基于人工神经网络模型的优化 Polygonum perfoliatum L. 聚糖类超声波辅助提取,结构特征和抗炎活性

科学领域:

• 植物化学 植物化学
• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 传统上,Polygonum perfoliatum L. (PP) 在苗族医学中用于各种疾病.
• 对PP多糖的治疗潜力的研究是有限的.
• 这项研究旨在探索和描述PP多糖为潜在的健康应用.

研究的目的:

• 用超声波辅助提取 (UAE) 来优化从Polygonum perfoliatum L.中提取多糖的过程.
• 描述一个孤立的多糖分的结构和组成 (S-PPP3).
• 评估S-PPP3.3的抗炎活性.

主要方法:

• 使用响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 建模优化了多糖提取.
• 超声波辅助提取 (UAE) 参数优化了液体与固体的比率,循环,温度和功率.
• 通过Sephadex净化分离的S-PPP3部分,并使用单糖化合物组成和结构分析进行了表征.
• 在LPS刺激的RAW264.7巨细胞中评估的抗炎活性.

主要成果:

• 通过GA-BP神经网络模型确定的最佳阿联条件:35mL/g,29分钟的3个周期,72°C,415W,产生96.96%的综合得分.
• 隔离的S-PPP3分数 (79 kDa) 由L-阿拉比诺斯,D-银酸,D-银酸,D-葡萄糖,D-曼诺斯和L-拉姆诺斯组成.
• 结构分析揭示了S-PPP3中特定的骨干和侧链动机.
• 在实验室中,S-PPP3表现出显著的抗炎活性.

结论:

• 优化的阿联条件有效地从PP中提取多糖.
• 已分离的S-PPP3部分具有复杂的结构,具有潜在的治疗性质.
• S-PPP3显示出显著的抗炎功能,这表明它可以作为功能性食品成分或治疗剂.