脱壳副产品中绿豆蛋白的特性与功能:探究pH值调节在食品原料设计中的应用潜力

《Food Hydrocolloids》:Characteristics and Functionalities of Mung Bean Protein from Dehulling Co-products: Unveiling the Potential of pH Modulation for Food Ingredient Design

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月08日 来源:Food Hydrocolloids 13.8

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  摘要绿豆去壳后会产生富含蛋白质的副产品,这些副产品有望作为可持续利用的食品原料。本研究探讨了从绿豆去壳过程中获得的两种绿豆蛋白组分,并将其物理化学性质及界面特性与市售绿豆蛋白分离物进行了比较。第一种绿豆蛋白组分(MBP-F1,蛋白质含量为62%)来自破碎的豆壳,第二种绿豆蛋白组分

  

摘要

绿豆去壳后会产生富含蛋白质的副产品,这些副产品有望作为可持续利用的食品原料。本研究探讨了从绿豆去壳过程中获得的两种绿豆蛋白组分,并将其物理化学性质及界面特性与市售绿豆蛋白分离物进行了比较。第一种绿豆蛋白组分(MBP-F1,蛋白质含量为62%)来自破碎的豆壳,第二种绿豆蛋白组分(MBP-F2,蛋白质含量为68%)来自含有豆脐的面粉,这两种组分均与市售绿豆蛋白(蛋白质含量为74%)进行了对比。MBP-F2具有较好的必需氨基酸组成和热稳定性,其变性温度为88°C,结构有序性也最高。在SDS-PAGE分析中,MBP-F2显示出大量的8S vicilin成分,其蛋白质谱与市售产品极为相似,这很可能是因为两者所用的原材料都富含子叶成分。在碱性pH值(pH 9)条件下,这两种蛋白组分的溶解度、起泡能力都有显著提升,同时由于能够抵抗剪切力导致的聚并,其初始乳化性能也有所改善。这些改善与表面电荷(ζ电位)的增加以及颗粒尺寸分布的变化有关,这意味着它们的分散性更好,聚集现象更少。这样一来,它们在气-水界面和油-水界面上的吸附速度以及界面膜的形成速度都会更快。值得注意的是,MBP-F2在pH 9条件下的功能表现与市售产品相当。这些研究结果表明,MBP-F2具有作为可持续且功能增强的蛋白质原料用于植物基食品系统的潜力。

章节节选

引言

绿豆(Vigna radiata L.)是一种在亚洲广泛食用的豆类,因其较高的蛋白质含量(20.97–31.32%)以及均衡的必需氨基酸组成而备受青睐,不过含硫氨基酸除外(Yi-Shen等人,2018年)。由于绿豆蛋白具有优异的功能特性,如乳化、起泡和吸水能力,再加上其较低的致敏性,因此越来越受到人们关注,希望将其应用于植物基食品中。

材料与化学试剂

两种副产品分别由泰国Kittitat Co., Ltd.提供:一种是pH值为5.95的绿豆破碎豆壳,其蛋白质含量为17.17%,灰分含量为4.23%,脂肪含量为2.38%,水分含量为8.62%,碳水化合物含量为67.60%;另一种是pH值为6.01的含有豆脐的绿豆面粉,其蛋白质含量为26.77%,灰分含量为6.13%,脂肪含量为5.15%,水分含量为9.73%,碳水化合物含量为52.22%。这两种产品都是从工业化绿豆去皮加工过程中获得的,直接被用作蛋白质提取的原料。市售的绿豆蛋白分离物(商业MBP;批次号

化学组成与pH值

如表1所示,MBP-F1和MBP-F2的蛋白质含量分别为62%和68%,这一数值低于市售绿豆蛋白的蛋白质含量(74%)。这些数值也低于此前通过碱性方法从脱脂、去皮的绿豆面粉中提取的绿豆蛋白分离物的蛋白质含量,那些产品的蛋白质含量在86%(Ge等人,2021年)到96–98%(Wintersohle等人,2023年)之间。MBP-F1的蛋白质含量低于MBP-F2,这一现象可能

结论

本研究结果表明,从绿豆去壳副产品中提取的蛋白质组分具有不同的结构-功能关系,这些关系影响着它们的界面性能。MBP-F2源自富含子叶的材料,因此具有更高的热稳定性,其蛋白质谱中也有明显的8S vicilin相关条带。在碱性条件下,MBP-F2的溶解度更高,表面电荷更负,界面吸附速度更快,这些因素共同作用使得

作者贡献说明

Pattariga Hirunrattana:可视化、验证、研究、正式分析。Athiya Nonthakaew:研究、正式分析。Xingfa Ma:写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、研究、资金获取、正式分析。Kanokrat LIMPISOPHON:写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、监督、资源协调、项目管理、方法设计、资金获取、正式分析、概念构思。

未引用参考文献

AOAC International,2016年。

利益冲突声明

作者声明不存在任何利益冲突。

数据可用性

数据将应要求提供。

关于手稿准备过程中使用生成式AI及AI辅助技术的声明

在撰写这份修订后的手稿时,作者们使用了ChatGPT(OpenAI)来协助语言编辑、语法检查,以及提升某些手稿部分的清晰度和流畅度,同时也有助于回复审稿人的意见。该工具并未被用于生成研究数据或进行数据分析。在使用该工具之后,作者们对输出内容进行了必要的审阅和修改,并对最终发表文章的内容承担全部责任。

利益冲突声明

? 作者声明自己没有已知的、可能影响本文研究工作的财务利益或个人关系。
? 作者未参与本文的编辑评审或发表决策过程。

致谢

作者们要感谢卡塞萨特大学农业工业学院生物技术系的Kittipong Rattanaporn副教授,他在蛋白质提取方法方面给予了指导,还帮助作者使用iBright Analysis软件进行了SDS-PAGE密度分析。这项工作还得到了竞争力提升项目管理中心(PMU-C)的支持,该计划属于“未来食品创新与功能性成分”项目的一部分。
Xingfa Ma|Athiya Nonthakaew|Pattariga Hirunrattana|Leonard M.C. Sagis|Kanokrat Limpisophon
荷兰瓦赫宁根大学与研究中心食品物理与物理化学实验室,地址:Bornse Weilanden 9,6708 WG瓦赫宁根
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