表面质地均无明显差异。但是，打发奶油型脂肪模拟物的稠度明显高于市售打发奶油，香气明显低于市售打发奶油。这是由于打发奶油中，有很多脂溶性香气成分，而打发奶油型脂肪模拟物中并没有。该问题可以通过后续添加相关香气成分解决。

3 结论

打发奶油型脂肪模拟物的制备工艺确定为pH4.3的MWP 分散液与多糖凝胶（黄原胶占多糖凝胶80%）按微粒化蛋白分散液添加67%进行复配，采用手持打蛋器1 100 r/min 打发4 min 即得。质构仪测定结果显示，该复合型脂肪模拟物的内聚性、黏度与市售打发奶油均无显著性差异，但是硬度不足，稠度过大。此问题后续已经通过添加适量乳化剂和保水剂得到解决。感官评定试验结果显示两个样品的色泽、气味、黏度、硬度和表面质地均无显著性差异，稠度和香气相较之下有明显差异。