田晓琳，张国权*

1. 山西师范大学食品科学学院（临汾 041000）；2. 西北农林科技大学食品科学与工程学院（杨凌 712100）

油莎豆（Cyperus esculeutus）是一种块茎可食的多年生草本植物[1-2]，广泛分布于西班牙、澳大利亚、非洲、北美和南美等国家和地区[2-4]，在中国有16个省区也有种植[5]。油莎豆含20%～30%油脂、5%～10%蛋白质、25%～40%淀粉、15%～25%糖，此外还富含膳食纤维、维生素C、E和矿物质[3,5-7]，是一种优质、高产、综合利用价值很高的植物油料资源[5]。

油莎豆主要用于榨油，副产品油莎豆粕仍有较高的利用价值，目前对其食品领域的研究大多集中在蛋白[8-9]、淀粉[10-11]、多糖[12-13]等成分的提取和分析上，鲜有对油莎豆低聚糖的研究。试验采用乙醇为溶剂对油莎豆粕中的低聚糖进行浸提，并通过响应面分析法优化工艺条件，以期为油莎豆的综合开发利用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

油莎豆，市售；重蒸酚、浓硫酸、葡萄糖标品、无水乙醇，分析纯。

1.2 仪器设备

LH 188型智能家用榨油机，佛山市南海莉华电子科技有限公司；FW 100高速万能粉碎机：天津泰斯特仪器有限公司；UVmini-1240型紫外分光光度计：日本岛津公司；KW-1000 DC型数显恒温水浴锅：国华电器有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 油莎豆低聚糖提取

1.3.1.1 油莎豆粕制备

油莎豆洗净，于105 ℃烘干，压榨法榨油，取豆粕，脱脂，粉碎，过80目筛，装自封袋4 ℃保存备用。

1.3.1.2 油莎豆低聚糖提取工艺流程[13]

油莎豆豆粕粉→乙醇溶液浸提→离心→取上清液→旋蒸浓缩→加4倍体积无水乙醇醇沉24 h（去除多糖及蛋白质）→离心取上清液→旋蒸浓缩→油莎豆粗低聚糖溶液

1.3.1.3 提取工艺参数选择

以低聚糖提取率为指标，选取液料比、乙醇体积分数、提取时间和提取温度4个因素进行单因素试验。

1.3.2 低聚糖含量测定

1.3.2.1 低聚糖含量测定方法

采用苯酚-硫酸法[14]测定低聚糖含量。

1.3.2.2 葡萄糖标准曲线绘制

称取1.00 g葡萄糖（于105 ℃干燥至恒质量）溶于去离子水，定容至100 mL，即得100 μg/mL标准葡萄糖溶液。分别移取0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9和1.0 mL配制的100 μg/mL标准葡萄糖溶液于试管，以去离子水定容至1.0 mL，即得不同质量浓度葡萄糖标准溶液（0，10，20，30，40，50，60，70，80，90和100 μg/mL），加入1.0 mL的6%苯酚溶液，然后5.0 mL加入浓硫酸，室温静置20 min，以零管为空白，在490 nm波长处测定其他各管溶液的吸光度，以葡萄糖浓度为横坐标，490 nm处吸光度为纵坐标，绘制标准曲线。所得方程为A=0.010 1C-0.007 7，R2=0.999 2。式中：A为葡萄糖吸光度，C为溶液中葡萄糖质量浓度，μ g/mL。

1.3.3 优化试验设计

根据Design-Expert 8.0软件，采用BBD建立数学模型，以液料比X1、乙醇体积分数X2、提取时间X33个因子为自变量（经单因素试验，不对提取温度进行优化处理），按方程X=（Xi-X0）/2对自变量进行编码。以低聚糖提取率为响应值，建立回归方程模型，见表1。

表1 Box-Behnken试验因素及编码水平

1.3.4 数据处理

数据采用Design-Expert 8.0软件进行方差分析及显著性检验，采用QriginPro 9.0软件进行图表处理。

2 结果与分析

2.1 单因素试验结果分析

2.1.1 液料比的选择

由图1可知，当液料比在12︰1～20︰1（mL/g）变化时，随着提取溶剂比例的增加，提取率增大，当液料比达到18︰1～20︰1（mL/g）时，提取率的增加幅度趋于平缓，可能原因是提取剂的增加有利于低聚糖的溶出[15]，当达到18︰1（mL/g）时已基本将低聚糖溶出，继续增大液料比没有实际意义，故选择液料比18︰1（mL/g）为宜。

图1 液料比对低聚糖提取率的影响

2.1.2 乙醇体积分数的选择

由图2可知，当乙醇体积分数在30%～70%变化时，低聚糖提取率随乙醇体积分数增加呈现先增加后减少的趋势，当乙醇体积分数为40%时，低聚糖提取率最高。可能原因是乙醇体积分数较高（＞40%）会导致聚合度高的低聚糖析出，乙醇溶剂中低聚糖含量减少，使低聚糖提取率降低[16-17]。故选择乙醇体积分数40%为宜。

图2 乙醇体积分数对低聚糖提取率的影响

2.1.3 提取时间的选择

由图3可知，当提取时间在20～60 min变化时，提取率随提取时间的增加呈现先增加后减少的趋势。当提取时间为30 min时，低聚糖提取率最高。可能原因是提取时间过长会导致低聚糖水解，使其得率降低[15]。故选择提取时间30 min为宜。

图3 提取时间对低聚糖提取率的影响

2.1.4 提取温度的选择

由图4可知，提取温度对低聚糖提取率影响不大。因此，在后续优化的时候对温度条件不再做优化处理。从节约能源及简化提取工艺角度，选择40 ℃的条件进行固定。

图4 提取温度对低聚糖提取率的影响

2.2 油莎豆低聚糖提取工艺参数的优化

以油莎豆粕低聚糖提取率为响应值，选取液料比（X1）、乙醇体积分数（X2）、提取时间（X3）进行三因素三水平试验，模型共设15个试验点，结果见表2。

表2 响应面试验方案及结果

2.2.1 回归模型的建立

对表2试验结果进行多元回归拟合，得油莎豆低聚糖提取率Y对液料比（X1）、乙醇体积分数（X2）、提取时间（X3）的二次多项式回归模型：

表3 回归分析结果

由回归模型方差分析结果可知，模型p=0.000 3＜0.01，高度显著，失拟项p=0.115 9＞0.05不显著，表明所建立的回归二次模型成立，可用此模型来分析和预测低聚糖提取工艺参数。模型中X1、X2、X2X3、X22对油莎豆低聚糖提取率的影响高度显著。确定系数R2=0.988 4，证明模型与真实试验拟合度好；R2Adj=0.967 8，表明可以解释96.78%的响应值变化。各因素一次项F值越大，表明对提取率的影响越显著，影响程度依次为液料比＞浸提时间＞浸提温度。影响油莎豆低聚糖提取率的主次因素依次为X2＞X1＞X3，即乙醇体积分数＞液料比＞提取时间。

2.2.2 响应面分析

由图5可知，与X1方向比较，X2效应面曲线较陡，X2等高线密度明显高于沿X1移动的密度，表明乙醇体积分数X2对低聚糖提取率的贡献更大，同理，由图6和图7可知，乙醇体积分数对提取率的影响较提取时间更显著，液料比对提取率的影响较提取时间更显著，即三个因素对低聚糖提取率的影响顺序是：乙醇体积分数＞液料比＞提取时间。等高线的形状可直观地看出交互效应的大小，椭圆形或马鞍形反映了两因素的交互作用较强，呈圆形则相反，而响应曲线曲线较陡也说明交互作用较强[18]。从图5和图7可看出，各因素的相互作用的等高线并没有呈现明显的椭圆形，响应曲线相对较平缓，说明液料比与提取时间、液料比与乙醇体积分数之间交互作用并不显著；图6等高线图呈马鞍形，说明乙醇体积分数与提取时间交互作用较强。响应面分析结果与方差分析结果相符。

2.3 验证性试验

通过Design-Expert 8.0分析，获得最佳工艺参数，因素X1、X2、X3代码分别为0.994，-0.32和0.804，转化为实际参数为19.988︰1（mL/g），39.36%和31.608 min，预测提取率为17.878 4%。为了验证回归模型所得结果与实际值的符合程度，在实际试验中将参数修正为液料比20︰1（mL/g）、乙醇体积分数39.4%、提取时间31.6 min，在此条件下得油莎豆低聚糖提取率为17.82%，比预测值略降低，但相差不大。

图5 液料比与乙醇体积分数对低聚糖提取率影响的响应面与等值线图

图6 乙醇体积分数与提取时间对低聚糖提取率影响的响应面与等值线图

图7 液料比与提取时间对低聚糖提取率Y影响的响应面与等值线图

3 结论

在单因素试验的基础上，结合Box-Behnken分析，建立了响应面优化乙醇浸提法提取油莎豆低聚糖的二次多项式数学模型。结果表明，对低聚糖提取率影响从大到小的的顺序依次为：乙醇体积分数、液料比、提取时间。最佳的提取工艺条件为液料比20︰1（mL/g）、乙醇体积分数39.4%、提取时间31.6 min，此时油莎豆低聚糖提取率为17.82%，与预测值相对误差较小，说明优化得到的模型准确、可靠。该试验为进一步深入研究油莎豆低聚糖提供了参考依据。