基于响应面法优化果汁加工业与禽肉加工业副产物在熟制香肠配方中的添加研究

《Foods》：Optimization of Juice- and Poultry-Industry By-Product Incorporation in Cooked Sausage Formulations Using Response Surface Methodology

　　

可持续性关注正推动人们对将农业食品副产物作为肉制品成分进行价值化的更大兴趣。本研究旨在优化添加苹果渣粉（APP）、火鸡皮（TS）和冰水（IW）的熟制火鸡香肠配方，并评估它们对理化、质构和感官特性的影响。应用响应面法（RSM），以APP（1–5%）、TS（20–30%）和IW（15–30%）为自变量。评估的响应值为pH、蒸煮产率、颜色参数（L*、a*和b*）、硬度和总体可接受性。数值优化确定了一种含4.45% APP、23.19% TS和15.73% IW的配方，其预测值为pH 5.63、蒸煮产率87.21%、亮度（L*）73.78、红度（a*）4.81、黄度（b*）11.35、硬度51.21 N和总体可接受性6.59。实验验证表明，实测响应值与RSM预测值总体一致，但b*的偏差较大。主成分分析（PCA）显示，PC1和PC2分别解释了总方差（即累计80.55%）的51.66%和28.89%。PCA提供了各测量响应之间关系的探索性表示，其中PC1主要对比pH和亮度与蒸煮产率、红度和黄度，而硬度和总体可接受性与PC2的关联更强。总体而言，结果证明了将APP和TS掺入熟制火鸡香肠的可行性，并确定了一种在副产物添加与理化、质构和感官响应之间取得平衡的优化配方。

全球约有三分之一的食品生产每年被损失或浪费，其中大量营养丰富的副产物未被充分利用。果汁加工业每年产生约5亿吨固体残渣和废水，苹果加工产生的果渣估计每年达600万至1200万吨，其中含有果胶、酚类化合物和膳食纤维等重要成分，但仍多被填埋处理。同时，世界肉类需求持续上升，禽肉加工业产生大量骨骼、软骨、皮肤等副产物，虽富含胶原蛋白和角蛋白，却主要应用于低价值用途。将植物性和动物性加工副产物掺入肉制品，已成为经济、社会和环境可持续发展的重要策略。由于肉类本身膳食纤维含量可忽略不计，传统加工肉制品难以满足消费者对纤维摄入的需求。苹果渣因高膳食纤维含量，被认为是改善肉制品营养和技术特性的潜在成分；禽皮则富含脂肪和胶原蛋白，可影响产品的结构和质构特性。因此，研究人员假设苹果渣粉、火鸡皮和冰水共同作用会影响熟制火鸡香肠的理化、质构和感官特性，并可通过响应面法（RSM）进行联合优化。本研究旨在探究这些成分在各自范围内对产品的影响，建立预测模型，并通过数值优化和实验验证确定最佳配方。该研究发表于《Foods》。

研究采用响应面法（RSM）结合中心复合设计（CCD），自变量为苹果渣粉（APP，1–5%）、火鸡皮（TS，20–30%）和冰水（IW，15–30%），响应值为pH、蒸煮产率、颜色参数（L*、a*、b*）、硬度和总体可接受性。所有原料来自同一生产批次，其中火鸡肉和火鸡皮购自波兰弗罗茨瓦夫的当地加工厂，苹果购自当地市场；苹果渣经冷冻干燥后磨粉。通过方差分析（ANOVA）评估模型充分性，使用期望函数进行数值优化，并以主成分分析（PCA）探索响应变量间的多元关系。

结果与讨论部分的主要发现如下：

模型拟合：采用回归模型有效预测了各响应。蒸煮产率、黄度（b*）和硬度用简化二次模型描述，而pH、亮度（L*）、红度（a*）和总体可接受性用简化线性模型描述。模型R²介于0.8424至0.9899之间，所有响应的失拟项均不显著（p > 0.05），表明模型拟合良好。

对理化特性的影响：pH主要受APP线性效应影响（p < 0.001），APP增加使pH降低，可能与其所含的有机酸（如苹果酸）有关；TS对pH有较小的正向作用（p < 0.05），IW无显著影响。蒸煮产率受三个因素显著影响：APP提高产率，而TS和IW降低产率，且存在显著二次效应，与膳食纤维持水性及肌肉蛋白相对浓度变化有关。颜色方面，APP降低L*、升高a*和b*；TS和IW升高L*、降低a*；IW降低b*，TS对b*无显著线性效应但存在二次效应和与IW的交互作用。硬度方面，APP、TS和IW均显著降低硬度，其中APP的负效应最大，表明增加这些成分可软化产品。

对感官特性的影响：总体可接受性受三个因素显著影响（p < 0.001）。APP和TS增加会降低评分，而IW增加会提高评分，尤其在TS较低时。

优化与验证：采用期望函数进行数值优化，最佳配方为4.45% APP、23.19% TS和15.73% IW，预测值pH 5.63、蒸煮产率87.21%、L* 73.78、a* 4.81、b* 11.35、硬度51.21 N、总体可接受性6.59。实验验证显示，实测值（pH 5.58 ± 0.04、蒸煮产率87.89 ± 0.27%、L* 73.75 ± 0.45、a* 4.90 ± 0.06、硬度53.36 ± 0.53 N、总体可接受性6.97 ± 0.12）与预测值基本一致，但b*实测值（13.49 ± 0.99）与预测值偏差较大，说明模型对黄度的预测精度相对较低。

主成分分析：PCA提取的前两个主成分PC1和PC2分别解释总方差的51.66%和28.89%，累计80.55%。PC1主要将pH和L*与蒸煮产率、a*和b*进行对比，PC2则与硬度和总体可接受性关联更强。按APP水平分组时，样品在PC1方向上的分离较明显，低APP组偏向pH和L*方向，高APP组偏向蒸煮产率、a*和b*方向；TS和IW分组样品在得分图上重叠较多。这些模式仅为探索性关联，不表示因果效应。

讨论部分总结了RSM作为配方优化工具的有效性，并指出APP、TS和IW对产品特性的影响与其各自成分（膳食纤维、脂肪和水分）改变凝胶网络、持水能力和感官感知有关。最后，研究人员翻译研究结论如下：本研究评估了在熟制香肠中添加苹果渣粉和禽类加工副产物的可行性。结果表明，响应面法是优化熟制香肠配方并探索自变量与响应变量关系的有效工具。苹果渣粉、火鸡皮和冰水对熟制香肠的大多数理化、质构和感官特性均有显著影响。线性模型足以描述和预测pH、L*、a*和总体可接受性，而简化二次模型适用于蒸煮产率、b*和硬度。通过数值优化得到最佳配方为4.45%苹果渣粉、23.19%火鸡皮和15.73%冰水。实验验证表明实测值与模型预测值基本一致，从而支持所建模型在配方优化中的适用性。