基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牡蠣α葡萄糖苷酶抑制劑活性肽制備工藝優(yōu)化

延海瑩,劉盟夢(mèng),左思琦,李先玉,王 鵬

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266003)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牡蠣α葡萄糖苷酶抑制劑活性肽制備工藝優(yōu)化

延?，?劉盟夢(mèng),左思琦,李先玉,王 鵬*

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266003)

為獲得α-葡萄糖苷酶抑制率活性較好的活性肽,采用牡蠣為原料,選取中性蛋白酶和動(dòng)物蛋白水解酶進(jìn)行酶解。以牡蠣酶解活性肽的α-葡萄糖苷酶抑制率為評(píng)判指標(biāo),進(jìn)行均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),獲得了酶解溫度、加酶量和底物濃度三者與牡蠣活性肽α-葡萄糖苷酶抑制率之間的關(guān)系。將前三者作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,后者作為輸出設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)牡蠣酶解過程進(jìn)行模擬以及對(duì)牡蠣活性肽的活性進(jìn)行預(yù)測(cè),并得出最優(yōu)酶解工藝參數(shù)。結(jié)果表明:酶解溫度為55 ℃,酶解時(shí)間為5 h,加酶量為600 U/g,底物濃度為0.25 g/mL時(shí),酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率最大為89.22%。因此,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)牡蠣酶解非線性過程進(jìn)行較好的模擬,并且對(duì)酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率可進(jìn)行較好預(yù)測(cè),有利于牡蠣酶解活性肽的產(chǎn)業(yè)化制備。

牡蠣,活性肽,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),α-葡萄糖苷酶抑制率

糖尿病是遺傳和環(huán)境因素引起的常見病,目前比較成熟的治療糖尿病的口服藥物是α-葡萄糖苷酶抑制劑。其作用機(jī)理是通過抑制α-葡萄糖苷酶的活性,使寡糖無法水解為單糖,從而降低用餐后的血糖水平[1]。天然的α-葡萄糖苷酶抑制劑來源廣泛,如植物、動(dòng)物、食物和微生物資源[2]。

牡蠣含有豐富的蛋白肽,具有豐富的營養(yǎng)價(jià)值,滕瑜等[3]研究表明牡蠣提取物對(duì)實(shí)驗(yàn)大鼠高血糖具有一定的降低作用。李會(huì)麗等[4]研究表明牡蠣蛋白酶解液對(duì)α-葡萄糖苷酶具有抑制作用。牡蠣酶解過程中受酶解溫度、酶濃度、料水比、pH等影響顯著,其活性也因酶解過程條件的差異而具有非線性,不利于工業(yè)化大規(guī)模生產(chǎn)。因此對(duì)酶解工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到最優(yōu)酶解工藝,獲得最大α-葡萄糖苷酶抑制率可以大大降低工業(yè)成本[5]。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法例如響應(yīng)面法不能充分考慮不同因素、不同水平之間的交互作用,其建立的模型往往不能充分的反映真實(shí)情況[5]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,這種網(wǎng)絡(luò)依靠復(fù)雜的系統(tǒng),通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的[6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為四個(gè)過程:模式順傳播過程、誤差逆?zhèn)鞑ミ^程、記憶訓(xùn)練過程、學(xué)習(xí)收斂過程[7]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用黑匣子原理使輸入轉(zhuǎn)化成輸出,對(duì)非線性系統(tǒng)具有強(qiáng)大的處理能力[8],已廣泛應(yīng)用于生物原型研究、理論模型研究、網(wǎng)絡(luò)模型與算法研究及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)研究中。在牡蠣酶解α-葡萄糖苷酶抑制劑活性方面,未見有關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

針對(duì)不足,本研究以牡蠣為研究對(duì)象,采用生物酶法制得活性肽,以α-葡萄糖苷酶抑制率為指標(biāo),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)酶解過程進(jìn)行模擬以及預(yù)測(cè),從而研究得出較優(yōu)的酶解牡蠣工藝參數(shù),獲得活性肽的制備工藝,以期為其工業(yè)化生產(chǎn)利用提供基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

牡蠣 購于山東乳山;動(dòng)物蛋白水解酶(120000 U/g)、中性蛋白酶(230000 U/g)、木瓜蛋白酶(800000 U/g)、菠蘿蛋白酶(100000 U/g)、胰酶(2000 U/g)、胃蛋白酶(10000 U/g) 南寧龐博生物工程有限公司;α-葡萄糖苷酶、對(duì)硝基苯基吡喃葡萄糖苷 美國Sigma公司。

HH·S21-4-S型恒溫水浴鍋 上海新苗醫(yī)療器械制造有限公司;722N型可見分光光度計(jì) 上海儀電分析儀器有限公司;L5S型紫外可見分光光度計(jì) 上海元析儀器有限公司;XW-80A型旋渦混合器 德國IKA公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 酶解過程 將牡蠣去殼、洗凈勻漿后,加水混勻,加酶后在恒溫水浴鍋中酶解,0、1、2、3、4、5 h分別取適量酶解液滅活終止反應(yīng)[9]。10000 r/min離心5 min后取上清液,測(cè)定取樣的酶解產(chǎn)物的水解度和α-葡萄糖苷酶抑制率。

1.2.2 水解度測(cè)定 采用Lowry法[10],取樣品于試管中,每支試管加Folin-酚甲液5 mL,室溫下反應(yīng)10 min,加入Folin-酚乙液,反應(yīng)30 min,于650 nm測(cè)定吸光值,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算蛋白含量。

其中水解度(W)測(cè)定根據(jù)式(1):

W(%)=mi/m0×100

式(1)

式中，mi為根據(jù)標(biāo)曲計(jì)算的加入15%三氯乙酸的蛋白質(zhì)量,m0為根據(jù)凱氏定氮法測(cè)定的酶解液中的總蛋白質(zhì)量。

1.2.3α-葡萄糖苷酶抑制率測(cè)定 采用改進(jìn)的Shelly Hogan[11]方法,320 μL樣品中加入80 μL的α-葡萄糖苷酶溶液,再加入400 μL 4 mmol/L的對(duì)硝基苯基吡喃葡萄糖苷溶液。開始反應(yīng),每1 min于405 nm下測(cè)定吸光值,每個(gè)樣品連續(xù)測(cè)5 min取平均值,以不加α-葡萄糖苷酶所得到的體系調(diào)零,以水作為對(duì)照。

其中α-葡萄糖苷酶抑制率(A)測(cè)定根據(jù)式(2):

A(%)=[(A0-Ai)/A0]×100

式(2)

式中，A0為對(duì)照在405 nm下吸光值的平均值,Ai為樣品在405 nm下吸光值的平均值。

1.2.4 單因素實(shí)驗(yàn)

1.2.4.1 蛋白酶對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響 在酶最適pH,底物濃度為0.25 g/mL,加酶量為600 U/g,酶解溫度為55 ℃,酶解時(shí)間為5 h的條件下,考察木瓜蛋白酶、菠蘿蛋白酶、胰酶、中性蛋白酶和動(dòng)物蛋白水解酶等不同蛋白酶對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響。并根據(jù)酶解活性較好的兩種酶進(jìn)行復(fù)配以增加蛋白酶協(xié)同性提高牡蠣酶解活性肽活性。

1.2.4.2 底物濃度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響 選取中性蛋白酶酶解,考察0.167、0.2、0.25、0.33、0.5 g/mL不同底物濃度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響,其它酶解條件同1.2.4.1。

1.2.4.3 加酶量對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響 選取中性蛋白酶酶解,考察300、400、500、600、700 U/g對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響,其它酶解條件同1.2.4.1。

1.2.4.4 酶解溫度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響 選取中性蛋白酶酶解,考察40、55、70 ℃不同溫度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響,其它酶解條件同1.2.4.1。

1.2.4.5 酶解時(shí)間對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響 選取中性蛋白酶酶解,考察1、2、3、4、5 h不同酶解時(shí)間對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響,其它酶解條件同1.2.4.1。

1.2.5 酶解均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn) 單因素的預(yù)實(shí)驗(yàn)表明,溫度、加酶量和底物濃度三者對(duì)酶解過程影響較大,因此選取此三因素三水平進(jìn)行均勻設(shè)計(jì)。均勻設(shè)計(jì)表如表1,在酶解0、1、2、3、4、5 h取樣,測(cè)得各組的水解度以及α-葡萄糖苷酶抑制率。

表1 均勻設(shè)計(jì)表

1.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)通過美國MathWorks公司的MATLAB來實(shí)現(xiàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱含層和輸出層組成[12]。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)酶解非線性過程進(jìn)行擬合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)樣本為隨機(jī)選取的均勻設(shè)計(jì)32組數(shù)據(jù),酶解溫度、加酶量、底物濃度、酶解時(shí)間4個(gè)元素為輸入神經(jīng)元,輸出神經(jīng)元為α-葡萄糖苷酶的抑制率。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)計(jì)算是按式(3)計(jì)算范圍,用試湊法確定最佳的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

式(3)

式中，n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),a為0～10之間的常數(shù)。

設(shè)訓(xùn)練樣本的最大訓(xùn)練次數(shù)為100次,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率為0.1,目標(biāo)訓(xùn)練均方差為0.0001。建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示[13]。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 The structure of neural network

1.2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè) 以均勻設(shè)計(jì)的后4組實(shí)驗(yàn)對(duì)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證,其α-葡萄糖苷酶抑制劑活性預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值的相對(duì)誤差,以檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。單因素實(shí)驗(yàn)表明,影響酶解的因素主要有酶解時(shí)間、酶解溫度、加酶量、底物濃度,其中底物濃度對(duì)酶解影響較小。固定底物濃度為0.25 g/mL,改變其它三個(gè)因素,考察酶解溫度與加酶量的交互作用對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制率的影響,以及酶解時(shí)間與加酶量的交互作用對(duì)抑制率的影響。在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)最優(yōu)牡蠣酶解參數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

分析所得數(shù)據(jù)均通過三次平行實(shí)驗(yàn)得到,用 SPSS計(jì)算平行實(shí)驗(yàn)之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差以及單因素實(shí)驗(yàn)的顯著性差異比較,利用MATLAB建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,調(diào)試和訓(xùn)練函數(shù),隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)等優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析和作圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 蛋白酶對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響

不同蛋白酶對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響如圖2所示。中性蛋白酶酶解后得到的活性肽其α-葡萄糖苷酶抑制劑活性最高。中性蛋白酶和動(dòng)物水解蛋白酶沒有顯著性差異,但顯著高于木瓜蛋白酶、菠蘿蛋白酶和胰酶(p<0.05)。蛋白酶是催化水解蛋白質(zhì)肽鍵水解的一類酶的總稱,有內(nèi)肽酶和外肽酶兩類,兩種蛋白酶共同作用可以促進(jìn)蛋白質(zhì)的水解[14]。因此將活性較高的中性蛋白酶和動(dòng)物蛋白水解酶兩種蛋白酶進(jìn)行復(fù)配實(shí)驗(yàn)來探究這兩種酶是否具有協(xié)同促進(jìn)作用,是否能促進(jìn)牡蠣酶解產(chǎn)生活性肽。在保持總加酶量為600 U/g的條件下,分別將中性蛋白酶與動(dòng)物蛋白水解酶以2∶1、1∶1、1∶2的復(fù)配比進(jìn)行復(fù)配[15]。復(fù)配結(jié)果如圖3所示。

圖2 不同蛋白酶處理的酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.2 Effects of different enzymes on the α-glycosidase enzyme inhibition rate of enzymatic hydrolysate注:不同字母表示數(shù)據(jù)間有顯著性差異(p<0.05),圖3～圖7同。

圖3 中性蛋白酶與動(dòng)物蛋白水解酶不同復(fù)配比酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.3 Effects of different compound ratio of neutral protease and animal proteinenzymes on the α-glycosidase enzyme inhibition rate

從圖2和圖3中可以看出,兩種酶進(jìn)行復(fù)配后α-葡萄糖苷酶抑制率活性比單一種酶處理酶解產(chǎn)物的活性更高。這表明兩種酶共同作用促進(jìn)了彼此的水解作用,使蛋白質(zhì)水解更加充分,產(chǎn)生了更多的活性肽。并且從圖3中得出,復(fù)配比為2∶1時(shí)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性與復(fù)配比為1∶1沒有顯著性差異,但顯著高于復(fù)配比1∶2(p<0.05)。因此選擇復(fù)配比為2∶1的中性蛋白酶與動(dòng)物蛋白水解酶酶解牡蠣。

2.2 底物濃度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響

不同底物濃度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響如圖4所示。底物濃度為0.25 g/mL時(shí)，α-葡萄糖苷酶抑制劑活性與底物濃度為0.20、0.33 g/mL沒有顯著性,但顯著高于底物濃度為0.10、0.50 g/mL(p<0.05)。說明濃度過高或者過低都不利于牡蠣蛋白的水解。并且,從圖4中也可以得知,不同底物濃度對(duì)牡蠣酶解活性肽的α-葡萄糖苷酶抑制劑活性影響較大,隨底物濃度的增加,牡蠣酶解活性肽α-葡萄糖苷酶抑制劑活性呈先升高后下降的趨勢(shì)。因此,0.25 g/mL為最適底物濃度。

圖4 不同底物濃度處理的酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.4 Effects of different substrate concentration on the α-glycosidase enzyme inhibition rate of enzymatic hydrolysate

2.3 加酶量對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響

不同加酶量對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響如圖5所示。加酶量為600 U/g時(shí)，α-葡萄糖苷酶抑制劑活性與加酶量為500、700 U/g沒有顯著性差異,但顯著高于加酶量為300、400 U/g(p<0.05)。并且,從圖5中也可以得知,不同加酶量對(duì)牡蠣酶解活性肽的α-葡萄糖苷酶抑制劑活性影響較大,隨加酶量的增加,牡蠣酶解活性肽α-葡萄糖苷酶抑制劑活性呈穩(wěn)定升高趨勢(shì),并趨于平穩(wěn)。因此,600 U/g為最適加酶量。

圖5 不同加酶量處理的酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.5 Effects of different enzyme amount on the α-glycosidase enzyme inhibition rate of enzymatic hydrolysate

2.4 酶解溫度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響

不同酶解溫度對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響如圖6所示。酶解溫度為55 ℃時(shí)，α-葡萄糖苷酶抑制劑活性顯著高于酶解溫度為40、70 ℃時(shí)酶解產(chǎn)物活性(p<0.05)。并且,從圖6中也可以得知,不同酶解溫度對(duì)牡蠣酶解活性肽的α-葡萄糖苷酶抑制劑活性影響較大,隨酶解溫度的升高,牡蠣酶解活性肽α-葡萄糖苷酶抑制劑活性呈先升高后下降的趨勢(shì)。因此,55 ℃為最適酶解溫度。

圖6 不同酶解溫度處理的酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.6 Effects of different enzymolysis temperature on the α-glycosidase enzyme inhibition rate of enzymatic hydrolysate

2.5 酶解時(shí)間對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制活性的影響

不同酶解時(shí)間對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制劑活性的影響如圖7所示。不同酶解時(shí)間對(duì)牡蠣酶解活性肽的α-葡萄糖苷酶抑制劑活性影響較大,隨加酶量的增加,牡蠣酶解活性肽α-葡萄糖苷酶抑制劑活性顯著增加。酶解5 h時(shí)，α-葡萄糖苷酶抑制劑活性與3、4 h沒有顯著性差異,但顯著高于1、2 h。因此,5 h為最適酶解時(shí)間。

圖7 不同酶解時(shí)間處理的酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率Fig.7 Effects of different enzymolysis time on the α-glycosidase enzyme inhibition rate of enzymatic hydrolysate

2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本來自于隨機(jī)選取的均勻設(shè)計(jì)32組數(shù)據(jù),具體如表2所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)立隱含層個(gè)數(shù)為10個(gè)時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合效果較好且穩(wěn)定。另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后誤差的變化過程如圖8所示,該網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練較快,運(yùn)行25步后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差就可以達(dá)到設(shè)定的訓(xùn)練精度。該模型的相關(guān)系數(shù)可達(dá)到0.999,說明該模型擬合良好,基本可以穩(wěn)定,達(dá)到0.0001的訓(xùn)練均方差目標(biāo)。另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方針輸出值和目標(biāo)值相關(guān)性好,預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值基本擬合良好,說明此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已建立并且擬合良好。綜合分析可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的逼近能力。

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練圖Fig.8 Neural network data training plot

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差

2.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證

根據(jù)前面實(shí)驗(yàn)選取的學(xué)習(xí)樣本建立和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并利用剩下的4組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,結(jié)果如表3所示,結(jié)果表明該模型預(yù)測(cè)的誤差都小于1%,說明該模型擬合程度較好,因此此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已建立并訓(xùn)練好,具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

2.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)

利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)酶解過程進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)。結(jié)果如圖9、圖10所示。由圖9可知,加酶量較少時(shí),酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率隨酶解時(shí)間的增大而增大;加酶量較多時(shí),酶解1 h時(shí)產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率活性達(dá)到最大,1 h以后則稍有降低。從圖10中可以看出,在各個(gè)不同的溫度,隨酶解時(shí)間的增加,產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率活性呈下降趨勢(shì)。因此,加酶量與酶解時(shí)間、溫度與加酶量之間都有較大的交互作用,都對(duì)酶解具有較大的影響。從圖9和圖10中可以看出,酶解溫度為55 ℃,酶解時(shí)間為1 h,加酶量為600 U/g,底物濃度為0.25 g/mL時(shí),酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率最大為89.22%。

圖9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)加酶量與酶解時(shí)間對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制率的影響Fig.9 The surface curve of the combined effect of enzyme,time-enzyme on the stopping ability on α-glycosidase enzyme inhibition rate

圖10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)溫度與加酶量對(duì)α-葡萄糖苷酶抑制率的影響Fig.10 The surface curve of the combined effect of temperature,enzyme on the stopping ability on α-glycosidase enzyme inhibition rate

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效處理非線性問題,許多研究者進(jìn)行過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的水產(chǎn)蛋白相關(guān)的研究。李琳等[5]研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制備鳙魚抗氧化肽,證明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其處理非線性問題的優(yōu)越性可成為優(yōu)化酶解過程的方便工具。張超等[16]研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魚皮膠原蛋白制備工藝條件優(yōu)化,證明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法尋優(yōu)可較為方便地找到工藝中的較優(yōu)條件。在牡蠣酶解方面,本文則針對(duì)于牡蠣酶解的α-葡萄糖苷酶抑制劑活性,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的方法,對(duì)酶解工藝參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并對(duì)酶解過程進(jìn)行了較好的模擬。相比傳統(tǒng)的回歸分析,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作圖,可以更為直觀的看到兩個(gè)因素之間的交互作用。其擬合性更好,具有很好的逼近能力,能夠反映因素之間的交互作用,并達(dá)到最優(yōu)工藝參數(shù)優(yōu)化和預(yù)測(cè)的目的。本文也為今后牡蠣的進(jìn)一步開發(fā)利用和工藝參數(shù)優(yōu)化提供方法依據(jù)。

3 結(jié)論

本實(shí)驗(yàn)選取了新鮮牡蠣為原料,用動(dòng)物水解蛋白酶和中性蛋白酶進(jìn)行酶解,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化酶解工藝參數(shù)。得出酶解溫度為55 ℃,酶解時(shí)間為1 h,加酶量為600 U/g,底物濃度為0.25 g/mL時(shí),酶解產(chǎn)物的α-葡萄糖苷酶抑制率最大為89.22%。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)牡蠣酶解過程進(jìn)行了較好的模擬和仿真,證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性過程具有強(qiáng)大的處理能力,可對(duì)今后酶解最優(yōu)工藝參數(shù)提供新思路和理論指導(dǎo)。

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Optimization of enzymatic processing forα-glucosidase inhibitor active peptides from oyster based on BP neural network

YAN Hai-ying,LIU Meng-meng,ZUO Si-qi,LI Xian-yu,WANG Peng*

(College of Food Science and Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266003,China)

In order to obtain active peptides with good activity ofα-glucosidase inhibition,oyster was used as raw material,and neutral protease and animal proteolytic enzyme were selected for enzymolysis. The inhibition rate of oyster peptidesα-glucosidase was used as index to design the uniform design experiment. Results showed that the temperature of enzymolysis,the amount of enzyme and the concentration of substrate were correlated with the inhibitory rate ofα-glucosidase. The three formers were used as inputs to the BP neural network and the latter was used as the output to develop neural network. The process of oyster enzymatic hydrolysis was simulated and the activity of oyster peptides was predicted. The optimal enzymolysis parameters were obtained. The results showed that the maximum inhibition rate ofα-glucosidase was 89.22% when the enzymolysis temperature was 55 ℃,the enzymolysis time was 5 h,the enzyme concentration was 600 U/g,the substrate concentration was 0.25 g/mL. Therefore,BP neural network can be used to simulate the non-linear process of oyster enzymolysis,and theα-glucosidase inhibition rate of the hydrolyzate can be well predicted,which is favorable for the industrial production of oyster enzymatic peptides.

oyster;active peptide;neural network;α-glycosidase enzyme inhibition rate

2016-12-08

延?，?1993-),女,碩士,研究方向:水產(chǎn)品加工與利用,E-mail:214685496@qq.com。

*通訊作者:王鵬(1980-),男,副教授,研究方向:海洋應(yīng)用微生物,E-mail:pengwang@ouc.edu.cn。

山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2015GSF115038);青島市民生科技計(jì)劃項(xiàng)目(16-4-2-5-nsh)。

TS254.1

B

1002-0306(2017)09-0206-06

10.13386/j.issn1002-0306.2017.09.031