响应面法酶解藜麦蛋白制备α
2、面法酶解胰蛋白酶响应面优化设计 (1)响应面设计及结果 响应面试验结果见表4,藜麦采用Des远nExpert8.0.6软件对表4中数据进行方差、蛋白显著性分析,制备结果见表5。面法酶解 以酶解时间、藜麦pH、蛋白温度、制备加酶量为响应变量,面法酶解α-淀粉酶活性抑制率为响应值,藜麦通过响应面回归方程分析可知,蛋白藜麦多肽液具有α-淀粉酶活性抑制率的制备多元二次拟合回归方程为: Y=44.09+2.53A一1.87B+4.39C+4.47D+1.86AB+1.61AC+7.67AD+9.20BC+1.90BD一4.19CD一9.11A2—12.84B2—1.78C2—9.79D2。 19CD一9.11A2—12.8482—1.78C2—9.79D2。面法酶解 由表5可知,藜麦模型的蛋白P<0.0001,表示模型回归差异极显著,失拟项P=0.8453>0.05,不显著,说明拟合程度良好,能真实反映实际情况,模型可靠;模型回归决定系数R2=0.9728>0.9,说明α-淀粉酶活性抑制率结果与方程预测结果具有一致性,模型相关度好。试验模型校正系数RAdj2=0.9457,表明模型拟合程度较高。说明有94.57%试验结果值可以用此模型来解释,因此结果可靠,模型可以对α-淀粉酶活性抑制率值进行分析和预测。由回归方程式中一次项系数可知,各因素对α-淀粉酶活性抑制率作用大小顺序为;加酶量(D)>温度(C)>酶解时问(A)>pH(B)。 (2)响应面分析与条件优化 响应面曲线分析,各因素问等高线图和交互作用见图6。 由图6可知,pH与时间、温度与pH、加酶量与温度交互作用的显著性与表5中交互项P值的分析结果一致。a,c,e均呈椭圆形,表明因素问交互作用显著,等高线的形状可以判断交互作用的强弱,3组等高线图中加酶量与温度交互作用最好,等高线中的曲线围绕着响应面在中问处形成顶点,即抑制率最大值。a,c,e响应面图开口都朝下,随着每个因素值的增加而响应值增大,在达到响应值最高点后,随着因素值的增大而响应值减小,响应面的顶点即为最大响应值。 经DesignExpert8.0.6软件分析得到优化条件为:酶解时间2.22h、pH8.95、温度60℃、加酶量0.53×104U/g,在此条件下,旷淀粉酶活性抑制率的理论最大值为47.82%,采用这一结果并结合实际条件,将酶解条件改为:酶解时间2h、pH9.0、温度60℃、加酶量0.5×104U/g,得到的试验结果为45.54%,与理论预测值基本一致,建立的模型可以较好地反映藜麦多肽液具有抑制α-淀粉酶活性的能力,同时多肽得率为63.54%。 三、结论 以藜麦蛋白为试验材料,研究酶解后的多肽对α-淀粉酶活性的抑制率,筛选出最适用酶。在单因素酶解条件下,选择酶解时间、pH、温度、加酶量进行Box-Behnken试验设计,优化结果显示:加酶量和酶解温度对α-淀粉酶活性的抑制作用比pH和酶解时间要强。试验结果表明:制备藜麦多肽的最佳提取工艺为:酶解时问2h、pH9、温度60℃、加酶量0.5×104U/g,在此条件下α-淀粉酶活性抑制率为45.54%。为了提高多肽液对α-淀粉酶的活性抑制作用,还需对酶解多肽液进行进一步的纯化处理。 声明:本文所用图片、文字来源《中国食品添加剂》,版权归原作者所有。如涉及作品内容、版权等问题,请与本网联系 相关链接:α-淀粉酶,多肽,蛋白
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