基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牡蠣抗氧化活性肽制備工藝優(yōu)化

劉盟夢,李銀平,延?，?張高麗,王 鵬

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266100)

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牡蠣抗氧化活性肽制備工藝優(yōu)化

劉盟夢,李銀平,延?，?張高麗,王 鵬

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島 266100)

以牡蠣為原料,通過響應(yīng)面和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對牡蠣蛋白酶解過程、工藝條件進(jìn)行優(yōu)化研究,實(shí)現(xiàn)酶解過程中可控制備牡蠣抗氧化活性肽。結(jié)果表明:采用胰酶水解牡蠣,經(jīng)響應(yīng)面優(yōu)化得到最佳酶解條件為:加酶量0.28%,溫度55 ℃,時(shí)間3.4 h,此條件下酶解產(chǎn)物·OH清除率可達(dá)到78.4%。在此基礎(chǔ)上,以酶解過程中的響應(yīng)因子-游離谷氨酸含量來監(jiān)控牡蠣蛋白水解過程,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型擬合蛋白水解過程與產(chǎn)物活性之間的關(guān)系。構(gòu)建出以加酶量、料水比和酶解體系游離谷氨酸濃度為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,酶解產(chǎn)物·OH清除率為輸出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以實(shí)現(xiàn)在預(yù)期時(shí)間內(nèi)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測游離谷氨酸含量即可得出產(chǎn)物活性變化情況,并定點(diǎn)終止反應(yīng)的目的。模型預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值相關(guān)性系數(shù)r為0.9943,平均相對誤差值為2.1%。該模型擬合性能良好,與牡蠣蛋白酶解過程具有高度相關(guān)性,可應(yīng)用于牡蠣抗氧化活性肽的在線監(jiān)控與可控制備。

牡蠣,抗氧化活性肽,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

牡蠣蛋白水解物生物利用價(jià)值高,其水解產(chǎn)生的抗氧化活性肽能夠有效清除體內(nèi)過剩的活性氧自由基,進(jìn)而能夠保護(hù)細(xì)胞和線粒體的正常結(jié)構(gòu)和功能[1-3]。因此,在預(yù)防治療自由基誘發(fā)的疾病和抗衰老方面有著廣闊的應(yīng)用前景[4-5]。

在酶解制備抗氧化活性肽的過程中,底物的水解過程十分復(fù)雜。底物水解的預(yù)處理?xiàng)l件、反應(yīng)體系的pH及溫度等因素都會影響酶促反應(yīng),進(jìn)而使得酶解產(chǎn)物與預(yù)期有偏差,從而導(dǎo)致水解反應(yīng)的控制十分困難[6]。在酶解過程中,通常使用蛋白水解度作為酶解產(chǎn)物水解程度的指標(biāo),然而該方法不能及時(shí)反映水解情況,無法達(dá)到在線控制水解的效果。牡蠣蛋白在水解過程中,肽鏈被逐漸切斷,游離谷氨酸的產(chǎn)生量顯著增加,利用生物傳感器可快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的測定游離谷氨酸含量。因此通過測定游離谷氨酸的含量變化可以“在線”直接或間接反映出蛋白的水解情況。

牡蠣蛋白的酶解與其產(chǎn)物活性之間存在非常復(fù)雜的非線性關(guān)系,但是簡單的酶解動力學(xué)模型無法模擬酶解過程以及實(shí)現(xiàn)可視化的酶解控制。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是模擬人腦生物過程的人工智能技術(shù)之一。在研究非線性問題、探索和研究復(fù)雜系統(tǒng)關(guān)系時(shí),其以高度的并行性、良好的容錯性,在處理非線性系統(tǒng)的工藝優(yōu)化、過程模擬應(yīng)用非常廣泛[7-9]。

本實(shí)驗(yàn)以牡蠣為原料,采用生物酶法制備具有·OH清除活性的抗氧化活性肽,應(yīng)用生物傳感器檢測響應(yīng)因子(游離谷氨酸含量)變化,并結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)擬合牡蠣蛋白酶解與產(chǎn)物·OH清除活性之間的非線性關(guān)系,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)酶法水解過程的可視化及抗氧化活性肽的可控制備。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮牡蠣 2014年12月購于山東威海市乳山;胰酶(80000 U/g)、中性蛋白酶(230000 U/g)、堿性蛋白酶(200000 U/g)、動物蛋白水解酶(120000 U/g) 廣西南寧龐博生物工程有限公司。

SBC-40C型生物傳感分析儀 山東省科學(xué)院生物研究所;HWS24型電熱恒溫水浴鍋 上海一恒科學(xué)儀器有限公司;722N型可見分光光度計(jì) 上海儀電分析儀器有限公司;FD-1D-50型冷凍干燥機(jī) 北京博醫(yī)實(shí)驗(yàn)儀器有限公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 酶解工藝流程 將牡蠣去殼洗凈、勻漿,按料水比1∶2加入雙蒸水,調(diào)節(jié)體系至酶的最適pH(其中胰酶和動物蛋白酶的最適pH為8.5,中性蛋白酶的最適pH為6.5,堿性蛋白酶的最適pH為10),再將所有體系預(yù)熱至酶的最適溫度(胰酶的最適溫度為50 ℃,動物蛋白酶、中性蛋白酶和堿性蛋白酶的最適溫度為55 ℃),并按0.1%～0.3%加入不同種類的蛋白酶,以不加酶的實(shí)驗(yàn)組做為空白對照,在0、0.5、1.0、2.0、3.0 h分別取適量酶解液于沸水浴10 min終止反應(yīng),4000 r/min離心10 min取上清液,測定酶解產(chǎn)物的水解度和·OH清除率[10]。

1.2.2 水解度測定 參照檀志芬等[11]蛋白水解度測定方法(三氯乙酸溶解指數(shù)法),使用10%三氯乙酸沉淀牡蠣大分子蛋白。三氯乙酸溶解指數(shù)可以反應(yīng)蛋白質(zhì)的水解情況,溶解指數(shù)越高,表明較短肽段含量越高,水解度越高。

水解度(%)=mi/m0×100

其中,mi為10%三氯乙酸沉淀酶解液后的蛋白質(zhì)量,m0為酶解液中的總蛋白質(zhì)量。

I(%)=[A0-(Ai-Ai0)]/A0×100

其中,A0為雙蒸水代替酶解液的反應(yīng)體系測得的吸收值,Ai為酶解液在反應(yīng)體系的吸收值。

1.2.4 響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 利用Design Export軟件,根據(jù)Box-Behnken實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)原理以及預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,以加酶量、溫度、時(shí)間為自變量,活性肽·OH清除率為響應(yīng)值設(shè)計(jì)的3因素3水平響應(yīng)面[13],考察酶解牡蠣蛋白的最佳工藝條件,此時(shí)的料水比為1∶2。表1為實(shí)驗(yàn)因素水平編碼。

表1 響應(yīng)面因素設(shè)計(jì)水平

1.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 實(shí)際生產(chǎn)過程中,反應(yīng)體系的微小變化都會對酶解效果產(chǎn)生一定的影響,從而導(dǎo)致在預(yù)期時(shí)間內(nèi)得到的產(chǎn)物活性達(dá)不到理想值。在優(yōu)化酶解時(shí)間等工藝條件的基礎(chǔ)上,對整個酶解過程進(jìn)行可視化研究,通過生物傳感器在線快速測定酶解反應(yīng)中游離谷氨酸含量結(jié)合加酶量、料水比作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入建立模型,預(yù)測酶解產(chǎn)物·OH清除活性的變化,并驗(yàn)證模型預(yù)測性能。通過參考相關(guān)文獻(xiàn)并比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果與訓(xùn)練時(shí)間,構(gòu)建含3個輸入單元的輸入層,3個神經(jīng)元的隱含層和1個輸出單元的輸出層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]。以反應(yīng)體系游離谷氨酸含量、初始酶濃度和初始底物濃度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入單元,以活性肽的·OH清除率作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出單元[13]。利用均勻設(shè)計(jì)和正交設(shè)計(jì)的思想,在0.1%≤加酶量≤0.4%,1∶4≤料水比≤1∶3范圍內(nèi)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示:

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 The structure of BP neural network

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入輸出矢量單位的不統(tǒng)一,為了加快訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的收斂性,減小網(wǎng)絡(luò)收斂誤差,更利于數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)在輸入前先作歸一化預(yù)處理。歸一化處理可以采用如下公式:Xi=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)[13]

X為訓(xùn)練樣本的輸入和輸出數(shù)據(jù),Xi為歸一化后的數(shù)據(jù),Xmax與Xmin是輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的最大值、最小值。歸一化處理后,48組輸入輸出矢量如下所示:

輸入數(shù)據(jù)=-1 0000-1 0000-1 0000-1 0000-0 3333-0 3333-0 3333-0 33330 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 0000-1 0000-0 22220 14810 2593-1 0000-0 8148-0 2963-0 0741-0 33330 3333-0 33330 33330 33330 33330 33330 33330 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 03700 18520 4444-1 0000-0 77780 25930 29630 59261 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00001 0000-1 0000-0 3704-0 14810 11110 40740 66670 6296-0 25931 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00001 00000 03700 22220 6296-0 25930 03700 22220 62960 70371 00001 00000 33330 33330 33330 33330 33330 33331 00001 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00001 00000 9630-1 0000-0 5926-0 03700 11110 25930 48150 3333-0 0667-0 0667-0 0667-0 0667-0 0667-0 3333-0 33330 0000-0 6000-0 6000-0 6000-0 6000-0 6000-1 0000-1 00000 5556-0 9259-0 7037-0 3704-0 2593-0 1852-0 9259-0 8519-0 3333-0 3333-0 3333-0 33331 00001 00001 00001 0000-0 2593-0 0741-0 0741-0 0741

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

所得數(shù)據(jù)均通過三次平行實(shí)驗(yàn)得到,用Microsoft Excel 2007計(jì)算平行實(shí)驗(yàn)之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差,使用Design Expert 8.0軟件進(jìn)行響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)分析,利用Matlab(R2012a)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過調(diào)試訓(xùn)練函數(shù),隱含層神經(jīng)元個數(shù)等優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析和作圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同酶制劑對牡蠣蛋白水解效果的比較

蛋白酶對底物有一定的作用特異性,主要表現(xiàn)在作用的肽鍵不同[15]。不同蛋白酶作用下牡蠣的水解度及活性變化曲線如圖2、圖3所示。

圖2 不同蛋白酶處理過程酶解產(chǎn)物水解度的變化曲線Fig.2 Effects of different enzymes on the hydrolysis degree of oyster

圖3 不同蛋白酶處理過程中酶解產(chǎn)物·OH清除活性的變化曲線Fig.3 Effects of different enzymes on the ·OH clearance rate of enzymatic hydrolysate

由圖2和圖3可知,隨著酶解時(shí)間的增加,酶解產(chǎn)物·OH清除活性和蛋白水解度均出現(xiàn)不同程度的上升且均顯著高于空白對照(p<0.01)。四種酶的水解產(chǎn)物活性曲線均呈現(xiàn)先上升后期變化相對平緩的趨勢,其中胰酶水解得到的產(chǎn)物·OH清除活性顯著高于(p<0.05)其它蛋白酶。此外,酶解過程中,胰酶對牡蠣蛋白的水解度始終高于其它蛋白酶組。因此,選擇胰酶作為制備牡蠣抗氧化活性肽的最適酶制劑。

2.2 響應(yīng)面優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.1 響應(yīng)面分析方案、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及方差分析 對表2中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行回歸分析,得到活性肽·OH清除率(I)對加酶量(A)、溫度(B)和時(shí)間(C)的三元二次回歸方程:

I=78.17-1.00A-1.47B+5.38C+2.02AB+3.74AC+1.80BC-4.53A2-6.33B2-4.02C2

對回歸方程進(jìn)行方差分析和顯著性檢驗(yàn),回歸項(xiàng)p=0.0007,說明所選擇模型顯著,表明該二次回歸模型能夠顯著擬合加酶量、溫度和時(shí)間對活性肽·OH清除率的影響,該模型能夠代替實(shí)驗(yàn)真實(shí)點(diǎn)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。方差分析結(jié)果表明:交互項(xiàng)AC對活性肽·OH清除率具有顯著影響,一次項(xiàng)C、二次項(xiàng)A2、B2、C2具有極顯著影響。因素的F值可以反映出各因素對實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的重要性,F值越大,表明對實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的影響越大,即重要性越大。通過比較三個因素的F值可知:各因素對活性肽·OH清除率的影響程度大小順序?yàn)?時(shí)間(C)>溫度(B)>加酶量(A)。

2.2.2 響應(yīng)面分析 利用Design-Expert軟件對表2的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行三元二次回歸擬合分析,所得響應(yīng)面如圖4～圖6所示,各因素及其交互作用對活性肽·OH清除率的影響結(jié)果可直觀地反映出來。

響應(yīng)面圖顯示了其中一個因素位于中心水平時(shí),其余兩個因素的交互作用對活性肽·OH清除率的影響。坐標(biāo)面上等高線的形狀可以反映兩因素間交互作用的強(qiáng)弱,圓形表示兩因素間交互作用較弱,橢圓形則表示交互作用較強(qiáng)[16-17]。由圖5可知,相對于其他因素的交互作用來說,時(shí)間和加酶量的交互作用對活性肽的·OH清除率具有較明顯影響。

表2 Box-Behnken實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

圖4 加酶量和溫度對活性肽·OH清除率的響應(yīng)曲面圖Fig.4 Response surface of the enzyme concentration and temperature on the yield of hydrolysate ·OH clearance rate

圖5 酶解時(shí)間和加酶量對活性肽·OH清除率的影響相應(yīng)曲面Fig.5 Response surface of the hydrolysis time and enzyme concentration on the yield of hydrolysate ·OH clearance rate

圖6 酶解時(shí)間和溫度對活性肽·OH清除率的影響相應(yīng)曲面Fig.6 Response surface of the hydrolysis time and temperature on the yield of hydrolysate ·OH clearance rate

通過響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)得到酶解牡蠣蛋白制備·OH清除抗氧化活性肽的最佳工藝條件為:溫度55.4 ℃,時(shí)間3.4 h,加酶量0.28%。此條件下·OH清除率的預(yù)測值為80.1%。為驗(yàn)證所得最優(yōu)參數(shù)的可靠性,結(jié)合實(shí)際的可操作性,在55 ℃、加酶量0.28%條件下酶解3.4 h,產(chǎn)物·OH清除率為78.4%,與預(yù)測值的誤差為2.1%,說明采用響應(yīng)面優(yōu)化得到的酶解條件可靠。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模結(jié)果

通過響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)優(yōu)化酶解牡蠣蛋白條件,獲得了具有較高·OH清除活性的目標(biāo)產(chǎn)物。為了克服酶解反應(yīng)過程中攪拌速度、pH變化等因素所導(dǎo)致的酶解時(shí)間與預(yù)期產(chǎn)物活性的不一致性,采用胰酶進(jìn)行水解,以游離谷氨酸實(shí)時(shí)的產(chǎn)生量作為水解程度指標(biāo),并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入建立模型,擬合出酶解體系中游離谷氨酸的產(chǎn)生量與產(chǎn)物·OH清除活性之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)在反應(yīng)過程中在線監(jiān)測產(chǎn)物的活性變化以及在預(yù)期的時(shí)間范圍內(nèi)定點(diǎn)終止酶解反應(yīng)。

本研究通過采用Matlab(R2012a)軟件,對酶解過程建立一個三層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以加酶量、料水比和酶解體系游離谷氨酸濃度為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入單元,以活性肽·OH清除率為輸出單元,選擇正切S型傳遞函數(shù)“tansig”函數(shù)為隱含層傳遞函數(shù),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)采用“trainlm”。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合酶解過程結(jié)果

通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系。軟件Matlab(R2012a)訓(xùn)練結(jié)果如下:

表3 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)值的比較

由圖7可知,該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型經(jīng)過23步訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)性能即達(dá)到所設(shè)定的均方誤差目標(biāo)要求,并趨于穩(wěn)定。圖8顯示了模型的網(wǎng)絡(luò)輸出值與目標(biāo)值之間的回歸分析,模型決定系數(shù)R2值達(dá)到了0.9883,擬合曲線與目標(biāo)曲線基本重合,輸出結(jié)果和目標(biāo)結(jié)果得到較好的線性回歸效果,模型建立成功,可用于后續(xù)預(yù)測。圖9是實(shí)驗(yàn)值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的相關(guān)性比較分析圖。將原始數(shù)據(jù)在該訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)下進(jìn)行仿真,獨(dú)立樣本檢驗(yàn)結(jié)果顯示兩組數(shù)據(jù)無顯著性差異。兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性系數(shù)r為0.9943,擬合平均相對誤差值為2.1%,表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)數(shù)值之間具有一致性。對于整個復(fù)雜的水解過程,通過該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真得到的預(yù)測值實(shí)現(xiàn)了對原始樣本值的較好的擬合。

圖7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練圖Fig.7 ANN data training plot

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型相關(guān)性Fig.8 ANN regression model correlation

圖9 實(shí)驗(yàn)值和預(yù)測值相關(guān)性圖Fig.9 The correlation of actual values and the predicted values

2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能

隨機(jī)在0.1%≤加酶量≤0.4%,1∶4≤料水比≤1∶3范圍內(nèi)進(jìn)行5組獨(dú)立實(shí)驗(yàn),測定反應(yīng)過程中游離谷氨酸含量并使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算酶解產(chǎn)物·OH清除率,將其與實(shí)際·OH清除率進(jìn)行比較,結(jié)果如下:

由表3可知,利用模型進(jìn)行5次隨機(jī)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測值的相對誤差在0.2%～4.2%范圍內(nèi),表明所建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測性能良好,具有較高的精確度。

通過響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)優(yōu)化的酶解條件如下:加酶量0.28%、溫度55 ℃、酶解時(shí)間3.4 h,酶解產(chǎn)物·OH清除率為78.4%,此條件下體系中游離谷氨酸含量為75 mg/dL。在酶解2.9～3.9 h時(shí)間范圍內(nèi)通過生物傳感器實(shí)時(shí)測定反應(yīng)體系中游離谷氨酸含量來監(jiān)測該水解反應(yīng)過程中·OH清除活性的變化情況,當(dāng)游離谷氨酸含量達(dá)到75 mg/dL時(shí)終止酶解反應(yīng),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測酶解產(chǎn)物·OH清除活性大小為76.7%,與實(shí)際值相差2.2%,表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能在線準(zhǔn)確的擬合出酶解過程中游離谷氨酸產(chǎn)生量與產(chǎn)物·OH清除率之間的關(guān)系,并能達(dá)到可控制備牡蠣抗氧化活性肽的目的。

3 結(jié)論

以牡蠣為原料,通過單因素實(shí)驗(yàn)得出水解牡蠣最佳用酶為胰酶,采用Box-Behnken響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)對酶解工藝進(jìn)行優(yōu)化,得到最佳酶解工藝條件為:加酶量0.28%,溫度55 ℃,時(shí)間3.4 h。在此條件下酶解產(chǎn)物·OH清除率可達(dá)到78.4%。通過生物傳感器在線測定反應(yīng)體系中游離谷氨酸的含量,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬出了牡蠣酶解程度與·OH清除活性之間的復(fù)雜關(guān)系。模型模擬效果良好,相關(guān)性系數(shù)r為0.9943,可以高度擬合各種酶解條件下游離谷氨酸含量和酶解產(chǎn)物活性變化情況之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了酶解過程的可視化和可控制備牡蠣抗氧化活性肽。

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Optimization of enzymatic processing for antioxidant peptides from oyster based on a BP neural network

LIU Meng-meng,LI Yin-ping,YAN Hai-ying,ZHANG Gao-li,WANG peng*

(College of Food Science and Engineering,Ocean university of China,Qingdao 266100,China)

In order to achieve the controllable preparation of antioxidant peptides from oyster,enzymatic hydrolysis conditions were optimized on the basis of the response surface methodology(RSM)and neural network models. In this study,pancreatin was used for the oyster hydrolysis. The results of RSM showed that the optimal hydrolysis condition was 0.28% pancreatin dosage,temperature of 55 ℃,and hydrolysis duration of 3.4 h,under this condition the ·OH clearance rate of its enzymatic prodcut reached 78.4%. The free glutamic acid concentration was used as the monitor of enzymatic hydrolysis process. The back propagation(BP)neural network model was applied to fit for the relationship between enzymatic hydrolysis process and activity of the hydrolysate. The correlation coefficient between predict value and confirmatory experiment were 0.9943,and the average relative error was 2.1%,which indicated that this BP neural network model showed good performance. It was an effective way to monitor the enzymatic hydrolysis on-line,and made it possible to realize controllable preparation of antioxidant peptides.

oyster;antioxidant peptides;BP neural network

2016-03-30

劉盟夢(1991-),男,碩士,研究方向:水產(chǎn)品加工與利用,liumengm_5262@qq.com。

*通訊作者:王鵬(1980-),男,副教授,研究方向:海洋應(yīng)用微生物,pengwang@ouc.edu.cn。

山東省自然科學(xué)基金(ZR2015DQ005);山東省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2015GSF115038)。

TS

A

1002-0306(2016)20-0000-00

10.13386/j.issn1002-0306.2016.20.000