黄原胶对卵黄磷蛋白基乳液性质与稳定性的影响：一种包埋热敏性成分的策略

《Journal of Food Engineering》：Impact of xanthan gum on phosvitin-based emulsion properties and stability: a strategy for encapsulating heat-sensitive ingredients

　　XG 处理使 PV 乳液的乳化稳定性提高了 1.6 倍。XG 通过较强的静电排斥和界面压力维持乳液稳定性。乳液稳定性能够承受所测试的热加工条件。在较低姜黄素负载量下，PV-XG 乳液实现了 90% 的姜黄素包埋率。负载姜黄素的 PV-XG 乳液在高温短时（HTST）处理后可保持其抗氧化活性。简介乳液在食品工业中被广泛应用（Kong 等，2025a）。然而，乳液本质上在热力学上是不稳定的，容易发生分层、絮凝和聚结（Liu 等，2025）。研究表明，蛋白质可在油水界面形成坚固的界面膜，有效抑制相分离并提高乳液稳定性（Felipe Kelmer 与 Fabiano Freire，2025；Han 等，2024）。磷卵黄蛋白（PV）是一种高度磷酸化的蛋白质，具有多种生物学和功能性活性（Wang, X. 等，2025）。PV 的高磷酸化结构提供较强的静电排斥和更强的耐热聚集抵抗能力，我们推测这将带来更优的乳液稳定性。此外，PV 拥有亲水性磷酸基团和由非极性氨基酸组成的疏水区段，使其具有两亲性（Pei 等，2026）。优异的热稳定性与两亲性相结合，使 PV 成为稳定乳液、开发营养导向型健康食品系统的有前景的候选材料。尽管蛋白质可作为乳化剂稳定油水界面，但其稳定性通常不足，导致热处理时发生絮凝和上浮。为此，越来越多的研究采用蛋白质修饰来提高乳液稳定性。黄原胶（XG）是一种耐热多糖。通常，它通过主体相增稠、促进蛋白质结合到界面、液滴电荷效应或网络形成等机制提高乳液稳定性（Muhoza 等，2024）。研究表明，大豆分离蛋白与 XG 的组合可以稳定食品乳液（Krstonosic 等，2024；Li, Lele 等，2024）。此外，超声产生的空化效应可以修饰蛋白质结构、暴露疏水基团，从而提高其乳化能力（Abou-Elsoud 等，2025b；Wang, Y. 等，2025）。超声功率直接控制空化强度。功率过低时，蛋白质修饰不足；功率过高则可能导致蛋白质聚集。例如，毛果糖苷 V 经超声修饰后，乳液稳定性显著增强（Li, J. 等，2024）。同样，米糠蛋白经中等超声处理后，乳液稳定性也得到明显改善（Li 等，2025）。然而，XG 的加入以及超声辅助制备如何影响 PV 稳定乳液仍不清楚。特别是，它们的界面行为、对实验室热挑战的抵抗能力以及姜黄素负载能力尚未确立。为了开发能够耐受热加工的稳定乳液，本研究设计了一种基于 PV 的乳液，并通过加入 XG 和超声处理进一步提高其稳定性。此外，还系统评估了温度、离子强度以及常用热处理方法对乳液稳定性的影响。采用姜黄素来探索该乳液的包埋潜力。总体而言，本工作旨在建立一种 XG-超声联合策略，构建具有增强界面行为和热稳定性的基于 PV 的乳液，并展示其在姜黄素包埋方面的潜力，从而为推进 PV 作为食品级乳化剂的工业应用奠定坚实的理论基础。章节摘要材料PV 按照我们先前研究中描述的方法从蛋黄中提取（Cui 等，2025）。所提取的磷卵黄蛋白的组成通过 SDS-PAGE 结合 ImageJ 灰度分析进一步分析，结果显示纯度为 91.12%，其余 8.88% 被鉴定为高密度脂蛋白（HDL），作为污染蛋白质（图 S10）。XG 购自麦克林生物技术股份有限公司（中国上海）。玉米油购自金龙鱼集团（上海，XG 对 PV 乳化的影响所有 PV 样品均由同一批次制备。需要注意的是，PV 制备物中含有约 8.88% 的 HDL 作为少量杂质（图 S10）。然而，不能排除 HDL 对乳液性能有少量贡献。如图 2A 所示，PV 表现出良好的乳化活性，但乳化稳定性较差，在室温静置 30 分钟后出现明显的相分离。相比之下，在加入 XG 后，乳化性结论本研究表明，在所测试条件下，加入 XG 可通过增加疏水基团暴露、静电排斥和界面压力，提高基于 PV 的乳液的稳定性。最优条件（PV:XG 质量比 10:1，pH 7，超声功率 100 W）所得乳液具有较小的液滴尺寸和较高的均匀性。此外，这些乳液在所测试条件下表现出相对兼容的热处理耐受性。PV-XGCRediT 作者贡献声明Ran Yang：撰写——审阅与编辑。Mahmoud Abou-Elsoud：撰写——审阅与编辑。Shuze Ren：撰写——审阅与编辑。Xi Huang：撰写——审阅与编辑、监督、资源、项目管理、获取经费、概念化。Rui Cui：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、形式化分析、数据整理未引用参考文献Li 等，2024；Li 等，2024；Wang 等，2024；Wang 等，2025；Wei 等，2024；Wei 等，2024；Zhang 等，2025。利益冲突声明? 作者声明不存在任何可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。致谢本研究由中国国家重点研发计划（2025YFE0117800）和枣庄市重点研发计划——可持续发展议程国家创新示范区专项科技项目（2025SFQZX15）资助。Rui Cui｜Mahmoud Abou-Elsoud｜Ran Yang｜Shuze Ren｜Xi Huang