红枣多糖的提取工艺优化及其压片糖果的制备
2025-01-26唐远萍谢艾迪赵怡高娟娟王祯于春凯郑尹林韩海霞
摘要：以红枣为原料，采用水提醇沉法提取红枣多糖，在单因素试验的基础上，利用 Design-Expert 13设计试验，采用响应面法优化提取工艺，结果表明，红枣多糖最佳提取工艺条件为红枣切片厚度8.5 mm、料液比1∶21、提取温度95℃、提取时间96 min，该工艺条件下红枣多糖得率为6.33%。鉴于红枣具有补中益气、养血安神和健脾等功效，进一步研制红枣多糖压片糖果，对红枣多糖、微晶纤维素、木糖醇、树莓粉的添加量进行单因素试验，以感官综合评分为指标，通过模糊数学法与正交试验相结合优化配方，结果表明，红枣多糖压片糖果的最佳配方为红枣多糖添加量40%、微晶纤维素添加量20%、木糖醇添加量13%、树莓粉添加量7%，验证试验所制红枣多糖压片糖果的感官综合评分为8.50分。
关键词：红枣多糖；响应面法；工艺优化；压片糖果
中图分类号：TS201.1 文献标志码：A 文章编号：1000-9973（2025）01-0127-08
Optimization of Extraction Process of Polysaccharides from Ziziphus jujube Mill. and Preparation of Tablet Candy
TANG Yuan-ping， XIE Ai-di， ZHAO Yi， GAO Juan-juan， WANG Zhen， YU Chun-kai， ZHENG Yin-lin， HAN Hai-xia*
（Key Laboratory of Fruit Postharvest Science and Technology in Xinjiang， College of Food Science and Pharmacy， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China）
Abstract： Polysaccharides are extracted from Ziziphus jujube Mill. by water extraction and alcohol precipitation method with Ziziphus jujube Mill. as the raw material. On the basis of single factor test， Design-Expert 13 is used to design test and response surface method is used to optimize the extraction process. The results show that the optimum extraction process conditions of polysaccharides from Ziziphus jujube Mill. are as follows： Ziziphus jujube Mill. slice thickness is 8.5 mm， solid-liquid ratio is 1∶21， extraction temperature is 95℃ and extraction time is 96 min. Under such process conditions， the yield of polysaccharides from Ziziphus jujube Mill. is 6.33%. Considering that Ziziphus jujube Mill. have the effects of invigorating spleen-stomach and replenishing qi， nourishing blood， soothing and invigorating spleen， Ziziphus jujube Mill. polysaccharide tablet candy is further developed. Single factor test is carried out on the addition amount of Ziziphus jujube Mill. polysaccharides， microcrystalline cellulose， xylitol and raspberry powder. Using sensory comprehensive score as the index， the formula is optimized by combining fuzzy mathematics method with orthogonal test. The results show that the optimum formula of Ziziphus jujube Mill.polysaccharide tablet candy is 40% Ziziphus jujube Mill. polysaccharides， 20% microcrystalline cellulose， 13% xylitol and 7% raspberry powder. The sensory comprehensive score of Ziziphus jujube Mill. polysaccharide tablet candy prepared by verification test is 8.50 points.
Key words： Ziziphus jujube Mill. polysaccharides; response surface method; process optimization; tablet candy
收稿日期：2024-07-16
基金项目：新疆维吾尔自治区中央引导地方科技发展资金项目（ZYYD2023B08）
作者简介：唐远萍（1997—），女，硕士，研究方向：食品加工与安全。
*通信作者：韩海霞（1979—），女，副教授，博士，研究方向：食品药品安全性评价、体内药物代谢与转运。
红枣（Ziziphus jujube Mill.）属于鼠李科枣属，原产地为中国，距今已有4 000多年的栽培历史，拥有700多个种类，年产量占世界总产量的90%以上，中国是目前世界上最大的红枣生产国和出口国[1]。红枣作为我国重要的药食同源植物，早在《诗经》中就有记载，被列为“五果”之一[2]，其富含多种生物活性成分，如多糖、多酚、黄酮和各种维生素等[3-6]。中医研究认为，红枣味甘，性温，归脾、胃，能起到补中益气、养血安神的作用[7]。现代医药研究证实，红枣还具有抗氧化[3]、抑菌[3]、调节免疫力[4]、抗疲劳[8]等功效。
目前，红枣多糖的提取方法较多，主要有浸提法[9]、酶水解法[10]、超声波辅助提取法[11]、微波辅助提取法[12]等，在实际生产中，寻求耗时短、成本低、含量高的提取技术仍是现阶段研究的热点[13]。热水提取法的原理是利用高温水溶解植物成分，再通过后续工艺处理得到目标物质，具有试验设备简单、操作容易和节约成本等优点，适合用于工业生产[14]。
红枣及其提取物在食品领域已有初步的应用，但市场上仍以鲜果、干果和饮料制品的形式销售，其产品形式单一，仍以初加工产品为主，仅有少量的深加工产品[15]。因此，本研究采用水提醇沉法制备红枣多糖，基于单因素试验，采用响应面法确定最佳提取工艺参数，进而以红枣多糖提取物、微晶纤维素、木糖醇、树莓粉等为主要原料制备红枣多糖压片糖果，通过单因素试验结合模糊数学法与正交试验优化配方，研究结果可为红枣更深层开发利用提供参考。
1 材料与方法
1.1 材料
新疆骏枣：购于新疆和田市。
1.2 试剂
浓硫酸、浓盐酸、丙酮：四川西陇科学有限公司；蒽酮、木瓜蛋白酶（≥3 U/mg）：上海源叶生物科技有限公司；无水乙醇、石油醚、乙酸乙酯：天津市致远化学试剂有限公司；以上试剂均为分析纯。微晶纤维素：广东华盛食品有限公司；柠檬酸：山东中天生物科技有限公司；树莓粉：兴化市裕丰食品有限公司；预胶化淀粉：浙江一诺生物科技有限公司。
1.3 主要仪器与设备
B-220恒温水浴锅 上海亚荣生化仪器厂；AL204-IC 电子天平 上海安亭科学仪器厂；T6 紫外可见分光光度计 北京普析通用仪器有限责任公司；Scientz-10N/C真空冷冻干燥机 宁波新芝生物科技股份有限公司；DP-25压片机 上海天凡药机制造厂。
1.4 试验方法
1.4.1 红枣多糖的提取和制备
取适量红枣洗净，经去核和切片后置于50℃烘箱中烘干，按料液比1∶20加蒸馏水，在95℃下水浴加热90 min，提取2次，抽滤，收集滤液，将2次滤液混匀，用旋转蒸发仪浓缩至1/2体积，加入2倍体积的无水乙醇，在4℃下静置过夜，离心（4 000 r/min，10 min），弃去上清液，将沉淀物加水洗涤，反复离心、洗涤3次，将沉淀物冷冻干燥，得到粗多糖粉末，按3∶1的比例加入石油醚去除脂溶性色素，再按3∶1的比例加入乙酸乙酯除去中性杂质，最后在木瓜蛋白酶用量1.5%、温度55℃、pH值6的条件下2.5 h除去蛋白[16]，用丙酮洗涤，55℃干燥即得红枣多糖粉末，保存，备用。
1.4.2 多糖得率的测定
采用硫酸-蒽酮法测定多糖含量。依照郭晓蕾等[17]的方法绘制葡萄糖工作曲线，配制质量浓度为1 mg/mL的葡萄糖储备液。精密吸取0，0.25，0.5，0.75，1，1.25 mL葡萄糖储备液，预热储存装瓶，将其放入10 mL玻璃瓶中，加入少量蒸馏水定容至10 mL。分别将上述溶液各1 mL依次加入5 mL硫酸-蒽酮溶液，摇匀后，在室温下静置5 min，90℃水浴15 min，冷却至室温。以蒸馏水为空白对照，在585 nm处测定吸光度值。以吸光度（A）为纵坐标，葡萄糖质量浓度（C）为横坐标，绘制工作曲线，所得线性回归方程为A=0.008 1C+0.147 6（R2=0.998 1）。由此方程求得红枣多糖质量浓度，按下式计算红枣多糖得率：
红枣多糖得率（%）=红枣多糖质量（g）/红枣样品质量（g）×100%。
1.4.3 红枣多糖提取单因素试验
参考赵建成[18]的方法，操作同1.4.1。以10 g红枣为提取对象，通过单因素试验分析切片厚度（2，4，6*，8，10 mm）、料液比（1∶10、1∶15、1∶20*、1∶25、1∶30）、提取时间（30，60，90*，120，150 min）、提取温度（80，85，90*，95，100℃）对红枣多糖得率的影响，“*”表示其中一个单因素改变的情况下，其他单因素选取的固定值，下同。
1.4.4 响应面试验
综合以上单因素试验结果，选取关键的变量进行优化，以红枣多糖得率作为响应值，使用Box-Behnken响应面试验设计开展试验，试验因素和水平见表1，并用统计学方法对其进行分析，确定最佳的提取工艺参数，从而提高红枣多糖的得率。
1.4.5 红枣多糖压片糖果的配方研究
1.4.5.1 工艺流程
原料过筛处理→精确称重→混合均匀→湿法制粒→干燥→整粒→直接压片。
1.4.5.2 操作要点[19]
原料过筛处理：将红枣多糖、微晶纤维素、木糖醇、树莓粉、微粉硅胶和麦芽糊精分别过80目筛网，按配方比例精确称取各添加量，充分混合均匀，保存备用。
湿法颗粒：原料经充分混合后喷洒乙醇浓度为95%的食用级乙醇溶液（添加原料质量的30%），充分搅拌10 min以增加原料的湿度，制成适合的软材，直至大小匀称，粉末手捏成团，疏松适宜。
干燥：将制成的湿颗粒置于托盘中，均匀铺开，置于鼓风干燥箱中60℃烘干，每隔30 min用食品专用玻璃棒翻动一次，控制干燥后的颗粒水分含量为2%～4%。
整粒混合：将干燥后的颗粒过20目和80目筛网，去除大颗粒和细粉，完成整粒。
压片：使用手动式压片机进行压片，制备红枣多糖压片糖果。
1.4.5.3 单因素试验
以感官评分作为评价指标，参考刘世柱等[20]和王丽君等[21]的方法，以圆片重0.6 g/片为参考基准，确定压片糖果原料配方：红枣多糖40%、微晶纤维素20%、木糖醇10%、树莓粉10%、微粉硅胶0.1%*、麦芽糊精19.9%*。按照1.4.5.1所述工艺流程，以微粉硅胶添加量、麦芽糊精添加量为固定值，通过单因素试验分析红枣多糖添加量（30%、35%、40%*、45%、50%）、微晶纤维素添加量（10%、15%、20%*、25%、30%）、木糖醇添加量（4%、7%、10%*、13%、16%）、树莓粉添加量（4%、7%、10%*、13%、16%）对红枣多糖压片糖果感官品质的影响。
1.4.5.4 正交试验设计
将红枣多糖、微晶纤维素、木糖醇、树莓粉的添加量作为主要影响因素，采用 L9（34）正交试验对红枣多糖压片糖果的配方进行优化。红枣多糖压片糖果正交试验因素水平见表2。
1.4.5.5 模糊数学法感官综合评分试验设计
建立感官评价指标集：参考刘会彩等[22]和刘伟等[23]的方法，产品的感官评价指标集U={u1，u2，u3，u4}，分别为风味、外观、口感、组织状态。
确定感官评价评语集：产品的感官评价评语集V=｛优v1，良v2，中v3，差v4｝，分别为 10，7，4，1分。
确定权重域和评价指标的隶属函数[22-23]：各个指标的权重域矩阵A=（a1，a2，a3，a4），ai∈（0，1），且满足a1+a2+a3+a4=1，其中a1为风味，a2为外观，a3为口感，a4为组织状态，分别为0.3，0.2，0.3，0.2[19]。
建立模糊感官评价矩阵和计算模糊感官综合评分[22-23]：按照表3进行模糊感官评价，通过对风味、外观、口感、组织状态得到的优、良、中、差的票数进行统计，并对数据进行转换处理，最终获得产品的模糊感官评分矩阵R，将综合感官评分集设为Y，按照模糊转换原理：Y=A×R，设模糊感官综合评分为M，M=Y×V。
模糊感官评分矩阵R=
r11/r12/r13/r14
r21/r22/r23/r24
r31/r32/r33/r34
r41/r42/r43/r44
。
其中，r11为风味指标评价等级为优的人数比例，r12为风味指标评价等级为良的人数比例，r21为外观指标评价等级为优的人数比例，以此类推。
1.4.5.6 红枣多糖压片糖果的感官评价
选择10名有经验的学生（5男5女），参考陈月星等[19]和刘世柱等[20]的压片糖果感官评价方法并稍作修改，根据表3对试验成品进行品鉴，总分10 分。
1.5 数据处理
红枣多糖提取工艺及其压片糖果试验中所有试验组均平行测定3次，应用Excel 2019整理数据，采用Origin 64软件和GraphPad Prism 9绘图，运用Design-Expert 13软件开展响应面试验设计与结果分析，通过矩阵计算得到感官评分，使用IBM SPSS Statistics 20软件进行正交试验方差分析。
2 结果与分析
2.1 红枣多糖提取工艺研究
2.1.1 单因素试验
2.1.1.1 切片厚度对红枣多糖得率的影响
由图1可知，随着切片厚度的增加，红枣多糖得率呈现先上升后下降的趋势。当切片厚度为2～8 mm时，多糖得率随着切片厚度的增加而升高；当切片厚度为 8～10 mm时，多糖得率随着切片厚度的增加而降低。董玉玮等[24]研究发现，牛蒡茶多糖得率在切片厚度为2～6 mm内呈现先上升后下降的趋势，当切片厚度为3 mm时多糖得率达到峰值，结果表明，切片厚度在一定范围内有利于牛蒡茶多糖的提取，适宜的切片厚度时，溶剂较易穿透原料，使切片内外与溶剂接触完全，且温度基本一致，促进多糖的溶出。本试验中，多糖得率随着红枣切片厚度的变化而变化，当切片厚度为8 mm时，多糖得率达到最高，为5.04%。因此，选择6，8，10 mm为红枣多糖后续提取优选切片厚度。
2.1.1.2 料液比对红枣多糖得率的影响
由图2可知，随着溶剂添加量的增加，红枣多糖得率呈现先上升后下降的趋势。当料液比为1∶10～1∶20时，多糖得率随着料液比的增加而升高；当料液比为1∶20～1∶30时，多糖得率随着料液比的增加而降低。刘蕾等[25]利用响应面法优化泽兰多糖水提工艺发现，当料液比为1∶20时，是影响泽兰多糖得率的拐点，当料液比为1∶10～1∶20 时，多糖得率显著升高，可能是由于多糖的提取需要较多的溶剂，待充分浸润后才易于多糖溶出，当溶剂过多、提取时间过长时，杂质也会溶出。多糖得率随着料液比的变化而变化，当料液比为1∶20时，红枣多糖得率最高，为5.13%。因此，选择1∶15、1∶20、1∶25为红枣多糖后续提取优选料液比。
2.1.1.3 提取温度对红枣多糖得率的影响
由图3可知，红枣中多糖的溶解速度随着提取温度的升高而增加。当提取温度为80～95℃时，多糖得率随着提取温度的升高而增加；当提取温度高于95℃时，多糖得率趋于稳定。张淑宜等[26]研究发现，浸提温度是影响红枣多糖得率的重要因素之一，适宜的浸提温度更容易提取出多糖，但温度太高会使多糖分解，温度太低会影响多糖的溶出。本试验中，适当升高提取温度有利于多糖的提取，但随着提取温度继续增加，可能将红枣中大部分多糖浸出，使得溶液中的溶质体系达到饱和，当提取温度达到95℃时，多糖得率达到峰值，为5.38%。因此，选择90，95，100℃为红枣多糖后续提取优选提取温度。
2.1.1.4 提取时间对红枣多糖得率的影响
由图4可知，随着提取时间的增加，红枣多糖得率先升高后趋于稳定，当提取时间为 30～90 min时，多糖得率随着提取时间的增加而升高；但当提取时间为90～150 min时，多糖得率呈现平稳的趋势。李栋等[27]研究红枣多糖提取工艺时发现，在一定提取时间内，多糖得率随着提取时间的增加呈现升高的趋势，继续延长提取时间，多糖得率无显著变化，这是由于大部分多糖已经充分被溶剂提取。本试验中，多糖得率随着提取时间的延长而变化，在提取时间为90 min时达到最大值，为5.79%。因此，选择60，90，120 min为红枣多糖后续提取优选提取时间。
2.1.2 响应面试验设计和结果
为深入探究影响红枣多糖得率的因素，进行四因素三水平试验，响应面试验设计和结果见表 4。
通过回归分析得出红枣多糖得率的回归方程：Y=6.38+0.26A+0.27B+0.11C+0.29D－0.02AB－0.14AC－0.20AD－0.13BC－0.02BD－0.03CD－0.50A2－0.60B2－0.45C2－0.56D2。
方差分析结果见表 5。
对回归方程进行显著性检验，由表5可知，由于模型的P值lt;0.000 1，极显著；失拟项的P值为0.303 1（gt;0.05），不显著；R2和RAdj2 分别为 0.942 8和 0.885 5，得出该模型的拟合度较好。综上可知，该模型能够较真实地显示出红枣多糖得率的提取情况。在红枣多糖的提取过程中，A、B、D、A2、B2、C2、D2 对红枣多糖得率的影响极显著（Plt;0.01）；AD对红枣多糖得率的影响显著（Plt;0.05）；C、AB、AC、BC、BD、CD对红枣多糖得率的影响不显著（Pgt;0.05）。由F值可知，各因素对红枣多糖得率影响的主次顺序为D（提取时间）gt;B（料液比）gt;A（切片厚度）gt;C（提取温度）。“Adeq精度”表示信号与噪声的相对强度，信噪比为13.541 7，说明数据可靠。变异系数C.V.为3.35%，相对稳定，表示可以运用此模型对红枣多糖的提取工艺进行优化和分析预测。
利用Box-Behnken软件对该工艺条件进行优化分析，得到红枣多糖的最佳提取工艺条件为红枣切片厚度8.424 mm、料液比1∶21.053、提取温度95.283℃、提取时间96.325 min，在此条件下，预测红枣多糖得率将达到6.472%。为验证以上结果的可靠性，设计验证试验，考虑到试验操作的可行性，对最佳工艺条件进行微调，因此，在实际试验中，红枣切片厚度为8.5 mm，料液比为1∶21，提取温度为95℃，提取时间为96 min，在开展3次平行试验后，红枣多糖平均得率达到6.33%，与理论值的误差仅为0.142%。
赵建成[18]得出红枣多糖最佳提取工艺条件为料液比1∶20、提取温度90℃、提取时间3 h，此条件下红枣多糖得率为4.3%。彭雪萍等[28]得出灰枣多糖最佳提取参数为料液比1∶20、提取温度80℃、提取时间4 h，提取效果最优，此条件下红枣多糖得率为2.8%，与之相比，本研究增加了切片厚度为影响因素，缩短了提取时间，红枣多糖得率更高，这可能是因为适宜的切片厚度使溶剂更容易与组织充分接触并萃取出多糖，从而在一定程度上提高了多糖的得率。综合以上数据可知，此数学模型非常有效，并且所得出的结论具有较高的可信度。
2.2 红枣压片糖果的配方研究
2.2.1 单因素试验
2.2.1.1 红枣多糖添加量对感官评分的影响
由图5可知，随着红枣多糖添加量的增加，压片糖果的感官评分呈先上升后下降的趋势，当红枣多糖添加量为30%～40%时，随着红枣多糖添加量的增加，感官评分逐渐上升；当红枣多糖添加量为40%时，感官评分达到最高，为7.97分，此条件下制备的压片糖果色泽均匀、口感清爽；但当红枣多糖添加量为40%～50%时，粉末感增强，致使口感降低。因此，选择红枣多糖添加量为35%、40%、45%进行后续优化。
2.2.1.2 微晶纤维素添加量对感官评分的影响
由图6可知，随着微晶纤维素添加量的增加，感官评分呈现先上升后下降的趋势，当微晶纤维素添加量为10%～20%时，随着微晶纤维素添加量的增加，感官评分逐渐上升；当微晶纤维素添加量为20%时，感官评分最高，为8.06分，在此条件下制作的压片糖果口感较好、硬度适中；继续增加微晶纤维素添加量，虽无出粉现象，但整体不协调，口感较粗硬。因此，选择微晶纤维素添加量为15%、20%、25%进行后续优化。
2.2.1.3 木糖醇添加量对感官评分的影响
由图7可知，随着木糖醇添加量的增加，感官评分先升高后降低，当木糖醇添加量为4%～10%时，压片糖果口感较好，感官评分逐渐上升；当木糖醇添加量为10%时，压片糖果口感最佳，酸甜度适中，感官评分最高，为 8.04分；当木糖醇添加量大于10%时，压片糖果较甜腻，口感较差。因此，选择木糖醇添加量为7%、10%、13%进行后续优化。
2.2.1.4 树莓粉添加量对感官评分的影响
由图8可知，随着树莓粉添加量的增加，感官评分先升高后降低，当树莓粉添加量为4%～10%时，感官评分逐渐上升；当树莓粉添加量为10%时，压片糖果颜色均匀，较美观，酸甜度适宜，感官评分最高，为7.95分；当树莓粉添加量为10%～16%时，树莓粉添加量较多，外观颜色较深，酸味较重，影响口感和外观。因此，选择树莓粉添加量为7%、10%、13%进行后续优化。
2.2.2 正交试验优化压片糖果配方
2.2.2.1 模糊数学法感官综合评价结果
以感官评价的要求为依据，将L9（34）正交试验样品的4项指标与感官评价标准相比较，进行逐一评价，最终得到每个等级的票数，见表6。
模糊感官综合评分的计算以第一组为例，得到样品1的模糊感官评价矩阵：R1=
0.3/0.4/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1
，样品1的模糊感官综合评分集：Y1=A×R1=[0.3 0.2 0.3 0.2]×
0.3/0.4/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1
0.4/0.3/0.2/0.1=[0.37 0.33 0.2 0.1]。
模糊感官综合评分M1=Y1×V=[0.37 0.33 0.20.1]×[10 7 4 1]=6.91。
通过上述计算过程，得到模糊感官综合评分M的数值，其中，M2=7.81，M3=7.55，M4=7.27，M5=8.50，M6=7.48，M7=6.64，M8=6.70，M9=6.34。
2.2.2.2 模糊感官评价结合正交试验结果
根据单因素试验及其分析结果，选择 E（红枣多糖添加量）、F（微晶纤维素添加量）、G（木糖醇添加量）、H（树莓粉添加量）为考察因素，以红枣多糖压片糖果模糊感官综合评分为指标，将模糊数学法与正交试验相结合，确定红枣压片糖果的最佳配方，对正交试验结果进行极差分析，以对各评价指标影响最小的因素（最小的R值）为误差项，进行方差分析。
由表7可知，根据模糊数学法结合正交试验得出各因素对红枣多糖压片糖果模糊感官综合评分影响的主次顺序为E（红枣多糖添加量）gt;F（微晶纤维素添加量）gt;G（木糖醇添加量）gt;H（树莓粉添加量）。由表8可知，红枣多糖添加量和微晶纤维素添加量对红枣多糖压片糖果模糊感官综合评分的影响显著，木糖醇添加量对红枣多糖压片糖果模糊感官综合评分的影响不显著。通过模糊感官综合评分可以看出，感官评分越高，红枣多糖压片糖果的口感越受欢迎，考虑节约成本，红枣多糖压片糖果的最佳配方为E2F2G3H2，即红枣多糖添加量40%、微晶纤维素添加量20%、木糖醇添加量13%、树莓粉添加量10%。
对正交试验得出的最佳组合E2F2G3H2进行3次平行验证试验，以模糊感官综合评分作为评价指标，结果见表9。
由表9可知，验证试验感官综合评分平均分为（8.44±0.093）分，与正交试验第5组（E2F2G3H1）的感官综合评分（8.50分）较接近，二者树莓粉的添加量不同，分别为10%（优化组合）和7%（第5组），综合考虑，确定E2F2G3H1组合为红枣多糖压片糖果的最佳配方，即红枣多糖添加量40%、微晶纤维素添加量20%、木糖醇添加量13%、树莓粉添加量7%，此配方下制作的红枣多糖压片糖果颜色美观、酸甜度适宜、色泽均匀、口感较好。
3 结论
本试验采用响应面法优化提取工艺，结果表明，红枣多糖最佳提取工艺条件为红枣切片厚度8.5 mm、料液比1∶21、提取温度95℃、提取时间96 min，该工艺参数下红枣多糖得率为6.33%。通过模糊数学法与正交试验相结合优化出红枣多糖压片糖果的最佳配方为红枣多糖添加量40%、微晶纤维素添加量20%、木糖醇添加量13%、树莓粉添加量7%，该配方下制备的红枣多糖压片糖果酸甜协调、口感清凉，感官综合评分为8.50分，本研究所制红枣多糖压片糖果配方合理，工艺简单可行，该研究结果可为红枣更深层开发利用提供参考。
参考文献：
[1]张砚垒.不同品种红枣营养成分分析及抗氧化活性研究[D].泰安：山东农业大学，2021.
[2]关俊玲，李明润，高向耘，等.不同产地大枣化学成分的含量分析[J].天津药学，2002（3）：82-83.
[3]张兆英，王君，宋立立，等.金丝小枣多酚的提取及抗氧化性和抑菌活性研究[J].中国调味品，2020，45（3）：42-47.
[4]董立军，白冰瑶，周茜，等.红枣浓缩汁缓解小鼠体力疲劳及调节免疫功能的研究[J].食品工业科技，2017，38（12）：314-318.
[5]王小佳，于有伟，崔美林，等.低共熔溶剂协同超声波提取红枣中总黄酮的研究[J].中国调味品，2022，47（1）：36-39.
[6]朱星宇，郭东起.红枣关键功能成分及其生物活性的研究进展[J].食品研究与开发，2021，42（8）：197-201.
[7]焦中高.红枣多糖的分子修饰与生物活性研究[D].咸阳：西北农林科技大学，2012.
[8]李强，刘钧珂.吕梁木枣多糖与交城骏枣多糖的抗疲劳作用比较研究[J].中国调味品，2023，48（2）：83-86.
[9]李瑶佳.植物多糖提取方法研究进展[J].现代农业科技，2019（1）：222-225.
[10]冀晓龙，尹明松，侯春彦，等.红枣多糖提取、分离纯化及生物活性研究进展[J].食品工业科技，2020，41（23）：346-353.
[11]JI X L， PENG Q， YUAN Y P， et al. Extraction and physicochemical properties of polysaccharides from Ziziphus jujuba cv. Muzao by ultrasound-assisted aqueous two-phase extraction[J].International Journal of Biological Macromolecules，2018，108（7）：541-549.
[12]XU L， YU J Q， WANG X Y， et al. Microwave extraction optimization using the response surface methodology of Fructus Meliae Toosendan polysaccharides and its antioxidant activity[J].International Journal of Biological Macromolecules，2018，118：1501-1510.
[13]龚频，王佩佩，同美霖，等.红枣多糖的提取工艺及药理活性研究[J].食品工业科技，2022，43（13）：198-207.
[14]余洋洋，徐玉娟，吴继军，等.红枣多糖提取及开发利用[J].农产品加工，2019（14）：71-77.
[15]郭慧静，金新文，沈从举，等.新疆红枣产业现状及前景展望[J].华中农业大学学报，2023，42（5）：35-41.
[16]杨星星，杨锦颖，董庆军，等.马齿苋粗多糖除蛋白方法的筛选及优化[J].现代食品，2021，32（13）：117-120.
[17]郭晓蕾，朱思潮，翟旭峰，等.硫酸蒽酮法与硫酸苯酚法测定灵芝多糖含量比较[J].中华中医药学刊，2010，28（9）：2000-2002.
[18]赵建成.红枣多糖的分离纯化、结构表征及活性功能研究[D].银川：宁夏大学，2022.
[19]陈月星，李慧心，李亚文，等.罗汉果粗多糖的提取工艺优化及其压片糖果的研制[J].食品工业科技，2023，44（5）：158-165.
[20]刘世柱，吴欣灿，胡丽玲，等.正交试验优化香菇多糖压片糖果的配方[J].食品工业，2022，43（5）：32-35.
[21]王丽君，曹炎生，苗保河，等.两种玫瑰健康食品的开发及其检测与分析[J].现代食品，2022，28（19）：42-45.
[22]刘会彩，谢凤艳，李东方.基于模糊数学和正交试验法优化酱牛肉卤制工艺[J].中国调味品，2023，48（10）：152-156.
[23]刘伟，杨华峰，屈世龙，等.基于模糊数学评价结合混料设计优化葡萄籽超微粉压片糖果工艺[J].新疆农业大学学报，2020，43（4）：281-289.
[24]董玉玮，薛赟，张文静，等.牛蒡茶加工工艺优化及其多糖体外抗氧化活性[J].食品工业科技，2021，42（1）：188-196.
[25]刘蕾，冯素香，刘富岗，等.泽兰多糖水提工艺的优化[J].中成药，2018，40（12）：2763-2766.
[26]张淑宜，杨志娟.红枣中红枣粗多糖的提取及含量的测定[J].农产品加工（学刊），2014（1）：55-58.
[27]李栋，薛瑞婷.响应面耦合遗传算法优化超声辅助复合酶提取红枣多糖工艺[J].食品研究与开发，2021，42（6）：96-103.
[28]彭雪萍，李星科，马路遥，等.响应曲面法优化灰枣多糖的提取工艺[J].食品研究与开发，2013，34（8）：44-47.
