基于全局优化算法的杂粮eGI预测模型建立及关键影响因素分析_王梦倩
杂粮是我国居民膳食的重要组成部分,其营养丰富,含有多种维生素、矿物质及生物活性成分,具有调节血糖的潜在功效。杂粮的血糖生成指数（Glycemic Index,GI）受其本身理化成分影响很大,面对不同种类、不同品种、不同产地的杂粮,缺乏一种更加便捷、经济的方法进行快速初筛评价。因此,本研究以常见15种杂粮为研究对象,对其主要成分进行了分析和评价,同时测定其中多酚含量和氧自由基清除能力（Oxygen Radical Absorbance Capacity,ORAC）,采用体外模拟消化法获取其估计血糖生成指数（Expected Glycemic Index,eGI）,并通过显著性分析确定影响杂粮eGI的主要参数,进一步采用通用全局优化算法建立eGI预测模型。结果表明,杂粮比起大米具有更高的营养价值,总酚含量介于26.6～716.8 mg/100 g之间,大部分杂粮以可溶性多酚为主,多酚含量是影响氧自由基清除能力的重要原因但不是唯一因素。eGI与蛋白质（P）、膳食纤维（DF）含量和淀粉直/支比（AAR）均呈显著负相关性,eGI预测模型为:eGI=-0.080×P-1.358×DF-15.679×AAR+85.012（R2=0.77）,预测偏差为0.1%～8.7%。该模型可用于预测我国常见的杂粮的GI值,同时提示在低GI杂粮产品开发的过程中,应注意蛋白质、膳食纤维的保留,同时关注淀粉直/支比
- 2021-04-24
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