超声波化与量身定制的深度环氧溶剂系统的协同合,用于加强提取Scutellaria Radix的黄化合物:通过遗传算法进行建模和优化

科学领域:

• 绿色化学 绿色化学
• 自然产品化学 自然产品化学
• 过程优化 过程优化

背景情况:

• 由于其低毒性和高可溶性,深度浸泡溶剂 (DES) 正在成为传统有机溶剂的环保替代品.
• 斯库特拉里亚根是一种有价值的生物活性黄类药物来源,具有显著的治疗潜力.
• 传统的提取方法往往面临效率和环境影响的局限性.

研究的目的:

• 合成和评估DESs,以便有效地从Scutellaria Radix.中提取黄类.
• 使用统计方法和人工智能优化提取过程.
• 评估优化的DES系统的回收率和可回收性.

主要方法:

• 合成和选12种不同的DESs.
• 超声波辅助提取 (UAE) 技术用于隔离黄类.
• 统计优化,包括单因素实验和响应表面方法.
• 人工神经网络遗传算法 (ANN-GA) 用于过程改进.

主要成果:

• 在提取效率方面,最佳的DES显著超过了水和70%的乙醇.
• 在六种关键类黄酸盐方面取得了高产量:scutellarin,baicalin,wogonoside,baicalein,wogonin和chrysin.
• 富化后的黄酸回收率在76.80%至85.13%之间.
• 在四个连续的提取周期中,DES显示出出色的可回收性.

结论:

• 使用DES和阿联建立了一个可持续和高效的植物化学提取平台.
• 智能溶剂设计和过程优化为天然产品加工提供了实质性的进步.
• 这种方法提供了一种更绿色,更有效的方法,可以从Scutellaria Radix中获得有价值的黄胺.