system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与分析 3.1. 清除DPPH自由基抗氧化性物质提取溶剂的选择 称取100 mg供试品骆驼蓬粉末各两份，分别加入甲醇、正己烷、氯仿、丙酮、乙酸乙酯、正丁醇溶液作为提取溶剂，每次5 mL，超声提取三次，每次超声功率500 W，温度控制在25℃，每次20 min，合并萃取液，浓缩后干燥，得到浸膏。用无水甲醇配置成浓度为1 mg/mL的试液，测定DPPH自由基清除能力，测定方法同2.2。对于不同极性的溶剂提取样本得到的DPPH抑制率(IR)数据进行方差分析(如表1所示)，采用邓肯式新复极差法。通过数据分析，可以看出，在95%置信区间内，p < 0.05的条件下不同提取溶剂提取所得的结果差异显著，其中所测得的抗氧化性(IR值)由高到低的顺序分别是：甲醇 > 正己烷 > 乙酸乙酯 > 丙酮 > 氯仿 > 正丁醇，甲醇、正己烷和乙酸乙酯、氯仿和丙酮、正丁醇之间提取效果差异均极显著。从单因素方差分析试验结果可以确定骆驼蓬的最优提取溶剂为甲醇。 Table 1 Result and variance analysis of DPPH antioxidants scavenging free radicals extracted by different extracting solvent 样品序号 提取溶剂 抗氧化性(IR) % 1 正己烷 29.18 ± 1.6 b 2 氯仿 18.96 ± 2.14 c 3 丙酮 20.22 ± 1.56 c 4 乙酸乙酯 28.72 ± 2.35 b 5 正丁醇 10.97 ± 2.09 d 6 甲醇 74.64 ± 3.85 a 表1. 不同提取溶剂提取清除自由基DPPH抗氧化物质结果及方差分析 注：同列不同小写字母表示组间差异显著(α = 0.05)。 3.2. 骆驼蓬甲醇提取工艺的研究 称取0.1 g供试品骆驼蓬粉末各两份，分别加入甲醇溶液作为提取溶剂，采用均匀设计法的因素水平表的参数进行提取 [ 17 ] ，以DPPH自由基清除能力为评价指标，每个因素设置7个水平，按照均匀设计表U 7 (7 6 )试验方案进行设计，均匀试验的因素水平表及结果见表2~表3。均匀实验三个因素取值x 1 是提取次数：1~3次；x 2 是提取时间：10~70 min；x 3 是加水量(液料比)：8~14倍，合并萃取液，浓缩后干燥，得到浸膏样品，精密称取质量。使用无水甲醇配置成浓度为1 mg/mL的试液，测定DPPH自由基清除能力，测定方法同2.2。采用均匀设计法来考察骆驼蓬的甲醇提取工艺，用Matlab软件模型回归分析 [ 18 ] 。 Table 2 Level table of conditional factors for extraction of antioxidant 因素 水平 1 2 3 4 5 6 7 x 1 (提取次数/次) 1 1 2 2 3 3 3 x 2 (提取时间/min) 10 20 30 40 50 60 70 x 3 (液料比) 8 9 10 11 12 13 14 表2. 抗氧化物质提取条件因素水平表 Table 3 Optimum extraction conditions of antioxidants using U7(76 试验号 因素 指标 相对百分 误差(%) 提取条件 DPPH自由基抑制率 X1 X2 X3 Y1 (实验值) Y2 (预测值) 1 1 (1次) 2 (20) 3 (10) 56.34 57.33 −1.76 2 2 (1次) 4 (40) 6 (13) 57.53 60.80 −5.68 3 3 (2次) 6 (60) 2 (9) 64.29 63.68 0.96 4 4 (2次) 1 (10) 5 (12) 69.52 67.38 3.07 5 5 (3次) 3 (30) 1 (8) 67.18 70.26 −4.59 6 6 (3次) 5 (50) 4 (11) 72.04 73.73 −2.35 7 7 (3次) 7 (70) 7 (14) 74.96 77.20 −2.99 表3. 采用U 7 (7 6 )抗氧化物质提取条件优化方案 依据均匀设计实验，使用Matlab (2012b)软件对实验测定结果进行统计分析，通过对数据进行多元二次逐步回归分析，得到回归方程(2)： Y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 = 37.9461 + 7.6590 x 1 − 0.0338 x 2 + 1.1795 x 3 (2) 对回归方程采用逐步回归分析法进行优化，使用3种统计检验方法对模型进行检验。1、相关系数R，若相关系数|R|在0.8~1范围内，一般地可以判断回归变量之间的相关性比较强，从本实验所得到的R 2 = 0.9296，可知|R| = 0.9641，由此可以判定各回归变量之间具有较强的线性相关性；2、F检验法：如果当 F > F 1 − α ( k ，   n − k − 1 ) 时，拒绝原来假设的同时，完全可以认为因变量y与各个自变量x (自变量： x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x k )之间存在显著地线性相关性，接受原来的假设，则认为因变量y与自变量x之间线性相关性不明显。本例数据显示 F = 13.2128 > F 1 − 0.05 ( 3 ， 3 ) = 9.28 (查表)，由此可以得出因变量y与自变量x之间具有显著地线性相关性；3、p值检验法：假设当p < α (α为预定显著水平)，则说明因变量y与自变量x (自变量： x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x k )之间存在显著地线性相关性。本例回归分析结果显示p = 0.0310 < α = 0.05，说明因变量y与自变量x之间具有显著地线性相关性。依据以上三种统计检验方法检验结果显示，说明因变量y与自变量x (自变量： )之间存在显著线性相关性：因而模型(2)从整体来看可用性很大。方程中各项试验因子的回归系数和t检验结果如表4所示。由表4可知，提取次数(β 0 )，液料比(β 1 )对抗氧化物质的提取结果影响极显著，通过对方程模拟可以得到骆驼蓬中抗氧化物质提取的最优条件为：提取次数是3次，提取时间是20 min，料液比1:14 g/mL是最佳提取条件，其中提取次数是主要因素，液料比是次要因素，而超声时间是负相关(表4)。 Table 4 Calculation results of MATLAB progra 回归项 偏相关 参数置信区间 β0 37.9461 17.4764~58.4157 β1 7.6590 3.3229~11.9951 β2 −0.0338 −0.04197~0.1520 β3 1.1795 −0.5055~2.8646 R 2 = 0.9296 R = 0.9641 F = 13.2128 p = 0.0310 表4. MATLAB程序的计算结果 利用数学模型模拟优化的实验条件(表5)和与均匀设计试验中测定结果最高的试验号(7号)进行对比验证试验，采用数理统计软件SPSS Statistics 20.0软件对所得到的实验结果进行单因素方差分析，实验方案如表6所示，在α < 0.01的水平，两种不同提取条件下，骆驼蓬甲醇提取物DPPH自由基清除能力具有极其显著的差异，结果表明，相同测定条件下，根据模型优化的实验条件更佳，说明对影响骆驼蓬抗氧化性物质提取工艺的3个因素水平进行均匀设计，得到最佳提取工艺条件完全是可靠的。 Table 5 Optimized results of extraction condition 最高指标时各因素组合 Y X1 X2 X3 75.13 3 20 1:14 表5. 提取条件的优化结果 Table 6 Verification test scheme and result 实验编号 因素 抑制率% IR 提取次数 提取时间 液料比 7 3 70 1:14 74.96 B 优化组合 3 20 1:14 75.13 A 表6. 验证试验方案及结果 注：同列不同大写字母表示组间差异极显著(α = 0.01)。