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  • ISSN 1006-3080
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三七真空冷冻干燥工艺优化及对活性成分影响的研究

    作者简介: 刘胜男(1995-),女,黑龙江哈尔滨人,硕士生,主要研究方向为中药研究与开发。E-mail:LShengnan1210@163.com;
    通讯作者: 韩伟, whan@ecust.edu.cn ; 崔秀明, sanqi37@vip.sina.com

Optimization of Vacuum Freeze-Drying Process of Panax notoginseng and Its Effect on Active Ingredients

    Corresponding author: Wei HAN, whan@ecust.edu.cn ;Xiuming CUI, sanqi37@vip.sina.com
  • 摘要: 以三七总皂苷(PNS)和三七素两种成分的质量分数为评价指标,采用中心组合设计(CCD)结合响应面进行分析,并通过扫描电子显微镜(SEM)对三七饮片进行质量评价。通过单因素试验及交互作用的考察发现,在优化的工艺条件(真空压强56.9 Pa,隔板温度45.2 ℃)下,PNS质量分数为9.77%,三七素质量分数为1.76%。满意度函数结合CCD得出理论最大满意度值为4.353,3次验证试验平均值为4.276,与理论最大满意度值相近。对比其他单因素条件,在真空压强为56.9 Pa,隔板温度为45.2 ℃下指标成分的质量分数最高。
  • 图 1  三七活性成分随隔板温度的变化曲线

    Figure 1.  Curve of the active constituent of Panax notoginseng varying with the clapboard temperature

    图 2  三七活性成分随真空压强的变化曲线

    Figure 2.  Curve of active constituent of Panax notoginseng varying with vacuum pressure

    图 3  不同水平条件对PNS质量分数的影响

    Figure 3.  Effect of different level conditions on the mass content of PNS

    图 4  不同水平条件对三七素质量分数的影响

    Figure 4.  Effects of different level conditions on the mass content of Dencichine

    图 5  总体满意度D响应面图

    Figure 5.  Response surface graph of overall desirability D

    图 6  不同干燥方式下的三七样品SEM图(100 kPa)

    Figure 6.  SEM diagrams of Panax notoginseng samples dried in different ways (100 kPa)

    表 1  中心组合设计因素与水平

    Table 1.  Central composite design factor and level

    LevelFactors
    Clapboard temperature/℃
    A
    Vacuum pressure/Pa
    B
    −14538
    05543
    16548
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    表 2  冻干三七的考察指标和最低期望响应值、最高期望响应值及权重值

    Table 2.  Investigation index and minimum expected response value and maximum expected response value of freeze-drying panax notoginseng

    Parameter${y_{i{\rm l} } }$${y_{i{\rm h} } }$Wi
    PNS6.510.10.7
    Dencichine1.01.90.3
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    表 3  切片厚度对三七主要成分的影响

    Table 3.  Influence of slice thickness on the main constituent of Panax notoginseng

    Slice thickness/mmw (PNS)/%w (Dencichine)/%
    38.428±0.6741.735±0.014
    59.084±0.4871.872±0.001
    75.147±0.3421.651±0.010
    96.725±0.1811.864±0.022
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    表 4  CCD试验设计及结果

    Table 4.  Experimental design and results of CCD design

    NumberABT1T2D
    1009.6251.7013.866
    2119.3871.6253.086
    3009.3521.7673.830
    4009.5061.7774.141
    5009.5411.7624.111
    60−1.414 218.3021.3210.852
    7−1−17.0421.4540.333
    8009.7021.7584.723
    9−117.9661.1970.402
    1001.414 219.1351.7393.335
    11−1.414 2106.7971.3850.149
    121.414 2109.6321.1590.784
    131−110.0661.0260.145
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    表 5  T1回归模型方差分析

    Table 5.  Variance analysis of T1 regression model

    SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
    Model13.1952.6474.86< 0.000 1Significant
    A-PRE8.9318.93253.57< 0.000 1
    B-TEM0.253 110.253 17.180.031 5
    AB0.642 410.642 418.230.003 7
    A22.7412.7477.91< 0.000 1
    B20.984 310.984 327.940.001 1
    Residual0.246 670.035 2
    Lack of fit0.176 830.058 93.380.135 3Not significant
    Pure error0.069 840.017 5
    Cor total13.4312
    df—Degree of freedom
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    表 6  T2回归模型方差分析

    Table 6.  Variance analysis of T2 regression model

    SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
    Model0.901 650.180 329.720.000 1Significant
    A-PRE0.012 810.012 82.100.190 1Not significant
    B-TEM0.108 810.108 817.940.003 9Significant
    AB0.182 810.182 830.120.000 9Significant
    A20.515 010.515 084.88< 0.000 1Significant
    B20.142 910.142 923.550.001 8Significant
    Residual0.042 570.006 1
    Lack of fit0.031 930.010 64.040.105 5Not significant
    Pure error0.010 540.002 6
    Cor total0.944 112
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    表 7  以总满意度D为响应值的回归方程方差分析

    Table 7.  Variance analysis of regression with overall desirability D as response value

    SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
    Model35.0357.0199.49< 0.000 1Significant
    A-PRE1.3011.3018.440.003 6
    B-TEM4.9714.9770.58< 0.000 1
    AB2.0212.0228.720.001 1
    A222.70122.70322.38< 0.000 1
    B26.8316.8397.01< 0.000 1
    Residual0.492 970.070 4
    Lack of fit0.425 430.141 88.410.033 5Not significant
    Pure error0.067 540.016 9
    Cor total35.5212
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    表 8  不同干燥方式下的样品色度分析

    Table 8.  Chromaticity analysis samples under different drying methods

    DealBrightnessRed-green valueYellow-blue valueChromatism
    FS46.22±0.83**12.26±0.4735.50±1.77
    HD49.52±2.2213.82±1.6715.68±0.49**20.28±0.74
    RTD51.26±0.5310.46±1.49**18.72±0.7917.66±0.95**
    FD55.92±0.44*14.66±0.7417.00±0.98**21.04±0.93
    *P < 0.05; **P < 0.01
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    [18] 昌慧郝伟举刘洪来徐首红 . pH响应MSNs@polymer(FITC/FA)核-壳结构双重药物载体. 华东理工大学学报(自然科学版), doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180421003
    [19] 赵剑沈阳曹旭妮 . 基于铁蛋白的溶栓蛋白纳米粒子的构建及活性分析. 华东理工大学学报(自然科学版), doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20180601001
    [20] 梁培培高淑红姚开亚孙玲玲张志勇赖珅 . 丙三醇对螺旋霉素I发酵的影响及机理分析. 华东理工大学学报(自然科学版), doi: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20181228001
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-04-27
  • 网络出版日期:  2020-04-13

三七真空冷冻干燥工艺优化及对活性成分影响的研究

    作者简介:刘胜男(1995-),女,黑龙江哈尔滨人,硕士生,主要研究方向为中药研究与开发。E-mail:LShengnan1210@163.com
    通讯作者: 韩伟, whan@ecust.edu.cn
    通讯作者: 崔秀明, sanqi37@vip.sina.com
  • 1. 昆明理工大学生命科学与技术学院,昆明 650500
  • 2. 华东理工大学药学院,制药工程与过程化学教育部工程研究中心,上海 200237
  • 3. 云南省三七重点实验室,昆明 650500

摘要: 以三七总皂苷(PNS)和三七素两种成分的质量分数为评价指标,采用中心组合设计(CCD)结合响应面进行分析,并通过扫描电子显微镜(SEM)对三七饮片进行质量评价。通过单因素试验及交互作用的考察发现,在优化的工艺条件(真空压强56.9 Pa,隔板温度45.2 ℃)下,PNS质量分数为9.77%,三七素质量分数为1.76%。满意度函数结合CCD得出理论最大满意度值为4.353,3次验证试验平均值为4.276,与理论最大满意度值相近。对比其他单因素条件,在真空压强为56.9 Pa,隔板温度为45.2 ℃下指标成分的质量分数最高。

English Abstract

  • 三七 (Panax notogiseng)为五加科人参属植物[1],主产于云南、广西等省。三七总皂苷[2]Panax notoginseng Saponins , PNS)和三七素为三七中的主要活性成分。PNS约占三七总质量的6%~10%,具有良好的止血功效,能明显缩短出血和凝血时间,促进人体红细胞分裂、生长,还具有明显补血功效,并能显著提高巨噬细胞吞噬率,提高血液中淋巴细胞比值,具有活血化瘀、祛瘀生新的疗效,主要用于心脑血管疾病的治疗。三七素[3]又称三七氨酸、田七氨酸,是一种水溶性非蛋白氨基酸,具有较强的止血、凝血及神经系统保护作用。

    本文中真空冷冻干燥的干燥方式在冻结状态下完成,因而样品切片的物理结构及分子结构变化较小,组织结构和外观形态能被较好保存;此外真空条件使样品隔绝空气,更加有效地保持了原料的色泽,有效成分品质显著提升,样品外观品质较好[4]。真空冷冻干燥机的折旧率较高,加工成本的主要影响因素为耗电量。在真空冷冻干燥过程中,真空压强、隔板温度等因素以及样品性质均会影响三七活性成分的品质和质量。

    本文系统研究了三七切片厚度、干燥机真空压强及隔板温度对PNS和三七素两种化学成分的影响,并进行工艺优化,得出最佳工艺条件,以此为三七药材的加工提供技术指导和理论依据。

    • SCIENTZ-10ND型真空冷冻干燥机,购自宁波新芝生物科技股份有限公司;Aglient 1260型高效液相色谱仪,购自安捷伦科技有限公司;梅特勒AL-104型电子天平,购自梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司;KQ5200E型超声波清洗器,购自昆山市超声仪器有限公司;TU-1900型双光束紫外可见分光光度计,购自北京普析通用仪器有限责任公司;3K15-高速冷冻离心机,购自德国Sigma公司;S-4800场发射扫描电子显微镜,购自日本日立公司;WFQ-510A型傅里叶红外变换光谱仪,购自北京北分瑞利分析仪器有限责任公司;DGG-9123AD型电热恒温鼓风干燥箱,购自上海森信实验仪器有限公司;SB-1100型电热恒温水浴锅,购自上海爱朗仪器有限公司;UPT-I-20T型优普系列超纯水器,购自成都超纯科技有限公司。

    • 实验所用材料选取三年生的新鲜三七,17.59~21.23 g/个(除剪口),购于云南文山,经昆明理工大学杨野教授鉴定为五加科植物三七的干燥根茎。

    • 三七皂苷R1对照品(批号:138902),人参皂苷Rg1对照品(批号:140509),人参皂苷Rb1对照品(批号:140651),人参皂苷Rd对照品(批号:140302),人参皂苷Re对照品(批号:140285),三七素对照品均购自中国食品药品检定研究院。乙腈、甲醇为色谱纯,均购自美国Sigma-Aldrich公司。

    • 样品处理工艺流程为:取适量新鲜三七清洗其表面杂质→切片→称重→均匀平铺于物料盘上→进行真空冷冻干燥。

    • 选取切片厚度(3、5、7、9 mm)、隔板温度(35、40、45、50、55、60 ℃)、真空压强(30、40、50、60、70、80 Pa)3个因素,在不同干燥时间内测定PNS及三七素的质量分数变化。

    • 在单因素试验的基础上,采用响应面优化方法对三七冷冻干燥工艺进行优化。根据中心组合设计(CCD)的方法,以隔板温度(A)和真空压强(B)为影响因子,PNS质量分数(T1)、三七素质量分数(T2)为响应值,设计两因素三水平的响应面试验,CCD因素与水平如表1所示。

      LevelFactors
      Clapboard temperature/℃
      A
      Vacuum pressure/Pa
      B
      −14538
      05543
      16548

      表 1  中心组合设计因素与水平

      Table 1.  Central composite design factor and level

    • 采用满意度函数[5]同时考察PNS及三七素的质量分数。每一个考察指标(响应值)均按下列方程式转化为量纲为一的期望值,满意度函数的平衡尺度(d)范围为0~1,d=0说明响应值严重偏离目标值;d=1说明响应值与目标值接近。基本满意度函数定义为:

      其中:yi为第i个考察指标的响应值;${y_{i{\rm l}}}$为第i个考察指标的最低期望响应值;${y_{i{\rm h}}}$为第i个考察指标的最高期望响应值;Wi为第i个指标的权重值,Wi需满足0<Wi<1且W1+W2+W3+…+Wi=1;D为总体满意度。冻干三七的考察指标、最低期望响应值、最高期望响应值及权重值见表2

      Parameter${y_{i{\rm l} } }$${y_{i{\rm h} } }$Wi
      PNS6.510.10.7
      Dencichine1.01.90.3

      表 2  冻干三七的考察指标和最低期望响应值、最高期望响应值及权重值

      Table 2.  Investigation index and minimum expected response value and maximum expected response value of freeze-drying panax notoginseng

    • 按中国药典2015版方法,采用HPLC(High Performance Liquid Chromatography)测定PNS质量分数,色谱条件如下:分析柱 Welchrom C18(4.6 mm×250 mm×5 μm),以乙腈为流动相A,以水为流动相B,流速为1.5 mL/min;检测波长为203 mm,柱温25 ℃,进行梯度洗脱,参照杨晓燕等测定方法[6],以标准溶液浓度(X)为横坐标,峰面积(Y)为纵坐标,得出回归方程如下:

      回归方程表明PNS在100~1 000 μg/mL下线性关系良好。精密度相对标准偏差(RSD)值分别为4.30%、2.97%、3.62%、4.18%、1.96%;重复性RSD值分别为2.73%、1.96%、1.87%、2.24%、2.28%。结果表明该方法的精密度、重复性及稳定性良好。

    • 采用高效液相法测定三七中三七素质量分数[7],参考课题组前期工作[8],色谱条件:分析柱 Welchrom C18(4.6 mm × 250 mm × 5 μm),以水-甲醇(体积比为95∶5)作为流动相,流速为0.5 mL/min,样品进样体积20 μL,测得三七素的回归方程:

      方程表明三七素在50~500 μg/mL内线性关系良好,并测得精密度RSD值为0.78% (n=6);重复性RSD值为3.58%(n=5),稳定性RSD值为0.94%。结果表明该方法的精密度、重复性及稳定性良好。

    • 真空冷冻干燥过程中,PNS、三七素质量分数随切片厚度(真空压强及隔板温度一定)变化的规律见表3。由表可知,PNS和三七素质量分数随着切片厚度的增加呈现相似的变化规律,两者均在切片厚度为5 mm 时,质量分数呈现最大值,分别为9.084% ± 0.487%、1.872%±0.001%。因此,首先固定切片厚度为5 mm,再进行后续的干燥条件考察。

      Slice thickness/mmw (PNS)/%w (Dencichine)/%
      38.428±0.6741.735±0.014
      59.084±0.4871.872±0.001
      75.147±0.3421.651±0.010
      96.725±0.1811.864±0.022

      表 3  切片厚度对三七主要成分的影响

      Table 3.  Influence of slice thickness on the main constituent of Panax notoginseng

    • 图1示出了固定切片厚度为5 mm、真空压强为55 Pa时,在不同隔板温度下三七中有效成分的变化规律。由图可知,PNS质量分数随着温度升高呈先升高后下降的趋势,当温度达到45 ℃时,PNS质量分数出现最大值,为8.532%。由图1(b)可知,三七素质量分数随隔板温度升高同样呈现先升后降的趋势,当隔板温度为40 ℃时,三七素质量分数出现最高值,为1.872%。

      图  1  三七活性成分随隔板温度的变化曲线

      Figure 1.  Curve of the active constituent of Panax notoginseng varying with the clapboard temperature

    • 图2示出了当固定切片厚度为5 mm、隔板温度为45 ℃时,在不同真空压强下三七中有效成分的变化规律。由图可知,真空压强为30~60 Pa时,随着压强的增大,PNS质量分数也呈逐渐上升的趋势;当压强为60 Pa时,PNS质量分数出现最大值,为9.743%;当压强为50 Pa时,三七素质量分数出现最大值,为1.815%。综合可得,当压强在50 ~60 Pa范围内,三七活性成分相对较高,因此选择该区间进行响应面优化试验。

      图  2  三七活性成分随真空压强的变化曲线

      Figure 2.  Curve of active constituent of Panax notoginseng varying with vacuum pressure

      由上述单因素考察结果可知,干燥工艺各参数对三七中两种成分的质量分数均有较大影响,且各指标随考察因素(真空压强、隔板温度)的变化规律也不尽相同。因此不能以单一考察指标代表三七整体品质,可采用响应面优化的方法综合、系统地反映干燥工艺对三七整体品质因素的影响。

    • 分别将温度和真空压强水平(Level)取值−1、0、1,代入方程(1)和(2),绘制两个因素对PNS和三七素两个指标的交互作用曲线,如图3图4所示。由图3(a)可知,温度-PNS曲线在温度考察范围内呈现较大的上升趋势。不同的真空压强水平下,温度-PNS曲线的形状特征改变较小。另一方面,由图3(b)可知,随着隔板温度水平的上升,压强-PNS曲线逐渐上移,且总体形状保持不变。由此可知,对于PNS而言,隔板温度是干燥过程中影响其质量分数变化的主要因素。

      图  3  不同水平条件对PNS质量分数的影响

      Figure 3.  Effect of different level conditions on the mass content of PNS

      图  4  不同水平条件对三七素质量分数的影响

      Figure 4.  Effects of different level conditions on the mass content of Dencichine

      图4(a)可知,当真空压强水平为−1时,三七素质量分数随着隔板温度水平的升高逐渐下降;当真空压强水平为0和1时,三七素-隔板温度曲线形状发生了改变,呈现先升后降的趋势。值得注意的是,在隔板温度水平较低的时候,真空压强水平对三七素质量分数影响不大;而当隔板温度水平较高的时候,真空压强水平的变化将显著影响三七素的质量分数,表明此时真空压强和隔板温度之间存在显著的相互作用。由图4(b)可知,在隔板温度水平为−1和0的时候,真空压强-三七素曲线较为平缓,表明此时三七素质量分数主要是受温度的影响。而当温度隔板水平为1的时候,真空压强-三七素曲线呈现明显的上升趋势,表明在该温度水平下三七素质量分数受真空压强的影响较大。而3条曲线呈现不同的变化规律,表明了温度和压强之间显著的交互作用。

    • CCD试验结果见表4,利用Design Expert 11对数据进行多元回归拟合,建立以PNS质量分数(T1)、三七素质量分数(T2)和总体满意度D为目标函数的二次回归方程,并对回归方程进行方差分析和显著性检验(表5~7)。

      NumberABT1T2D
      1009.6251.7013.866
      2119.3871.6253.086
      3009.3521.7673.830
      4009.5061.7774.141
      5009.5411.7624.111
      60−1.414 218.3021.3210.852
      7−1−17.0421.4540.333
      8009.7021.7584.723
      9−117.9661.1970.402
      1001.414 219.1351.7393.335
      11−1.414 2106.7971.3850.149
      121.414 2109.6321.1590.784
      131−110.0661.0260.145

      表 4  CCD试验设计及结果

      Table 4.  Experimental design and results of CCD design

      SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
      Model13.1952.6474.86< 0.000 1Significant
      A-PRE8.9318.93253.57< 0.000 1
      B-TEM0.253 110.253 17.180.031 5
      AB0.642 410.642 418.230.003 7
      A22.7412.7477.91< 0.000 1
      B20.984 310.984 327.940.001 1
      Residual0.246 670.035 2
      Lack of fit0.176 830.058 93.380.135 3Not significant
      Pure error0.069 840.017 5
      Cor total13.4312
      df—Degree of freedom

      表 5  T1回归模型方差分析

      Table 5.  Variance analysis of T1 regression model

      SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
      Model0.901 650.180 329.720.000 1Significant
      A-PRE0.012 810.012 82.100.190 1Not significant
      B-TEM0.108 810.108 817.940.003 9Significant
      AB0.182 810.182 830.120.000 9Significant
      A20.515 010.515 084.88< 0.000 1Significant
      B20.142 910.142 923.550.001 8Significant
      Residual0.042 570.006 1
      Lack of fit0.031 930.010 64.040.105 5Not significant
      Pure error0.010 540.002 6
      Cor total0.944 112

      表 6  T2回归模型方差分析

      Table 6.  Variance analysis of T2 regression model

      SourceSum of squaresdfMean squareFPSignificant
      Model35.0357.0199.49< 0.000 1Significant
      A-PRE1.3011.3018.440.003 6
      B-TEM4.9714.9770.58< 0.000 1
      AB2.0212.0228.720.001 1
      A222.70122.70322.38< 0.000 1
      B26.8316.8397.01< 0.000 1
      Residual0.492 970.070 4
      Lack of fit0.425 430.141 88.410.033 5Not significant
      Pure error0.067 540.016 9
      Cor total35.5212

      表 7  以总满意度D为响应值的回归方程方差分析

      Table 7.  Variance analysis of regression with overall desirability D as response value

      根据CCD试验设计结果进行满意度分析。取表2中的y1l=6.5,y1h= 10.1,y2l=1.0,y2h=1.9。

      以PNS质量分数为响应值的满意度函数为:

      以三七素质量分数为响应值的满意度函数为:

      根据表2中PNS与三七素的权重比,得出总体满意度函数为:

    • PNS质量分数(T1)与真空压强(A)和隔板温度(B)的二次多项回归方程及方差分析[9]如下所示:

      表5方差分析所示,该回归模型极显著(P<0.01),说明PNS质量分数与各变量之间存在极显著的线性相关,失拟项不显著(P>0.05),即方程失拟度较小,可以利用模型预测响应值PNS质量分数与变量之间的关系。

    • 三七素质量分数(T2)与真空压强(A)和隔板温度(B)的二次多项回归方程如下所示:

      表6方差分析所示,该回归模型极显著(P<0.01),说明三七素质量分数与各变量之间存在显著的线性相关,可以利用模型预测响应值三七素质量分数与变量之间的关系。其中一次项A-PRE隔板温度不显著,说明A-PRE对三七素质量分数没有显著影响;B-TEM隔板温度显著,交叉项AB显著,说明隔板温度和真空压强对三七素质量分数有显著交叉影响。二次项A2B2显著。

      表5表6可知,模型极显著(P<0.01),失拟值不显著(P>0.05),说明该回归方程的拟合效果好,试验设计方案具有可操作性。AB两个因素对响应值T1的影响效果大小顺序为:A>B、对响应值T2的影响效果大小顺序为:B>A

    • 为保证PNS和三七素在干燥过程中最大程度保留,采用响应面和等高线对总体满意度D进行分析[10]。总体满意度D与真空压强(A)和隔板温度(B)的响应面分析结果见图5所示。

      图  5  总体满意度D响应面图

      Figure 5.  Response surface graph of overall desirability D

      交互效应的强弱可根据等高线的形状体现,圆形表示两因素交互作用较强。由图5(a)5(b)可看出,压强和温度对总满意度的影响存在交互作用,且随着真空压强、隔板温度水平的增加,总体满意度D呈先增大后减小的趋势。

      总体满意度D与真空压强(A)和隔板温度(B)的二次多项回归方程如下:

      表7方差分析所示,该回归模型极显著(P<0.01),可预测响应值总体满意度与变量之间的关系。将多响应值转化为单响应值即总体满意度D,根据软件Design Expert 11的分析结果,利用响应面法求解D,得到理论最大总体满意度为4.353,代入式(12)~(14)中,求得此时对应的压强为56.9 Pa,温度为45.2 ℃,相应的PNS质量分数9.77%,三七素质量分数1.76%。由表4所示,以PNS质量分数最大的响应值10.066%,所对应的三七素质量分数1.026%进行满意度计算,此时满意度为0.145;以三七素质量分数最大的响应值1.777%,所对应的PNS质量分数9.506%进行满意度计算,此时满意度为4.141,均低于最大总体满意度4.353。表明满意度函数法能在多响应值之间取得均衡,适用于多响应值优化。

      在最优条件下平行重复3次试验,得出PNS和三七素质量分数对应的总体满意度平均值(4.276)均与预测D值较为接近,证明该优化方法稳定可信。

    • 在优化工艺下制备冷冻干燥三七样品,并采用扫描电子显微镜(SEM)对不同干燥方式的三七及鲜三七(Fresh Samples, FS)的微观结构进行观察。结果如图6所示。由图可知,FS的SEM图可见清晰的组织结构和排列有序的细胞。自然干燥(Room Temperature Drying, RTD)样品出现了一定程度的自然氧化导致的颜色加深。热风干燥(Hot Air Drying, HD)样品三七切片内部出现了严重组织收缩变形和细胞塌陷,宏观表现为较严重的氧化变色以及皱缩变形,样品硬度最大。而真空冷冻干燥(Freeze-drying in Vaccum, FD)样品由于在相对温和的干燥条件下操作,样品内部细胞或组织结构没有或发生了最小程度的热损伤,且未观察到较大程度的组织收缩和细胞塌陷,所以内部细胞或组织结构得以完好的保存。

      图  6  不同干燥方式下的三七样品SEM图(100 kPa)

      Figure 6.  SEM diagrams of Panax notoginseng samples dried in different ways (100 kPa)

    • 比较不同干燥方式的样品与新鲜样品的色度值,样品色度分析结果通过色度仪直接测出,见表8

      表8可知,在不同干燥样品的色度测定结果中,HD、RTD及FD样品的亮度均显著高于FS样品,且三者之间亮度大小顺序为FD>RTD>HD(P<0.05),这与样品在干燥过程中被氧化而发生褐变的程度呈正相关。红绿值的大小顺序为FD>HD>FS>RTD,说明FD样品的绿色更深(P<0.05),而RTD样品的绿色最浅(P<0.05);黄蓝值的大小顺序为HD<FD<RTD<FS,这说明三七干燥后的样品的黄蓝值均远低于FS样品。干燥后FD样品与FS样品的总色差差别最大,这是由于FD的样品色度和红蓝值都远大于FS样品;黄绿值的差别也较大,这是由于三七切片的干燥在冻结状态下完成,其物理结构和分子结构变化极小,组织结构和外观形态被较好地保存,说明采用真空冷冻干燥的三七切片样品的感官品质最佳。

      DealBrightnessRed-green valueYellow-blue valueChromatism
      FS46.22±0.83**12.26±0.4735.50±1.77
      HD49.52±2.2213.82±1.6715.68±0.49**20.28±0.74
      RTD51.26±0.5310.46±1.49**18.72±0.7917.66±0.95**
      FD55.92±0.44*14.66±0.7417.00±0.98**21.04±0.93
      *P < 0.05; **P < 0.01

      表 8  不同干燥方式下的样品色度分析

      Table 8.  Chromaticity analysis samples under different drying methods

    • PNS与三七素均为三七的次级代谢产物,主要分布在胞浆及细胞质等液体环境中,随着干燥环境的变化,细胞中液体质量分数和PNS成分逐渐减少,导致PNS活性成分降低;而三七素是一种水溶性非蛋白氨基酸[11],在相对温度较高的条件下,氨基酸成分易受到破坏。真空冷冻干燥过程是在低温且基本隔绝空气的条件下进行,能够有效地保护三七活性成分、保持三七的色泽、药性和药味,同时可避免细胞的机械破坏,减少细胞内成分的损失[12]。本文研究结果表明,在真空干燥过程中,隔板温度和真空压强是影响PNS和三七素质量分数的主要因素。通过Design Expert11软件并结合满意度函数对真空冷冻干燥工艺进行综合分析,得出最佳工艺为隔板温度45.2 ℃、真空压强56.9 Pa。经过试验验证,该条件下PNS及三七素平均质量分数分别达到9.77%、1.76%,与预测值相符,优化效果明显。该研究能够为三七药材的真空冷冻干燥工艺提供理论参考,同时对三七新型饮片的开发具有一定的指导意义。

(6)  表(8) 参考文献 (12) 相关文章 (20)

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