江南大學張慜教授團隊：微波和超聲波誘導香菇4D打�。蝴溄晴薮枷蚓S生素D2的高效轉化

來源：食研私享

2022年3月29日，江南大學張慜教授團隊在食品領域Top期刊Food Chemistry(中科院一區(qū)；IF：7.514)上在線發(fā)表了題為“4D printing induced by microwave and ultrasound for mushroom mixtures: Efficient conversion of ergosterol into vitamin D2(微波和超聲波誘導食用菌4D打�。蝴溄晴薮枷蚓S生素D2的高效轉化)”研究性論文。Jieling Chen為第一作者，張慜教授為通訊作者。

食用菌是唯一富含麥角甾醇的非動物性食物，麥角甾醇是維生素D2的前體。食用菌中的麥角甾醇經紫外線照射后可轉化為維生素D，這使得麥角甾醇成為膳食維生素D的良好來源。在食用菌的消費和加工過程中，人們更喜歡菌蓋，而畸形食用菌及其菌根通常被當做廢棄物丟棄，從而產生大量可食用菌廢棄物(占總產量的20%)。然而，這些食用菌廢棄物的營養(yǎng)價值也很高。因此，利用食用菌廢棄物具有重要的現實意義。

該研究中，研究人員將食用菌廢棄物(香菇菌柄)與紫薯泥、甘油和氯化膽堿混合，形成一種復合油墨。然后再利用微波和超聲波結合4D打印技術，促進香菇菌柄復合油墨打印模型中麥角甾醇向維生素D2的轉化。在紫外光輻照下，不同輻照面積和不同物理場預處理的印刷模型的轉化率是不同的。與原材料相比，印刷模型中的維生素D2濃度高出4.6倍。物理場預處理后產品中維生素D2比未預處理提高2.2-3.8倍。偏最小二乘回歸(PLS)分析顯示，輻照面積的影響最大，超聲處理的影響最小。預處理提高了維生素D2含量，可能是因為預處理使麥角甾醇對紫外輻射更敏感，輻照面積的擴大增加了有利影響。該研究建立的預測麥角甾醇和維生素D2含量的人工神經網絡模型能有效預測不同預處理條件和不同輻照面積下模型中麥角甾醇和維生素D2含量的變化。

圖1. A: 3D打印實驗的工藝設計。B: 不同油墨比例打印的代表性正方形模型。(a)-(d): 分別為10%、20%、30%和40%。(e)-(g): 當油墨A的比例為30%時打印的不同照射面積的模型。

圖2. 3D打印油墨的流變測試和LF-NMR測試。A: 儲存模量(Pa)；B: 損失模量(Pa)；C: 復合模量(Pa)；D: 粘度(Pa.s)；E: 不同油墨A含量下的LF-NMR測試結果；F: 相同配方和不同預處理方法下的LF-NMR結果。

圖3. 各組麥角甾醇和維生素D2含量。A：不同組維生素D2含量；B：不同組的麥角甾醇含量。

圖4. A：不同因素與麥角甾醇和維生素D2含量的相關系數；B：不同輻照面積下麥角甾醇和維生素D2的含量；C：不同微波功率下麥角甾醇和維生素D2的含量；D：不同超聲波時間下麥角甾醇和維生素D2的含量。E：麥角甾醇含量的偏最小二乘回歸(PLS)回歸曲線；F：維生素D2含量的偏最小二乘回歸(PLS)回歸曲線。G：維生素D2含量的BP-ANN模型；H：麥角甾醇含量的BP-ANN模型。

圖5. A: 不同預處理后3D打印油墨中麥角甾醇的含量。B: 微波和超聲波預處理影響3D打印油墨中麥角甾醇含量的原因。

關于張慜

張慜 教授
江南大學食品學院

張慜，江南大學二級教授、至善特聘教授，江蘇省“生鮮食品智能加工與品質監(jiān)控”國際聯合實驗室主任，入選國家百千萬人才，享受國務院特殊津貼。長期從事生鮮食品加工/保鮮高新技術研究，近十年來在食品高效加工新技術領域有開創(chuàng)性的研究，培養(yǎng)畢業(yè)研究生/博士后近200名。2007年起先后擔任Journal of Food Engineering、Drying Technology、International Agrophysics、Foods等SCI刊物的編委/副主編。并兼任瑞典國際科學基金會(IFS)科學顧問、澳大利亞昆士蘭大學食品科學榮譽教授。近20年主持十三五國家重點研發(fā)項目1項、國家自然科學基金項目6項、十二五/十一五國家863課題2項以及產學研重點項目30余項；獲國內外發(fā)明專利授權230余項，榮獲江蘇省“十大杰出專利發(fā)明人獎”(2012年）和江蘇省專利發(fā)明人獎（2020年）；以通訊作者發(fā)表SCI論文590余篇，被引總數超過1.3萬次，H-index數為70，入選ELSIVER“中國高被引學者”榜單（2014-至今）和Clarivate全球“高被引科學家”榜單（2021年）。主持的研究成果獲國家科技進步獎二等獎、江蘇省科技進步獎一等獎、中國商業(yè)聯合會科技獎特等獎、中國輕工業(yè)聯合會科技進步獎一等獎等科技獎勵。

論文鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.132840