材料与方法
1.1 材料与仪器
啤酒糟由华润雪花啤酒长春有限公司提供；乙醇（分析纯，北京化工厂）；纤维素酶R-10（活性≥10 000 U/g，北京鼎国昌盛生物技术有限公司）；DL-5C离心机（上海安亭科学仪器厂）；SHZ-88水浴恒温振荡器（金坛市开发区吉特实验仪器厂）。
1.2 试验方法
1.2.1 水溶性膳食纤维得率测定方法。
称取一定量啤酒糟，加入水和纤维素酶，调pH为5.5，水浴后离心。滤液调pH至中性后旋转蒸发，用4倍体积95%乙醇沉淀，静置一定时间后过滤，将沉淀干燥并称重，计算水溶性膳食纤维得率。
水溶性膳食纤维得率=提取出水溶性膳食纤维的质量/啤酒糟粉的质量×100%。
1.2.2 温度对水溶性膳食纤维得率的影响。
称取1 g啤酒糟置于含蒸馏水的烧杯中，固液比（g∶mL）为1∶12，加入6%的纤维素酶，调pH为5.5，将其混合后分别放在35、40、45、50、55、60、65 ℃水浴摇床中连续振荡保温3 h，离心3 min（转速4 500 r/min），取上清液加入4倍体积的95%乙醇，静置1 h后进行二次离心5 min（转速4 500 r/min），将沉淀干燥并称重，计算水溶性膳食纤维得率。
1.2.3 纤维素酶量对水溶性膳食纤维得率的影响。称取1 g啤酒糟置于含蒸馏水的烧杯中，固液比为1∶12，分别加入3%、4%、5%、6%、7%、8%、9%的纤维素酶，调pH为5.5，将其混合后放在50 ℃水浴摇床中连续振荡保温3 h，离心3 min（转速4 500 r/min），取上清液加入4倍体积的95%乙醇，静置1 h后进行二次离心5 min（转速4 500 r/min），将沉淀干燥并称重，计算水溶性膳食纤维得率。
1.2.4 固液比对水溶性膳食纤维得率的影响。称取1 g啤酒糟置于含蒸馏水的烧杯中，固液比分别为1∶8、1∶10、1∶12、1∶14、1∶16、1∶18、1∶20，加入6%的纤维素酶，调pH为5.5，将其混合后放在50 ℃水浴摇床中连续振荡保温3 h，离心3 min（转速4 500 r/min），取上清液加入4倍体积的95%乙醇，静置1 h后进行二次离心5 min（转速4 500 r/min），将沉淀干燥并称重，计算水溶性膳食纤维得率。
1.2.5 搅拌时间对水溶性膳食纤维得率的影响。
称取1 g啤酒糟置于含蒸馏水的烧杯中，固液比为1∶12，加入6%的纤维素酶，调pH为5.5，将其混合后分别放在50 ℃水浴摇床中连续振荡保温1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5 h，离心3 min（转速4 500 r/min），取上清液加入4倍体积的95%乙醇，静置1 h后进行二次离心5 min（转速4 500 r/min），将沉淀干燥并称重，计算水溶性膳食纤维得率。
1.2.6 响应面试验设计。
通过单因素试验，分别考察温度（X1）、纤维素酶量（X2）、固液比（X3）对啤酒糟中水溶性膳食纤维得率（Y）的影响，依据单因素试验结果，使用Box-Benhnken试验设计和响应面法分析温度（X1）、纤维素酶量（X2）、固液比（X3）对水溶性膳食纤维得率（Y）的影响，当P<0.05时表示两交互项显著，P<0.01时表示两交互项极显著。响应面分析因素与水平见表1。
2 结果与分析
2.1 酶法提取水溶性膳食纤维的单因素试验结果
2.1.1 温度对水溶性膳食纤维得率的影响。
由图1可知，在温度为35～65 ℃时，水溶性膳食纤维得率随着温度的递增先上升后下降，当温度为50 ℃时，得率最大，继续增加温度，得率有所下降，故最佳反应温度为50 ℃。
2.1.2 纤维素酶量对水溶性膳食纤维得率的影响。由图2可知，在最佳温度时，水溶性膳食纤维得率随着纤维素酶量的增加而上升；当纤维素酶量增加时，纤维素酶与底物接触机会增加使其分解充分，纤维素酶量达6%时，得率最大。当酶超过底物所需酶量时，产物量不再增加，水溶性膳食纤维得率几乎不变。
2.1.3 固液比对水溶性膳食纤维得率的影响。
由图3可知，水溶性膳食纤维得率随固液比的增加而上升；当固液比为1∶12后，随着固液比继续增加，水溶性膳食纤维得率上升缓慢，在保证试验效果、节约能耗的前提下，固液比应控制在1∶12 。
2.1.4 搅拌时间对水溶性膳食纤维得率的影响。
由图4可知，水溶性膳食纤维得率随着搅拌时间的增加而上升；当搅拌时间为3.0 h时，得率最大；当搅拌时间继续增加，啤酒糟中的膳食纤维已充分水解，水溶性膳食纤维得率几乎不变。
2.2 响应面法优化啤酒糟中水溶性膳食纤维提取工艺
在单因素试验基础上，分别以温度、纤维素酶量、固液比3个因素作为自变量，水溶性膳食纤维得率为响应值，用响应面分析法在3因素3水平基础上进行工艺优化，以确定最大得率时的工艺参数。
采用多元二次回归方程拟合试验结果，再用F检验统计分析工具和响应面图研究考察因子之间的交互关系及因子与响应值间的关系。
对表2中数据进行回归分析，获得水溶性膳食纤维得率对编码自变量温度、纤维素酶量、固液比的多元二次回归方程：
Y=17.406 670+0.806 250X1-0.035 000X2-0.326 250X3-2.650 833X1X1+0.552 500X1X2-0.860 000X1X3-1.608 333X2X2+0.027 500X2X3+1.384 167X3X3。
對表2试验结果进行统计分析可知，模型P=0.000 652，表明模型显著。其中一次项X1，交互作用项X1X2、X1X3，二次项X12、X22、X32对响应值Y影响显著（P<0.05），其余项均不显著（P>0.05）。失拟项P=0.426 310>0.05，表明模型失拟度不显著，说明残差均由随机误差引起，建立的回归模型能代表试验真实度，解释响应结果。模型决定系数R2=98.32%，说明该模型可以解释98.32%的试验。由此可见，此模型可用于酶法提取啤酒糟中水溶性膳食纤维工艺的分析和预测。
根据以上回归分析的结果绘制相应的曲线图及其等高线，直观形象地描述温度、纤维素酶量、固液比对水溶性膳食纤维得率的影响，结果如图5～7所示。
从以上3个响应曲面图及等高线图中可明显观察到，3个曲面图开口均为向下凸形曲面，在该范围内响应值Y（SDF得率）存在极大值，表明该多元二次回归模型能够较好地用于描述响应值和自变量之间的显著性。由图5可知，温度（X1）和纤维素酶量（X2）对响应值Y存在交互影响。当温度（X1）达到最适值时，随着纤维素酶量（X2）的增加，Y值呈现不同的变化，表明X1X2交互项对响应值Y有着显著的交互影响，与回归分析中的X1X2项（P<0.05）相对应。图6表现出与图5相似的规律，表明X1X3交互项对响应值Y有着显著的交互影响，与回归分析中的X1X3项（P<0.05）相对应。由图7可知，X2X3交互项对响应值Y无显著影响。经响应面优化，当SDF的最佳提取工艺满足温度为50.8 ℃、纤维素酶量为6.7%、固液比为1∶14时，水溶性膳食纤维的得率可达5.16%。
2.3 验证试验结果
为了检验模型预测的准确性，按优化后的最佳提取条件：温度为50.8 ℃、纤维素酶量为6.7%、固液比为1∶14进行提取，试验重复3次，结果3个平行的得率分别为4.75%、4.92%、5.60%，平均得率为5.09%，与理论预测值相比相对误差为1.36%，可见该模型能较好地模拟和预测试验得率。
3 结论
在单因素试验的基础上，通过响应面分析对膳食纤维提取工艺进行优化，并得到回归方程。经回归方程分析，结合实际操作的方便性进行修正，得出啤酒糟中提取水溶性膳食纤维最佳温度为50.8 ℃、纤维素酶量为6.7%、固液比为1∶14，在最佳工艺条件下，啤酒糟中提取水溶性膳食纤维的相对误差为1.36%。
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