响应面优化蒲公英多酚超声波辅助乙醇提取工艺及其抗氧化性

本实验以蒲公英全草为原料,选取超声波提取时间、超声波功率、料液比、超声提取温度四个因素为自变量,结合单因素实验结果,对蒲公英多酚超声波辅助提取工艺进行优化,最后对蒲公英不同部位多酚抗氧化活性进行评估。结果表明:四因素对提取率的影响大小依次是提取温度>超声波功率>超声提取时间>料液比;超声波辅助乙醇提取蒲公英多酚的最佳工艺条件为提取时间37 min、超声功率380 W、提料液比1∶48、温度42℃,多酚平均提取率为3.68%±0.05%,与理论预测值3.72%误差值仅为0.94%。在优化条件下依次对蒲公英全草、叶片和根中的多酚进行提取并比较其抗氧化活性,三者均具有较强的抗氧化能力,蒲公英不同部位的抗氧化活性大小依次为蒲公英叶片>蒲公英全草>蒲公英根。      

响应面试验优化水芹黄酮超声波辅助提取工艺及其抗氧化性

以水芹为试材,采用超声波辅助方法提取其黄酮,在单因素试验的基础上,利用响应面法优化超声波辅助提取水芹黄酮工艺,最后对水芹黄酮抗氧化活性进行评估。结果表明：最佳工艺条件为料液比1∶38（g/mL）、超声时间62 min、超声温度69 ℃、乙醇体积分数80%,在此条件下,水芹叶黄酮提取量为8.201 mg/g（鲜质量）,该结果与预测值8.238 mg/g接近,表明所建数学模型与实际情况拟合较好。水芹叶黄酮含量远高于茎秆,且都有较强的抗氧化能力,其中茎秆黄酮抗氧化能力强于叶黄酮,这可能是茎秆和叶黄酮成分差异所致。     

超声波辅助提取荔枝核多酚工艺的响应面优化

研究在超声波辅助处理下用乙醇溶液提取荔枝核多酚的工艺。在单因素分析基础上,采用Box-Behnken设计,建立二次回归方程模型,模型相关系数R2=0.9970,对模型进行回归和方差分析,确定最佳工艺条件为:超声波功率148 W,超声波处理时间11.9 min,液料比10.6∶1,乙醇体积分数54.95%,提取时间为60 min。在最佳工艺条件下,每百克荔枝果核粉末多酚实际提取量为2.633 mg,模型预测最佳理论值为2.63924 mg。     

超声波辅助提取荔枝核多酚工艺的响应面优化

研究在超声波辅助处理下用乙醇溶液提取荔枝核多酚的工艺。在单因素分析基础上,采用Box-Behnken设计,建立二次回归方程模型,模型相关系数R2=0.9970,对模型进行回归和方差分析,确定最佳工艺条件为:超声波功率148 W,超声波处理时间11.9 min,液料比10.6∶1,乙醇体积分数54.95%,提取时间为60 min。在最佳工艺条件下,每百克荔枝果核粉末多酚实际提取量为2.633 mg,模型预测最佳理论值为2.63924 mg。     

响应面优化超声波辅助提取紫菜多酚

目的:紫菜多酚是紫菜中的1种功能性成分。本文优化超声波辅助提取紫菜多酚的工艺条件,为进一步开发利用紫菜资源提供一定的理论基础。方法:以紫菜粉末为材料,研究超声时间、超声功率、乙醇体积分数、料液比对紫菜多酚提取量的影响;采用响应面法优化超声波辅助提取紫菜多酚的工艺条件。结果:优化的超声波辅助提取紫菜多酚的工艺是:超声时间11 min,超声功率463 W,乙醇体积分数59%,料液比1∶30(g/mL)。此条件下紫菜多酚提取量6.803 mg/g,比用乙醇溶液浸提的多酚提取率提高8.62%。结论:超声波辅助提取多酚的方法操作简便,提取率高。     

响应面法优化酶辅助提取羊栖菜多酚工艺及其抗氧化性研究

目的采用响应面法优化酶辅助提取羊栖菜多酚,以提高多酚的提取量。方法选取酶解温度、酶解p H、酶解时间和复合酶比例(中性蛋白酶量:纤维素酶量)作为影响因子,在单因素实验的基础上应用Box-Benhnken中心组合试验设计原理进行4因素3水平的响应面分析,以羊栖菜多酚的提取量为响应值,优化酶辅助提取羊栖菜多酚的工艺参数,并对提取的羊栖菜多酚进行抗氧化测定。结果最佳酶解条件为:温度46℃,p H 5.5,时间46 min,复合酶比例为15:1(其中纤维素酶添加量为6 mg/g),在此条件下,羊栖菜多酚的提取量为9.31 mg/g,与预测值9.3189 mg/g基本一致,表明该模型与实际情况拟合较好。羊栖菜多酚的总还原力与维生素C相当,且可以清除80%以上的DPPH。结论通过响应面法优化提高了羊栖菜多酚的提取率,提取的羊栖菜多酚具有较强的抗氧化能力。     

响应面优化金线草主根多酚提取工艺及其抗氧化性

采用乙醇回流法从金线草主根中提取多酚类物质,利用响应面法建立多酚得率与温度、乙醇浓度、液料比、时间之间的数学模型。通过此模型确定金线草主根多酚的最适提取工艺参数,并通过体外抗氧化实验评价其抗氧化能力。结果表明:该多酚得率模型的拟合度很好,最佳工艺参数为温度83.7℃、乙醇浓度43%、液料比30 m L/g、时间149 min。在此条件下,经过第一次提取其多酚得率为90.065 mg/g,而提取两次时可高达93.380 mg/g。金线草主根多酚具有较强的DPPH·和羟基自由基清除能力,其半数抑制浓度分别为0.175 mg/m L和0.025 mg/m L。      

沙枣多酚超声波辅助提取工艺优化及抗氧化性研究

采用响应曲面设计,研究超声波辅助提取时料液比、乙醇浓度、功率、超声时间及其交互作用对沙枣多酚提取效果的影响.用沙枣多酚对二苯代苦味酰自由基(DPPH·)的清除能力以及Rancimat法研究其抗氧化活性.用Design Expert软件确定沙枣多酚超声波提取的最佳工艺参数是:超声波功率309.35W,时间9.71 min,料液比1:11.40,乙醇体积分数48.10%.沙枣多酚对DPPH·有显著的清除效果,且明显优于维生素C和单宁酸标准品.当质量浓度为3.5μg/mL时,沙枣多酚、维生素C和单宁酸标准品对DPPH·的最大清除率分别为97.30%、46.87%和34.17%.沙枣多酚对DPPH的清除效果与其浓度之间呈明显的量效关系.Rancimat法结果表明,沙枣多酚的抗氧化活性优于同浓度的维生素C和单宁酸标准品.     

响应面法优化超声波辅助提取猕猴桃果皮多酚工艺研究

采用超声波辅助提取猕猴桃果皮多酚,并利用响应面法对多酚提取工艺进行优化。在单因素实验的基础上,采用四因素三水平的响应面实验优化设计,研究超声波功率、提取时间、提取温度、液料比对多酚提取量的影响。结果显示最佳提取工艺条件为:超声波功率384.00 W,提取时间30 min,提取温度65.00℃,液料比23.00 m L/g,多酚提取量的实验值为（28.10±0.38）mg GAE/g,与理论预测值（28.14 mg GAE/g）相差不大。通过体外1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH）自由基清除力测定多酚的抗氧化性,并且得到猕猴桃果皮多酚的EC50值为0.13 mg/m L,说明提取的多酚具有很好的抗氧化性。      

响应面法优化超声波辅助提取金红苹果多酚工艺研究

以新鲜金红苹果为原料,乙醇溶液为提取溶剂,超声波辅助提取金红苹果中的多酚物质。在单因素试验的基础上,采用四因素三水平的响应面试验优化设计,研究超声波功率、乙醇体积分数、提取时间、液料比4个因素对多酚得率的影响。结果显示最佳提取工艺条件为:超声波功率580 W,乙醇体积分数40%,提取时间35 min,液料比(mL∶g) 30∶1,在此工艺条件下,金红苹果多酚的得率达5.38%,与预测值5.74%接近。     

响应面试验优化超声波辅助提取蓝靛果多酚工艺及其抗氧化活性

选用长白山的蓝靛果忍冬冻果作为原料,以蓝靛果多酚提取量为指标,在单因素试验的基础上,通过三因素三水平的响应面优化试验,得出了蓝靛果多酚最佳的提取工艺条件为：料液比1∶25（g/mL）、提取温度40 ℃、乙醇体积分数50%、超声功率500 W、提取时间90 min。在此条件下,蓝靛果多酚提取量达7.52 mg/g。此外,通过体外抗氧化能力评价方法得出：蓝靛果多酚具有较强的清除超氧阴离子自由基、2,2’-联氨-双-（3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸）二胺盐自由基（2,2’-azino-bis(3-ehtylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) diammonium salt radical,ABTS＋•）、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH）自由基的能力。由相关性分析结果可知,蓝靛果多酚含量与超氧阴离子自由基、DPPH自由基清除能力之间呈极显著正相关（P＜0.01）,与ABTS＋•清除能力间呈显著正相关（P＜0.05）。     

响应面法优化超声波辅助提取黑加仑多酚工艺及其抗氧化活性分析

为提高黑加仑多酚的提取效率,采用乙醇溶液作为提取溶剂,超声波辅助对黑加仑果中多酚进行提取。通过单因素实验考察了乙醇体积分数、超声波功率、提取时间、料液比对黑加仑果多酚提取量的影响。在单因素实验的基础上,结合响应面试验优化提取工艺,并对黑加仑果多酚的抗氧化活性进行分析。结果表明:响应面法得到的黑加仑果多酚最佳提取工艺为:乙醇体积分数50%,超声波功率300 W,提取时间20 min,料液比1:10 g/mL。在上述提取条件下,黑加仑果多酚提取量为538.00 mg/100 g。抗氧化活性表明,黑加仑果多酚对DPPH自由基、羟自由基和ABTS+自由基清除率的IC₅₀值分别为7.97、7.92和5.26 mg/mL,表明黑加仑果多酚具有较好的抗氧化活性。该结果可为黑加仑果多酚的工业化生产提供参考。     

超声波提取牡丹籽壳多酚工艺响应面法优化及抗氧化性研究

采用超声波提取牡丹籽壳多酚,以多酚含量为指标,通过单因素实验分别考察乙醇体积分数、液料比、提取时间和提取温度的影响,并采用响应面法获得最优的超声波提取牡丹籽壳多酚的工艺条件。以抗氧化剂(VC和BHT)为参照,采用DPPH和FRAP法评估牡丹籽壳多酚的抗氧化性。结果表明,超声波提取牡丹籽壳多酚最优工艺条件为:超声波功率100 W,乙醇体积分数70%,液料比25∶1,提取时间80 min,提取温度60℃;在最优条件下,多酚含量为5.75%。牡丹籽壳多酚清除DPPH自由基的IC50为71.0μg/m L,FRAP值为18.33 mmol/L,具有一定的抗氧化作用。     

响应面法优化超声波辅助提取蓝莓叶多酚

以蓝莓叶粉末为材料,以超声波辅助乙醇提取蓝莓叶多酚,研究超声时间、超声功率、乙醇浓度、料液比对蓝莓叶多酚得率的影响,并采用响应面法优化了超声波辅助乙醇提取蓝莓叶多酚的工艺条件。结果表明:超声时间10 min,超声功率546 W,乙醇浓度64%,料液比1∶22(g/m L),蓝莓叶多酚得率为8.54%。超声波辅助提取法操作简便、得率高,是适合蓝莓叶多酚提取的一种工艺方法。      

响应面法优化超声波辅助亚麻木酚素提取工艺及抗氧化性研究

以亚麻籽为原料,对超声波辅助提取亚麻木酚素进行了研究。通过单因素试验,分别考察原料颗粒度、超声功率、液固比、超声温度和超声时间对亚麻木酚素得率的影响。并在单因素试验基础上,采用Box-Behnken中心组合设计和响应面法对超声波提取亚麻木酚素工艺进行优化,建立了二次多项式回归方程的预测模型。研究结果表明,超声波辅助提取亚麻木酚素的最佳工艺条件为:原料颗粒度60目,提取溶剂60%乙醇,超声功率400 W,液固比17:1,超声温度40℃,超声时间15 min,亚麻木酚素得率为7.18 mg/g。抗氧化活性研究表明,亚麻木酚素对DPPH、过氧化氢和超氧阴离子均有良好的清除能力,IC_(50)值分别为145 mg/L、75 mg/L和0.25 mg/L。     

响应曲面法优化超声波辅助提取蒲公英糖蛋白工艺

采用单因素实验和响应曲面法,通过二次回归正交旋转组合设计方法研究了超声功率、超声时间、水提时间和水提温度对蒲公英糖蛋白得率的影响,建立数学模型,以确定优化的蒲公英糖蛋白提取工艺,得到的优化提取工艺参数为:超声功率200W、超声时间20min、水提时间5h、水提温度50℃,蒲公英糖蛋白的平均得率为5.33%。     

响应曲面法优化超声波辅助提取蒲公英糖蛋白工艺

采用单因素实验和响应曲面法,通过二次回归正交旋转组合设计方法研究了超声功率、超声时间、水提时间和水提温度对蒲公英糖蛋白得率的影响,建立数学模型,以确定优化的蒲公英糖蛋白提取工艺,得到的优化提取工艺参数为:超声功率200W、超声时间20min、水提时间5h、水提温度50℃,蒲公英糖蛋白的平均得率为5.33%。      

响应面法优化杜仲叶中总多酚超声波辅助提取工艺研究

采用响应面法优化杜仲叶中总多酚超声波辅助提取工艺。考察了提取溶剂、液料比、提取时间、提取温度及提取次数对提取工艺的影响,在单因素实验分析的基础上采用Box-Benhnken中心组合进行4因素3水平的实验设计,以总多酚得率为响应值,进行响应面分析,建立二次多项回归数学模型,并优化提取工艺。结果表明杜仲叶中总多酚超声波辅助提取最佳工艺为:55%乙醇、液料比为25∶1mL·g-1、45℃下提取25min,提取两次,在此条件下,总多酚得率为4.678%。     

响应面法优化杜仲叶中总多酚超声波辅助提取工艺研究

采用响应面法优化杜仲叶中总多酚超声波辅助提取工艺。考察了提取溶剂、液料比、提取时间、提取温度及提取次数对提取工艺的影响,在单因素实验分析的基础上采用Box-Benhnken中心组合进行4因素3水平的实验设计,以总多酚得率为响应值,进行响应面分析,建立二次多项回归数学模型,并优化提取工艺。结果表明杜仲叶中总多酚超声波辅助提取最佳工艺为:55%乙醇、液料比为25∶1mL·g-1、45℃下提取25min,提取两次,在此条件下,总多酚得率为4.678%。      

响应面法优化超声波辅助提取藜麦多酚的工艺条件

以西藏地区种植的藜麦为原材料,探究超声波辅助提取工艺中料液比、提取时间、提取温度、提取功率、乙醇体积分数5个因素对3种藜麦多酚提取量的影响,在获取单因素影响结果的基础上,进行响应面条件优化研究。结果表明:3种藜麦多酚提取的最佳工艺条件均为料液比1∶24(g/mL)、提取时间42 min、提取温度42℃、提取功率205 W、乙醇体积分数为70%,在此条件下3种藜麦多酚提取量分别为(2.653±0.021)mg/g、(2.437±0.017)mg/g、(2.357±0.025)mg/g;3种藜麦多酚提取量模型均达到极显著水平(P 0.000 1),失拟项不具有显著性(P0.05),决定系数R2分别为0.948 3(白)、0.970 7(红)、0.962 0(黑),模型与实验值拟合度良好。