响应面法优化蛹虫草菌丝体多糖超声波提取工艺的研究

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1、响应面法优化蛹虫草菌丝体多糖超声波提取工艺的研究作者：董媛朱靖宇王虎义左陶马东宵滕利荣【摘要】目的利用单因素及响应面分析法优化蛹虫草菌丝体多糖超声提取工艺。方法通过单因素实验选取实验因素与水平，在单因素实验的基础上，以液料比、超声功率、提取时间为响应因子，进行3因素3水平的响应面实验，并与传统水提法进行比较分析。结果超声提取蛹虫草菌丝体中多糖的最佳工艺条件为：提取时间50s，提取功率46W，液料比104∶1，提取率预测值为%，验证值为%，与预测值的相对误差为%。结论经响应面法优化蛹虫草菌丝体多糖超声波提取工艺后，多糖得率比传统水提法有所提高，

2、且提取时间大大减少。【关键词】响应面超声波提取蛹虫草　　菌丝体多糖蛹虫草Cordycepsmilitaris()Link又名北冬虫夏草、北虫草，是蛹虫草寄生在昆虫纲鳞翅目夜蛾科昆虫蛹体上所长出的子座与僵死蛹体的复合体。野生蛹虫草分布于我国东北、华北、西南地区的多个省、市、自治区［1］。蛹虫草能明显降低大鼠体内的过氧化脂质和自由基水平，延缓器官和整个机体的衰老［2］。蛹虫草菌丝体多糖因具有抗肿瘤、调节免疫、调节内分泌与营养代谢等多种生物活性而备受生物学家的关注，有广阔的开发价值和应用空间。影响真菌菌丝体多糖提取率的因素很多，如提取功率、提取时间

3、及液料比等，必须经过大量实验进行探索提取的最佳工艺，而大多数提取工艺的优化采用的为正交实验方案等［3，4］，响应曲面法(RSM)优化多糖提取工艺的研究报道较少［5］。响应面分析法,将数学与统计学相结合，采用多元二次回归方法作为函数估计的工具来拟合因素与响应值之间的函数关系［6］，依此可对函数的响应面和等高线进行分析来寻求最佳工艺参数。本工艺在蛹虫草菌丝体多糖的提取过程中，以液体深层发酵获得蛹虫草菌丝体为原料，将单因素和响应面分析法应用于超声波提取蛹虫草菌丝体多糖，研究了超声提取的条件及其对提取结果的影响，并与传统水浸提法进行了比较，为其工艺路

4、线的改造，降低生产成本以及工业化生产提供一定的理论参考。1材料与仪器蛹虫草菌种，购于中国科学院微生物研究所；蒽酮，浓硫酸，3,5-二硝基水杨酸，葡萄糖，所有试剂均为分析纯；HZQ-F160型全温振荡培养箱，MLS-3750型高压自动灭菌锅，超净工作台，5810R型高速冷冻离心机，JY92-Ⅱ超声波细胞粉碎仪，UV-3150紫外分光光度计，BP221S电子天平。方法.1多糖的测定.总糖的测定蒽酮－硫酸法［7］。.还原糖的测定DNS法［8］。.菌丝体多糖提取率的计算多糖含量=总糖含量-还原糖含量多糖提取率(%)=［多糖含量(g)/菌丝体质量(g)

5、］×l00％.2菌丝体多糖的超声提取方法液体深层发酵获得蛹虫草菌丝体，冷冻干燥至恒重，粉碎，过60目筛。分别称取g菌丝体干粉，按一定液料比加入一定量去离子水，水浴中超声波提取一定时间。提取液经1000r/min，℃，离心10min，上清测定总糖和还原糖的含量。.3菌丝体多糖提取单因子实验在提取过程中，利用单因子实验对影响多糖提取率的液料比、超声功率、提取时间3个主要因素进行考察。.4菌丝体多糖提取中心组合实验在单因子实验的基础上根据Box-Benhnken的中心组合实验设计原理，采用响应面法在3因素3水平上对菌丝体多糖的提取条件进行优化。按最

6、佳提取条件进行验证实验并考察提取次数对提取率的影响。结果.1超声波提过程中的单因素影响.提取时间对菌丝体多糖提取率的影响在液料比40∶1，提取功率300W水浴中分别超声提取60，120，180，240，300，360，420，480，540，600s，然后测定菌丝体多糖提取率，结果见图1。从结果可以看出，提取时间480s时多糖得率最大。提取时间低于480s时多糖得率随着提取时间的增加而增加，大于480s时多糖得率反而有所降低。.超声功率对菌丝体多糖提取率的影响菌丝体干粉按液料比40:1加入蒸馏水，分别于功率200，240，280，320，36

7、0，400，440，480，520W下水浴中超声波提取180s。不同超声功率下菌丝体多糖得率结果见图2。从图2中可以看出，超声功率为440W时菌丝体多糖得率最大。其后随着超声功率的增大多糖得率明显下降。.液料比对菌丝体多糖提取率的影响提取过程中用水量是限制多糖得率的重要因素。菌丝体干粉分别按液料比20∶1，30∶1，40∶1，50∶1，60∶1，70∶1，80∶1，90∶1，100∶1，110∶1加入蒸馏水，超声功率440W，水浴中提取480s。菌丝体多糖得率结果如图3所示。图3液料比对多糖提取率的影响从结果可以看出，液料比低于100:1时，

8、多糖得率随着液料比的增加而增加，液料比为100:1时多糖得率已经达到极值。因此选择最佳液料比为100:1。.2响应面分析法对蛹虫草菌丝体多糖提取工艺的优化根据单因素