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由于大豆分离蛋白的水溶性较差，分子结构复杂，大部分蛋白分子量在10万以上，在人们食用过程中消化率和生物利用率偏低[2]。因此，对大豆分离蛋白进行水解，降低大豆分离蛋白的分子量，尤其是水解得到更易于吸收利用的复合氨基酸，提高大豆的营养保健价值，是大豆蛋白制品深加工的热点研究课题。本试验选用大豆分离蛋白为原料，使用复合酶水解大豆分离蛋白，使用响应面试验设计对酶解的温度、pH、底物浓度进行优化，以获得更高的蛋白水解度（DH）。
1 材料和方法
1.1 材料和试剂
SPI购自山东万得福实业集团有限公司，复合蛋白酶购自诺维信（中国）生物技术有限公司，其他试剂为国产分析纯试剂。
1.2 方法
1.2.1 水解度的测定方法[3]
DH是以水解后生成的α-氨基酸氮的量占样品总氮含量的百分比表示。使用复合蛋白酶对大豆分离蛋白进行水解10小时。水解后的α-氨基酸氮的量由甲醛滴定法测得，样品总氮含量由凯氏定氮法测得[4]。
1.2.2 响应面优化试验
使用Box-Behnken Design（BBD）响应面试验设计法[5]，以酶解反应的温度、pH、底物浓度为考察因素，分别以A、B、C表示，以酶解后大豆分离蛋白的水解度（DH）为考察指标进行优化。
1.2.3 数据统计与分析
采用Design-Expert（8.05b）软件对响应面试验得到的数据进行分析，建立线性回归模型，计算出最优指标和相对应的各因素的水平。
2 结果与分析
2.1 响应面优化试验
设定酶解反应的温度、pH、底物浓度的因素水平见表1所示，采用Box-Behnken响应面设计法进行优化，试验安排与结果如表2所示。
2.2 回归方程的建立
2.3 模型的方差分析
使用Design-Expert软件对试验数据进行方差分析、回归方程的显著性检验，如表3所示。
由表3 回归模型的方差分析中可以看出，通过Design-Expert软件计算得到的多元回归方程模型p值=0.0003显著，而失拟项p值=0.9611不显著，说明模型的拟合度较好。
2.4 响应因子水平优化
使用Design-Expert软件做出回归模型响应值与因素水平间的响应曲面和等高线图，见图1。
从图1中可以看出各因素水平对响应值的影响变化趋势。使用Design-Expert软件得到最佳的因素水平为：温度为51.83℃，pH为7.15，底物浓度为13.74%。在此条件下，DH的最大预测值为52.35%。以该条件进行了3次平行验证试验，得到的DH平均值为52.65%，与预测值吻合度较高，说明该响应面模型能够较好的反映实际试验情况。
3 结论
采用响应面试验设计法对大豆分离蛋白酶解工艺进行优化，通过Design-Expert软件对试验数据进行处理，得到多元回归方程和响应面模型。利用该响应面模型预测最优试验条件：温度为51.83℃，pH为7.15，底物浓度为13.74%。在此条件下试验三批，得到的DH平均值为52.65%，与模型预测值极为接近。