在大振幅振荡剪切作用下，大豆蛋白分离物与麦谷蛋白和麦醇溶蛋白混合物的时域流变学研究

《Food Hydrocolloids》：Time-resolved rheology of soy protein isolate blends with glutenin and gliadin under large amplitude oscillatory shear

大豆分离蛋白（SPI）与小麦醇溶蛋白（Gli）和小麦谷蛋白（Glu）的混合体系非线性流变特性研究，采用大振幅振荡剪切（LAOS）结合物理过程序列（SPP）框架分析，发现30℃时Gli显著增强SPI的非线性响应并降低弹性模量，Glu影响较小；热处理后体系弹性模量显著提升，SPI-Glu-Gli混合物临界应变达264.6%，屈服应力分别为105.7 kPa和162.2 kPa。LAOS显示应变硬化、弱剪切增稠和强剪切稀化特性，SPP分析可可视化每个周期的动态机械响应。研究为植物蛋白基食品加工和产品开发提供理论支撑。

　　

张琴|周向祺|赵宇|王淑慧|吴莉|姜嘉伟|隋晓楠

中国东北农业大学食品科学学院，哈尔滨150030

摘要

本研究采用多种大振幅振荡剪切（LAOS）分析方法，系统研究了大豆分离蛋白（SPI）与麦谷蛋白（Glu）和麦醇溶蛋白（Gli）混合物的非线性流变行为。在30°C时，Gli增强了SPI混合物的非线性响应，导致弹性降低，而Glu对其影响较小。热处理减弱了蛋白质混合物的非线性响应，并显著提高了其弹性。特别是加热后的SPI-Glu-Gli混合物表现出优异的结构稳定性和抗变形能力，其临界应变率为264.6%，起始屈服应力为105.7 kPa，最终屈服应力为162.2 kPa。通过传统的LAOS分析，发现蛋白质混合物在振荡剪切过程中表现出应变硬化、弱剪切增稠和强剪切稀化现象。为了解析循环内的非线性响应，应用了“物理过程序列”（SPP）框架来提取每个振荡周期内的逐点力学信息。所得到的组合等高线图为比较每个周期内的屈服/恢复过程以及蛋白质混合物中弹性与粘性主导响应之间的平衡提供了时间分辨的可视化结果。总体而言，本研究为理解植物蛋白的流变特性提供了理论基础，并可指导基于植物蛋白的食品的精准加工、智能开发和产品设计。

引言

受消费者对健康、可持续生产和非动物蛋白需求的推动，植物蛋白在新兴食品中的应用在全球范围内迅速扩展，涵盖从肉类替代品到功能性饮料等多个领域（Fu等人，2023；Tan, Nawaz, & Buckow, 2023；Tang, Yao, Xia, Cheong, & Tu, 2024）。这些应用不仅要求蛋白质具有营养价值，还要求其加工性能可控，包括口感、延展性、一致性、质地和稳定性。这些宏观属性源于蛋白质之间的相互作用，这些相互作用决定了食品基质的微观结构并调节其对流动和变形的响应（Erturk, Le, & Kokini, 2023；Joyner, 2021；Wang & Selomulya, 2022）。因此，流变特性分析对于将配方和加工条件与结构演变及最终产品质量联系起来至关重要。此外，流变参数常被纳入工艺设计和优化中，尤其是对于复杂的非牛顿系统（Liao, Sun, Lu, Wu, & Zhu, 2025）。

动态振荡剪切测量作为一种流变测试方法，被广泛用于表征软质食品的粘弹性特性，并提供关于变形下微观结构演变的见解（Wang等人，2022）。根据变形幅度，振荡剪切测试通常分为小振幅振荡剪切（SAOS）和大振幅振荡剪切（LAOS）。SAOS用于研究线性粘弹性区域，常用于识别相变，如溶胶-凝胶转变、蛋白质变性及淀粉糊化（Qi等人，2025；Vaniyan等人，2025；Wang等人，2024）。然而，大多数单元操作（如混合、泵送、剪切和挤出）会使材料经历较大变形，在这种情况下非线性粘弹性和屈服性成为加工性能的决定性因素。因此，LAOS非常适合表征这类与加工相关的非线性现象，但其扭曲的周期性响应阻碍了精确的量化和解释（Rogers & Lettinga, 2012）。为了解释这些扭曲的波形，通常使用傅里叶变换流变学（FT-rheology）、Lissajous-Bowditch（L-B）曲线、应力分解和切比雪夫系数（Ewoldt, Winter, Maxey, & McKinley, 2009；Kamkar等人，2022）来分析LAOS数据。这些方法可以提供每个应变幅度的非线性行为的定量描述。Rogers及其同事（Rogers, 2012）提出了一种替代方法——“物理过程序列”（SPP），该方法使用正交基向量定义响应曲线，并能够提取振荡过程中的逐点流变信息。因此，SPP分析可以可视化单个周期内瞬时力学响应的演变（Rogers, 2017）。然而，SPP框架在食品系统的LAOS分析中的应用仍然有限，特别是在食品相关蛋白质网络中，循环内的屈服和变形引起的结构重排尚未得到充分解析。

大豆分离蛋白（SPI）因其良好的功能特性（如凝胶化和乳化作用）而被视为基于蛋白质的食品制造的理想原料（Sui, Zhang, & Jiang, 2021）。小麦面筋（WG）能够形成独特的粘弹性网络，在改善食品系统的质地和加工性能方面起着重要作用（Wang, Jin, & Xu, 2015）。最近，通过3D打印、电纺和高水分挤出等先进加工技术，探索了SPI-WG混合物在结构化食品中的应用（Cheng等人，2025；Kou, Du, Yao, Jia, & Chen, 2025；Peng, Zhao, Li, Wen, & Ni, 2023；Tan等人，2023）。在这些过程中，明确SPI-WG混合物在关键加工单元（如剪切、搅拌和挤出）中的流变特性对于预测和评估加工性能、结构形成以及最终产品的质量和功能性具有重要意义。因此，经常使用振荡和非线性流变测试来提供定义适当加工条件和操作范围的实用参数（Hirsch, D'Onofrio, Guan, Hughes, & Amstad, 2023；Jiang, Oguzlu, & Jiang, 2021）。然而，对SPI-WG混合物的系统性流变表征仍然有限，尤其是在超出线性粘弹性范围，探讨循环内的非线性特征方面。先前的研究表明，WG可以在SAOS条件下降低SPI的弹性模量，而在LAOS条件下提高其弹性（Dekkers, Emin, Boom, & van der Goot, 2018；Schreuders等人，2021）。尽管如此，仍缺乏将应变硬化或软化等非线性特征与不同麦谷蛋白组分联系起来的明确机制描述。值得注意的是，WG是一种复合蛋白质，由Glu和Gli组成，两者在流变特性、结构和功能上存在显著差异（Qu等人，2024；Wang等人，2015）。因此，建立一个基于组分分辨的流变学框架，将Glu/Gli的掺入与循环内的非线性LAOS特征联系起来，对于预测控制SPI基混合物的加工性能和结构演变至关重要。

本研究的目的是利用振荡剪切测量来阐明麦谷蛋白组分（Glu和Gli）以及加热如何影响基于SPI的混合物的粘弹性特性。具体来说：（i）整合多种LAOS分析方法，系统地表征蛋白质混合物的非线性流变特性；（ii）使用SPP方法可视化LAOS下的结构破坏/屈服行为和重排过程；（iii）构建基于SPP的时间分辨参数等高线图，以追踪力学特性和屈服行为的动态连续演变。这些结果提供了支持植物蛋白系统工艺理解和配方设计的时间分辨流变特征。

材料

脱脂大豆粉购自山东宇旺工贸有限公司（中国山东）。小麦面筋（蛋白质含量≥80%）购自河南建昌有限公司（中国河南）。无水乙醇购自天津天利化学试剂有限公司（中国天津）。所有实验均使用去离子（DI）水。

蛋白质提取

SPI的提取方法遵循我们之前报道的方法，先进行碱性提取，然后进行酸沉淀（Zhang等人，

应变幅度扫描

通过应变幅度扫描测试评估蛋白质混合物的复杂流变行为和结构响应特性（Rodríguez-Hernández, Durand, Garnier, Tecante, & Doublier, 2003；Tunick, 2010）。在小振幅振荡剪切（SAOS）流动下，材料发生轻微变形，储能模量$$和损耗模量$$值保持不变，描述了线性粘弹性（LVE）区域。在LVE区域内，所有蛋白质混合物的$$值

结论

本研究通过多种LAOS分析方法系统研究了SPI与小麦蛋白组分（Glu和Gli）混合物的非线性流变行为。在30°C时，Gli显著增强了SPI混合物的非线性特性，而Glu对其影响较小。加热后，所有蛋白质混合物的非线性减弱，弹性显著提高。值得注意的是，Glu和Gli对结构具有中和作用

CRediT作者贡献声明

王淑慧：正式分析。赵宇：数据整理。周向祺：数据整理。张琴：撰写——初稿、方法论、正式分析、数据整理、概念构建。隋晓楠：撰写——审阅与编辑、可视化、监督、项目管理、研究、资金获取、概念构建。姜嘉伟：方法论。吴莉：方法论

未引用参考文献

Erturk等人，2023；Rodríguez-Hernández等人，2003。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

我们衷心感谢来自国家重点研发计划（2024YFF1106500）的财政支持。