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作者：陈润杰;房祥军;陈慧芝;殷明;徐靖;王晓彤;庞杰;吴伟杰;郜海燕;
单位：福建农林大学食品科学学院;浙江省农业科学院食品科学研究所,农业农村部果品采后处理重点实验室,全省生鲜食品智慧物流与加工重点实验室,中国轻工业果蔬保鲜与加工重点实验室;浙江寿仙谷医药股份有限公司;
摘要：为了制备富含多糖的杨梅果渣与铁皮石斛叶混合冻干粉，该研究构建了五因素实验体系(复合酶添加量、复合酶配比、料液比、温度、时间),采用响应面法结合反向传播神经网络对杨梅果渣与铁皮石斛叶的多糖酶解工艺进行建模与优化。结果表明，经遗传算法优化的反向传播(genetic algorithm-backpropagation, GA-BP)神经网络模型预测精度优于传统响应面模型(R~2=0.983 3),验证实验显示最佳工艺参数为复合酶添加量4.4%(质量分数)、果胶酶与纤维素酶质量比为2∶1、料液比1∶112 (g∶mL)、酶解温度60℃,酶解时间1.1 h,此时多糖得率达(51.42±0.29)%。当杨梅果渣/铁皮石斛叶混合冻干粉水溶液质量浓度为10 mg/mL时，其对DPPH自由基和ABTS阳离子自由基的清除率分别达(58.31±0.78)%和(61.77±2.21)%,对α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶活性的抑制率分别达(65.89±1.22)%和(68.21±1.49)%,表明该冻干粉具有较高的体外抗氧化和降血糖活性。该研究提出的GA-BP神经网络预测模型为植物副产物高值化利用提供了可靠的技术路径，同时揭示了杨梅果渣与铁皮石斛叶多糖在功能性食品开发中的应用潜力。
关键词：杨梅果渣;;铁皮石斛叶;;GA-BP神经网络;;多糖;;酶解工艺
基金资助：浙江省重点研发计划项目(2023C02046);; 浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2023C02006)
