The Korean Journal of Food and Cookery Science
[ Research Article ]
Korean Journal of Food and Cookery Science - Vol. 35, No. 1, pp.9-19
ISSN: 2287-1780 (Print) 2287-1772 (Online)
Print publication date 28 Feb 2019
Received 30 Nov 2018 Revised 12 Dec 2018 Accepted 12 Dec 2018
DOI: https://doi.org/10.9724/kfcs.2019.35.1.9

블루베리 착즙액 제조조건의 최적화

김옥선 ; 박종대1 ; 최현욱1 ; 성정민1,
장안대학교 건강과학부 식품영양과 조교수
1한국식품연구원 가공공정연구단 연구원
Optimization of Production Conditions of Blueberry Juice
Ok Sun Kim ; Jong Dae Park1 ; Hyun Wook Choi1 ; Jung Min Sung1,
Assistant Professor, Department of Food and Nutrition, Jangan University, Hwaseong 18331
1Researcher, Research Group of Food Processing, Korean Food Research Institute, Jeonbuk 55356

Correspondence to: Jung Min Sung, Korean Food Research Institute, 245, Nongsaengmyeong-ro, Iseo-myeon, Wanju-gun, Jeonbuk 55356, Korea Tel: +82-63-219-9384, Fax: +82-63-219-9059, E-mail: jmsung@kfri.re.kr


© 2019 Korean Society of Food and Cookery Science
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Abstract

Purpose

This study examined the physicochemical properties and the optimal conditions for the extraction of antioxidants according to the treatment time, treatment temperature and enzyme content of blueberries cultivated on farms.

Methods

Response surface methodology was used to find optimal conditions for blueberry juice.

Results

The fitness of the model in terms of the yield, acidity and soluble solids of the blueberry juice was recognized within the significance level (R2) of the regression curve. The treatment time, treatment temperature and enzyme amount had the largest effect on the yield of blueberry juice. The acidity of blueberry tended to increase with increasing treatment temperature. Soluble solids was most affected by the treatment time: 50 minutes treatment time, 70°C treatment temperature and 95 ppm enzyme. The L value, a value and Hue value determined by a linear model showed R2 values from the response surface regression equation of 0.6594, 0.848 and 0.7958, respectively. The L value and a value decreased with increasing treatment temperature and treatment time. The Hue value tended to decrease with increasing treatment temperature, enzyme content and treatment time. The DPPH radical scavenging activity and anthocyanin content were determined by a quadratic model with an interaction between samples. The anthocyanin content was highest (3.34 mg/g) at a treatment time, treatment temperature and enzyme amount of 30 min, 50°C, and 50 ppm, respectively.

Conclusion

The optimal conditions for the production of blueberry juice were a treatment temperature, treatment time, and enzyme amount of 63.93°C, 40.09 min, and 83.25 ppm, respectively. The yield of juice, DPPH radical scavenging activity and anthocyanin content was 83.59%, 87.59%, 3.41 mg/g, respectively.

Keywords:

blueberry juice, response surface methodology, DPPH radical scavenging activity, anthocyanin

Ⅰ. 서 론

블루베리는 진달래과(Ericaceae) 산앵두나무속(Vaccinium) 관목성 식물로 전 세계적으로 400여종이 있으며(Ji JR & Yoo SS 2010), 야생종은 열대 산악지대부터 온대와 아한대에 널리 분포하고 있다. 원산지는 북아메리카로 알려져 있으며, 하이부시 블루베리(Vaccinium corymbosum), 로우부시 블루베리(Vaccinium myritillus), 래빗아이 블루베리(Vaccinium ashei) 등 세 종류가 상업적으로 많이 이용되고 있다(Kim TC 등 2005). 우리나라에서는 2000년대 초 과수로서 일반 농가에서 재배를 시작하여 2005년경 국내에서 재배된 블루베리 생과가 처음으로 출하되었다(Hong SK 등 2011, DAUM Encyclopaedia 2018). 블루베리 과실의 표면에는 흰 가루가 묻어 있으며, 색깔은 짙은 하늘색과 붉은빛을 띤 갈색 또는 검은색이고 모양은 둥글고 1개의 무게가 1~1.5 g 정도이다(Naczk M & Shahidi F 2006). 블루베리는 달고 신맛이 약간 있기 때문에 날것으로 먹기도 하고 잼, 주스, 통조림 등의 가공제품에 이용하고 있다(Naczk M & Shahidi F 2006). 블루베리는 2002년 미국 시사 주간지 타임지가 선정한 세계 10대 슈퍼푸드로 소개되면서 건강식품으로 인정받았으며 우리나라에서도 수요가 급증하게 되었다(Zheng W & Wang SY 2003).

블루베리의 성숙 과실에는 비타민과 다양한 무기질, 플라보노이드의 한 종류인 안토시아닌과 카로티노이드 색소가 다량 함유되어 있어 활성산소를 억제하는 항산화작용으로 노화방지에 효능이 있으며, 항암 작용이 우수하고(Gross J 1987) 항염증, 항균효과, 심장병, 뇌경색 등에 효과가 있다(Knekt P 등 1996, Hertog MGL 등 1997, Jeong CH 등 2008, Lee SN & Kang KJ 2008). 또한 블루베리는 눈의 피로를 풀어주고 로돕신의 재합성을 활성화하여 시야를 맑게 하고 시력증진 작용에도 도움을 준다(Jeollabuk-do Agricultural Research and Extention Services 2009).

건강기능식품으로 블루베리의 활용가치가 높아지면서 생과로 이용하는 방법 외에 가공식품으로의 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 블루베리에 대한 연구로는 블루베리 페놀성분의 활성산소라디칼 흡수 효과(Zheng W & Wang SY 2003), 블루베리의 항산화 효과(Sellappan S 등 2002), 블루베리 품종에 따른 성분 변화(Connor AM 등 2002), 블루베리 품종별 안토시아닌 조성 및 함량(Lee MK 등 2016) 등이 있다. 국내에서 블루베리를 식품에 적용한 연구로는 블루베리 식초(Kim NK 등 2009)와 블루베리 잼(Cho WJ 등 2010), 블루베리 첨가 막걸리의 발효특성(Jeon MH & Lee WJ 2011), 블루베리 분말을 첨가한 쿠키(Ji YU & Yoo SS 2010), 블루베리즙을 첨가한 요구르트 드레싱의 품질특성(Lee WG & Lee JA 2012), 블루베리즙의 첨가량을 달리한 블루베리편의 품질특성 및 항산화 특성(Lee DS 등 2015) 등이 있다. 또한 블루베리 착즙에 관련한 연구로는 착즙 방법에 따른 당근, 사과, 블루베리 주스의 항산화 영양소 비교(Kim EM 2017), 국산 블루베리 착즙액의 안토시아닌 분석 항염효과(Choi MH 등 2015) 등이 있다.

최근에는 체내 항산화시스템 유지에 영향을 주는 편의성, 기호성, 건강기능성을 갖춘 블루베리 주스, 추출물, 농축액, 착즙액 등이 개발되고 있으며(Lee MH 등 2011), 이들 제품을 음용하기 위해 조리과정 중 파괴되는 생리활성 성분을 최소화하는 착즙기 사용도 증가하고 있는 실정이다. 그러나 블루베리의 항산화물질인 안토시아닌은 매우 불안정한 화합물로 조리과정 중 열에 의한 파괴가 쉽고, 산소, 광선 등의 가공ㆍ저장조건과 효소활성, pH, 당도 등의 이화학적 특성, 조색소(copigment) 및 금속이온이 안정성에 영향을 주고 있으므로 착즙액 제조시 품질에 영향을 미치는 최적조건을 찾는 것이 매우 중요하다(Castaneda-Ovando A 등 2009). 특히 온도의 경우 안토시아닌의 가공과 저장조건에서 안정성과 함량변화에 많은 영향을 주고 있으며(Martynenko A & Chen Y 2016), 효소의 첨가는 즙의 혼탁을 방지하고 식물의 세포벽 또는 펙틴을 분해하여 수율향상에 영향을 주고 있다(Ji YU & Im MH 2017).

따라서 본 연구에서는 국내 농장에서 재배되고 있는 블루베리를 이용하여 착즙액 제조에 영향을 주는 처리시간, 처리온도, 효소량에 따른 이화학적 품질과 항산화 물질 추출의 최적조건을 반응표면실험계획법으로 찾아보고자 하였다.


Ⅱ. 재료 및 방법

1. 재료 및 실험계획

블루베리는 2016년 6월 경기도 성남시 소재 블루베리 농장에서 6월이 성숙기인 하이부시(Vaccinium corymbosum) 노스랜드(Northland) 품종을 직접 구입하여 -40°C에서 저장하면서 시료로 사용하였다. 착즙액의 수율 향상을 위해 사용한 효소는 pectinase(Pectinex, novozyme, Bagsvaerd, Denmark)로 petin lyase와 polygalacturonase가 혼합된 효소를 사용하였다. 실험을 위해 Design Expert 프로그램(ver. 9, Stat-Ease Inc., Minneapolis, MN, USA)을 사용하여 반응표면분석법(RSM)의 Box-Behnken design(BBD)에 준하여 실험을 계획하였다. 3-level-3-factor의 실험계획에 따라 독립변수는 효소 처리시간(X1), 처리온도(X2), 효소량(X3) 3개의 요인으로 설정하였고 세 가지 변수를 -1, 0, 1의 3단계로 부호화 하였다. 세 가지 변수의 최적화를 위해 선행연구(Ku JY 2013)를 바탕으로 예비실험을 실시하였고 주재료인 블루베리 100 g에 대한 효소 처리시간(5~55분), 처리온도(30~70°C), 효소량(5~95 ppm)의 반응표면실험계획법에 대한 배합비를 Table 1과 같이 결정하였다. 종속변수는 착즙액 수율, pH, 산도, 당도, 색도(L, a, b), 색조, DPPH 라디칼 소거능, 총 안토시아닌 함량으로 설정하였다.

Experimental design for preparation of blueberry juice

2. 착즙액의 제조 및 수율

블루베리 착즙액의 제조는 가정용착즙기(NJ-9300A, NUC Electronics Co., Daegu, Korea)를 이용하여 파쇄한 후 착즙하였다. 착즙액은 깨끗하고 조밀한 면포를 이용하여 여과시키고 고속원심분리기(5804R, Eppendorf, Hamburg, Germany)를 이용하여 원심분리(8,000 rpm, 10분간)한 후 얻은 상징액을 실험에 사용하였다. 이 때 블루베리 착즙액 수율은 착즙 후 블루베리 무게를 착즙 전 블루베리 무게로 나누어 비율로 산출하였다(Ku JY 2013).

3. pH 측정

블루베리 착즙액의 pH는 pH meter(AB 15, Fisher Scientific, Pittsburgh, PA, USA)를 사용하여 각각 3회씩 측정하여 평균값으로 나타내었다.

4. 산도 측정

블루베리 착즙액의 산도는 2 mL를 0.1N NaOH 표준용액(Sigma-Aldrich Co., St. Louis, MO, USA)으로 pH 8.2가 될 때까지 적정한 후 아래의 식에 따라 구연산으로 환산하여 계산하였다.

총산도(%) = 0.1N NaOH(mL) × 0.0064 × F × 100 / Sample(g)

5. 당도측정

블루베리 착즙액의 당도는 당도계(Refractometer PAL-1, ATAGO, Tokyo, Japan)로 측정하고 °Brix(용액 100 g 중의 고형분의 양을 무게(g)로 나타낸 것)로 나타내었다.

6. 색도와 색조 측정

색도는 색차계(CR-200, Minolta, Tokyo, Japan)로 측정하였으며, 밝기를 나타내는 L값(lightness), 적색도를 나타내는 a값(red/+a. green/-a), 황색도를 나타내는 b값(yellow/+b, blue/-b)을 측정하였다. 이때 사용한 표준 백색판의 L값은 94.34, a값은 -0.63, b값은 +2.74이었다. 적색도에 영향을 주는 안토시아닌 성분의 높고 낮음을 확인하기 위해 분광광도계(UV-1601, Shimazdu Co., Kyoto, Japan)로 안토시아닌 최대 흡수대인 520 nm와 갈색도를 나타내는 420 nm에서 흡광도를 측정한 다음, 420 nm/520 nm의 비율로 색조를 측정하였다(Auw JM 등 1996).

7. DPPH 라디칼 소거능 측정

블루베리 착즙액의 유리라디칼을 소거할 수 있는 시료의 활성 검정을 위해 Blois 방법을 이용하여 DPPH 라디칼 소거능을 검정하였다(Blois MS 1958). DPPH 라디칼 소거능은 착즙액을 원심분리하여 얻은 상징액 200 μL에 에탄올(Sigma-Aldrich Co.)을 용해시킨 350 μM DPPH의 용액 0.8 mL를 가하여 10초간 혼합한 후 상온에서 20분 동안 암실에 방치한 다음 분광광도계(Shimazdu Co.)를 이용하여 517 nm에서 흡광도를 측정하고 시료와 대조구의 흡광도 차이를 백분율(%)로 표시하여 전자공여능을 다음과 같이 계산하였다.

DPPH 라디칼 소거 효과(%)=Absorbance of(control-sample)/Absorbance of control × 100

8. 총 안토시아닌 정량

블루베리 착즙액의 총 안토시아닌 정량은 pH differential method에 따라 측정하였다(Hosseinian FS & Beta T 2007). 블루베리를 원심분리한 상등액 0.5 mL에 직접 제조한 0.025 M potassium chloride buffer(pH1.0)와 0.4 M sodium acetate buffer(pH4.5)를 가하여 최종 부피를 5 mL로 한 다음 510 nm 및 700 nm에서 반응액의 흡광도를 각각 측정하였다. 총 안토시아닌의 함량은 cyandin-3-glucoside의 몰흡광계수(ε=26,900 LㆍM-1cm-1, MW=449.2 gㆍM-1)를 이용하여 구하였다.

9. 통계처리

블루베리 착즙액의 수율 향상을 위한 성분 간 상호작용과 경향을 알아보기 위해 Design expert 9 프로그램(ver. 9, Stat-Ease Inc.)을 이용하여 ANOVA test 및 회귀분석을 실시하였으며, 모델의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 1차는 선형효과를 보았고, 2차에서는 곡선효과 및 인자 간 교호작용을 확인하였다. Perturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하여 독립변수에 대한 종속변수의 반응표면 상태를 분석하였으며, 최적 조건의 산출은 canonical 모형의 수치최적화(numerical optimization)와 모형최적화(graphical optimization)를 통해 처리시간, 처리온도, 효소량을 선정하고, 그때의 지점을 예측하여 최적점으로 선정하였다.


Ⅲ. 결과 및 고찰

1. 착즙액 수율

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 수율에 대한 결과는 Table 2, Table 3과 같다. 블루베리 착즙액의 수율은 61.06~82.52% 수준으로 나타났으며, Kim EM(2017)의 연구에서 원액기를 이용한 블루베리 착즙수율은 76%로 나타나 본 연구의 착즙 수율 범위에 해당하였다. 블루베리 착즙액의 수율은 시료 간의 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, 수율에 대한 회귀곡선의 결정계수 R2값이 1에 가까운 0.9918로 p<0.001 수준에서 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 1), 효소 처리시간, 처리온도, 효소량 모두 착즙액의 수율에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 처리시간 55분, 처리온도 70°C, 효소량 55 ppm 수준에서 82.52%로 착즙액의 수율이 가장 높았다. Park MK & Kim CH(2009)의 연구에서 식물세포벽은 셀룰로오스와 헤미셀룰로오스 성분이 펙틴기질과 둘러싸여 있어서 셀룰로오스 및 펙틴질 분해효소를 병행하여 사용하면 시너지효과를 나타내 세포벽 물질의 분해 및 유용성분의 추출이 촉진된다고 하였다. Kim DH 등(2017)의 연구에서 효소처리를 하지 않은 아로니아의 착즙 수율은 51%로 낮게 나타나 효소처리에 따라 착즙 수율에 차이가 있음을 알 수 있었다. Ji YJ & Im MH(2017)의 연구에서 블루베리 추출 최적온도를 찾고자 40, 45, 50, 55°C에서 셀룰라아제와 펙티나아제(1:1)를 0.1% 농도로 효소처리한 후 착즙을 하였는데, 45°C에서 87.91%의 착즙수율을 나타내 본 연구의 최적 착즙액 수율을 나타내는 온도와는 차이가 있었으나 착즙액의 수율은 더 좋은 것으로 나타났다. Ku JY(2013)의 연구에서 펙티나아제 단일효소를 이용하여 50°C에서 120분 반응시켰을 때 최대 수율은 70.46%로 나타났으며, 복합효소에서는 50°C에서 90분 반응시켰을 때 최대 수율 69.08%를 나타내 효소의 종류와 처리시간이 착즙액 수율에 많은 영향을 주고 있음을 알 수 있었다.

Physicochemical properties of blueberry juice

Analysis of prediction model equation for the physicochemical properties of blueberry juice

Fig. 1.

Response surface analysis of blueberry juice extraction conditions. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.

2. pH

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 pH에 대한 결과는 Table 2, Table 3과 같다. 블루베리 착즙액의 pH 값은 2.91~3.02 수준으로 15개 실험구 모두 산성을 띠는 것으로 나타났으며, 처리시간 30분, 처리온도 70°C, 효소량 5 ppm 수준에서 3.02로 pH가 가장 높았다. pH 값은 각각의 요인들이 독립적으로 작용하는 linear 모델이 선택되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 1), 처리시간은 pH에 큰 영향을 미치지 않았으며 처리온도가 높을수록 pH는 높게 나타났고, 효소량이 많을수록 pH는 낮아져서 상관관계가 높게 나타났다. pH는 블루베리 안토시아닌의 적색도에 가장 많은 영향을 주고 있었으며, pH 3.5 이상에서는 잡균 오염의 위험성이 있고 pH3.2 이하에서는 신맛이 강해서 거부감을 줄 수 있다. Yoon HH 등(2015)의 연구에서 블루베리 착즙액의 pH는 3.08, Song HN 등(2014)의 연구에서는 pH가 4.35로 본 연구보다 높은 값을 나타냈다. Ji YJ & Im MH(2017)의 연구에서는 pH가 3.19~3.28 범위로 나타났으며, 효소처리에 의한 pH의 변화는 거의 없다고 하여 본 연구결과와 달랐는데, 이것은 품종과 처리 조건의 영향으로 사료된다.

3. 산도

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 산도에 대한 결과는 Table 2, Table 3과 같다. 블루베리 착즙액의 산도는 0.90~1.00% 수준으로 나타났다. Cho WJ 등(2010)의 연구에서 국내 시판 블루베리의 산도를 측정한 결과, 0.82~1.49% 수준으로 품종과 재배환경에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 산도는 각각의 요인들이 독립적으로 작용하는 linear 모델이 선택되었으며, p-value는 0.0336이며 반응표면 회귀식의 결정계수 R2값은 0.6743으로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다(p<0.05). Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 1), 블루베리의 산도는 3가지 변수 중 처리온도와 효소량이 많은 영향을 주고 있었으며, 처리온도가 높아질수록, 효소량이 증가할수록 산도 또한 증가하는 경향을 나타냈다. 이것은 효소처리에 의해 블루베리 분해가 촉진되어 acidic carboxyl group이 증가하기 때문으로 사료된다(Chun YK 등 1997).

4. 당도

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 당도에 대한 결과는 Table 2, Table 3과 같다. 블루베리 착즙액의 당도는 10.13~10.93°Brix 수준으로 나타났다. Cho WJ 등(2010)의 연구에서 국내산 블루베리의 당도는 7~12°Brix 수준으로 나타났고, Ku JY(2013)의 연구에서도 넬슨, 듀크, 레카, 저지 등 4종의 블루베리 착즙액 당도의 결과는 8.8~11.3°Brix 수준으로 본 연구에서 사용한 노스랜드 블루베리 착즙액의 당도는 선행연구의 당도수준 내에 있음을 알 수 있었다. 당도는 독립적으로 영향을 미치는 linear model로 결정되었으며, p-value는 0.0097이고 반응표면 회귀식의 결정계수 R2값은 0.6315로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다(p<0.01). Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 1), 효소량, 처리온도, 처리시간 모두 블루베리 착즙액의 당도에 영향을 주는 것을 알 수 있었으며, 착즙액의 가장 높은 당도는 10.93°Brix로 처리시간 50분, 처리온도 70°C, 효소량 95 ppm 조건에서 나타났다. Kim DH 등(2017)의 연구에서는 효소처리 한 아로니아 착즙액의 당도는 14.3~14.5°Brix 수준으로 효소처리를 하지 않은 대조구에 비해 높게 나타났고, 본 연구에서도 효소량이 증가함에 따라 당도가 높아졌다. Ryu IH & Kwon TO(2013)의 연구에서 과일의 과피 및 과육의 고형화 성분은 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스 및 펙틴으로 구성되어 있으며 과일의 종류에 따라서 그 함량도 다르므로 사용되는 효소의 종류와 양, 처리온도, pH 등에 직접적인 영향을 받는다고 보고한 것과 같이 본 연구에서도 효소의 양이 증가할수록, 처리온도가 높아질수록, 처리시간이 길어질수록 당도가 높아짐을 알 수 있었다.

5. 색도와 색조(Hue)

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 색도와 색조값에 대한 결과는 Table 4, Table 5와 같다. 블루베리 착즙액의 색도 L, a, b값은 각각 39.60~41.20, 2.90~7.77 및 -0.93~1.27 수준으로 나타났으며, 색조값은 0.44~0.96 수준으로 나타났다. L값, a값 및 색조값은 linear model로 결정되었으며, p-value는 0.0064(p<0.01), 0.0001(p<0.001), 0.0004(p<0.001)로 반응표면 회귀식의 결정계수 R2값은 0.6594, 0.8487, 0.7958로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다. b값은 시료 간의 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으나, 회귀식의 R2값이 p<0.05에서 회귀 변동에 유의하지는 않았다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 2), L값은 3가지 조건 중 처리온도가 많은 영향을 주고 있었으며, 처리온도가 높아질수록, 효소량이 많아질수록, 처리시간이 길어질수록 낮아지는 경향을 보였다. a값에는 처리온도와 처리시간이 영향을 주고 있었으며, 처리온도가 높아질수록, 처리시간이 길어질수록 a값은 낮아지는 경향을 보였다. 색조값의 감소는 안토시아닌 성분의 추출이 높음을 의미하며, 색조값에는 처리온도가 가장 많은 영향을 주고 있었고 처리온도가 높아질수록, 효소량이 증가할수록, 처리시간이 길어질수록 감소하는 경향이 있었다. 색조값은 처리시간 30분, 처리온도 70°C, 효소량 95 ppm 조건에서 0.44 수준으로 가장 낮게 나타났다.

The color value and antioxidant properties of blueberry juice

Predictive model analysis of color value and antioxidant properties of blueberry juice

Fig. 2.

Response surface analysis of extraction conditions of blueberry juice. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.

6. DPPH 라디칼 소거능

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 DPPH 라디칼 소거능에 대한 결과는 Table 4, Table 5와 같다. DPPH(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl)는 자체가 매우 안정한 프리라디칼로 517 nm에서 특징적인 광흡수를 나타내는 보라색 화합물이며 알코올과 같은 유기용매에 매우 안정하고 항산화 기작 중 단백질 라디칼 제거제에 의한 DPPH의 감소는 라디칼의 소거 반응이 진행됨을 예측할 수 있어 라디칼에 의한 산화적 스트레스 유발 및 지질 과산화의 초기반응 억제정도를 판단할 수 있다(Heo JC 등 2006). DPPH 라디칼 소거능은 56.43~86.73% 수준으로 이차회귀모형의 결정계수 R2값이 0.9437로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다. DPPH 라디칼 소거능은 시료 간 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p=0.0181로 p<0.05 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 2), DPPH 라디칼 소거능에는 처리온도의 영향이 가장 컸으며, 처리시간의 경우 초기에는 증가하다가 중기를 지나 감소하는 경향을 보였다. 효소량은 DPPH 라디칼 소거능에는 영향이 적었다. DPPH 라디칼 소거능은 처리시간 30분, 처리온도 70°C, 효소량 5 ppm일 때 가장 높았다.

7. 안토시아닌 함량

처리 조건을 달리한 블루베리 착즙액의 안토시아닌 함량에 대한 결과는 Table 4, Table 5와 같다. 안토시아닌 함량은 1.49~3.34 수준으로 나타났으며, 안토시아닌 함량에 대한 회귀곡선의 결정계수인 R2값이 0.9778로 높은 값을 나타냈다. 안토시아닌 함량은 시료 간 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p-value는 0.0077로 p<0.01에서 유의성을 나타내 모델의 적합성이 인정되었다. 안토시아닌 함량은 처리시간 30분, 처리온도 50°C, 효소량 50 ppm에서 3.34 mg/g 수준으로 가장 높은 값을 나타냈다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과(Fig. 2), 안토시아닌 함량에는 처리온도가 가장 많은 영향을 주고 있었으며. 처리온도가 높아질수록, 처리시간이 길어질수록, 효소량이 많아질수록 안토시아닌 함량은 많아졌다. Ku JY(2013)의 연구에서도 효소처리 전보다 효소처리 후 블루베리 주스의 안토시아닌 함량이 높다고 하여 본 연구와 같은 경향을 나타냈다.

8. 블루베리 착즙액의 최적화

처리 조건을 달리하여 제조한 블루베리 착즙액의 반응모형을 이용한 모형 최적화와 perturbation plot, 최적점에서 종속변인들의 특성을 나타낸 overlay plot의 결과는 Fig. 3과 같다. 블루베리 착즙액의 최적화는 독립변수인 처리온도, 처리시간, 효소량의 조건 범위 내에서 중요한 추출 요소인 DPPH 라디칼 소거능, 안토시아닌 함량 및 착즙액 수율을 최대로 설정하여 canonical 모형의 수치 최적화를 예측하였으며, 지점예측을 통해 최고의 desirability를 나타낸 최적점을 선택하였다. 선택된 최적점에서 블루베리 착즙액의 최적 제조조건은 처리온도 63.93°C, 처리시간 40.09분, 효소량 83.25 ppm으로 예측되었으며, 이때 수율은 83.59%, 안토시아닌 함량 3.41 mg/g, DPPH 라디칼 소거능은 87.59% 수준으로 나타났다. Ji YJ & Im MH(2017)의 연구에서 저온의 최적 추출조건을 확립하고자 추출 수율이 우수한 셀룰라아제와 펙티나아제 1:1(w/v) 혼합구를 0.1% 사용하여 착즙액을 추출할 때 최적 처리온도는 45°C, 처리시간은 3시간일 때 가장 우수한 수율을 가진 것으로 보고하였는데, 본 연구의 온도보다는 낮았고 처리시간은 길어진 것으로 나타나 차이가 있었다. 본 연구의 결과는 블루베리의 착즙액의 최적 수율과 이화학적 품질향상에 기여하고 국내산 블루베리를 이용한 기능성 제품 생산을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Fig. 3.

Optimization of extraction conditions of blueberry juice extract. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.


Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구는 국내 농장에서 재배되고 있는 노스랜드 블루베리 품종을 이용하여 착즙액 제조에 영향을 주는 처리시간, 처리온도, 효소량에 따른 이화학적 품질과 항산화 물질 추출의 최적조건을 반응표면실험계획법으로 찾아보고자 하였다. 블루베리 착즙액 수율, 산도, 당도에서는 회귀곡선의 결정계수 R2값이 0.9918(p<0.001), 0.6743(p<0.05), 0.6315(p<0.01) 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. 블루베리 착즙액 수율에는 처리시간, 처리온도, 효소량 모두 영향을 주는 것으로 나타났으며, 처리시간은 55분, 처리온도는 70°C, 효소량 55 ppm 수준에서 82.52%로 착즙액의 수율이 가장 높았다. 블루베리의 산도는 처리온도가 높아질수록, 효소량이 증가할수록 산도도 증가하는 경향을 나타냈다. 당도는 처리시간이 많은 영향을 주고 있었으며, 착즙액의 가장 높은 당도는 처리시간 50분, 처리온도 70°C, 효소량 95 ppm 조건에서 나타났다. L값, a값 및 색조값은 linear model로 결정되었으며, 반응표면 회귀식의 결정계수 R2값은 0.6594(p<0.01), 0.8487(p<0.001), 0.7958(p<0.001)로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다. L값과 a값은 처리온도가 높아질수록 처리시간이 길어질수록 낮아지는 경향을 보였다. 색조값은 처리온도가 높아질수록, 효소량이 증가할수록, 처리시간이 길어질수록 감소하는 경향이 있었다. 색조값은 처리시간 30분, 처리온도 70°C, 효소량 95 ppm 조건에서 0.44수준으로 가장 낮게 나타났다. DPPH 라디칼 소거능은 시료 간 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p<0.05 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. DPPH 라디칼 소거능에는 처리온도의 영향이 가장 컸으며, 처리시간 30분, 처리온도 70°C, 효소량 5 ppm일 때 가장 높았다. 안토시아닌 함량은 시료 간 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p<0.01에서 유의성을 나타내 모델의 적합성이 인정되었다. 안토시아닌 함량은 처리시간 30분, 처리온도 50°C, 효소량 50 ppm에서 3.34 mg/g 수준으로 가장 높은 값을 나타냈다. 선택된 최적점에서 블루베리 착즙액의 최적 제조조건은 처리온도 63.93°C, 처리시간 40.09분, 효소량 83.25 ppm으로 예측되었으며, 이때 수율은 83.59%, 안토시아닌 함량 3.41 mg/g, DPPH 라디칼 소거능은 87.59% 수준으로 나타났다.

Acknowledgments

This research was supported High Value-added Food Technology Development Program (314067-3) by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (Republic of Korea).

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

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Fig. 1.

Fig. 1.
Response surface analysis of blueberry juice extraction conditions. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.

Fig. 2.

Fig. 2.
Response surface analysis of extraction conditions of blueberry juice. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.

Fig. 3.

Fig. 3.
Optimization of extraction conditions of blueberry juice extract. A: time; B: temperature; C: enzyme contents.

Table 1.

Experimental design for preparation of blueberry juice

Sample
No.
Time
(min)
Temperature
(°C)
Enzyme contents
(ppm)
1 5 30 50
2 55 30 50
3 5 70 50
4 55 70 50
5 5 50 5
6 55 50 5
7 5 50 95
8 55 50 95
9 30 30 5
10 30 70 5
11 30 30 95
12 30 70 95
13 30 50 50
14 30 50 50
15 30 50 50

Table 2.

Physicochemical properties of blueberry juice

Sample
No.
Condition Response factor
Time
(min)
Temperature
(°C)
Enzyme contents
(ppm)
Yield
(%)
pH Acidity
(%)
Soluble solids
(°Brix)
1 5 30 50 65.58 2.97 0.97 10.13
2 55 30 50 74.47 2.90 0.98 10.67
3 5 70 50 75.57 2.98 0.96 10.47
4 55 70 50 82.52 2.98 0.98 10.85
5 5 50 5 58.13 2.98 0.93 10.43
6 55 50 5 74.87 3.02 0.95 10.61
7 5 50 95 76.24 2.91 0.95 10.78
8 55 50 95 81.97 2.96 1.00 10.93
9 30 30 5 61.06 2.99 0.98 10.56
10 30 70 5 72.06 3.02 0.90 10.77
11 30 30 95 77.59 2.91 0.99 10.85
12 30 70 95 81.83 2.96 0.97 10.90
13 30 50 50 79.70 2.91 0.99 10.68
14 30 50 50 79.83 2.91 0.96 10.77
15 30 50 50 79.68 2.91 1.00 10.87

Table 3.

Analysis of prediction model equation for the physicochemical properties of blueberry juice

Response Model R-squared1) F-value Prob>F Polynomial equation
1) 0≤R2≤1, close to 1 indicates line fit the model.
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001.
A: time; B: temperature; C: enzyme contents.
Yield Quadratic 0.9918 66.79 0.0001*** 79.74 + 4.79A + 4.16B + 6.44C - 0.49AB - 2.75AC – 1.69BC - 2.77A2 - 2.44B2 - 4.17C2
pH Linear 0.3526 3.54 0.0517 2.95 + 3.125E-003A + 0.021B - 0.034C
Acidity Linear 0.6743 4.17 0.0336* 0.97 + 0.012A - 0.014B + 0.019C
Soluble solids (°Brix) Linear 0.6315 6.28 0.0097** 10.68 + 0.16A + 0.097B + 0.13C

Table 4.

The color value and antioxidant properties of blueberry juice

Sample
No.
Condition Color value Antioxidant activity
Time
(min)
Temperature
(°C)
Enzyme contents
(ppm)
L a b Hue DPPH radical
scavenging activity (%)
Anthocyanin
(mg/g)
1 5 30 50 40.93 7.40 -0.27 0.84 57.87 1.65
2 55 30 50 40.00 6.43 1.27 0.62 58.28 2.16
3 5 70 50 39.87 5.87 1.20 0.58 76.38 2.63
4 55 70 50 39.60 2.90 0.57 0.45 86.72 3.23
5 5 50 5 40.37 6.73 0.97 0.96 60.12 1.91
6 55 50 5 40.33 4.30 -0.47 0.71 75.61 2.91
7 5 50 95 40.23 6.90 0.87 0.70 71.98 2.75
8 55 50 95 40.13 4.17 0.60 0.53 82.14 3.17
9 30 30 5 41.20 7.77 -0.83 0.90 56.43 1.49
10 30 70 5 40.27 2.90 -0.93 0.49 86.73 3.34
11 30 30 95 40.17 5.80 0.83 0.73 69.00 2.37
12 30 70 95 39.73 3.20 0.30 0.44 85.85 3.30
13 30 50 50 40.23 5.20 -0.03 0.55 79.57 3.10
14 30 50 50 39.73 4.57 0.77 0.55 80.45 3.34
15 30 50 50 40.23 5.27 0.27 0.56 79.69 3.08

Table 5.

Predictive model analysis of color value and antioxidant properties of blueberry juice

Response Model R-squared1) F-value Prob>F Polynomial equation
1) ≤R2≤1, close to 1 indicates line fit the model.
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001.
A: time; B: temperature; C: enzyme contents.
L Linear 0.6594 7.10 0.0064** 40.20 - 0.17A - 0.35B - 0.24C
a Linear 0.8487 20.56 0.0001*** 5.29 - 1.14A - 1.57B - 0.20C
b Quadratic 0.7299 1.50 0.3460 0.33 - 0.100A + 0.017B + 0.48C - 0.54AB + 0.29AC - 0.11BC + 0.50A2 - 0.15B2 - 0.35C2
Hue Linear 0.7958 14.29 0.0004*** 0.64 - 0.096A - 0.14B - 0.082C
DPPH radical
scavenging activity
Quadratic 0.9437 9.09 0.0181* 79.90 + 4.55A + 11.76B + 3.76C + 2.48AB - 1.33AC - 3.36BC - 6.06A2 - 4.03B2 - 1.37C2
Anthocyanin
contents
Quadratic 0.9778 13.58 0.0077** 3.17 + 0.32A + 0.60B + 0.24C + 0.021AB - 0.14AC - 0.23BC - 0.35A2 - 0.41B2 - 0.14C2