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时间:2025-07-23 14:13:40 来源:网络整理编辑:美食分享
3)液料比对刺梧桐胶多糖得率的影响液料比对刺梧桐胶多糖得率的影响见图3。随着液料比的增加,多糖的得率先升高后缓慢降低,当液料比达100:1mL:g)时,多糖得率达到最大。这可能是由于过量的液料比中碱的
(3)液料比对刺梧桐胶多糖得率的面优影响
液料比对刺梧桐胶多糖得率的影响见图3。随着液料比的化缅增加,多糖的甸刺得率先升高后缓慢降低,当液料比达100:1(mL:g)时,梧桐多糖得率达到最大。胶多这可能是糖制由于过量的液料比中碱的量增加,可能会破坏多糖结构。备工因此,面优液料比选择100:1(mL:g)。化缅
2、甸刺响应面试验
通过超声碱提法制备刺梧桐胶多糖的梧桐NaOH浓度,超声时间和料液比3个因素进行单因素分析后,胶多进行响应面试验,糖制见表1。备工试验结果及直观分析见表2,面优对超声碱提法制备主次顺序:A>C>B,即NaOH浓度>料液比>超声时间。
利用Design-ExpertV8.0.6.1软件对表2的试验结果进行多项式回归模型方程拟合,获得回归模型方程为:
Y=62.512.11A+0.29B+0.25C+0.79AB+0.83AC-0.57BC-0.47A2-1.48B2-2.58C2。
利用Design—ExpertV8.0.6.1软件对回归模型方程进行方差分析,结果如表3所示。从表3可以看出,模型的p=0.0002,差异极显著,而失拟项p=0.2297,差异不显著,模型确定系数R2=0.9700,模型调整确定系数R2abj-0.9315,说明该模型具有较好的拟合度和较小的试验误差,进而表明该模型可以准确地反映响应值的变化。
p值的大小可确定因素的显著性和影响程度效应大小。由表3回归模型方差分析结果中的p值可知,因素A2,C2和A极显著,因素B2显著,因素B、C、AC、BC和AB不显著,影响程度主次顺序为A2>A>C2>B2。
3、最佳提取条件的确定及验证
利用Design一ExpertV8.0.6.1软件对超声碱提刺梧桐胶多糖的工艺参数进行优化组合,确定最佳工艺条件为:NaOH浓度0.06mol/L,超声时间1.52h,液料比100.16(mL:g)。在最佳条件下进行验证试验,刺梧桐胶多糖得率的实际值为62.25%、预测值为62.514%,实际值与预测值基本相符。因此,证实该预测模型的实用性和准确性。
三、结论
本试验采用超声碱提法提取刺梧桐胶多糖,大大增加了多糖的得率。在单因素试验(NaOH浓度、超声时间、液料比)的基础上,通过响应面试验选出刺梧桐胶多糖的提取条件,即0.06mol/L的NaOH,强似时机坯桐胶多糖得100.16(mL:g)。此条件下,刺梧桐胶多糖得率的实际值为62.25%,预测值为62.7529%。实际值与预测值基本相符,证实该预测模型的实用性和准确性。
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