应用响应面方法发展的粗俗的小米麸皮面包

Nazni。P¹,Gracia.J²

副教授,Periyar大学食品科学与营养学系Salem, Tamilnadu,印度,
研究学者、食品科学与营养、Periyar大学,萨勒姆,Tamilnadu、印度。

文摘

粗俗的小米是增长最快的小米产生一种作物的6周。麸皮也称为米勒的麸皮的坚硬的外层是谷物粮食。面包是一种重要的主食在发达国家和发展中国家。响应面方法(RSM)是用于调查的影响精制小麦粉(RWF)和粗俗的小米麸皮(BMB)在面包上。在这项研究中,采用RSM优化BMB把面包的原料配方和工艺参数,如营养和感官评分反应。组成的旋转中心合成设计RWF BMB,有13配方的营养和感官评分BMB合并面包。优化的结果的可接受性BMB合并面包含有RWF 87.95 g BMB 7.06克,碳水化合物93.36克,蛋白质9.75克,脂肪7 g纤维2.25和6的总体可接受性。因此得出结论,RSM是成功应用优化RWF和BMB发展的面包。

关键字

下流的,优化、响应、营养、感觉。

介绍

黍是小的年度全球粗谷物生长[1,2]。黍自古以来由于食物商品中重要的营养品质;需要恢复他们在日常饮食使用。黍可以替代作为一个更好的健康效益[3]的主要谷物。黍和豆类形式主食为低收入群体的人口在全球(4、5)。粗俗的是增长最快的小米成长在印度,日本和中国在稻田失败时,用作代替米饭。粮食的长度是2 - 3毫米,1 - 2毫米宽[6]。它也被称为日本的小米[7]。在发展中国家,黍被人从低经济地位[8]。粗俗的小米平均收益率约18 - 20 q / ha [9]。 The barnyard millet is a nature’s gift for the modern mankind who is engaged in sedentary activities [10]. Millet bran is a byproduct of millet based food manufacturing [11].

面包是一种重要的几个国家的主食。面粉是一种最受欢迎的比其他谷物面包[12]。面包是一种快速、方便食品基于小麦产品烤食品和全球消费[13]。面包是一种理想的产品,可以作为功能性食品所使用的日常世界各地人口众多[14]。面包产品在世界范围内被接受,因为成本低、容易准备,多才多艺,感官属性和营养特性[15]。RSM是一种统计技术,已成功地应用于谷物产品的开发和优化[16]。RSM由一组数学和统计的过程,可以用来研究一个或多个因变量和自变量之间的关系[17]。预测变量的相对贡献评估产品特点并允许最优因素水平[18]。旋转中心合成设计(RCCD)时可以使用一个相对准确的预测相关的所有响应变量平均量测量实验。使用设计专家软件RSM可以执行的优化。 Along with optimization RSM was also used to find the effect of correlation between the inputs on the response. Here more than one response can be studied [19]. Gan et al., [20] believe that in order to achieve

优化,RSM将减少试验的数量,并提供多重回归的方法。优化成分水平实现数值和图形优化后最大的颜色,味道和口感评分[21]。这项研究的目的是开发一个优化配方的面包含有RWF和BMB用RSM和确定最优水平的反应BMB合并面包。

材料和方法

精制面粉、糖、盐、酵母、黄油和粗俗的小米在萨勒姆从当地市场购买,泰米尔纳德邦,印度。粗俗的小米是清洗和外国粒子被移除,阴凉干燥和手动磨,已筛和收集了麸皮。那么下流的小米麸皮(BMB)均匀混合并接受20% (w / w)解决方案的1%氢氧化钙和储存在密封容器。

准备面包

BMB RWF等成分,糖和盐1-2min涨跌互现。酵母溶解在水里30ºC,即最适温度对酵母细胞被激活,和融化的黄油的干成分。所有的成分都是2分钟再混合,在混合,水被添加到混合物中。混合后,面团发酵被关了。之后,面团分为250 g金币,放在铝烤盘在一个橡皮孵化室35岁一个¢¦C和80%相对湿度30分钟为了保持打样的步骤中,它被定义为最后发酵。然后,样本准备烘烤。为每个样本是在实验室进行的烤箱烘烤和空气循环在210 a¢¦C 40分钟。饼从锅中取出,在室温下冷却

面包的营养分析

样品同时进行了对近似成分通过使用标准方法分析根据采用AOAC公认的碳水化合物,蛋白质,脂肪和纤维。所有的测量进行了一式三份和平均值计算(22、23)。

定量描述性分析面包

感官评价是指评价感觉器官的食谱。所有的感觉器官都是用于评估食品[24]。感官评价通常是最后的指导食品产品的质量从消费者的角度[25]。感官评价在制作面包10-trained讨论小组成员中进行食品科学,Periyar大学,萨勒姆,Tamilnadu。培训小组成员评估所有样品并配上一杯水来中和的味道在分析下一个样品。面包是评估使用九分享乐规模(1 =不喜欢极端;9 =像极)等各种特征外观、颜色、味道、口感、质地和总体可接受性(26日27日28)。

实验设计和统计分析

响应面方法(RSM)是用于研究的同时影响RWF和BMB除了面包。在设计这个实验通过响应面方法(RSM),采用中心复合设计。中心复合设计(CCD)被用来研究过程变量的交互采用RSM [29]。CCD的设计矩阵,还为反应实验结果如面包的营养和感官参数如表1所示。

初步烘焙测试后的上限和下限这些变量建立了[30]。两个定量可控因素(自变量)的水平RWF (X1)和BMB (X2)水平。因变量被选为代表的反应面包品质的主要参数:碳水化合物(Y1)、蛋白质(Y2),脂肪(Y3),纤维(Y4),外观(日元),颜色(日元),味道(日元)、味觉(日元),材质(今年上半年)和总体可接受性(日元)。初步实验后,上限和下限的独立变量。RWF水平从70 - 100 g,从5-30g BMB水平。每个反应变量的实验数据拟合二次模型。

在那里,Y =反应;β=常数;X1, X2 =线性回归;2 X1, X2 =二次回归X1X2 =交互回归;X1, X2 =独立变量。模型的充分性评估确定系数,R2, f值和模型假定值在0.1意义。面包是由使用的统计分析RSM设计专家(2000 V 6.0.8;Stat -缓解Inc .,明尼阿波利斯,美国)软件。被操纵的变量和响应都是安装在二次模型进行方差分析(方差分析)。实验结果分析确定的重要性缺乏配合和二次模型和操纵变量之间的相互作用的影响和响应。

结果与讨论

试验设计和响应面分析的结果

结果实验设计的碳水化合物、蛋白质、脂肪、纤维、外观、颜色、味道、口感、质地和面包的总体可接受性与不同浓度RWF BMB如表2所示。

这些反应范围从78.83到113.84 g碳水化合物,7.96到27.87克蛋白质,脂肪6.81克,7.61,0.3到10.01通用纤维,5到8的外表,4到8个颜色,4 - 7味,4 - 7味道,5到8纹理和4到8总体可接受性。

独立变量的回归系数BMB合并面包

表3显示了独立变量的回归系数(RWF和BMB),在响应变量的交互。

瓦塞拉et al .,[31]表明,外观、颜色、味道、口感、质地和总体可接受性是主要的标准来评估产品质量。营养和感官分析有助于定义产品特点是重要的可接受性。

RWF所有的独立变量有积极影响,而BMB显示了养分含量的积极影响和负面影响感官属性。RWF二次项的碳水化合物、蛋白质、纤维、色彩和BMB碳水化合物显示了负面影响的反应。互动的颜色,味道,味觉和总体可接受性显示分别RWF和BMB中的负面影响。感官参数如外观、风味、口味和总体可接受性表明,缺乏合适的并不重要。

通过期望函数流程优化

在表5中,条件优化过程的最低碳水化合物,脂肪,蛋白质,最大化纤维,外观、颜色、味道、口感、质地和显示面包总体可接受性。选择面包的质量属性(反应)在优化过程和他们的相对重要性是基于文献数据和消费者偏好[32]。

优化的基础上进行多个反应方法称为愿望。通过应用吸引力函数,最好的最适浓度达到RWF 87.95 g和BMB 7.06 g。计算公式的愿望是0.41。在这些浓度最低碳水化合物93.36克,脂肪7克,最大9.75克蛋白质,纤维2.25 g和6的总体可接受性。因此考虑上述方法,目标是最大化的反应蛋白质、纤维和感官评分。

结论

响应面方法成功地应用于优化RWF和BMB提高面包的质量似乎是合理的。在这项研究中使用的两个变量对面包的质量影响很大。到一定极限的RWF,碳水化合物和脂肪的减少,而蛋白质、纤维、外观、颜色、味道、口感、质地和总体可接受性增加。建模的实验数据允许生成有用的通用方程,预测系统的行为在不同因素的组合。最终结果的优化建议的最佳成分剂量达到87.95 g RWF和7.06 g BMB面包

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