大豆分离蛋白酶解液抗氧化性的近红外光谱定量测定

周博1邱智军1

（河南科技大学食品与生物工程学院1，洛阳471023）

摘要：利用近红外光谱技术对四种蛋白酶（菠萝、碱性、木瓜和中性蛋白酶）的大豆分离蛋白水解样品进行测定，探索同一模型应用于不同酶的水解液抗氧化性测定的可行性。基于留一交叉验证方法，分析了采样密度和酶物质差异对全波长模型精度的影响，统计检验表明，采样密度与模型精度之间正相关，酶物质差异对单酶样本模型精度无显著影响，但对综合酶样本模型性能有显著影响。为了建立能够同时准确测定不同酶水解样品抗氧化性能力的综合酶样本预测模型，竞争性自适应重加权抽样（CARS）法用来对模型进行了优化，建模后，校正集R cv和RMSECV分别为0.9601和0.0028，验证集的R p和RMSEP 为0.9237和0.0053，相对分析误差（RPD）为2.45，预测精度较好，说明建立针对不同酶的水解样品的同一模型是可行的。

关键词：近红外光谱竞争性自适应重加权抽样法（CARS）大豆分离蛋白水解抗氧化性偏最小二乘

中图分类号：O433.4 文献标志码：A 文章编号：

Quantitative Determination of Antioxidant Activity of Hydrolysates from Soy Protein Isolate by Near Infrared Spectroscopy Combined

with CARS

Zhou Bo1QiuZhijun1

（Henan University of Science and Technology1,Luoyang 471023)

Abstract:The hydrolyzed samples of soy protein isolated from four kinds of protease (pineapple, alkaline, papaya and neutral protease) were determined by near infrared spectroscopy and the feasibility of the same model applied to the determination of antioxidant activity of different enzymes was explored. Based on the method of left one cross validation, the influence of sampling density and enzyme substance on the accuracy of full wavelength model was analyzed. The statistical results showed that there was a positive correlation between sampling density and model accuracy. The difference of enzyme material had no significant effect on the accuracy of single enzyme sample model, but it had a significant influence on the performance of the integrated enzyme sample model. In order to establish a comprehensive model of enzyme prediction for simultaneous determination of the antioxidant capacity of different enzymes, the competitive adaptive weighting sampling (CARS) method was used to optimize the model. After modeling, R cv and RMSECV of the calibration set were 0.9601 and 0.0028. R p and RMSEP of the validation set were 0.9237 and 0.0053, and the relative analysis error (RPD) was 2.45. The result showed that the prediction accuracy was good, indicating that it is feasible to establish the same model for hydrolyzing the samples of different enzymes.

Key words:Near Infrared Spectroscopy,Competitive Adaptive Reweighted Sampling (CARS),Enzymatic Hydrolysis of Soybean Protein Isolate,Antioxidant Activity, Partial Least Squares (PLS)

大豆肽是大豆蛋白经酶水解获得的短肽混合物[1]，也是大豆蛋白开发利用的研究热点。已发现大基金项目：国家自然科学基金（U1404307）

收稿日期：2017-08-30

作者简介：周博，女，1992年出生，硕士研究生，食品科学与工程

通讯作者：邱智军，男，1978年出生，副教授，食品检测及计算生物学

豆肽具有抗氧化、降血压、降胆固醇、降血糖、抗疲劳等生理活性[2-3]。大豆肽主要有三种工业生产方法：酶解法、微生物发酵法和合成法，其中，酶水解法具有专一性强、条件温和，无毒副作用的特点，而且对营养几乎无不良影响，受到人们的广泛关注[4]。抗氧化性作为大豆肽诸多生理功能的基础，同时也是其生产制备工艺的重要质量监测指标[5]。目前抗氧化检测方法很多，且多是化学分析方法[6,7]，其需要耗费大量的人力物力财力，而且耗时长，分析效率低。近红外光谱技术(NIRS)是近年来发展迅速的一种绿色分析技术，相对于传统分析方法，具有无损样品，成本效益低，劳动效率高等优点[8]，适于大规模产业化生产的在线检测。目前，在抗氧化检测方面，近红外光谱技术已经被成功地应用到可可豆、绿茶和大米等食品类物质[9-12]。而以大豆肽抗氧化性为定量检测目标进行近红外光谱建模研究，尚未见报道。

用不同的蛋白酶水解同一种大豆蛋白，其水解产物均具有抗氧化性，但不同蛋白酶作用位点不同，所得水解产物的分子质量以及氨基酸组成不同，从而影响了水解产物的抗氧化活性[13,14]。为了提高大豆多肽类产品的营养功能和加工特性，多酶复合水解也常用于大豆肽制备[15,16]。目前在大豆肽工业生产中常用的酶有碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶和菠萝蛋白酶，本文拟选取上述四种酶分别对大豆分离蛋白进行水解，对其水解样品进行近红外光谱扫描，以期建立多酶水解液光谱与对应抗氧化值之间的定量分析模型，探索同一模型应用于不同酶的水解液抗氧化性测定的可行性。

1材料与方法

1.1 试验材料

中性蛋白酶（20万U/g）江苏锐阳生物科技有限公司；碱性蛋白酶（20万U/g）江苏锐阳生物科技有限公司；菠萝蛋白酶（50万U/g）江苏锐阳生物科技有限公司；木瓜蛋白酶（80万U/g）江苏锐阳生物科技有限公司；大豆分离蛋白（食品级）郑州博研生物科技有限公司；1,1-二苯基-2-苦基肼自由基（DPPH）（Biotech Grade）北京Ruitaibio公司

1.2 主要仪器

VECTOR33傅里叶变换近红外光谱仪德国Brüker公司；DR6000可见光分光光度计美国HACH 公司

1.3 试验方法

1.3.1样品制备

分别用中性蛋白酶、碱性蛋白酶、木瓜蛋白酶和菠萝蛋白酶对大豆分离蛋白进行酶促水解。水解条件分别为其产品说明书最适条件，具体条件见表1，在1h内间隔不同时间取样，每种酶取样29组，共116个样品，分别进行近红外光谱扫描获得光谱数据，同时测定其抗氧化值。由于操作失误，木瓜酶用于近红外光谱扫描的第28号样品损失，实际用于本研究建模的样品数为115。

表1 四种蛋白酶水解条件

酶活/U/g 酶用量/g/g 底物浓度/% 水解条件/℃pH 中性蛋白酶2×1051:20 5 55 7.0～8.0 碱性蛋白酶5×1051:50 5 55 9.0～10.0 木瓜蛋白酶8×1051:80 5 52 6.0～7.0 菠萝蛋白酶5×1051:50 5 38 7.0～8.0

1.3.2 抗氧化能力测定

由于缺乏一种标准方法准确评价抗氧化物质的抗氧化能力，根据不同的目标需要，目前使用的抗氧化测定方法非常多。本文目的聚焦于探索构建大豆蛋白酶解液抗氧化能力近红外预测模型的可行性，并未全面评价样品抗氧化性，而是选择一种抗氧化研究中最常用的测定方法DPPH法来测定样品的抗氧化能力[17,18 ]。

用DPPH法测定四种酶解大豆蛋白产物的自由基消除量，以此指标作为评价其抗氧化能力的指标。主要步骤为取1mL样液，加入1 mL的蒸馏水和2 mL配置好的0.004% DPPH溶液，充分混匀，避光静置30 min后，以蒸馏水为阳性对照，甲醇为空白对照，于517 nm波长处测定吸光度。每一样

品重复测定3次，取其平均值。自由基清除量Y （mg/mL ）按下式计算：

12(1)0.08A Y A =-?（1）

式中：A 1为样品吸光度或阳性对照吸光度，A 2为空白对照吸光度。

1.3.3近红外光谱采集

将样品装入样品杯中，采用近红外透射采样系统采集，光谱采集范围为3500～12000 cm -1，扫描次数为32，分辨率为4 cm -1，采用蒸馏水为参比，测量时的环境温度为20 ℃，湿度为35％。每个样品采集3张光谱，取其平均光谱。

1.3.4全波长光谱和CARS 法波长筛选优化模型构建

由于物理变化可能对光谱有影响，因此原始光谱不可避免地包含系统噪声或背景信息[19]。因此，需要适当的光谱预处理方法来减少不需要的光谱变化。本研究所有数据均采用Pareto scaling [20]方法进行预处理。

全波长光谱处理建模时，通过对原始光谱进行预处理，利用偏最小二乘留一交叉验证法进行近红外光谱建模，所建模型用相关系数（R ）和均方根误差（RMSECV ）来评价，其中R 越接近1，RMSECV 越小，模型精度越高，预测效果越好。

由于一些光谱区域包含来自环境的噪声和干扰变量，因此可以通过一些选择方法筛选出有效的校正模型变量而不是全光谱[21,22]，Li 等人提出的竞争性自适应重加权抽样（CARS ）变量选择方法[23]就是一种波长变量选择方法，其主要思想是基于达尔文进化论，运用“生存之道”的机制，将PLS 模型中回归系数的绝对值用作评估每个变量重要性的指标。然后根据每个变量的重要程度，CARS 以迭代和竞争的方式按照蒙特卡罗（MC ）抽样运行顺序去选择N 个子集的变量。此外，它采用了指数递减函数（EDF ）和自适应重加权抽样（ARS ）来消除一类权重相对较小的变量。最后，校正集交叉验证均方根误差（RMSECV ）最小的子集被认为是变量的最优组合[24]。目前已经有很多研究证明CARS 是复杂分析系统中强大而高性能的工具[25,26]。本文将使用CARS 方法进行变量筛选从而优化预测模型，优化计算时，交叉验证参数选择留一交叉验证法。

由于本研究中单个酶反应样本规模（29个样品）非大样本，所以，进行模型优化前后预测能力比较时，验证方法都选择留一交叉验证法，然后使用决定系数（R ）和均方根误差（RMSECV ）来评价模型的预测能力，考察CARS 方法的有效性。

1.3.5预测模型构建与评价

将全部四种酶酶解的大豆分离蛋白酶解液样本按DPPH 自由基清除量从小到大排序，采用隔4选1的原则分别确定校正集和验证集[27]，最终得到92个校正集样品，23个验证集样品。光谱预处理方法采用Pareto scaling 方法，CARS 方法进行波长变量筛选（计算时其交叉验证参数选择与校正集和验证集划分一致，即五折交叉验证法），用选择到的最优变量子集建立模型。采用校正集交叉验证相关系数（R cv ）、预测集相关系数（R p ）、RMSECV 、预测均方根误差（RMSEP ）和相对分析误差（验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值（RPD ））进行模型性能评估，其中各评价指标的计算方法参考文献[28]。通常一个好的模型应该具有高的R cv 、R p 和RPD 值，低的RMSECV 和RMSEP 值，并且RMSECV 和RMSEP 值的差异应尽量小。

2 结果与讨论

2.1 试验样品的抗氧化值分析

本研究以清除DPPH 自由基的程度来表示抗氧化性。四种不同的蛋白酶水解大豆分离蛋白，根据其水解时间不同，其水解产物的DPPH 清除量也不同，不同采样时间四种酶水解的大豆蛋白水解液的DPPH 清除能力见表2。

表2给出了建模所用基础数据（抗氧化值）的概况，对于不同酶解的采集样本，其抗氧化能力的上限基本相当，下限则差异较大，不同酶解样本的抗氧化能力极差差异明显，而样本容量又基本相等，

（a ）菠萝蛋白酶（b ）碱性蛋白酶（c ）木瓜蛋白酶（d ）中性蛋白酶

鉴于此种情况，要考虑采样密度对模型的影响。构建统计预测模型时，采样密度相当于样本容量，在影响因素相同的情况下，样本容量越大，对统计量的估计或预测也就越准确。所以，表2中增加了采样密度项目，即单位目标值（DPPH 清除量）范围上的采集样品数，即：样品数/极差。

表2 四种酶的大豆蛋白水解液的DPPH 清除量分析

菠萝蛋白酶碱性蛋白酶木瓜蛋白酶中性蛋白酶综合样品数

29 29 28 29 115 DPPH 清除量范围

（mg/ mL ）

0.038 2～0.068 7 0.006 6～0.064 1 0.043 7～0.068 1 0.050 4～0.064 0 0.006 6～0.068 7 平均值（mg/ mL ）

0.0544 0.0412 0.0613 0.0592 0.0540 极差（mg/mL ）

0.0305 0.0575 0.0244 0.0136 0.0621 采样密度 951 504 1148 2132 1852 注：采样密度为样品数和单位DPPH 清除量范围的比值

2.2近红外原始光谱分析

四种蛋白酶水解大豆蛋白水解液样本的近红外原始光谱图见图1，可以发现四个近红外原始光谱的整体趋势相似，说明其中所含物质的基团是相似的，制样时投入的不同酶物质对整体光谱形态并未引起明显变化。但同一种酶解样本（单酶）的吸光度值有明显变化，尤其是在两个高峰位置和波数3500-5000cm -1范围内，吸光度的变异幅度很大。由图1可以观察到，在上述区域内，四种酶样本的吸光度变异幅度由大到小排序为：碱性蛋白酶、菠萝蛋白酶、木瓜蛋白酶和中性蛋白酶，这与表1中样本的DPPH 清除量极差情况相一致，这说明吸光度与抗氧化能力之间具有稳定的相关性，这也预示了预测模型构建的可行性。

图1 近红外原始光谱图

2.3 基于留一交叉验证的模型性能评价分析

光谱预处理可以有效得减少了一些类似水分子的强吸收噪声的干扰，从而提高模型的精度，使其具有更好的稳定性和预测性[29]。本实验中用pareto scaling 方法对原始光谱经过预处理后，利用偏最小二乘留一交叉验证法进行近红外光谱建模，使用了五个样本数据建模：四个单酶样本和由四个单酶样本数据组成的混合样本数据模型，即综合样本数据模型，结果列于表3。表3中数据结果分为两部分：全波长模型和CARS 优化模型，统一使用相关系数R 和均方根误差RMSECV 评价其性能。

从表3中全波长模型和CARS 优化模型的交叉验证结果，两者比较，不管是单酶样本数据还是综合样本数据，经过CARS 进行变量筛选优化后，相应预测模型的R cv 和RMSECV 均更为优异，R cv 显著提高，RMSECV 显著降低。这就说明经过CARS 法进行变量筛选后，数据集的交叉验证模型精度均有显著提高，模型预测性能也随之提高。综上所述，采用PLS 结合CARS 优化对于构建更为优异的大豆蛋白酶解液抗氧化性数据预测模型是可行且有效的。

表3 全波长和CARS 变量选择后的留一法交叉验证结果

全波长

CARS 优化

R cv

RMSECV 最优因子数 R cv RMSECV 最优因子数菠萝蛋白酶

0.7353 0.0074 1 0.9968 0.0009 13 碱性蛋白酶

0.8253 0.0106 1 0.9995 0.0006 12 木瓜蛋白酶

0.6921 0.0051 3 0.9989 0.0003 12 中性蛋白酶

0.8231 0.0021 4 0.9996 0.00009 10 综合 0.8082 0.0082 10 0.9920 0.0018 11 全波长模型使用的光谱变量是原始光谱，包含4499个不同波长上的吸光度。而CARS 变量选择法可有效选择与所测性质相关的最优变量组合，预测结果往往优于全谱偏最小二乘法(FS-PLS)[29]。CARS 法筛选出的四个单酶样本和一个综合样本最优变量子集的变量个数分别为31个、27个、22个、25个、105个，波长范围分别是4817.3～7139.1 cm -1、4026.3～7114.1 cm -1、4124.9～7096.7 cm -1、4080.6～7121.8 cm -1，3741.2～7204.7 cm -1。从四个单酶样本数据预测模型的最优变量子集来看，筛选到的变量个数大致相当，其波长分布范围主体范围重叠，说明尽管不同酶物质的加入增加了样本间的差异，但这些差异并未完全主导模型的预测基础。相比较而言，综合样本数据预测模型的最优变量子集个数增加了数倍，波长范围与单个酶数据模型的一致且相对扩大，这说明综合样本数据预测模型为了准确预测多个酶解体系数据，增加了相应的波长变量以描述不同酶解体系数据的差异。

2.4 采样密度和酶物质差异对模型性能的影响分析

本研究使用的采样方法使得上述五个模型的采样密度不一致，见表2。采样密度越大，由此构建的统计预测模型性能会越好。CARS 优化模型由于每个样本模型使用的波长变量不同，模型条件明显不一致，故而无法在此基础上讨论采样密度的影响。全波长模型使用的波长变量和模型算法PLS 都是相同的，除了采样密度外，样本间的差异就只有加入的酶物质不同。每个单酶样本内，酶物质条件是相同的，样本间则酶物质条件不同，其对模型性能的影响无法简单分析确定。

假设检验方法可以用来分析酶物质差异对单酶样本数据模型的影响。在其它条件一致的情况下，采样密度对模型性能有确定性影响，即，采样密度和模型性能之间是相关的。如果统计检验显著，就可以认为不存在采样密度以外的其它因素的显著影响，也就是说，酶物质差异对单酶样本数据模型的性能没有显著影响。反之则说明酶物质差异对单酶样本数据模型的性能有显著影响。对于四个单酶样本数据模型，先假设酶物质差异对模型性能无显著影响，然后计算两个参数（采样密度和模型性能）的相关性。采样密度使用表1中数据，模型性能使用表2中相应全波长模型的RMSECV 值，计算相关性r = -0.960，p = 0.04。由于p < 0.05，统计检验采样密度和模型性能之间相关性显著，说明酶物质差异对单酶样本数据模型的性能没有显著影响。

R M S E C V (m g /m L ) 采样密度

(样品数/单位DPPH清除量范围)

图2 采样密度与RMSECV 线性关系图

对于四个单酶样本数据组成的混合样本数据模型，即综合样本数据模型，如表2所述，其RMSECV 值为0.0082，即0.0021

验方法对此结论进行进一步验证。在前述关于单酶样本数据模型的讨论中，统计检验表明采样密度和模型性能之间是相关的，酶物质差异对单酶样本数据模型的性能没有显著影响。在此基础之上，可以建立模型性能与采样密度之间的回归方程，由综合样本数据模型的采样密度来估计出其RMSECV 的95%置信区间，然后通过比较RMSECV 的真实值和估计值，参照单酶样本数据模型来判断综合样本数据模型的性能状况，也就是混合酶物质条件对综合样本数据模型准确度是否有显著影响。如果RMSECV 的真实值0.0082落在估计值的置信区间内，则统计检验支持上述结论，说明混合酶物质条件对综合样本数据模型准确度没有显著影响；否则，表明统计检验不支持上述结论，可以判断混合酶物质条件对于综合样本数据模型准确度有增高或降低作用。基于单酶样本数据模型，构建回归方程描述y （RMSECV ）和x （采样密度）之间的回归关系，如图2所示，得到回归方程y = -5.025×10-6x+0.0122（p < 0.05）。综合样本数据模型的采样密度x 为1852，由回归方程计算预测估计值为0.0029，95%置信度的预测区间为 [-0.0004, 0.0063]。RMSECV 的真实值0.0082落在此预测区间之外且大于区间内数值，即综合样本数据模型的预测精度与单酶样本数据模型有显著差异，且精度降低。由此得出结论，相对于单酶样本数据模型，混合酶物质条件降低了综合样本数据模型的性能。所以，为了构建一个能更加精确预测不同酶水解液抗氧化能力的可行模型，CARS 优化过程是很有必要的。

2.5预测模型的测试评价

表4近红外模型校正和预测结果

校正集

验证集最优因子数 RPD

R cv

RMSECV R p RMSEP 综合样本 0.9601 0.0028 0.9237 0.0053 7 2.45 为了进一步验证模型的可行性，需要构建独立的验证集来对模型进行测试评价。另外，留一交叉验证表明，由于混合酶条件影响，相对于单酶样本数据模型，综合样本数据模型性能有所下降；且也可以看到CARS 方法对于模型性能的提升作用。所以CARS 优化模型被用于本小节的模型验证。

由抗氧化值及相应预测值得到散点图3，通过观察其散点分布，初步认定没有异常点。之后，将所有样品按照抗氧化值从小到大排序，采用隔4取1法划分为校正集和验证集。基于校正集，CARS 方法筛选得到最优变量子集，由此建立的PLS 预测模型的预测结果见表4，真实值与预测值之间的相关性见图4。由表4中的数据可以看出，预测集的RMSEP 大于校正集的RMSECV ，其差值为0.0025，大约相当于校正集和验证集样本标准差s （分别为0.0143和0.0130）的五分之一，即小于0.2s ，可以认为两者差异不大，说明建模样本和验证样本的代表性均比较好；另外，相对分析误差RPD 也接近

2.5，这些都表明模型具有很高的精度和较好的预测能力，而且其预测模型也比较稳定。

P r e d i c t e d V a l u e (m g /m L )Observed Value (mg/mL)

图3综合样本CARS-PLS 的交叉检验法结果图4 近红外模型的校正集、验证集的预测值和真实值的

大豆分离蛋白的主要工艺流程

1 大豆分离蛋白的主要技术性能指标水份：≤6% 干基粗蛋白：≥90% 水溶氮指数：≥60% TPC：≤10000个大肠杆菌：0个色泽：浅黄/乳白气滋味：具有分离蛋白特有的气滋味 PH值：6.8～7.2 密度：过200目筛95%，过270目筛 90% 产品的功能特性将根据不同应用领域来确认乳化型：通过1（蛋白）：4（水）：4（脂肪）的测试，肠体光亮、有弹性，无油、水渗出。高凝胶型：通过1（蛋白）：5（水）：2（脂肪）的测试，肠体光洁度好，有弹性，无油、水渗出。高分散（注射）型：1:10(蛋白:水)试验：稍搅拌溶解，静置三分钟无分层，0.5mm注射针头完全通过。 2 大豆分离蛋白工艺流程低温豆粕——萃取——分离——酸沉——分离——水洗——分离——中和——杀菌——闪蒸——干燥——超细粉碎——混合造粒——喷涂——筛选——金属检测——包装 3 工艺简要描述：萃取：将大豆低温豆粕置入萃取罐中按1：9的比例加入9倍的水，水温控制为40C0，加入碱使溶液在PH为9的条件下低温豆粕豆粕中的蛋白溶解于水中。分离：将低温豆粕溶液送入高速分离机，将混合溶液中的粗纤维

（豆渣）与含有蛋白的水（混合豆乳）分离开。豆渣排到室外准备作饲料销售。混合豆乳回收置入酸沉罐中。酸沉：利用大豆蛋白等电点为4.2的原理，加入酸调整酸沉罐中混合豆乳的PH到4.2左右。使蛋白在这个条件下产生沉淀。分离：将酸沉后的混合豆乳送入分离机进行分离，使沉淀的蛋白颗粒与水分离。水（豆清水）排入废水处理场治理后达标排放。回收蛋白液（凝乳）到暂存罐。水洗：按1（凝乳）：4的比例加水入暂存罐中搅拌。使凝乳中的盐份和灰份溶解于水中。分离：将暂存罐中的凝乳液送入离心机进行分离。水排入废水处理场治理达标排放，凝乳回收入中和罐。中和：加入碱入中和罐，使凝乳的PH调整到7。杀菌：将中和后的凝乳利用140C0的高温进行瞬时杀菌干燥：将杀菌后的溶解送入干燥塔，在干燥温度为180C0的条件下将溶解干燥。筛选：对干燥的大豆分离蛋白进行初步筛选。使98%通过100目标准筛。超微粉碎：用特殊超微粉碎机对产品进行粉碎，使90%通过200目标准筛造粒：产品随后进行造粒设备进行造粒，使产品粒度均匀。筛选：对产品进行进一步筛选。喷涂：在产品表面喷涂表面活性剂，提高产品乳化稳定效果。金属检测：对产品进行金属检测。包装：检测后的产品进行自动包装系统，按规定的重量进行包装。

大豆功能性食品

大豆功能性食品随着食品科技、医学、生物技术水平的不断提高及人们饮食观念的更新，大豆中的一些成分的功能特性被重新认识，这就为新型大豆功能性食品的开发提供了新的思路。在近几年的大豆综合深加工的研究过程中，尤其注重了对大豆中营养保健成分及大豆功能性食品的研究，为改善目前我国大豆加工企业普遍存在的资源综合利用率低、加工深度不够的现状提供了新的途径。 1大豆保健功能成分大豆含有约40％蛋白质，18％脂肪，多种矿物质和维生素。近年来，人们发现大豆中有许多具有保健功能的成分，如大豆多肽、大豆低聚糖、大豆膳食纤维及大豆磷脂等。大量实践证明，大豆中的这些特殊成分具有延年益寿、延缓衰老、降血压、降血脂、抗癌等功能。 1.1大豆多肽大豆多肽是以大豆蛋白为原料经蛋白酶水解并经分离精制所得到的以分子量低于1000为主的低分子肽，其氨基酸组成几乎与大豆蛋白完全一样，必需氨基酸含量较高。大豆多肽除具有优于大豆蛋白的加工特性（如高保湿性、发泡性、非酸沉性等）外，还具有一些独特的功能特性：（1）易消化吸收性和低抗原性。现代生物代谢研究表明，人类摄食蛋白质经消化道酶作用后主要是以肽形式（二肽、三肽）吸收，并且比氨基酸更易吸收利用，同时多肽的低抗原性食后不会引起过敏反应，所以大豆多肽可作为肠道营养剂或手术后病人恢复的食品；（2）促进脂肪代谢。日本学者小松卡夫［1］等人在治疗儿童肥胖过程中发现，大豆多肽比牛乳更能提高基础代谢水平，使食后发热量增加，促进能量代谢进行，并且可促进皮下脂肪减少。大豆多肽还能有效减少体脂肪，同时保持骨骼肌质量不变。（3）降血压和阻止胆固醇水平升高的作用。 1.2大豆低聚糖大豆低聚糖是大豆中所含可溶性碳水化合物的总称，其主要成分是水苏糖、棉子糖和蔗糖。大豆低聚糖的甜度约为蔗糖的70％，热值仅为蔗糖的50％，且具有良好的热、酸稳定性。水苏糖和棉子糖作为双歧增殖因子，能够活化肠道内的双歧杆菌并促进其增殖，产生大量醋酸、乳酸，降低肠内的pH值，从而抑制大肠杆菌等有害菌的生长繁殖；能促进肠道蠕动，防止便秘。大量的动物试验结果表明［2］，低聚糖促进双歧杆菌在肠道内的大量繁殖，而双歧杆菌能诱导免疫反应，增强人体免疫功能。这些功能归功于双歧杆菌细胞壁的成分和其胞外分泌物，使机体免疫力提高，起到抵抗肿瘤的作用。 1.3大豆膳食纤维大豆膳食纤维主要是指大豆中那些不能为人体消化酶所消化的高分子糖类的总称，主要包括纤维素、果胶质、木聚糖、甘露糖等。膳食纤维对人体具有重要的生理作用。医学及营养学界公认大豆膳食纤维是预防高血压、冠心病、肥胖症等的重要食物成分。首先，大豆膳

大豆蛋白的应用

大豆蛋白粉的应用大豆蛋白粉具有乳化性、吸水性、保水性、凝胶性、气泡性、吸味性、防止脂肪渗透和聚集性、粘结性。大豆分离蛋白是以低温脱溶大豆粕为原料生产的一种全价蛋白类食品添加剂。大豆分离蛋白中蛋白质含量在90%以上，氨基酸种类有近20种,并含有人体必需氨基酸。其营养丰富，不含胆固醇，是植物蛋白中为数不多的可替代动物蛋白的品种之一。大豆分离蛋白的功能特性：乳化性：大豆分离蛋白是表面活性剂，它既能降低水和油的表面张力，又能降低水和空气的表面张力。易于形成稳定的乳状液。在烤制食品、冷冻食品及汤类食品的制作中，加入大豆分离蛋白作乳化剂可使制品状态稳定。水合性：大豆分离蛋白沿着它的肽链骨架,含有很多极性基，所以具有吸水性、保水性和膨胀性。分离蛋白的吸水力比浓缩蛋白要强许多，而且几乎不受温度的影响。分离蛋白在加工时还有保持水份的能力，最高水分保持能力为14g水/g蛋白质。吸油性：分离蛋白加入肉制品中，能形成乳状液和凝胶基质，防止脂肪向表面移动，因而起着促进脂肪吸收或脂肪结合的作用。可以减少肉制品加工过程中脂肪和汁液的损失，有助于维持外形的稳定。分离蛋白的吸油率为154%。凝胶性：它使分离蛋白具有较高的粘度、可塑性和弹性,既可做水的载体，也可做风味剂、糖及其它配合物的载体，这对食品加工极为有利。发泡性：大豆蛋白中，分离蛋白的发泡性能最好。利用大豆蛋白质的发泡性，可以赋予食品以疏松的结构和良好的口感。结膜性：当肉切碎后，用分离蛋白与鸡蛋蛋白的混合物涂在其纤维表面，形成薄膜，易于干燥，可以防止气味散失，有利于再水化过程，并对再水化产品提供合理的结构。大豆分离蛋白的应用： 1.肉类制品：在档次较高的肉制品中加入大豆分离蛋白，不但改善肉制品的质构和增加风味，而且提高了蛋白含量，强化了维生素。由于其功能性较强，用量在2~5%之间就可以起到保水、保脂、防止肉汁离析、提高品质、改善口感的作用。将分离蛋白注射液注入到火腿那样的肉块中，再将肉块进行处理，火腿地率可提高20%。分离蛋白用于炸鱼糕、鱼卷或鱼肉香肠中，可取带20~40%的鱼肉。 2.乳制品：将大豆分离蛋白用于代替奶粉，非奶饮料和各种形式的牛奶产品中。营养全面，不含胆固醇，是替代牛奶的食品。大豆分离蛋白代替脱脂奶粉用于冰淇淋的生产，可以改善冰淇淋乳化性质、推迟乳糖结晶、防止“起砂”的现象。 3.面制品：生产面包时加入不超过5%的分离蛋白，可以增大面包体积、改善表皮色泽、延长货架寿命；加工面条时加入2~3%的分离蛋白，可减少水煮后的断条率、提高面条得率，而且面条色泽好，口感与强力粉面条相似。大豆分离蛋白还可应用于饮料、营养食品、发酵食品等食品行业中。

红外光谱的原理及应用

红外光谱的原理及应用 (一)红外吸收光谱的定义及产生分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，不可避免地伴随有转动能级的跃迁，所以无法测量纯粹的振动光谱，而只能得到分子的振动-转动光谱，这种光谱称为红外吸收光谱红外吸收光谱也是一种分子吸收光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照射时，分子吸收了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,使相应于这些吸收区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系曲线，就得到红外光谱（二）基本原理 1产生红外吸收的条件 (1)分子振动时，必须伴随有瞬时偶极矩的变化。对称分子：没有偶极矩，辐射不能引起共振，无红外活性。如：N2、O2、Cl2 等。非对称分子：有偶极矩，红外活性。 (2)只有当照射分子的红外辐射的频率与分子某种振动方式的频率相同时，分子吸收能量后，从基态振动能级跃迁到较高能量的振动能级，从而在图谱上出现相应的吸收带。 2分子的振动类型伸缩振动：键长变动，包括对称与非对称伸缩振动弯曲振动：键角变动，包括剪式振动、平面摇摆、非平面摇摆、扭曲振动 3几个术语基频峰：由基态跃迁到第一激发态，产生一个强的吸收峰，基频峰；倍频峰：由基态直接跃迁到第二激发态，产生一个弱的吸收峰，倍频峰；组频：如果分子吸收一个红外光子，同时激发了基频分别为v1和v2的两种跃迁，此时所产生的吸收频率应该等于上述两种跃迁的吸收频率之和，故称组频。特征峰：凡是能用于鉴定官能团存在的吸收峰，相应频率成为特征频率。相关峰：相互可以依存而又相互可以佐证的吸收峰称为相关峰 4影响基团吸收频率的因素（1 外部条件对吸收峰位置的影响：物态效应、溶剂效应（2分子结构对基团吸收谱带的影响：诱导效应：通常吸电子基团使邻近基团吸收波数升高，给电子基团使波数降低。共轭效应：基团与吸电子基团共轭，使基团键力常数增加，因此基团吸收频率升高，基团与给电子基团共轭，使基团键力常数减小，因此基团吸收频率降低。当同时存在诱导效应和共轭效应，若两者作用一致，则两个作用互相加强，不一致，取决于作用强的作用。（3）偶极场效应：互相靠近的基团之间通过空间起作用。（4）张力效应：环外双键的伸缩振动波数随环减小其波数越高。（5）氢键效应：氢键的形成使伸缩振动波数移向低波数，吸收强度增强（6）位阻效应：共轭因位阻效应受限，基团吸收接近正常值。（7）振动耦合，（8）互变异构的影响（三）红外吸收光谱法的解析红外光谱一般解析步骤 1. 检查光谱图是否符合要求; 2. 了解样品来源、样品的理化性质、其他分析的数据、样品重结晶溶剂及纯度; 3. 排除可能的―假谱带‖; 4. 若可以根据其他分析数据写出分子式，则应先算出分子的不饱和度U

红外光谱定量上的实际应用

红外光谱在实际中的应用毛志强化学与生命科学学院化学0802班学号：200823140211 摘要：本文介绍了红外光谱的最新发展，阐述中红外光谱法（MIR）,近红外分析法(NIR)的基本原理，比较了二者红外光谱定性,定量分析的基本原理和方法，对新近发展的近红外光谱分析法中漫反射光谱法和透射光谱法做出了简介，列举其在日常生活和工业生产上的应用，对红外光谱分析法的发展前景做出展望。关键词：中红外光谱法（MIR）;近红外分析法(NIR);漫反射光谱法;透射光谱法;红外光谱定性;定量分析前言红外光谱是是由于分子在振动能级（包括转动能级）间跃迁产生的吸收光谱。红外光介于微波区和和可见光区之间，根据波长不同，分为三个区段：近红外区（13000 cm-1—4000cm-1 ），中红外区（4000cm-1—400cm-1）,远红外区（400cm-1—10cm-1）。其中，中红外区是绝大多数有机化合物或药物的基频吸收区，是红外光谱研究的主要区段。近红外区是OH,NH和CH的倍频或组频吸收区，近年来其应用和发展异常迅猛，越来越受人们重视，有人认为这一发展“是一场分析技术的革命[1]”。在过去近半个世纪里，因为该区域吸收信号弱，谱峰重叠，解析困难，几乎没有对该区域进行应用开发的研究。仪器的数字化和化学计量学的发展解决了光谱信息的提取和背景干扰，并且取得了巨大的成就。由于该区域的官能团OH,NH和CH几乎覆盖绝多数部分的化工产品，农牧业产品，所以红外分析技术可应用于石油化工，基本有机工业，精细有机化工，制药，生物体液分析，食品，饮料，烟草，纺织，造纸和化妆等行业。同时它也是政府质量监督部门，环境保护部门常规监控分析的有力手段。本文着重对应用比较广泛的傅里叶中红外光谱法（MIR），近红外光谱法（NIR）原理和应用及其优点和缺陷进行了介绍[2]。正文

实验7大豆分离蛋白的制备

综合实验7大豆分离蛋白的制备 1. 实验目的蛋白质是人们日常生活中必需的重要营养物质，通常可以从动物的乳汁或天然植物(如花生、大豆等)中提取。大豆（黄豆）是目前植物中蛋白质含量最为丰富的一种，蛋白质含量高达40 %以上，大豆蛋白含有人体必需的8种氨基酸，还含有丰富的不饱和脂肪酸、钙、磷、铁、膳食纤维等，不含胆固醇，具有很高的营养价值。蛋白的提取方法有许多种，例如: 碱提酸沉、酶提酸沉、超声酸沉、酶解提取、膜分离法等。本实验采用超声波辅助碱提酸沉法提取大豆蛋白，通过粉碎、正己烷低温浸提脱脂、纤维素酶酶解增溶等预处理方法，采用超声波辅助“碱提酸沉法”使蛋白质在等电点状态下析出。通过本实验，掌握超声波、酶解、离心分离、浸提、等电点析出等蛋白质分离手段，了解植物蛋白制备的常用技术。 2. 材料、仪器与设备 2.1实验材料黄豆，1mol/LNaOH、10%HCl、正己烷、纤维素酶 2.2实验仪器恒温水浴锅、粉碎机、高速离心机、超声波仪、pH计、烘箱、电子天平、250mL 三角瓶、平皿、大烧杯、玻棒、药匙 3. 实验内容与步骤 3.1实验流程黄豆粉碎→正己烷低温浸提（脱脂）30min→离心分离→收集沉淀→烘干20min →纤维素酶酶解→离心分离→收集沉淀→碱溶（调pH11）→超声波处理20min→离心分离→收集上清→等电点酸沉析出（调pH4.5）→离心分离→收集沉淀→烘干30min称重→计算蛋白质粗提回收率 3.2实验步骤（1）黄豆预处理选择果粒饱满，色泽明亮的黄豆为原料，称取黄豆250g用小型粉碎机粉碎，破碎粉末用60目的不锈钢网筛过筛，去除夹杂物，备用。（2）溶剂低温浸出法制取脱脂豆粕粉取250mL三角瓶，加入粉碎后的豆粉20g，100mL正己烷，瓶口用平皿覆盖，恒温水浴60℃浸提30min使大豆中的油脂溶出，5000rpm离心15min后去上清液，将沉淀收集后放烘箱内50℃，20min烘干，得脱脂豆粕粉样品。莁膇袇蚁蚄蒇蒈以下周四完成（3）纤维素酶酶解辅助提高大豆蛋白溶出率

大豆蛋白的性质及功能应用

大豆蛋白的性质及功能应用摘要针对大豆蛋白的组成，阐述了大豆蛋白的性质，包括溶解性、持水性、乳化性、起泡性、凝胶性、吸油性和粘度，并总结了大豆蛋白的功能应用，以期为大豆蛋白的利用提供参考。关键词大豆蛋白；组成；性质；功能应用大豆中含有丰富的植物蛋白，其产量高、价格低廉，含蛋白质40%左右，为蛋白质含量最高的食物。因此，对大豆蛋白的提取、加工、应用等研究已成为热点。为此，笔者对大豆蛋白的组成、性质及功能应用进行阐述。 1 大豆蛋白的组成大豆蛋白中含有多种蛋白质，主要是贮存于子叶亚细胞结构——蛋白质中的蛋白[1]。周瑞宝等[2]采用了超速离心方法对大豆蛋白质进行了分离分析，并将其分为2S、7S、11S、15S 4个主要组分（以沉降模式为依据），这些成分在不同的大豆品种中所占的比例有一定的差异。但是通常情况下：7S和11S这2个组分占70%以上，而2S和15S 2个组合含量所占比例比较少，约占10%。李荣和、朱建华等[3-4]采用免疫学电泳技术对大豆蛋白进行了分析，又可将其分成α-伴大豆球蛋白（2S）、β-伴大豆球蛋白和γ-伴大豆球蛋白（7S）以及大豆球蛋白（11S）和15S（以免疫性质的差异为依据）。而这些组成按照分子量由大到小的排列顺序是：15S最大，约为600 kDa，其次是11S、7S，而2S最小，约为1～30 KDa。现主要介绍7S大豆蛋白质和11S大豆蛋白。 1.1 7S大豆蛋白质 7S大豆蛋白质的分子量为18～210 kDa，它是由多糖与蛋白质的N端天门冬氨酸结合而成的共轭型糖蛋白，每个7S球蛋白分子含有38分子甘露糖及12分子葡萄糖胺。7S蛋白质的等电点分别为4.9、5.2和5.7，同时7S球蛋白中含有5%的α-螺旋结构、35%的β-片层结构和60%的不规则结构，因此其具有致密折叠的高级结构。另外分子中3个色氨酸残基几乎全部处于分子内部；4个半胱氨酸残基，每2个结合在一起形成二硫键[5]。也有研究发现7S蛋白质非常敏感于离子强度及酸碱值，比如在离子强度0.5或pH值3.6状态下，7S蛋白则分别以单体和二聚物的形态存在着[5-7]。 1.2 11S蛋白质 11S蛋白组分比较单一，到目前只发现一种11S球蛋白，分子量为302～375 kDa，主要是由6个酸次单元体及6个碱次单元体所组成的非糖蛋白，等电点为6.4。其中对于组氨酸、脯氨酸及胱氨酸这些氨基酸，在酸次单元体中含量要比碱次单元体中多；而对于疏水性氨基酸，在碱次单元体要比酸次单元体中多。另外，11S蛋白质含有较多的赖氨酸和少量的氮氨酸，其中有23.5%的疏水性，46.7%

红外光谱的定量分析

红外光谱的定量分析红外光谱法在分析和另一应用是对混合物中各组分进行定量分析。红外光谱定量分析是借助于对比吸收峰强度来进行的，只要混合物中的各组分能有一个持征的，不受其他组分干扰的吸收峰存在即可。原则上液体、圆体和气体样品都对应用红外光谱法作定量分析：1．定量分析原理红外定量分析的原理和可见紫外光谱的定量分析一样，也是基于比耳-朗勃特（Beer-Lambert)定律。 Beer定律可写成：A=abc 式和A为吸光度(absorbance)，也可称光密度(optical density)，它没有单位。系数a称作吸收系数(absorptivity)，也称作消光系数(extinction coeffieient)，是物质在单位浓度和单位厚度下的吸光度，不同物质有不同的吸收系数a值。且同一物质的不同谱带其a值也不相同，即a值是与被测物质及所选波数相关的一个系数。因此在测定或描述吸收系数时，一定要注意它的波数位置。当浓度c选用mol·L-1为单位，槽厚b以厘米为单位时，则a值的单位为：L·cn-1·mol-1，称为摩尔吸收系数，并常用ε表示。吸收系数是物质具有的特定数值，文献中的数值理应可以通用。但是，由于所用仪器的精度和操作条件的不同，所得数值常有差别，因此在实际工作中，为保证分析的准确度，所用吸收系数还得借助纯物质重新测定。在定量分析中须注意下面两点： 1)吸光度和透过率是不同的两个概念、透过率和样品浓度没有正比关系，但吸光度与浓度成正比。 2)吸光度的另一可贵性使它具有加和性。若二元和多元混合物的各组分在某波数处都有吸收，则在该波数处的总吸光度等于各级分吸光度的算术和：但是样品在该波数处的总透过率并不等于各组分透过率的和； 2．定量分析方法的介绍红外光谱定量方法主要有测定谱带强度和测量谱带面积购两种。此外也有采用谱带的一阶导数和二阶导数的计算方法，这种方法能准确地测量重叠的谱带，甚至包括强峰斜坡上的肩峰。红外光谱定量分忻可以采用的方沦很多，下面我们介绍几种常用的测定方法。 (1)直接计算法这种方法适用于组分简单、特征吸收带不重叠、且浓度与吸收度呈线性关系的样品。应用(4-35)式，从谱图上读取透过率数值，按A＝ln(I0/I)(I0为入射光强度，I为透射光强度)的关系计算出A值，再按(4-35)式算出组分含量c，从而推算出质量分数。这一方法的前提是需用标准样品测得a值。分析精度要求不高时，可用文献报导的a值。 (2)工作曲线法这种方法适用于组分简单．特征吸收谱带重叠较少，而浓度与吸收度不完全呈线性关系的样品。将一系列浓度的标准样品的湾液．在同一吸收池内测出需要的谱带，计算出吸收度值作为纵坐标，再以浓度为横坐标，作出徊应的工作曲线。由于是在同一吸收池内测量，故可获得A～c的实际变化曲线。

大豆蛋白的分离提纯与药用前景

大豆蛋白的分离提纯及药用前景

目录第一章绪论第二章大豆分离蛋白的提取方法 (2) 2.1 碱提酸沉法 (2) 2.2 膜分离方法 (3) 2.3 起泡法 (3) 第三章分离蛋白产品在医药领域的作用及前景 (5) 3.1 大豆肽 (5) 3.2 大豆卵磷脂 (6) 第四章结论 (8) 参考文献 (9)

大豆蛋白的分离提纯及药用前景摘要大豆的蛋白含量较高而且营养丰富，一般含蛋白30%—50%。大豆蛋白含有8 种人体必需氨基酸，且比例比较合理，只是赖氨酸相对稍高，而蛋氨酸和半胱氨酸含量较低。目前大豆蛋白已成为一种重要的蛋白资源，特别是大豆分离蛋白含蛋白质90%以上，是一种优良的食品原料。大豆分离蛋白主要由11S球蛋白(Glycinin )和7S球蛋白(B -con-glycinin )组成，大约占整个大豆籽粒贮存蛋白的70%。这两种球蛋白的组成、结构和构象不同，大豆分离蛋白的功能特性也不同。大豆分离蛋白在提取、加工和贮运过程中会发生物理和化学变化，这些适当的改变可以提高大豆蛋白在食品、药品中应用的功能特性。本文综述了大豆分离蛋白的提取和改性方法，以及大豆分离蛋白在食品生物特别是医药领域的应用前景。关键词：大豆蛋白，分离方法，应用前景

第一章绪论大豆营养价值高,资源丰富, 原料成本低。食品工业的飞速发展迫切需要具有功能特性和营养特性的蛋白质, 作为食品的原料成分或添加基料。除了提供人体所必需的氨基酸外，还具有一定的加工特性和生理活性。为此，加强或改善大豆的功能特性和生物活性, 开发新的功能食品, 成为食品及医疗保健业亟待解决的问题。在食品、医疗等领域, 大豆的研究与应用备受国外的关注。大豆经清洗、破碎、脱皮、压片和正已烷浸出后，可得到脱脂大豆片，即白豆片。由于白豆片的NSI （水溶性氮指数）值高，为提取分离蛋白提供了可靠的保证。所谓分离蛋白，就是从白豆片里除去非蛋白质成分得到含蛋白90％以上的蛋白粉。大豆分离蛋白是理想的植物蛋白，其中含有人体必需的8 种氨基酸（亮氨酸、异亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、氨酸、色氨酸、苯丙氨酸和缬氨酸）大豆分离蛋白不仅具有很高的营养性，而且具有乳化性、吸水性、吸油性、凝胶性、粘结性和分散性等众多的功能性。在食品加工业中，它广泛应用于肉制品、面制品和饮料等加工上。大豆分离蛋白生产中的副产品还可以进一步加工成纤维素和低聚糖。它们都是有利于人体健康的功能性物质。从大豆中分离蛋白是一种提取的植物蛋白质，主要用于食品、化工、生物工程等领域。在食品工业中，可以作为肉食品、冷饮、烘烤食品、乳制品等的添加剂，还可以利用分离蛋白生产出很多的高附加值的产品。其实，在这些产品中，有很多具有预防、治疗疾病的功效，所以如果能将其应用在医药中间体，药品辅料或直接作为某些药品的主要原料进行研发生产，会有非常广阔的应用空间。我国从国外引进了很多的生产技术和设备，进而逐步实现了技术和设备的国产化。国对分离蛋白的提取和性能方面也进行了大量的研究。目前国的生产技术和设备逐步成熟，分离蛋白的许多指标基本上能满足实际生产需要。为了进一步的提高生产和科研水平，我们对分离蛋白的提取进行的系统的研究。

功能性大豆浓缩蛋白的加工技术

一、功能性大豆浓缩蛋白的加工技术以低变性脱脂大豆粕为原料，采用独特的等电点洗涤方法去除其中的低聚糖等可溶性成分后，凝乳通过独特的屋里方式进行蛋白质变性，改性后的物料经过杀菌和闪蒸处理后进行喷雾干燥，产品即为功能性大豆浓缩蛋白。经济技术指标：蛋白含量≥67% ，产品得率≥60%，氮溶解指数（NSI）≥70%，持水持油能力≥1:5:5，气味、色泽及外观：与国外同类产品相近。二、大豆浓缩蛋白又称70％蛋白粉，原料以低温脱溶粕为佳，也可用高温浸出粕，但得率低、质量较差。生产浓缩蛋白的方法主要有稀酸沉淀法和酒精洗涤法。 ①稀酸沉淀法利用豆粕粉浸出液在等电点（pH4.3～4.5）状态，蛋白质溶解度最低的原理，用离心法将不溶性蛋白质、多糖与可溶性碳水化物、低分子蛋白质分开，然后中和浓缩并进行干燥脱水，即得浓缩蛋白粉。此法可同时除去大豆的腥味。稀酸沉淀法生产浓缩蛋白粉，蛋白质水溶性较好（PDI值高），但酸碱耗量较大。同时排出大量含糖废水，造成后处理困难，产品的风味也不如酒精法。 ②酒精洗涤法利用酒精浓度为60％～65％时可溶性蛋白质溶解度最低的原理，将酒精液与低温脱溶粕混合，洗涤粕中的可溶性糖类、灰分和醇溶蛋白质等。再过滤分离出醇溶液，并回收酒精和糖，浆液则经干燥得浓缩蛋白粉。此法生产的蛋白粉，色泽与风味较好，蛋白质损失少。但由于蛋白质变性和产品中仍含有0.25％～1％的酒精，使食用价值受到一定限制。此外还有湿热水洗法、酸浸醇洗法和膜分离法等。其中膜分离法是用超滤膜脱糖获得浓缩蛋白，反渗透膜脱水回收水溶性低分子蛋白质与糖类，生产中不需要废水处理工程，产品氮溶指数（NS）高，因此是一种有前途的方法。 ③大豆浓缩蛋白的用途可应用于代乳粉、蛋白浇注食品、碎肉、乳胶肉末、肉卷、调料、焙烤食品、婴儿食品、模拟肉等的生产，使用时应根据不同浓缩蛋白的功能特性选择。三、新技术辽宁营口渤海天然食品有限公司最近完成了利用高、低温豆粕在一条生产线上连续提取大豆功能因子和浓缩蛋白生产新技术的研究和应用。该项技术具有独立自主知识产权，不仅成功地实现了工业化生产，而且标志着我国大豆连续提取新技术研究与应用创国际领先水平。

红外光谱实验报告

红外光谱实验报告一、实验原理： 1、红外光谱法特点：由于许多化合物在红外区域产生特征光谱，因此红外光谱法广泛应用于这些物质的定性和定量分析，特别是对聚合物的定性分析，用其他化学和物理方法较为困难，而红外光谱法简便易行，特别适用于聚合物分析。 2、红外光谱的产生和表示红外光谱定义：分子吸收红外光引起的振动能级跃迁和转动能级跃迁而产生的吸收信号。分子发生振动能级跃迁需要的能量对应光波的红外区域分类为： i.近红外区：10000-4000cm-1 ⅱ.中红外区：4000-400cm-1——最为常用，大多数化合物的化键振动能级的跃迁发生在这一区域。 ⅲ.远红外区：400-10cm-1 产生红外吸收光谱的必要条件： 1）分子振动：只有在振动过程中产生偶极矩变化时才能吸收红外辐射。 ⅰ.双原子分子的振动：（一种振动方式）理想状态模型——把两个原子看做由弹簧连接的两个质点，用此来描述即伸缩振动；

图1 双原子分子的振动模型 ⅱ.多原子分子的振动：（简正振动，依据键长和键角变化分两大类）伸缩振动：对称伸缩振动反对称伸缩振动弯曲振动：面内弯曲：剪切式振动（变形振动）平面摇摆振动面外弯曲振动：扭曲振动非平面摇摆振动 ※同一种键型，不对称伸缩振动频率大于对称伸缩振动频率，伸缩振动频率大于弯曲振动频率。 ※当振动频率和入射光的频率一致时，入射光就被吸收，因而同一基团基本上总是相对稳定地在某一特定范围内出现吸收峰。ⅲ.分子振动频率：基频吸收（强吸收峰）：基态到第一激发态所产生分子振动的振动频率。倍频吸收（弱吸收峰）：基态到第二激发态，比基频高一倍处弱吸收，振动频率约为基频两倍。组频吸收（复合频吸收）：多分子振动间相互作用，2个或

014大豆分离蛋白的组成与功能性质[1]

2000年12月第15卷第6期中国粮油学报 Journal of the Chinese Cereals and Oils Ass ociation Vol.15,No.6 Dec.2000大豆分离蛋白的组成与功能性质谢　良　王　璋　蔡宝玉 (无锡轻工大学食品学院,无锡　214036) 摘　要　本文对国产和进口的两种大豆分离蛋白进行了分析,比较了它们的化学组成与功能性质。与进口的大豆分离蛋白相比,国产的大豆分离蛋白灰分较高,乳化能力较高,热变性时热焓较小,分子量较小;两种蛋白质水合能力和凝胶性质相近;国产大豆分离蛋白的溶解性好于进口产品,但分散性却低于进口产品;研究结果表明:国产大豆蛋白在加工过程中解聚和降解较多,且粉末未经工艺处理。关键词　大豆分离蛋白　成分　功能性质 0　前言大豆分离蛋白是重要的植物蛋白产品,除了营养价值外,它还具有许多重要的功能性质,这些功能性质对于大豆蛋白在食品中的应用具有重要的价值〔1〕。大豆蛋白的功能性质可归为三类〔1〕,一是蛋白质的水合性质(取决于蛋白质-水相互作用),二是与蛋白质-蛋白质相互作用有关的性质,三是表面性质。水合性质包括:水吸收及保留能力、湿润性、肿胀性、粘着性、分散性、溶解度和粘度。而蛋白分子间的相互作用在大豆蛋白发生沉淀作用、凝胶作用和形成各种其它结构(例如面筋)时才有实际的意义。表面性质主要是指乳化性能和起泡性能。国外对于大豆分离蛋白的研究可追溯到本世纪30年代,近年来在大豆分离蛋白的结构与功能性质的关系方面做了很多工作,找到了一些规律〔2～5〕。然而,迄今为止,大豆分离蛋白的功能性质的物理化学基础还没有完全搞清楚,至于将大豆分离蛋白添加到某种食品中去之后它们所表现出来的功能性质,由于涉及到大豆分离蛋白产品中的各种蛋白质组分与食品组分之间的相互作用,情况就更复杂了。影响大豆分离蛋白功能性质的因素非常复杂〔5〕,首先是大豆蛋白产品中蛋白质的含量,各个蛋白质组分的聚集和解聚状态,蛋白质的变性程度和蛋白产品中非蛋白质部分的组成。除了上述这些内收稿日期:1999-07-08 谢良:男,1964年生,博士,副教授,食品科学与工程专业在因素外,许多外部因素也影响着大豆分离蛋白产品的功能性质,例如,pH、离子强度和温度。因此不同的大豆分离蛋白生产工艺会影响大豆蛋白产品中蛋白质的组成与分子结构,从而影响到产品的功能性质。本文分析和测定了市售国产的大豆分离蛋白和从美国进口的一种型号的大豆分离蛋白产品的成份和功能性质。 1　试验材料与方法 1.1　材料国产大豆分离蛋白:市售,食品级进口大豆分离蛋白:美国,火腿生产用的大豆分离蛋白 1.2　方法 1.2.1　水分测定〔6〕:真空干燥法(680mm汞柱　70℃) 1.2.2　灰分测定〔7〕:高温炉600℃灰化 1.2.3　钾、钠和钙含量(ppm或μg/g)测定〔8〕:原子吸收分光光度法 1.2.4　磷酸盐含量(以PO43-计,mg/g)测定〔9〕:钼蓝比色法 1.2.5　蛋白质含量(N×6.25)测定〔10〕:凯氏定氮法1.2.6　脂肪含量测定〔11〕:索氏抽提法 1.2.7　纤维含量测定〔12〕:酸性洗涤剂法 1.2.8　碳水化合物含量测定〔13〕:费林氏容量法(以转化糖计)

黄豆中蛋白质含量测定

黄豆中蛋白质含量测定——凯氏定氮法一、仪器和试剂主要仪器: 定氮仪。试剂（除注明外均为分析纯）： 1. 浓硫酸。 2. 30%氢氧化钠溶液。 3. 2～4%硼酸溶液。 4. 0.1mol/L 盐酸溶液。 5. 催化剂：硫酸钾——硫酸铜的混合物（K 2SO 4:CuSO4·5H 2O=3.5g:0.1g ）。二、操作步骤 1. 消化准确称取粉碎均匀的黄豆粉0.5g 左右，小心移入干燥的消化瓶中（注意用称量纸将样品加入到消化管底部，勿粘附在瓶壁上），加入适量催化剂及10mL 浓硫酸，按要求安装好消化装置后,设置好消化程序,打开冷凝水, 开始消化程序。(160℃, 40min; 250℃, 20min; 350℃, 60min; 420℃, 30min)消化程序结束后，消化至溶液透明呈蓝绿色，冷却至室温。同时做空白对照。 2．蒸馏、吸收及滴定按要求安装好UDK142蒸馏仪，并将蒸馏仪与自动电位滴定仪连接好。将所需试剂装到相应的试剂瓶中。设置好蒸馏程序及滴定程序后，将冷却好的消化管装到蒸馏仪上，打开冷凝水，然后开始程序。三、结果计算 X ——试样中蛋白质的含量，单位为克每百克（g/100g ） C —— HCl 标准溶液的浓度mol/L V 1 —— 滴定样品吸收液消耗的HCl 标准溶液的体积mL V 2 —— 滴定样品空白液消耗的HCl 标准溶液的体积mL 0.0140——1.0mL 盐酸（C(HCl)＝1.000mol/L ）标准滴定溶液相当的氮的质量，单位为克（g ） m ——试样的质量或体积，单位为克或mL 1000140.0)(21????-=F m c V V X

大豆分离蛋白工艺

大豆分离蛋白工艺摘要：作为一种食品添加剂,大豆分离蛋白广泛应用于各种各样的食品体系中。大豆分离蛋白的成功应用在于它具有多种样的功能性质，功能性质是大豆分离蛋白最为重要的理化性质，如凝胶性、乳化性、起护色注、粘度等。本文主要大豆分蛋白的一种制取工艺。关键字：大豆分离蛋白、分离工艺、影响因素、设备前言大豆分离蛋白是重要的植物蛋白产品, 除了营养价值外，它还具有许多重要的功能性质, 这些功能性质对于大豆蛋白在食品中的应用具有重要的价值。大豆蛋白的功能性质可归为三类一是蛋白质的水合性质( 取决于蛋白质-水相互作用)，二是与蛋白质-蛋白质相互作用有关的性质，三是表面性质[1]。水合性质包括：水吸收及保留能力、湿润性、肿胀性、粘着性、分散性、溶解度和粘度。而蛋白分子间的相互作用在大豆蛋白发生沉淀作用、凝胶作用和形成各种其它结构(例如面筋) 时才有实际的意义。表面性质主要是指乳化性能和起泡性能[2]。 1.功能特性 1.1乳化性乳化性是指将油和水混合在一起形成乳状液的性能。大豆分离蛋白是表面活性剂, 它既能降低水和油的表面张力,又能降低水和空气的表面张力。易于形成稳定的乳状液。乳化的油滴被聚集在油滴表面的蛋白质所稳定,形成一种保护层。这个保护层可以防止油滴聚集和乳化状态的破坏, 促使乳化性能稳定。在烤制食品、冷冻食品及汤类食品的制作中, 加入大豆分离蛋白作乳化剂可使制品状态稳定。 1.2水合性大豆分离蛋白沿着它的肽链骨架，含有很多极性基,所以具有吸水性、保水性和膨胀性。 1.2. 1吸水性一般是指蛋白质对水分的吸附能力,它与即水份活度、pH、深度、蛋白质的颗粒大小、颗粒结构、颗粒表面活性等都是密切相关的。随水份活度的增强，其吸水性发生快——慢——快的变化。 1.2. 2保水性除了对水的吸附作用外，大豆蛋白质在加工时还有保持水份的能力，其保水性与粘度、pH、电离强度和温度有关。盐类能增强蛋白质吸水性却削弱分离蛋白的保水性。最高水分保持能力在pH= 7，温度35～55℃时，为14g水/g蛋白质。1.2. 3膨胀性膨胀性即蛋白质的扩张作用,是指蛋白质吸收水分后会膨胀起来。它受温度、pH 和盐类的影响显著,加热处理增加大豆蛋白的膨胀性，80℃时为最好，70～100℃之间膨胀基本接近[3]。 1.3吸油性 1.3. 1促进脂肪吸收作用

大豆分离蛋白的提取实验讲义

实验一大豆分离蛋白的提取 1．实验目的学习掌握大豆分离蛋白的碱提酸沉法。 2．分离原理：大豆分离蛋白的制取方法，按工艺特点主要有三种：第一种是碱提酸沉法；第二种是离子交换法；第三种是超滤法。碱提酸沉法生产大豆分离蛋白的原理，是将脱脂大豆内的蛋白质溶解在稀碱溶液中，分离除去豆粕中的不溶物，然后用酸将大豆蛋白质提取液的pH值调至大豆蛋白的等电点，使大豆蛋白质沉淀析出，再经分离清洗，回调pH，得到粉状大豆分离蛋白。 3. 试剂材料：豆粕，5%NaOH，2N HCl（17ml浓盐酸，缓慢用水稀释至100ml）。 4. 提取方法：将2g大豆磨碎，得到可通过80目筛的豆粕。用重量10倍于豆粕的蒸馏水与脱脂豆粉混合，用5%NaOH 水溶液将豆粉悬浮液的pH调节到8.5，室温或40℃搅拌1.5h。然后将提取液离心除渣4000rpm×15min，得上清液。用2N的HCl将上清液的pH值调到4.5，同时轻度搅拌均匀，可见开始出现沉淀，室温静置30min，然后以4000rpm×15min离心，用蒸馏水清洗沉淀2次，将蛋白沉淀物溶于20 ml水中，并调节pH到7.0，考马斯亮蓝结合法测定蛋白质浓度，计算蛋白提取率。 5. 产品测定指标：（1）可溶性蛋白质的浓度：采用考马斯亮蓝法。（2）蛋白质的提取率计算公式：可溶蛋白质的浓度(ug/ml) ×稀释度×体积(ml) 提取率（%）＝×100% 原料质量(g) ×106 （附）考马斯亮蓝结合法测定蛋白质浓度一、实验目的掌握考马斯亮蓝结合法测定蛋白质浓度的原理和方法，掌握离心机和移液器的正确使用方法。二、实验原理考马斯亮蓝G-250是一种甲基取代的三苯基甲烷，在465nm处有最大吸收值。考马斯亮蓝G-250能与蛋白质通过范得华相互作用形成蛋白质-考马斯亮蓝复合物蓝色溶液，引起该染料的最大吸收λmax的位置发生转移，在595nm处有最大吸收值。在一定范围内(蛋白质浓度范围为0～1000μg／mL)，蛋白质-考马斯亮蓝复合物溶液颜色的深浅与蛋白质的浓度成正比。该法是1976年Bradford建立，试剂配制简单，操作简便快捷，反应非常灵敏，灵敏度比Lowry法还高4倍，可测定微克级蛋白质含量，是一种常用的微量蛋白质快速测定方法。三、实验试剂 1．标准蛋白液：准确称取100mg牛血清白蛋白，用蒸馏水溶解并定容至1000ml，制成100μg /ml 的原液。 2．考马斯亮蓝G250试剂：准确称取100mg考马斯亮蓝G250，溶于50ml 90％～95％乙醇中，再加入85%磷酸（m/v）100ml，用蒸馏水定容至1000ml。常温下可放置1个月。四、操作步骤 1．标准曲线的制备取7支具塞试管，按下表进行编号并加入试剂。以第1管为空白，于波长595nm处比色，读取吸光度，以吸光度为纵坐标，各标准液浓度(μg／mL)作为横坐标作图得标准曲线。

大豆的功能性与功能食品开发

大豆的功能性与功能食品开发摘要:大豆中含有多种活性成分,具有非常高的营养价值及保健功能,其功能产品的开发前景广阔。我国以生产优质大豆而闻名中外,倘若将大豆中的有效成分充分利用在食品中,将有非常可观的社会和经济效益。关键词:大豆;功能性食品;营养成分;保健功能大豆的研究历史中国饮食文化历史悠久，源远流长，是人类的宝贵财富。大豆是中国饮食生活的传统食品之一。富含天然的植物蛋白和不饱和脂肪酸，可制作多种美味食品，是家庭餐桌上不可缺少的菜肴。大豆原产我国，古称“菠”，属于豆科，蝶形花科，大豆属，一年生。大豆在我国的种植十分普遍，北到黑龙江，南到海南岛，都有种植。目前，我国的大豆产量位于美国、巴西、阿根廷之后，居世界第四位。根据美国农业部《世界油料形势和展望》发表统计资料表明，近年来世界大豆生产有很大发展。大豆营养丰富，含40%左右的蛋白质，20%左右的脂肪，20%左右的碳水化合物。1勺大豆所含的蛋白质相当于2勺牛肉或4.skg猪肉[2〕。随着科学技术的飞速发展，研究人员搞清了许多有益健康的食品成分，以及疾病与饮食的关系。使得人类可以通过饮食达到健康的目的。多年来，研究人员通过对大豆多种成分的研究分析，发现大豆不仅具备食品所必须的第一、第二功能，而且还具有多种满足特殊要求的特定功能。随着对大豆功能性成分越来越深人的研究，大豆的综合开发利用价值受到世界各国的关注。美国于1765年引进大豆，19世纪50年代开始大面积推广[31。现如今，大豆食品已成为美国发展最快的行业之一。在我国，1994年“国家食品与营养咨询委员会”向国务院及有关部委提出关于我国城乡实施“大豆行动计划”的建议，得到国务院及各部委的大力支持，大豆开发及综合利用已在我国拉开了序幕。健康是身体上、精神上和社会适应上的完好状态。人人追求健康，但做法各有不同。为了健康，有人不惜重金购买各色各样昂贵的保健食品，有人则对极其普通廉价的大豆情有独钟。其实，山不在高，有仙则灵；食不在贵，有豆则灵。大豆中含有丰富的营养物质，如蛋白质、不饱和脂肪酸、功能性低聚糖、丰富的矿物质和维生素等，对人体健康具有重要作用。蛋白质是构成及修补细胞组织的主要原料，具有供给能量、调节生理机能、维持人体生长发育等功能，是大脑从事复杂智力活动的基本物质。100克大豆约含蛋白质35克，约为猪肉蛋白质含量的3倍、牛肉的2倍。大豆中的蛋白质不仅含量高，而且质量优：氨基酸齐全(含人体必须的8种氨基酸)，并且各种氨基酸组成接近或高于联合国粮农组织和世界卫生组织建议的适宜人体的必需氨基酸需要量模式。大量科学研究已证实大豆蛋白具有保健功能，美国FDA授权在符合要求的食品标签上声称其保健功能：“与低饱和脂肪和低胆固醇饮食配合，每天食用25克大豆蛋白，可以有效降低患心血管病的风险。” 大豆的功能性成分研究大豆的功能性成分研究广泛砰，习。脂肪中不饱和脂肪酸占85%，完全没有胆固醇，而且含有亚油酸、亚麻酸、花生四烯酸三种人体必需氨基酸。大豆磷脂具有良好的乳化特性，能阻止胆固醇在血管壁的沉积，并清除部分沉积物;能改善脂肪的吸收和利用，降低血粘度，改善血供养循环，补充磷脂，血色素含量增加，贫血症有所减少;能降低血清胆固醇，改善血循环;同时具有预防心血管疾病的功效。大豆低聚糖具有促进双歧杆菌的生长繁殖，改善便秘，不引起龋齿等功效。大豆异黄酮具有抗氧化、抗雌激素[6l和抗血管增生作用，所以

红外光谱仪在定量分析中的应用

红外光谱仪在定量分析中的应用红外光谱仪用红外光谱法进行药物分析时具有多样性，可根据被测物质的性质灵活应用，而且无论是固态、液态或是气体，红外光谱法都可利用自身的技术进行分析，因此拓宽了红外光谱仪的定量分析。同时，红外光谱法不需要对样品进行繁琐的前处理过程，对样品可达到无损伤、非破坏，也大大的突出了它较其他定量方法的优越性。另外，红外光谱中的特征光谱较多，可供选择的吸收峰多，所以能方便对单一组分或是混合物进行分析。目前，随着红外自身技术和化学计量的发展，红外的定量分析方法越来越多，包括峰高法、峰面积法、谱带比值法、内标法、因子分析法、漫反射光谱法、导数光谱法、最小二乘法、偏最小二乘法、人工神经网络等。基于这些优点，红外光谱法在许多领域得到广泛应用，该文主要概述了近几年来红外光谱法气体、共聚物中定量分析的应用进展。 1 红外光谱法在气体定量分析中的应用由于气体在中红外波段（4000——400cm -1）内有明显的吸收，且分析手段不需要采样、分离，因此中红外光谱法[1]对检测气体，尤其是多组分混合气体来说是一种简便、易行的测量方法。如周泽义[2]，郭世菊等[3]采用红外光谱技术确定了苯系物（包括甲苯、二甲苯、苯乙烯、硝基苯）中各组分的特征红外波长，采用美国热电子O M N IC Q uantPad 分析软件建立了低浓度（0——0.5×10-6）苯系物的定量分析方法和校准曲线数据库。通过粒子群优化技术及BP 神经网络技术相结合，建立三种烃烷（甲烷、乙烷、丙烷）混合气体的红外光谱定量分析模型。该法比单纯采用BP 神经网络进行遍历优化建模所用时间降低5倍以上，模型预测精度水平相当。朱军等[5]通过红外光谱仪测量CO 和CO 2 的红外透过率光谱，采用非线性最小二乘拟合算法对测量光谱进行拟合，得出待测气体的浓度。结果表明CO 测量的相对误差小于5% ，CO 2 的测量分析相对误差小于1% 。针对5 种（甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷）主次吸收峰严重交叠的红外混合气体定量分析问题，提出一种基于高阶累积量的特征提取方法，该方法将重叠的吸收谱线映射到彼此相互分开的四阶累积量谱空间，利用提取的特征向量，提出一种基于正则化统计学习理论的支持向量机的多维数据建模，在小样本下有效地提高了

大豆分离蛋白在肉制品中的应用

大豆分离蛋白在肉制品中的应用 1、大豆蛋白在肉制品中重要作用由于大豆蛋白具有蛋白质的功能特性，因此在食品加工中得到广泛的应用。近年来，随着社会生产力的发展，人民的生活水平得到了提高，肉制品的消费量也达到了前所未有的高度，各种各样的肉制品也随着消费者的需要而走向了市场。大豆蛋白以其重要的功能特性在肉制品加工中所起的重要作用也越来越受到肉制品加工业的关注，在肉制品加工中主要利用大豆蛋白以下方面的特性。 1 ）强化营养的高性价比蛋白源大豆蛋白以其低廉的价格、良好的蛋白质量在肉制品中得到了广泛的应用，在灌肠、火腿等产品中添加大豆蛋白，不仅能提高蛋白质的含量，而且能改善蛋白质的配比，使蛋白质的营养更全面、更合理。 2）在肉制品中的调味作用大豆蛋白含有少量的脂肪酸和碳水化合物，在加热之后会产生独特的豆香气，而肉制品；中有时原料肉(如鱼肉)或辅料所具有的以及由于加工工艺(如杀菌)所产生的一些不愉快气味，可能会引起消费者的反感，大豆蛋白的独特香气对以上气味产生掩蔽作用，因而大豆蛋白对肉制品具有一定的调味作用。 3）大豆蛋白能改善肉制品的结构大豆蛋白有良好的凝胶特性和粘结特性，在肉制品加工中利用这一特性加入大豆蛋白后可有效的改善产品的结构、增强产品的弹性、硬度，使产品的结构致密、口感更好，肉感更强。 4 )利用大豆蛋白的乳化性，解决肉制品的出水、出油问题出水、出油是肉制品加工生产、存放过程中最常出现的问题之一，利用大豆蛋白同时具有亲水基团和亲油基团的特性，对水和油脂具有良好的亲和能力，能吸附水和油脂形成较为稳定网络结构，从而使肉制品中的水和油脂不游离出来，在加工和存放的过程中不发生出水、出油现象。大豆分离蛋白在肉制品的应用已相当广泛，虽我国分离蛋白生产能力发展很快，但生产技术仍无明显提高，产品质量停滞不前，尚未形成多品种、多功能、系列化，致使大豆蛋白的高营养、高附加值的产品特性没有充分体现出来，市场价格一直处于低迷状态，而且国内的分离蛋白品种单一，功能性区别不大，产品质量不能满足客户的要求。国外大豆分离蛋白产品可生产出数百种，广泛应用于各个工业领域，国外产品由于品种多、质量好，虽然价格高出国产品很多，但仍占国内约l／3市场。国外大豆分离蛋白生产工艺、技术发展很快，由萃取方法、到改性方法，已形成多系列的配方技术。按照产品的应用领域、产品性能不同，其萃取方式、改性方法均不同。由此生产出的产品广泛适于肉类、乳品类、轻化工类等领域的不同需求，真正体现大豆蛋白的高营养、高附加值特性。 1、大豆蛋白在肉制品中的重要作用：强化营养的高性价比蛋白源；在肉制品中的调味作用；大豆蛋白能改善肉制品的结构；利用大豆蛋白的乳化性，解决肉制品的出水、出油问题。 2、大豆分离蛋白在肉制品中应用的一些性能指标 1）保水性