摘要：目的:研究衢枳壳中橙皮苷的提取工艺。方法:根据Box-Behnken Design(BBD)设计试验,采用遗传神经网络模型对橙皮苷的提取工艺条件与目标产物进行建模,并对其工艺条件进行目标寻优。结果:经交叉验证后,选取3个隐层神经元,平均预测误差和平均拟合误差分别为0.6081%和0.0666%,均小于5%。优化隐层神经元个数后,对衢枳壳中橙皮苷提取工艺进行寻优,最终得到的最佳提取条件为:纯水提取,液料比为25∶1(mL/g),粒径为20目,提取时间为105 min。此条件下,橙皮苷得率预测值为4.769%,试验测量值为4.953%,相对误差为0.2226%。结论:遗传神经网络优化衢枳壳中橙皮苷提取工艺的方法有效,相对误差较小,弥补了多元回归模型的不足,可为实现中药有效成分目标寻优提供参考。

摘要：目的:采用熵权法结合随机森林数学模型同时优化红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B两种有效成分的提取条件。方法:对红花进行超声提取,采用单因素试验选择超声温度、超声时间、液料比和超声功率作为影响提取率的因素,用Box-Benhnken中心组合试验设计确定试验方案,用HPLC测定羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的含量,通过熵权法计算出羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B的权重值,并将综合评价值作为评价指标,再用随机森林法对提取结果进行优化。结果:随机森林得到的最佳提取工艺为:超声温度72℃、超声时间46 min、液料比为16∶1(mL/g)、超声功率112 W,在此条件下预测综合评价值为1.12,平均验证真实值为1.15,两者相对误差为2.61%。结论:将熵权法和随机森林结合应用于红花中羟基红花黄色素A和脱水红花黄色素B提取工艺的优化、分析和预测,预测吻合于验证结果,这为中药有效成分的提取工艺优化研究提供了新的思路与参考。

摘要：目的:研究衢枳壳中芸香柚皮苷、柚皮苷、橙皮苷、新橙皮苷、木犀草素、川陈皮素、桔皮素7个指标成分总得率的最佳提取工艺。方法:基于单因素试验,选择超声时间、乙醇浓度、料液比、超声温度作为影响因素,根据响应面试验法中的Box-Behnken Design(BBD)试验设计原理,利用四因素三水平的响应面分析法确定衢枳壳的最佳提取工艺。采用高效液相色谱法,色谱柱为Eclipse XD-C18(250 mm×4.6 mm,5μm)柱;检测波长为330 nm;以乙腈-0.1%甲酸溶液作为流动相,梯度洗脱;流速为1.0 mL/min;柱温为25℃。结果:衢枳壳中7个指标成分总得率的最佳提取工艺条件为:超声时间30 min,乙醇浓度68%,料液比1∶35(g/mL),超声温度60℃,此条件下7个成分的总得率预测值为208.53 mg/g,实验平均值为208.96 mg/g,实验值与预测值的相对误差为0.21%。结论:该提取方法简单、合理、稳定,可为衢枳壳中多种有效成分提取工艺的研究提供参考。