《Molecules》：Effects of Hot-Air Drying Temperature on Biochemical Quality, Drying Kinetics, and Predictive Modeling of Ziziphus jujuba Fruits
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枣（Ziziphus jujuba Mill.）是一种重要的功能性水果，含有高水平的生物活性化合物。然而，其高水分含量限制了采后货架期。研究人员研究了在50、60和70 °C热风干燥条件下枣果实的生化特性，并评估了预测模型以优化干燥过程。采用六种经典薄层模型和
枣（Ziziphus jujuba Mill.）是一种重要的功能性水果，含有高水平的生物活性化合物。然而，其高水分含量限制了采后货架期。研究人员研究了在50、60和70 °C热风干燥条件下枣果实的生化特性，并评估了预测模型以优化干燥过程。采用六种经典薄层模型和人工神经网络（ANN）方法对干燥动力学进行建模。Midilli–Kucuk模型是最佳经典模型，而ANN模型表现出最佳的预测性能，在独立验证数据集中的均方根误差（RMSE）值提高了高达19.52%。干燥温度显著影响了颜色、糖类组成、有机酸、总酚含量（TPC）和抗氧化活性。70 °C处理组的色差（ΔE = 5.88）和褐变指数（BI）显示出较小的颜色变化，表明颜色保留更好。干燥果实中的糖和有机酸浓度显著高于新鲜果实。在50 °C下观察到最高的总酚含量（5393.43 mg GAE 100 g?1）和DPPH自由基清除活性（73.56%），并随干燥温度升高而逐渐降低。多变量分析进一步表明，根据干燥温度，新鲜和干燥样品之间存在明显的生化分化。总体而言，干燥温度对枣果实的营养和功能品质有显著影响。尽管50 °C对维持酚类化合物和抗氧化活性最为有效，但70 °C提供了更好的颜色保留和更短的干燥时间。ANN方法是预测枣果生产中干燥行为和优化加工条件的有用工具。
**研究背景、存在问题与研究意义**
枣（Ziziphus jujuba Mill.）是一种具有高生物活性化合物含量的功能性水果，对干旱、盐碱等逆境具有强耐受性，在干旱半干旱地区农业中具有重要价值。然而，新鲜枣果实含水量高（约76.54%），采后易发生微生物腐败和酶促降解，导致货架期短和采后损失严重。干燥是延长货架期、降低水分活度、提高储存稳定性的常用方法，但干燥过程不仅涉及物理脱水，还会引发复杂的生化变化，显著影响产品颜色、营养和功能品质。现有研究多聚焦于单一干燥方法或有限品质指标，缺乏同时整合干燥动力学、基于人工神经网络（ANN）的预测模型、生化表征（糖类、有机酸、总酚、抗氧化活性）及多变量统计分析（主成分分析PCA和热图）以确定最优热风干燥条件的综合研究。此外，针对土耳其生态条件下栽培的枣果实，热风干燥对其生化品质影响的信息尚不充分。因此，本研究旨在全面评估不同热风干燥温度对土耳其栽培枣果实品质特性的影响，同时验证干燥预测模型，并为工业加工和营养品质保留确定最优干燥条件。论文发表在《Molecules》。
**主要关键技术方法**
研究人员从土耳其阿马西亚省（Amasya）商业枣园采集新鲜枣果实，选取均匀、无缺陷的果实，洗净后分为新鲜组和干燥组。干燥采用50、60、70 °C三个温度水平的热风干燥，直至恒重。干燥动力学建模采用六种经典薄层模型（Lewis、Page、Henderson-Pabis、Logarithmic、Wang-Singh、Midilli–Kucuk）和人工神经网络（ANN）方法（多层前馈网络，输入为干燥时间和温度，输出为水分比MR）。颜色测定使用CIE Lab*系统，计算L*、a*、b*、色度C*、色调角h°、总色差ΔE和褐变指数BI。糖类（蔗糖、葡萄糖、果糖）和有机酸（苹果酸、柠檬酸、琥珀酸、富马酸、草酸、莽草酸）分别采用高效液相色谱（HPLC）分析，总酚含量（TPC）采用Folin-Ciocalteu法测定，抗氧化活性采用DPPH自由基清除法测定。统计分析使用方差分析（ANOVA）和最小显著差法（LSD），多变量分析使用主成分分析（PCA）和热图聚类分析。
**研究结果**
**2.1 初始水分含量与干燥时间**：新鲜样品初始水分含量平均为76.54%（湿基）。干燥时间随温度升高显著缩短：50 °C为36.5 h，60 °C为22.5 h，70 °C为13.5 h。
**2.2 干燥温度对颜色特性的影响**：干燥后颜色参数发生显著变化。70 °C处理的ΔE（5.88）和BI值最小，表明颜色变化最小、褐变程度最低，颜色保留更好。
**2.3.1 干燥温度对糖组成的影响**：干燥后所有糖浓度均显著高于新鲜果实。蔗糖在50 °C下最高（29.32%），随温度升高下降至70 °C的17.76%；而葡萄糖和果糖在70 °C下最高（分别为24.26%和24.62%），表明高温导致蔗糖水解为还原糖。
**2.3.2 干燥温度对有机酸组成的影响**：苹果酸是主要有机酸，50 °C下最高（2002.43 mg 100 g
?1），随温度升高下降。柠檬酸在干燥后显著增加（657.73–675.62 mg 100 g
?1），但不同温度间差异不显著。琥珀酸、富马酸和草酸在70 °C下最高，莽草酸在50 °C下最高。
**2.3.3 干燥温度对总酚含量和抗氧化活性的影响**：50 °C干燥后总酚含量最高（5393.43 mg GAE 100 g
?1），DPPH自由基清除活性最高（73.56%），随温度升高均逐渐下降。新鲜果实TPC为414.93 mg GAE 100 g
?1，DPPH活性为59.75%。
**2.3.4 主成分分析与热图评估**：PCA前两个主成分解释91.9%总变异，新鲜与干燥样品沿PC1完全分离。50 °C处理与TPC、DPPH活性、蔗糖、苹果酸和莽草酸紧密相关；70 °C处理与琥珀酸、富马酸和草酸相关。热图聚类分析进一步证实了该分化模式。
**2.4 经典模型结果**：在所有温度下，Midilli–Kucuk模型在训练数据和独立验证集（H4）中表现最佳，实验值与预测值高度吻合。
**2.5 人工神经网络结果**：最优ANN模型（39个隐藏神经元）在H4验证集上所有温度下的RMSE均低于经典模型。
**2.6 ANN与最佳经典模型比较**：与Midilli–Kucuk模型相比，ANN模型在50、60、70 °C下RMSE改进率分别为13.60%、2.67%和19.52%，总体改进7.76%。其中60 °C改进较小，可能因经典模型在该温度下已接近最优。
**讨论与结论**
讨论部分指出，干燥温度显著影响枣果实的营养和功能品质。50 °C在保留酚类化合物和抗氧化活性方面最为有效，而70 °C在缩短干燥时间和改善颜色保留方面更优。PCA和热图分析证实了不同温度处理间生化谱的显著分化。ANN模型相较经典模型提供了更高的预测精度，尤其在70 °C下改进最大，表明ANN能更好地捕捉非线性干燥行为。研究结论翻译如下：
本研究调查了不同温度热风干燥对枣果实干燥行为、颜色特性、糖和有机酸组成以及生物活性化合物含量的影响。提高干燥温度显著缩短了干燥时间，70 °C处理提供了最短的干燥时间。在经典薄层干燥模型中，Midilli–Kucuk模型在所有温度下均被确定为最成功的模型，而人工神经网络（ANN）模型表现出更高的预测精度，并证明是干燥动力学建模的有力替代方案。干燥过程显著改变了枣果实的生化组成。干燥样品中的糖和有机酸浓度相比新鲜果实显著增加。50 °C处理在保留蔗糖、苹果酸和莽草酸方面更有效，而70 °C处理导致葡萄糖、果糖、琥珀酸和富马酸水平升高。总酚含量和抗氧化活性在50 °C下获得最高值，并随温度升高逐渐降低。相反，在颜色特性评估中，70 °C处理提供了更好的颜色保留，具有较低的总色差和褐变指数。PCA和热图分析证实，干燥温度显著影响了枣果实的生化特性。50 °C处理与总酚含量、DPPH活性、蔗糖和苹果酸相关，而70 °C处理与琥珀酸、富马酸和草酸相关。总体而言，50 °C处理似乎是保留生物活性化合物和抗氧化特性的最适温度，而70 °C处理提供了更短的干燥时间和更好的颜色保留。这些结果表明，在枣果实加工中确定最佳干燥条件时，温度的选择应基于产品期望的品质特性。从实际角度来看，当主要目标是最大化生物活性化合物和抗氧化特性的保留时，建议采用50 °C干燥；而在需要更短加工时间和更好颜色保留的工业应用中，可选择70 °C。本研究为热风干燥对枣果实品质的影响提供了有价值的见解，但仅评估了有限的干燥温度范围和单一干燥方法。未来比较不同干燥技术和更广泛加工条件的研究将进一步有助于优化产品品质和能源效率。
