ABSTRACT

Objective: To optimize the Liupao tea’s polysaccharide extraction process, reduce the blindness of extraction operation, and provide reference for further experimental study. Methods: Response surface methodology is used to study extraction of Liupao Tea’s polysaccharide. On the basis of single-factor test, the mathematical regression model is established on the independent variables (ratio of water to material, extraction time and extraction temperature) and response value (extraction yield of tea polysaccharides) through Box-Benhnken Center combination test and Response Surface Methodology. The various independent variables’ interaction and its influence on tea’s polysaccharide extraction yield, simulation for quadratic polynomial regression equation prediction model are studied, and the best conditions of tea’s polysaccharide extraction process are concluded. Results: The best conditions of tea’s polysaccharide extraction process are: material to water ratio 1:17, time 83 min, extraction temperature 93˚C. Under these conditions, the yield of tea polysaccharide is 8.0%. Conclusions: Response surface methodology is feasible to optimize the extraction conditions of Liupao Tea polysaccharides, and can provide reference for further experimental study.

Keywords:Liupao Tea, Tea Polysaccharide, Response Surface Methodology

响应面分析法优化六堡茶茶多糖提取 工艺的研究

谢加仕¹，张均伟¹，周婷²，韦新美²，曹惠怡³，龚受基^3*

¹梧州中茶茶业有限公司，广西 梧州

²桂林医学院，广西 桂林

³北部湾大学食品工程学院，广西 钦州

收稿日期：2019年1月30日；录用日期：2019年2月13日；发布日期：2019年2月20日

摘 要

目的：优化六堡茶茶多糖的提取工艺，寻找最优方案，减少提取操作的盲目性，为进一步的试验研究提供参考。方法：以响应面分析法考察热水浸提提取茶多糖试验，在单因素试验的前提下，选择液料比、提取时间、提取温度为自变量，以茶多糖的提取率为响应值，根据Box-Benhnken中心组合试验与响应面分析法，研究各个自变量的交互作用与其对茶多糖提取率的影响，模拟得出二次多项式回归方程预测模型，从而确定茶多糖提取工艺的最佳条件。结果：六堡茶茶多糖提取工艺的最佳条件为料液比1:17，提取时间83 min，提取温度93℃。在此条件下，六堡茶茶多糖的提取率达到8.0%。结论：采用响应面分析法对六堡茶茶多糖提取条件的优化是可行的。

关键词 :六堡茶，茶多糖，响应面分析法

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1. 引言

区别于其他茶叶品种，黑茶经过独有的后发酵工艺，风味独特，保健功效卓越。六堡茶属于黑茶家族重要成员，得名于产区广西梧州市苍梧县六堡乡，其茶外形光润黑褐，汤色浓红，味醇甘爽，以“红、浓、陈、醇”著称。历史上民间以六堡茶防治多种病疾，调理身体，解渴除腻，消积养胃，其功能渐渐为消费者熟知，神秘面纱慢慢揭开。

黑茶中茶多糖(TPS)具有一定生理活性，如降低血脂血糖、增强免疫力、抗肿瘤、抗凝血、抗动脉粥样硬化、抗血栓、增加冠脉流量、减慢心率等，是黑茶主要活性物质之一 [1] [2] [3] 。

茶多糖易溶于热水，可以利用热水对茶多糖进行提取，通过对提取条件的优化，促进茶多糖从茶叶溶出。不同研究者对水浸提茶多糖的料液比、提取温度、浸提时间进行了研究，研究结果因茶叶品种和研究者不同而存在差异 [4] [5] [6] [7] 。利用正交试验法研究优化提取茶多糖条件存在实验次数过多，数值不能超过所选取范围水平等缺点，难免美中不足。本研究采用单因素试验研究六堡茶茶多糖的提取工艺，并通过二次响应面分析法优化，确定六堡茶茶多糖的提取工艺条件，克服了上述缺点。

2. 材料

六堡茶为梧州中茶茶业有限公司三年陈窖藏产品。

紫外分光光度计，日本岛津公司250IPC；电子分析天平，瑞士METTLER公司METTLER-XS205；80-2B台式离心机，上海精密仪器仪表有限公司产品。

所用试剂均为分析纯。

3. 方法

3.1. 茶多糖的制备

参考绿茶、普洱茶茶多糖提取方法 [5] [7] 略加修改，确定六堡茶茶多糖提取影响因子，利用热水浸提，过滤收集滤液，经旋转蒸发浓缩至初始体积1/5，添加3倍量无水乙醇，混合均匀静置过夜，离心(5000 r/min, 10 min)收集沉淀，用无水乙醇、丙酮、乙酸乙酯先后各洗涤3次，得精制茶多糖。

茶多糖采用蒽酮–硫酸法进行含量测定 [8] ，按下式计算茶多糖提取率：

$茶多糖含量\left(\%\right)=\text{C}\times \text{D}\times \text{f}/\text{W}\times 100$

式中C供试液中的葡萄糖浓度(mg/mL)；D多糖的稀释因素；f换算因子；W供试茶叶的重量(mg)。

3.2. 单因素试验

单因素试验设定三因素分别为料液比、提取温度、浸提时间。考察三因素对茶多糖提取率的影响。先固定提取温度为80℃，浸提时间90 min，提取1次，料液比分别为1:10、1:20、1:30、1:40、1:50；然后固定料液比1:20，浸提温度80℃，提取1次，浸提时间分别为30 min、60 min、80 min、90 min、120 min、140 min；最后固定液料比1:20，浸提时间90 min，提取1次，浸提温度分别为40℃、60℃、70℃、80℃、90℃、100℃。

3.3. 试验设计

根据Box-Behnken Design试验的设计原理，综合了单因素试验的结果分析，选取料液比(X1)、浸提温度(X2)、浸提时间(X3)三因素作为试验的自变量，茶多糖提取率作为响应值，并根据单因素试验的结果选定三因素的零水平和波动区。试验因素与水平的取值如下表1。

表1. 响应面因素水平编码表

3.4. 数据分析方法

每个实验进行3次重复，以茶多糖提取率为响应值进行统计。单因素结果采用EXCEL进行统计分析，响应面实验结果采用Design-Expert软件自带系统进行分析。

4. 结果与分析

4.1. 换算因子的测定

精密称取45℃真空干燥至恒重的精制茶多糖0.022 g，置于50 mL容量瓶中，加入蒸馏水并稀释至刻度，90℃水浴加热，超声波功率420 W条件下作用10 min助溶，摇匀，得茶多糖贮备液，采用蒽酮–硫酸比色法测定其吸光度(A)。使用回归方程求出此精制茶多糖贮备液中相对葡萄糖的含量，按下式计算其换算因子。取等量的10 mL浓缩液2份，经过醇沉洗涤后，一份直接加入蒸馏水，然后定容，比色，测定其多糖含量；另一份经过真空干燥至恒重，称得精制茶多糖的干重，由二者计算出的换算因子求平均值。

$换算因子\text{f}=\text{W}/\left(\text{C}\ast \text{D}\right)$

式中：W为称取茶多糖的重量(mg)，C为精制茶多糖贮备液中葡萄糖浓度(mg/mL)，D为多糖的稀释因素，换算因子见表2。

表2. 换算因子

4.2. 单因素试验结果

4.2.1. 料液比对茶多糖提取率的影响

图1. 料液比对茶多糖提取率的影响

从图1可知，在1:10~1:50范围内，随着料液比的增大，茶多糖的得率缓慢上升，但从1:20开始茶多糖得率增长趋于平缓。料液比增大会增加能耗和操作成本，从实际生产效益考虑，料液比1:20左右较为适宜，故选取1:20为响应面分析法中自变量液料比(X1)为零水平。

4.2.2. 提取温度对茶多糖提取率的影响

提取温度对茶多糖提取率具有较大的影响，见图2，提取温度低于80℃时，随着温度的升高茶多糖的提取率逐渐升高，大于80℃后，茶多糖的提取率渐趋平衡。故选取80℃作为响应面分析法中自变量温度(X2)的零水平。

图2. 提取温度对茶多糖提取率的影响

4.2.3. 提取时间对茶多糖提取率的影响

图3. 提取时间对茶多糖提取率的影响

提取时间对茶多糖提取率的影响见图3，提取时间在30~90 min内，茶多糖的提取率随时间增加而升高，在90~140 min内，提取率提高速率减小，渐趋平衡。说明茶多糖的提取率跟时间有着密切关系，提取时间较短茶多糖溶出不充分；提取时间过长，茶多糖溶出充分，但其他水溶性杂质也容易游离出来，同时能源耗费也越多，多糖的最佳提取时间应在90 min左右，选取90 min作为自变量时间(X3)的零水平。

4.3. 响应面试验安排及试验结果

把试验点分为零点和析因点，零点为区域中心点，重复试验3次，供评估分析试验误差用；析因点包括自变量取值为X1、X2、X3所构成的三维顶点，为实验中选取的试验点；根据Box-Behnken的中心组合设计原理，设计三因素三水平总共15个试验点的响应面分析试验。

表3. Box-Benhnken设计方案及试验结果

Box-Benhnken Design试验结果见表3所示，各个因素经过回归拟合后，试验因子对响应值的影响可以用回归方程表示，

$\text{Y}=\text{7}.\text{8}0+0.\text{39A}+0.\text{66B}+0.\text{45C}-0.0\text{2}0\text{AB}-0.\text{31AC}-0.0\text{5}0\text{BC}-0.{\text{63A}}^2-0.{\text{99B}}^2-0.{\text{64C}}^2$ ,

其中Y为茶多糖提取率，A是液料比，B是提取温度，C是浸提时间。

表4. 回归模型系数及显著性检验结果

依据P值判断模型的显著性(P < 0.05显著，P < 0.001非常显著)，显著性代表模型对各因素与茶多糖提取率相互关系可靠性的评价。由表4中可以看出，各因素中一次项X2与二次项X2²为非常显著，对茶多糖提取率影响很大，X、X3、X1²、X3²的P值为显著，说明对茶多糖提取率的影响也较大，具有统计学意义。

表5. 回归方程方差分析表

从表5方差分析表可知，校正系数R²_(adj) (0.9278 > 0.80)，该模型只有7.22%的变异，说明模型拟合度较好，可以用来对实验研究进行分析和预测。

图4. 茶多糖提取率残差分析图

对响应数据茶多糖提取率进行残差分析，残差值分析结果见图4，表明模型能在很大程度上解释观测数据中的变化。

根据回归方程作出响应面分析图和等高线图，见图5~7。

模型等高线和立体分析图非常直观地展现各个因子相互作用的影响，从图5~7可以看出，在所选的范围内回归模型存在最大值。浸提温度和液料比交互作用立体图曲线最陡峭，等高线的椭圆弧度最大，这说明了两者的交互作用效应最为显著。浸提时间和液料比交互作用立体图曲线较平滑，等高线趋于圆形，说明了交互最不明显。浸提温度和时间交互作用立体图曲线平滑，等高线趋于圆形，说明两者的交互不显著。运用Design-Expert软件的分析，得出最佳提取工艺为：液料比为1:17，浸提温度为83℃，浸提时间为93 min，理论预测茶多糖得率为7.77%。

图5. 响应面法(液料比、温度)等高线图及立体分析图

图6. 响应面分析法(液料比、时间)等高线图及立体分析图

图7. 响应面分析法(温度、时间)等高线及立体分析图

4.4. 验证试验

为验证模型在优化六堡茶茶多糖提取工艺的符合程度，回归方程优化提取条件下重复3次实验，比较了实验值和预测值的吻合程度，平均茶多糖的得率为7.8%，与理论值吻合程度比较好，说明回归方程和实际情况拟合较好，能够在实验中使用该模型。

5. 结论

依据单因素试验的结果，液料比在1:10~1:20，浸提温度在40℃~80℃，浸提时间为30~90 min时，六堡茶茶多糖提取率与工艺参数成正相关。基于试验设计软件采用响应面分析法优化提取参数，最佳的六堡茶茶多糖提取工艺参数料液比为1:17，浸提时间为93 min，浸提温度为83℃，理论预测值的茶多糖提取率为8.0%，实际试验值是7.8%。工艺条件与文献比较，略有差异 [7] [9] ，说明不同茶叶品种，最佳提取条件、提取率都会存在差异。利用响应面分析法对六堡茶茶多糖提取工艺进行优化，可以获得最佳工艺参数，进而能有效减少提取操作的盲目性，能为进一步的试验研究提供参考。

基金项目

《中茶窖藏六堡茶对高血糖血症的研究》/广西高校科学技术研究项目(KY2015ZD086)/钦州学院校级科研项目(2017KYQD223)。

文章引用

谢加仕,张均伟,周 婷,韦新美,曹惠怡,龚受基. 响应面分析法优化六堡茶茶多糖提取工艺的研究
Study on the Extracting Conditions of Liupao Tea Polysaccharides Based on Response Surface Methodology[J]. 食品与营养科学, 2019, 08(01): 80-89. https://doi.org/10.12677/HJFNS.2019.81011

参考文献