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고농도 소맥 글루텐의 효소적 가수분해와 약산에 의한 전처리 효과
홍영식(Young-Shick Hong),이철호(Cherl-Ho Lee),이기영(Ki-Young Lee) 한국식품영양과학회 1999 한국식품영양과학회지 Vol.27 No.6
본 연구는 효소에 의한 고농도 소맥글루텐(6~14%, w/w, protein)의 가수분해 시스템을 개발하기 위한 것으로, 약산에 의한 전처리와 효소적 가수분해를 병합하여 최적 가수분해 조건을 수립하고자 하였다, 우선 효소적 가수분해에서는 단백질 분해효소 중 alcalase를 이용한 소맥그루텐 가수분해물의 가수분해도가 가장 높았고 alcalase를 이용하여 먼저 가수분해시킨 뒤 연속하여 펩타이드 분해효소를 사용하여 가수분해시킬 경우 peptidase-NP2를 이용한 가수분해물의 가수분해도가 가장 높았다. 그러나 alcalase처리 후 flavourzyme을 이용하여 가수분해시킨 처리구가 alcalase와 peptidase NP-2를 혼합 사용하여 가수분해시킨 처리보다 가수분해도는 약간 낮았지만, 쓴맛이 강한 펩타이드를 만드는 분리 대두 단백질의 가수분해 결과 쓴맛 제거에서 가장 효과적이었다. 소맥 글루텐의 가열처리시에 발생하는 글루텐의 응고를 최소화시키기 위하여 염산 용액으로 전처리한 원료를 alcalase와 flavourzymedmf 조합하여 효소적 가수분해를 실시하였다. 염산 처리 조건은 6, 8, 10, 12, 그리고 14%(w/w, protein)의 글루텐 분산액의 경우 각각 0.1, 0.15, 0.2, 0.225 그리고 0.275N HCl 농도 이상에서 105℃, 1시간 가열처리시 안정하였다. 6~14%(w/w, protein)의 소맥 글루텐 분산액을 각각의 염산 농도에서 염산 처리 후 alcalase와 flavourzyme를 사용하여 24시간 동안 가수분해 시킨 결과 최종 가수분해물의 수용성 질소 지수는 94.9, 86.4, 85.3, 89.3, 95.0%로 나타났고 아미노태 질소는 2.87, 5.68, 7.34, 9.71, 12.50㎎/ml로 나타나 고수율의 가수분해물을 얻을 수 있었다. To determine the optimum conditions for the enzymic hydrolysis against wheat gluten of high concentrations (6~14%, w/w, protein), a hydrolysis system combining weak acid pretreatment and enzymic hydrolysis was investigated. Alcalase showed the highest DH(degree of hydrolysis) of the tested proteases. After hydrolysis by alcalase, subsequently peptidases were applied for the better DH of the wheat gluten hydrolyzate. Peptidase-NP2 showed the highest DH of the tested peptidases, but flavourzyme was shown for the lowest bitter taste of the resulting hydrolyzate. In order to minimize aggregation or gelling at higher initial substrate concentration during heat treatment, wheat gluten suspension was pretreated with possibly low concentrations of hydrochloric acid at 105℃ for 1 hour, and then enzymatically hydrolysed with alcalase and subsequently with flavourzyme. Each required minimum concentration of hydrochloric acid in the wheat gluten suspension of 6, 8, 10, 12, and 14%(w/w, protein) was 0.10, 0.15, 0.20, 0.225, and 0.275N, respectively. After the subsequent enzymic treatment by alcalase and peptidase-NP2 for 24 hrs, the nitrogen solubility in the final wheat gluten hydrolysates was increased to 94.9, 86.4, 85.3, 89.3 and 95.0%, and their α-amino nitrogen content was increased to 2.87, 5.68, 7.34, 9.71 and 12.50㎎/m, respectively.
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홍영식(Young-Shick Hong) 한국식품영양과학회 2014 한국식품영양과학회지 Vol.43 No.2
대사체학이 질병, 약물, 스트레스, 식이, 생활습관, 유전적 차이, 장내 미생물 등에 의해서 발생하는 비정상적인 대사 메커니즘을 규명하고 관련 바이오 마커 발굴에 중요한 역할이 증명됨에 따라, 식품 영양학과 대사체학이 융합된 영양 대사체학의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 특히 잘못된 식생활에 따른 미래의 질병 예측이 가능해지고 있어 향후 적절한 질병 예방이나 치료를 위한 적절한 식생활이나 식이에 대한 정보를 제공함으로써 건강 증진은 물론 개인별 맞춤식이나 맞춤약물 처방을 통한 개인 맞춤형 건강관리(personalized health care) 시대가 멀지 않았다. 또한 복잡한 식생활 패턴, 대사 반응에 대한 개인 간 차이 그리고 방대한 대사체 데이터와의 관계들을 효과적으로 밝혀낼 수 있는 기술에 대한 지속적인 개발과 영양 대사체학(nutritional metabolomics)이 유전체학(genomics or transcriptomics)과 단백체학(proteomics) 기술과 융합적으로 연구가 이루어질 때 질병과 식사 섭취 사이의 관계가 더욱 투명하게 규명될 것이다. Metabolomics is the study of changes in the metabolic status of an organism as a consequence of drug treatment, environmental influences, nutrition, lifestyle, genetic variations, toxic exposure, disease, stress, etc, through global or comprehensive identification and quantification of every single metabolite in a biological system. Since most chronic diseases have been demonstrated to be linked to nutrition, nutritional metabolomics has great potential for improving our understanding of the relationship between disease and nutritional status, nutrient, or diet intake by exploring the metabolic effects of a specific food challenge in a more global manner, and improving individual health. In particular, metabolite profiling of biofluids, such as blood, urine, or feces, together with multivariate statistical analysis provides an effective strategy for monitoring human metabolic responses to dietary interventions and lifestyle habits. Therefore, studies of nutritional metabolomics have recently been performed to investigate nutrition-related metabolic pathways and biomarkers, along with their interactions with several diseases, based on animal-, individual-, and population-based criteria with the goal of achieving personalized health care in the future. This article introduces analytical technologies and their application to determination of nutritional phenotypes and nutrition-related diseases in nutritional metabolomics.
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