响应面分析法优化绞股蓝多糖提取工艺

以绞股蓝为原料,通过单因素实验和响应面分析法对超声波辅助提取绞股蓝多糖的工艺进行优化。实验确定绞股蓝多糖提取的最佳工艺条件为:料液比1:47,超声波功率为129W,超声波时间和温度分别为52min、100℃,绞股蓝多糖得率可达3.24%。     

响应面分析法优化茶树菇多糖的提取工艺研究

研究微波法提取茶树菇多糖的优化提取工艺.以茶树菇粗多糖含量为考察指标,采用响应面分析法优化微波提取工艺,考察微波辐射频率、微波时间、料液比等3个因素对茶树菇多糖提取率的影响.茶树菇粗多糖优化提取工艺为:44倍量水,在微波辐射频率1960MHz下微波6min.该工艺稳定可行.     

响应面分析法优化超声提取槐豆胶工艺

为优化超声提取槐豆胶工艺,在单因素试验基础上,选择料液比、提取温度、提取时间、超声功率为自变量,槐豆胶提取率为响应值,利用Box-Behnken试验和响应面分析法,研究各自变量及交互作用对槐豆胶提取率的影响,模拟得到二次多项式回归方程的预测模型,确定超声提取槐豆胶最佳工艺参数为料液比1:47(g/mL)、提取温度43℃、提取时间63min、超声功率800W,在此条件下,槐豆胶提取率达到28.03%,槐豆胶产品符合FCCⅣ的标准,并用红外光谱对其结构进行表征。     

响应面分析法优化山楂多糖的提取工艺

以山楂为原料,对山楂多糖的影响因素及工艺进行优化研究。采用热水浸提方法,分析提取时间、温度、液料比对提取山楂多糖的影响。采用硫酸-苯酚法测定山楂多糖,根据响应面进行优化分析,确定山楂多糖的最优提取条件为:液料比25∶1(mL/g)、提取温度90℃、提取时间93 min。该条件下山楂多糖的得率为53.77%。该提取工艺操作简单,稳定性好,适用于工业化生产。     

响应面分析法优化苦豆子多糖提取工艺

采用响应面分析法对苦豆子多糖的提取工艺进行优化。以提取温度、提取时间及水料比为自变量,多糖提取率为响应值,做三因素三水平响应面分析,在分析各个因素的显著性和交互作用后,优化得到苦豆子多糖以水提取的最佳工艺条件为提取温度75℃、提取时间3h、水料比25:1(mL/g),在此条件下获得多糖的提取率为70.25%。     

响应面分析法优选黄花菜多糖提取工艺

优选黄花菜多糖的微波提取工艺条件。采用响应面分析法,以提取物中黄花菜多糖含量为指标,考察微波功率、萃取时间、料液比等因素对提取率的影响。优选出黄花菜多糖的最佳工艺为微波功率540W、萃取时间8.30min、料液比为1:18,该条件下黄花菜多糖提取率为11.15%。     

响应面优化黄芪多糖的提取工艺

采用黄芪为原料,应用超声波提取改进黄芪多糖的工艺参数。以黄芪多糖得率作为指标,通过单因素试验考察提取温度、提取时间、液料比和提取功率4个因素对黄芪多糖得率的影响,通过中心组合试验设计和响应面分析优化黄芪多糖的提取工艺。结果表明:最佳提取工艺参数为提取时间87 min,液料比22∶1(m L/g),提取功率600 W。在此条件下,多糖的得率为6.07%。     

响应面法优化番石榴多糖的超声提取工艺

目的:研究筛选番石榴多糖的超声最佳提取工艺条件。方法:选定提取温度、时间及水料比作为影响因素,以番石榴多糖提取率为评价指标。在单因素试验的基础上,通过3因素3水平Box-Behnken中心组合试验,建立多糖提取率的二次多项式回归方程,经响应面回归分析得到优化组合条件。结果:最佳提取工艺条件为提取温度73℃、超声时间21min、水料比27:1(v:m,mL/g),在该条件下多糖提取率预测值为85.73%,验证值为(85.54±1.04)%(n=3)。结论:此方法与传统水提取法相比具有省时、高效的优点,为番石榴多糖的后续研发提供试验基础。     

响应面法优化开口箭多糖超声提取工艺研究

对开口箭药材中水溶性多糖超声提取工艺进行了探索。在单因素实验的基础上,利用响应面分析方法建立开口箭多糖超声提取的二次响应曲面方程,考察了提取温度、超声功率、提取时间和料液比对开口箭多糖提取率的影响。结果表明,在实验范围内对开口箭多糖提取率影响程度由大到小依次为超声功率、提取时间、提取温度和料液比。开口箭多糖超声提取工艺的最佳条件为:超声功率210W、提取时间42min、提取温度80℃、料液比1:33(g:mL)。在此条件下,开口箭多糖提取率为3.771%。该方法具有用时短、提取率高等优点,可为开口箭多糖的深入研究提供参考依据。      

响应面法优化超声辅助提取浒苔多糖的工艺

为优化浒苔多糖的提取工艺条件,采用超声辅助提取技术提取浒苔多糖,考察3 个变量(超声温度、超声时间和液料比)对浒苔多糖收率的影响,并通过响应面设计法确定浒苔多糖超声辅助提取技术的最佳工艺条件。结果表明：最佳工艺条件为超声温度80℃、超声时间28min、液料比63:1(mL/g),按此工艺条件提取浒苔多糖,收率为25.84mg/g;验证实验表明,实际浒苔多糖收率与模型预测值相近。采用响应面法优化浒苔多糖超声辅助提取工艺可行。     

响应面法优化超声波辅助提取柿子多糖工艺的研究

为优化柿子多糖的超声波提取工艺,采用单因素和响应面试验研究超声波提取的液料比、提取温度、超声功率及超声时间对磨盘柿多糖提取效果的影响。研究表明:最佳提取工艺条件为液料比18.04mL/g,提取时间32.12min,超声功率405.30W,提取温度40℃。在该条件下磨盘柿多糖提取率的预测值为15.49%,验证值为15.23%,误差为1.71%。经比较,超声波辅助提取柿子多糖的得率比传统水提法提高了51.71%。     

响应面法优化超声辅助提取茶渣蛋白质的工艺条件

以茶渣为原料,采用超声波技术辅助提取茶渣蛋白质,考察了超声功率、超声频率、超声温度、超声时间、碱液浓度、料液比对茶渣蛋白质提取率的影响,并以响应曲面法优化工艺条件;比较分析了超声辅助碱提和热水浴碱提茶渣蛋白质提取率的差异。结果表明,超声波辅助提取茶渣蛋白质最佳提取工艺条件为:超声功率300 W、超声频率为26Hz、超声温度54℃、超声时间61min、碱液浓度0.35mol/L、料液质量比比1g∶27mL,在此条件下,茶渣蛋白质一次提取率为86.50%,超声碱提相对于热水浴碱提,一次提取率提高了37.2%。     

超声波辅助热水浸提香菇多糖响应面优化工艺及其抗氧化活性的研究

采用响应曲面对超声波辅助热水浸提香菇多糖提取条件进行优化,优化后的工艺为:水料比37:1,超声功率550 W,超声时间7.3min,多糖得率实际测定值为20.58%,与模型预测值22.37%接近,表明用响应面方法来优化香菇多糖提取工艺是可行的.与传统的热水煎煮工艺相比,采用超声波辅助热水浸提的方法提取香菇多糖,可使多糖...     

响应面法优化鸡枞菌多糖的提取工艺

利用响应面分析法优化鸡枞菌多糖提取工艺.以鸡枞菌多糖提取率为指标,考察浸提温度、时间、液固比、提取次数对鸡枞菌多糖提取的影响,然后根据中心组合( Box-Benhnken)原理采用三水平三因素的分析法,依据回归确定各工艺条件的影响因素,以鸡枞菌多糖提取率为响应面和等高线,分析各个因素的显著性和交互作用,优化得到鸡枞菌多糖的最佳工艺条件为提取温度87℃、提取时间2.9h、水料比31∶1(mL/g),多糖最大提取率达16.88％.     

响应面法优化超声波强化提取薏苡仁酯

采用超声波强化溶剂提取法提取薏苡仁酯,在单因素试验基础上,利用响应面法对提取工艺参数进行优化研究。建立料液比、超声时间、超声温度与薏苡仁酯得率之间的数学模型,通过典型性分析得出最优工艺条件为料液比1:10(g/mL)、超声时间50min、超声温度50℃、超声功率300W、超声频率20kHz,在此条件下,薏苡仁酯得率为5.798%。     

响应面分析法优化酶提取甜茶茶多酚工艺

利用响应面分析法对复合酶辅助提取甜茶中的茶多酚的工艺进行优化。在单因素试验基础上选取因素与水平,根据中心组合的试验设计原理和响应面分析法,分析各个因素的显著性和交互作用,结果确定甜茶中的茶多酚的提取最佳工艺条件为：复合酶是由纤维素酶和果胶酶以3:4的比例混合而成;在45℃的水浴条件下,加酶量为0.6%(m/m)、pH4.95、酶解时间47.76min、料液比1:23.58(g/mL),酶解后的原料用体积分数40%的乙醇溶液、料液比1:28(g/mL)、温度70℃回流提取70min的条件下,茶多酚提取量可达133.2mg/g。     

响应曲面法优化超声波-微波协同萃取生姜多糖工艺

以远红外干燥的生姜粉为原料,通过单因素试验探讨超声波- 微波协同萃取生姜多糖工艺中液料比、微波功率、提取时间、颗粒大小及超声波等因素对多糖提取率的影响,利用响应曲面法对影响生姜多糖提取率的3 个主要因素即微波功率、液料比和提取时间进行优化。分析表明最佳提取工艺参数：鲜生姜60℃干燥、粉碎过40目筛、纯水为溶剂、液料比25:1、微波功率258W 条件下提取85s,生姜多糖提取率23.65%,比热水回流浸提6h所得提取率高21.10%。超声波- 微波协同具萃取的方法有方法简单及萃取效率高等优点,可为生姜多糖的提取应用提供一定参考。     

响应面法优化百部多糖提取条件研究

在百部多糖提取体系中,利用响应面分析法(response surface methodology)对在单因素试验基础上选取的提取温度、液料比、提取时间三个主要因素,以百部多糖得率为响应值,对其工艺进行了优化。得出百部多糖水提取的最佳工艺条件为：提取温度83℃,液料比33:1(V/m),提取时间200min,百部多糖的实际提取率为3.74％,比单因素试验最高提取率高出11.31％。