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农业论文

大豆分离蛋白酶解工艺的响应面优化

  由于大豆分离蛋白的水溶性较差,分子结构复杂,大部分蛋白分子量在10万以上,在人们食用过程中消化率和生物利用率偏低[2]。因此,对大豆分离蛋白进行水解,降低大豆分离蛋白的分子量,尤其是水解得到更易于吸收利用的复合氨基酸,提高大豆的营养保健价值,是大豆蛋白制品深加工的热点研究课题。本试验选用大豆分离蛋白为原料,使用复合酶水解大豆分离蛋白,使用响应面试验设计对酶解的温度、pH、底物浓度进行优化,以获得更高的蛋白水解度(DH)。
  1 材料和方法
  1.1 材料和试剂
  SPI购自山东万得福实业集团有限公司,复合蛋白酶购自诺维信(中国)生物技术有限公司,其他试剂为国产分析纯试剂。
  1.2 方法
  1.2.1 水解度的测定方法[3]
  DH是以水解后生成的α-氨基酸氮的量占样品总氮含量的百分比表示。使用复合蛋白酶对大豆分离蛋白进行水解10小时。水解后的α-氨基酸氮的量由甲醛滴定法测得,样品总氮含量由凯氏定氮法测得[4]。
  1.2.2 响应面优化试验
  使用Box-Behnken Design(BBD)响应面试验设计法[5],以酶解反应的温度、pH、底物浓度为考察因素,分别以A、B、C表示,以酶解后大豆分离蛋白的水解度(DH)为考察指标进行优化。
  1.2.3 数据统计与分析
  采用Design-Expert(8.05b)软件对响应面试验得到的数据进行分析,建立线性回归模型,计算出最优指标和相对应的各因素的水平。
  2 结果与分析
  2.1 响应面优化试验
  设定酶解反应的温度、pH、底物浓度的因素水平见表1所示,采用Box-Behnken响应面设计法进行优化,试验安排与结果如表2所示。
  2.2 回归方程的建立
  2.3 模型的方差分析
  使用Design-Expert软件对试验数据进行方差分析、回归方程的显著性检验,如表3所示。
  由表3 回归模型的方差分析中可以看出,通过Design-Expert软件计算得到的多元回归方程模型p值=0.0003显著,而失拟项p值=0.9611不显著,说明模型的拟合度较好。
  2.4 响应因子水平优化
  使用Design-Expert软件做出回归模型响应值与因素水平间的响应曲面和等高线图,见图1。
  从图1中可以看出各因素水平对响应值的影响变化趋势。使用Design-Expert软件得到最佳的因素水平为:温度为51.83℃,pH为7.15,底物浓度为13.74%。在此条件下,DH的最大预测值为52.35%。以该条件进行了3次平行验证试验,得到的DH平均值为52.65%,与预测值吻合度较高,说明该响应面模型能够较好的反映实际试验情况。
  3 结论
  采用响应面试验设计法对大豆分离蛋白酶解工艺进行优化,通过Design-Expert软件对试验数据进行处理,得到多元回归方程和响应面模型。利用该响应面模型预测最优试验条件:温度为51.83℃,pH为7.15,底物浓度为13.74%。在此条件下试验三批,得到的DH平均值为52.65%,与模型预测值极为接近。
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