正交設(shè)計-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化菊粉提取

陳慶安，陳興都，翟丹云，董延虎，高曉輝，李赟，陳海龍（甘肅省商業(yè)科技研究所，甘肅蘭州730020）

正交設(shè)計-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化菊粉提取

陳慶安，陳興都，翟丹云，董延虎，高曉輝，李赟，陳海龍
（甘肅省商業(yè)科技研究所，甘肅蘭州730020）

摘要：以菊苣為原料，采用熱水浸提法提取菊粉，通過正交試驗設(shè)計-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對熱水提取菊粉的工藝參數(shù)進行優(yōu)化。結(jié)果顯示在料液比1∶8（g/mL），提取溫度75℃，提取時間2 h，提取1次的條件下，菊粉提取率最高可達到33.29%。

關(guān)鍵詞：菊苣；菊粉；正交試驗設(shè)計；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

菊苣（Cichorium intybus L.），又名歐洲菊苣，為菊科菊苣屬多年生草本植物，原產(chǎn)于地中海地區(qū)，現(xiàn)廣泛種植于亞洲、歐洲和北美等地，在我國的北方地區(qū)均有分布[1]，是甘肅主要的藥食兩用型經(jīng)濟作物。地上部分可做飼料和高檔蔬菜，而地下部分含有近70%的菊粉（干物質(zhì)重），具有良好的營養(yǎng)價值和保健功能[2-3]。

菊粉（inulin）又稱菊糖，是一類天然果聚糖的碳水化合物，其結(jié)構(gòu)是由果糖殘基以β-（2-1）-糖苷鍵連接而成的直鏈多糖，末端可連有葡萄糖殘基[4]。菊粉的生理學(xué)功能主要有：調(diào)節(jié)血糖、血脂的平衡，改善營養(yǎng)物質(zhì)循環(huán)與代謝；減少肝臟毒素，對癌癥有預(yù)防和治療作用[5]；剌激腸道雙歧桿菌增殖，抑制有害微生物的生長，維持腸內(nèi)菌群的平衡[6]；作為一種可溶性膳食纖維，可促進礦物質(zhì)離子的吸收和利用，增強人體的免疫機能[7]。由于菊粉安全、無毒、顯著改善機體生理功能，被大量用于食品和醫(yī)藥工業(yè)[8]。

目前，國內(nèi)對菊苣菊粉的提取工藝已報道較多，但對其工業(yè)化應(yīng)用研究鮮見報道。本試驗以菊苣為原料，通過正交設(shè)計-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法對菊粉的熱浸提工藝進行研究，獲得菊粉提取的最佳工藝參數(shù)，為菊苣資源的綜合利用和開發(fā)提供技術(shù)支撐。

1　材料和方法

1.1材料

1.1.1試驗原料

菊苣：購于白銀熙瑞生物工程有限公司，鮮菊苣采來清洗干凈，低溫冰箱-18℃保藏，處理時常溫解凍，清洗去皮，切成絲狀（2 mm～3 mm），冰箱低溫保存[9]。

1.1.2試驗試劑

蒽酮、硫脲、D-果糖、鹽酸、氫氧化鈉、3，5-二硝基水楊酸等，以上試劑均為分析純。

1.1.3試驗儀器

TU-1800PC型紫外分光光度計：上海第三分析儀器廠；GF-2型鼓風電熱恒溫干燥箱：廣州東方紅醫(yī)療儀器廠；DK-S12型電熱恒溫水浴鍋：上海森信試驗儀器有限公司；AL204型電子天平：梅特勒-托利多儀器有限公司；GL-21M湘儀離心機：長沙湘儀離心機儀器有限公司；BCD-238S型低溫冷凍冰箱：青島海爾股份有限公司。

1.2試驗方法

1.2.1菊粉提取率的測定

1.2.1.1還原糖濃度的測定

采用3，5-二硝基水楊酸（DNS）比色法，參照何新華等人的方法并有所改進[10-11]。

標準曲線制作：取7支10 mL的具塞試管編號，依次加入0.2、0.4、0.6、0.8、1.0、1.2、1.4 mL的D-果糖標準液，蒸餾水定容至2 mL，配成不同濃度的D-果糖反應(yīng)液。分別加入2.0 mL的3，5-二硝基水楊酸，搖勻，沸水浴煮2 min顯色，流水冷卻，定容至25 mL，于分光光度計中540 nm下測吸光值，以D-果糖濃度為橫坐標，吸光度為縱坐標。樣品測定則取1 mL的樣品提取液按以上方法測定。

1.2.1.2總糖濃度的測定

采用蒽酮比色法，參照楊振等的方法并有所改進[12]。

標準曲線制作：取7支干燥潔凈的試管編號，依次加入0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5 mL的D-果糖標準液，蒸餾水定容至2 mL，配成不同濃度的D-果糖反應(yīng)液，分別加入蒽酮溶液5.0 mL，混勻后沸水浴保持10 min，流水冷卻20 min，定容至25 mL，于分光光度計中620 nm下測吸光值，以D-果糖濃度為橫坐標，吸光度為縱坐標。樣品測定則取1 mL的樣品提取液按以上方法進行測定。

1.2.1.3計算公式

根據(jù)標準曲線建立的回歸方程，確定樣品中的菊粉濃度，按下式計算出樣品中的菊粉提取率[12]。

菊粉提取率/%=（提取液總糖質(zhì)量×0.9-提取液還原糖質(zhì)量）/原料中菊粉質(zhì)量×100；

1.2.2菊粉提取工藝參數(shù)優(yōu)化

1.2.2.1提取方法

參照吳洪特等的方法[13]，稱取菊苣絲5.0 g，置于250mL的三角瓶中，選取料液比[1∶6、1∶7、1∶8、1∶9、1∶10（g/mL）]、提取溫度（40、50、60、70、80℃）、提取時間（1.0、1.5、2.0、2.5、3.0 h）、提取次數(shù)（1、2、3、4、5次）4個因素[14-15]，熱水浴下恒溫提取一定時間過濾除渣，取上清液即得樣液，測定菊粉得率，確定最適提取條件。

1.2.2.2提取正交試驗

在單因素試驗的基礎(chǔ)上，以料液比、提取溫度以及提取時間為影響因素，菊粉提取率為試驗指標，選取提取次數(shù)1次，通過L（934）正交試驗來優(yōu)化菊粉提取工藝參數(shù)，篩選最佳提取工藝參數(shù)。因素水平表如表1所示。

表1　正交因素水平表Table 1　Factors and levels of orthogonal experimental design

1.2.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立[16-17]

以正交試驗結(jié)果為基礎(chǔ)，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進行優(yōu)化，以正交試驗數(shù)據(jù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行函數(shù)擬合和仿真預(yù)測，確定最佳工藝參數(shù)。

1.2.3數(shù)據(jù)分析方法

采用Microsoft office Excle2007、IBM SPSS Statistics 19.0和MATLAB 7.11R 2010b軟件進行數(shù)據(jù)分析。

2　結(jié)果與討論

2.1標準曲線的建立

本試驗以D-果糖為標準品，分別建立還原糖、總糖測定的標準曲線，通過測定標準溶液在540、620 nm時吸光度，根據(jù)朗伯-比爾（Lambert-Beer）定律繪制標準曲線，見圖1、圖2。

圖1 還原糖測定標準曲線Fig.1　Standard curve of reducing sugar

用線性回歸法求得回歸方程分別為：y=0.026 3x-0.012 4（R2=0.996 3）（圖1），線性范圍0.008 mg/mL～0.056 mg/mL；y=0.080 4x+0.011 3（R2=0.996 5）（圖2），線性范圍0.02 mg/mL～0.14 mg/mL，其中y值為吸光度，x值為D-果糖濃度（mg/mL）。

圖2　總糖測定標準曲線Fig.2　Standard curve of total sugar

2.2提取工藝參數(shù)確定

2.2.1料液比對菊粉提取率的影響

在提取菊苣中菊粉的過程中控制體系溫度80℃，提取時間2 h，提取1次，設(shè)置不同的料液比，單因素試驗結(jié)果見圖3。

隨料液比增大，提取液中菊粉提取率呈先上升后趨于穩(wěn)定的總趨勢，當料液比為1∶8（g/mL）時，菊粉提取率為23.58%。較料液比1∶7（g/mL）增加了64.44%，比料液比1∶9（g/mL）高1.42%。這與鐘丹等超聲波提取牛蒡菊糖的工藝研究的結(jié)果有差異[18]，這可能與原料的浸提溶劑、其活性成分的結(jié)構(gòu)不同有關(guān)。提取過程中溶劑過少，菊粉提取不充分，過多又會增加生產(chǎn)成本，因此本試驗確定最適料液比為1∶8（g/mL）。

2.2. 2溫度對菊粉提取率的影響

在提取菊苣中菊粉的過程中控制體系料液比1∶8（g/mL），提取時間2 h，提取1次，設(shè)置不同的溫度，單因素試驗結(jié)果見圖4。

隨溫度的升高，提取液中菊粉提取率呈不斷上升的趨勢，當溫度為80℃時，菊粉最高，達到26.22%，比70℃高出11.72%。溫度升高，蒸餾水受熱擴散加強，增大與菊苣表面的接觸程度，加速菊苣中菊粉的溶出。但溫度過高，可能會引起菊粉內(nèi)的蛋白質(zhì)等化學(xué)物質(zhì)變性，產(chǎn)生過多雜質(zhì)，不利于菊粉溶出。故試驗選取最適提取溫度為80℃。這與Gaafar等通過循環(huán)水抽提菊粉的研究類似[19]。

圖4　提取溫度對菊粉提取率的影響Fig.4　Effect of extraction temperature on inulin yield

2.2.3時間對菊粉提取率的影響

在提取菊苣中菊粉的過程中控制體系料液比1∶8（g/mL），提取溫度80℃，提取1次，設(shè)置不同的時間，單因素試驗結(jié)果見圖5。

圖5　提取時間對菊粉提取率的影響Fig.5　Effect of extraction time on inulin yield

隨提取時間的延長，提取液中菊粉提取率呈先迅速上升后趨于穩(wěn)定，當提取時間為3 h時，菊粉提取率最高，達到23.33%，而時間為2 h時，菊粉提取率為22.22%，此時比1 h增加了130.98%，比3 h低4.76%。在高溫下促使下，延長提取時間使菊苣根中的菊糖迅速溶出，當達到擴散的動態(tài)平衡以后，提取液中菊糖提取率增加趨于不變，這與華承偉等通過循環(huán)水抽提菊粉的研究結(jié)果類似[20]?？紤]到環(huán)保、耗能的影響，因此本試驗選取最佳適取時間為2 h。

2.2. 4提取次數(shù)對菊粉提取率的影響

在提取菊苣中菊粉的過程中控制體系料液比1∶8（g/mL），提取溫度80℃，提取時間2 h，設(shè)置不同的次數(shù)，單因素試驗結(jié)果見圖6。

隨提取次數(shù)的增加，提取液中菊粉提取率呈不斷下降的趨勢，當?shù)?次提取時，菊粉提取率最高，達到23.25%?？赡茉蚴窃黾犹崛〈螖?shù)，菊苣中菊粉迅速溶出，繼續(xù)增加次數(shù)，菊粉的溶出率會下降。因此，本試驗選取提取次數(shù)為1次。

圖6　提取次數(shù)對菊粉提取率的影響Fig.6　Effect of extraction frequency on inulin yield

2.3正交試驗設(shè)計優(yōu)化

菊粉提取正交試驗結(jié)果見表2。

表2　菊粉提取正交試驗結(jié)果Table 2　Results of orthogonal experiment

由表中平均值k值和極差R值可得，影響提取效果的因素主次順序為：因素B（提取溫度）＞因素C（提取時間）＞因素A（料液比）。因素B對菊粉提取率影響最大，因素A、C的影響次之。其最佳組合為A2B1C2，即最佳的料液比為1∶8（g/mL），最佳的提取溫度為75℃，最佳的提取時間為2 h。

為確定正交試驗中3個試驗因素對提取效果的影響，以及各個因素的交互作用和顯著性，進行方差分析見表3。

表3方差分析結(jié)果Table 3　Results of variance analysis

F檢驗結(jié)果表明，B因素均對菊粉提取效果有極顯著的影響，A因素和C因素對菊粉提取效果的影響顯著。對于正交試驗結(jié)果，需要進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和函數(shù)擬合。

2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由應(yīng)用計算機模擬大腦和神經(jīng)系統(tǒng)的一種生物學(xué)信息處理的數(shù)學(xué)計算模型，由接受信息的輸入層，輸出信息的輸出層以及中間隱含層構(gòu)成[21]。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，縮寫ANN）應(yīng)用最為廣泛[22]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是指導(dǎo)學(xué)習(xí)下的模擬結(jié)構(gòu)，在原有試驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對試驗結(jié)果進行預(yù)測和優(yōu)化。由于該法減少試驗次數(shù)，降低試驗成本，縮短試驗周期等特點而具有較高的可信性[23]。

本試驗以表2正交試驗數(shù)據(jù)作為樣本，建立優(yōu)選的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，此網(wǎng)絡(luò)以3個輸入層節(jié)點數(shù)分別代表正交試驗因素，1個輸出層節(jié)點數(shù)代表菊糖提取率，而中間隱含神經(jīng)元數(shù)由經(jīng)驗公式N=■n+m +a計算，其中N為隱含神經(jīng)元數(shù)，n為輸出神經(jīng)元數(shù)，m為輸入神經(jīng)元數(shù)，a為1～10內(nèi)常數(shù)。通過比較不同神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的泛化能力和輸出精度，確定隱含層節(jié)點數(shù)為4。輸入和輸出函數(shù)都為Sigmoid型函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行函數(shù)擬合，選取學(xué)習(xí)率為0.5，以3個因素和1個響應(yīng)值分別作為輸入和輸出變量，建立人工網(wǎng)絡(luò)模型來模擬與預(yù)測菊粉提取效果見圖7。

圖7人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.7　Architecture of ANN

圖8　人工網(wǎng)絡(luò)模型線性擬合Fig.8　Linear fitting of ANN

而圖8將試驗值與預(yù)測值進行了比較，結(jié)果顯示出網(wǎng)絡(luò)模型具有很高的擬合性能，相對誤差小于0.5%，符合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試驗要求。

3　結(jié)論

通過熱水浸提取菊苣菊糖工藝的單因素試驗和正交設(shè)計分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)料液比、提取溫度、提取時間對菊糖的提取率有顯著影響，綜合考慮成本投入和產(chǎn)品質(zhì)量，確定料液比1∶8（g/mL）、提取溫度75℃、提取時間2 h、提取1次為最優(yōu)提取條件。通過進一步人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合和預(yù)測，其模擬結(jié)果與正交試驗結(jié)果擬合度很高，說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效的反映出不同提取工藝各影響因素與優(yōu)化的規(guī)律。而提取后的菊粉液中含有蛋白質(zhì)、果膠、色素及各種礦物質(zhì)鹽等雜質(zhì)，需進一步純化、精制，才能得到優(yōu)良的產(chǎn)品。

參考文獻：

[1] 吳洪新,呼天朋,張存莉,等.普那菊苣菊粉提取及純化研究[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報,2006,34(6):91-95

[2]張曉玲.菊苣綜合利用與菊粉的純化及活性研究[D].楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué),2008:18-19

[3]Milala J,Grzelak K,Król B,et al.Composition and properties of chicory extracts rich in fructans and polyphenols[J].Polish Journal of Food and Nutrition Sciences,2009,59(1):35-43.

[4]魏凌云,王建華,鄭曉冬,等.菊粉研究的回顧與展望[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2005,32(5):81-85

[5]周延州,陳安國.菊粉資源的開發(fā)及應(yīng)用[J].飼料營養(yǎng),2005,26 (1):49-51

[6]Gennaro S De,Birch G G,Parke S A,et al.Studies on the physiochemical properties of inulin and inulin oligomers[J].Food Chemistry,2000,68(2):179-183

[7]饒志娟,鄭建仙,賈呈祥.功能性食品基料--菊粉的研究進展[J].中國甜菜糖業(yè),2002(4):26-30

[8]王金剛,杜寧娟.菊粉的工業(yè)化生產(chǎn)技術(shù)與發(fā)展前景[J].食品工業(yè)科技,2008,29(11):309-312

[9]胡秀沂,邱樹毅,王慧,等.新鮮菊芋的預(yù)處理及微波輔助提取菊粉的研究[J].食品工業(yè)科技,2007,28(4):150-155

[10]何新華,劉玲,張靜,等.菊芋總糖和菊粉提取工藝條件優(yōu)化[J].食品研究與開發(fā),2009,30(8):76-79

[11]高向陽.食品分析與檢測[M].北京:中國計量出版社,2006:130-135

[12]楊振,楊富民,王雪燕.菊芋中菊粉提取工藝優(yōu)化研究[J].甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009,44(5):147-151

[13]吳洪特,孫曉琴,劉端超.菊糖的提取、澄清與精制[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,46(1):138-140.

[14]高健,彭斌,徐虹.菊芋中菊糖的提取分離研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2009,37(1):184-185,214

[15]胡娟,金征宇,王靜.菊芋菊糖的提取與純化[J].食品科技,2007(4): 62-65

[16]侯召華,張宇,金春愛,等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑米花色苷提取的研究[J].食品科技,2012,37(1):194-203

[17]宋勇強,贠建民,安志剛,等.基于正交設(shè)計與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的醋酸菌A3菌株醋酸發(fā)酵條件優(yōu)化[J].食品工業(yè)科技,2013, 34(5):142-150

[18]鐘丹,張建新,張世恒.超聲波提取牛蒡菊糖的工藝研究[J].西北農(nóng)業(yè)學(xué)報,2008,17(2):297-300

[19]A M Gaafar,M F Serag El-Din,E A Boudy,et al.Extraction Conditions of Inulin from Jerusalem Artichoke Tubers and its Effects on Blood Glucose and Lipid Profile in Diabetic Rats[J].Journal of American Science,2010,6(5):36-43

[20]華承偉,謝鳳珍,王建華.菊苣中菊粉提取工藝條件的研究[J].天然產(chǎn)物研究與開發(fā),2006,18(6):1013-1016

[21]邵方元,付騰飛,薛興陽,等.正交試驗和人工人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化胰蛋白酶提取魚腥草多糖的工藝[J].中國實驗方劑學(xué)雜志, 2009,19(11):14-17

[22]宋江峰,李大婧,劉春泉.基于正交試驗和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蟲草素超臨界CO2萃取預(yù)測[J].江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報,2010,26(4):833-837

[23]王統(tǒng),趙兵,王玉春.正交試驗-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化龍眼多糖的超聲提取工藝[J].中草藥,2006,36(10):1514-1516

DOI：10.3969/j.issn.1005-6521.2015.23.010

收稿日期：2014-05-07

基金項目：甘肅省科學(xué)技術(shù)廳甘肅省技術(shù)研究與開發(fā)專項計劃（1207TCYA039）；甘肅省科技廳甘肅省科技支撐計劃（2011GS0408）

作者簡介：陳慶安（1962—），男（漢），注冊咨詢工程師，本科，主要從事食品工藝、發(fā)酵工業(yè)等相關(guān)研究。

Optimization on Extraction Technology of Inulin by Orthogonal Design and Artificial Neural Network Model

CHEN Qing-an，CHEN Xing-du，ZHAI Dan-yun，DONG Yan-hu，
GAO Xiao-hui，LI Yun，CHEN Hai-long
（Gansu Institute of Business and Technology，Lanzhou 730020，Gansu，China）

Abstract：In this experiment root of Cichorium intybus L.as a raw material，hot water was used as solvent to optimize the conditions for maximum extraction of inulin from Cichorium intybus L.by orthogonal design and artificial neural network model.Results showed that the ratio of material and solvent 1∶8（g/mL），extraction temperature 75℃，and time 2 h，under the condition of extraction once，extraction ratio of inulin reached to 33.29%.

Key words：chicory；inulin；orthogonal test design；artificial neural network model