基于全局優化算法的雜糧eGI預測模型建立及關鍵影響因素分析

王夢倩 王黎明 田立娜 邵丹青 董志忠,4 牛興和,4 應 劍

(中糧營養健康研究院有限公司1，北京 102209) (營養健康與食品安全北京市重點實驗室2，北京 102209) (老年營養食品研究北京市工程實驗室3，北京 102209) (江蘇省現代糧食流通與安全協同創新中心4，南京 210023)

隨著膳食結構和生活方式的變化，糖尿病等代謝性疾病已經成為威脅現代人生命健康的主要因素。目前世界范圍內至少有3.47億人患有糖尿病，且發病率正在迅速增加。我國成年人群糖尿病患病率高達10.9%，更有35.7%的人群處于糖尿病前期，糖尿病患者的血糖有效控制比例不足49.2%[1]。

食物按其升高血糖的能力和速度可分為低GI食物(GI≤55)，中GI食物(55

我國是世界上最大的雜糧生產和出口大國[3]，擁有豐富的雜糧資源。蕎麥、青稞、燕麥等雜糧被認為是對于調節血糖有益的健康食物，《中國食物成分表》[4]中記載，蕎麥、燕麥、大麥等雜糧的GI值在25～66范圍，屬于中低GI飲食。采用蕎麥和燕麥制備的低GI飲食對志愿者進行為期28 d的干預，與高GI飲食組相比，其餐后葡萄糖和胰島素反應分別下降了43%和27%，同時可適度降低空腹類胰島素樣生長因子-1(IGF-1)水平[5]。青稞米可誘導氨基酸、生物胺以及有機酸分布改變，降低機體氧化應激反應，改善胰島素敏感性，與白米和葡萄糖對照組相比，可產生較低的餐后葡萄糖和胰島素反應[6]。《中國糖尿病膳食指南(2017)》和《中國居民膳食指南2016》中也都建議在日常主食中搭配雜糧雜豆，提高食物多樣性的同時有助于維持血糖。在此背景下，越來越多的學者以及消費者開始關注雜糧，雜糧在世界范圍內的消費量和單價也均呈逐年上升的趨勢。

雜糧的糖代謝健康益處與其營養功能成分及組成特征有關。如雜糧的表皮和種皮中通常保留了較多的多酚類化合物，青稞、燕麥的糊粉層和胚乳細胞壁中則含有較高濃度的β-葡聚糖，此外莜麥、薏米等雜糧由于蛋白質含量較高，可能進一步降低了其血糖反應，其他的相關的功能成分還包括如苦蕎黃酮[7, 8]、蕎麥D-手性肌醇[9, 10]、燕麥/青稞β-葡聚糖[11-13]、薏米多糖[14]、黑豆花色苷[15]等。但是產地、品種、年份、加工方式、烹調方式等因素，均會影響雜糧營養功能呢成分的含量和比例，從而影響雜糧的GI值。為了快速篩選優質原料、優化加工參數、設計食品配方，需要利用便捷、經濟的方法對雜糧及其制品的GI值進行測定。

GI的概念有助于人們正確選擇富含碳水化合物的食物，其概念是建立在人體實驗的基礎之上，但考慮到體內實驗耗時長且涉及倫理審批，進行機制研究或產品配方優化時多采用更加經濟的體外實驗或者計算等方法。為了優化針對雜糧的預測方法，本研究采用體外模擬消化法對黑豆、莜麥、高粱、藜麥等十余種雜糧的消化特性進行了評價，測定其關鍵營養功效組分含量，并對其中相關性進行分析，進一步采用全局優化算法，構建雜糧eGI預測模型，以期為雜糧產品的進一步開發提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

莜麥(河北省赤城縣)、高粱(河北省赤城縣)、黑米(內蒙古通遼市)、白藜麥(內蒙古太仆寺旗)、花藜麥(內蒙古太仆寺旗)、苦蕎(四川省成都市)、甜蕎(遼寧省沈陽市)、白青稞(西藏拉薩)、燕麥(遼寧省新民市)、綠豆(吉林洮南)、紅小豆(黑龍江寶清)、薏米(遼寧遼陽)、小米(山西廣靈)、鷹嘴豆(新疆木壘)、黑豆(河北省赤城縣)，全籽粒粉碎后過80目篩，自封袋密封，4 ℃冰箱保存備用。

直鏈淀粉(馬鈴薯)、支鏈淀粉(玉米)、α-淀粉酶(13U/mg)、胃蛋白酶(503 U/mg)、豬胰酶(96.7 U/mg)、淀粉葡糖苷酶(275 U/mL)、膽鹽、水溶性維生素E(Trolox)、總淀粉測定試劑盒、還原糖測定試劑盒、福林酚試劑、沒食子酸(純度99.0%)、蘆丁(純度>97%)。

氯化鉀、磷酸二氫鈉、碳酸氫鈉、氯化鈉、氯化鎂、碳酸銨、氯化鈣等試劑均為分析純。

1.2 儀器與設備

SynergyMx型多功能酶標儀，B-811型索氏提取儀，EZ-2型離心濃縮儀，S433D型氨基酸分析儀，F0810C型馬弗爐，8400型全自動凱氏定氮儀，UF260PLUS型烘箱，FIBERTEC SYSTEM E型膳食纖維儀。

1.3 方法

1.3.1 基本組分測定

水分、灰分、蛋白質、脂肪、膳食纖維、氨基酸含量的測定分別采用GB 5009.3—2016、GB 5009.4—2016(第一法)、GB 5009.5—2016、GB 5009.6—2016、GB 5009.88—2014、GB 5009.124—2016方法進行。

1.3.2 氨基酸評分

采用聯合國糧食及農業組織/世界衛生組織(Food and Agriculture Organization/ World Health Organization,FAO/WHO)(1973年)建議的“暫定氨基酸分模式”。

1.3.3 淀粉的測定

總淀粉含量采用Megazyme總淀粉測定試劑盒進行測定。

直鏈淀粉的測定：參考國標GB/T 15683—2008和Kaufman等[16]的方法并做改動。樣品經石油醚脫脂后，用90% DMSO于95 ℃下加熱60 min待淀粉完全分散。離心后取上清液于96孔板中，加入90% DMSO碘溶液，震蕩，從上述孔中取20 μL于新的96孔板中，加入180 μL去離子水，震蕩，分別在605、455、535、722 nm下進行吸光度測定，計算直鏈淀粉含量。

1.3.4 多酚類化合物的提取[17]

稱取1 g樣品，加入30 mL甲醇，40 ℃下超聲提取20 min，離心取上清，殘渣用甲醇重復2次提取后合并上清液，離心濃縮置干，充氮保護，-80 ℃保存備用，即為可溶性多酚類化合物提取物。在提取可溶性多酚后所剩的殘渣中加入10 mL 3 mol/L NaOH溶液，鋁箔紙避光，水浴搖床上室溫下震蕩 1 h，用HCl調節溶液pH至中性停止反應，加入20 mL乙酸乙酯，震蕩2 min，離心后取上層，下層重復2次用乙酸乙酯提取后合并上清，離心濃縮至干。充氮保護，-80 ℃保存備用，即為結合態多酚類化合物提取物。提取物均于測定前用2 mL甲醇充分溶解。

1.3.5 總酚的測定

可溶性和結合態多酚的測定采用福林酚法。取20 μL樣品及沒食子酸標準溶液于透明酶標板中，加入100 μL 10%福林酚試劑，反應5 min后加入80 μL 7.5% NaCO3溶液，震蕩混勻后，反應1h，在765 nm處測定吸光度。總酚含量以mg沒食子酸當量/100 g表示。

1.3.6 氧自由基清除能力測定(Oxygen Radical Absorbance Capacity ,ORAC)

取20 μL樣品于黑色酶標板中，加入100 μL 7.8 μmol/LFL反應液，37 ℃預熱5 min；加入100 μL 221 mmol/L AAPH反應液，中速振蕩5 s，37 ℃反應90 min，每隔1.5 min測定熒光強度(Ex：485 nm；Em：528 nm)。同步進行Trolox標準溶液和空白(75 mmol/L pH 7.4PBS緩沖液)的測定。繪制熒光衰減曲線，計算曲線下面積得到AUC樣品、AUC空白和AUC對照。ORAC值以Trolox當量(μmol TE/g)表示。

1.3.7 體外模擬消化方法

參考Minekus等[18]的方法并稍作改動，建立口腔-胃-腸三段式消化體系。稱取樣品5 g，加入含75 U/mL α-淀粉酶的仿生唾液5 mL，37 ℃下消化2 min。胃模擬階段加入含2 000 U/mL胃蛋白酶的仿生胃液，調節pH至3.0，37 ℃下消化120 min。腸模擬階段加入含100 U/mL豬胰酶的仿生腸液并加入膽鹽，調節pH至7.0，37 ℃消化，分別于第0、5、10、20、30、45、60、90、120 min時取樣0.5 mL于無水乙醇中滅酶終止反應，測定溶液中還原糖含量。以葡萄糖為標準參考物，計算樣品eGI。

1.3.8 數據統計分析

所有實驗設定2個平行，實驗數據以平均值形式表示。用SPSS 19軟件進行相關性和顯著性分析，Excel 2013繪圖。

2 結果與分析

2.1 基本組分分析

由表1可以看出，不同雜糧之間營養素組成存在一定差異性。豆類產品含有豐富的蛋白質，且黑豆和鷹嘴豆的脂肪和膳食纖維遠高于紅小豆和綠豆。11種谷類雜糧的碳水化合物含量整體低于大米，燕麥、白藜麥、花藜麥和莜麥中的碳水化合物含量相比大米低19.0～16.5 g/100 g。薏米、白藜麥和花藜麥的蛋白質含量分別為16.8、15.5、14.3 g/100 g，明顯高于其他雜糧，同時脂肪含量豐富。燕麥的膳食纖維含量最為豐富，達15.62 g/100 g，其次為白青稞、花藜麥、莜麥和白藜麥；高粱、黑米、薏米、小米的膳食纖維含量最低，有的甚至低于粳米。雜豆類的淀粉直/支比較高。

表1 基本組分含量分析

由表2和表3可知，雜糧中含有常見的18種氨基酸，以谷氨酸、天冬氨酸、亮氨酸含量最為豐富。黑豆的氨基酸總量最高，為33.09 g/100 g，黑米中的氨基酸含量較低，僅為6.08 g/100 g。從氨基酸結構上看，苦蕎、小米、紅小豆、鷹嘴豆的必需氨基酸含量占總氨基酸的40%以上，符合FAO/WHO公布的理想氨基酸模式。

表2 15種雜糧主食中氨基酸含量分析(g/100 g)

表3 15種雜糧主食的氨基酸分析(FAO/WHO，1973)

本研究發現含硫氨基酸是雜豆類以及白藜麥和花藜麥的第一限制性氨基酸，賴氨酸是包括莜麥、高粱、黑米等在內大部分雜糧的第一限制性，甜蕎中異亮氨酸評分較低。明確每種雜糧的限制性氨基酸，可以幫助了解其食用時應當補充或者強化的氨基酸，例如將甜蕎和白青稞以65%和35%混合后，氨基酸評分可達98.3，使所含有的必須氨基酸取長補短，達到較好的比例，可有效提高蛋白質的利用率。

2.2 多酚含量及抗氧化能力分析

多酚類化合物是日常飲食中最重要的抗氧化成分，以往的研究主要以可溶性多酚，即細胞壁外的多酚類、黃酮類物質為主，對結合態的研究較少。而研究發現與膳食纖維或其他難消化物質結合的原花青素等多酚類物質占日常飲食很重要的部分，卻在之前的研究中并未予以考慮。15種雜糧中可溶性和結合態多酚含量分別如圖1。

圖1 不同雜糧中提取物中可溶性多酚、結合態多酚和總多酚含量分析

不同雜糧中結合態多酚所占比例不盡相同，白青稞可溶性和結合態多酚含量相當，其他14種雜糧的多酚均以可溶性多酚為主，其中紅小豆、莜麥、花藜麥最為顯著，可見，僅對可溶性多酚進行提取無法準確判斷雜糧中多酚的實際含量，結合態多酚的提取是十分必要的。總多酚含量由高到低排序依次是苦蕎>黑豆>甜蕎>紅小豆>黑米>白藜麥>花藜麥>白青稞>燕麥>綠豆>高粱>莜麥>鷹嘴豆>薏米>小米，其中苦蕎和黑豆的總多酚含量顯著高于其他雜糧。

多酚等天然抗氧化成分廣泛存在于植物及其制品中，對于維持機體健康有著十分重要的作用。ORAC法能夠客觀的評價食物的抗氧化能力，從而有助于我們選擇選擇食物，因此被廣泛應用于天然產物抗氧化能力的評價。從圖2可以看出，15種雜糧的可溶性提取物ORAC均強于其結合態，以花藜麥、紅小豆、鷹嘴豆最為顯著。總抗氧化能力由強到弱排序為苦蕎>黑豆>甜蕎>紅小豆>綠豆>黑豆>黑米>白藜麥>花藜麥>鷹嘴豆>薏米>白青稞>莜麥>燕麥>小米>高粱，苦蕎的總抗氧化能力為高粱的7.6倍。抗氧化能力是由多酚含量、結構中羥基數量和構型共同決定的，這可能是鷹嘴豆雖然總酚含量低于白青稞、燕麥、高粱和莜麥，但是其抗氧化能力卻強于四者的原因。

圖2 不同雜糧提取物中ORAC抗氧化能力分析

對15個雜糧多酚與ORAC抗氧化能力進行Pearson相關性分析，結果顯示，可溶性多酚與總抗氧化能力相關性最強，是影響雜糧抗氧化能力的重要因素(r=0.978，P=0.01雙側)。

2.3 體外消化特性分析

由圖3可知，在體外模擬消化過程中，不同雜糧的淀粉水解曲線模式是相似的，在0～90 min增長較快，在消化時間為90 min時達到最大數值，之后趨于穩定，此時不同雜糧的淀粉水解率在64.8%～91.8%之間。

圖3 不同雜糧淀粉水解曲線

低GI的食物進入人體后在腸道內停留時間較長，葡萄糖進入血液后峰值較低，引起餐后血糖反應較小。eGI可以在一定程度上反應不同食物對血糖的調控作用，通過在實驗室環境下模擬人體消化并進一步分析不同時間點葡萄糖或還原糖的釋放量來觀察淀粉的水解過程，具有條件可控、易于重復的優點。從eGI結果可以看出，薏米、甜蕎、黑米、苦蕎、白藜麥的血糖生成指數最高，分別為80.9、80.2、77.6、72.0和70.0，屬于高GI食品。莜麥、高粱、花藜麥、燕麥、小米，綠豆屬于中GI食品。豆類的血糖生成指數較低，除綠豆外，其他3種雜豆均為低GI食品。

表4 不同雜糧及對照(白面包)血糖生成指數

2.4 雜糧eGI影響因素分析及模型的建立

雜糧基本組分與eGI之間的相關性如表5所示。雜糧中蛋白質的含量與eGI呈現顯著負相關性，可能是由于蛋白質對淀粉有包埋作用，從而限制了淀粉與消化酶的接觸，使淀粉難以消化吸收[20]。膳食纖維也與eGI呈現顯著負相關，其機理可能是通過抑制淀粉酶活性從而降低GI值[21]。白青稞具有較低的eGI，具有延緩血糖生高的潛在功效，其原因可能是青稞中的β-葡聚糖形成的高黏度溶液環境對酶的構象等造成了一定影響，從而使酶的活性被部分抑制，另外β-葡聚糖形成的凝膠覆蓋于淀粉顆粒表面，阻礙了酶和淀粉顆粒的接觸，從而抑制淀粉的消化[22]。以上結論與韓玲玉等[23]對7種擠壓雜糧粉體外消化特性研究的結論基本一致。

表5 不同雜糧基本組分與eGI相關性分析

雜糧是碳水化合物的重要來源，而淀粉的直支鏈比例可直接影響其在體內的消化性[24]，本研究發現淀粉直/支比與eGI呈顯著的負相關(r=0.516，P=0.05)，即直/支比越高，其抗消化性越強，未經消化的淀粉進入大腸后，可經微生物發酵，產生短鏈脂肪酸和氣體，繼而發揮有益生理作用，且直/支比對淀粉加工性能有重要的影響，其與淀粉的膨化度、吸水性和水溶性都具有良好的相關性[25]，是加工過程中原料選擇和復配的重要依據。有研究發現脂肪能夠延遲胃排空并與淀粉形成復合物、減緩淀粉消化速度，降低餐后血糖反應，但是本研究中脂肪與eGI并未呈現出顯著的相關性，這可能與體外剛性反應器的局限性有關，該裝置無法模擬出延遲胃排空或抑制胃腸道吸收等作用。

在相關性分析的基礎上，以蛋白質、總膳食纖維含量及淀粉直/支比為變量，進一步采用通用全局優化算法，建立eGI預測模型：

eGI=-0.080×P-1.358×DF-15.679×AAR+85.012(R2=0.77)

式中：P為蛋白質含量/g/100 g；DF為總膳食纖維含量/g/100 g;AAR為淀粉直/支比。

2.5 預測模型的驗證

為進一步驗證預測模型的準確性，本研究選取5種雜糧，測定其蛋白質、總膳食纖維含量、淀粉直/支比和eGI，并采用eGI預測模型進行計算，結果見表6。5種雜糧的實測和預測GI值之間偏差在0.1%～8.7%，表明該模型可以達到較好的預測效果。

表6 5種雜糧實測及預測結果

3 結論

雜糧在蛋白質、膳食纖維等重要的營養素含量方面，相比主糧大米具有明顯的優勢。不同雜糧之間的酚類物質含量及組成存在顯著差異，總酚含量介于26.6～716.8 mg/100 g之間，其中，苦蕎、黑豆和甜蕎多酚類物質含量最為豐富，除青稞外，均以可溶性多酚為主。總抗氧化能力與可溶性多酚和總多酚相關性最為顯著。對15種雜糧全粉進行體外消化測定，結果表明薏米、甜蕎、黑米、苦蕎、白藜麥，屬于高GI食品。莜麥、高粱、花藜麥、燕麥、小米，綠豆屬于中GI食品，其他3種雜豆均為低GI食品。相關性分析顯示，膳食纖維、蛋白質和淀粉直/支比與eGI呈顯著負相關。脂肪、多酚與eGI相關性不大。以蛋白質、總膳食纖維含量以及淀粉直支比為變量，進一步采用全局優化算法，建立雜糧eGI預測模型：eGI=-0.080×P-1.358×DF-15.679×AAR+85.012(R2=0.77)。5種雜糧驗證表明預測模型的偏差在0.1%～8.7%，該模型可更加便捷、經濟的對雜糧進行快速初篩評價，但仍需更多數據進行進一步補充、完善和驗證。