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时间:2020-04-16
《响应面法优化水溶性大豆多糖-铁(Ⅱ)配合的合成工艺-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、982012,Vo1.33,No.10良品科学※工艺技术响应面法优化水溶性大豆多糖一铁(Ⅱ)配合的合成工艺何瑞雪1,2,高文宏,曾新安z,朱思明-,(1.华南理工大学轻工与食品学院,广东广卅I510640;2.广卅I现代产业技术研究院,广东广卅I511458)摘要:优化水溶性大豆多糖-铁(II)配合物的合成工艺,在单因素试验基础上,应用响应面法二次回归正交旋转组合试验设计,分析水溶性大豆多糖与催化剂柠檬酸三钠的质量比、pH值、反应时间及温度对配合物铁含量的影响,建立相应的预测模型。方差分析结果表明:质量比、pH值对铁含量有显著影响。优化所得的较优工艺参数为水溶性大豆多糖与柠檬酸三
2、钠质量比1.89:1、pH3.89、反应时间1.56h、温度60.6℃。对应的铁含量的预测值为23.08%,实际平均值为21.89%。结果表明:应用响应面法所得到的水溶性大豆多糖一铁(II)配合物的合成工艺参数是可行的。关键词:水溶性大豆多糖;亚铁;合成;响应面法OptimizationofSynthesisofSolubleSoybeanPolysaccharide—Iron0I)ComplexbyResponseSurfaceMethodologyHERui-xue,GAOWen—hong.-,ZENGXin—an,ZHUSi-ming,(1.CollegeofLightIn
3、dustryandFoodSciences,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China;2.GuangzhouInstituteofModemIndustrialTechnology,Guangzhou511458,China)Abstract:Inordertooptimizethesynthesisprocessofsolublesoybeanpolysaccharide-iron(II)complex,basedonthesinglefactortests,adualquadraticrotarycombin
4、ationdesignwasusedtoanalyzetheefectsofmassratiobetweensolublesoybeanpolysaccharideandcatalystsodiumcitrate,pH,reactiontimeandreactiontemperatureonironcontentofSSPS-Fe(II).ApredictionmodelWasestablished.TheanalysisofvariancerevealedthatmassratioandpHcouldsignificantlyafectironcontentofSSPS—Fe(
5、II).Theoptimalsynthesisconditionsweremassratiobetweensolublesoybeanpolysaccharideandcatalystsodiumcitrateof1.89:1,pH3.89,reactiontimeof1.56handreactiontemperatureof60.6℃.TheironcontentpredictedbythemodelWas23.08%,whichwasconsistentwiththeexperimentalvalue.Keywords:solublesoybeanpolysaccharide
6、;ferrous;synthesis;responsesurfacemethodology中图分类号:TQ929.2文献标识码:A文章编号:1002—6630(2012)10—0098-05铁是人体内必需的微量元素之一,是血红蛋白和地黄多糖铁}l0】、人参多糖铁⋯】等,研究表明,多糖肌红蛋白的核心部分,细胞中许多有重要功能的酶也都铁类配合物不仅可以避免胃肠道刺激,还具有副作用含有铁,是人体许多正常生理过程中不可缺少的物质。小,溶解度好,铁含量高等优点,是一种很有前途的缺铁性贫血(irondeficiencyanemia,IDA)是世界上最补铁剂。常见的疾病之一,严重威胁着人类健康
7、⋯。国内外已水溶性大豆多糖(solublesoybeanpolysaccharide,有不少多糖铁配合物的研究,如已上市的补铁剂力蜚SSPS)是从豆科大豆子叶部分用热水浸取所得水溶性多糖能,葡聚糖铁[3-5]、海藻酸铁⋯6、当归多糖铁【7_91、类物质,是以鼠李半乳糖醛酸和高聚半乳糖酸为主链,收稿日期:2011-04—13基金项目:广东省科技计划项目(2008A0804O3o09;2o08AO80403O1O);中国博士后基金资助项目(20090450873);广州市重大科技专项
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