星点设计-效应面优化法对四物汤醇沉工艺的研究(2)

http://www.100md.com 2009年1月25日 伍　勇　贺福元　曹　燕　孙志良　张明军　彭　涛

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    参见附件(1926KB，3页)。

     2.2 浸膏得率的测定

    精密量取醇液10 ml，置已干燥至恒重的蒸发皿中，在水浴上蒸干后，置于105℃干燥3 h，移至干燥器中，冷却30 min，迅速精密称定质量，计算即得。

    2.3 含量测定

    2.3.1色谱条件Alltech Apollo C18色谱柱(250 mm×4.6 mm，5 μm)，测定芍药苷、阿魏酸、梓醇的流动相分别为：乙腈-0.1%磷酸(16∶84)、乙腈-0.1%磷酸(22∶78)、乙腈-0.1%磷酸(2∶98)；检测波长分别为：230 nm、316 nm和210 nm；流速：1.0 ml/min；柱温：40℃。

    2.3.2 对照品溶液的制备精密称取芍药苷对照品12.5 mg、梓醇对照品16.0 mg、阿魏酸对照品10.5 mg，置于10 ml容量瓶，加甲醇溶解并稀释至刻度，摇匀，再分别取芍药苷甲醇液、梓醇甲醇液1 ml于25 ml容量瓶中，阿魏酸甲醇液1 ml于50 ml容量瓶中，加甲醇摇匀定容至刻度，即得0.050 mg/ml的芍药苷对照品溶液、0.064 mg/ml的梓醇对照品溶液、0.021 mg/ml的阿魏酸对照品溶液。

    2.3.3 供试品溶液的制备与测定取25 ml容量瓶，加入甲醇定容至刻度，精密称取干浸膏，置于其中，超声20 min，静置，取部分上清液离心，精密量取离心液1 ml于25 ml容量瓶中，用甲醇定容至刻度配成0.08 g/ml，用0.45 μm微孔薄膜滤过，取续滤液作为供试品溶液。精密吸取对照品与供试品溶液适量，注入高效液相色谱仪，测定峰面积，计算即得。

    2.4 星点实验设计

    根据初步实验结果，选择对醇沉工艺影响较大的因素[7]，即清膏浓度、含醇量、静置时间，根据星点设计，清膏浓度、含醇量、静置时间三个自变量的水平极值分别为，X1(清膏浓度比)：1∶0.5～1∶3.0(1∶0.5表示1 ml浓缩液相当于0.5 g处方药材量)，X2(含醇量)：40%～70%，X3(静置时间)：8～24 h。水平的安排遵循任意两个物理量之间的差值与对应代码之间差值成等比的原则。如以X3为例，代码1所对应的物理量N的求算：

    (N-8)/(24-8)=[-1-(-1.732)]/[1.732-(-1.732)]，N=[-1-(-1.732)]/[1.732-(-1.732)]×(24-8)+8=10.6

    三个因素的取值见表1，实验设计见表2。以浸膏收率、阿魏酸含量、芍药苷含量、梓醇含量为考察指标来优选醇沉工艺，因素水平安排见表3。

    2.5 醇沉工艺数据处理

    以所选因素清膏浓度、含醇量、静置时间进行醇沉工艺研究，以浸膏量、芍药苷、梓醇和阿魏酸的含量为指标，每个指标均标准化为0～1之间的“归一值”， 各指标“归一值”求算几何平均数，得总评“归一值”。公式如下:

    OD=(d1d2…dk)1/k(K为指标数)

    对取值越小越好的因素和取值越大越好的指标，分别采用Hassan 方法分别进行数学转换求“归一值”dmin和dmax，公式如下：

    dmin=(Ymax -Yi)/(Ymax-Ymin)

    dmax=(Yi-Ymin)/(Ymax-Ymin)

    各指标归一值及总评归一值计算结果见表3。

    以总评“归一值”对各因素进行多元线性回归，r2=0.143，拟合度较低，用二项式：Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X12+b5X22+b6X32+b7X1X2+b8X1X3+b9X2X3进行拟合，r2=0.898，拟合度较高，方程式如下：OD=-8.152+0.719X1+0.274X2+0.108X3-0.407X12-0.003 06X22-0.004 69X32+0.020 37X1X2-0.029 2X1X3+0.001 691X2X3。本实验以此方程作为分析及预测的模型，固定三个自变量之一为中值，以总评“归一值”为因变量，相对于另两个自变量的效应面三维图见图1～3。

    由图1～3判断，清膏浓度、含醇量、静置时间在所试验的中值附近对总评“归一值”较明显;根据效应面优选的3个因素其较佳工艺范围为，X1：1.5～2.0；X2：55%～61%；X3：17.6～20.8 h，运用Matlab 6.5软件计算得，当X1为1.68、X2为58%、X3为19.2 h时总评“归一值”OD最大，为0.772 3，故采用X1：1.68、X2：58%、X3：19.2 h进行醇沉验证，浸膏得率为12.1%、芍药苷189.28 mg、梓醇20.53 mg和阿魏酸12.98 mg，其总评“归一值”为0.781 6，预测值为0.772 3，偏差为(0.781 6-0.772 3)/0.772 3=1.20%，总评“归一值”预测及实测值偏差较小，表明本实验建立的数学模型可用来预测四物汤其醇沉工艺的总评指标，最佳醇沉工艺为提取液浓缩至1.68，调含醇量至58%，静置19.2 h。

    在醇沉工艺中，通常需兼顾多个影响因素及多个参考指标，一般效应值在最佳实验条件区域附近变化比较灵敏，实验条件的微小变化均可造成效应值的大幅变化，用效应面表示弯曲面，适合于用非线性模型拟合，并且随着实验条件远离较优区，效应面弯曲度逐渐减小，愈远离，线性愈好，如果以均匀设计和正交设计法进行模型拟合时，线性相关系数愈大，因素水平的选择反而离最优区愈远(效应与因素之间关系呈线性的除外，但完全线性关系较少)，这与优化的目的背道而驰，而星点设计-效应面优化法则适用于非线性模型，提高数学模型的预测性 ......

    http://www.100md.com/html/paper/1673-0089/2009/03/11-1.htm

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