不同溫度貯藏凌棗VC含量的動(dòng)態(tài)變化模型

王晶晶,董福,馮敘橋,段小明,楊方威,呂佳煜,楊文晶

(1.渤海大學(xué)化學(xué)化工與食品安全學(xué)院,遼寧省食品安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧錦州 121013;2.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院,遼寧沈陽 110866)

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不同溫度貯藏凌棗VC含量的動(dòng)態(tài)變化模型

王晶晶1,2,董福2,馮敘橋1,*,段小明1,楊方威1,呂佳煜1,楊文晶1

(1.渤海大學(xué)化學(xué)化工與食品安全學(xué)院,遼寧省食品安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧錦州 121013;2.沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院,遼寧沈陽 110866)

模型,抗壞血酸,凌棗,冷藏

凌棗(ZizyphusjujubeMill. cv. Lingzao)又稱鈴棗,屬鮮食品種,主要分布于遼寧省凌源市,是遼西地區(qū)的特色栽培品種。因其口感脆甜、營養(yǎng)豐富而廣受消費(fèi)者喜愛[1]。據(jù)已有研究報(bào)道,棗果的Vc含量高,一般能達(dá)到300 mg/100 g FW[2-3]。關(guān)于食品中營養(yǎng)成分的相關(guān)性,Fennema[4]的研究表明:就大多數(shù)食品而言,如果其抗壞血酸含量變化有限,則其它營養(yǎng)成分的損失也不會(huì)太大。因而想要了解凌棗在貯藏過程中品質(zhì)的變化,可以從其貯藏期間VC含量的變化入手來進(jìn)行判斷。

食品體系中營養(yǎng)成分含量的變化影響因素既來自于體系本身,又包括溫度、周圍氣體環(huán)境等諸多外界因素。正是由于所涉及化學(xué)或生化反應(yīng)的復(fù)雜性,加之目前對于有機(jī)生命體食材營養(yǎng)成分合成代謝機(jī)理的研究尚未透徹,導(dǎo)致了建立以某一特定組分合成代謝機(jī)理為基礎(chǔ)、囊括所有影響因子、能夠用以對該組分含量變化進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測以及優(yōu)化加工工藝或貯藏條件的動(dòng)力學(xué)模型的困難性[5]。因此在食品營養(yǎng)成分降解和品質(zhì)劣變的動(dòng)力學(xué)研究中,科研人員所使用的往往都是零級或一級動(dòng)力學(xué)模型等經(jīng)驗(yàn)公式[6-7]。近年來,Weibull模型因其形狀參數(shù)β所賦予它的靈活性,在微生物動(dòng)力學(xué)、酶動(dòng)力學(xué)以及化學(xué)動(dòng)力學(xué)方面均顯示出了廣闊的應(yīng)用前景[8]。本文比較了零級動(dòng)力學(xué)模型、一級動(dòng)力學(xué)模型和一個(gè)基于Weibull分布的模型這三種模型對不同溫度貯藏下凌棗VC含量變化規(guī)律的擬合情況,并進(jìn)而對擬合所得反應(yīng)速率常數(shù)與溫度間關(guān)系用優(yōu)于阿倫尼烏斯公式的Y=ln(1+exp[c(T-Tc)])模型進(jìn)行擬合,考量該模型的適用性,以期為不同溫度和不同貯藏時(shí)間凌棗VC含量的預(yù)測提供可靠量化方法。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

新鮮凌棗遼寧省錦州市水果批發(fā)市場;2,6-二氯酚靛酚鈉、草酸、抗壞血酸均為分析純;MIR-254低溫恒溫培養(yǎng)箱日本SANYO公司。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

從10 kg所購材料中,挑選形狀大小、成熟度較為一致,且無機(jī)械傷和病蟲害的棗果平均分成4組,分別貯藏于0(273 K)、4(277 K)、10(283 K)、20 ℃(293 K)溫度條件下。每周對各實(shí)驗(yàn)組凌棗Vc含量進(jìn)行一輪測定,20 ℃實(shí)驗(yàn)組在貯藏15和30 d增加兩個(gè)測量點(diǎn)用于模型檢驗(yàn)。每組每個(gè)測量點(diǎn)測量3次,每次測量的取樣量為3顆棗。模型的檢驗(yàn)使用各組中未用于模型擬合的兩測量點(diǎn)數(shù)據(jù)。

VC含量的測定:采用2,6-二氯酚靛酚滴定法[9]。

1.3降解動(dòng)力學(xué)模型

實(shí)驗(yàn)所選用降解動(dòng)力學(xué)模型方程式如下[10-11]:

(1)零級動(dòng)力學(xué)模型:C=C0-k0t

(2)一級動(dòng)力學(xué)模型:C=C0exp(-k1t)

(3)基于Weibull分布的模型(Weibull模型):C=C0exp[-(kαt)β]

C-t時(shí)間后的指標(biāo)值;C0-指標(biāo)初始值;k0-零級動(dòng)力學(xué)模型速率常數(shù);k1-一級動(dòng)力學(xué)模型速率常數(shù);kα-Weibull模型速率常數(shù);β-Weibull模型形狀參數(shù)。

速率常數(shù)-溫度關(guān)系模型方程式如下[12]:

Y=ln(1+exp[c(T-Tc)])

T-溫度(K);Y-溫度T時(shí)的速率常數(shù);Tc-速率常數(shù)開始急劇增大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)溫度。

1.4數(shù)據(jù)處理和模型擬合度分析

應(yīng)用Origin 8.5軟件對實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析(ANOVA)、線性及非線性回歸分析。評價(jià)模型擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)和赤池信息量準(zhǔn)則的具體計(jì)算公式如下[13-15]:

修正決定系數(shù):

均方根誤差:

卡方:

赤池信息量準(zhǔn)則:

R2-決定系數(shù);μobserved-實(shí)驗(yàn)實(shí)測值;μpredicted-模型預(yù)測值;N-擬合所用數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)目;n-模型所含參數(shù)數(shù)目;RSS-殘差平方和。

2　結(jié)果與討論

2.1貯藏期間VC含量變化情況

果蔬在貯藏過程中,由于受到自身呼吸作用、VC代謝相關(guān)酶活性變化以及外界環(huán)境等多因素的影響,VC含量往往呈現(xiàn)下降的趨勢[16],凌棗在不同貯藏溫度下VC含量隨貯藏時(shí)間的變化結(jié)果也印證了這一規(guī)律(圖1～圖4)。0和4 ℃貯藏凌棗VC含量的降解模式為貯藏初期降解緩慢,中期急劇下降,隨后VC降解速率又逐漸趨于平緩,這體現(xiàn)在Weibull模型形狀參數(shù)β大于1上。若β小于1,則表示VC的降解模式將會(huì)是在貯藏初始階段含量急劇下降而后逐漸趨于平緩[8]。當(dāng)β等于1時(shí),Weibull模型即等同于一級動(dòng)力學(xué)模型。10和20 ℃貯藏條件下Weibull模型的擬合結(jié)果即為形狀參數(shù)β接近于1,因而圖3、圖4中Weibull模型擬合曲線和一級動(dòng)力學(xué)模型擬合曲線非常相近。與本實(shí)驗(yàn)研究所不同的是,在王大鵬等[17]和王亞萍等[18]的研究中,棗果VC含量在貯藏的初始階段都經(jīng)歷了一段上升的過程,這或許由實(shí)驗(yàn)棗果品種、采摘成熟度或所采用保鮮方法的不同所致。

圖1　 0 ℃貯藏凌棗VC降解動(dòng)力學(xué)模型擬合曲線Fig.1　Three different VC degradation kinetics models of Lingzao Stored at 0 ℃

圖2　4 ℃貯藏凌棗VC降解動(dòng)力學(xué)模型擬合曲線Fig.2　Three different VC degradation kinetics models of Lingzao stored at 4 ℃

圖3　10 ℃貯藏凌棗VC降解動(dòng)力學(xué)模型擬合曲線Fig.3　Three different VC degradation kinetics models of Lingzao stored at 10 ℃

圖4　 20 ℃貯藏凌棗VC降解動(dòng)力學(xué)模型擬合曲線Fig.4　Three different VC degradation kinetics models of Lingzao stored at 20 ℃

2.2動(dòng)力學(xué)模型擬合優(yōu)度比較

2.3動(dòng)力學(xué)模型的檢驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)在對數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合時(shí),每個(gè)溫度都保留了2個(gè)測量點(diǎn)的測量值用以對最佳動(dòng)力學(xué)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。將每個(gè)溫度下所保留測量點(diǎn)對應(yīng)的貯藏天數(shù)值分別帶入不同溫度下所對應(yīng)的最佳模型中得到模型預(yù)測值,與實(shí)測值進(jìn)行比較,結(jié)果見表2。由表2可以看出,所有預(yù)測值與實(shí)際值的相對誤差均不超過10%,說明不同溫度下的最佳模型均可以用于對相應(yīng)溫度下貯藏的凌棗VC含量變化進(jìn)行預(yù)測[20]。

表1　不同溫度下各模型擬合參數(shù)及評價(jià)指標(biāo)值

2.4速率常數(shù)受溫度影響的動(dòng)力學(xué)分析

果蔬任何一項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)在貯藏期間變化速率恒定的概率都是極小的,其在貯藏過程中的實(shí)際變化速率是無法用單一值表示的。因而由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合出的模型速率常數(shù)代表的不是某指標(biāo)貯藏期間的實(shí)際變化速率,而應(yīng)被理解為一個(gè)能夠反映該指標(biāo)貯藏期間變化速率總體情況的量。大多數(shù)果蔬貯藏品質(zhì)動(dòng)力學(xué)研究中都采用阿倫尼烏斯公式來描述反應(yīng)速率常數(shù)與溫度之間的關(guān)系[6-7]。然而Micha Peleg指出,阿倫尼烏斯公式的成立包含了一個(gè)隱含的前提,即溫度在各個(gè)溫度區(qū)間內(nèi)對于速率常數(shù)的影響都是等同的[12]。這與食品中化學(xué)或生化反應(yīng)只有在溫度達(dá)到特定值后反應(yīng)速率才開始急劇升高,而在此前一段較低的溫度區(qū)間內(nèi)反應(yīng)則一直維持在相對穩(wěn)定的狀態(tài),受溫度影響較小相違背。因此本文采用了Y=ln(1+exp[c(T-Tc)])模型對速率常數(shù)與溫度之間的關(guān)系進(jìn)行模擬。由該模型的表達(dá)式可知,當(dāng)溫度T遠(yuǎn)小于反應(yīng)速率開始急劇增大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)溫度Tc時(shí),速率常數(shù)趨于0,而當(dāng)T遠(yuǎn)大于Tc時(shí),Y=c(T-Tc),速率常數(shù)開始線性增加。此模型貼近速率常數(shù)受溫度影響的客觀規(guī)律。由于不同貯藏條件下均是Weibull模型的擬合度最高,且0、4及10 ℃下赤池信息量準(zhǔn)則也均篩選出Weibull模型為預(yù)測凌棗VC含量變化的最佳模型,因此,本文將不同溫度下Weibull模型速率常數(shù)受溫度的影響依照上述模型進(jìn)行擬合(圖5)。擬合方程為Y=ln(1+exp[0.06321(T-339.57)]),修正決定系數(shù)為0.9894,擬合效果較理想。

表2　不同溫度下預(yù)測模型的檢驗(yàn)

圖5　速率常數(shù)受溫度影響變化規(guī)律模型擬合曲線Fig.5　Matched curve of rate constants affected by temperatures

3　結(jié)論

(2)分別對不同溫度下的最佳預(yù)測模型進(jìn)行驗(yàn)證,預(yù)測值與實(shí)測值之間的相對誤差在10%范圍內(nèi),模型較為可靠。

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Dynamic models of Lingzao VCcontent changes during storage at different storage temperatures

WANG Jing-jing1,2,DONG Fu2,FENG Xu-qiao1,*,DUAN Xiao-ming1,YANG Fang-wei1,LV Jia-yu1,YANG Wen-jing1

(1.Food Science Research Institute of Bohai University,Food Safety Key Lab of Liaoning Province,Jinzhou 121013,China;2.College of Food Science,Shenyang Agricultural University,Shenyang 110866,China)

model;ascorbic acid;Lingzao;refrigeration

2015-02-12

王晶晶(1979-),女,博士研究生,講師,主要從事農(nóng)產(chǎn)品加工與貯藏工程方面研究,E-mail:jjlive2007@126.com。

馮敘橋(1961-),男,博士,教授,主要從事果蔬質(zhì)量與安全控制,E-mail:feng_xq@hotmail.com。

遼寧省科技廳農(nóng)業(yè)攻關(guān)及成果產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目(2011205001);渤海大學(xué)人才引進(jìn)基金項(xiàng)目(BHU20120301)。

TS

A

1002-0306(2016)01-0000-00

10.13386/j.issn1002-0306.2016.01.000