錢　敏，劉嘉欣，莫依燦，朱　豪，趙文紅，白衛(wèi)東

含γ-氨基丁酸客家黃酒的工藝優(yōu)化

錢敏1，2，劉嘉欣1，莫依燦1，朱豪1，趙文紅1，2*，白衛(wèi)東1，2

（1.仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 輕工食品學(xué)院，廣東 廣州 510225；2.廣東省嶺南特色食品工程中心，廣東 廣州 510225）

該試驗(yàn)通過對(duì)廣東客家黃酒的釀造工藝進(jìn)行優(yōu)化，以提高黃酒中γ-氨基丁酸（GABA）含量。選取酒藥、麥曲、紅曲、加水量、裝瓶量和浸米時(shí)間6個(gè)因素進(jìn)行單因素篩選，利用Design-Expert 8.05軟件設(shè)計(jì)分式析因?qū)嶒?yàn)，得出裝瓶量和浸米時(shí)間為影響最大的兩個(gè)因素。通過響應(yīng)面優(yōu)化對(duì)兩個(gè)顯著因素進(jìn)行研究，得出最佳釀酒工藝參數(shù)：酒藥0.5%、麥曲0.5%、紅曲5%、加水量5%（以原料糯米質(zhì)量百分比計(jì)），裝瓶量200 g/L和浸米時(shí)間30 h，在此最佳參數(shù)下釀造的黃酒，GABA含量達(dá)295.79 mg/L，比傳統(tǒng)工藝黃酒中GABA含量提高了142.89 mg/L。

客家黃酒；γ-氨基丁酸；工藝優(yōu)化

廣東客家黃酒又稱客家娘酒和“月子酒”，是我國黃酒的一個(gè)重要分支［1-2］，己有五千多年的歷史，是客家古文化和酒文化相結(jié)合的精華，是嶺南一帶客家民間傳統(tǒng)發(fā)酵型黃酒。其紅褐色晶瑩剔透，酒體甘醇，香氣濃郁，鮮甜爽口，余味綿長［3］。黃酒是最富營養(yǎng)的發(fā)酵酒。黃酒的含熱量是啤酒的3～6倍，葡萄酒的2.0～2.5倍，黃酒富含蛋白質(zhì)、維生素和多種對(duì)人體有益的礦物元素，黃酒中氨基酸種類達(dá)18種之多，其中包括8種人體必需氨基酸［4-5］，它們?cè)邳S酒中含量是啤酒的9.8倍，紅葡萄酒的3.5倍，并且高于雞蛋等其他食品，故有“液體蛋糕”之美譽(yù)［6-9］。

γ-氨基丁酸（gamma-aminobutyric acid，GABA）是一種天然活性成分［10］，也是一種重要的抑制性神經(jīng)遞質(zhì)，它參與多種代謝活動(dòng)，具有降血壓、促進(jìn)肝功能、腎功能等功效［11-15］。

本實(shí)驗(yàn)通過了解廣東客家黃酒內(nèi)功能性物質(zhì)γ-氨基丁酸（GABA）的作用，對(duì)黃酒的釀造工藝進(jìn)行優(yōu)化，提高黃酒內(nèi)GABA的含量，改善其營養(yǎng)性質(zhì)。在保留廣東客家黃酒原有風(fēng)味口感的基礎(chǔ)上，優(yōu)化黃酒品質(zhì)，滿足現(xiàn)代人對(duì)身體健康的需求，推動(dòng)廣東客家黃酒發(fā)展，更為GABA的深入研究打下基礎(chǔ)。

1　材料與方法

1.1材料與試劑

糯米：市售；米酒（29度）：廣東石灣酒廠；紅曲、麥曲、酒藥：廣東河源紫金酒廠。

乙腈、甲醇：瑞典歐譜生公司；GABA標(biāo)準(zhǔn)品：上海晶純生化科技股份有限公司；鄰苯二甲醛（o-phthalaldehyde，OPA）衍生試劑：安捷倫科技有限公司；磷酸鹽緩沖液：廣州市東暉貿(mào)易有限公司；以上所有試劑均為色譜純。

1.2儀器與設(shè)備

LDZX-30KBS立式壓力蒸汽滅菌器：上海涉案醫(yī)療器械廠；Agilent 1100高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）儀：美國Agilent公司；85-2型恒溫磁力攪拌器：上海撕樂儀器有限公司；LRH-250F生化培養(yǎng)箱：上海悅豐儀器表有限公司；BS223S電子天平：北京賽多利斯儀器系統(tǒng)有限公司。

1.3方法

1.3.1客家黃酒的加工工藝流程及操作要點(diǎn)

操作要點(diǎn)：加水量超過米2～3 cm、浸米時(shí)間以2～3 d為宜；121℃蒸飯30 min；攤飯待米的溫度降到37℃左右即可拌曲（紅曲5%、麥曲0.7%、酒藥0.7%）；前發(fā)酵時(shí)間為下缸后5～7 d，溫度26～30℃；添加高度米酒（29度）用以調(diào)控發(fā)酵缸中微生物生長，防止酸敗等發(fā)生；后發(fā)酵溫度控制在26～30℃，時(shí)間20～30 d；滅菌溫度65℃、時(shí)間30 min；陳釀的溫度25℃、時(shí)間60 d。

1.3.2 GABA含量檢測(cè)方法

黃酒中GABA含量檢測(cè)采用高效液相色譜法。色譜條件：PhenomenexGeminiC18色譜柱（4.6 mm×150 mm，5 μm）；柱溫40℃；紫外檢測(cè)檢測(cè)器；檢測(cè)波長340 nm；流動(dòng)相：A相為0.04 mol/L NaH2PO4（用6 mol/LNaOH調(diào)pH至7.8）；B相為乙腈∶甲醇∶水=45∶45∶10（V/V）。依次吸取0 μL H2O、5 μL磷酸鹽緩沖液、1 μL OPA衍生劑、0 μL H2O、10 μL酒樣、0 μL H2O，進(jìn)樣量為1 μL；梯度洗脫程序見表1。

表1　梯度洗脫程序Table 1 Gradient elution program

1.3.3標(biāo)準(zhǔn)品溶液的配制及酒樣的處理

GABA標(biāo)準(zhǔn)品溶液的配制：準(zhǔn)確稱取GABA標(biāo)準(zhǔn)品40 mg，以流動(dòng)相A定容至100 mL。準(zhǔn)確取10 mL酒樣，加入0.5 g活性碳，靜置1 h，用濾紙過濾，然后用0.45 μm微孔濾膜過濾，每個(gè)樣品平行做3個(gè)，進(jìn)樣分析。

1.3.4 γ-氨基丁酸標(biāo)準(zhǔn)曲線繪制

按0.5 μL、1.0 μL、1.5 μL、2.0 μL、2.5 μL的進(jìn)樣量進(jìn)樣，以GABA的峰面積（y）為縱坐標(biāo)，GABA的含量（x）為橫坐標(biāo)作γ-氨基丁酸標(biāo)準(zhǔn)曲線，得到標(biāo)準(zhǔn)曲線回歸方程y= 592.148 3x+0.944 6，相關(guān)系數(shù)R為0.999 84。

1.3.5單因素試驗(yàn)

單因素選取酒藥、麥曲、紅曲、加水量、浸米時(shí)間和裝瓶量6因素進(jìn)行單因素篩選，以GABA含量（Y）為響應(yīng)值，利用Design Expert 8.05軟件設(shè)計(jì)分式析因試驗(yàn)6因素進(jìn)行單因素篩選，析因試驗(yàn)水平設(shè)計(jì)及編碼值見表2。

表2　單因素26IV-2析因水平設(shè)計(jì)及編碼值Table 2 Design and coding of single factor 26IV-2fractional factorial experiments

1.3.6響應(yīng)面優(yōu)化

對(duì)單因素試驗(yàn)所篩選出的顯著因素，利用Design-Expert.8.05軟件設(shè)計(jì)中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)（central composite design，CCD），進(jìn)一步優(yōu)化工藝參數(shù)。

1.3.7黃酒感官評(píng)價(jià)

參考黃酒國標(biāo)GB/T 13662—2008《黃酒》制定客家黃酒感官評(píng)分方法，各酒樣使用隨機(jī)編號(hào)，由10名具有經(jīng)驗(yàn)的人員對(duì)黃酒的色澤（A）、香氣（B）、滋味（C）和風(fēng)格（D）4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)分，以很好、較好、一般、較差和差進(jìn)行評(píng)價(jià)，按權(quán)重記錄結(jié)果，滿分100分。感官評(píng)分計(jì)算公式如下：

感官評(píng)分=A×10%+B×25%+C×50%+D×15%

式中：A、B、C、D分別表示色澤、香氣、滋味和風(fēng)格。

2　結(jié)果與分析

2.1單因素篩選結(jié)果

按照表1.3.5設(shè)計(jì)進(jìn)行分式析因單因素試驗(yàn)，結(jié)果見表3。

表3　分式析26IV-2因試驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果Table 3 Design and results of 26-2fractional factorial experimentsIV

按照表3試驗(yàn)結(jié)果輸入Design Expert 8.05軟件對(duì)其進(jìn)行處理，因子及其交互作用效應(yīng)估計(jì)結(jié)果見表4，學(xué)生化殘差檢驗(yàn)法半正態(tài)圖結(jié)果見圖1。

表4　因子及其交互作用效應(yīng)估計(jì)Table 4 Factors and interaction effect estimation

由各因素及其交互作用的效應(yīng)估計(jì)（見表4）可知，E因素浸米時(shí)間和F因素裝瓶量是影響最大的兩個(gè)效應(yīng)，E和F因素影響貢獻(xiàn)率分別為3.55%和91.97%。

圖1　學(xué)生化殘差檢驗(yàn)法半正態(tài)圖Fig.1 Half normal plot of student residual test methods

由圖1可知，A、B、C、D因素不存在偏差，E和F是遠(yuǎn)離直線的，當(dāng)因素和交互作用各點(diǎn)在直線上說明其影響作用小，反之當(dāng)點(diǎn)遠(yuǎn)離直線則表明影響作用越大。因此E（浸米時(shí)間）和F（裝瓶量）兩因素為顯著因素，并選取E（浸米時(shí)間）和F（裝瓶量）進(jìn)入下一步響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。

2.2響應(yīng)面優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)上述單因素篩選得出E（浸米時(shí)間）和F（裝瓶量）為兩個(gè)影響最大的因素，利用Design Expert 8.05軟件進(jìn)行中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)（CCD），其因素與水平設(shè)計(jì)見表5與表6。

表5　中心組合設(shè)計(jì)的因子水平（α=1.414）Table 5 Factors and levels of central composite design（α=1.414）

表6　中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)Table 6 Design of central composite experiment

按照表6設(shè)計(jì)進(jìn)行CCD響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)，其試驗(yàn)結(jié)果見表7。

表7　CCD響應(yīng)面優(yōu)化結(jié)果Table 7 Results of CCD response surface optimization

將表7試驗(yàn)結(jié)果輸入Design Expert 8.05軟件對(duì)其進(jìn)行方差分析，得出結(jié)果見表8。

表8　模型預(yù)測(cè)結(jié)果Table 8 Prediction results of the model

由表8可知，在線性模型、2FI模型、二次方模型和三次方模型中，其中二次方模型的P值最?。?.000 1，而其失擬項(xiàng)P值為0.373 7＞0.100，說明二次方模型失擬度小且比其他模型更適合，從不同模型的矯正擬合度和預(yù)測(cè)擬合度分析，其調(diào)整決定系數(shù)R2adj和預(yù)測(cè)決定系數(shù)R2分別為0.990 8和0.976 7，各擬合度值最接近1。因此，選擇二次方模型對(duì)中心復(fù)合試驗(yàn)設(shè)計(jì)響應(yīng)面優(yōu)化建模。即回歸方程Y=355.529 79-0.102 08E-0.001E2-0.013 774F2可以用于該設(shè)計(jì)區(qū)域的響應(yīng)面優(yōu)化分析。裝瓶量與浸米時(shí)間對(duì)GABA含量影響的響應(yīng)面分析結(jié)果見圖2。

圖2　裝瓶量與浸米時(shí)間交互作用對(duì)GABA含量影響的響應(yīng)面和等高線Fig.2 Response surface plots and contour line of effect of interaction between bottling capacity and immersion time on GABA contents

由圖2可知，在試驗(yàn)設(shè)計(jì)區(qū)域沒有最優(yōu)值，其理論上最優(yōu)值是裝瓶量為0和浸米時(shí)間30 h，GABA最高含量為355.53 mg/L。對(duì)此根據(jù)工廠生產(chǎn)實(shí)際情況，選擇裝瓶量在200～400 g/L以及浸米時(shí)間在20～40 h的區(qū)域內(nèi)選擇其最佳生成工藝，并利用Design Expert 8.05軟件對(duì)工藝優(yōu)化，選取GABA含量在期望值280～320 mg/L內(nèi)的工藝參數(shù)。

利用DesignExpert8.05軟件中的優(yōu)化模塊在設(shè)定閾值區(qū)間選取最優(yōu)工藝參數(shù)，將優(yōu)化模塊中裝瓶量、浸米時(shí)間優(yōu)化后所得方案為裝瓶量200.00g/L，浸米時(shí)間30h。在此最佳方案條件下，其他工藝參數(shù)按照傳統(tǒng)工藝進(jìn)行釀酒驗(yàn)證試驗(yàn)，重復(fù)3次，GABA含量檢測(cè)結(jié)果平均值為295.79 mg/L。結(jié)果表明，該模型預(yù)測(cè)值301.33 mg/L和驗(yàn)證試驗(yàn)平均值295.79 mg/L基本符合。

2.4客家黃酒感官品質(zhì)評(píng)價(jià)

表9　不同客家黃酒感官評(píng)價(jià)Table 9 Sensory evaluation of different Hakka rice wine

由表9可知，工藝優(yōu)化客家黃酒的評(píng)分為89.1分，與市售客家黃酒評(píng)分接近。總體來說工藝優(yōu)化后的客家黃酒澄清、透亮、顏色紅潤，香味濃郁協(xié)調(diào)，口感醇厚甘順、清醇柔和爽口，達(dá)到優(yōu)等客家黃酒標(biāo)準(zhǔn)。

3　結(jié)論

在單因素篩選時(shí)，從Design Expert 8.05設(shè)計(jì)的分式析因試驗(yàn)可知，酒藥、麥曲、紅曲和加水量均為非顯著影響因素，浸米時(shí)間和裝瓶量?jī)梢蛩厥菍?duì)客家黃酒中GABA影響最大的兩個(gè)因素。

通過CCD響應(yīng)面優(yōu)化得到模型回歸方程Y=355.529 79-0.102 08E-0.001×E2-0.013 774×F2，其中E為浸米時(shí)間，F(xiàn)為裝瓶量，其優(yōu)化后所得最佳工藝參數(shù)：酒藥0.5%、麥曲0.5%、紅曲5%、加水量5%（以原料糯米含量百分比計(jì)）、裝瓶量200 g/L和浸米時(shí)間30 h，最終釀制的客家黃酒中GABA含量為295.79 mg/L，比傳統(tǒng)工藝黃酒中GABA含量提高了142.89 mg/L。

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Process optimization of Guangdong Hakka rice wine containing GABA

QIAN Min1，2，LIU Jiaxin1，MO Yican1，ZHU Hao1，ZHAO Wenhong1，2*，BAI Weidong1，2
（1.College of Light Industry and Food Science，Zhongkai University of Agriculture and Engineering，Guangzhou 510225，China；2.Guangdong Engineering Center for Lingnan Specialty Food，Guangzhou 510225，China）

The brewing technology of Guangdong Hakka rice wine was optimized，to improve the gamma-aminobutyric acid（GABA）content in Hakka rice wine.The factors of Chinese yeast，wheat koji，Monascus，water addition，bottling capacity and immersion time were screened by single factor experiment，fractional factorial experiment was optimized by Design-Expert 8.05 software.The results were most affected by bottle capacity and immersion time.Through the response surface optimization experiment on the two significant factors，results showed that the optimal brewing technology was as follows：Chinese yeast 0.5%，wheat koji 0.5%，Monasus5%，water addition 5%（in raw material quality glutinous rice percentage），bottling capacity 200 g/L and immersion time 30 h.Under the conditions，the GABA content in the Hakka rice wine was 295.79 mg/L，increased 142.89 mg/L compared with the rice wine with traditional technology.

Hakka rice wine；GABA；process optimization

TS262.4

0254-5071（2016）07-0123-04

10.11882/j.issn.0254-5071.2016.07.026

2016-03-28

食用檳榔品質(zhì)提升與檳榔文化研究（1017DS0400）

蔣晨鳳（1991-），女，碩士研究生，研究方向?yàn)橹参锸称芳庸ぁ?/p>

楊大偉（1967-），男，副教授，博士，研究方向?yàn)槭称饭こ膛c農(nóng)產(chǎn)品綜合利用與開發(fā)。