黄桃（Amygdalus persica）属于蔷薇科桃属，因果肉黄色而得名，是桃种的重要品种[1-2]。黄桃果树适应性强，对气候、环境要求不高，在我国种植面积较广[3]。成熟黄桃富含人体所需求的纤维素、维生素C、类胡萝卜素及铁、钙等多种微量元素[4]，能够提高人体机能[5]。黄桃可起到通便、降血糖血脂、祛除黑斑、提高免疫力等作用，也能促进食欲 ，故称“保健水果”、“养生之桃”，在国内外广负胜名[6-7]。黄桃中的水溶性多糖具有抗肿瘤、清除自由基及提高免疫活性等作用[8]。但黄桃不易贮存，采摘时正值夏季高温天气，因此采摘后易腐烂[9]，需要尽快加工处理，如做成罐头、果汁、果酒等[10-11]，为保证黄桃价值，研究黄桃去皮工艺对黄桃加工有重要意义。
目前，传统桃类去皮已有化学去皮[12]、手工去皮[13]、碱烫去皮[14]、红外去皮[15]等方法。在这些去皮技术中，大多具有操作简便、成本较低等优点。但随着当今国家对加工厂节能减排的要求以及消费者对更加健康、美观的加工食品的需求日益增加，上述传统去皮方法因能耗高、污染大、去皮效果不佳的缺点[13]，而略现颓势，注定了黄桃去皮工艺需要进一步的改进。
酶法去皮是一种新兴的温和环保型去皮技术。纤维素是由葡萄糖组成的大分子多糖，不溶于水及一般的有机溶剂，是植物细胞壁的主要成分之一[16]，而果胶主要存在于植物的细胞壁和胞间层之间，是植物细胞壁中的基质多糖，同时也是植物细胞壁的主要成分之一。酶法去皮技术通过果胶酶与纤维素酶所制得混合酶制剂对果皮细胞细胞壁中的果胶与纤维素进行分解，降低细胞间的黏着度，从而达到去皮的效果[17-18]。同时，研究表明在碱液去皮条件下，利用超声波的机械效应、空化效应与场致效应，能够促进细胞壁中果胶与纤维素等物质发生降解，对其去皮效果有一定提升[19-22]。付复华等[21]在单一酶法去皮的基础上，引入了超声波进行辅助，对常规酶法去皮进行了优化，能在一定程度上缩短酶法去皮所需时间、降低酶制剂用量并提高黄桃去皮品质。但其使用的超声功率较高，受制于生产成本与生产条件，在实际生产中不易达到，不利于黄桃加工厂进一步进行产业升级。
基于此，本文以砀山黄桃为原料，采用低功率超声波辅助酶法进行黄桃去皮，并采用单因素和响应面试验，以去皮率与感官评价为目标优化去皮工艺参数，以期为黄桃去皮工艺提供新方法。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
砀山黄桃：产于安徽省宿州市砀山县。果胶酶（50 000 U/g，生物试剂）：南宁庞博生物技术有限公司；纤维素酶（16 000 U/g，生物试剂）：和氏璧生物技术有限公司；柠檬酸钠（分析纯）、一水柠檬酸（优级纯）：国药集团化学试剂有限公司。
1.2 仪器与设备
CJ-H20 型磁力搅拌机：常州国宇仪器制造有限公司；GY-3 果实硬度计：北京沃威科技有限公司；SHA-C水浴恒温振荡机：青岛明博环保科技有限公司；BQS-10A超声波清洗机：河南省三强医疗器械有限责任公司。
1.3 试验方法
1.3.1 原料预处理
选取冷库中大小均匀、状态良好的黄桃并提前取出，放置等待其温度上升至室温。经流水清洗后，将其切为体积均匀的黄桃瓣5～7 个，备用。
1.3.2 感官评价设计
参考付复华等[21]的研究，优化设计感官评价标准，见表1。选定10 名志愿者并进行感官评价培训，由培训完毕的志愿者参考所设计的感官评价表进行感官评定。其中果实硬度由GY-3 果实硬度计测定。
表1 感官评价标准
Table 1 Sensory evaluation scoring standards
评分标准（100）优秀（得分＞80%）良好（70%＜得分≤80%）合格（60%＜得分≤70%）不合格（得分≤60%）去皮率（40）≥85%75%～＜85%60%～＜75%＜60%表面色泽（15）表面金黄表面呈黄色表面较暗褐变表面光洁度（10）光滑较光滑较粗糙粗糙果肉损失度（15）无或很少轻微损失损失较多大幅解离果实硬度（10）硬（≥400 g/cm2）较硬（300～400 g/cm2）软（200～300 g/cm2）很软（＜200 g/cm2）蒸煮味浓度（10）近无轻微较重重
黄桃去皮率计算如下。
式中：η 为去皮率，%；s 为去皮后黄桃瓣残留果皮面积，cm2；S 为去皮前黄桃瓣残留果皮面积，cm2。
1.3.3 单因素试验
将切割好的黄桃瓣分别放入烧杯中并置于超声清洗机（功率180 W）中，并向仪器中加入500 mL、pH3.6的柠檬酸-柠檬酸钠缓冲溶液，并加入一定量混合酶制剂（果胶酶与纤维素酶质量比为5∶1），使溶液混合酶质量浓度为6 g/L。以温度为变量（25、35、45、55、65 ℃），超声45 min，以黄桃瓣去皮率与感官评分为指标确定最佳温度。
以最佳温度在不同柠檬酸-柠檬酸钠缓冲溶液pH值（3.0、3.2、3.4、3.6、3.8、4.0）下考察处理环境pH 值对黄桃瓣去皮率与感官评分的影响，确定最佳缓冲溶液pH 值。
以最佳温度、最佳缓冲溶液pH 值在不同超声时间（25、35、45、55、65 min）处理下考察超声时间对黄桃瓣去皮率与感官评分的影响，确定最佳超声时间。
以最佳温度、最佳缓冲溶液pH 值、最佳超声时间在不同混合酶质量浓度（2、4、6、8、10 g/L）下考察混合酶质量浓度对黄桃瓣去皮率与感官评分的影响，确定最佳混合酶质量浓度。
以最佳温度、最佳缓冲溶液pH 值、最佳超声时间、最佳混合酶质量浓度在不同果胶酶与纤维素酶质量比（1∶1、3∶1、5∶1、7∶1、9∶1）下考察混合酶质量比对黄桃瓣去皮率与感官评分的影响，确定最佳果胶酶与纤维素酶质量比。
1.3.4 响应面试验设计
综合上述单因素试验结果，采取Box-Benhnken 试验设计，选择缓冲溶液pH 值、混合酶质量浓度与超声时间，进行三因素三水平响应面试验设计，具体见表2。
表2 响应面试验设计
Table 2 Response surface experimental design
水平-1 0 1因素A pH 值3.0 3.5 4.0 B 混合酶质量浓度/（g/L）4 8 1 2 C 超声时间/min 35 45 55
1.4 数据处理
每个试验重复测定3 次，结果以平均值±标准差。响应面试验的设计与分析通过软件Design-Expert13进行，运用Origin2021 与Design-Expert13 进行绘图。
2 结果与分析
2.1 单因素试验
2.1.1 酶解温度对去皮效果的影响
酶解温度对去皮率与感官评分的影响见图1。
图1 酶解温度对去皮率与感官评分的影响
Fig.1 Effect of enzyme digestion temperature on peeling rate and sensory evaluation
由图1 可知，随着酶解温度的不断上升，黄桃瓣的去皮率与感官评分均呈先上升后迅速下降趋势，酶解温度达到45 ℃时，去皮率与感官评分均达到最高值。这是由于当温度小于45 ℃时，混合酶活性随着温度不断上升而同步上升，去皮率因此不断增大，进而感官评分同步上升。温度超过45 ℃后，混合酶活性迅速下降，导致去皮率大幅下降；同时，感官评分也下降明显，这可能是由于在去皮率下降的同时，黄桃瓣软化程度也快速上升，导致感官评分下降明显。故此处选择45 ℃作为最佳温度，这与Toker 等[23]所得到的41～46 ℃的较佳生物酶吸收温度区间相符。
2.1.2 pH 值对去皮效果的影响
pH 值对去皮率与感官评分的影响见图2。
图2 pH 值对去皮率与感官评分的影响
Fig.2 Effect of pH on peeling rate and sensory evaluation
由图2 可知，随着pH 值的不断上升，黄桃瓣的去皮率与感官评分均呈先上升后下降趋势，pH 值达到3.6 时，去皮率与感官评分均达到最高值。这是由于当pH 值小于3.6 时，混合酶活性随着pH 值不断上升而同步上升，去皮率因此不断增大，进而感官评分同步上升。pH 值大于3.6 后，混合酶活性下降，导致去皮率下降，同时，感官评分也因此下降。故此处选择pH3.6作为缓冲溶液最佳pH 值。
2.1.3 超声时间对去皮效果的影响
超声时间对去皮率与感官评分的影响见图3。
图3 超声时间对去皮率与感官评分的影响
Fig.3 Effect of ultrasound time on peeling rate and sensory evaluation
由图3 可知，随着超声时间的不断延长，黄桃瓣的去皮率呈现不断上升趋势，而感官评分呈先上升后迅速下降趋势，超声时间达到45 min 时，感官得分达到最大值，超声时间达到45 min 后，去皮率上升缓慢，感官评分呈下降趋势。这可能是因为当超声时间小于45 min 时，混合酶溶液虽有超声波的辅助，但仍未完全渗透果皮细胞壁，或与纤维素和果胶类物质反应并不充分，导致了去皮率未达最佳[17]。45 min 后，黄桃瓣软化程度也快速上升，蒸煮味趋于明显，同时去皮率上升缓慢，导致感官评分下降。考虑到实际生产中的成本问题，此处选择45 min 为最佳超声时间。
2.1.4 混合酶质量浓度对去皮效果的影响
混合酶质量浓度对去皮率与感官评分的影响见图4。
图4 混合酶质量浓度对去皮率与感官评分的影响
Fig.4 Effect of concentration of enzyme mixture on peeling rate and sensory evaluation
由图4 可知，随着混合酶质量浓度的不断上升，酶处理后黄桃瓣的去皮率呈现不断上升趋势，而感官评分呈先上升后迅速下降趋势，混合酶质量浓度达到8 g/L 时，感官评分达到最大值；混合酶质量浓度超过8 g/L 时，去皮率上升缓慢，感官评分略有下降。这可能是因为当混合酶质量浓度小于8 g/L 时，混合溶液中的酶浓度不足以在45 min 内处理大部分的纤维素和果胶类物质。混合酶质量浓度高于8 g/L 时，去皮率虽有小幅度上升，但由于混合酶质量浓度过大，导致果肉表面逐渐开始出现果肉损失，且果肉表面光泽度变暗，导致了感官评分略有下降。考虑到实际生产中的成本问题，此处选择8 g/L 为最佳混合酶质量浓度。
2.1.5 果胶酶与纤维素酶质量比对去皮效果的影响
混合酶质量比对去皮率与感官评分的影响见图5。
图5 混合酶质量比对去皮率与感官评分的影响
Fig.5 Effect of enzyme mixture mass ratio on peeling rate and sensory evaluation
由图5 可知，随着果胶酶添加量所占比例的不断增大，黄桃瓣的去皮率呈现不断上升后趋于平衡的趋势，感官评分呈现先缓慢上升后缓慢下降的趋势。这是因为黄桃果皮细胞壁中的果胶类物质含量较多[24]，需要较多的果胶酶进行处理，导致在果胶酶与纤维素酶质量比小于7∶1 时，随着果胶酶与纤维素酶质量比例的不断加大，其去皮率不断加大。但当其比例大于7∶1 时，去皮率趋于平缓，但由于黄桃瓣表面略有出现果肉损失，导致感官评分略有下降。故此处选择7∶1为最佳果胶酶与纤维素酶质量比。
2.2 响应面优化试验结果
2.2.1 响应面试验设计
以Design-Expert13 软件作为数据拟合和处理工具，并进行响应面优化试验设计分析。在上述单因素试验的基础上，以处理后黄桃瓣的去皮率与感官评分为响应值，选取pH 值（A）、混合酶质量浓度（B）以及超声时间（C）进行三因素三水平响应面优化试验，试验设计与结果如表3 所示。
表3 Box-Behnken 试验设计与结果
Table 3 Box-Behnken design and result
试验号1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 11 12 13 14 15 16 17 A pH 值3.0 4.0 3.0 4.0 3.0 4.0 3.0 4.0 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 B 混合酶质量浓度/（g/L）4 4 1 2 12 8 8 8 8 4 1 2 4 1 2 8 8 8 8 8 C 超声时间/min 45 45 45 45 35 35 55 55 35 35 55 55 45 45 45 45 45去皮率/%61 71 68 79 65 74 71 81 81 82 81 95 96 93 92 92 96感官评分68 72 72 75 67 76 66 71 83 86 82 87 93 96 92 94 92
2.2.2 回归模型建立与方差分析
2.2.2.1 以去皮率为目标的回归模型建立与方差分析
以去皮率为指标的方差分析见表4。
表4 以去皮率为指标的方差分析
Table 4 Analysis of variance with peeling rate
注：**表示影响极显著（P＜0.01）；***表示影响高度显著（P＜0.001）。
来源模型A pH 值B 混合酶质量浓度C 超声时间AB AC BC A2 B2 C2残差项失拟项纯误差项总误差项平方和2 093.64 200.00 112.50 84.50 0.250 0 0.250 0 42.25 1 368.00 152.84 38.53 17.30 0.500 0 16.80 2 110.94自由度91 1 11111117341 6均方和232.63 200.00 112.50 84.50 0.250 0 0.250 0 42.25 1 368.00 152.84 38.53 2.47 0.166 7 4.20 F 值94.13 80.92 45.52 34.19 0.101 2 0.101 2 17.10 553.53 61.84 15.59 0.039 7 P 值＜0.000 1＜0.000 1 0.000 3 0.000 6 0.759 7 0.759 7 0.004 4＜0.000 1 0.000 1 0.005 5 0.987 9显著性显著*******************不显著
利用Design-Expert13 软件进行试验结果数据处理，得出以去皮率为目标函数的二次多项式回归方程：Y1=93.80+5A+3.75B+3.25C+0.25AB+0.25AC+3.25BC-18.02A²-6.02B²-3.03C²。
由表4 可知，模型P＜0.000 1，说明该模型呈极高度显著水平，同时，由F 值可以判断出，3 个因素在所研究范围内对处理后黄桃瓣去皮率的影响程度分别为A＞B＞C。同时，从拟合的总效果看，相关系数R²=0.991 8、R²Adj=0.981 3，说明模型拟合程度较佳，在统计学上有意义。失拟项P 值为0.987 9，说明试验没有失拟，可以使用拟合方程进行试验结果分析。变异系数为1.94%（较低） ，表明该试验可信度较高。信噪比为27.991（较高），表明该模型可得到较强的响应信号。
2.2.2.2 以感官评分为目标的回归模型建立与方差分析
以感官评分为指标的方差分析见表5。
表5 以感官评分为指标的方差分析
Table 5 Analysis of variance with sensory evaluation
注：*表示影响显著（P＜0.05）；**表示影响极显著（P＜0.01）；***表示影响高度显著（P＜0.001）。
来源模型A pH 值B 混合酶质量浓度C 超声时间AB AC BC A2 B2 C2残差项失拟项纯误差项总误差项平方和1 735.58 55.13 28.13 4.50 0.250 0 4.00 1.000 0 1 375.60 53.81 119.39 21.95 10.75 11.20 1 757.53自由度91 1 1 1 1 11 1 1 73 4 1 6均方和192.84 55.13 28.13 4.50 0.250 0 4.00 1.000 0 1375.60 53.81 119.39 3.14 3.58 2.80 F 值61.50 17.58 8.97 1.44 0.0797 1.28 0.3189 438.69 17.16 38.07 1.28 P 值＜0.000 1 0.004 1 0.020 1 0.269 9 0.785 8 0.295 9 0.589 9＜0.000 1 0.004 3 0.000 5 0.394 9不显著显著性显著***********
利用Design-Expert13 软件进行试验结果数据处理，得出了以感官评分为目标函数的二次多项式回归方程：Y2=93.40+2.63A+1.88B-0.75C-0.25AB-AC+0.5BC-18.08 A²-3.58 B²-5.32C²。
由表5 可知，模型P＜0.000 1，说明该模型呈极显著水平，同时，由F 值可以判断出，3 个因素在所研究范围内对处理后感官评分的影响程度分别为A＞B＞C。同时，从拟合的总效果看，相关系数R²=0.987 5、R²Adj =0.971 5，说明模型拟合程度较佳，在统计学上有意义。失拟项P 值为0.394 9 说明试验没有失拟，可以使用拟合方程进行试验结果分析。变异系数为2.19%（较低） ，表明该试验可信度较高。信噪比为19.438（较高），表明该模型可得到较强的响应信号。
2.2.3 响应曲面优化分析
利用Design-Expert 13 对各因素进行主效应预测分析，结果见图6。
图6 各因素的主效应预测分析
Fig.6 Main effect analysis of each factor
由表4 与二次多项式回归方程（去皮率）可知，pH值、混合酶质量浓度与超声时间对去皮率的影响呈现二次抛物面关系，其中pH 值（A）、混合酶质量浓度（B）、超声时间（C）、二次项A2、B2 对去皮率的影响高度显著；二次项C2、交互项BC 对去皮率的影响极显著。由图6 可知，A、B、C 在值较低时，随着其值的增大去皮率的预测值增大，在A、B、C 值较高时，继续增加A、B的值去皮率反而降低，继续增加C 的值去皮率上升趋势逐渐减缓。由此可知，在选定的响应区域中，去皮率存在理论最优值。
由表5 与二次多项式回归方程（感官评分）可知，pH 值、混合酶质量浓度与超声时间对感官评分的影响呈现二次抛物面关系，在选定的响应区域中存在理论最优值。其中，二次项A2、C2 对感官评分的影响高度显著；pH 值（A）、二次项B2 对感官评分的影响极显著；混合酶质量浓度（B）对感官评分有显著影响。同时由图6（感官评分）可知，A、B、C 在值较低时，随着其值的增大感官评分的响应值增大，在A、B、C 值较高时，继续增加A、B、C 的值感官评分反而降低。
各因素对去皮率影响的3D 响应图见图7～图9。
图7 pH 值与混合酶质量浓度交互作用时的去皮率3D 响应面图
Fig.7 3D response surface of effect of the interaction between pH and concentration of enzyme mixture on peeling rate
图8 pH 值与超声时间交互作用时的去皮率3D 响应面图
Fig.8 3D response surface of effect of the interaction between pH and ultrasound time on peeling rate
图9 混合酶质量浓度值与超声时间交互作用时的去皮率3D 响应面图
Fig.9 3D response surface of effect of the interaction between ultrasound time and concentration of enzyme mixture on peeling rate
由图7～9 可知，3 个因素对去皮率的响应图均是开口向下的曲面图，说明在选定的响应区域中确实存在理论最优值，这与主效应分析图所得出的结论一致。
各因素对感官评分的响应图见图10～图12。
图10 pH 值与混合酶质量浓度交互作用时的感官评分3D 响应面图
Fig.10 3D response surface of effect of the interaction between pH and concentration of enzyme mixture on sensory evaluation
图11 pH 值与超声时间交互作用时的感官评分3D 响应面图
Fig.11 3D response surface of effect of the interaction between pH and ultrasound time on sensory evaluation
图12 混合酶质量浓度值与超声时间交互作用时的感官评分3D响应面图
Fig.12 3D response surface of effect of the interaction between ultrasound time and concentration of enzyme mixture on sensory evaluation
由图10～图12 可知，三因素对感官评分的响应图均是开口向下的曲面图，说明在选定的响应区域中确实存在理论最优值，这与主效应分析图所得出的结论一致。
通过Design-Expert 13 进行模型预测得知，确存在一点使得去皮率较佳的情况下，感官评分也达到较理想值，即pH3.55、混合酶质量浓度9.295 g/L、超声时间46.782 min，在此工艺条件下去皮后黄桃瓣去皮率预测值为97.2%，感官评分94.24，考虑实际试验的可行性，此处取pH3.55、混合酶质量浓度9.3 g/L、超声时间47 min，并进行验证试验，得去皮后黄桃瓣去皮率为（95±2）%，与模型存在2.26% 的相对误差 ，感官评分为92±3，与模型存在1.5%的相对误差，由此可见在特定超声波较低功率（180 W）下，辅助酶法去皮的黄桃瓣也能达到较高的去皮率与感官评分，因此优化得到的最佳工艺适用于实际黄桃去皮。
3 结论
本试验采用低功率超声波辅助酶法对砀山黄桃进行去皮研究，依据单因素试验结果，利用响应面分析法，以提高去皮黄桃的去皮率与感官评价为目标优化黄桃去皮工艺。试验结果表明，低功率超声波辅助黄桃酶法去皮的最佳工艺条件为pH3.55、混合酶质量浓度9.3 g/L、超声时间47 min、酶解温度45 ℃、果胶酶与纤维素酶质量比7∶1，此条件下处理后黄桃瓣在去皮率较高的基础上同时也具有理想的感官评分，去皮率为（95±2）%，感官评分为92±3。这表明在较低的超声波功率下，通过提高混合酶的浓度和调整混合酶的比例，也能获得与较高超声波功率辅助酶法去皮黄桃瓣相近的感官评分。这在节能减排、减少设备功率的基础上，为黄桃去皮工业提供了新的理论与新的方法。
[1] MENG J J, GUO W B, ZHAO Z H, et al. Production of Alternaria toxins in yellow peach (Amygdalus persica) upon artificial inoculation with Alternaria alternate[J]. Toxins, 2021, 13(9): 656.
[2] 杨瑞芳. 黄桃优质高产栽培技术[J]. 农业科技通讯, 2022(3):296-299.YANG Ruifang. Cultivation techniques of high quality and high yield of yellow peach[J]. Bulletin of Agricultural Science and Technology, 2022(3): 296-299.
[3] 于笑颜. 基于果胶及汤汁特性改变的罐藏黄桃质构形成机制研究[D]. 沈阳: 沈阳农业大学, 2020.YU Xiaoyan. Study on the texture formation mechanism of canned yellow peach based on the change of pectin and syrup characteristics[D]. Shenyang: Shenyang Agricultural University, 2020.
[4] ZHANG Y C, GUO M J, MEI J, et al. Effects of different postharvest precooling treatments on cold-storage quality of yellow peach(Amygdalus persica)[J]. Plants, 2022, 11(18): 2334.
[5] 朱丽萍. 探析黄桃栽培技术及储存方法[J]. 园艺与种苗, 2022,42(2): 44-45, 65.ZHU Liping. Discussion on cultivation techniques and storage methods of yellow peach[J]. Horticulture & Seed, 2022, 42(2): 44-45, 65.
[6] 李明瑕, 刘春凤, 王壬, 等. 黄桃果酒酿酒酵母的筛选与发酵特性分析[J]. 食品与发酵工业, 2021, 47(14): 113-122.LI Mingxia, LIU Chunfeng, WANG Ren, et al. Screening of Saccharomyces cerevisiae from yellow peach wine and their fermentation properties[J]. Food and Fermentation Industries, 2021, 47(14): 113-122.
[7] 吕健, 于笑颜, 毕金峰, 等. 汤汁特性对罐藏黄桃贮藏期质构品质的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(13): 208-214.LÜ Jian, YU Xiaoyan, BI Jinfeng, et al. Effects of syrup characteristics on texture of canned yellow peach during storage[J]. Food Science, 2021, 42(13): 208-214.
[8] 陈留勇, 孟宪军, 贾薇, 等. 黄桃水溶性多糖的抗肿瘤作用及清除自由基、提高免疫活性研究[J]. 食品科学, 2004, 25(2): 167-170.CHEN Liuyong, MENG Xianjum, JIA Wei, et al. The study on the antitumor activity and scavenging free radical and immune effect of the water-soluble polysaccharides from A.Persica.L.var.seleropersica[J]. Food Science, 2004, 25(2): 167-170.
[9] WU Q Y, SHEN C Y, LI J K, et al. Application of indirect plasmaprocessed air on microbial inactivation and quality of yellow peaches during storage[J] Innovative Food Science & Emerging Technologies. 2022, 79, 103044.
[10] 杨松, 伍玉菡, 郭家刚, 等. 多指标综合评分法优化黄桃真空浸渍工艺[J]. 食品研究与开发, 2021, 42(14): 106-113.YANG Song, WU Yuhan, GUO Jiagang, et al. Optimization of the vacuum impregnation process for yellow peach using the multi-index comprehensive grading method[J]. Food Research and Development, 2021, 42(14): 106-113.
[11] LIANG H M, GAO D Y, WANG C, et al. Effect of fermentation strategy on the quality and aroma characteristics of yellow peach wines[J]. Fermentation, 2022, 8(11): 604.
[12] 王丽娟, 宋思圆, 刘东红. 基于品质模型的黄桃去皮工艺优化及应用[J]. 中国食品学报, 2018, 18(7): 158-163.WANG Lijuan, SONG Siyuan, LIU Donghong. Optimization and application of peeling process of yellow peaches based on quality model[J]. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology, 2018, 18(7): 158-163.
[13] 张群, 舒楠, 张维. 不同去皮方法对猕猴桃去皮效果和品质的影响[J]. 湖南农业科学, 2021(2): 87-90, 95.ZHANG Qun, SHU Nan, ZHANG Wei. Effects of different peeling methods on peeling efficiency and quality of kiwifruit[J]. Hunan Agricultural Sciences, 2021(2): 87-90, 95.
[14] 王凤昭, 吕健, 毕金峰, 等. 去皮方式对黄桃渗透脱水组合干燥特性及理化品质的影响[J]. 中国食品学报, 2021, 21(9): 121-129.WANG Fengzhao, LÜ Jian, BI Jinfeng, et al. Effect of peeling methods on drying characteristics and physico-chemical properties of yellow peach prepared by combined osmotic dehydration and drying[J]. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology,2021, 21(9): 121-129.
[15] VIDYARTHI S K, EL MASHAD H M, KHIR R, et al. Viscoelastic properties of tomato peels produced from catalytic infrared and lye peeling methods[J]. Food and Bioproducts Processing, 2020, 119:337-344.
[16] GUO J, LIU C J, LI Y, et al. Effect of sucrose and citric acid on the quality of explosion puffing dried yellow peach slices[J]. Drying Technology, 2022, 40(13): 2783-2793.
[17] 王丽娟. 三种水果罐头原料去皮技术的研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2017.WANG Lijuan. Study on the peeling technology of three canned fruits[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2017.
[18] GAO R P, YE F Y, LU Z Q, et al. A novel two-step ultrasound postassisted lye peeling regime for tomatoes: Reducing pollution while improving product yield and quality[J]. Ultrasonics Sonochemistry,2018, 45: 267-278.
[19] 王丽娟, 宋思圆, 姜鹏, 等. 不同去皮方法对番茄去皮效果和品质的影响[J]. 食品科学, 2017, 38(5): 26-31.WANG Lijuan, SONG Siyuan, JIANG Peng, et al. Effect of different peeling methods on the peeling efficiency and quality of tomatoes[J]. Food Science, 2017, 38(5): 26-31.
[20] WANG W J, WANG L J, FENG Y M, et al. Ultrasound-assisted lye peeling of peach and comparison with conventional methods[J]. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 2018, 47: 204-213.
[21] 付复华, 袁洪燕, 潘兆平, 等. 黄桃超声波辅助酶法去皮工艺优化及其品质分析[J]. 食品与机械, 2016, 32(8): 182-187.FU Fuhua, YUAN Hongyan, PAN Zhaoping, et al. Optimization and quality analysis of ultrasonic assisted enzymatic hydrolysis on peeling yellow peach fruit[J]. Food & Machinery, 2016, 32(8): 182-187.
[22] 于笑颜, 吕健, 毕金峰, 等. 基于果胶特性改变的罐藏黄桃质构软化机制[J]. 食品科学, 2020, 41(19): 45-52.YU Xiaoyan, LÜ Jian, BI Jinfeng, et al. Mechanism for texture softening of canned yellow peaches based on modification of pectin characteristics[J]. Food Science, 2020, 41(19): 45-52.
[23] TOKER İ, BAYΙNDΙRLΙ A. Enzymatic peeling of apricots, nectarines and peaches[J]. LWT - Food Science and Technology, 2003, 36(2): 215-221.
[24] HUANG W N, NIE Y T, ZHU N, et al. Hybrid label-free molecular microscopies for simultaneous visualization of changes in cell wall polysaccharides of peach at single- and multiple-cell levels during postharvest storage[J]. Cells, 2020, 9(3): 761.
[25] 徐昊. 黄桃酶解法去皮工艺的研究[D]. 合肥: 安徽农业大学,2014.XU Hao. Study on the peeling technology of the yellow peaches by enzymatic hydrolysis[D]. Hefei: Anhui Agricultural University,2014.