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

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(Expec-ted 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.