基于响应面法的微细化苹果渣粉调控低脂乳液质地的预测工具箱

《JOURNAL OF FOOD QUALITY》：A Predictive Toolbox for Tailoring the Texture of Low-Fat Emulsions Using Micronized Apple Pomace Powder

　　

出于健康原因降低食品乳液的脂肪含量仍是工业挑战，因为脂肪在产品质地和口感中起关键作用，且消费者对可持续产品的需求日益增长。本研究表明，利用苹果渣粉稳定乳液可兼顾可持续性与高效减脂。首先，通过背散射光测量绘制了含油量2%–50%乳液的乳析和聚结稳定性图谱，证实苹果渣粉能够防止乳析——这是所探索域内观察到的主要失稳机制。其次，在低脂食品典型油含量范围（5%–30%）内，采用混料设计将乳液流变学和微观结构与油含量、粉末含量及粉末粒径相关联。20种乳液覆盖了广泛的性质范围：表观粘度（50 s?1下）为89至1748 mPa·s，弹性模量为0.45至621 Pa，液滴尺寸为8.2至42.8 μm。因此，可通过配方参数（尤其是粉末含量和粒径）定制低脂乳液的性质。本研究凸显了植物副产品作为多种食品应用中脂肪替代物的潜力。

论文解读文章

研究背景与目的

油水乳液广泛存在于人造食品中，如乳制品和沙拉酱等，通常具有高脂肪含量。过量摄入脂肪会引发多种慢性疾病，这促使了低脂食品乳液的发展。然而，去除脂肪会损害产品的稳定性、质地和感官品质，这对食品工业而言是一大难题。同时，消费者对可持续产品的需求日益增加。因此，寻找既高效又可持续的脂肪替代物成为研究热点。已有研究探讨了亲水胶体、淀粉、天然纤维以及植物蛋白等作为脂肪替代物，而食品工业副产品因其可持续性脱颖而出。由于脂肪在很大程度上决定乳液的流变学性质，进而影响产品口感，多数研究聚焦于低脂产品的流变学特性，但对物理稳定性的关注相对不足。低脂食品因油滴体积分数降低易发生重力相分离，因此脂肪替代物需兼具抑制乳析和聚结、提供足够粘度和屈服应力的功能。粗制（即未分级）食品副产品粉末已被证明可作为乳化剂，既能吸附于油滴表面又能增加乳液粘度，证实其作为高效脂肪替代物的潜力。少数研究者已展示了响应面建模在开发低脂乳液中的价值，该方法不仅减少试验次数，还能产生关键质量属性的预测模型，可直接作为行业工具用于达到目标液滴尺寸或粘度。本研究旨在建立反向工程关系，针对仅由植物副产品（微细化苹果渣）稳定的清洁标签低脂乳液，覆盖足够宽的油含量范围以适应广泛的工业应用场景，通过实验设计方法获得受脂肪削减影响的主要物理性质（重力稳定性和流变学性质）的预测模型。

研究方法

研究人员首先采用两因子中心复合设计，改变粉末（P）和油（O）含量，以乳析指数（CI）和聚结指数（CoI）为响应变量，绘制了含油量2%–50%、粉末含量1%–13%范围内的物理稳定性图谱。随后，在稳定区域内，采用最优混料设计，将四种组分（细粉P5、粗粉P30、油O和水W）作为自变量，建立了预测表观粘度（η）、弹性模量（G′）和主液滴尺寸（D_max）的Scheffé多项式模型。所有乳液均在室温下使用转子-定子均质机以10,000 rpm制备3分钟。表征手段包括：使用Turbiscan设备监测背散射光以计算CI和CoI；使用Mastersizer 2000测定粒度分布；使用MCR 301流变仪测量流变学性质；使用光学显微镜观察微观结构。统计分析和实验设计生成及分析均使用JMP 16.0软件完成。

研究结果

3.1 低脂乳液物理稳定性映射

通过CCD设计的10种乳液（含1次重复）发现，5种（加1次重复）在5天内视觉稳定，其余发生乳析、聚结和/或沉降。乳清高度随粉末和油含量的增加而降低，表明两者均提高乳析稳定性。大多数乳液的CoI保持在?5%至5%之间，未检测到明显聚结。乳析是主要的失稳机制，因此研究人员建立了预测CI的二次模型（R2=0.97，Q2_LOO=0.80）。由此绘制的二维稳定性图显示，降低脂肪含量需更高的苹果渣粉含量才能维持乳析稳定性。低于10%油含量时，需超过10%的粉末才能获得物理稳定的乳液。基于此图，研究人员确定了后续混料设计的实验域：油含量5%–30%，总粉末含量9.5%–13%。

3.2 低脂乳液流变学性质预测工具构建

3.2.1 微观结构

20种OMD乳液的微观结构差异显著。主液滴群体尺寸范围为8.2至42.8 μm。显微照片显示颗粒吸附于液滴表面，表明至少部分稳定机制属于Pickering稳定。所有液滴大于30 μm的样品均含有P30。当油和粉末含量相同时，液滴尺寸随颗粒尺寸增大而增大，且随油粉比变化而变化。

3.2.2 流变学性质

乳液的质地从视觉到定量数据均呈现多样性。表观粘度（50 s^?1下）范围为89至1748 mPa·s，弹性模量范围为0.45至621 Pa。粘度随分散元素（粉末和油）浓度的增加而升高。对于给定粉末类型和含量，粘度随油含量升高；对于给定粉末类型和油含量，粘度随粉末含量升高。当油和粉末含量固定时，在高油含量下细粉产生更粘稠的乳液，而在低油含量下影响不大。频率扫描结果显示，大多数样品表现为弹性主导行为（G′ > G″），只有接近稳定性边界的三个样品结构较弱。

3.2.3 主成分分析

对D_max、G′和η进行的主成分分析显示，前两个主成分解释了超过85%的总方差。载荷图表明液滴尺寸与弹性模量呈中等正相关（r=0.575）。油含量对所有响应变量的影响最大，其次是油粉比。将五种市售全脂产品投影到得分图上，除蛋黄酱外，每种商业产品都至少与一种OMD样品邻近，表明通过简单的四成分配方即可匹配其液滴尺寸、粘度和弹性模量。

3.2.4 响应面回归分析

建立的简化模型具有良好的预测能力：G′模型的R2_adj=0.92，RMSE=48.5，Q2=0.85；log??(η)模型的R2_adj=0.89，RMSE=0.12，Q2=0.81；D_max模型的R2_adj=0.88，RMSE=3.9，Q2=0.82。多目标效应选择保留了六个显著效应加上线性项O。两种粉末（P5、P30）及其与水相互作用的效应最强，表明调整粉末含量和两种粉末的比例是在固定脂肪含量下调节流变学性质的有效途径。研究人员将这些模型整合为一个配方工具：输入目标G′、η和D_max值，并在固定水分含量后，即可在三角图中读取所需油、细粉和粗粉的比例。例如，固定水分65%，目标G′=150 Pa和η=828 mPa·s时，交点对应约23.3%油、5.8% P5和5.9% P30，此时预测D_max约为22 μm。

结论与展望

本研究证明，微细化苹果渣粉作为苹果汁生产的未精制副产品，可作为唯一的成分来稳定和赋形低脂水包油乳液。两步实验设计策略产生了两个实用成果：一是稳定性图确定了乳液抗乳析所需的油和粉末含量；二是在稳定域内，弹性模量、粘度和液滴尺寸的预测模型被整合成一个配方工具，可根据目标质地给出油、细粉和粗粉的比例。所得质地覆盖了多种市售全脂产品（如沙拉酱、白奶酪和布丁），但未能复现蛋黄酱的质地。这些结果支持将水果副产品粉末用作清洁标签脂肪替代物。在工业应用前仍需三步验证：通过感官评价确认相似的物理性质能否带来相似的消费者感知，评估长期稳定性，以及在放大规模下验证模型。