时间: 2025-08-01 04:18:52     来源: fincore.fastseoul.com     作者: 美食分享

1.4数据处理

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

2 结果与分析

2.1多谷物共挤压粉混料试验及模型拟合

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。

2.2多谷物共挤压粉混料试验方差分析

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。

2.3各谷物添加量与多谷物共挤压粉EGl值的关系分析

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。

2.4多谷物共挤压粉中主要营养组分含量分析

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。

2.5多谷物共挤压粉中主要营养组分与EGl值相关性分析

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。
 

3 结论

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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