干菊苣根提取物对感觉和物理特征的奶酪奶油添加脱脂乳使用响应面方法

文摘

干菊苣(Cichorium intybus l .)根提取物(2 - 6%)和脱脂乳(10 - 50%)被用来准备奶酪奶油使用稳定剂(0.5 -0.25%)和乳化剂(0.5 -0.25%)。为目的的高营养奶酪奶油,样品感官和物理特性进行了分析。实验进行了调查,目的是评估干菊苣根中提取的效果和脱脂乳奶酪冰淇淋的质量。结果表明,增加干菊苣根中提取奶酪膏增加了颜色,味道,质地,甜蜜,硬度、泛滥,OAA分数而融化率下降。同样,添加脱脂乳的影响,稳定剂和乳化剂对上述参数也被评估。最优条件分析产生的0.25%的稳定剂,乳化剂0.25%,26.43%脱脂乳和4%干菊苣根中提取。预测反应的颜色,味道,质地,甜蜜,硬度、熔化速率,泛滥和OAA得分是7.218,7.151,7.422,6.693,40.161,27.927,40.090和7.200,分别。最优条件的愿望是0.833

关键字

奶酪奶油,菊苣根、脱脂乳、优化

介绍

冰淇淋是美味的健康和营养的冻结乳制品,被广泛使用在世界不同的地方。口感和味道是最重要的财产的乳制品消费的观点。奶酪冰淇淋是一种营养和美味的产品刷新味道和大大延长稳定比普通酸奶(1]。奶油奶酪结合物理和复杂的发酵配方冷冻乳制品甜点冰淇淋的感官特征。它对消费者的吸引力包括提供低热量替代冰淇淋和益生菌的活文化出现在酸奶(乳酸链球菌和乳酸菌bulgaricus)。

在乳制品行业,白脱牛奶冰淇淋的配方中使用2)或者酸奶(3]。白脱牛奶在水性产品,获得在搅拌奶油黄油的生产过程中,包含由于高含量比牛奶磷脂MFGM(牛奶脂肪球膜)材料(4]。年度总产量的白脱牛奶在印度估计350亿公斤(5),这可以作为一个有价值的替代品取代牛奶固体不胖(MSNF)冰淇淋生产。脱脂乳中磷脂的含量高使乳化性质的功能(6]。添加磷脂被证明具有生物活性。·迪雷亥说等人,Schmelz et al。7- - - - - -9演示了磷脂的抗癌的潜力,尤其是对结肠癌和制品等。10)报告了他们的保护作用细菌毒素和感染。

菊苣(Cichorium intybusl .)是一个浓密的多年生草本菊科家庭。菊苣中可以使用的形式花,叶子和根。干菊苣根中提取包含重量,大约98%的菊粉和2%的其他化合物(11]。菊苣提取物添加到含酒精和不含酒精的饮料(12]。Barlianto和玛丽13)报道,烤菊苣根作为咖啡的替代品。菊苣菊粉是一个主要的化合物,是一种聚合物的果糖β(2)糖苷键。回族et al。14)报道,菊粉已被确认为脂肪和糖的原料替代作为低热量的填充剂和texturezing代理。菊粉是non-digestible食品成分,被称为益生菌的补充,因为它滋养肠道细菌(15,16),这也会增加钙的吸收和沉积在骨骼17]。锥形et al。18,19)宣布,菊粉在预防和抑制结肠癌中发挥作用乳腺癌。

取代昂贵的乳制品成分与其他低成本的替代选择将降低生产成本和很大的帮助的冰淇淋生产商提高销售。准备一次由奶酪奶油干菊苣根提取物和脱脂乳及其可接受性取决于在不同的水平感觉和物理特性。

材料和方法

材料

乳化剂,稳定剂(海藻酸钠)和材料,如标准化牛奶、糖、奶油和白脱牛奶脱脂牛奶粉从当地市场采购的瓦拉纳西,印度。烤菊苣根从Chaudhary购买农场,Etawah,,印度。

实验设计

响应面方法,包括实验设计、选择级别的变量在实验运行时,拟合的数学模型,最后通过优化选择变量水平的响应(20.)是从事这项研究。中心复合旋转设计(CCRD)被用来设计实验包括四个独立的变量(表1)。三十实验轨迹进行考虑四个因素,即,稳定剂,乳化剂,脱脂乳和菊苣根中提取。有六个实验中心点轨迹计算方法的可重复性。这个实验是基于感官的反应物理特性奶酪的奶油viz.颜色、质地、风味,甜蜜,硬度、熔化速率、溢出和总体可接受性(OAA)分数。

表1:实验设计制造奶酪的奶油和响应值yoghurtice奶油的感觉和物理性质。

制造酸奶冰淇淋

奶酪膏制备酸奶的组合(冰淇淋混合发酵酸奶文化)和普通冰淇淋混合。冰淇淋混合是用牛奶和准备的白脱牛奶的干菊苣根提取物、稳定剂和乳化剂。白脱牛奶是用来替代牛奶。脱脂乳,干菊苣根提取物、稳定剂和乳化剂作为响应面设计(表1)。冰淇淋混合标准化(脂肪10%,总固体量36%)的奶油和脱脂牛奶添加12%糖一起治疗。冰淇淋混合在80°C 20秒钟巴氏杀菌,快速冷却到约10°C。1/3的一部分冰淇淋混合用于制备酸奶的发酵酸奶文化(混合菌群1:1l . bulgaricus和美国酸奶)接种2% (w / v)和孵化为4小时45°C(直到pH值达到4.7)。

最后酸奶和冰淇淋混合预混料继续搅拌45°C。混合均质在1000转/ 45±1°C通过微观组织均质器(容量10液体变阻器,Ralliwolf有限,Ahmednagar,印度),直到没有团。混合物是由一个独立的充气和冷冻冻结单位并存储在100毫升杯在-28°C。

感觉和物理分析酸奶冰淇淋

奶油奶酪等不同的感官特征分析了颜色,味道,质地,甜味和OAA分数。小组成员被要求评估样本规模9点享乐,九分代表“极端的喜欢”和一个表示“极端不喜欢”(21]。泛滥和融化率确定根据马歇尔和阿尔布克尔的方法(22]。奶酪冰淇淋的硬度是决定根据Supavititpatan和Kongbangkerd[的方法23与一些修改)。

实验设计和统计分析

优化使用中心旋转组合设计(CCRD)

响应面方法的使用优化的响应,包括实验设计,选择级别的变量在实验运行时,拟合的数学模型,最后选择变量水平所示表1(20.]。CCRD被用来设计实验、模型和优化八响应变量即颜色、质地、风味、甜蜜、硬度、熔化特性,溢出和OAA分数。二十四实验扩大中心有六个复制点评估纯误差和符合二次模型。最佳点预测的二次模型表示为遵循(方程1):

y =βo +Σβ₁+Σβ₂B +Σβ₃C +Σβ₄D +Σβ₁₂AB +Σβ₁₃AC +Σβ₁₄广告+Σβ₂₃公元前+Σβ₃₄CD +Σβ11A2 +Σβ22B2 +Σβ33C2 +Σβ44D2 (1)

在那里,

Y:响应变量

β_O,β₁,β₂,β₃和β₄:回归系数

A, B, C和D是编码为四个独立变量,也就是说,稳定剂、乳化剂、脱脂乳和菊苣根分别提取。

统计软件包设计专家version 9, stat容易Inc .)、美国明尼阿波利斯用于回归分析实验数据,绘制响应面。

结果与讨论

FCCD-RSM实验包含30个试验包括轴向分和24个实验6实验复制的中央点。结果的色彩、质地、风味、甜蜜、硬度、熔化特性,溢出和OAA分数了表1。独立变量(因素;x)和依赖因素(反应;y)二阶多项式函数拟合,拟合优度检验。

颜色

颜色的结果记录在范围从4.87到8.00 (表1)。生成的模型方程采用二阶模型来预测颜色作为一个独立参数或反应的因素。模型假定值低于0.05被认为是重要的和被选形成方程如下所示(公式2):

颜色= -0.031 + 7.18 * -0.032 * -0.13 B * C + 0.70 * -3.125 D e - 003 e - 003 * -3.125 * AB AC -9.375 e - 003 e -公元前003 * -9.375 + 9.375 *广告e CD -003 * BD + 0.034 * -0.010 *²+ 0.036 * B²-0.035 * C²-0.20 * D²(2)

上述方程的基础上,干菊苣根提取物对颜色分数显示积极影响和其他因素更少的负面影响。在这项研究中,R的值²颜色是0.9825(超过0.98)表明高相关性实验和预测价值[24]。此外,足够精度高值(31.852)超过4建议优化过程的模型很满意(25]。估计系数的颜色显示,干菊苣根中提取的水平增加了产品的颜色的分数增加,而水平的稳定剂、乳化剂和脱脂乳有非常少的负面影响(表2)。从图1一个和1 b,也可以观察到,与干菊苣根中提取的水平,增加产品的颜色是高度增加而脱脂乳是减少。莫娜et al。26)也报道称,雀巢咖啡的混合菊苣根烤根(50%)有粗穿孔和轻型彩色颗粒,因此,消费者可接受性是描述为非常接受的,非常接近纯雀巢咖啡的颜色。在色彩上干菊苣根提取物表现出积极回应。最大值出现的颜色与提高预测水平的干菊苣根中提取。

表2:系数估计奶酪冰淇淋的感觉和物理性质。

味道

风味评分变化从5.01到7.53。生成的模型方程采用二阶模型来预测味道作为响应独立参数或因素。模型假定值低于0.05被认为是重要的和被选形成方程如下所示(公式3):

味道= -0.090 + 7.18 + 0.026 * -0.039 * B AB * D C + 0.56 * -0.046 * -0.052 * AC + e公元前-003 *广告+ 0.081 * 5.625 + 0.026 * BD + -0.019 * 0.069 * CD²+ 0.040 * B²-0.033 * C²-0.27 * D²(3)

上述方程的基础上,稳定剂和干菊苣根提取物对味道的反应表明积极影响和其他因素更少的负面影响。R的值²味道是0.9427,这表明该模型方程具有良好的预测能力。味道的系数估计显示,水平稳定器和干菊苣根中提取增加,增加产品的味道,而乳化剂和脱脂乳表现出更少的负面影响(表2)。从图1 c和1 d,也可以观察到,与干菊苣根中提取的水平,增加产品的味道也增加。最大的特色是预测当干菊苣根中提取的水平增加。莫娜et al。26)也报告说,至于饮料,小组成员给了雀巢咖啡' /菊苣混合分数非常接近纯雀巢咖啡的味道和香味的。

纹理

奶酪奶油的纹理范围从5.33到8.28 (表1)。在测试模型、二次模型被发现的最适合模型纹理反应是高度显著(P < 0.0001)。纹理可以使用二次预测模型方程生成如下方程(3):

纹理= + 6.39 + 0.55 * -3.374 + 0.25 * B e - 016 C + 0.26 * * D AB + 0.13 * -0.14 * AC公元前广告+ 0.088 * -0.012 * -0.037 * BD + 0.16 * -0.075 * CD²-0.082 * B²+ 0.074 * C²-0.039 * D²(3)

以上方程表明,所有三个因素表明积极影响除了脱脂乳的质地的回应。确定系数(R²)之间的关系的影响变量viz.稳定剂、乳化剂脱脂乳和干菊苣根中提取的纹理是0.8375,这表明该模型方程具有良好的预测能力。估计系数之间的纹理显示正相关水平的稳定剂,乳化剂和干菊苣根提取物,然而,一个负相关脱脂乳和纹理之间的观察(表2)。因素之间的关系和所示的响应图1 e和1 f提高水平的稳定剂,乳化剂和干菊苣根提取物、纹理增加;然而脱脂乳的水平没有任何明显的纹理。Supavititpatana和Kongbangkerd23)表示,身体和纹理样本的得分显著增加与增加钠casinate浓度由于粘性增加纹理。

第二个多项式方程得到的响应面分析数据显示稳定器的作用,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根中提取甜导致下列方程(方程4):

甜蜜= + 6.68 + 0.042 * 0.18 + 0.028 * B + C * -4.354 + 0.33 * D e - 017 AC + 0.013 * AB + 0.013 * *公元前广告+ 0.038 * -0.087 * BD + 0.064 * -0.075 * CD²-0.082 * B²+ 0.014 * C²+ 1.644 e - 003 * D²(4)

二次模型显著(P < 0.0001)和甜味变化从6.00到7.32。决定系数(R2)为0.8095。甜蜜的系数估计分数表明,稳定剂,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根提取增加甜味分数增加(表2)。它也可以观察到图1 g和1 h的增加水平的稳定剂,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根提取物、甜味分数不断增加。菊苣根包含一个称为菊粉果糖的聚合物替代脂肪或糖分的14,27]。增加甜味在可接受的范围内,对实际的影响非常小产品的甜蜜。

硬度

硬度是一个重要的流变特性对任何食物材料,增加了消费者的可接受性。稳定器的作用,乳化剂、脱脂乳和干菊苣根提取物的物理分数奶酪奶油可以用下面的方程描述方程(5):

硬度B = + 40.27 + 0.11 * -0.043 * 0.83 + 0.32 * C + * D + 0.044 * AB + 0.37 * AC公元前*广告- 0.12 * -0.094 * -0.16 BD + -0.13 * 0.081 * CD²+ 0.020 * B²-0.21 * C²-0.068 * D²(5)

硬度分数变化从38.00 - -42.54 (表1)。4.64意味着模型的模型f值是显著的。R²被发现是0.8125,表明81.25%的变化响应模型可以解释的。硬度系数估计的分数显示,增加水平的稳定剂,脱脂乳和干菊苣根中提取有积极的影响,同时增加乳化剂的负面影响(表2)。稳定剂之间的相互作用,脱脂乳和菊苣根提取表明菊苣根干提取增加硬度比脱脂乳中所示图1我和1 j。稳定剂和乳化剂(之间的交互图1我)表明,增加的水平稳定器得分略有上升,而相互影响的乳化剂显示了非常少的显著影响。Cardarelli et al。28]研究了添加5%菊粉到巧克力慕斯可以显著增加样本的坚定和粘性。Sofjan和Hartel29日)报道,增加冰淇淋的泛滥导致硬度下降。

融化的速度

二次方程得到的响应面分析数据显示稳定器的作用,乳化剂,脱脂乳和菊苣根提取物导致下列方程(方程6):

融化率= -0.50 + 27.44 * -1.20 * -0.58 B * C -0.083 * 2.049 D + e -015 * AB + 1.693 e - 015 * AC + 1.653 e -公元前015 *广告+ 0.25 * 1.727 + 0.50 * BD + e - 015 * CD + 0.012 *²-0.47 * B²-0.11 * C²+ 0.14 * D²(6)

二次模型高度显著(P < 0.0001)。融化的奶酪奶油不同于24至29日毫升。确定系数(R²)是0.8710。熔化速率的估计系数显示的稳定剂,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根提取增加,融化率降低(表2)。图1 k和1 l表明,奶油奶酪融化率得分下降增加乳化剂的不同层次,酪乳、干菊苣根中提取和稳定器。林(30.)表明,添加菊粉和oligofructose 4%水平显著提高危机属性。也发现类似的结果El-Nagar et al。31日)报道,添加菊粉5%水平显著增加粘度和减缓融化的奶酪奶油。Hanumantha拉奥(32)研究的替代脱脂乳粉没有显著影响融化的冰淇淋样品。

泛滥百分比

冰淇淋含有相当数量的空气,多达一半的体积。这空气称为泛滥。稳定器的作用,乳化剂、脱脂乳和干菊苣根中提取泛滥的奶油奶酪可以用下面的方程描述方程(7):

泛滥% = + 38.78 + 0.100 * 0.48 + 0.48 * B + D * C + 0.52 * -0.11 + 0.025 * AB + 0.29 * AC公元前公元* -0.12 * 0.16 + 0.25 * BD + * CD + 0.040 *²+ 0.30 * B²+ 0.12 * C²+ 0.015 * D²(7)

奶油奶酪的泛滥的分数从37.81变化到42.52 (表1)。2.51意味着模型的模型f值是显著的。R²被发现是0.7011,表明70.11%的变化响应模型可以解释的。估计系数的稳定剂、乳化剂、酪乳和干菊苣根提取物对颜色显示积极影响分数(表2)。图1 k和1 l表明,泛滥的奶酪奶油与增加乳化剂的不同程度增加,脱脂乳、干菊苣根中提取和稳定器。类似的结果由阿尔布克尔(33)的合并乳化剂制成冰淇淋鞭子更容易导致产品,干燥机,提高了耐溶解,流畅的身体和纹理。除了这个冰淇淋有更高的泛滥;空气更精细分散。马歇尔和阿尔布克尔(22)也报告说,冰淇淋泛滥的比例为30 - 60%取决于配方中使用的总固体量。被增加的百分比的总固体。Akalin et al。34)报道,被冷冻酸奶的价值在他的研究中从22.37%到39.38%不等。被低可能是由于使用一批类型家用冰淇淋制造商。林(30.]表明,添加菊粉和oligofructose在4%水平显著提高,坚定,粘度也冰淇淋样品和改善危机属性。

在所有的可接受性(OAA)

二次方程得到的响应面分析数据显示稳定器的作用,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根中提取OAA分数方程(8)所示:

OAA = + 6.86 + 0.076 * 0.092 + 0.28 * B + * C + D e - 003 * 7.500 + 0.099 * AB AC + 0.011 + 0.051 * *广告e -公元前003 * -1.250 + 0.014 * BD + 0.068 * -0.039 * CD²-0.14 * B²-0.032 * C²-0.19 * D²(8)

R的值²(0.8564)表明,85.64%的变化响应模型可以解释的。估计系数的稳定剂、乳化剂、酪乳和菊苣根中提取显示积极的影响OAA评分(表2)。OAA得分奶酪奶油变化从6.00到7.28 (表1)。图1米和1 n表明增加乳化剂与脱脂乳的水平,稳定剂和干菊苣根提取物(4%)OAA分数奶酪奶油增加,因此,菊苣根提取物进一步增加干菊苣根中提取水平(> 4%)导致降低总体得分。莫娜et al。26)也报告说,饮料,小组成员给了雀巢咖啡/菊苣混合(50%)分数非常接近纯雀巢咖啡的味道、香气和可接受性,而纯菊苣可以被认为是远离原来的雀巢咖啡感官属性。Cardarelli et al。28)还提到,消费者明显高于整体验收得分了奶酪含有oligofructose样品。

因此,在目前的研究中,稳定剂,乳化剂,脱脂乳和干菊苣根中提取水平影响了颜色、质地、风味、甜蜜、硬度、熔化特性,溢出和OAA分数。模型显示的因素被发现显著的反应。

优化

数值优化技术被用于多个响应的同步优化。已经上市的约束表1。选择所需的目标每个因素和响应。反应获得每次试验后分析了各种参数的可视化交互效应对感觉和奶油奶酪的物理性质。优化解决方案从设计专家软件获得的色彩、质地、风味,甜蜜,硬度、熔化特性,泛滥和OAA分数了表3。图1显示了响应曲面图产品的愿望根据优化的奶油奶酪选择(表3)。奶酪的愿望,直到奶油高一级的海藻酸钠的范围从2到6%。

表3:优化解决方案和预测反应奶酪奶油使用设计专家软件9.0。

水平的稳定剂、乳化剂、脱脂乳和干菊苣根中提取多明显的愿望。5建议配方,配方1号被发现有一个更好的分数的颜色(7.218),(7.422),(7.151),味道甜蜜(6.693),(40.161),硬度融化率(27.927),(40.090)泛滥和OAA(7.200)比所有其他配方。它也有愿望为0.833,最高的所有其他配方(后表3)。

结论

优化水平的稳定剂,乳化剂,脱脂乳和菊苣根中提取干最好的交付奶酪冰淇淋的配方是预测基于分数的颜色,质地,味道甜美,硬度、熔化速率,泛滥和OAA特征用RSM计划。乳化剂配方稳定剂为0.25%,0.25%,26.43%脱脂乳和4%干菊苣根提取物被认为是最合适的组合的奶酪奶油。获得最优反应的颜色、质地、风味,甜蜜,硬度、熔化特性,泛滥和OAA。

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