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Jul 27, 2023

サヤ殻および豆殻ココアにおけるポリフェノール、フラバノール、および DPPH ラジカル消去アッセイの真空乾燥プロセスの最適化

Scientific Reports volume 13、記事番号: 13900 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

この研究の目的は、カカオポッドの殻とカカオ豆の殻のさまざまな真空乾燥条件を最適化し、これらの副産物を商業用途向けに強化することでした。 最適化を実行するために、温度 (X1)、乾燥時間 (X2)、および真空圧力 (X3) の異なる条件を確立した 15 の実験を含むボックス・ベンケン実験計画を使用して応答曲面法が適用されました。 応答変数は、総ポリフェノールの含有量、フラバノールの含有量、およびさまざまな実験の抽出物で評価されたラジカル消去活性でした。 温度 (50 ~ 70 °C)、乾燥時間 (3 ~ 12 時間)、真空圧 (50 ~ 150 mbar) は独立変数として考慮されました。 応答変数に影響を与える主な要因は温度で、次に真空圧でした。 ポリフェノールの含有量について、カカオポッドの殻について予測された最適応答値は 11.17 mg GAE/g で、信頼限界 (95%) は 9.05 ~ 13.28 mg GAE/g でした (最適条件: 65 °C、8 時間および 75 時間)。一方、カカオ豆の殻のカカオは 29.61 mg GAE/g で、信頼限界 (95%) は 26.95 ~ 32.26 mg GAE/g (最適条件: 50 °C、5 時間、100 mbar) でした。 したがって、この研究の結果は、食品、栄養補助食品、および化粧品産業での応用のための機能性成分としての関連性を示す、これらの副産物から得られるフェノール化合物の含有量が高いことを示唆しています。

カカオ (Theobroma cacao L.) は、世界の主要生産地域にとって経済的に非常に重要な植物資源です。 一次加工ではニブ、洋酒、ココアパウダー、ココアバターが得られますが、前加工と加工で得られる副産物はカカオポッドの殻とカカオ豆の殻です1、2。 カカオ豆の推定生産量(2020/2021)国際ココア機関 (ICCO) によると、その量は約 524 万トンです3。 この生産量のうち、酒類、バター、ケーキ、またはココアパウダーの生産に使用されるのはわずか 10 分の 1 で、残りのバイオマス (80 ~ 90%) は副産物 (カカオポッドの殻、カカオ豆の殻、カカオ豆の殻など) として廃棄されます。粘液と胎盤)4. 焙煎プロセス中に生成されるカカオ豆の殻は、カカオ豆の総重量の 10 ~ 17% に相当します5。 循環経済の観点からカカオ副産物を回収することは、バリューチェーンを促進し、環境への影響を軽減するために不可欠です。 このような状況から、生理活性成分(炭水化物、食物繊維、タンパク質、多糖類、ポリフェノール、ミネラルなど)の製造および応用にカカオポッドの殻とカカオ豆の殻を使用した革新的なモデルの推進付加価値の高い食品(飲料、チョコレート、ジャム、油、ソーセージなど)やバイオ燃料(バイオ炭、バイオエタノール、バイオガス、バイオオイルなど)の生産で高く評価されています6、7、8。 。

カカオポッドとカカオ殻では、プロシアニジン、フラバノール、フラボノール、フェノール酸など、いくつかのクラスのポリフェノールが確認されています9、10。カカオ殻のポリフェノールの主なクラスは、グルコン酸、ホモバニリン酸、バニリン酸グリコシドなどのフェノール酸です。 .10。 カカオ副産物に含まれるこれらの化合物は、さまざまな生物学的影響を示しています2。 カカオ殻の生体機能のうち、カカオ殻は、ミュータンス連鎖球菌に対する活性を阻害する抗菌剤であると考えられています11。 Rossin et al.12 は、酸化/炎症反応による腸の完全性に関連する損傷に対する予防効果を報告しました。 この研究の結果は、おそらく副作用からの保護に関与しているのは、フェノール化合物の含有量が高いことであると報告しています。 何人かの著者は、DPPH (2,2-ジフェニル-1-ピクリルヒドラジル)、ABTS (2,2ʹ-アジノ-ジ-(3-エチルベンゾチアゾリン)) アッセイを通じて、カカオの殻とさやの抽出物が in vitro で抗酸化活性を有することを報告しています。さらに、カカオ殻ポリフェノールは活性酸素種の生成を阻害し、ヒト臍帯静脈内皮細胞における過酸化水素の誘導による酸化ストレスから細胞を保護することができます14。 科学文献では、前処理(カカオポッド)および加工(カカオ殻)中に得られるカカオ副産物の使用が報告されています。 これらの副産物の使用に対するアプローチは、バリューチェーンの強化と、その生理活性成分を機能性食品、栄養補助食品、および化粧品の原料として使用することに基づいています15。 生理活性成分を回収するための以前のプロセスは、天日乾燥、強制空気乾燥オーブン、真空乾燥、赤外線乾燥、マイクロ波乾燥などのさまざまな乾燥条件による原料の安定化です。 副産物の乾燥方法には、乾燥プロセス中に利点と欠点の両方が存在します。 食品マトリックスからの水分除去は、生理活性成分、栄養素、感覚特性の含有量、特に乾燥製品の形状、色、香り、粘稠度に劇的な影響を与える複雑なプロセスです16、17。 ほとんどの乾燥方法のうち、強制空気乾燥はは、果物、野菜、種子、ナッツ、アーモンドから乾燥食品を工業的に生産するための低コストの方法として広く知られており、広く使用されています18。 さらに、乾燥中に従来の技術を使用すると、全体の収量に悪影響があり、最終製品の品質に影響を与えます19。 一方、真空乾燥は、高温を使用する従来の方法と比較して代替技術と考えられており、したがって、真空乾燥は食品に存在する生理活性成分の保存を促進する可能性があります20。 例えば、ワイン製造副産物中のアントシアニンと無着色フェノールに対する乾燥プロセスの影響は、アントシアニンと無着色フェノールに対する影響がそれほど大きくない凍結乾燥に比べて非常にばらつきがあります21。 しかし、凍結乾燥プロセスは時間がかかり、プロセスコストが高いため、食品加工業界にとってあまり利益がありません22。 たとえば、ビートの根を 50 °C、150 mbar で真空乾燥した機能特性の結果は、凍結乾燥と同等でした 22。

 0.05, suggesting that the quadratic model properly fit the experimental data./p> 0.05). Šumić et al.25 reported that the temperature (X1) showed significant differences (p < 0.05) during the red currants vacuum drying process for the content of flavonoids and total polyphenols./p> 0.05). In addition, the mathematical models generated were not fit to predict the responses. In fact, the lack of fitness was significant for the polyphenol content variable (p < 0.05), while the p-value was 0.271 and 0.826 for the flavanol content and RSA responses, respectively (Table 6). The factors selected did not show a great effect on the response variables but only a slight influence of drying time on polyphenol content in the linear model. On the other hand, vacuum pressure had no significant effect on the responses either. Rebollo-Hernanz et al.38 reported a high influence of the temperature factor (X1) on polyphenol content, flavanol content, and RSA, with contributions ranging from 37 to 43%. The temperature ranged from 30 to 100 °C during the study. Furthermore, it could be observed that the drying time (X2) did not have a significant influence, with a contribution of 0.1–0.5%. The interaction between temperature and drying time (X1X2) for the three response variables was statistically nonsignificant. As for vacuum pressure (X3), Almeida-Trasviña et al.24 reported that the effect of X3 in the linear model was nonsignificant, both for polyphenol content and RSA./p> 15%, representing 20% of the experiments. Experiments with low moisture percentages had a mean temperature of 67.50 °C and a mean vacuum pressure of 87.50 mbar, whereas those with a high moisture percentage yielded an average drying temperature value of 53.33 °C and a vacuum pressure of 133.33 mbar. These results were similar to those obtained by Šumić et al.25, who reported that an increased vacuum pressure results in slow drying and produces samples with high moisture content. In contrast, when vacuum pressure decreases, the drying process is faster, producing samples with low moisture content. Furthermore, the drying time influenced the moisture content—experiments with values ranging from 5 to 10% yielded an average of 11 h, while those with values ranging from 10 to 15% had a mean of 8.67 h. Moisture content also affected the response variables—experiments with high drying temperatures and low vacuum pressure showed high TPC, TFC, and RSA. Conversely, experiments (4, 6, and 8; Table 2) conducted at low temperature and high vacuum pressure yielded lower values of polyphenol (3.11 mg GAE/g) and flavanol (0.47 mg CE/g) contents as well as an RSA of 0.02 mmol TE/g. Similar results were reported by Almeida-Trasviña et al.24, with lower values for TPC and RSA for temperatures ranging from 32 to 41 °C and a vacuum pressure ranging from ~ 420 to ~ 505 mbar./p> 15% of moisture yielded a mean of 12.74 units. The contribution of coordinate b* (yellowness) to the color of CPH was more relevant, probably due to its carotenoid content. Pico Hernández et al.45 reported a carotenoid content of 64.35 mg/g, using a supercritical fluid extraction system. Taking the correlation values into consideration, parameters L* and b* vs. moisture showed an negative relation (L* vs. moisture: r =  − 0.9512; p = 0.0000; R2 = 0.9049) and (b* vs. moisture: r =  − 0.9238; p = 0.0000; R2 = 0.8535), while the chromaticity parameter a* vs. moisture showed little or no correlation (a* vs. moisture: r =  − 0.1648; p = 0.5572; R2 = 0.0272)./p> 0.05) and the correlation coefficient was greater than 0.9 for CPH, the ANOVA results proved that the models were nonsignificant (p > 0.05). The model for polyphenol content showed a lack-of-fit value (p = 0.046) with a contribution of 71%; the model for flavanol content showed a lack-of-fit value (p = 0.271) with a contribution of 44.9%; and that for RSA showed a lack-of-fit value (p = 0.826) with a contribution of 39.3% for CBS. The mathematical models generated for CPH were fit for experimental data, contrary to those generated for CBS, which showed nonfit values to predict responses./p>

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