富含γ-氨基丁酸的红小米黄酒酿造工艺参数优化

李杰1,许彬1,罗建成2*,李慧星2,于海彦2,张紫璇2,戴洪畅2

(1.南阳理工学院张仲景国医国药学院,河南 南阳 473004;2.南阳理工学院生物与化学工程学院,河南 南阳 473004)

摘 要:为优化富含γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)的红小米黄酒酿造工艺参数,选择麦曲用量、酿酒曲用量、前发酵温度、前发酵时间、后发酵温度、后发酵时间6个因素进行均匀设计试验,以试验数据为训练样本,采用反向传播(back propagation,BP)神经网络建立红小米黄酒酿造工艺参数与GABA含量之间关系的数学模型,通过遗传算法对模型进行寻优求解。结果表明,富含GABA的红小米黄酒较优酿造工艺参数为麦曲用量10.35%,酿酒曲用量0.42%,前发酵温度24℃,前发酵时间6 d,后发酵温度14℃,后发酵时间70 d;在此条件下,GABA含量可达0.139 8 mg/mL。

关键词:γ-氨基丁酸;红小米;黄酒;酿造工艺;优化

红小米,为南阳盆地特产,因谷壳呈红色,本地俗称红谷,学名为“粟”,也称作粱、粟米,是禾本科一年生草本植物“粟”加工去皮后的成品。红小米与糯米、黍米等农作物相比,淀粉含量较低,蛋白质、脂肪和维生素含量较高,且富含人体必需的8种氨基酸,比例协调,具有较高的营养价值。

黄酒是世界上最古老的酒类之一,在我国已有3 000余年的历史,与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒[1-2]。传统黄酒是以糯米、粟米等为原料,采用酒曲糖化、发酵而成,色泽浅黄或红褐,质地醇厚,品味香甜甘冽,浓郁芳香,集甜、酸、苦、辛、鲜、涩六味一体。黄酒富含8种必需氨基酸、活性多肽、功能性低聚糖、有机酸、多种维生素及微量元素等易被人体吸收的营养成分[3-8],被誉为“液体蛋糕”。

γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)是一种非蛋白质氨基酸,在人体内具有调节心率、降低血压、预防动脉硬化、调节内分泌、预防糖尿病、健肝利肾、防止皮肤老化等特殊生理功能[9-11]。GABA作为一种具有特殊生理活性的功能性因子越来越引起人们的关注,研究表明,黄酒酿造时所用麦曲、红曲、酒药中的霉菌、酵母、细菌等微生物,在代谢过程中可利用谷氨酸(Glu)作为前体物质合成GABA[12]。红小米为南阳盆地特色农作物,与GABA合成代谢所需的前体物质谷氨酸含量达2.92%[13-14]。本研究以红小米为主要原料,对富含GABA的红小米黄酒酿造工艺参数进行优化,可为企业生产实践提供有价值的理论参考。富含GABA的红小米黄酒的产业化生产,将极大提高南阳黄酒的知名度,提升南阳“世界美酒特色产区”的品牌影响力。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

红小米:南阳市镇平县;绍酒风味T3酿酒曲(根霉菌、α-淀粉酶(20000U/g)、葡萄糖淀粉酶(100000U/g)、酿酒酵母):安琪酵母股份有限公司;麦曲:山东梁山徐曙生物工程有限公司。γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)对照品:中国食品药品检定研究院;重蒸苯酚:北京索莱宝科技有限公司;四硼酸钠、氢氧化钾:国药集团化学试剂有限公司;次氯酸钠、三氯化铝、硼酸、无水乙醇:天津科密欧化学试剂有限公司;以上试剂均为分析纯。

1.2 仪器与设备

BS110S电子天平:北京赛多利斯天平有限公司;HHS-6电热恒温水浴锅:上海跃进医疗器械厂;XK05-IMS20制冰机:北京中西远大科技有限公司;752N紫外-可见分光光度计:上海精密科学仪器有限公司;XH-A旋涡混合器:无锡杰瑞安仪器设备有限公司;DNP-9082电热恒温培养箱:上海精宏试验设备有限公司;TGL-16GR高速台式冷冻离心机:上海安亭科学仪器厂。

1.3 方法

1.3.1 红小米黄酒酿造工艺流程

采用摊饭法酿造红小米黄酒,具体工艺流程如下。

浸米→蒸煮→摊凉→拌曲(酿酒曲、麦曲)→装罐→前发酵及开耙→后发酵→过滤→煎酒(灭菌)→装坛→陈酿

1.3.2 GABA标准曲线的绘制

精密称取GABA 20.0 mg,蒸馏水溶解,定容至100 mL,摇匀,得浓度为0.2 mg/mL的GABA标准溶液。分别吸取稀释至 0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16 mg/mL的GABA标准溶液1.0 mL,于10 mL具塞试管中,分别加入0.2mL浓度为0.2mol/L的H3BO3缓冲液(pH 9.0)、6%的重蒸苯酚1.0 mL、7%的次氯酸钠溶液0.4 mL,置于漩涡振荡器混匀,沸水浴条件下反应10 min,迅速在冰浴条件下冷却15 min,出现蓝绿色后加入60%的乙醇2.0 mL;另吸取1.0 mL蒸馏水代替GABA标准溶液置于10 mL具塞试管,经上述反应及显色等处理后作为空白对照;分别于630 nm波长处测OD值,以测得的OD值为纵坐标,GABA浓度为横坐标,绘制标准曲线[15-16]

1.3.3 单因素试验

分别称取经预处理的红小米100 g,置于洁净的500 mL烧杯内,加自来水浸泡,水面超过米层3 cm左右,烧杯口部用2层无菌纱布覆盖,室温20℃下浸泡,早晚各换水1次。24 h后沥干水分,置不锈钢锅内蒸2 h,摊凉冷却至35℃;分别选择麦曲用量(5.5%、7.0%、8.5%、10.0%、11.5%、13.0%)、酿酒曲用量(0.30%、0.35%、0.40%、0.45%、0.50%)、前发酵温度(19、22、25、28、31、34 ℃)、前发酵时间(3、5、7、9、11、13 d)、后发酵温度(9、12、15、18、21 ℃)、后发酵时间(25、35、45、55、65、75 d)6 个因素作为考察因素,选择料液比为1∶1.3(g/mL)进行发酵,酿造红小米黄酒。单因素试验时,每次试验固定其余因素,考察单一因素对GABA含量的影响。

1.3.4 均匀设计试验

在单因素试验基础上,选择麦曲用量(X1)、酿酒曲用量(X2)、前发酵温度(X3)、前发酵时间(X4)、后发酵温度(X5)、后发酵时间(X6)6 个因素,进行均匀设计试验[17-19],选择料液比为 1∶1.3(g/mL)进行发酵,考察不同酿造工艺对红小米黄酒中GABA含量的影响。试验的因素水平如表1所示。

表1 均匀设计试验因素水平设计
Table 1 Factors and levels of uniform design experiment

序号 X1麦曲用量/%X6后发酵时间/d 1 5.5 0.30 19.0 3 9.0 25 2 7.0 0.35 22.0 5 12.0 35 3 8.5 0.40 25.0 7 15.0 45 4 10.0 0.45 28.0 9 18.0 55 5 11.5 0.50 31.0 11 21.0 65 6 13.0 0.35 34.0 13 15.0 75 X2酿酒曲用量/%X3前发酵温度/℃X4前发酵时间/d X5后发酵温度/℃

1.3.5 建立具有预测功能的多层前馈(backpropagation,BP)神经网络

以均匀设计试验结果数据作为BP神经网络的训练样本,考虑到均匀设计试验中因素数为6,输入层神经元个数选择6;试验指标数(GABA含量)为1,输出层神经元个数选择1;中间层神经元个数根据经验选择6;故BP神经网络的拓扑结构为6-6-1,选择BP神经网络训练收敛精度为10-3,利用MATLAB软件,建立BP神经网络[20-21],并随机选择3组实测值与BP神经网络的预测值进行对比。

1.3.6 确定BP神经网络的最优预测值

以BP神经网络的预测输出值作为遗传算法求解的目标值,以均匀设计试验结果作为遗传算法的初始种群,种群规模为12,根据经验,选择交叉概率0.05,变异概率0.01,采用遗传算法寻优确定BP神经网络的最优预测值[22-23]

1.3.7 红小米黄酒中GABA含量测定

准确量取30.0 mL红小米黄酒样液,作为待测酒样,向其中加入2.0 mol/L的A1C13溶液150 μL,充分混匀振荡10 min,12 000 r/min离心5 min,吸取15.0 mL上清酒液,加入l.0 mol/L的KOH溶液9.0 mL,充分混匀振荡5 min,12 000 r/min离心5 min。使用移液枪吸取适量经离心处理的上清酒液,根据GABA标准曲线的绘制方法,测定酒样的OD值,计算GABA含量[24-25]

1.4 数据处理

单因素试验数据处理采用Origin10.5.1软件进行图形绘制,并对结果进行综合分析;均匀设计试验数据处理采用MATLAB软件2019中的神经网络工具箱、动态仿真和优化控制工具箱,进行BP神经网络的模型建立、试验数据的仿真模拟及最优参数的预测。

2 结果与讨论

2.1 GABA标准曲线绘制结果

根据GABA标准曲线制作方法,建立γ-氨基丁酸浓度和吸光度值之间的关系曲线,结果见图1。

图1 GABA标准曲线
Fig.1 The standard curve of GABA

以GABA浓度为横坐标,吸光度值为纵坐标,绘制标准曲线,得回归方程y=4.7748x-0.0032,R2=0.9987。

2.2 单因素试验结果及分析

2.2.1 麦曲用量对红小米黄酒GABA含量影响

麦曲用量对红小米黄酒中GABA含量的影响见图2。

图2 麦曲用量对GABA含量影响
Fig.2 Effect of wheat starter dosage on GABA content

由图2可知,麦曲用量为5.5%~10.0%时,随着麦曲用量增大,霉菌菌群所产糖化酶量不断增加,并与酿酒曲中的α-淀粉酶、葡萄糖淀粉酶及根霉所产糖化酶共同作用,将红小米中淀粉降解,为酿造体系中的微生物菌群提供更多碳源,微生物在增殖及代谢过程中,通过GABA合成代谢途径关键酶谷氨酸脱羧酶(glutamic acid decarboxylase,GAD)产生大量 GABA,黄酒醪液中GABA含量不断增加;麦曲用量为10.0%时,红小米所含淀粉水解达到饱和,微生物通过GAD合成GABA与通过γ-氨基丁酸转氨酶(γ-aminobutyric acid transaminase,GABA-T)及琥珀酸脱氢酶(succinate dehydrogenase,SDH)对GABA进行转化的速率处于动态平衡,继续增大麦曲用量,黄酒醪液中GABA含量增加也不明显。

2.2.2 酿酒曲用量对红小米黄酒GABA含量影响

酿酒曲用量对红小米黄酒中GABA含量的影响见图3。

图3 酿酒曲用量对GABA含量影响
Fig.3 Effect of brewing raw starter dosage on GABA content

由图3可知,酿酒曲用量为0.30%~0.40%时,随酿酒曲用量增大,酿酒曲中根霉菌所产糖化酶量逐渐增加,协同酿酒曲中的α-淀粉酶、葡萄糖淀粉酶及麦曲中霉菌所产糖化酶,将红小米所含淀粉降解,微生物可获得足够碳源,迅速增殖。通过菌体代谢,在GAD作用下产生大量GABA,黄酒醪液中GABA含量不断增加;酿酒曲用量增加至0.40%时,红小米所含淀粉水解达到饱和状态,微生物的生长速率处于稳定状态,GABA通过GAD的合成速率与通过GABA-T及SDH的转化速率处于平衡状态,继续增大酿酒曲用量,对黄酒醪液中GABA含量的影响也不大。

2.2.3 前发酵温度对红小米黄酒GABA含量影响

前发酵温度对红小米黄酒中GABA含量的影响见图4。

图4 前发酵温度对GABA含量影响
Fig.4 Effect of pre-fermentation temperature on GABA content

由图4可知,前发酵温度为19℃~28℃时,黄酒醪液中GABA含量随前发酵温度升高逐渐增加。可能是前发酵温度较低时,麦曲及酿酒曲中微生物增殖缓慢,GAD活性较低,产生的GABA量较少;随前发酵温度升高,菌体代谢活动加快,GAD活性增强,产生GABA量逐渐增加。前发酵温度高于28℃时,麦曲及酿酒曲中微生物快速增殖,释放大量生物热,醪液升温迅速,菌体发生早衰,不利于GABA积累,黄酒醪液中GABA含量随前发酵温度升高而下降。

2.2.4 前发酵时间对红小米黄酒GABA含量影响

前发酵时间对红小米黄酒中GABA含量的影响见图5。

图5 前发酵时间对GABA含量影响
Fig.5 Effect of pre-fermentation time on GABA content

由图5可知,前发酵时间为3 d~9 d时,随前发酵时间延长黄酒醪液中GABA含量逐渐增大。可能是前发酵时间较短时,红小米所含淀粉未被充分降解利用,碳源供给有限,微生物增殖量少,在GAD作用下产生的GABA量也较少;随前发酵时间延长,红小米所含淀粉被充分水解,碳源供给充足,微生物快速增殖,在GAD作用下产生的GABA量逐渐增加。前发酵时间大于9 d时,由于微生物通过缓慢的呼吸代谢,使GABA在GABA-T及SDH的作用下继续转化生成琥珀酸,进入三羧酸循环(tricarboxylic acid cycle,TCA cycle),黄酒醪液中GABA含量随前发酵时间延长有所下降。

2.2.5 后发酵温度对红小米黄酒GABA含量影响

后发酵温度对红小米黄酒中GABA含量的影响见图6。

图6 后发酵温度对GABA含量影响
Fig.6 Effect of post-fermentation temperature on GABA content

由图6可知,后发酵温度为9℃~15℃时,黄酒醪液中GABA含量随后发酵温度升高逐渐增加。可能是后发酵温度较低时,酿造体系中微生物代谢缓慢,GAD活性较低,生成的GABA量较少;随后发酵温度升高,菌体代谢速率有一定程度增大,GAD活性增强,产生GABA量有所增加。后发酵温度高于15℃,后发酵前期发酵速度过快,酒精迅速积累,抑制菌体内参与GABA合成代谢的关键酶GAD的活性,同时酿造体系中细菌的代谢活动受到抑制,醪液总酸含量较少,进一步降低GAD活性,黄酒醪液中GABA含量随后发酵温度升高快速下降[26]

2.2.6 后发酵时间对红小米黄酒GABA含量影响

后发酵时间对红小米黄酒中GABA含量的影响见图7。

图7 后发酵时间对GABA含量影响
Fig.7 Effect of post-fermentation time on GABA content

由图7可知,后发酵时间为25 d~65 d,黄酒醪液中GABA含量随后发酵时间延长逐渐增加。可能是由于从后发酵前期到中期,罐内逐渐处于厌氧环境,抑制GABA分解代谢途径中的GABA-T及SDH活性,同时醪液中总酸含量上升,pH值下降,GAD活性增强,不断积累GABA;后发酵后期,酿造体系中微生物菌体发生自溶,GABA被逐步释放,GABA含量随后发酵时间延长逐渐增加。后发酵时间大于65 d时,GABA已被充分释放,随后发酵时间继续延长,黄酒醪液中GABA含量变化不大。

2.3 均匀设计试验结果

根据均匀设计试验因素水平表的安排进行试验,具体结果见表2。

表2 均匀设计试验结果
Table 2 The results of uniform design experiment

序号 X1麦曲用量X2酿酒曲用量X3前发酵温度X4前发酵时间X5后发酵温度X6后发酵时间γ-氨基丁酸含量/(mg/mL)1 1 2 5 1 4 5 0.138 3 2 2 1 1 4 3 1 0.101 5 3 5 4 6 4 3 6 0.114 9 4 2 6 4 3 6 3 0.123 2 5 6 2 4 6 2 3 0.118 2 6 6 4 2 1 4 2 0.106 4 7 4 5 5 5 5 1 0.109 5 8 3 3 2 6 5 6 0.111 5 9 3 3 6 2 1 2 0.106 7 10 4 6 1 2 2 5 0.111 3 11 1 5 3 5 1 4 0.127 6 12 5 1 3 3 6 4 0.136 8

以均匀设计试验的结果数据作为BP神经网络的训练样本,利用MATLAB软件,建立BP神经网络,神经网络训练过程的均方误差变化曲线如图8所示。

图8 BP神经网络训练过程均方误差变化曲线
Fig.8 The mean square error variation curve of BP neural network training process

由图8可知,经持续学习训练,BP神经网络训练均方误差逐渐减小,当训练8 489次时,BP神经网络均方误差为0.000 499 1,小于设定值0.001,神经网络收敛,训练结束。

随机选择均匀设计试验结果中的3组数据,输入训练后的BP神经网络,将网络预测输出值与实测值进行对比,如图9所示。

图9 3组随机选择实测值与BP神经网络预测值对比
Fig.9 The three groups randomly selected and measured values compared with the predicted values of BP neural network

由图9可知,预测值和实测值比较接近,故可利用训练后的BP神经网络预测红小米黄酒在不同酿造工艺参数情况下,黄酒醪液中GABA含量。

遗传算法对训练后的BP神经网络最优预测值的求解轨迹,如图10所示。

图10 遗传算法寻优求解轨迹
Fig.10 The optimizing and solving trajectory of genetic algorithm

由图10可知,当遗传、交叉、变异、复制进行200代,遗传算法优化求解得出的最大适应度值(即GABA最高含量)为0.138 7 mg/mL,此时,与最大适应度值(GABA含量)相对应的红小米黄酒酿造工艺参数为麦曲用量10.35%,酿酒曲用量0.42%,前发酵温度24.31℃,前发酵时间6.42 d,后发酵温度14.22℃,后发酵时间70.16 d。

为便于实践操作,将上述酿造工艺参数进行适当修正如下:麦曲用量10.35%,酿酒曲用量0.42%,前发酵温度24℃,前发酵时间6 d,后发酵温度14℃,后发酵时间70 d。根据修正后的酿造工艺参数酿造3罐红小米黄酒,测得黄酒醪液中GABA含量平均值为0.139 8 mg/mL。结果比BP神经网络预测最优值稍大,说明修正后的酿造工艺参数具有较强的工程实践意义,可按此工艺参数进行富含GABA红小米黄酒的酿造。

3 结论

在单因素试验基础上,进行均匀设计试验,利用MATLAB软件,以均匀设计试验数据为训练样本,采用BP神经网络建立了红小米黄酒酿造工艺参数与GABA含量之间关系的数学模型,利用模型可对在不同酿造工艺参数组合条件下红小米黄酒中GABA含量进行高精度预测。

采用遗传算法对训练后的BP神经网络最优预测值(GABA含量最高)及相应的红小米黄酒酿造工艺参数进行优化求解,并结合工程实际适当修正,确定富含GABA的红小米黄酒较优酿造工艺参数为:麦曲用量10.35%,酿酒曲用量0.42%,前发酵温度24℃,前发酵时间6 d,后发酵温度14℃,后发酵时间70 d。在此条件下酿造的红小米黄酒,GABA含量可达0.1398mg/mL。

文中主要对富含GABA的红小米黄酒酿造工艺参数进行了优化,但红小米黄酒酿造过程中GABA含量的动态变化及GABA合成的代谢调控还有待于进一步研究。

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Optimization of Brewing Technology Parameters for GABA-Rich Red Millet Huangjiu

LI Jie1,XU Bin1,LUO Jian-cheng2*,LI Hui-xing2,YU Hai-yan2,ZHANG Zi-xuan2,DAI Hong-chang2
(1.ZHANG Zhongjing School of Chinese Medicine of Nanyang Institute of Technology,Nanyang 473004,Henan,China;2.College of Biological and Chemical Engineering of Nanyang Institute of Technology,Nanyang 473004,Henan,China)

Abstract:To optimize the brewing technology parameters of red millet huangjiu rich in γ-aminobutyric acid(GABA),the factors including the dosage of wheat starter,brewing raw starter,pre-fermentation temperature,pre-fermentation time,post-fermentation temperature and post-fermentation time were selected to implement a uniformly designed experiment.Taking the test data as training samples,the mathematical model of the relationship between the brewing process parameters and the GABA content of red millet huangjiu was established using the back propagation(BP)neural network.A genetic algorithm was used for optimal solution of the model.The results showed that the optimal brewing parameters of GABA-rich red millet huangjiu were as follows:wheat starter dosage 10.35%,brewing raw starter dosage 0.42%,pre-fermentation temperature 24℃,pre-fermentation time 6 d,post-fermentation temperature 14 ℃,and post-fermentation time 70 d.The GABA content could reach 0.139 8 mg/mL under these conditions.

Key words:γ-aminobutyric acid(GABA);red millet;huangjiu;brewing technology;optimization

DOI:10.12161/j.issn.1005-6521.2021.17.019

基金项目:南阳市2019年度市级重大科技专项(2019ZDZX10)

作者简介:李杰(1978—),男(汉),副教授,硕士,研究方向:食品科学、功能性食品。

*通信作者:罗建成(1965—),男,教授,硕士,研究方向:生物工程。

引文格式:

李杰,许彬,罗建成,等.富含γ-氨基丁酸的红小米黄酒酿造工艺参数优化[J].食品研究与开发,2021,42(17):114-121.

LI Jie,XU Bin,LUO Jiancheng,et al.Optimization of Brewing Technology Parameters for GABA-Rich Red Millet Huangjiu[J].Food Research and Development,2021,42(17):114-121.

加工编辑:张璐

收稿日期:2021-02-09