赫敏,张晶,杨林
(青海师范大学化学系,西宁 810008)
·药物制剂与药品质量控制·
优选关木通碱制工艺中径向基函数与响应曲面法的应用
赫敏,张晶,杨林
(青海师范大学化学系,西宁 810008)
目的 优化关木通碱制工艺条件,为其炮制减毒工艺提供参考。方法采用人工神经网络与响应曲面法相结合,分析碳酸氢钠(NaHCO3)溶液、浓度、炮制时间及炮制次数对关木通中马兜铃酸的影响。结果经研究各种影响因素,得到最佳实验条件是NaHCO3浓度0.05 mol·L-1,浸泡3次,浸泡24 h,理论马兜铃总酸去除率可达83.74%。结论径向基人工神经网络与响应曲面法结合为进一步研究关木通的炮制减毒工艺提供了新思路和新方法,具有良好的指导意义。
关木通;人工神经网络;响应曲面法;优化设计
径向基函数(radial basis function,RBF)网络是近年来被重点研究的人工神经网络,其在系统建模、模式识别、信号处理等领域得到了成功应用[1]。响应曲面法(response surface methodology,RSM)是统计设计实验技术的合成[2],是一种优化实验过程的统计学实验设计,在工艺优化、模型建立和性质研究等方面取得广泛应用[3-5]。笔者在本实验中根据正交实验数据[6],建立RBF人工神经网络,应用design-expert与matlab软件分析实验条件,优化关木通碱制工艺条件,以期为进一步研究关木通的炮制减毒工艺提供参考依据。
1.1 仪器 T6系列紫外分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司);AUY220分析天平(日本岛津); RE-52AA减压旋转蒸发仪(上海亚荣生化仪器厂); FW-100粉碎机(北京中兴伟业仪器有限公司); TP3102电子天平(中国余姚纪铭称重校验设备有限公司);DHG-9140A电热恒温鼓风干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)[6]。
1.2 试药 关木通购自长春市弘康医药药材有限公司,由吉林农业大学中药材学院张连学教授鉴定为马兜铃科植物东北马兜铃的干燥藤茎;氨水、盐酸、乙酸乙酯、无水乙醇、95%乙醇等均购自北京化工厂,为分析纯;马兜铃酸A对照品购自中国食品药品检定研究院(批号:110746-200406);碳酸氢钠(NaHCO3)购自四川康神药业有限公司(批号:110346-202659)[6]。
2.1 马兜铃酸的含量测定 取关木通粗粉适量精密称定,加5%氨水50 mL,称定质量,冷渍过夜,称定质量并补充至原质量,取续滤液10 mL,加6 mol·L-1盐酸至pH=2,乙醚萃取4次,合并醚层,用水20 mL洗至中性,回收乙醚,加甲醇溶解并稀释至25 mL,取1 mL加甲醇稀释至10 mL,制备供试品溶液,测定吸光度并计算含量[7]。
表1 L9(33)因素水平表Tab.1 Factors and levels of L9(33)design
2.3 RBF模型的建立 以影响因素和马兜铃总酸去除率的实验结果数据作为网络输入输出,建立RBF神经网络模型,L9(33)正交实验数据做为RBF的学习集训练模型,得到了良好的相关性,以RBF模型进行响应曲面的优化实验设计。神经网络工具箱中的newrbe ()函数用来设计RBF网络。本研究RBF人工神经网络程序用MATLAB编写,MATLAB神经网络工具箱调用格式为:net=newrbe(p,t,spread),其中p和t分别为输入样本向量、输出目标向量;spread扩展的常数为1.2。见表2。
表2 L9(33)正交实验结果表Tab.2 Results of L9(33)orthogonal test
2.4 RSM设计 根据正交实验确定3个影响因素,分别为NaHCO3浓度、炮制时间及炮制次数。应用Design expert 8.0软件,Box-Behnken Design(BBD)是实验设计方法。建立的RSM设计实验因素、水平及结果见表3。
表3 Box-Behnken设计方案总酸去除率的测定值Tab.3 Detection results of total aristolochic acid in Box-Behnken design
回归方程各项的方差分析结果还表明,方程的一次项、二次项的影响均高度显著,各因素经回归拟合后,选择对响应值显著的各项,得到总酸去除率对编码自变量(A.NaHCO3浓度、B.浸泡时间、C.浸泡次数)和因变量Y(马兜铃总酸去除率)的二次多项回归方程:Y=50.64-3.50A+12.41B-1.34C-1.16AB-7.48AC-0.49BC+3.78A2+1.42B2+5.232C2。
由表4,5方差分析(ANOVA)可知,P=0.000 1(<0.01),表明模型方程极显著;模型的校正决定系数AdjR2=0.992 6,说明该模型能解释99.26%响应值的变化,仅有总变异的0.74%不能用此模型来解释;并且该模型R2=0.996 7,说明该模型拟合程度良好,自变量与响应值之间线性关系显著,可以用此模型分析和预测优化马兜铃总酸去除率的实验条件。
通过Design-Expert8.0版软件计算,得理论关木通碱制最优实验条件:NaHCO3浓度0.05 mol·L-1,浸泡3次,浸泡24 h,总酸去除率可达83.74%。
2.5 模型的验证 为了验证此提取模型方程的适用性,在NaHCO3浓度、浸泡次数、浸泡时间最优的水平上,重复实验3次,总酸去除率为80.23%,与预测值83.74%相近,说明用此模型指导实践具有良好效果。
表4 回归模型方差分析表Tab.4 Variance analysis for regression model
表5 回归方程系数显著性检验Tab.5 Significance test of regression coefficient
RSM采用非线性模型拟合,在中心点进行重复性实验的次数越多,实验的精确度高,预测值越接近真实值,所以本实验采用5次中心点重复实验。
笔者应用RBF人工神经网络与RSM相结合,优化关木通碱制实验条件。对比文献,本实验的最优条件为NaHCO3浓度0.05 mol·L-1,浸泡3次,浸泡24 h,该条件下总酸去除率可达83.74%,实验方法简便合理,可预测性较优。为进一步研究关木通的炮制减毒工艺提供了参考依据,具有良好的指导意义。
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DOI 10.3870/yydb.2014.07.021
Application of RBF and RSMin Optimizing the Processing Conditions of Manchurian Dutchmanspipe Stemwith Alkali
HE Min,ZHANG Jing,YANG Lin
(Department of Chemistry,Qinghai Normal University,Xining 810008, China)
ObjectiveTo optimize the processing conditions ofManchuiran DutchmanspipeStemwith alkali.MethodsThe combination of radial basis function(RBF)and response surface methodology(RSM)was used to investigate the influence of NaHCO3,concentration,duration and cycles of processing on the content of aristolochic acid.ResultsThe optimal process was achieved whenManchuiran DutchmanspipeStemwas soaked for 3 cycles in 0.05 mol·L-1NaHCO3solution, for 24 hours in each cycle.The removal rate of total aristolochic acid approached to 83.74%.ConclusionThe combination of RBF and RSMprovided a newmethod and good guidance for further toxicity attenuation forManchuiran DutchmanspipeStem.
Response surface methodology;Radial basis function;Aristolochia manshuriensis;Optimization design
R286;TQ450.1
A
1004-0781(2014)07-0914-03
2013-03-03
2013-05-10
*青海省科技厅项目(2011-H-809)
赫敏(1987-),女,山西朔州人,在读硕士,主要研究方向:分析化学计量学。E-mail:heminweng1010@163. com。
杨林(1962-),男,青海民和人,教授,硕士生导师,研究方向:化学计量学。E-mail:yanglin@qhnu.edu.cn。