基于BP神经网络结合响应面法优化香芹菜叶总黄酮提取工艺及其应用

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以宁波当地四季小香芹菜叶为原料,采用超声辅助乙醇-硫酸铵双水相提取法,借助响应面分析法(RSM)和BP神经网络相结合的手段优化芹菜叶中黄酮提取工艺。研究4个主要因素对总黄酮提取率的影响,采取中心组合设计试验,以响应面输出的数据样本作为BP神经网络的输入样本,利用其交互算法具有的特点进行优化拟合,达到BP神经网络与响应面相结合优化其提取工艺的目的。结果表明,在超声时间52.25 min,超声温度52.5 ℃,料液比1∶44,乙醇质量分数61.47%条件下芹菜叶总黄酮提取率可达6.62%,芹菜叶总黄酮对DPPH·、·OH和·O2-有清除作用,最大清除率分别达88.2%,86.1%,89.3%,且对细菌的抑制效果良好,尤其对单核细胞增生李斯特菌抑制效果显著,可作为一类细菌抑制剂。经LC-MS分析,样品提取物中木犀草素和芹菜素含量相对较高。
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