基于RSM和MLP-ANN的草莓果漿超聲酶解參數(shù)優(yōu)化

叢嘉昕，宋江峰，李大婧，劉春泉，包怡紅

(1.東北林業(yè)大學林學院，黑龍江 哈爾濱 150036； 2.江蘇省農業(yè)科學院農產品加工研究所，江蘇 南京 210014)

由于草莓果實含有大量果膠質、粗纖維等成分，直接打漿后的顆粒較大，出汁率較低，且過于黏稠[1]，通過酶制劑浸解和進一步液化，其出汁率和可溶性物質提取率將明顯提高[2-3]。劉興艷等[4]、余森艷等[5]和王新惠等[6]采用單一酶或復合酶系酶解草莓果漿，提高了草莓果漿的出汁率。同時，由于酶解使難消化的多糖降解，轉變成可溶性膳食纖維、單糖和寡糖等，還可以提高其生物利用率，使草莓的營養(yǎng)成分更多地被人體吸收利用。此外，劉瑩等[7]在研究復合酶制劑對混濁蘋果汁品質的影響時發(fā)現(xiàn)，若能有效控制酶解過程，復合酶制劑可以維持果漿的混濁穩(wěn)定性，且能減弱褐變，使果漿保持良好的色澤。

已有相關試驗結果證實，影響超聲輔助草莓果漿酶解效果的因素主要有酶添加量、超聲功率、酶解時間等，數(shù)學建模是檢驗不同因素對超聲酶解的影響并獲得最佳工藝條件的有效手段，其中，響應面法(RSM)是將建模和過程優(yōu)化集于一體的數(shù)學統(tǒng)計方法，能夠模擬各種輸入因素對輸出響應值的影響，分析各種因素之間的相互作用并確定因素水平的最優(yōu)區(qū)域，被廣泛應用于活性成分提取的工藝優(yōu)化[8-9]。人工神經網絡模型(ANN)具有從試驗數(shù)據(jù)中學習的能力，能有效地處理非線性關系以及預測建模[10]，已被應用在微波輔助提取無花果黃酮[11]、超聲輔助酶提取杏鮑菇蛋白[12]、山竹粉總酚提取[13]、微波真空膨化漿果脆片[14]等工藝的優(yōu)化，但未見應用于草莓果漿酶解工藝方面。因此，本研究對超聲輔助酶解草莓果漿參數(shù)(復合酶添加量、超聲功率和酶解時間)進行研究，通過建立RSM和ANN模型尋求較優(yōu)的參數(shù)組合，以期為提高草莓果漿酶解品質提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

鳳凰草莓由江蘇省農業(yè)科學院園藝所提供。主要試劑：果膠酶(60 000 U/g)、纖維素酶(40 000 U/g)，食品級，由寧夏夏盛實業(yè)集團有限公司生產；濃鹽酸、無水乙醇、氯化鉀、無水乙酸鈉，均為國產分析純。

1.2 儀器與設備

JYL-C012打漿機，由九陽股份有限公司生產；KH7200DB超聲波清洗器，由昆山禾創(chuàng)超聲儀器有限公司生產；BS-224-S電子天平，由賽多利斯科學儀器(北京)有限公司生產；WYA-2S數(shù)字阿貝折光儀，由上海易測儀器設備有限公司生產；HH-6數(shù)顯恒溫水浴鍋，由上海江星儀器有限公司生產；Tg16-WS臺式高速離心機，由長沙湘儀離心機儀器有限公司生產；UV-6300紫外分光光度計，由上海美普達儀器有限公司生產；FE20 pH計，由梅特勒-托利多儀器(上海)有限公司生產。

1.3 試驗方法

1.3.1 超聲酶解草莓果漿 將新鮮的草莓去蒂，用1%食鹽水沖洗后，在清水中漂洗干凈，瀝干水分，迅速置于-80 ℃的超低溫冰箱冷凍后，轉移至-18 ℃冰箱保存，待用。用時于室溫下解凍，用打漿機打漿2 min，稱取草莓果漿液20.0 g，用1 mol/L的鹽酸溶液調節(jié)pH為3.5，加入一定量果膠酶和纖維素酶(1∶5，質量比)的復合酶，置于超聲裝置中處理一段時間后[超聲溫度控制在(40±3) ℃]，果漿加熱至65 ℃鈍化酶活性，得到草莓果漿酶解液。

1.3.2 品質指標測定方法

1.3.2.1 可溶性固形物含量 參照GB 12295-1990[15]水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的測定方法，用阿貝折光儀測量折射率，在折光儀上直接讀出可溶性固形物含量(SSC)。

1.3.2.2 花色苷含量 采用He等[16]的方法，略作修改。準確稱取1.0 g草莓酶解液，用10 ml 80%(體積比)乙醇溶液于36 ℃水浴攪拌浸提1 h，之后于10 000 r/min離心10 min，收集上清液，反復操作浸提、離心，直至離心管中沉淀褪成無色，將上清液過濾并定容至50 ml。取1 ml提取液，分別用0.025 mol/L KCl-HCl緩沖液(pH 1.0)和0.4 mol/L HAc-NaAc緩沖液(pH 4.5)稀釋至10 ml，靜置平衡，以蒸餾水為對照，分別在520 nm和700 nm波長處測定吸光值(OD)，然后通過公式(1)和(2)計算草莓果漿中花色苷含量。

(1)

Abs= (OD520-OD700)pH1.0-(OD520-OD700)pH4.5

(2)

式中：Abs為樣品的光吸收值；MW為天竺葵-3-O-葡萄糖苷的相對分子質量(433)；DF為稀釋倍數(shù)；ε為天竺葵-3-O-葡萄糖苷的消光系數(shù)(22 400)；L為光程長(1 cm)；m為草莓酶解液質量(g)。

1.3.3 CCD試驗設計 前期單因素試驗結果表明復合酶添加量(x1)、超聲功率(x2)和酶解時間(x3)對草莓果漿酶解效果有重要影響，因此，以x1、x2和x3為變量，可溶性固形物含量(Y1)和花色苷含量(Y2)為響應值，根據(jù)中心組合設計(CCD)原理，進行試驗研究，試驗因素與編碼值如表1所示。共設20個試驗點，其中14個為析因點，1個為中心點，中心點試驗重復6次，以估計誤差。

表1草莓果漿超聲酶解FCCD因素與水平

Table1Factorsandlevelsusedinface-centeredcentralcompositedesign(FCCD)forultrasonicenzymolysisofstrawberrypulp

因素水平-10+1x1(%)0.040.060.08x2(W)150180210x3(min)102030

以-1,0,1編碼分別代表自變量低、中、高水平。x1、x2、x3分別表示復合酶添加量、超聲功率、酶解時間。

1.3.4 模型建立

1.3.4.1 RSM模型 由最小二乘法擬合二次多項方程：

(3)

式中，n=3，方程轉化為：

Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β12x1x2+β13x1x3+β23x2x3+β11x12+β22x22+β33x32

(4)

其中Y為預測SSC或花色苷含量，β0為常數(shù)項，β1、β2、β3分別為線性系數(shù)，β12、β13、β23為交互項系數(shù)，β11、β22、β33為二次項系數(shù)。

1.3.4.2 MLP-ANN模型 利用Neural Solutions 5.0軟件進行多層感知神經網絡模型(MLP-ANN)神經網絡訓練，其中輸入層為3，分別是復合酶添加量、超聲功率和酶解時間；對目標值SSC和花色苷含量分別建模，輸出層均為1，采用Neural Expert板塊的Prediction功能，按照神經網絡復雜程度，智能推薦確定最佳隱藏層節(jié)點數(shù)以及單元數(shù)、輸入層和輸出層的傳遞函數(shù)，確定最佳算法以使得整個網絡以最少的迭代次數(shù)達到誤差要求。

1.3.5 數(shù)據(jù)分析 所有試驗數(shù)據(jù)為3次平行試驗測定結果的平均值。使用Design Expert 8.0.6軟件進行響應面模型分析。采用Neuro Solutions 5.0軟件構建人工神經網絡模型。

RSM和MLP-ANN模型預測性能的評價指標為決定系數(shù)(R2)、平均相對偏差(AAD)、均方誤差(MSE)及均方根誤差(RMSE)，其表達式分別為[17-19]：

(5)

(6)

(7)

(8)

式中，Ypred,i為模型預測值，Yexp為試驗平均值，Yexp,i為試驗實測值，n為試驗次數(shù)(20)。

2 結果與分析

2.1 RSM優(yōu)化

2.1.1 響應面回歸模型的建立與方差分析 利用Design-Expert 8.0.6軟件對表2中試驗結果進行多元回歸擬合，表3為其回歸模型系數(shù)和方差分析結果。由表3可知，模型方程Y1和Y2的F>F0.05(9,5)=4.77，且P<0.01，說明模型方程Y1和Y2極顯著；2個模型方程失擬性檢驗的失擬項F0.05，說明實驗數(shù)據(jù)與模型不相符情況不顯著，用該模型預測超聲酶解草莓果漿SSC和花色苷含量可行；模型方程Y1和Y2的決定系數(shù)R2分別為0.937 4和0.928 2，說明模型Y1和Y2可以分別解釋其響應值93.74%和92.82%的變化，R2值接近于1，模型和實際數(shù)據(jù)擬合良好。由模型各自變量的P值可知，模型Y1的一次項x1、x3差異極顯著(P<0.01)，二次項x12、x22差異極顯著(P<0.01)，x32差異顯著(0.01超聲功率>酶添加量。草莓果實組織細胞內容物最大限度溶出后，繼續(xù)增大復合酶添加量，由于酶與底物的結合處于過飽和狀態(tài)，酶的競爭性抑制作用使得酶解速度受到制約[20]；由于超聲功率達到一定強度后會使酶分子構象朝不合理方向發(fā)生變化，開始對酶解有抑制作用[21]，使得SSC降低，同時導致草莓果漿局部溫度過高，裂解花色苷[22]，因此，應避免高功率超聲處理。

表2草莓果漿超聲酶解中心組合試驗設計及結果

Table2Experimentaldesignandresultsforultrasonicenzymolysisofstrawberrypulp

試驗號x1 (%)x2 (W)x3 (min)Y1 (%)Y2 (mg)10.06180209.912.620.04150309.48.730.06210209.710.840.08210109.510.050.04210309.610.860.04210109.29.270.08150109.59.280.061802010.012.590.04150109.16.4100.08180209.711.1110.06150209.59.0120.061802010.011.6130.06180109.711.7140.06180209.912.8150.061803010.213.5160.04180209.49.9170.08210309.813.3180.06180209.911.4190.06180209.910.9200.08150309.611.0

x1、x2、x3分別表示復合酶添加量、超聲功率、酶解時間。Y1和Y2分別表示可溶性固形物含量和100 g草莓果漿花色苷含量。

2.1.2 多重響應參數(shù)優(yōu)化 通過回歸擬合，試驗因子對Y1和Y22個響應值的影響可用回歸方程表示：

Y1=9.900+0.140x1+0.070x2+0.180x3-0.012x1x2-0.037x1x3+0.038x2x3-0.330x12-0.280x22+0.170x32

Y2=11.86+0.96x1+0.98x2+1.08x3-0.22x1x2+0.15x1x3+0.10x2x3-1.19x12-1.79x22+0.91x32

進一步利用期望函數(shù)法[23-24]，得到優(yōu)化后的超聲酶解條件為：復合酶添加量0.06%、超聲功率187.9 W、超聲時間30 min，此時SSC和花色苷含量的預測值分別為10.4%和每100 g草莓果漿13.92 mg。為方便試驗操作，將最優(yōu)工藝參數(shù)調整為復合酶添加量0.06%、超聲功率180 W、酶解時間30 min，在此條件下進行3次平行試驗，結果表明，SSC和花色苷含量的相對誤差分別為1.96%和3.42%，均小于5%，與預測值吻合。

2.2 MLP-ANN神經網絡模型的建立與預測

選取表2中前12組數(shù)據(jù)作為訓練集，其余8組數(shù)據(jù)作為檢驗集。在模型建立的過程中，最大迭代次數(shù)為1 000，網絡訓練誤差隨訓練次數(shù)的增加逐漸降低，SSC和花色苷神經網絡訓練次數(shù)分別增加到477次和487次時，訓練誤差達到期望誤差10-5(圖1)。將神經網絡訓練得到的預測值與中心組合設計試驗的實測值進行比較，結果如表4，SSC和花色苷網絡模擬訓練結果的最大相對誤差分別為-0.500%和-0.287%，說明訓練效果很好。

表3響應面模型方差分析

Table3Varianceanalysisofresponsesurfaceresults

方差來源自由度Y1平方和均方F值P值Y2平方和均方F值P值Model91.6200.18016.65<0.000 154.9406.10014.360.000 1x110.2000.20018.090.001 79.2209.22021.680.000 9x210.0490.0494.520.059 49.6009.60022.600.000 8x310.3200.32029.910.000 311.66011.66027.440.000 4x1x210.0010.0010.120.741 10.4000.4000.950.352 0x1x310.0110.0111.040.332 20.1800.1800.420.529 9x2x310.0110.0111.040.332 20.0800.0800.190.673 6x1210.3000.30027.950.000 43.9003.9009.180.012 7x2210.2200.22020.160.001 28.8208.82020.750.001 0x3210.0780.0787.180.023 12.2702.2705.350.043 3失擬50.0800.0162.820.139 61.2800.2600.430.812 5殘差100.1100.0114.2500.430純誤差50.0280.0062.9700.590總和191.73059.190

x1、x2、x3分別表示復合酶添加量、超聲功率、酶解時間。Y1和Y2分別表示可溶性固形物含量和100 g草莓果漿花色苷含量。

A：可溶性固形物含量(SSC)；b：花色苷。圖1 神經網絡訓練過程誤差曲線Fig.1 Error curves of neural network training process

表4MLP-ANN神經網絡模擬訓練結果

Table4Simulation-basedtrainingresultsofMLP-ANN

SSC (%)試驗號實測值預測值相對誤差 (%)每100 g草莓果漿花色苷含量 (mg)試驗號實測值預測值相對誤差 (%)19.99.9200.202112.612.598-0.01629.49.4150.16028.78.675-0.28739.79.7110.113310.810.780-0.18549.59.5030.032410.010.0050.05059.69.597-0.031510.810.8070.06569.29.2050.05469.29.2010.01179.59.459-0.43279.29.199-0.011810.09.950-0.500812.512.498-0.01699.19.1050.05596.46.4010.016109.79.7140.1441011.111.099-0.009119.59.497-0.032119.09.0020.0221210.09.980-0.2001211.611.597-0.026

為了進一步驗證MLP-ANN神經網絡模型的性能，將未參與訓練的其余8組數(shù)據(jù)進行模擬計算，獲得預測值與實測值的比較結果(表5)?？梢钥闯?，SSC和花色苷神經網絡測試的最大相對誤差分別為0.441%和-0.037%。采用已建好的MLP-ANN對復合酶添加量、超聲功率和酶解時間進行優(yōu)化，得到超聲輔助酶法制備草莓果漿的最佳工藝條件為復合酶添加量0.06%，超聲功率186.8 W和酶解時間30 min，在此條件下草莓果漿的預測SSC為10.3%，每100 g草莓果漿花色苷含量為13.47 mg，結合實際操作情況將最佳工藝參數(shù)修正為復合酶添加量0.06%，超聲功率180 W和酶解時間30 min，此時草莓果漿的實測SSC和每100 g草莓果漿花色苷含量分別為10.02%和13.46 mg，與預測值間相對誤差分別為0.89%和0.07%，均小于1.00%，說明采用MLP-ANN神經網絡模型對超聲輔助酶解草莓果漿品質的預測具有較高的可靠性。

2.3 2種模型的比較

按照公式(5)～(8)計算RSM和MLP-ANN模型評價指標(R2、AAD、MSE和RMSE)，評價其對預測超聲酶解制備草莓果漿品質的精確度，AAD、MSE和RMSE越低，R2越高，則證明所建立的模型越穩(wěn)健，擬合性越好；較大的RMSE和AAD的值意味著在預測中出現(xiàn)錯誤的可能性較高[25]。各指標計算結果見表6，兩模型預測值對比如圖2所示，可以看出，本研究所建立的RSM模型的決定系數(shù)(R2)明顯低于MLP-ANN模型，平均相對偏差AAD、均方誤差(MSE)及均方根誤差(RMSE)也均高于MLP-ANN模型，說明在預測超聲輔助制備草莓果漿的品質上，MLP-ANN模型具有更優(yōu)秀的預測能力。

表5MLP-ANN神經網絡測試結果

Table5TestresultsofMLP-ANNnetwork

SSC (%)試驗號實測值預測值相對誤差 (%)每100 g草莓果漿花色苷含量 (mg)試驗號實測值預測值相對誤差 (%)139.79.685-0.1551311.711.7010.009149.99.895-0.0511412.812.799-0.0081510.210.2450.4411513.513.495-0.037169.49.4020.021169.99.9020.020179.89.795-0.0511713.313.3010.008189.99.9030.0301811.411.397-0.026199.99.9050.0511910.910.899-0.009209.69.599-0.0102011.011.0030.027

圖2 RSM和MLP-ANN模型預測值對比Fig.2 The comparison of values predicted by RSM and MLP-ANN

表6RSM與MLP-ANN模型評價指標比較

Table6ComparisonforevaluationindicesofRSMandMLP-ANN

參數(shù) RSM模型SSC花色苷含量MLP-ANN模型SSC花色苷含量R20.937 40.928 20.984 70.999 4AAD (%)0.506 73.485 00.190 70.042 9MSE0.072 80.456 70.001 50.000 1RMSE0.269 80.675 80.038 70.007 7

3 討 論

本研究通過建立RSM和MLP-ANN 2種模型，研究復合酶添加量、超聲功率和酶解時間三因素對草莓果漿SSC和花色苷含量的影響，從而對草莓果漿超聲酶解工藝進行優(yōu)化，該優(yōu)化是非線性擬合的過程，RSM模型的擬合限于二次多項式方程，表現(xiàn)為對SSC和花色苷含量擬合的決定系數(shù)(R2)為0.937 4和0.928 2，而神經網絡模型是一種模擬人腦生物處理能力的計算機技術，它可以很好地對極其復雜的和非線性的數(shù)據(jù)進行建模和仿真[26-27]，相比RSM模型具有更廣的適用范圍，精確度更高，目前已應用于葡萄[28]、獼猴桃[29]、甜菜[30]、番石榴[31]、桔子[32]等果蔬加工和活性成分提取的工藝參數(shù)優(yōu)化。MLP-ANN模型對SSC和花色苷含量擬合的決定系數(shù)(R2)分別達到0.984 7和0.999 4，擬合程度較RSM模型好，說明MLP-ANN模型具有更高的預測能力，這與Ighose等[33]、Lin等[34]和董春旺等[35]的研究結果一致，表明RSM模型雖然能夠較好地說明各因素對響應值的作用大小，但在數(shù)據(jù)擬合、預測和建模優(yōu)化等方面不如人工神經網絡模型。

本研究結果得到草莓果漿超聲酶解的最佳工藝參數(shù)為復合酶添加量0.06%，超聲功率180 W和酶解時間30 min，此時草莓果漿SSC和每100 g草莓果漿花色苷含量分別為10.2%和13.46 mg，在前期預試驗中得到未經超聲酶解處理的草莓果漿酶解液中SSC和每100 g草莓果漿花色苷含量分別為9.1%和5.73 mg，顯然，超聲輔助酶解處理提高了果漿中SSC和花色苷含量，這可能是由于適宜的超聲波條件有利于疏通酶內外擴散的傳質通道[36]，能夠促進酶解過程；此外，果膠酶能將細胞間的果膠質分解為可溶性果膠，從而破壞草莓的胞間質，纖維素酶有效催化細胞壁初生壁和次生壁中的纖維素水解，使得細胞內的可溶性糖類等可溶物質最大限度地溶出[37]，果膠酶與纖維素酶的協(xié)同效應使得SSC和花色苷含量顯著升高。劉璐萍等[38]研究結果表明經超聲輔助酶解法處理的馬齒莧籽油提取率達86.80%，比傳統(tǒng)索氏提取法提高了15.43%。李超等[39]的研究結果也表明超聲波協(xié)同果膠酶法可以提高草莓出汁率。本研究結果為進一步優(yōu)化草莓果漿酶解參數(shù)和果漿品質預測模型的精確度提供了參考。

在前期單因素試驗的基礎上，采用RSM和MLP-ANN模型對超聲輔助酶解草莓果漿的工藝條件進行優(yōu)化，對比2種模型的優(yōu)化結果得到：MLP-ANN模型對SSC和花色苷含量擬合的AAD和RMSE值明顯低于RSM模型，R2高于RSM模型，這說明MLP-ANN模型的預測能力要優(yōu)于RSM模型。最后結合實際操作情況，采用MLP-ANN模型優(yōu)化超聲酶法制備草莓果漿的最佳工藝條件為：復合酶添加量0.06%，超聲功率180 W和超聲時間30 min，在此條件下，草莓果漿的SSC為10.2%，每100 g草莓果漿的花色苷含量為13.46 mg。與未經過超聲酶解的果漿相比，SSC提高了1.12倍，花色苷含量提高了2.35倍，說明超聲輔助酶解對草莓果漿品質具有促進作用，從而為在加工過程中有效提高草莓果漿品質提供參考。