1.4數(shù)據(jù)處理方法

所有數(shù)據(jù)信息均反復(fù)測量3次，取均值，選用統(tǒng)計學(xué)軟件SPSSStatiStiCSV21.0（iBminC.，英國）分析數(shù)據(jù)差別顯著性差異；用OriginV9.0（英國OriainLab企業(yè)）手機(jī)軟件做圖。

2 結(jié)果與剖析

2.1多谷類共壓擠粉錯料實驗及實體模型線性擬合

錯料試驗設(shè)計與結(jié)果見表1。從表1能夠看得出谷類配制對多谷類共壓擠粉eGi危害很大，eGi轉(zhuǎn)變范疇值60.77～76.45。應(yīng)用DeSign-expert手機(jī)軟件開展多元線性回歸線性擬合剖析，對響應(yīng)值eGi值開展二次多種重歸線性擬合。多谷類共壓擠粉eGi值的回歸分析方程式如下所示：

型方程式如下所示：

eGi=68.65A 45.39B 44.93C 81.54D 16.23E 39.99AB 27.03AC42.32AD 116.77AE 67.58BC 17.37BD 133.51BE 21.30CD 137.18CE 75.43DE。

2.2多谷類共壓擠粉錯料實驗方差分析

模型擬合開展方差分析，結(jié)果見表2。該實體模型明顯（P＜0.05），多元化相關(guān)系數(shù)rR2=0.8550，失擬項在0.05水準(zhǔn)不明顯，表明該實體模型能比較好地線性擬合實驗數(shù)據(jù)信息，變量與響應(yīng)值中間的線性相關(guān)明顯。校準(zhǔn)后的判定系數(shù)R2Aｄj=0.6519，表明實體模型方程式可有效地表現(xiàn)響應(yīng)值與谷類混配比中間的關(guān)聯(lián)，可根據(jù)此實體模型來體現(xiàn)多谷類共壓擠粉eGi值狀況。二次交互項中，AE、BE、CE、DE極明顯（P＜0.01），BC明顯，這說明更改燕麥片、青稞、黑豆、小米手機(jī)中隨意2種成份的增加量均危害多谷類共壓擠粉的eGi值。

2.3各谷類加上量與多谷類共壓擠粉EGl值的關(guān)聯(lián)剖析

為剖析各谷類加上量相融壓擠粉eGi值的關(guān)聯(lián)，選用回應(yīng)追蹤圖來體現(xiàn)各要素對eGi值的危害，結(jié)果見圖1。在E（小米手機(jī)加上量）40%～50%范疇，eGi值隨小米手機(jī)加上量的提高呈顯著的先升高后下降趨勢。燕麥片、青稞加上量超出核心誤差水準(zhǔn)后，eGi值降低顯著。黎麥、黑豆加上量對eGi值危害不顯著。

剖析黎麥、燕麥片、青稞、黑豆和小米手機(jī)互動因素對eGi值的危害，依照D-最佳錯料設(shè)計方案實驗結(jié)果制作響應(yīng)面、等高線圖，黎麥、燕麥片、青稞、黑豆和小米手機(jī)對多谷類共壓擠粉eGi的危害見圖2。由圖2a和2b得知，固定不動C（青稞加上量）、D（黑豆加上量），比照其他3種原材料轉(zhuǎn)變對eGi值的危害，當(dāng)B（燕麥片加上量）為10%時，伴隨著A（黎麥加上量）的提升，eGi值先小幅度提升，后呈顯著下降趨勢；黎麥加上量為8%時，eGi檢測值最大值75.33。由圖2C知，青稞也是有相近發(fā)展趨勢。這是由于加上黎麥到一定量后，在其中人體脂肪和蛋白的成分會慢慢上升；在壓擠全過程較高的環(huán)境溫度下，木薯淀粉和人體脂肪產(chǎn)生結(jié)晶體構(gòu)造平穩(wěn)、密切的Ⅱ型一氧化氮合酶，而蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)會黏合在木薯淀粉顆粒物周邊，對木薯淀粉的消化吸收產(chǎn)生阻攔。青稞中包含充足的直鏈淀粉和膳食纖維素，隨青稞加上量的提升，膳食纖維素成分提升，從而提升消化吸收管理體系的粘度，減緩木薯淀粉消化吸收速度。由圖2e和2F得知，固定不動B（燕麥片加上量）、C（青稞加上量），較為極明顯交互項黑豆和小米手機(jī)對eGi值的危害，當(dāng)黎麥加上量為10%時，多谷類共壓擠粉eGi值隨小米手機(jī)加上量的提高呈顯著的先升高后降低的發(fā)展趨勢；而eGi值隨黑豆加上量的提高呈先降低后升高的發(fā)展趨勢，當(dāng)黑豆加上量為14.8%時，eGi值最少為73.49。這是由于小米手機(jī)木薯淀粉成分高，會提升木薯淀粉消化吸收速度，且加上占比大，對eGi值危害明顯；黑豆中蛋白質(zhì)和纖維素成分高，木薯淀粉成分低，隨加上量的提升，有利于減緩木薯淀粉消化吸收速度，eGi值低。由圖2g和2ｈ得知，固定不動D（黑豆加上量）和E（小米手機(jī)加上量），調(diào)查明顯項燕麥片和青稞對標(biāo)準(zhǔn)的危害，當(dāng)黎麥加上量為10%時，隨燕麥片加上量的提升，eGi值呈先升高后降低的發(fā)展趨勢，青稞也是有相近發(fā)展趨勢。當(dāng)燕麥片加上9%時，脂肪率提升，有益于產(chǎn)生木薯淀粉人體脂肪絡(luò)離子，eGi值減少。因為燕麥片所占比率不高，因此 趨勢分析不顯著。

2.4多谷類共壓擠粉中關(guān)鍵營養(yǎng)成分成分成分剖析

不一樣配制多谷類共壓擠粉主要成分成分對例如圖3所顯示。比照壓擠前、后多谷類共壓擠粉的木薯淀粉、直鏈淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪率和纖維素成分，發(fā)覺壓擠后，除膳食纖維素成分提升外，其他4個成分發(fā)生差異水平的降低。在其中直鏈淀粉成分降低力度從23.70%到1.03%；蛋白質(zhì)含量降低力度從4.21%到1.15%，脂肪率降低力度最大，為94.27%。膳食纖維素成分提升，較大增加率為37.06%。壓擠后，多谷類共壓擠粉的抗性淀粉成分變動范疇為0.09～0.31g/100g?，F(xiàn)有的研究表明壓擠使蛋白進(jìn)到木薯淀粉的螺旋式構(gòu)造內(nèi)部，產(chǎn)生不可溶木薯淀粉和蛋白雙螺旋結(jié)構(gòu)一氧化氮合酶。壓擠后，人體脂肪與木薯淀粉產(chǎn)生Ⅰ型木薯淀粉-人體脂肪一氧化氮合酶，膳食纖維素的構(gòu)成與構(gòu)造產(chǎn)生變化，木質(zhì)素和甲基纖維素溶解，因而，木薯淀粉、蛋白和脂肪率的減少，可能是蛋白與木薯淀粉、脂類與木薯淀粉融合，進(jìn)而危害木薯淀粉的消化吸收特點。此外，膳食纖維素成分提升有利于提升消化吸收管理體系的粘度，減緩消化吸收速度。

2.5多谷類共壓擠粉中關(guān)鍵營養(yǎng)成分成分與EGl值相關(guān)分析

不一樣谷類配制的基礎(chǔ)成分與eGi值中間的關(guān)聯(lián)性見表4。蛋白、膳食纖維素、直鏈淀粉、抗性淀粉的成分與eGi值呈優(yōu)良負(fù)關(guān)聯(lián)性，這與單谷類實驗結(jié)果基本一致。eGi與膳食纖維素呈明顯成反比（P＜0.05），壓擠后，膳食纖維素的成分大幅提升，膳食纖維素能夠抑止胃蛋白酶的功效，減緩木薯淀粉的吸收率，從而減少葡萄糖水的施放速度。另一方面，壓擠全過程中的高溫、髙壓、高剪切自然環(huán)境會更改膳食纖維素的結(jié)構(gòu)特征與構(gòu)成，如水溶膳食纖維素成分提升，可提升消化吸收管理體系的粘度，減緩木薯淀粉消化吸收速度。木薯淀粉經(jīng)壓擠糊化解決后，結(jié)晶體構(gòu)造完全被毀壞，嵌入在支鏈淀粉雙螺旋結(jié)構(gòu)中的直鏈淀粉釋放出，更有益于與脂類產(chǎn)生一氧化氮合酶，從而減少木薯淀粉消化吸收速度。實驗結(jié)果顯示直鏈淀粉與eGi值有較好的負(fù)關(guān)聯(lián)性。除此之外，糊化木薯淀粉與脂類產(chǎn)生的木薯淀粉-脂類絡(luò)離子是抗性淀粉的來源于，因而抗性淀粉與eGi值也呈明顯成反比，相關(guān)系數(shù)r為-0.683。
 

3 結(jié)果

谷類配制對多谷類共壓擠粉eGi危害很大，eGi轉(zhuǎn)變范疇數(shù)值60.77～76.45。根據(jù)回應(yīng)斜面對原材料各成分間配對t檢驗開展剖析，發(fā)覺eGi值均隨小米手機(jī)、青稞、黎麥和燕麥片加上量的提高呈先升高后降低的發(fā)展趨勢，而隨黑豆加上量的提高呈先降低后升高的發(fā)展趨勢。根據(jù)對不一樣配制多谷類共壓擠粉關(guān)鍵營養(yǎng)元素，發(fā)覺壓擠后木薯淀粉、直鏈淀粉、蛋白質(zhì)和脂肪率整體降低，而膳食纖維素總體成分提升。蛋白、膳食纖維素、直鏈淀粉、抗性淀粉、人體脂肪/木薯淀粉成分與eGi值呈優(yōu)良成反比?？偠灾?，適合的谷類配制是開發(fā)設(shè)計低Gi多谷類合理膳食務(wù)必考量的影響因素之一。食品類的可能血糖值轉(zhuǎn)化成指數(shù)值與其說所含營養(yǎng)成分成分成分具備嚴(yán)密的關(guān)聯(lián)性。