基于指纹图谱的Box-Behnken响应面法结合BP神经网络多指标优化决明子总蒽醌提取工艺
目的 基于中药指纹图谱技术,采用Box-Behnken响应面法结合back-propagation(BP)神经网络多指标优化一步提取决明子总游离蒽醌(总蒽醌)并与《中国药典》2020年版方法比较.方法 将决明子直接用稀盐酸回流水解后再同时用二氯甲烷同步回流萃取制备提取物,建立提取物指纹图谱.以总峰面积标准化数值、橙黄决明素与大黄酚的峰面积归一化值及指纹图谱相似度,计算综合评价指标.采用Box-Behnken响应面法考察料液比、水解时间、二氯甲烷用量等因素对综合评价指标的影响,获得最佳提取工艺.建立BP神经网络模型,选取合理数据进行学习和验证并预测决明子的最佳提取工艺.结果 采用Box-Behnken响应面法得到的决明子最佳提取工艺为:料液比为1∶ 30(g·mL-1)、水解时间为30 min、二氯甲烷用量为35 mL;采用BP神经网络预测得到的决明子最佳提取工艺为:料液比为1∶30(g·mL-1)、水解时间为45 min、二氯甲烷用量为35 mL.Box-Behnken响应面法、BP神经网络验证结果及2020年版《中国药典》方法的综合评价指标平均值为0.861 3、0.855 1、0.749 7.结论 将Box-Behnken响应面法试验结果与BP神经网络预测结果相互检验,择优确定了决明子总蒽醌的最佳提取工艺,该提取工艺优于2020年版《中国药典》方法.
决明子、指纹图谱、Box-Behnken响应面法、BP神经网络、提取工艺优化
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R283;R917(中药学)
安徽高校省级自然科学研究重大项目;安徽高校省级自然科学研究重大项目;皖南医学院大学生科研项目;安徽省省级大学生创新创业训练计划项目
2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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