微酸性電解水浸漬對天麻鮮切片貯藏品質(zhì)影響的動力學(xué)研究

鄧秋秋，龐文婷，亢凱杰，高 晴，和勁松

（云南農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科學(xué)技術(shù)學(xué)院，云南昆明 650201）

天麻（Gastrodiaelata），又名赤箭、獨搖芝、離母等，為蘭科天麻屬植物，立冬后至次年清明前采挖（以冬麻為好），是著名的中藥材，早在二千多年前就已入藥，以云南昭通產(chǎn)者為優(yōu)。2020 年，天麻被列入食藥物質(zhì)目錄[1]，這意味著天麻在食品方面將會有更多的發(fā)展。目前天麻深加工技術(shù)缺乏，結(jié)合天麻的特性，市場主要以干制的初加工天麻為主進行銷售。作為干制的天麻食品，喪失了其感官品質(zhì)和口感要求，無法滿足消費者的需求。鮮食天麻產(chǎn)品市場需求擴大，這為天麻產(chǎn)品的開發(fā)提供新的方向，鮮切天麻產(chǎn)品成為天麻產(chǎn)品開發(fā)新的方向。天麻鮮品具有很高的營養(yǎng)價值和功效，但天麻鮮品不耐貯藏，極易腐爛，常溫一般只能存放3～5 d[2]。天麻鮮切片接觸外界又容易造成褐變、腐敗等不利影響，同時造成品質(zhì)的衰變。針對天麻的品質(zhì)特性將天麻鮮切片貯藏過程中的關(guān)鍵問題分為內(nèi)部因素：自身代謝活動，如褐變；外部因素：微生物污染?，F(xiàn)有的天麻鮮切片儲藏手段成本高、添加劑使用造成潛在風(fēng)險，為減緩天麻鮮切片在儲藏過程中外觀品質(zhì)以及功效物質(zhì)的衰變速度[2]，所以急需一種初加工的天麻鮮切片保真工藝。

近些年來，微酸性電解水（slightly acidic electrolyzed water，SAEW）被應(yīng)用到許多領(lǐng)域，在食品領(lǐng)域也有涉及，具有瞬時、廣譜、高效、安全、無殘留等殺菌特點,且對皮膚無刺激性，已于2002 年6 月被日本厚生勞動省認(rèn)定為食品添加物[3]。Park 等[4]、Issazacharia 等[5]、Okanda 等[6]、唐志龍等[7]發(fā)現(xiàn)SAEW 能有效抑制或殺滅鮮切果蔬表面的病原性微生物。目前國內(nèi)外關(guān)于SAEW 的研究主要集中在殺菌效果、殺菌機理以及貯藏條件的探討，對殺菌過程的動力學(xué)分析鮮有報道[8]。此外部分學(xué)者系統(tǒng)研究了SAEW對各類微生物的殺滅作用，但SAEW 對食材品質(zhì)的影響未作深入探討[9]。本實驗將利用SAEW 新的使用方式（長期浸漬）對天麻鮮切片進行處理，研究浸漬過程中天麻鮮切片的品質(zhì)衰變情況，探討SAEW 浸漬對天麻鮮切片的保真工藝效果。

本實驗建立了用于直接表征褐變度的測定方法，經(jīng)過方法學(xué)論證準(zhǔn)確、可靠，可用于直接表征褐變度，可作為天麻鮮切片的褐變情況評判標(biāo)準(zhǔn)；其次是將電解水以長期浸漬的方法進行天麻鮮切片處理，能持續(xù)性對天麻鮮切片進行作用，減緩品質(zhì)衰變速度。因此本文探討了SAEW 浸漬處理對天麻鮮切片貯藏品質(zhì)的影響因素及其變化規(guī)律，在此基礎(chǔ)上對天麻鮮切片理化指標(biāo)及營養(yǎng)指標(biāo)進行動力學(xué)分析。動力學(xué)模型系統(tǒng)可對貯藏過程中任一時期的指標(biāo)變化情況進行實時監(jiān)控，相關(guān)結(jié)果可對天麻鮮切片貯藏過程品質(zhì)變化趨勢預(yù)測提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮天麻（冬麻）云南省昭通市彝良縣小草壩，采購后在4 ℃條件下貯藏備用；氯化鈉、鹽酸、硫代硫酸鈉、苯酚、葡萄糖等分析純、乙腈（色譜純）天津市風(fēng)船化學(xué)試劑科技有限公司；乙醇 分析純，天津市富宇精細(xì)化工有限公司。

HD-240LSAEW 生成機 上海旺旺集團；PL303分析天平 上海梅特勒-托利多儀器有限公司；YXQSG41-280A 高壓蒸汽滅菌鍋 上海生銀醫(yī)療儀器儀表有限公司；HPX-9272ME 數(shù)顯電熱培養(yǎng)箱 上海博訊實業(yè)有限公司醫(yī)療設(shè)備廠；JJCJ-CJ-1FD 超潔凈工作臺 蘇州市金凈凈化設(shè)備科技有限公司；HC-2062 高速離心機 安徽中科中佳科技儀器有限公司；HH-6 電熱恒溫水浴鍋 常州市普達科學(xué)儀器有限公司；UV-1800 紫外可見分光光度計 翱藝儀器上海有限公司；UItiMate3000 高效液相色譜 安捷倫科技有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 SAEW 的制備 SAEW 采用HD-240LSAEW生成機制成；通過電流的變化，可以反映出SAEW 中有效氯濃度（ACC）的變化，采用碘量法[10]測定有效氯濃度。

1.2.2 樣品處理 將試樣新鮮天麻用自來水洗凈、擦干后進行削皮切片，之后用圓柱形模具壓片成直徑3 cm，厚度5 mm。首先，精密稱取1 g 天麻裝入15×22 cm 真空密封袋，按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）加入?yún)?shù)為有效氯濃度30.2 mg/L，水流速度4.0 L/min，電流1.3 A 的SAEW 溶液，分組，每組設(shè)三個平行。其次，精密稱取150 g 天麻裝入15×22 cm 真空密封袋，記為未處理組。最后，將各天麻樣品置于4 ℃冷庫中進行保藏，每4 d 換同參數(shù)SAEW 溶液（保證有效氯濃度保持在一定范圍）并取樣進行各指標(biāo)測定，每組3 個平行樣，取平均值。

1.2.3 腐爛指數(shù)的測定 按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理分組，稱取50 g 左右天麻鮮切片裝入真空密封袋，每組設(shè)3 個平行，于4 ℃冷庫儲藏；每4 d 換水一次。測定腐爛指數(shù)時，取出鮮切片擦干表面水分，整齊放置在白紙上于同一高度拍照，每個樣品測定一次。使用ImageJ 軟件處理。按照公式（1）計算：

腐爛級別分級依據(jù)表1[11]。

表1 腐爛分級標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Rot grading standard

1.2.4 褐變度的測定

1.2.4.1 方法建立 褐變度方程的建立：以天冬酰胺和葡萄糖作為原料，用pH6.8 的磷酸鹽緩沖溶液分別配制1 mol/L 的葡萄糖溶液和0.2 mol/L 的天冬酰胺溶液，取等摩爾比的葡萄糖溶液與天冬酰胺溶液于20 mL 耐熱試管中密封。在140 ℃下油浴中分別加熱5、10、15、20、25、30 min。將反應(yīng)液稀釋15 倍后利用分光色差儀測定L*、a*、b*值，同時于420 nm 處測定其吸光度（A），并計算褐變度（BD）：BD=10×A。每個樣品3 個平行樣，取平均值。利用Box-Behnken Design，以L*、a*、b*作為三因素，褐變度作為響應(yīng)值，建立褐變度方程式。

方法論證：分別配制0.111、0.118、0.125、0.133、0.143、0.154、0.167、0.182、0.200、0.222 mg/mL 的褐色素溶液。以蒸餾水為空白對照（校零），于420 nm處測定吸光度，計算BD 值，以濃度為橫坐標(biāo)x，褐變度為縱坐標(biāo)y，繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。并利用分光色差儀檢測L*、a*、b*值，將L*、a*、b*值分別代入褐變度方程式中計算BD 值。分析以吸光度計算的BD 值與L*、a*、b*值計算的BD 值間的差異性及兩者在變化趨勢上的差異性。

1.2.4.2 色差測定 將不同分組樣品的三個平行各取一片擦干后放置在白紙上，使用CR-400 色差計，采用國際照明委員會（Commission Internationale de L'Eclairage，CIE）的L*、a*、b*色彩空間對色差進行測定。測試時，首先讓儀器充分預(yù)熱，用儀器自帶的白板校正后，對樣品進行測定。每組三個平行，記錄記錄L*、a*、b*值，取平均值。L*、a*、b*分別表征了樣品的黑白度、紅綠度和黃藍(lán)度，與參考點比較時?L*為正代表白度增加，?L*為負(fù)代表黑度增加，?a*為正代表紅色增加，?a*為負(fù)代表綠色增加，?b*為正代表黃色增加，?b*為負(fù)代表藍(lán)色增加。將L*、a*、b*帶入褐變度方程計算。

1.2.5 褐變率的測定 按料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理進行分組，稱取50 g 左右天麻鮮切片裝入真空密封袋，每組設(shè)3 個平行，于4 ℃冷庫儲藏；每4 d換水一次。測定褐變率時，取出鮮切片擦干表面水分，整齊放置在白紙上于同一高度拍照，每個樣品測定一次，每組3 個平行，取平均值。使用ImageJ 軟件處理。按照公式（2）計算：

1.2.6 水分活度的測定 按照GB 5009.238-2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 食品水分活度的測定》[12]中的水分活度儀擴散法進行測定。25 ℃，用飽和氯化鈉溶液進行校準(zhǔn)（水分活度為0.753）。取不同分組天麻鮮切片10 g，剪碎后均勻放置在水分活度儀測試盒中，測試溫度25 ℃，測試時間10 min。

1.2.7 菌落總數(shù)的測定 根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)GB 4789.2-2016《食品微生物學(xué)檢驗 菌落總數(shù)測定》[13]方法。取天麻鮮切片3 g，立即放入27 mL 滅菌后的生理鹽水中，震蕩搖勻；選擇102、103、104三個稀釋梯度（12 d 后選擇104、105、106）加入1 mL 菌液；之后倒入15～20 mL 平板計數(shù)培養(yǎng)基，培養(yǎng)48 h 后進行讀數(shù)。

1.2.8 天麻素的測定 參考中國藥典法2015 版一部[14]《藥材和飲片》中天麻素的測定方法。

1.2.8.1 高效液相色譜（HPLC）分析樣品前處理 精密稱取1.0000 g 干燥天麻供試品（70 ℃，烘干6 h），加入燒杯中，按固液比1:20 g/mL 加入55%乙醇保鮮膜密封后，在提取溫度60 °C、提取時間40 min 下進行超聲提取，提取完成后3000 r/min 離心5 min、過濾，在70 ℃下減壓濃縮至液體不可流動為止，加3 mL 乙腈水（3:97）溶解，定容至5 mL 容量瓶。

1.2.8.2 HPLC 標(biāo)準(zhǔn)曲線的建立 色譜條件：色譜柱Syncronis C18（250×4.6 mm×5 μg）；柱溫：30 ℃；流速：1.0000 mL/min；流動相：乙腈:0.5%磷酸溶液=3:97；波長：220 nm；進樣量：20 μL；進樣方式：恒流。

標(biāo)準(zhǔn)曲線的制作：利用外標(biāo)法測定天麻素的含量：精密稱取17.5 mg 天麻素標(biāo)準(zhǔn)品，用乙腈:水=3:97 溶解，配成0.35 mg/mL 溶液，稀釋成1.75 mg/mL標(biāo)準(zhǔn)溶液。取2 mL 標(biāo)準(zhǔn)溶液于進樣瓶中，按進樣量2、3、4、5、6、7 μL 進行天麻素測定。以質(zhì)量為橫坐標(biāo)，峰面積為縱坐標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)曲線。

1.2.8.3 HPLC 測樣品中天麻素含量 將前處理后配制的溶液吸取2 mL 注入進樣瓶，在標(biāo)準(zhǔn)曲線的條件下測定樣品中天麻素含量，mg/100 g。

1.2.9 維生素C 測定 根據(jù)王麗霞[15]碘酸鉀法進行測定。取天麻樣品20 g 放入研缽，加入2%的HCl溶液5～10 mL，研磨均勻，移至100 mL 容量瓶用2% HCl 定容，搖勻并過濾，取1% KI 溶液2 mL、10%淀粉溶液1～2 mL 及濾液5 mL 于錐形瓶，加蒸餾水至10 mL 搖勻，用0.001 mol/L 的KIO3溶液滴定。

1.2.10 動力學(xué)分析 以未處理組作為對照，選取料液比1:1、1:3、1:5 g/mL，將天麻鮮切片SAEW 浸漬處理，在4 ℃儲藏過程中測定其理化、營養(yǎng)指標(biāo)（每4 d 測定一次，測定周期為28 d），并建立品質(zhì)衰變動力學(xué)模型系統(tǒng)。

由于天麻鮮切片在儲藏過程中，各指標(biāo)變化規(guī)律存在差異性，單一模型不能使用，故本實驗采用多動力學(xué)模型配合使用。腐爛指數(shù)、褐變率指標(biāo)使用Asymptotic1 模型進行擬合，褐變度、天麻素含量、維生素C 含量指標(biāo)使用一級反應(yīng)動力學(xué)模型進行擬合，水分活度指標(biāo)使用Expdec2 模型進行擬合，菌落總數(shù)指標(biāo)使用Logistic 模型進行擬合。

1.3 數(shù)據(jù)處理

應(yīng)用Origin 軟件進行作圖與非線性擬合分析，ImageJ 處理圖片，Excel 軟件進行數(shù)據(jù)處理，用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行差異顯著性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 腐爛指數(shù)的動力學(xué)擬合

由圖1 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，未處理組天麻鮮切片腐爛率呈上升趨勢，而SAEW 浸漬組均未出現(xiàn)腐爛現(xiàn)象，所以證明SAEW 浸漬能阻止腐爛現(xiàn)象。根據(jù)數(shù)據(jù)分布形態(tài)，對腐爛指數(shù)進行一階動力學(xué)方程擬合，未處理組擬合曲線和腐爛指數(shù)數(shù)據(jù)基本重合，Asymptotic1 模型（一階指數(shù)漸進回歸模型1）動力學(xué)方程（3）如下：

圖1 腐爛指數(shù)的一階指數(shù)動力學(xué)擬合Fig.1 First order exponential kinetic fitting of decay index

式中：y 為腐爛指數(shù)（%）；a 為漸近線參數(shù)；b 為響應(yīng)范圍；c 為衰變速率（d-1）；x 為儲藏時間（d）。

在擬合曲線中，未處理組的a 為108.06±12.21，b 為116.40±17.38，c 為0.87±0.05，回歸系數(shù)R2為0.902，模型預(yù)測性良好。

詹苑等[16]研究表明，SAEW 處理野生菌不僅能控制其表面微生物增長量，還能減緩貯藏品質(zhì)的劣變速度。劉培紅等[17]探討SAEW 對鮮米線儲藏過程中的殺菌及延長保鮮期的作用，試驗組鮮米線保鮮期比對照組延長約16 h，從而降低了鮮米線腐敗變質(zhì)的速率。結(jié)果表明，SAEW 浸漬能阻止天麻鮮切片的腐爛現(xiàn)象，未處理組擬合后回歸系數(shù)R2為0.902，模型預(yù)測性良好，腐爛指數(shù)變化符合Asymptotic1 模型動力學(xué)方程（3）的規(guī)律。

2.2 褐變度的動力學(xué)擬合

2.2.1 褐變度方程的建立 利用Box-Behnken Design，以L*、a*、b*作為三因素，褐變度作為響應(yīng)值，得到多元一次方程式。按照公式（4）計算：

2.2.2 褐變度標(biāo)準(zhǔn)曲線 以褐色素標(biāo)準(zhǔn)品濃度為橫坐標(biāo)，褐變度（BD）為縱坐標(biāo)，在420 nm 處測定吸光值。制作褐變度標(biāo)準(zhǔn)曲線。繪制的標(biāo)準(zhǔn)曲線y=0.0846+40.6078x，R2=0.999，具有良好的線性關(guān)系。

由圖2 可知，經(jīng)過統(tǒng)計分析，以吸光度計算的BD 值與L*、a*、b*值計算的BD 值間不存在差異性（P>0.05），兩者在變化趨勢上也不存在差異性（P>0.05）。說明將測定的L*、a*、b*值代入（4）式中計算BD 值的方法是可靠的，該方法可用來測定固體樣品的褐變度值。

圖2 BD 值兩種計算方法對比Fig.2 Comparison of two calculation methods for BD value

2.2.3 褐變度的動力學(xué)擬合 由圖3 中可以看出，通過對褐變度進行一級動力學(xué)擬合，擬合曲線和褐變度數(shù)據(jù)基本重合。一級反應(yīng)動力學(xué)模型[18]的方程為：

圖3 褐變度的一級動力學(xué)擬合Fig.3 First order kinetic fitting of Browning degree

式中：A 為樣品貯藏至第t d 時天麻素含量（%）；A0為樣品的初始天麻素含量（%）；k 為樣品天麻素含量變化速率常數(shù)；t 為樣品的貯藏時間（d）。

在擬合曲線中，褐變度呈指數(shù)上升；變化速率常數(shù)k 反映了褐變度變化，k 越大，褐變度越高。在表2中可以看出，未處理組和料液比1:1g/mL 決定系數(shù)R2大于0.9，有很好的預(yù)測效果。通過擬合結(jié)果可知，褐變度變化符合一級動力學(xué)模型。

表2 褐變度一級動力學(xué)擬合參數(shù)Table 2 First orde kinetic fitting parameters of browning degree

2.3 褐變率的動力學(xué)擬合結(jié)果

由圖4 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，未處理組褐變率呈上升趨勢，在12 d 時達到最大值100%；料液比1:1 g/mL 組在12 d 達到最大值14.8%，之后略有下降；料液比1:3 g/mL 在4 和8 d 出現(xiàn)褐變，褐變率分別為0.29%和0.11%；可能是實驗過程中造成的誤差，料液比1:5 g/mL 組未出現(xiàn)褐變。與未處理組相比，SAEW 浸漬能有效抑制天麻鮮切片表面產(chǎn)生褐變現(xiàn)象。將Asymptotic1 模型（一階指數(shù)漸進回歸模型1）按照動力學(xué)方程（3）進行擬合，擬合曲線與褐變率數(shù)據(jù)基本重合，從表3 中可知，未處理組決定系數(shù)R2大于0.8，模型預(yù)測性良好。

圖4 褐變率的一階指數(shù)動力學(xué)擬合Fig.4 First order exponential kinetic fitting of Browning rate

表3 褐變率的一階指數(shù)動力學(xué)擬合參數(shù)Table 3 First order exponential kinetic fitting parameters of browning rate

馬卓云等[19]研究表明，利用阿倫尼烏斯方程建立鮮切山藥MDA 含量和褐變度品質(zhì)指標(biāo)的一級動力學(xué)模型來模擬鮮切山藥的貨架期模型，可以更好地反映鮮切山藥的品質(zhì)指標(biāo)變化。鄧清云等[20]研究AEW 對鮮切馬鈴薯酶促褐變的抑制效果，發(fā)現(xiàn)處理時間、處理方式（靜止浸泡、流水沖洗、振蕩）對AEW 的褐變抑制效果均產(chǎn)生影響，而料液比變化對AEW 的褐變抑制效果影響不大。與本研究的結(jié)論相符。

2.4 水分活度的動力學(xué)擬合

由圖5 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加水分活度呈先上升后下降趨勢，在第8 d 時各組水分活度值達到最大；未處理組、料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）水分活度分別為0.931、0.948、0.951、0.952，不同料液比SAEW 處理組天麻鮮切片水分活度均高于未處理組，與未處理相比，SAEW 浸漬天麻鮮切片減緩其水分活度下降速度。通過對水分活度進行二階指數(shù)動力學(xué)擬合，擬合曲線和水分活度數(shù)據(jù)基本重合，Expdec2 模型（兩階指數(shù)增長模型）動力學(xué)方程（6）如下：

圖5 水分活度二階動力學(xué)擬合Fig.5 Second order kinetic fitting of water activity

式中：y 為某一時刻的品質(zhì)指標(biāo)；y0為偏移量；A1為第一段曲線振幅；t1為第一段曲線時間常數(shù)，A2為第二段曲線振幅；t2為第二段曲線時間常數(shù)。

在擬合曲線中，參數(shù)t2反映了水分活度降低速度，t2值越大水分活度下降變化越快。在表4 中可以看出，各分組決定系數(shù)R2都大于0.8，結(jié)果表明水分活度變化符合二階指數(shù)增長模型。

表4 水分活度二階動力學(xué)擬合參數(shù)Table 4 Second order kinetic fitting parameters of water activity

陳建福等[21]研究表明，SAEW 處理可延緩褐變及總酸度的增加，減少水分含量的喪失。綜上可見，SAEW 浸漬天麻鮮切片減緩其水分活度下降速度，擬合后各分組決定系數(shù)R2都大于0.8，水分活度變化符合二階指數(shù)增長模型規(guī)律。

2.5 菌落總數(shù)的Logistic 模型擬合

由圖6 可知，天麻鮮切片菌落總數(shù)隨儲藏時間延長呈上升趨勢，其中未處理組菌落總數(shù)上升趨勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于SAEW 浸漬處理組；與未處理組相比，SAEW浸漬能有效抑制微生物，且與SAEW 添加量無關(guān)。通過對菌落總數(shù)進行Logistic 模型擬合，擬合曲線和菌落總數(shù)數(shù)據(jù)基本重合。Logistic 模型能體現(xiàn)產(chǎn)品在貯藏時菌落總數(shù)變化與時間的關(guān)系[22]，Logistic 模型的方程為：

圖6 菌落總數(shù)的Logistic 模型擬合Fig.6 Logistic model fitting of total bacterial count

式中：y 為樣品貯藏至第x d 時菌落總數(shù)（log CFU/g）；A1、A2、x0、P 為模型參數(shù)；x 為樣品的貯藏時間（d）。在擬合曲線中，菌落總數(shù)呈指數(shù)上升。在表5中可以看出，SAEW 浸漬組決定系數(shù)R2均大于0.9，有很好的預(yù)測效果，結(jié)果表明菌落總數(shù)變化符合Logistic 模型。

表5 菌落總數(shù)的Logistic 模型擬合參數(shù)Table 5 Logistic model fitting parameters of total bacterial count

周智宇等[23]研究表明，SAEW 處理能有效控制樣品表面微生物數(shù)量，還能減緩貯藏品質(zhì)的劣變速度。張國治等[24]結(jié)果表明，根據(jù)不同模型計算微生物生長動力學(xué)參數(shù)，所有模型均可以可靠、快速地預(yù)測青麥糕的腐敗程度，從而保證青麥糕產(chǎn)品的食用品質(zhì)和安全。結(jié)果表明，菌落總數(shù)變化遵循Logistic模型。

2.6 天麻素含量的動力學(xué)擬合

由圖7 可知，天麻鮮切片隨著儲藏時間增加，天麻素含量均呈逐漸下降趨勢；其中未處理組天麻素含量減少量始終低于SAEW 浸漬處理組，儲藏效果最好。與未處理組相比，SAEW 浸漬在一定程度上會造成天麻素的損失，但與SAEW 添加量無關(guān)。天麻素初始含量為0.38%，28 d 時，未處理組、料液比（1:1、1:3、1:5 g/mL）天麻素含量分別為0.25%、0.24%、0.24%、0.24%。通過對天麻素含量進行一級動力學(xué)擬合，擬合曲線和天麻素含量數(shù)據(jù)基本重合，在擬合曲線中，天麻素含量呈指數(shù)下降，系數(shù)k 反映了天麻素含量變化，k 越大，天麻素含量降低越快，證明天麻素含量的降解速度與貯藏時間呈負(fù)相關(guān)。從表6 中可以看出，各分組決定系數(shù)R2均大于0.9，有很好的預(yù)測效果。

圖7 天麻素含量的一級動力學(xué)擬合Fig.7 First order kinetic fitting of gastrodin content

表6 天麻素含量的一級動力學(xué)擬合參數(shù)Table 6 First order kinetic fitting parameters of gastrodin content

陳琛等[25]研究中，不同保鮮液浸泡貯藏期間天麻素含量呈下降趨勢。曹森等[26]研究發(fā)現(xiàn)，復(fù)合保鮮劑能延緩其天麻素和多糖含量的下降。SAEW 浸漬在一定程度上會造成天麻素的損失，模型決定系數(shù)R2均大于0.9，說明天麻鮮切片在貯藏過程中天麻素含量變化符合一級反應(yīng)動力學(xué)規(guī)律。

2.7 維生素C 測定的動力學(xué)擬合

由圖8 可知，天麻維生素C 隨儲藏時間增加呈逐漸減少趨勢，并且SAEW 浸漬組維生素C 含量均高于未處理組，與未處理組相比，SAEW 浸漬能在減緩維生素C 損失。在第8 d 之前，四個組間并無明顯差異，在第8 d 之后，料液比1:1 g/mL 組維生素C 含量均高于其余三組；并且SAEW 浸漬組（料液比1:1、1:3、1:5 g/mL）維生素C 含量均高于未處理組。

圖8 維生素C 含量的動力學(xué)擬合Fig.8 Kinetic fitting of VC content

通過對天麻維生素C 含量進行一級動力學(xué)擬合，擬合曲線和天麻維生素C 含量數(shù)據(jù)基本重合，在擬合曲線中，維生素C 含量呈指數(shù)下降；變化速率常數(shù)k 反映了維生素C 含量變化速度；k 越大，維生素C降低越快。從表7 中可以看出，料液比1:1、1:3 g/mL決定系數(shù)R2大于0.9，表明方程的擬合精度高，維生素C 含量變化符合一級動力學(xué)模型。

表7 維生素C 的動力學(xué)擬合參數(shù)Table 7 Kinetic fitting parameters of VC

趙德錕等[27]研究SAEW 處理對鮮切云南紅梨貯藏過程中品質(zhì)的影響，結(jié)果表明SAEW 處理能夠有效控制云南紅梨鮮切品表面微生物數(shù)量，并延緩其貯藏過程中維生素C 含量的衰減。Giannakourou等[28]發(fā)現(xiàn)不同貯藏條件下冷凍綠色蔬菜維生素C的損失過程也可以用一級動力學(xué)模型描述。李敏等[29]研究表明大白菜在貯藏過程中維生素C 降解符合一級反應(yīng)動力學(xué)規(guī)律，反應(yīng)速率常數(shù)k 隨貯藏溫度的增加而增加。綜上可見，維生素C 含量變化符合一級動力學(xué)規(guī)律。

3 結(jié)論

通過對SAEW 浸漬（料液比1:1、1:3、1:5 g/mL）、未處理組在儲藏過程中天麻鮮切片理化指標(biāo)及營養(yǎng)指標(biāo)的檢測，SAEW 浸漬能有效抑制褐變度、褐變率和腐敗的發(fā)生；抑制微生物繁殖，同時能延緩水分活度、天麻素、維生素C 等指標(biāo)的衰變速度。綜上所述，本研究提出的SAEW 浸漬能有效減緩天麻鮮切片品質(zhì)衰變速度，可用于解決天麻鮮切片儲藏問題；同時建立了SAEW 浸漬處理對天麻鮮切片的菌落總數(shù)、褐變度、褐變率、腐爛指數(shù)、水分活度、天麻素和維生素C 等指標(biāo)影響模型系統(tǒng)，擬合后決定系數(shù)R2均大于0.8，表明方程的擬合精度高，此外通過以上動力學(xué)模型可以對天麻鮮切片在不同貯藏時間下的理化及營養(yǎng)指標(biāo)變化進行動態(tài)控制，方便產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)測。相關(guān)結(jié)果能為SAEW 在鮮品貯藏過程中的應(yīng)用提供技術(shù)指導(dǎo)。