打發(fā)奶油型脂肪模擬物制備的關(guān)鍵技術(shù)

馮思思，孟祥娟，張喜瑞，馬其浩，姬長建，張民，梁彬*，孫嬋嬋*

（1.魯東大學(xué) 食品工程學(xué)院，山東 煙臺 264025；2.煙臺大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，山東 煙臺 264005；3.齊魯師范學(xué)院 物理與電子工程學(xué)院，山東 濟南 250200；4.天津農(nóng)學(xué)院 食品科學(xué)與生物工程學(xué)院，天津 300384）

脂肪攝入量過高是導(dǎo)致肥胖癥和心血管疾病等發(fā)病率提高的重要原因之一[1]。隨著社會的發(fā)展和生活水平的提高，人們已經(jīng)意識到過多攝入脂肪對健康的危害，因此低脂低熱量的健康飲食顯得尤為關(guān)鍵。然而，單純減少脂肪的用量會使食品的適口性和加工性能劣變。研究發(fā)現(xiàn)，用脂肪模擬物部分替代食物中的脂肪，能在降低食物熱量的同時保持食物良好的口感，而脂肪模擬物也因具有易被人體吸收、提供脂肪口感、高營養(yǎng)且低能量的特點而發(fā)展迅速，前景廣闊[2-3]。

脂肪模擬物是一類以蛋白質(zhì)和碳水化合物等為基質(zhì)，經(jīng)過一定處理得到具有類似脂肪的潤滑細膩口感的物質(zhì)。其中，蛋白質(zhì)基質(zhì)脂肪模擬物又稱為微粒化蛋白，與市售油脂（如淡奶油和打發(fā)奶油等）的黏度、流變性和穩(wěn)定性均有一定差異[4]。

研究證實水溶性膠類（如黃原膠、果膠等）的添加能夠顯著改善微?；鞍椎姆€(wěn)定性、觸變性，提高其黏度[5]。黃原膠是一種自然多糖，相對分子質(zhì)量為2×106～5×107，其分子主要由葡萄糖、葡萄糖醛酸、甘露糖和丙酮酸等組成[6]。由于其獨特的流變性、良好的水溶性、熱及酸堿的穩(wěn)定性和多種鹽的相容性，黃原膠作為乳化劑、穩(wěn)定劑、增稠劑等被廣泛應(yīng)用于食品中[7]。

果膠是一類廣泛存在于植物細胞壁的雜多糖，其單糖多達12 種，相對分子質(zhì)量為5×104～3×106[8]。果膠分子鏈間能夠形成“雞蛋盒”似的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，因其具有良好的凝膠性[9]、持水性和成膜特性[10]，故作為膠凝劑、增稠劑、乳化劑、組織形成劑和穩(wěn)定劑廣泛應(yīng)用于食品工業(yè)中。另外果膠具有增強胃腸蠕動、促進營養(yǎng)吸收[11]、抗癌[12]和重金屬吸附[13]等功能，因此具有巨大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的市場前景。

研究證實果膠凝膠和蛋白微粒在一定復(fù)配比例下具有穩(wěn)定的類似于打發(fā)奶油的質(zhì)構(gòu)[14]。但是由于果膠的黏度較小，形成的泡沫體系穩(wěn)定性較差，因此本文采用高黏度黃原膠和高甲氧基果膠復(fù)配用于打發(fā)奶油型脂肪模擬物的制備。為探究最佳配方，本文在單因素試驗基礎(chǔ)上，以市售打發(fā)奶油為對照品，以打發(fā)奶油型脂肪模擬物質(zhì)構(gòu)與市售產(chǎn)品|Δ 硬度|、|Δ 內(nèi)聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|為響應(yīng)值，研究微?；榍宓鞍祝╩icronized whey protein，MWP）的pH 值、添加量、黃原膠在多糖凝膠中所占百分比對其影響，建立中心旋轉(zhuǎn)數(shù)學(xué)模型，最終確定打發(fā)奶油型脂肪模擬物的制備關(guān)鍵技術(shù)，以期為復(fù)合型脂肪模擬物系列產(chǎn)品研發(fā)提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

乳清濃縮蛋白（whey protein concentrate，WPC）：新西蘭恒天然集團，其蛋白含量為80.3%（濕基計），水分含量為5.1%，乳糖含量為3.5%，淀粉含量為3.4%，脂肪含量為3.8%，灰分含量為3.9%；黃原膠（食品級）：淄博中軒生化有限公司；高甲氧基果膠（食品級）：煙臺安德利果膠股份有限公司；果膠（食品級）：上海鑫泰實業(yè)有限公司；檸檬酸（食品級）：浙江一諾生物科技有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

JD1000-2 分析天平：沈陽龍騰電子有限公司；XMTD-204 電熱恒溫水浴鍋：天津市歐諾儀器儀表有限公司；EGK100D 手持打蛋器（五檔變速）：合肥榮事達小家電有限公司；JRJ300-SH 型均質(zhì)機：上海標(biāo)本模型廠；TE32 型TA.XT.Plus 質(zhì)構(gòu)儀：英國Stable Micro System 公司。

1.3 試驗方法

1.3.1 微?；鞍追稚⒁汉投嗵悄z的制備

根據(jù)預(yù)試驗結(jié)果，配制0.12 g/mL 蛋白分散液，采用檸檬酸調(diào)pH 值（3.6、4.0、4.4、4.8、5.2、5.6），80 ℃水浴加熱處理20 min，4 ℃陳化10 h。均質(zhì)機10 000 r/min處理4 min，即得微?；鞍追稚⒁海∕WP）。

膠類體系的制備：稱取適量黃原膠和果膠粉末，體系中黃原膠的含量分別為0%、20%、40%、60%、80%、100%，按照1∶30（g/mL）加入相應(yīng)比例的水，攪拌均勻后煮沸，室溫（25±2）℃冷卻后即得。

1.3.2 打發(fā)奶油型脂肪模擬物的制備

分別取適量MWP 和膠類體系，采用手持打蛋器1 100 r/min 攪拌6 min。

1.3.3 單因素試驗

本試驗對打發(fā)奶油型脂肪模擬物制備過程中pH值（3.6、4.0、4.4、4.8、5.2、5.6）、微粒化蛋白分散液添加量（63%、64%、65%、66%、67%、68%）、黃原膠在多糖凝膠中所占百分比（0%、20%、40%、60%、80%、100%）3個因素進行單因素試驗，并以質(zhì)構(gòu)儀測定結(jié)果（打發(fā)奶油體系|Δ 硬度|、|Δ 內(nèi)聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|）為響應(yīng)值，從而確定最合適的單因素水平進行后續(xù)響應(yīng)面試驗。

TA.XT.Plus 質(zhì)構(gòu)儀測定條件：探頭A/BE，測試前速度和測試速度均為1 mm/s，測試后速度為10 mm/s，下壓50%（樣品高度均為4 cm）。

1.3.4 響應(yīng)面試驗

基于單因素試驗結(jié)果，根據(jù)Box-Behnken 試驗設(shè)計原理，選擇三因素三水平進行試驗。響應(yīng)面試驗的因素水平如表1 所示。

表1 響應(yīng)面試驗因素水平Table 1 Factor levels of the response surface experiment

1.3.5 感官評價

為了進一步考察打發(fā)奶油型脂肪模擬物與市售產(chǎn)品的感官差異，采用定量描述分析法（quantitative descriptive analysis，QDA）對兩樣品進行感官評價。通過篩選和培訓(xùn)，選擇10 名經(jīng)過培訓(xùn)的感官評定員（年齡18～35 周歲），對兩個樣品進行觀察，使用0～15 的標(biāo)尺對兩個樣品的外觀、氣味、風(fēng)味、口感和質(zhì)地等進行評定。每名品評人員對兩個樣品的感官指標(biāo)單獨品評打分，試驗重復(fù)3 次。感官評價標(biāo)準見表2。

表2 樣品感官評價標(biāo)準Table 2 Sensory evaluation standards of the samples

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Design-Expert 13 和Origin Pro 2021 軟件進行數(shù)據(jù)分析處理和繪圖，采用Duncan 多重比較分析方法確定差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義，p＜0.05 認為有顯著差異。

2 結(jié)果與分析

2.1 單因素試驗

2.1.1 微?；鞍追稚⒁禾砑恿繉Υ虬l(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響

圖1 為微?；鞍追稚⒁禾砑恿繉Υ虬l(fā)奶油體系硬度、稠度、內(nèi)聚性和黏度的影響。

圖1 微?；鞍追稚⒁禾砑恿繉Υ虬l(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響Fig.1 Effect of MWP content on texture of whipped cream system

由圖1 可知，隨著打發(fā)奶油體系中MWP 添加量的增加，其稠度、內(nèi)聚性和黏度整體來看呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢，同時與市售打發(fā)奶油（硬度122.30 g、稠度905.15 g/s、內(nèi)聚性91.80 g、黏度91.44 g/s）的相對差值呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。當(dāng)MWP 含量為66%時，樣品的各項質(zhì)構(gòu)指標(biāo)（除硬度外）與打發(fā)奶油對應(yīng)的質(zhì)構(gòu)值相差最小。因此選擇微?；鞍追稚⒁旱奶砑恿糠謩e為65%、66%、67% 3 個水平進行后續(xù)響應(yīng)面試驗。

2.1.2 微?；榍宓鞍左w系pH 值對打發(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響

微?；鞍兹榍弩w系pH 值對樣品質(zhì)構(gòu)的影響如圖2 所示。

圖2 MWP 體系pH 值對打發(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響Fig.2 Effect of pH value in MWP system on texture of whipped cream system

由圖2 可知，當(dāng)MWP 體系的pH 值為3.6 時，打發(fā)奶油體系的硬度差值最小，而稠度、內(nèi)聚性和黏度差值均為最大；當(dāng)pH 值為4.0 時，除硬度外各項差值相對于pH3.6 時均有所降低；pH4.4 時，硬度差值相對于pH3.6 時有所升高，其余3 項差值均接近最小值。因此選擇pH4.0、4.4、4.8 3 個水平進行后續(xù)響應(yīng)面試驗。

2.1.3 黃原膠在多糖凝膠中所占百分比對打發(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響

黃原膠在多糖凝膠中所占百分比對打發(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響如圖3 所示。

圖3 黃原膠在多糖凝膠中所占百分比對打發(fā)奶油體系質(zhì)構(gòu)的影響Fig.3 Effect of polysaccharide gel composition on texture of whipped cream system

相對于黃原膠凝膠，果膠凝膠的黏度較小[15]。因此多糖凝膠中黃原膠凝膠的含量增加會顯著增大打發(fā)奶油體系的黏度，由圖3 可知，當(dāng)添加量過高時（80%～100%）黏度高于市售打發(fā)奶油，所以|Δ 黏度|呈現(xiàn)減小的趨勢。由測定結(jié)果可以看出，當(dāng)多糖體系中黃原膠凝膠含量為60%時，打發(fā)奶油體系的各項質(zhì)構(gòu)值與市售打發(fā)奶油的質(zhì)構(gòu)值相差最小。因此選擇40%、60%、80%3 個水平進行后續(xù)響應(yīng)面試驗。

2.2 響應(yīng)面試驗結(jié)果及分析

2.2.1 Box-Behnken 試驗設(shè)計及結(jié)果

按照軟件設(shè)計響應(yīng)面試驗組合進行試驗，采用質(zhì)構(gòu)儀測定各組樣品的質(zhì)構(gòu)，計算各組樣品質(zhì)構(gòu)指數(shù)與市售打發(fā)奶油的質(zhì)構(gòu)指數(shù)的絕對差值，結(jié)果如表3所示。

表3 響應(yīng)面試驗結(jié)果Table 3 Results of response surface experiments

根據(jù)表3 的試驗結(jié)果，分別以|Δ 硬度|、|Δ 內(nèi)聚性|、|Δ 稠度|、|Δ 黏度|為響應(yīng)值，利用軟件對所得數(shù)據(jù)進行回歸分析，并建立二次響應(yīng)回歸模型，擬合得到二次回歸方程，并對回歸方程進行方差分析。

2.2.1.1 方差分析（內(nèi)聚性）

建立模型回歸方程[16]：|Δ 內(nèi)聚性|=192.23+44.28A+2.48B-59.74C+46.05AB+109.95AC+16.27BC-2.99A2-54.81B2+106.85C2。方差分析見表4。

表4 以|Δ 內(nèi)聚性|為響應(yīng)值的響應(yīng)面模型分析結(jié)果Table 4 Response surface model analysis results with|Δcohesiveness| as the response value

由表4 可知，該回歸模型影響極顯著（p<0.01），表明該模型擬合度較好，相關(guān)系數(shù)R2為0.977 7，校正決定系數(shù)R2adj為0.949 0，CV%為10.62，表明本試驗具有較高的可靠性及精密度[17]。因此，可以用該回歸方程代替真實試驗點進行分析。

采用軟件對3 個因素進行3D 響應(yīng)面分析，結(jié)果如圖4 所示。

圖4 因素交互作用對|Δ 內(nèi)聚性|影響的響應(yīng)面立體圖和等高線圖Fig.4 Response surface plots for the effect of interactions on|Δcohesiveness|

如圖4 所示，隨著MWP 添加量和MWP 體系pH值的改變，響應(yīng)面圖的陡峭程度有較為顯著的變化，相應(yīng)的等高線圖的變化也較為明顯，說明MWP 添加量和MWP 體系pH 值對樣品的內(nèi)聚性有較為顯著的影響。以上結(jié)果與表4 中響應(yīng)面方差分析結(jié)果一致。

2.2.1.2 方差分析（硬度）

建立模型回歸方程：|Δ 硬度|=57.44+4.38A-0.74B+2.89C+1.32AB+6.40AC-0.82BC-5.75A2+7.94B2-6.44C2。方差分析見表5。

表5 以|Δ 硬度|為響應(yīng)值的響應(yīng)面分析結(jié)果Table 5 Response surface analysis results with |Δfirmness| as the response value

由表5 可知，回歸模型影響不顯著（p>0.05）和失擬項影響顯著，表明該模型擬合度不好，同時相關(guān)系數(shù)R2為0.783 9，校正決定系數(shù)R2adj為0.506 0，表明本試驗不具有較高的可靠性及精密度。因此，該模型建立失敗，不可代替真實試驗點進行分析。B2影響顯著（p<0.05），其余因素影響不顯著。根據(jù)F 值的大小，試驗范圍內(nèi)各因素的影響大小依次為A（微粒化蛋白分散液添加量）>C（pH 值）>B（黃原膠在多糖凝膠中所占百分比）。

基于回歸模型方差分析結(jié)果，利用Design-Expert軟件繪出響應(yīng)面及等高線，反映各個變量對響應(yīng)值交互效應(yīng)的強弱程度及其對感官評分的影響。各因素交互作用響應(yīng)面及等高線如圖5 所示。

圖5 因素交互作用對|Δ 硬度|影響的響應(yīng)面立體圖和等高線圖Fig.5 Response surface plots for the effect of interactions on|Δfirmness|

如圖5 所示，隨著MWP 添加量的改變，響應(yīng)面圖的陡峭程度有較為顯著的變化，相應(yīng)的等高線圖的變化也較為明顯，說明MWP 添加量對樣品的硬度有較為顯著的影響。隨著MWP 添加量與pH 值的改變，響應(yīng)曲面開口向下，等高線偏圓，表明微?；鞍追稚⒁禾砑恿浚ˋ）和pH 值（C）的交互作用相對較弱，以上結(jié)果與表5 中響應(yīng)面方差分析結(jié)果一致。

2.2.1.3 方差分析（稠度）

建立回歸方程：|Δ 稠度|=12.42-5.24A-0.03B-3.38C-0.37AB+2.82AC-1.42BC+2.43A2+3.28B2-2.14C2。方差分析見表6。

表6 以|Δ 稠度|為響應(yīng)值的響應(yīng)面分析結(jié)果Table 6 Response surface analysis results with |Δconsistency| as the response value

由表6 可以看出，回歸模型影響極顯著（p<0.01）和失擬項影響不顯著，表明該模型擬合度較好，相關(guān)系數(shù)R2為0.980 9，校正決定系數(shù)R2adj為0.956 5，表明本試驗具有較高的可靠性及精密度。因此，可以用該回歸方程代替真實試驗點進行分析。

采用軟件對3 個因素進行3D 響應(yīng)面分析，其立體圖如圖6 所示。

圖6 因素交互作用對|Δ 稠度|影響的響應(yīng)面立體圖和等高線圖Fig.6 Response surface plots for the effect of interactions on |Δconsistency|

如圖6 所示，隨著MWP 添加量和MWP 體系pH 值的改變，響應(yīng)曲面坡度趨勢陡峭，相應(yīng)的等高線圖的變化也較為明顯，說明MWP 添加量和MWP 體系pH值對樣品的稠度有較為顯著的影響。以上結(jié)果與表6中響應(yīng)面方差分析結(jié)果一致。

2.2.1.4 方差分析（黏度）

建立回歸方程：|Δ 黏度|=14.88-4.34A+0.32B-7.06C+2.37AB+5.98AC-3.21BC+5.34A2-2.82B2+28.75C2。方差分析見表7。

表7 以|Δ 黏度|為響應(yīng)值的響應(yīng)面分析結(jié)果Table 7 Response surface analysis results with |Δviscosity| as the response value

由表7 可以看出，回歸模型影響顯著（p<0.05）和失擬項影響不顯著（p>0.05），表明該模型擬合度很好，相關(guān)系數(shù)R2為0.972 6，校正決定系數(shù)R2adj為0.937 3，表明本試驗具有較高的可靠性及精密度。因此，可以用該回歸方程代替真實試驗點進行分析。

采用軟件對3 個因素交互作用進行3D 響應(yīng)面分析，其立體圖和等高線圖如圖7 所示。

如圖7 所示，隨著MWP 添加量和MWP 體系pH 值的改變，響應(yīng)面均開口向上，響應(yīng)面圖的陡峭程度有較為顯著的變化，相應(yīng)的等高線圖的變化也較為明顯，說明MWP 添加量和MWP 體系pH 值對樣品的黏度有較為顯著的影響。以上結(jié)果與表7 中響應(yīng)面方差分析結(jié)果一致。

2.2.2 典范形式分析

對以上結(jié)果進行典范形式分析，考察擬合曲面的形狀，獲得各因素的編碼值及最小預(yù)測值[18]，結(jié)果如表8 所示。將表8 中各因素的編碼值轉(zhuǎn)化為實際值，計算出3 個因素的最佳水平值。

表8 響應(yīng)面規(guī)范分析Table 8 Anlysis results of response surface experiments

由表8 可知，|Δ 硬度|=35.87；|Δ 內(nèi)聚性|=48.42；|Δ 稠度|=13.20；|Δ 黏度|=29.65，與回歸模型的預(yù)測值接近，說明運用響應(yīng)面法優(yōu)化得到的模型參數(shù)準確可靠[19]。

經(jīng)過響應(yīng)面分析及回歸模型的預(yù)測，得到打發(fā)奶油型脂肪模擬物制備工藝的最佳參數(shù)為微?；鞍追稚⒁禾砑恿?7%、黃原膠在多糖凝膠中占比80%、WMP 體系pH 值4.267。考慮到試驗操作的可行性，調(diào)整為微粒化蛋白分散液添加量67%、黃原膠在多糖凝膠中占比80%、WMP 體系pH 值4.3。在此條件下進行3 次平行驗證試驗，結(jié)果取平均值。

樣品質(zhì)構(gòu)和市售打發(fā)奶油質(zhì)構(gòu)如表9 所示。

表9 復(fù)合型脂肪模擬物的質(zhì)構(gòu)特性分析結(jié)果Table 9 The texture properties of compound fat mimetic

由表9 結(jié)果可以看出，按照以上工藝條件制備得到的復(fù)合型脂肪模擬物的內(nèi)聚性和黏度與市售打發(fā)奶油均無顯著性差異，但是硬度不足，稠度過大。同時在試驗中發(fā)現(xiàn)，該模擬物在貯存過程中，表面易失水形成干皮，影響食用品質(zhì)。通過預(yù)試驗發(fā)現(xiàn)以上問題可以通過添加適量乳化劑[20]和保水劑解決。

2.3 定量描述分析檢驗結(jié)果

將各個評定員的評定結(jié)果集中進行方差分析，然后將結(jié)果以蜘蛛網(wǎng)圖來表示，如圖8 所示。

圖8 打發(fā)奶油型脂肪模擬物與市售打發(fā)奶油的定量描述分析Fig.8 Quantitative analysis of whipped cream fat simulators and commercially available whipped cream

由圖8 可知，兩個樣品的色澤、風(fēng)味、黏度、硬度和表面質(zhì)地均無明顯差異。但是，打發(fā)奶油型脂肪模擬物的稠度明顯高于市售打發(fā)奶油，香氣明顯低于市售打發(fā)奶油。這是由于打發(fā)奶油中，有很多脂溶性香氣成分，而打發(fā)奶油型脂肪模擬物中并沒有。該問題可以通過后續(xù)添加相關(guān)香氣成分解決。

3 結(jié)論

打發(fā)奶油型脂肪模擬物的制備工藝確定為pH4.3的MWP 分散液與多糖凝膠（黃原膠占多糖凝膠80%）按微?；鞍追稚⒁禾砑?7%進行復(fù)配，采用手持打蛋器1 100 r/min 打發(fā)4 min 即得。質(zhì)構(gòu)儀測定結(jié)果顯示，該復(fù)合型脂肪模擬物的內(nèi)聚性、黏度與市售打發(fā)奶油均無顯著性差異，但是硬度不足，稠度過大。此問題后續(xù)已經(jīng)通過添加適量乳化劑和保水劑得到解決。感官評定試驗結(jié)果顯示兩個樣品的色澤、氣味、黏度、硬度和表面質(zhì)地均無顯著性差異，稠度和香氣相較之下有明顯差異。