旋转傅里叶变换(RFT)：高水分植物蛋白挤出物各向异性结构的量化新方法

为解决植物蛋白挤出物结构各向异性定量分析难题，荷兰研究团队开发了旋转傅里叶变换(RFT)图像处理技术。该方法通过傅里叶变换获取结构主导角度，结合加权排序参数(WOP)实现噪声过滤和信噪比提升，成功应用于大豆浓缩蛋白(SPC)的核磁共振成像(MRI)和共聚焦显微镜(CLSM)数据分析，揭示了pH值和冷却模具位置对结构取向的影响，为食品结构量化提供了通用工具。

　　

随着全球对可持续食品需求的增长，植物蛋白肉类似物的开发成为食品科学领域的热点。然而，如何准确模拟动物肌肉的纤维结构仍是重大挑战。高水分挤出(HME)是目前制备植物蛋白肉类似物的主流工业技术，但其挤出物的多尺度结构形成机制尚不明确，尤其缺乏对微米-毫米级各向异性结构的定量分析方法。现有技术如小角散射(SANS)和传统图像处理算法存在分辨率局限或无法识别重叠结构的缺陷，严重制约了工艺-结构-质地关系的建立。

针对这一技术瓶颈，荷兰瓦赫宁根大学等机构的研究团队在《Food Structure》发表了创新性研究成果。研究人员开发了旋转傅里叶变换(RFT)这一新型图像处理方法，通过结合傅里叶变换与旋转窗口分析，实现了对挤出物各向异性结构的空间定位和定量表征。该方法创新性地引入加权排序参数(WOP)，能有效过滤噪声并量化结构有序度，解决了现有Alignment Fourier Transform(AFT)和OrientationJ等算法无法识别多重叠结构的痛点。

关键技术方法包括：1)采用600MHz高场核磁共振(14T)获取SPC挤出物的MRI图像(39×39×500μm³
/voxel)；2)使用共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)获得亚微米分辨率的结构图像；3)开发RFT算法，通过101×101像素的滑动窗口(75%重叠)进行旋转傅里叶分析，计算特征波长对应的振幅-角度曲线；4)建立WOP模型，通过邻域角度一致性评估(3×3或9×9窗口)量化各向异性程度。

【RFT实现各向异性结构图谱绘制】
通过模拟正弦波图像验证，RFT能准确识别130°和0°的双重取向特征(图2)，其性能显著优于传统方法。在25°与50°重叠结构的测试中，RFT是唯一能平等识别双取向的算法(图3)，而AFT和OrientationJ仅能检测单一角度。

【WOP量化各向异性程度】
建立的WOP模型通过双重加权(角度振幅和邻域一致性)实现结构有序度评估。模拟显示完全有序(WOP=1)、随机(WOP=0)和正交(WOP=-1)结构的特征值明确，且能通过强度调制反映实际样品中的过渡区域效应。

【MRI揭示pH依赖的结构差异】
对pH6.5和4.2的SPC挤出物分析表明，中性样品呈现典型的抛物线流型(WOP=0.46±0.31)，边缘区域角度差异显著(p=3E-10)；而酸性样品呈各向同性(WOP=0.02±0.12)，证实pH值通过影响蛋白质交联决定宏观结构(图4)。

【CLSM解析冷却模具内的结构演化】
死停实验显示，距模具入口21cm处，皮肤区蛋白纤维沿挤出方向排列(WOP=0.26)，核心区无序(WOP=0.08)(图5)。沿冷却模具纵深比较发现，3cm处仅皮肤区有序，而21cm处有序区域向核心扩展(图6)，证实各向异性结构随冷却过程发展。

该研究通过多尺度成像与RFT分析的创新结合，首次实现了植物蛋白挤出物从纳米到毫米级的各向异性定量表征。研究发现：1)中性pH促进蛋白质交联网络形成，产生抛物线流型和高WOP值；2)冷却模具中的温度/剪切梯度驱动皮肤区优先形成有序结构，且有序区域随挤出过程扩展；3)亚微米纤维取向与宏观层状结构具有空间相关性。这些发现为验证"交联蛋白粘弹性收缩"(van der Sman假说)和"旋节线相分离"(Kaunisto假说)等理论模型提供了关键实验依据。

RFT的通用性使其可广泛应用于食品科学、生物组织工程等领域。未来通过耦合更多成像模态(如X射线断层扫描)，有望建立完整的"工艺-多尺度结构-功能特性"关系网络，为植物蛋白产品理性设计提供新范式。研究团队已开源算法代码，将推动各向异性量化标准的建立。这项技术突破对实现可持续食品的精准制造具有重要战略意义。