用超声波辅助的花果汁可持续加工:通过XGBoost优化增强生物活性化合物和生物可访问性

科学领域:

• 食品科学与技术 食品科学与技术
• 生物化学 生物化学
• 工艺工程的过程工程.

背景情况:

• 园林 (Lepidium sativum) 果汁富含生物活性化合物.
• 像巴氏杀菌这样的传统加工方法可以降解这些有价值的成分.
• 优化加工对于最大限度地提高营养和功能性质至关重要.

研究的目的:

• 用超声波技术改善花园汁的功能和营养特性.
• 使用机器学习优化超声处理参数 (超声波时间和振幅).
• 为了比较超声波治疗与传统方法,如巴氏消毒.

主要方法:

• 盒子-Behnken实验设计研究超声波时间和振幅效应.
• XGBoost机器学习算法用于流程建模和优化.
• 总叶绿素,总含量 (TPC) 和抗氧化能力 (FRAP) 的分析.
• 用HPLC-DAD和GC-MS进行样和挥发性芳香化合物分析.
• 在体外消化模拟以评估生物可访问性.

主要成果:

• 最佳条件确定为12分钟的超声波时间和80%的振幅.
• 与对照样和消毒样本相比,超声波治疗显著增加了TPC,FRAP和叶绿素含量.
• 增强特定的化合物 (quercetin,咖啡酸,) 的释放和挥发性芳香化合物的保存.
• 在体外消化后显著增加TPC,叶绿素和FRAP的生物可访问性.
• PCA和聚类证实了超声波处理样本的独特生物化学概况.

结论:

• 超声波技术优于热处理,可以保存花园汁中的生物活性化合物和香味.
• 这种方法提高了关键营养成分的生物可访问性.
• 机器学习模型为数据驱动的流程优化提供了准确的预测.
• 超声处理为生产高质量的功能性食品提供了一个有前途的方法.