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响应面法优化川芎蛋白提取工艺及抗氧化活性研究(二) 活性取等体积蒸馏水

2025-05-12 01:00:14 [百科] 来源:逸影云栈

1.2.7.2 超氧阴离子自由基清除能力的面法测定

取不同浓度的LCP溶液液各0.04mL,按试剂盒加入反应试剂一0.26mL、优化氧化研究试剂二0.32mL、川芎试剂三0.04mL、蛋白试剂四0.06mL,工艺混匀,及抗即为测定组。活性取等体积蒸馏水,面法同法制备对照组。优化氧化研究依上述方法,川芎不加试剂三,蛋白加蒸馏水补足体积,工艺混匀,及抗即为空白组。活性于37℃反应10min,面法转移至玻璃比色皿中,蒸馏水调零,570nm读取各组吸光度值A,平行测定3次,以VC为阳性对照组,如下公式(4)计算清除率。

式中:A1:对照组吸光度值,A2:测定组吸光度值,A3:空白组吸光度值。

1.2.7.3 DPPH自由基清除能力的测定

分别吸取1.47mg/mL的LCP溶液0.2、0.4、0.6、0.8、1mL,加80%甲醇补足至1mL,备用。取上述不同浓度的LCP溶液0.4mL,按试剂盒加入0.6mL工作液制,混匀,即得测定组。取0.4mL不同浓度的LCP溶液与0.6mL80%甲醇溶液为对照组。取0.4mL80%甲醇溶液与0.6mL工作液,充分混匀,即得空白组。室温避光静置30min使之充分反应,无水乙醇调零,于517nm读取吸光度值A,每个浓度的样品重复测定3次,取均值,以VC为阳性对照组,按公式(5)计算清除率。

式中:A1:测定组吸光度值,A2:对照组吸光度值,A3:空白组吸光度值。

1.3 数据处理

实验结果用平均值±标准差表示,采用Designexpert8.0.6进行响应面实验数据优化,用SPSS26.0软件进行方差分析,以P<0.05表示有统计学意义。

2 结果与分析

2.1 单因素实验

实验结果见图1(a),LCP得率先随pH的增大而增大。推测在一定范围内,增大pH,因形成羧基离子和去质子胺,蛋白质分子中含有更高的负电荷排斥力,使蛋白质和水分子之间的相互作用增加,而增加LCP的溶解度;亦可能是因偏离LCP的等电点,而增加LCP的溶解度,最终使LCP得率增大。pH6时LCP的得率为(2.23%±0.05%),而后LCP得率随pH增大而减小。推测较高pH水平下提取样品时,因增加淀粉及其他杂质物质的溶出,而稀释LCP的浓度。且在碱性条件下,酚类化合物易从药材中释放并与蛋白质共价结合而后快速氧化,导致提取物的颜色呈褐色。经方差分析,P=0.002<0.01,表明pH对LCP得率的影响有极显著性。综合考虑,选取提取液pH5~7进行响应面法优化试验。

从图1(b)可发现,蛋白质得率因料液比的不同而差异明显。料液比在1:5~1:15(g/mL)范围内,蛋白质得率逐渐增加,这是由于随着料液比的增大,溶液中分子扩散和碰撞速率加快,促进蛋白质分子的溶解。当料液比在1:15~1:25(g/mL)范围内,得率逐渐下降,推测是由于料液比增大而致蛋白质分子分散性加大,不易酸沉获得蛋白质,同时一些可溶性杂质溶解阻碍蛋白质溶出,且不利于获得纯度较好的蛋白质。经方差分析,P=0.032<0.05,表明料液比对LCP得率的影响具有显著性。综合考虑,选取料液比1:10~1:20(g/mL)进行响应面法优化试验。

从图1(b)可发现,蛋白质得率因料液比的不同而差异明显。料液比在1:5~1:15(g/mL)范围内,蛋白质得率逐渐增加,这是由于随着料液比的增大,溶液中分子扩散和碰撞速率加快,促进蛋白质分子的溶解。当料液比在1:15~1:25(g/mL)范围内,得率逐渐下降,推测是由于料液比增大而致蛋白质分子分散性加大,不易酸沉获得蛋白质,同时一些可溶性杂质溶解阻碍蛋白质溶出,且不利于获得纯度较好的蛋白质。经方差分析,P=0.032<0.05,表明料液比对LCP得率的影响具有显著性。综合考虑,选取料液比1:10~1:20(g/mL)进行响应面法优化试验。

在特定条件下,蛋白质浸出需要一定时间达到平衡状态;时间较短,分子扩散效率一定,蛋白质溶出量有限;延长浸提时间蛋白质得率呈下降趋势,可能是由于蛋白质长时间在碱性环境中会发生轻微水解和变性,而且时间延长也会增加非蛋白物质浸出,影响蛋白质进一步沉淀和蛋白制品的纯度,且与同类豆类如豌豆、大豆和蚕豆相比,川芎富含不同的多糖,多糖与蛋白质的相互作用可能导致川芎中提取蛋白的价值降低。经方差分析,P=0.023<0.05,表明提取时间对LCP得率的影响具有显著性。综合考虑,选取提取时间1~2h进行响应面法优化试验。

2.2 响应面分析LCP提取工艺试验结果

2.2.1 响应面法优化实验设计及结果

每组样品平行测定3次,取平均值,并进行数据散点图和统计分析。DesignExpert8.0.6软件进行响应面设计及结果分析。结果如表3所示,得拟合方程为

y=2.28+0.18A+0.21B+0.19C−0.055AB+0.078AC+0.13BC−0.47A2−0.34B2−0.54C2

2.2.2 方差分析结果

如表4所示,模型F=40.23,Pr>F<0.01,说明此回归模型是极显著的。方程失拟项F=0.89,Pr>F>0.05,失拟项相对于纯误差影响不显著,说明回归模型与实测值拟合度较好,适用性高,可以使用该回归方程代替试验真实点分析试验结果。各因素的影响大小为:提取时间<提取溶剂pH<料液比。通过F检验来判定,概率P(F>Fα)的值越小,则相应变量的显著程度越高,对试验指标的影响越大,PA、PB、PC均小于0.01,说明提取时间、料液比、提取溶剂pH对LCP得率的影响极显著。R2=0.9810,R2Adj=0.9566,表示所建立的模型能够很好地反映独立变量和响应变量之间的关系。

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