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全部数据均重复测定3次,谷物谷物共挤估计取平均值,配比采用统计学软件SPSSStatiStiCSV21.0(iBminC.,对多的影美国)分析数据差异显著性;用OriginV9.0(美国OriainLab公司)软件作图。压粉
混料试验设计与结果见表1。血糖响从表1可以看出谷物配比对多谷物共挤压粉eGi影响较大,生成eGi变化范围值60.77~76.45。指数运用DeSign-expert软件进行多元回归拟合分析,谷物谷物共挤估计对响应值eGi值进行二次多项回归拟合。配比多谷物共挤压粉eGi值的对多的影回归模型方程如下:
型方程如下:
eGi=68.65A+45.39B+44.93C+81.54D+16.23E+39.99AB+27.03AC42.32AD+116.77AE+67.58BC+17.37BD+133.51BE+21.30CD+137.18CE+75.43DE。
对模型进行方差分析,压粉结果见表2。血糖响该模型显著(P<0.05),生成多元相关系数R2=0.8550,指数失拟项在0.05水平不显著,谷物谷物共挤估计说明该模型能较好地拟合试验数据,自变量与响应值之间的线性关系显著。校正后的判定系数R2Adj=0.6519,说明模型方程可很好地表征响应值与谷物复配比之间的关系,可通过此模型来反映多谷物共挤压粉eGi值情况。二次交互项中,AE、BE、CE、DE极显著(P<0.01),BC显著,这表明改变燕麦、青稞、绿豆、小米中任意2种成分的添加量均影响多谷物共挤压粉的eGi值。
为分析各谷物添加量与共挤压粉eGi值的关系,采用响应跟踪图来反映各因素对eGi值的影响,结果见图1。在E(小米添加量)40%~50%范围,eGi值随小米添加量的增加呈明显的先上升后下降趋势。燕麦、青稞添加量超过中心偏差水平后,eGi值下降明显。藜麦、绿豆添加量对eGi值影响不明显。
分析藜麦、燕麦、青稞、绿豆和小米交互因子对eGi值的影响,按照D-最优混料设计试验结果绘制响应面、等高线图,藜麦、燕麦、青稞、绿豆和小米对多谷物共挤压粉eGi的影响见图2。由图2a和2b可知,固定C(青稞添加量)、D(绿豆添加量),对比其余3种原料变化对eGi值的影响,当B(燕麦添加量)为10%时,随着A(藜麦添加量)的增加,eGi值先小幅增加,后呈明显下降趋势;藜麦添加量为8%时,eGi值达最高值75.33。由图2C知,青稞也有类似趋势。这是因为添加藜麦到一定量后,其中脂肪和蛋白质的含量会逐渐升高;在挤压过程较高的温度下,淀粉和脂肪形成结晶结构稳定、紧密的Ⅱ型复合物,而蛋白分子会粘合在淀粉颗粒周围,对淀粉的消化形成阻碍。青稞中含有丰富的直链淀粉和膳食纤维,随青稞添加量的增加,膳食纤维含量提高,进而增加消化体系的黏度,延缓淀粉消化速率。由图2e和2F可知,固定B(燕麦添加量)、C(青稞添加量),比较极显著交互项绿豆和小米对eGi值的影响,当藜麦添加量为10%时,多谷物共挤压粉eGi值随小米添加量的增加呈明显的先上升后下降的趋势;而eGi值随绿豆添加量的增加呈先下降后上升的趋势,当绿豆添加量为14.8%时,eGi值最低为73.49。这是因为小米淀粉含量高,会增加淀粉消化速率,且添加比例大,对eGi值影响显著;绿豆中蛋白和膳食纤维含量高,淀粉含量低,随添加量的增加,有助于延缓淀粉消化速率,eGi值低。由图2g和2h可知,固定D(绿豆添加量)和E(小米添加量),考察显著项燕麦和青稞对指标的影响,当藜麦添加量为10%时,随燕麦添加量的增加,eGi值呈先上升后下降的趋势,青稞也有类似趋势。当燕麦添加9%时,脂肪含量增加,有利于形成淀粉脂肪络合物,eGi值降低。由于燕麦所占比例不高,所以变化趋势不明显。
不同配比多谷物共挤压粉主要成分含量对比如图3所示。对比挤压前、后多谷物共挤压粉的淀粉、直链淀粉、蛋白、脂肪含量和膳食纤维含量,发现挤压后,除膳食纤维含量增加外,其它4个含量出现不同程度的下降。其中直链淀粉含量下降幅度从23.70%到1.03%;蛋白质含量下降幅度从4.21%到1.15%,脂肪含量下降幅度最高,为94.27%。膳食纤维含量增加,最大增加量为37.06%。挤压后,多谷物共挤压粉的抗性淀粉含量变化范围为0.09~0.31g/100g。已有的研究表明挤压使蛋白质进入淀粉的螺旋结构内部,形成不溶性淀粉和蛋白质双螺旋复合物。挤压后,脂肪与淀粉形成Ⅰ型淀粉-脂肪复合物,膳食纤维的组成与结构发生变化,半纤维素和纤维素降解,因此,淀粉、蛋白质和脂肪含量的降低,可能是蛋白质与淀粉、脂质与淀粉结合,从而影响淀粉的消化特性。另外,膳食纤维含量增加有助于提高消化体系的黏度,延缓消化速率。
不同谷物配比的基本组分与eGi值之间的相关性见表4。蛋白质、膳食纤维、直链淀粉、抗性淀粉的含量与eGi值呈良好负相关性,这与单谷物试验结果基本一致。eGi与膳食纤维呈显著负相关(P<0.05),挤压后,膳食纤维的含量大幅度增加,膳食纤维可以抑制淀粉酶的作用,延缓淀粉的消化率,进而降低葡萄糖的释放速率。另一方面,挤压过程中的高温、高压、高剪切环境会改变膳食纤维的结构与组成,如水溶性膳食纤维含量增加,可提高消化体系的黏度,延缓淀粉消化速率。淀粉经挤压糊化处理后,结晶结构彻底被破坏,镶嵌在支链淀粉双螺旋结构中的直链淀粉释放出来,更有利于与脂质形成复合物,进而降低淀粉消化速率。试验结果表明直链淀粉与eGi值有良好的负相关性。此外,糊化淀粉与脂质形成的淀粉-脂质络合物是抗性淀粉的来源,因此抗性淀粉与eGi值也呈显著负相关,相关系数为-0.683。
谷物配比对多谷物共挤压粉eGi影响较大,eGi变化范围值为60.77~76.45。通过响应曲面对原料各组分间交互作用进行分析,发现eGi值均随小米、青稞、藜麦和燕麦添加量的增加呈先上升后下降的趋势,而随绿豆添加量的增加呈先下降后上升的趋势。通过对不同配比多谷物共挤压粉主要营养成分,发现挤压后淀粉、直链淀粉、蛋白和脂肪含量总体下降,而膳食纤维整体含量增加。蛋白质、膳食纤维、直链淀粉、抗性淀粉、脂肪/淀粉含量与eGi值呈良好负相关。总之,适宜的谷物配比是开发低Gi多谷物营养膳食必须考虑的影响因素之一。食品的估计血糖生成指数与其所含营养组分含量具有紧密的相关性。
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相关链接:燕麦,膳食纤维,纤维素
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