菱角壳提取物与壳聚糖活性涂膜组成的优化

   刘永*，陈伟健
  肇庆学院化学化工学院（肇庆526061）
摘要在研究菱角壳提取物浓度、壳聚糖浓度和甘油浓度对冷藏猪肉TVB-N影响的基础上，以TVB -N为优化指标，采用响应面方法优化菱角壳提取物与壳聚糖活性涂膜的组成。结果表明，菱角壳提取物浓度对TVB -N影响显著，壳聚糖浓度和甘油浓度对TVB-N影响不显著，影响大小顺序为：菱角壳提取物浓度>壳聚糖浓度>甘油浓度。涂膜最佳组成为菱角壳提取物浓度0.5%、壳聚糖浓度2.0%和甘油浓度5.0%，此条件下TVB-N为5.82mg/100g。
关键词菱角壳；壳聚糖；活性涂膜
   可食用膜是指由可食性材料通过浸渍、涂抹或喷淋的方式覆盖于食品表面的薄层，以期达到在食品保藏、流通和销售的过程中保持食品良好物理形态和食用品质的目的。可食用膜可控制水气、氧气或各种物质的渗透，限制酸败，防止脂肪迁移和抑制微生物生长，达到保持食品的感官品质作用。随着研究的深入，添加活性物质如抗菌剂、抗氧化剂、色素、风味物质、营养强化剂和香辛料制备活性涂膜来增加涂膜性能和应用范围，已成为食品保鲜领域的研究热点。但是，目前的研究主要集中在果蔬保鲜，对肉类的保鲜研究较少。
   菱角为菱科菱属一年生水生草本植物。菱角的加工只选用菱肉部分，加工过程中产生大量的副产物菱角壳。菱角壳性味微苦、涩，性凉，入肺、脾、大肠三经，富含多种活性物质，具有抗氧化、抗菌和抗癌等功效。因此，利用菱角壳提取物的活性作用与壳聚糖制备活性涂膜，利用响应面方法优化涂膜的组成，得到更加有效的活性涂膜配方，以期为菱角壳资源的利用和活性涂膜在肉类保鲜的应用提供参考。
1材料与方法
1.1材料与仪器
     菱角壳，农户提供；无水乙醇、柠檬酸、甘油：广州化学试剂厂；高氯酸、壳聚糖：阿拉丁试剂公司。
     TD3C800B离心机：湖南湘仪实验室仪器开发有限公司；半微量凯氏定氮仪：广州仪器厂；DFY-250A高速组织粉碎机：上海比朗仪器有限公司；LL3000型冷冻干燥机：德国Heto公司；超声波清洗器：上海科导超声仪器有限公司。
1.2试验方法
1.2.1菱角壳提取物的制备
     将干菱角壳用粉碎机粉碎，过80目筛。称取200 g菱角壳粉末，按料液比1：20( g/m L)加入体积分数为60%乙醇溶液，超声提取40min，10000 r/min离心10 min，滤渣重复提取1次，合并清液浓缩，冷冻干燥得菱角壳提取物。
1.2.2菱角壳提取物／壳聚糖活性涂膜的单因素试验
     用1%柠檬酸配制一定浓度的壳聚糖溶液，分别加入一定量的菱角壳提取物和甘油，混合均匀，得到活性涂膜液。将新鲜猪肉切成肉片，分别涂膜猪肉10 s，沥干10 s，放人已灭菌的培养皿中，然后置于冰箱中4 ℃下冷藏保存4d，测定菱角壳提取物、壳聚糖和甘油的浓度对猪肉挥发性盐基氮( TVB-N)的影响。
1.2.3挥发性盐基氮(TVB-N)的测定
     根据GB/T 5009.44-2003采用半微量凯氏定氮法测定TVB-N。
1.2.4涂膜组成的响应面优化
     在单因素试验基础上，根据响应面试验设计原理，以TVB-N为优化目标，选择菱角壳提取物、壳聚糖和甘油的浓度进行3因素3水平试验，利用响应面优化涂膜最佳组成。
2结果与分析
2.1菱角壳提取物浓度对TVB-N的影响

     菱角壳提取物浓度对TVB-N的影响见图1(A)。从图1(A)可知，提取物浓度增加，TVB-N先降后升，浓度为0.6%时TVB-N最低。这可能是提取物中含有的黄酮、多酚类物质具有抗菌、抗氧化作用，抑制猪肉腐败；但提取物中也含有蛋白和糖类物质，这些物质为微生物生长营造了环境，会使猪肉腐败。所以菱角壳提取物浓度为0.6%左右为宜。
2.2壳聚糖浓度对TVB-N的影响
     壳聚糖浓度对TVB-N的影响见图1(B)。从图1(B)可知，壳聚糖浓度增加，TVB-N先降后升，浓度为2.0%时TVB-N最低。这可能是壳聚糖具有良好成膜和抗菌特性，能隔氧和抑制微生物生长，从而抑制猪肉腐败；但壳聚糖浓度过高，壳聚糖载体中单位体积的菱角壳提取物数量减少，提取物的活性作用减少，使TVB-N升高。所以壳聚糖浓度为2.0%左右为宜。
2.3  甘油浓度对TVB-N的影响
     甘油浓度对TVB-N的影响见图1(C)。从图1(C)可知，甘油浓度增加，TVB-N先降后升，浓度为5.0%时TVB-N最低。这可能是甘油能改善涂膜的结构，对隔氧产生协同增效作用，延缓猪肉腐败；但甘油浓度过高，阻隔菱角壳提取物活性和壳聚糖抗菌性的负作用也高，使TVB-N升高。所以甘油浓度为5.0%左右为宜。
2.4响应面试验优化涂膜组成
     在单因素试验基础上，以TVB-N(Y)为优化指标，对菱角壳提取物浓度(A)、壳聚糖浓度(B)
和甘油浓度(C)采用3因素3水平进行响应面优化涂膜组成，试验设计及结果见表1。

     采用Design-Expert软件对表1中的试验数据进行回归拟合分析，得到二次方程模型为：Y=5.93+1.18 A-0.17B+0.08C-0.24AB-0.075 AC+0.16BC+1.65A2+1.5 B2+1.09C2，结果见表2。由表2可知，回归方程模型极显著(p <0.01)，模型的相关系数R2=0.954 5，说明该二次模型能够拟合真实的试验结果；模型的失拟项不显著(p>0.05)，表明模型拟合程度好，模型与试验数据相符。

     采用Design-Expert软件对表1中的试验数据进行回归模型系数显著性检验，结果见表3。由表3可知，菱角壳提取物浓度(A)对TVB-N(Y)的影响显著(p <0.05)，壳聚糖浓度(B)和甘油浓度(C)对TVB-N(Y)的影响不显著(P>0.05)，影响的大小顺序为：菱角壳提取物浓度>壳聚糖浓度>甘油浓度；菱角壳提取浓度、壳聚糖浓度和甘油浓度的交互作用对TVB-N的影响不显著(p>0.05)；各因素的二次方对TVB-N影响显著(p<0.05)。

2.5响应曲面分析
   TVB-N对各因素的三维曲面见图2。通过曲面和等高线的形状可以判断因素对TVB-N影响的显著性以及因素之间交互作用的强弱。从图2可知，三维曲面都为上凹曲面，最低点均落在所选区域内，说明因素水平选择合理；TVB-N(Y)随菱角壳提取物浓度(A)、壳聚糖浓度(B)和甘油浓度(C)的增加均呈现先降后升的二次关系；等高线疏密表明因素影响TVB-N的大小顺序为：菱角壳提取物浓度 >壳聚糖浓度>甘油浓度；菱角壳提取物浓度、壳聚糖浓度和甘油浓度的交互作用对TVB-N的影响不显著。

2.6涂膜最佳组成的确定
     由Design-Expert软件计算得到涂膜最佳组成为：菱角壳提取物浓度0.53%、壳聚糖浓度2.02%和甘油浓度4.96%，TVB-N的预测值为5.71 mg/100 g。为了方便实际操作，最佳组成调整为：菱角壳提取物浓度0.5%、壳聚糖浓度2.0%和甘油浓度5.0%，此条件下TVB-N为5.82 mg/100 g(n=3)，与预测值相差1.79%，说明用该模型制备菱角壳提取物与壳聚糖活性涂膜是可靠的。
3结论
     采用响应面法对菱角壳提取物与壳聚糖活性涂膜的组成进行了优化。菱角壳提取物浓度对TVB-N影响显著，因素影响大小顺序为：菱角壳提取物浓度 >壳聚糖浓度>甘油浓度。涂膜最佳组成为菱角壳提取物浓度0.5%、壳聚糖浓度2.0%和甘油浓度5.0%，此条件下TVB-N为5.82 mg/100 g。