模糊数学感官评价结合响应面法优化低脂蛋黄酱工艺配方

2021-08-09 03:49李梦倩章海风凌晓冬戴一朋曹晖
中国调味品 2021年8期
关键词:蛋黄酱低脂替代品

李梦倩,章海风,凌晓冬,戴一朋,曹晖

(扬州大学 旅游烹饪学院·食品科学与工程学院,江苏 扬州 225127)

蛋黄酱(mayonnaise),又称美乃滋,是一种水包油型的半固体状调味品,其营养价值丰富、风味独特,广受人们的欢迎[1]。但蛋黄酱所含的热量很高,患有高血压、高血脂、冠心病、糖尿病等特殊群体不宜食用,如果摄入过多也会对普通人群的健康造成危害[2]。因此,研究低脂蛋黄酱具有实现健康饮食、丰富食物种类等意义。

荞麦是我国重要的出口农产品,每年的生产量巨大,其中淀粉含量占70%左右,具有丰富的营养价值[3]。目前对荞麦的利用主要是以荞麦粉做混合面粉,对荞麦淀粉的综合利用较少。本文利用荞麦淀粉基作为脂肪替代品添加到蛋黄酱中,根据模糊数学感官综合评价法和响应面试验研制低脂蛋黄酱,并分析蛋黄添加量、脂肪替代率和不同DE值的荞麦淀粉基脂肪替代品对蛋黄酱感官品质的影响,确定最优配方,为荞麦淀粉基脂肪替代品在低脂蛋黄酱中的应用提供了一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料、仪器与设备

荞麦淀粉:新田源集团富元淀粉有限公司;大豆油、盐、糖、鸡蛋、白胡椒粉、芥末、醋:苏果超市;HM-955型手持式电动打蛋器:广东新宝电器股份有限公司。

1.2 试验方法

1.2.1 蛋黄酱的基础配方

本试验中蛋黄酱的基础配方参照宋芳芳[4]研究的工艺,具体配方见表1。

表1 蛋黄酱的基础配方Table 1 The basic formula for mayonnaise

1.2.2 荞麦淀粉基脂肪替代品的制备

称取一定量荞麦淀粉加入α-淀粉酶酶解,制得DE值为2,4,6,8的荞麦淀粉基脂肪替代品。取等量的蒸馏水和荞麦淀粉基脂肪替代品在60 ℃下搅拌溶解,保温后使用。

1.2.3 低脂蛋黄酱的制备流程[5-6]

蛋黄酱的制备流程见图1。

图1 蛋黄酱的制备流程Fig.1 The preparation process of mayonnaise

1.3 单因素及响应面试验设计

1.3.1 蛋黄添加量对低脂蛋黄酱感官品质的影响

在脂肪替代率为30%、荞麦淀粉基脂肪替代品DE值为4、蛋黄添加量分别为8%、10%、12%、14%、16%的条件下,按照1.2.3的制备工艺进行加工,评定此时低脂蛋黄酱的感官品质。

1.3.2 脂肪替代率对低脂蛋黄酱感官品质的影响

蛋黄添加量为14%、荞麦淀粉基替代品DE值为4、荞麦淀粉基脂肪替代品替代蛋黄酱中10%、20%、30%、40%、50%的大豆油时,按照1.2.3制备工艺进行加工,评定所制得的低脂蛋黄酱的感官品质。

1.3.3 荞麦淀粉基替代品DE值对低脂蛋黄酱感官品质的影响

在荞麦淀粉基脂肪替代品DE值分别为2,4,6,8,蛋黄添加量为14%,脂肪替代率为30%的条件下制备蛋黄酱,评定蛋黄酱的感官品质。

1.4 响应面试验设计

根据Box-Benhnken的中心组合试验设计原理,选择蛋黄添加量(A)、脂肪替代率(B)、荞麦淀粉脂肪替代品DE值(C)3个因素,以低脂蛋黄酱模糊数学感官综合评价值为响应值,根据单因素确定的3个水平,使用Design-Expert v8.0软件进行试验设计,试验因素水平表见表2,试验设计结果见表6。

表2 响应面试验因素水平表Table 2 The factors and levels of response surface experiment

1.5 低脂蛋黄酱的感官评定

请10名接受过感官评价培训的人员对产品进行感官评定,测试前将蛋黄酱样品在室温下放置1 d并进行随机编号,参与人员按照评分标准(见表3),根据蛋黄酱的特性,选择组织形态、色泽、气味、口感4个最能反映其品质的感官指标,从这4个方面进行综合评分,各项满分以100分计[7]。

表3 感官评定的评分标准Table 3 The sensory evaluation standard

1.6 模糊数学模型感官评价

1.6.1 评价指标集建立

确定低脂蛋黄酱评价指标组成的因素集W={蛋黄添加量(A)、脂肪替代率(B)、荞麦淀粉基脂肪替代品DE值(C)}。

1.6.2 加权重集和评语集的确定

选取10名具有食品专业知识并有经验的专业人员,对低脂蛋黄酱的组织形态、色泽、气味、口感4个评价因素在感官评价中的重要程度进行打分,得出低脂蛋黄酱的权重集,见表4。评语集={优,良,中,差}[8]。

表4 低脂蛋黄酱权重Table 4 The weight of low-fat mayonnaise

1.6.3 模糊关系综合评判集

采用模糊数学方法对低脂蛋黄酱的感官综合评价结果进行评定,根据模糊数学矩阵变换原理,每组的评价结果L=模糊矩阵T×权重矩阵X,即L=X×T。其中,T为每个因素不同指标每个等级的票数除以评定总人数[9]。

2 结果与分析

2.1 单因素试验结果

2.1.1 蛋黄添加量对低脂蛋黄酱感官品质的影响

由图2可知,脂肪替代率为30%和荞麦淀粉基脂肪替代品DE值为4的条件下,随着蛋黄添加量的增加,低脂蛋黄酱的感官评分呈现先上升后下降的趋势。在蛋黄添加量为8%时,感官评价分值最低,此时的低脂蛋黄酱色泽暗淡,呈现灰白色,口感差,且酱料分布不均。而当蛋黄添加量达到14%时,感官评分最高,为82,此时的低脂蛋黄酱有色泽,呈现淡黄色,与传统蛋黄酱无明显差别,且口感细腻。而蛋黄添加量增加到16%时,感官评价降为76,原因可能是蛋黄添加量大时,酱体粘稠,口感不均匀,且色泽偏深。由此可知,蛋黄添加量会对低脂蛋黄酱的感官品质造成影响,选择添加量为12%、14%、16%。

图2 不同蛋黄添加量对低脂蛋黄酱感官品质的影响Fig.2 The effects of different egg yolk additive amount on the sensory quality of low-fat mayonnaise

2.1.2 脂肪替代率对低脂蛋黄酱感官品质的影响

蛋黄添加量为14%、荞麦淀粉基脂肪替代品DE值为4的条件下,不同脂肪替代率对感官评分的影响结果见图3。

图3 不同脂肪替代率对低脂蛋黄酱感官品质的影响Fig.3 The effects of different fat replacement rates on the sensory quality of low-fat mayonnaise

由图3可知,在脂肪替代率为10%~30%时,感官评分随之升高,感官评分达到最高时,低脂蛋黄酱的气味香醇,酱体分布均匀,口感细腻,说明此时脂肪替代率较为合适。但脂肪替代率为40%~50%时,感官评分降低,香气浓郁,口感不细腻,酱体过于稀疏。因此,选择脂肪替代率为20%、30%、40%。

2.1.3 不同荞麦淀粉基脂肪替代品DE值对低脂蛋黄酱感官品质的影响

在蛋黄添加量为14%和脂肪替代率为30%的条件下,测定荞麦淀粉基脂肪替代品不同DE值对低脂蛋黄酱感官品质的影响,见图4。

图4 不同荞麦淀粉基脂肪替代品DE值对低脂蛋黄酱感官品质的影响Fig.4 The effects of different DE values of buckwheat starch-based fat substitutes on the sensory quality of low-fat mayonnaise

由图4可知,随着DE值从4增加到8,低脂蛋黄酱的感官评分逐渐下降,DE值为4时,低脂蛋黄酱香气浓郁,呈淡黄色,酱体细腻均匀,随着荞麦淀粉基脂肪替代品DE值增大,酱体粘稠度降低,分层明显,有部分水析出,口感下降。因此,确定荞麦淀粉基脂肪替代品的DE值为2,4,6。

2.2 模糊感官评定及模糊矩阵建立

对10位感官评定人员的感官评价进行统计,结果见表5。

表5 模糊感官评价矩阵Table 5 Fuzzy sensory evaluation matrix

续 表

样品1组织形态中代表10位评价人员,其中3位选择了优,5位选择了良,2位选择了中,无人选差,以下以此类推。将低脂蛋黄酱各感官因素评价人数除以总评价人数,得到感官模糊矩阵Ti(i=1,2,3,4,……,17)。

每组的评价结果Y(1,2,3,4,……,17)=X×Ti,以样品1的低脂蛋黄酱为例,如下:

L1={0.21,0.23,0.24,0.32}×

0.024},同理可得L2~L17。

2.3 模糊综合评价得分

感官评价优、良、中、差赋值90,80,70,60分4个等级,即感官特殊性数集P={90,80,70,60}[10]。模糊综合评价等分=P×Li,如样品1的模糊感官评分={90,80,70,60}×{0.391,0.351,0.234,0.024}=81.09分,同理可得样品2~17的模糊感官评分。

2.4 响应面试验

2.4.1 响应面试验结果

根据单因素试验确定的因素水平(见表2),选择蛋黄添加量(A)、脂肪替代率(B)、荞麦淀粉基脂肪替代品DE值(C) 3个因素为自变量,模糊数学感官综合评价值为响应值,使用响应面试验设计优化各因素参数,试验结果见表6,对试验结果进行方差分析,分析结果见表7,并通过绘制等高线图和响应面图直观反映物质之间交互作用的显著程度。

表6 低脂蛋黄酱响应面试验设计结果Table 6 The response surface experiment design results of low-fat mayonnaise

表7 响应面回归模型方差分析结果Table 7 The variance analysis results of response surface regression model

对表7中数据进行二次多元回归拟合,得到低脂蛋黄酱感官评分对蛋黄添加量(A)、脂肪替代率(B)、DE值(C)的二次多项响应面回归模型:Y=87.02+1.37A+2.16B-0.17C+0.24AB+0.99AC-1.51BC-5.49A2-7.76B2-2.01C2。

模型的决定系数R2=0.9819,校正后的决定系数为0.9586,说明该模型的拟合程度良好,能够对低脂蛋黄酱的感官评价值进行预测和分析[11]。经方差分析发现3个因素对低脂蛋黄酱感官品质影响的次序为B>A>C,即脂肪替代率>蛋黄添加量>DE值,其中脂肪替代率对结果的影响极其显著(P<0.01),蛋黄添加量对结果的影响显著(P<0.05)。

2.4.2 响应面分析

采用Design-Expert v8.0.6软件对表6中的数据进行回归分析,分别绘制各个因素之间的响应面图和等高线图(见图5),分析3个因素的交互作用与低脂蛋黄酱感官评分之间的关系。

图5 各因素交互作用对低脂蛋黄酱感官品质影响的响应面和等高线Fig.5 Response surface and contour of the influence of interaction of various factors on the sensory quality of low-fat mayonnaise

等高线图可以通过其形状直观地反映出各因素之间交互作用对蛋黄酱感官评分的影响程度,形状趋向椭圆形则表示两因素交互作用显著,圆形与之相反[12-13]。从响应面图中的倾斜度确定3个因素之间对蛋黄酱感官评分的影响程度,倾斜程度越大,说明各因素之间交互作用越显著[14]。由图5可知,AB因素交互作用的等高线趋于圆形,即当DE值固定时,随着蛋黄添加量和脂肪替代率增加,感官评分均是先增加后降低,表明蛋黄添加量和脂肪替代率的交互作用弱。而AC和BC因素的等高线趋向于椭圆形且曲面比较陡峭,说明DE值与蛋黄添加量、DE值与脂肪替代率的交互作用强,对响应值的影响大,并且其具有较强的协同作用。

2.4.3 低脂蛋黄酱最优配方

由Design-Expert软件分析得到最优工艺条件为蛋黄添加量14.24%,脂肪替代率31.48%,荞麦淀粉脂肪替代品DE值3.86。在此条件下感官综合评价预测值最高,为87.2686。为了便于操作,将最优配方优化定为蛋黄添加量14%,脂肪替代率30%,荞麦淀粉基脂肪替代品DE值为4,此时感官评分为87.02,与模型预测值基本一致。

3 结论

本研究以低脂蛋黄酱为研究对象,采用模糊数学感官综合评价法,结合响应面法对低脂蛋黄酱的工艺配方进行优化,二次多项响应面回归模型为Y=87.02+1.37A+2.16B-0.17C+0.24AB+0.99AC-1.51BC-5.49A2-7.76B2-2.01C2,得到低脂蛋黄酱的最优配方为蛋黄添加量14%,脂肪替代率30%,荞麦淀粉基脂肪替代品DE值为4。在此条件下的感官评分为87.02,与模型预测值(87.2686)基本一致,验证了模型的可靠性。方差分析表明3个因素对低脂蛋黄酱感官品质影响的次序为脂肪替代率>蛋黄添加量>荞麦淀粉基脂肪替代品DE值。

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