超声波辅助的基于溶剂的多糖的深度欧性提取:通过响应表面方法和人工神经网络建模的优化

科学领域:

• 绿色化学 绿色化学
• 生物技术是生物技术.
• 食品科学 食品科学 食品科学

背景情况:

• 传统的多糖提取方法效率低下,耗费大量能源.
• 超声波辅助深度欧溶剂 (UA-DES) 提取提供了一个可持续的替代方案,但需要复杂的优化.
• 的多糖 (OPs) 是有价值的生物活性化合物,具有潜在的应用.

研究的目的:

• 使用响应表面方法 (RSM) 和人工神经网络 (ANN) 建模优化UA-DES对OP的提取.
• 为了比较UA-DES提取的效率和生物活性与传统的热水超声波 (HWU) 提取.
• 阐明通过UA-DES获得的OP的结构特征和生物活性.

主要方法:

• 选深度欧溶剂 (DES) 系统,用胆化-酸 (CCA) 显示最高性能.
• 优化UA-DES提取参数 (超声波时间,液体-固体比,温度,功率) 使用单因素实验,RSM和ANN建模.
• 提取的OP的特征,包括产量,抗氧化活性 (DPPH•清除),尿酸和糖含量,以及结构分析 (FTIR,XRD,SEM).

主要成果:

• 优化的UA-DES提取 (2小时,80°C,190W,60毫升/克) 产生了23.56%的OPs与80.75%的DPPH•清理活动.
• 与HWU提取相比,UA-DES提取实现了94%更高的产量和28%更高的抗氧化活性.
• 来自UA-DES的OP显示出更高的尿酸,总糖和葡萄糖含量,以及独特的阿拉比诺斯存在,具有有利于生物活性的结构特性.

结论:

• 使用CCA提取UA-DES是一种生态高效和有效的战略,用于生产高价值的多糖.
• 集成的RSM-ANN框架为UA-DES流程提供了精确的优化和机制理解.
• UA-DES提取是一种可扩展的绿色技术,用于生产具有增强生物活性的功能性多糖体.