甜菜根花青素的微胶囊化：基于人工神经网络（ANN）的降解动力学研究及稳定性提升策略

《ACS Omega》：Microencapsulation of Beetroot Anthocyanins: Investigation of Degradation Kinetics and Modeling by Using Artificial Neural Networks

本文系统研究了麦芽糊精（MD）、阿拉伯胶（GA）及其与酪蛋白酸钠（SC）复配的壁材对甜菜根花青素微胶囊化的保护效果。研究发现，三元复合壁材（MD/GA/SC）展现出最高的包封效率（93.36%）、最优的抗氧化活性保留（88.43%）及最缓控的释放特性。通过降解动力学分析，该体系在宽pH（2.5-6.5）和温度（40-100 °C）范围内均表现出最低的降解速率常数（k）和最高的活化能（Ea），表明其热稳定性显著提升。研究创新性地应用人工神经网络（ANN）模型预测花青素降解行为，其预测精度（R2> 0.98, RMSE < 0.01）远超传统一级动力学模型，为天然色素稳定化及智能食品开发提供了新策略。

　　

1. 引言

花青素是一类水溶性酚类化合物，属于黄酮类，是许多水果和花卉呈现红、蓝、紫和橙色的主要原因。作为天然色素，花青素具有无毒、色泽鲜艳和高水溶性的特点，但其在食品工业中的应用仍受限于其对热、pH变化、光和氧的高度敏感性。提高其稳定性已成为开发更可靠天然色素体系的关键焦点。微胶囊化技术作为一种有效的保护手段，已被广泛应用于包括多酚、精油、类胡萝卜素和植物提取物在内的多种敏感生物活性物质的包埋，以提高其稳定性、生物可及性和释放可控性。

本研究旨在系统评估麦芽糊精（MD）、阿拉伯胶（GA）、它们的二元混合物（MD/GA）以及三元麦芽糊精-阿拉伯胶-酪蛋白酸钠（MD/GA/SC）体系对甜菜根花青素的微胶囊化效果，并研究其在宽范围pH（2.5-6.5）和温度（40-100 °C）条件下的稳定性。此外，本研究创新性地开发了人工神经网络（ANN）模型来预测花青素的降解行为，以克服传统一级动力学模型在处理多因素非线性相互作用时的局限性。

2. 材料与方法

2.1. 化学品

实验所用麦芽糊精（16.5–19.5 DE）、阿拉伯胶、酪蛋白酸钠、2,2-二苯基-1-苦基肼（DPPH）等化学品均购自Sigma-Aldrich公司。

2.2. 甜菜根提取

新鲜甜菜根经清洗、去皮、研磨后，按1:1比例加入去离子水，匀浆、离心、过滤后获得上清液，经冷冻干燥后得到甜菜根提取物粉末，于-18 °C密封保存。

2.3. 包封工艺

采用冷冻干燥法进行微胶囊化。将甜菜根提取物粉末溶解于去离子水配制成10 °Bx的溶液。壁材（MD、GA、SC）按表1所示配方（F1: MD; F2: GA; F3: MD/GA; F4: MD/GA/SC）分别水化后，与芯材溶液混合均匀，经冷冻干燥得到微胶囊粉末。

2.4. 总花青素含量分析

采用pH示差法测定总花青素含量。样品分别用pH 1.0的KCl缓冲液和pH 4.5的NaAc缓冲液稀释，于520 nm和700 nm处测定吸光度，按公式计算花青素含量（以矢车菊素-3-葡萄糖苷计）。

2.5. 包封效率

通过测定总花青素（TA）和表面花青素（SA）含量，按公式计算包封效率（% Encapsulation efficiency = [(TA - SA) / TA] × 100）。

2.6. 形态学

采用扫描电子显微镜（SEM）观察微胶囊的形态结构。

2.7. 自由基清除活性

通过DPPH法测定游离甜菜根提取物及微胶囊化样品的自由基清除活性，监测180分钟内抑制率的变化。

2.8. 静态体外消化

采用静态模型模拟口腔、胃和肠道环境，研究微胶囊化花青素在消化过程中的释放 profile。在不同时间点取样，测定释放的花青素含量。

2.9. 热降解

在不同pH（2.5, 4.5, 6.5）和温度（40, 60, 80, 100 °C）条件下，于特定时间间隔（0, 30, 60, 120, 240, 360 min）测定游离及微胶囊化花青素的残留含量，研究其热降解行为。

2.10. 花青素降解动力学数据

采用一级动力学模型拟合降解数据，计算降解速率常数（k）、半衰期（t_1/2）和决定系数（R²）。通过阿伦尼乌斯方程计算活化能（E_a）。

2.11. 人工神经网络模型设计

构建三层前馈反向传播ANN模型，输入层为温度、pH和时间，输出层为剩余花青素浓度。隐藏层神经元数通过试错法优化确定（最终为10个）。采用Levenberg-Marquardt算法进行训练，数据按70%（训练）、15%（验证）、15%（测试）比例划分。使用决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）评估模型性能。

3. 结果与讨论

3.1. 包封效率

不同壁材的包封效率依次为：MD/GA/SC (93.36%) > GA (90.34%) > MD/GA (89.60%) > MD (88.54%)。MD单独使用时包封效率最低，归因于其较低的乳化能力。添加GA可改善此状况。SC的加入进一步提高了包封效率，因其具有良好的乳化性和在干燥过程中不变性的特点。多糖-蛋白质杂化结构有助于提高乳化稳定性和包封性能。

3.2. 形态学

SEM图像显示，冻干微胶囊呈现不规则的碎玻璃状或薄片状结构。空微胶囊与负载甜菜根提取物的微胶囊形貌差异显著，后者表面出现多孔结构，这是由于冷冻干燥过程中冰晶升华所致。MD/GA配方观察到明显收缩，而MD/GA/SC配方则无此现象，表明SC的添加有助于维持结构完整性。

3.3. 自由基清除活性

测试初期，游离花青素的DPPH清除活性最高。随着时间推移，MD/GA/SC微胶囊表现出最高的持续抗氧化活性，在180分钟时其清除率超过游离提取物。微胶囊化降低了初始清除率，但延长了抗氧化活性的持续时间，这与花青素从微胶囊中缓慢释放有关。MD/GA/SC微胶囊同时具有最高的花青素释放率和自由基清除能力，表明其具有良好的控释特性和抗氧化活性保留。

3.4. 静态体外消化

花青素释放呈现快（前60分钟）慢两个阶段。快速释放阶段主要归因于表面花青素的释放以及消化酶（淀粉酶、胃蛋白酶）的作用。4小时消化结束时，MD/GA/SC配方的累积释放率最高，而单独使用GA的配方释放率最低。壁材的理化性质（如MD含量高会减缓释放，树胶类易形成致密层）显著影响释放行为。

3.5. 热处理过程中的热降解动力学

花青素降解符合一级反应动力学。在所有条件下，微胶囊化均降低了降解速率常数（k），延长了半衰期（t_1/2）。pH 2.5时降解最快。三元壁材MD/GA/SC在所有pH-温度组合下均表现出最低的k值和最高的t_1/2值，表明其提供了最佳的热保护。活化能（E_a）随pH升高而增加。MD/GA/SC微胶囊的E_a值最高，表明其降解需要更高的能量，热稳定性最优。这种增强的稳定性源于蛋白质-多糖网络形成了更致密的扩散屏障。

3.6. ANN模型计算

与传统一级动力学模型相比，ANN模型能更准确地预测多因素影响下的花青素降解行为。对于所有测试样品，ANN模型的预测值与实验值高度吻合，R²均大于0.98，RMSE和MSE值较低。这表明ANN能够有效处理花青素降解过程中的非线性和多变量相互作用，为微胶囊配方的优化和花青素在复杂食品体系中的稳定性预测提供了强大的数据驱动工具。

4. 结论

本研究成功证明，三元复合壁材MD/GA/SC在甜菜根花青素的微胶囊化中表现最优，具有高包封效率、增强的热稳定性和缓控释放特性。降解动力学分析表明该体系能有效延缓花青素在各种恶劣条件下的降解。人工神经网络模型展现出卓越的预测能力，精度显著高于传统动力学模型。该研究为开发稳定的花青素输送系统提供了有效的壁材配方和先进的预测方法，在食品和功能食品工业中具有广阔的应用前景。未来的研究可集中于在真实食品体系中的性能验证、规模化生产可行性以及结合更复杂的消化模型进行深入评估。