高产蛋白谷氨酰胺酶（PG）的优化制备及其在提升大豆粕蛋白粉功能特性中的应用

本研究通过响应面法-人工神经网络-遗传算法（RSM-ANN-GA）联合优化策略，显著提高Chryseobacterium proteolyticum产蛋白谷氨酰胺酶（PG）的活性（达7.590 U/mL，提升63.37%），并创新性应用于喷雾干燥大豆粕蛋白粉（DSMP）的脱酰胺改性。PG处理显著提升DSMP溶解度、抗氧化性及体外消化率（55%脱酰胺度时消化率媲美商业大豆蛋白粉），同时改善风味与色泽，为植物蛋白工业提供高效低成本解决方案。

　　

Highlight

本研究采用响应面法-人工神经网络-遗传算法（RSM-ANN-GA）联合策略优化Chryseobacterium proteolyticum产蛋白谷氨酰胺酶（PG）的发酵条件。氮源优化使PG活性提升63.370%至7.590 U/mL，创摇瓶培养最高纪录。PG应用于脱乙酰大豆粕蛋白（DSMP）的脱酰胺改性，结合喷雾干燥工艺优化获得29.710%的粉体得率。

关键发现

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  功能提升：PG处理显著增强DSMP的溶解性、分散性、抗氧化能力及体外消化率。当脱酰胺度（DD）达55%时，消化性能与商业大豆蛋白粉（CSPP）相当。

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  感官升级：电子舌分析显示鲜味提升、苦味/涩味降低，色泽分析表明亮度增加且总色差降低。

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  营养保留： proximate成分与氨基酸组成基本不变，必需营养素得以保留。

创新价值

PG脱酰胺技术有效缓解喷雾干燥导致的蛋白聚集，同步提升植物蛋白粉的营养、功能、感官与视觉品质，为食品工业提供可规模化应用的降本增效方案。

Conclusions

本研究通过RSM与ANN-GA模型优化PG发酵培养基，PG活性达7.590 U/mL（较优化前提高63.366%），为目前摇瓶发酵最高产量。喷雾干燥参数经正交实验优化后，PG处理的DSMP展现出卓越的综合性能，证实其在食品工业中的应用潜力。

（注：翻译严格保留专业术语如proximate composition、DD等，并采用"鲜味/苦味"等生动表述，省略文献标识符）