Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13900(2023) 이 기사 인용
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본 연구의 목적은 코코아 꼬투리 껍질과 코코아 콩 껍질의 다양한 진공 건조 조건을 최적화하여 이러한 부산물을 상업적 용도로 향상시키는 것이었습니다. 최적화를 수행하기 위해 반응 표면 방법론은 온도(X1), 건조 시간(X2) 및 진공 압력(X3)의 다양한 조건이 설정된 15개의 실험이 포함된 Box-Behnken 실험 설계를 사용하여 적용되었습니다. 반응 변수는 다양한 실험의 추출물에서 평가된 총 폴리페놀 함량, 플라바놀 함량 및 라디칼 소거 활성이었습니다. 온도(50~70°C), 건조 시간(3~12시간) 및 진공 압력(50~150mbar)이 독립 변수로 간주되었습니다. 반응변수에 영향을 미치는 주요 요인은 온도, 진공압력 순이었다. 폴리페놀 함량에 대해 코코아 꼬투리 껍질에 대해 예측된 최적 반응 값은 11.17mg GAE/g이었으며 신뢰 한계(95%)는 9.05~13.28mg GAE/g입니다(최적 조건: 65°C, 8시간 및 75°C). mbar), 코코아 콩 껍질 코코아는 29.61 mg GAE/g였으며 신뢰 한계(95%)는 26.95 ~ 32.26 mg GAE/g(최적 조건: 50°C, 5시간 및 100mbar)이었습니다. 따라서 본 연구 결과는 이러한 부산물에서 얻은 높은 함량의 페놀성 화합물이 식품, 기능 식품 및 화장품 산업에 적용하기 위한 기능성 성분으로서의 관련성을 보여줍니다.
코코아(Theobroma cacao L.)는 세계 주요 생산 지역에서 경제적으로 매우 중요한 식물 자원입니다. 1차 가공 과정에서 닙, 주류, 코코아분말, 코코아 버터 등이 얻어지며, 전처리 및 가공 과정에서 발생하는 부산물은 코코아 꼬투리와 코코아 콩 껍질1, 2입니다. 코코아 콩의 예상 생산량(2020/2021) 국제 코코아 기구(ICCO)에 따르면 약 524만 톤3입니다. 이 생산량 중 10분의 1만 주류, 버터, 케이크 또는 코코아 가루 생산에 사용되며 나머지 바이오매스(80~90%)는 부산물(코코아 꼬투리 껍질, 코코아 콩 껍질, 코코아 콩 껍질 포함)로 폐기됩니다. 점액 및 태반)4. 로스팅 과정에서 생성되는 코코아 콩 껍질은 코코아 콩 전체 중량의 10~17%를 차지합니다5. 순환경제 관점에서 코코아 부산물의 회수는 가치사슬을 촉진하고 환경에 미치는 영향을 완화하는 데 필수적입니다. 이러한 맥락에서 생체 활성 성분(탄수화물, 식이섬유, 단백질, 다당류, 폴리페놀, 미네랄 등) 생산을 위해 코코아 꼬투리 껍질과 코코아 콩 껍질을 사용하는 혁신적인 모델의 홍보와 응용 분야가 있습니다. 부가가치가 높은 식품(음료, 초콜릿, 잼, 오일, 소시지 등)과 바이오 연료(바이오 숯, 바이오 에탄올, 바이오 가스, 바이오 오일 등) 생산에서 높은 가치를 갖습니다6,7,8 .
프로시아니딘, 플라바놀, 플라보놀, 페놀산을 포함하여 코코아 꼬투리와 코코아 껍질에서 여러 종류의 폴리페놀이 확인되었습니다9, 10. 코코아 껍질에서 폴리페놀의 주요 종류는 글루콘산, 호모바닐산, 바닐산 배당체 등을 포함한 페놀산입니다. .10. 코코아 부산물에 존재하는 이러한 화합물은 다양한 생물학적 효과를 보여줍니다2. 코코아 껍질의 생체 기능성 중 뮤탄스균(Streptococcus mutans)11에 대한 활성을 억제하는 항균제로 추정됩니다. Rossin 등12은 산화/염증 반응으로 인한 장의 완전성과 관련된 손상에 대한 예방 효과를 보고했습니다. 이 연구 결과에 따르면 부작용으로부터 보호할 책임이 있는 사람들은 아마도 페놀성 화합물의 함량이 높기 때문일 것입니다. 몇몇 저자들은 DPPH(2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl), ABTS(2,2'-azino-di-(3-ethylBenzthiazoline)) 분석을 통해 코코아 껍질과 꼬투리 추출물이 in vitro에서 항산화 활성을 가지고 있음을 보고했습니다. 산) 및 FRAP(철 환원 항산화력)13, 14 또한 코코아 껍질 폴리페놀은 활성 산소종의 생성을 억제하여 인간 제대 정맥 내피 세포에 과산화수소를 유도하여 산화 스트레스로부터 세포를 보호할 수 있습니다14. 과학 문헌에는 전처리(코코아 꼬투리)와 가공(코코아 껍질) 과정에서 얻은 코코아 부산물을 활용한 사례가 보고되어 있습니다. 이러한 부산물의 사용에 대한 접근 방식은 가치 사슬 강화와 생리 활성 성분을 기능성 식품, 기능 식품 및 화장품 성분으로 사용하는 데 기반을 두고 있습니다15. 생리활성 성분의 회수를 위한 이전 공정은 태양 건조, 강제 통풍 건조 오븐, 진공 건조, 적외선 건조, 마이크로파 건조 등과 같은 다양한 건조 조건을 통한 원료 안정화입니다.13. 부산물 건조 방법은 건조 과정에서 장점과 단점을 모두 나타냅니다. 식품 매트릭스에서 수분 제거는 생리활성 성분 함량, 영양소, 감각적 특성, 특히 탈수 제품의 모양, 색상, 향 및 농도에 큰 영향을 미치는 복잡한 과정입니다16, 17. 대부분의 건조 방법 중 강제 공기 건조가 사용됩니다. 과일, 야채, 씨앗, 견과류, 아몬드 등을 원료로 한 건조 식품을 산업적으로 생산하기 위한 저비용 방법으로 널리 알려져 널리 사용되고 있습니다. 또한, 건조 과정에서 기존 기술을 사용하면 전체 수율에 부정적인 영향을 미치고 완제품의 품질에도 영향을 미칩니다19. 반면, 진공 건조는 더 높은 온도를 사용하는 기존 방법에 비해 대체 기술로 간주되므로 진공 건조는 식품에 존재하는 생리 활성 성분의 보존을 촉진할 수 있습니다20. 예를 들어, 와인 제조 부산물에 포함된 안토시아닌과 무색 페놀에 대한 건조 공정의 영향은 안토시아닌과 무색 페놀에 대한 덜 급격한 동결 건조에 비해 매우 다양합니다21. 그러나 동결건조 공정은 오랜 시간과 높은 공정 비용으로 인해 식품 가공 산업에 그다지 수익성이 없습니다22. 예를 들어, 기능적 특성에 대한 50°C 및 150mbar에서 비트 뿌리를 진공 건조한 결과는 동결 건조와 유사했습니다.
0.05, suggesting that the quadratic model properly fit the experimental data./p> 0.05). Šumić et al.25 reported that the temperature (X1) showed significant differences (p < 0.05) during the red currants vacuum drying process for the content of flavonoids and total polyphenols./p> 0.05). In addition, the mathematical models generated were not fit to predict the responses. In fact, the lack of fitness was significant for the polyphenol content variable (p < 0.05), while the p-value was 0.271 and 0.826 for the flavanol content and RSA responses, respectively (Table 6). The factors selected did not show a great effect on the response variables but only a slight influence of drying time on polyphenol content in the linear model. On the other hand, vacuum pressure had no significant effect on the responses either. Rebollo-Hernanz et al.38 reported a high influence of the temperature factor (X1) on polyphenol content, flavanol content, and RSA, with contributions ranging from 37 to 43%. The temperature ranged from 30 to 100 °C during the study. Furthermore, it could be observed that the drying time (X2) did not have a significant influence, with a contribution of 0.1–0.5%. The interaction between temperature and drying time (X1X2) for the three response variables was statistically nonsignificant. As for vacuum pressure (X3), Almeida-Trasviña et al.24 reported that the effect of X3 in the linear model was nonsignificant, both for polyphenol content and RSA./p> 15%, representing 20% of the experiments. Experiments with low moisture percentages had a mean temperature of 67.50 °C and a mean vacuum pressure of 87.50 mbar, whereas those with a high moisture percentage yielded an average drying temperature value of 53.33 °C and a vacuum pressure of 133.33 mbar. These results were similar to those obtained by Šumić et al.25, who reported that an increased vacuum pressure results in slow drying and produces samples with high moisture content. In contrast, when vacuum pressure decreases, the drying process is faster, producing samples with low moisture content. Furthermore, the drying time influenced the moisture content—experiments with values ranging from 5 to 10% yielded an average of 11 h, while those with values ranging from 10 to 15% had a mean of 8.67 h. Moisture content also affected the response variables—experiments with high drying temperatures and low vacuum pressure showed high TPC, TFC, and RSA. Conversely, experiments (4, 6, and 8; Table 2) conducted at low temperature and high vacuum pressure yielded lower values of polyphenol (3.11 mg GAE/g) and flavanol (0.47 mg CE/g) contents as well as an RSA of 0.02 mmol TE/g. Similar results were reported by Almeida-Trasviña et al.24, with lower values for TPC and RSA for temperatures ranging from 32 to 41 °C and a vacuum pressure ranging from ~ 420 to ~ 505 mbar./p> 15% of moisture yielded a mean of 12.74 units. The contribution of coordinate b* (yellowness) to the color of CPH was more relevant, probably due to its carotenoid content. Pico Hernández et al.45 reported a carotenoid content of 64.35 mg/g, using a supercritical fluid extraction system. Taking the correlation values into consideration, parameters L* and b* vs. moisture showed an negative relation (L* vs. moisture: r = − 0.9512; p = 0.0000; R2 = 0.9049) and (b* vs. moisture: r = − 0.9238; p = 0.0000; R2 = 0.8535), while the chromaticity parameter a* vs. moisture showed little or no correlation (a* vs. moisture: r = − 0.1648; p = 0.5572; R2 = 0.0272)./p> 0.05) and the correlation coefficient was greater than 0.9 for CPH, the ANOVA results proved that the models were nonsignificant (p > 0.05). The model for polyphenol content showed a lack-of-fit value (p = 0.046) with a contribution of 71%; the model for flavanol content showed a lack-of-fit value (p = 0.271) with a contribution of 44.9%; and that for RSA showed a lack-of-fit value (p = 0.826) with a contribution of 39.3% for CBS. The mathematical models generated for CPH were fit for experimental data, contrary to those generated for CBS, which showed nonfit values to predict responses./p>
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