超越传统方法:深度学习机器赋权指根 (Boesenbergia rotunda) - 提取具有卓越抗氧化活性的生产

科学领域:

• 食品科学与技术 食品科学与技术
• 自然产品化学 自然产品化学
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 指根 (Boesenbergia rotunda) 是一种富含生物活性化合物的药用植物.
• 干燥过程对植物提取物的稳定性和质量有很大影响.
• 优化干燥参数对于最大限度地提高生物活性化合物的产量和有效性至关重要.

研究的目的:

• 为了研究干燥参数对化合物,黄素和指根提取物的抗氧化活性的影响.
• 用响应表面方法 (RSM) 和Box-Behnken设计来确定指根提取物的最佳干燥条件.
• 根据干燥参数开发数学模型来预测指根提取物的质量属性.

主要方法:

• 手指根提取物被制备并在不同的条件下进行干燥.
• 使用Box-Behnken设计来研究马尔托德克斯的度,进气温度和出气温度的影响.
• 测量了总含量 (TPC),总黄含量 (TF) 和抗氧化活性 (DPPH,FRAP测定).
• 使用统计分析,包括逐步回归来分析数据.

主要成果:

• 马尔托德克斯特林度显著影响了TPC,TF和抗氧化活性.
• 出口温度显著影响了FRAP活动.
• 为了最大限度地提高和黄含量,最优的条件是20%的马尔托德,150°C的进气温度和70°C的出气温度.

结论:

• 干燥参数,特别是麦芽素度和出口温度,在维护指根提取物的质量方面发挥着至关重要的作用.
• 开发的数学模型准确地预测了提取物质的特性,验证了RSM方法.
• 优化干燥条件可以提高指根提取物在食品和制药行业的潜在应用.