基于CRITIC结合Box-Behnken响应面法的厚朴产地趁鲜加工与炮制一体化工艺研究

目的 应用星点设计-响应面法优化厚朴Magnolia officinalis产地趁鲜加工与炮制一体化工艺。方法 通过CRITIC法计算厚朴饮片外观性状和主要有效成分厚朴酚、和厚朴酚含量3个指标的权重系数,采用Box-Behnken响应面法,以综合评分作为评价指标,考察干燥温度、干燥时间和切丝宽度3个因素对厚朴饮片的影响,优化厚朴产地趁鲜加工与炮制一体化工艺。结果 利用CRITIC法确定厚朴饮片外观性状、和厚朴酚含量、厚朴酚含量的权重系数分别为0.422 1、0.241 0、0.336 9,优选的厚朴饮片炮制工艺为厚朴药材去粗皮后,切7 mm厚的丝装入内膜袋于烘箱内40 ℃发汗16 h后,平铺在烘箱内65 ℃干燥14.5 h。验证结果与预测值之间的RSD为1.76%,说明模型具有良好的预测性。结论 优化的厚朴产地趁鲜加工与炮制一体化工艺简便易行,稳定性好,可为以厚朴为代表的“发汗”类皮类饮片规范化生产和质量标准提高提供参考。     

基于响应面法的天麻产地加工炮制一体化工艺研究

目的利用响应面法优选天麻产地加工的一体化工艺。方法采用Box-Behnken中心组合设计方法对一体化加工工艺中蒸制时间、干燥温度和干燥时间3个因素进行考察,以天麻中5个指标性成分天麻素及巴利森苷A、B、C、E质量分数的综合评分作为考察指标进行产地加工一体化工艺优化研究。结果最佳一体化加工工艺为蒸制30 min,60℃干燥12 h。结论响应面法优选天麻产地加工一体化工艺简便易行,准确度较好,为中药饮片生产提供了科学的依据和新颖的思路。     

基于Box-Behnken响应面法的白芍产地加工与炮制生产一体化工艺研究

目的 针对白芍Paeonia lactiflora在传统加工炮制过程中成分流失、生产工序重复等问题,利用响应面法优选白芍产地加工与炮制生产一体化（简称“一体化”）工艺。方法 采用Box-Behnken响应面试验设计方法考察白芍一体化工艺中的煮制时间（X₁）、鲜药材干燥时间（X₂）、鲜药材干燥温度（X₃）3个因素,以4种指标性成分（儿茶素、芍药内酯苷、芍药苷、1,2,3,4,6-O-五没食子酰基葡萄糖）的总评归一值（OD值）作为评价指标,进行一体化工艺优化研究。结果 白芍一体化最佳工艺条件为煮制时间14.11 min,鲜药材干燥时间4.51 h,鲜药材干燥温度52.53℃。结论 Box-Behnken响应面法优选白芍一体化工艺切实可行,具有较强的实际意义,为白芍饮片一体化加工生产提供了科学依据。     

Box-Behnken设计-响应面法优化蒲公英根产地初加工工艺

目的 通过多种评价指标，利用综合加权评分法以及Box-Behnken设计-响应面法（Box-Behnken design-response surface method，BBD-RSM）全面优化蒲公英Taraxacum mongolicum产地加工关键技术。方法 蒲公英根的产地加工主要与切制前不同含水量、不同干燥方式及烘干温度、不同切制厚度3个因素密切相关。比较了蒲公英根在10种不同干燥方法、5种不同切制厚度下各类化学成分的变化。结果 优选了蒲公英根产地初加工工艺最优参数为含水量70%，烘干温度50℃，切制厚度（13±2）mm。结论 优化出的蒲公英根产地最佳工艺切实可行，工艺简便，可操作性强，进一步丰富蒲公英根质量评价标准，为蒲公英根产地初加工提供参考依据。     

基于HPLC-DAD-ELSD及响应面设计优化黄芪浸润工艺研究

目的 采用HPLC-DAD-ELSD及Box-Behnken响应面法优选黄芪Astragalus membranaceus var.mongholicus药材浸润工艺。方法 基于HPLC-DAD-ELSD及响应面设计方法，以饮片合格率、指标成分含量、弯折检查为综合考察指标，选取浸润温度、浸润时间、加水量3个因素进行响应面实验设计，优化黄芪药材浸润工艺参数。结果 最优浸润工艺为浸润温度20℃、浸润时间6 h，加水量为1∶0.988，黄芪饮片合格率为95.81%，毛蕊异黄酮苷为0.072%，黄芪甲苷为0.276%。结合指纹图谱及热图分析，黄芪药材在浸润过程中发生物质基础变化，浸润过程中应当严格控制浸润参数，保证饮片的质量均一。结论 优选后的黄芪药材浸润工艺稳定可行，重复性好，可以为黄芪药材饮片大批量生产工艺开发提供参考。     

“发汗”对龙脑樟中右旋龙脑和其他成分变化的影响及其GC-MS指纹图谱相关性研究

目的 建立龙脑樟Cinnamomum camphora chvar. borneol“发汗”处理GC-MS指纹图谱与“发汗”前后龙脑樟粗提物中主成分含量测定方法,优选得到最佳“发汗”工艺;结合GC-MS代谢组学探究“发汗”前后龙脑樟的成分差异,为其进一步研究提供依据。方法 采用直接堆积的方法对新鲜龙脑樟枝叶进行“发汗”处理;基于GC-MS建立“发汗”前后龙脑樟中d-龙脑的含量测定方法;运用中药色谱指纹图谱相似度评价系统（2012年版）结合NIST17.L标准质谱库构建“发汗”前后龙脑樟指纹图谱并进行相似度和共有峰定性分析;通过SPSS 19.0软件、Origin 2021软件及SIMCA 14.1等软件对“发汗”前后龙脑樟成分进行多元数据分析。结果 “发汗”4 d,15 ℃,RH 60%（S5组）为最佳工艺,该条件下的d-龙脑含量显著高于“未发汗”S10组含量;“发汗”组与“未发汗”组、不同“发汗”组之间,化合物的种类和含量均有不同程度差异;构建的指纹图谱共标定9个共有峰,分别是α-蒎烯、莰烯、α-水芹烯、桉叶油素、樟脑、d-龙脑、β-石竹烯、α-葎草烯、丁香烯,10批样品相似度均≥0.982;龙脑樟“发汗”前后差异代谢物共计10种,d-龙脑和樟脑上调,α-thujene、γ-松油烯、4-异丙基甲苯、4-萜烯醇下调。结论 “发汗”可以提高d-龙脑含量,一定程度缓和天然冰片产量低的问题,缓解其资源短缺现状,为解决天然冰片产业化难题提供了一个新思路;建立的GC-MS指纹图谱和d-龙脑含量测定方法便捷可行、重复性好,且仪器精密度高。     

星点设计-效应面法优选穿心莲提取物-β-环糊精包合物制备工艺

目的： 采用星点设计-效应面法优化穿心莲提取物-β-环糊精（β-CD）包合物的制备工艺。 方法： 采用超声法制备穿心莲提取物-β-CD包合物,以包合率为评价指标,采用星点试验考察β-CD与穿心莲提取物的投料质量比、包合时间及包合温度对包合工艺的影响,对试验数据进行多元线性回归和二项式方程拟合,通过效应面法优选包合工艺条件并进行验证试验。 结果： 最佳包合工艺条件为β-CD与穿心莲提取物的投料质量比5.57：1,包合时间4.5 h,包合温度55 ℃;包合率预测值与理论值的偏差1.18%。 结论： 星点设计-效应面法适用于优化穿心莲提取物-β-CD包合物的制备工艺,建立的数学模型具有良好的预测性。     

鲜天麻中酶对巴利森苷A的降解作用研究

目的 以巴利森苷A为例,探讨鲜天麻中酶对天麻中苷类成分的降解作用,为天麻产地加工工艺提供依据。方法 采用高效液相色谱法（HPLC）分析不同加工方式（蒸透烘干、40 ℃烘干、冷冻干燥）处理后天麻样品中的色谱峰差异;采用丙酮沉淀法从鲜天麻中提取粗酶,并考察不同孵育时间、温度对天麻中主要苷类成分巴利森苷A的降解作用;用葡聚糖凝胶G-200柱对天麻粗酶进行分离纯化。结果 与蒸制天麻相比,低温烘干天麻中苷类成分的色谱峰几乎消失,苷元对羟基苯甲醇的色谱峰面积明显升高;冷冻干燥样品中也含有苷类成分,但巴利森苷A的色谱峰面积明显降低;采用丙酮沉淀法得到的粗酶对巴利森苷A具有较强的降解作用,酶解产物主要为对羟基苯甲醇和巴利森苷B。随着酶与巴利森苷A反应时间的延长,其峰面积逐渐减少,在45 ℃时酶具有最强的降解作用。经过葡聚糖凝胶G-200柱分离纯化后得到2个峰,峰a对巴利森苷A具有明显的降解活性,经十二烷基磺酸钠-聚丙烯酰氨凝胶电泳（SDS-PAGE）检测,峰a含有3个清晰条带,其相对分子质量分别约为75 000、60 000和48 000。结论 鲜天麻中含有可以降解苷类成分的酶,研究结果可为天麻中苷类成分降解酶的特性研究、鲜天麻的储存及产地加工方法的改进提供参考。     

醋蒸香附炮制工艺研究

目的 建立醋香附蒸制炮制工艺,为提高醋香附质量提供参考。方法 采用浸出物检测、挥发油定量检测分析方法,考察辅料米醋稀释倍数、闷润时间、蒸制压力、蒸制温度及蒸制时间对醋香附质量的影响。结果 通过对不同炮制工艺得到的醋香附样品外观及指标成分测定比较,表明取药物质量20%的米醋,用米醋质量20%的水进行稀释搅匀,闷润70 h,蒸制压力为0.10 MPa,蒸制温度为110 ℃,蒸制时间为4.5 h（大档）或4 h（小档）,效果最佳。结论 该炮制工艺稳定可靠,相比《中国药典》2010年版的炒制炮制工艺,能更好地控制醋香附工艺参数,为醋香附的炮制提供了科学依据。     

Plackett-Burman设计结合响应面法优化天麻效应成分的提取工艺

目的： 优选天麻效应成分的提取工艺。 方法： 采用回流提取法,以天麻素提取率为指标,采用Plackett-Burman设计筛选天麻效应成分的显著性影响因素,通过Box-Behnken设计对影响提取工艺的显著性因素进行优化,试验数据进行多元线性回归和二项式拟合,应用效应面法对最佳工艺进行预测分析。运用HPLC测定天麻素含量,流动相乙腈-0.05%磷酸溶液（3：97）,检测波长220 nm。 结果： 加液量、提取时间和提取次数对效应成分的提取效率影响较大;二项式方程拟合度较好,预测结果较为准确,最佳工艺条件为加液量10倍,提取时间120 min,提取数3次;天麻素提取率1.392%,与预测值1.397%偏差较小。 结论： 采用Plackett-Burman设计结合响应面法优选天麻效应成分的提取工艺稳定可行,预测性较好,为天麻的资源开发提供参考。