Ултразвукова екстракция на фенолни киселини, флавоноли и флаванови-3-оли от ципи и семки на грозде Мускадин с помощта на естествени дълбоки евтектични разтворители и предсказуемо моделиране чрез изкуствена невронна мрежа

Моля свържете сеoscar.xiao@wecistanche.comза повече информация

РезюмеЦелта на това проучване беше да се изследва ефективността на екстракцията на 9 естествени дълбоки евтектични разтворители (NDES) с помощта на ултразвук зафенолни киселини, флавонолии флаван-3-оли в люспите и семената на мускатно грозде (Carlos) в сравнение със 75 процента етанол. Изкуствената невронна мрежа (ANN) беше приложена за оптимизиране на водното съдържание на NDES, времето за обработка с ултразвук, съотношението твърдо вещество към разтворител и температурата на екстракция, за да се постигнат най-високите добиви на екстракция за елагова киселина, катехин и епикатехин. Новоформулираният NDES (#1) се състои от холин хлорид:левулинова киселина: етиленгликол 1:1:2 и 20 процента вода извличат най-голямото количество елагова киселина в кожата при 22,1 mg/g. Този добив беше 173-кратно по-голям от този с 75 процента етанол. Модифициран NDES (#3), състоящ се от холин хлорид: пролин: ябълчена киселина 1:1:1 и 30 процента вода, извлича най-голямото количество катехин (0.61 mg/g) и епикатехин (0,89 mg/g) в кожата и съответно 2,77 mg/g и 0,37 mg/g в семената. Оптималният добив на елагова киселина в кожата при използване на NDES #1 е 25,3 mg/g (наблюдавано) и 25,3 mg/g (предвидено). Оптималният добив на (катехин плюс епикатехин) в семена с използване на NDES #3 е 9,8 mg/g (наблюдавано) и 9,6 mg/g (предвидено). Това проучване показа високата ефективност на екстракция на избрани NDES за полифеноли при оптимизирани условия.

Моля, щракнете тук, за да научите повече

Въведение

Естествените дълбоки евтектични разтворители (NDES) се приготвят чрез смесване на донори на водородни връзки с акцептори на водородни връзки при подходящо моларно съотношение [1]. Точката на топене на единия компонент трябва да е по-ниска от точката на топене на другия [1]. След нагряване и смесване тази среда се превръща в течност при стайна температура. Добавя се вода за стабилизиране и поляризиране на сместа. Изследванията в областта на фитохимичната екстракция с помощта на NDES се разшириха поради тяхната ефективна екстрахируемост и разтворимост. Въпреки това множество фактори играят важна роля при сравняване на NDES с органични разтворители, включително добив, цена, възстановяване и токсичност. Предишни изследвания изследваха NDES върху извличането на различни полифеноли от различни хранителни матрици. Например, Bubalo et al. (2016) сравняват 5 NDES, вода, 70 процента метанол (обем/обем) и подкислен 70 процента метанол (обем/обем), за да извлекат антоцианини, катехин и кверцетин-3-О-глюкозид от люспите на червено грозде. Установено е, че NDES, състоящ се от холин хлорид: оксалова киселина (1:1) с 25 процента вода (v/v), е най-ефективният разтворител за екстракция [2]. В друго проучване Pani´c et al. (2019) тестваха 8 NDES и подкиселиха 70 процента етанол и наблюдаваха холин хлорид: лимонена киселина (2:1) с 30 процента вода (v/v) като най-добрия NDES за извличане на антоцианини от гроздово кюспе [3]. Мускатното грозде (Vitis rotundifolia) е местно за югоизточните щати и е първото култивирано диво грозде в Съединените щати [4]. Мускатното грозде се произвежда в 12 щата и общо около 5000 акра [5]. Има 100 разновидности на мускатно грозде и всеки варира по физически, сензорни или химични характеристики [4]. Сред тях Карлос е широко разпространено мускадно грозде поради високите си добиви и последователността на отглеждане [4]. Гроздето Carlos muscadine е средно голямо, бронзово на цвят, по-дебела кора и съдържа средно четири семки [6]. Мускатното грозде съдържа значителни количестваполифенолиза които е известно, че намаляват възпалението [7], инхибират растежа на тумора на простатата [8] и подобряват метаболитните реакции на диабетиците [9]. Гроздовото кюспе от мускадин, страничен продукт от изцеждането на сок от грозде от мускадин или винопроизводството, се състои от ципи и семена. Предишно изследване използва смес от ацетон: вода: оцетна киселина (70:29.7:0.3, v/v) за извличане на фенолни съединения от семената, кожата и пулпата на осем сорта мускадиново грозде, отглеждано във Флорида, включително Карлос [10]. Въпреки това, използването на запалими органични разтворители и тяхната ниска ефективност на екстракция възпрепятстваха практическите приложения. По-голямата част от мускатното гроздово кюспе все още се изхвърля като отпадък. Изкуствената невронна мрежа (ANN) е нелинейна система за картографиране, съставена от различни основни процесорни единици, свързани чрез претеглени асоциации. Тези процесорни единици се наричат ​​"неврони" [11]. Изкуствената невронна мрежа е подход за машинно обучение за прогнозиране или прогнозиране на отговор въз основа на множество входове [11]. Предишни изследвания са прилагали методи на повърхността на реакция (RSM) за оптимизиране и прогнозиране на екстракцията. Малко проучвания обаче са използвали ANN за същата цел. Например, Sinha et al. (2013) предполагат, че ANN има по-добра прогнозна производителност от RSM при извличането на естествено багрило от семена на Bixa Orellana (Annatto) [12]. В подобно проучване Ciric et al. (2020) съобщават, че моделът ANN е по-добър от RSM за прогнозиране на екстракции на фенолни съединения от чесън [13]. Целта на това изследване беше да се изследва ефективността на екстракцията на 9 NDES за фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли в сравнение със 75 процента етанол с помощта на ултразвук. ANN беше приложен за прогнозиране и оптимизиране на условията на екстракция на фенолния добив. Хипотезата беше, че NDES със специфични състави извличат по-големи количества фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли от 75 процента етанол и най-високата ефективност на екстракцията може да бъде постигната чрез предсказващо моделиране, базирано на ANN.

2. Материали и методи 2.1. Химикали и реактиви Холин хлорид, левулинова киселина, 1,2-пропандиол, DL-ябълчена киселина, оксалова киселина, солна киселина и мравчена киселина са получени от Acros Organics (Morris Plains, NJ, USA). Млечна киселина, етиленгликол, глицин, HPLC-клас ацетонитрил, метанол и етанол бяха закупени от Fishers Scientific (Waltham, Масачузетс, САЩ). L-пролин и бетаин хидрохлорид бяха закупени от Alfa Aesar (Ward Hill, MA, USA). HPLC-клас стандарти за елагова киселина, галова киселина, ферулова киселина, (плюс)-катехин, (-)-епикатехин, мирицетин, кверцетин и кемпферол бяха получени от Sigma Aldrich (Сейнт Луис, Мисури, САЩ).

2.2. Проектиране на NDESNDES #1–2 в таблица 1 са проектирани в нашето предишно проучване [14]. Холин хлоридът в NDES #1–2 беше избран като акцептор на водород, докато два различни донора на водород бяха избрани за всеки нов NDES. Моларните съотношения между донорите на водород и съдържанието на акцептор и вода бяха определени в предварителни експерименти. NDES #3–9 в таблица 1 бяха избрани от литературата, тъй като предишни проучвания ги определиха като ефективни NDES при извличане на полифеноли. Водното съдържание в NDES #3 е модифицирано от цитираната литература. За приготвяне на NDES беше приложен метод на нагряване [15]. Накратко, акцепторът на водородната връзка се смесва с всеки от донорните компоненти на водородната връзка в ерленмайерови колби с бъркалка. Сместа в колбата се затваря и се нагрява при 50 ◦C за около 30 минути или докато се образува бистра течност, която остане стабилна при стайна температура. Съдържанията на вода в таблица 1 бяха изчислени според крайния обем на NDES смесите. рН на NDES, изброено в таблица 1, се измерва с помощта на рН метър (AB15, Accumet, Fisher Scientific, Waltham, MA, USA). 2.3. Подготовка на пробата / екстракция с помощта на ултразвук. Замразени кожи и семена от мускадно грозде (Vitis rotundifolia) (култивар: Carlos) бяха предоставени от Paulk Vineyards (Wray, Джорджия, САЩ). След отстраняване на черупките, листата или дръжките, кюспето се разделя на семена и кожа. След това пробите бяха изсушени с помощта на вакуумна пещ (Isotemp, модел 285A, Fisher Scientific, Waltham, Масачузетс, САЩ) при 60 ◦C и вакуумно налягане по-ниско от -30 in.Hg. След това пробите се хомогенизират във фин прах с помощта на химерна мелница (A1{{105}}00, RRH Inc., 2800 W, Zhejiang, Китай). Като се използва първоначално съотношение твърдо вещество към разтворител от 1:20 (g: mL), 0,50 g или мускадиново грозде, или семена се смесват в 10 mL NDES или 75 процента етанол в три екземпляра. След това пробите се поставят във водна баня (60 ◦C) и се обработват с ултразвук (VCX 1500, Sonics & Materials Inc., 1500-Watt, 50/60 Hz, Newtown, CT, USA) за 30 минути при 100 процента амплитуда за два рунда (15 минути/рунд). След това пробите бяха незабавно центрофугирани (Sorvall ST 8, Fisher Scientific, Суджоу, Китай) при 3,260 g, докато се получи бистър супернатант. Накрая, супернатантите се събират и съхраняват във фризер при −20 ◦C за HPLC анализ на фенолни киселини (елагова киселина, галова киселина, ферулова киселина), флавоноли (мирицетин, кверцетин и кемпферол) и флаван-3-оли. (катехин и епикатехин). 2.4. HPLC анализи на фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли Фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли бяха анализирани на HPLC система (Agilent Technologies 1200, Waldbronn, Германия) съгласно метода, описан в Сандху и Гу (2013) [16]. HPLC системата се състои от бинарна помпа, автосамплер, термостатирано отделение за колона, детектор с диодна матрица и флуоресцентен детектор. Екстрактите от кожата или семената на грозде се хидролизират преди анализите на фенолни киселини и флавоноли. Хидролизата се извършва чрез смесване на 1 ml от екстракта с 4 ml хидролизиращ разтвор (1,2 М HCI, съдържащ 50 процента метанол) и се поставя във водна баня (Precision, модел 2837, 400 W, 50/60 Hz, Thermo Scientific, Marietta , Охайо, САЩ) при 90 ◦C за 80 минути. След това пробите се охлаждат до 25 ◦C, последвано от ултразвук за 5 минути. Хидролизата на екстракта не е необходима за анализа на катехин и епикатехин. Хидролизираните и нехидролизираните екстракти се филтруват през 0,45 μm политетрафлуороетилен (PTFE) мембрана преди HPLC анализи. За анализиране на елагова киселина, галова киселина, ферулова киселина, мирицетин, кверцетин, кемпферол, катехин и епикатехин, 10 µL се инжектират в колона SB-C18 (4,6 × 250 mm, 5 µm, Zorbax, Agilent, Santa Clara, CA, САЩ). Подвижните фази са (А) 0,5 процента мравчена киселина и (В) 100 процента ацетонитрил. Скоростта на потока беше 1 mL/min с 25 min модифициран градиент, както следва: 0–5 min, 10–30 процента B; 5–10 минути, 30–40 процента B; 10–20 минути, 40–50 процента B; 20–25 минути, 50–10 процента B; последвано от 5 минути еквилибриране. Температурата на колоната се настройва на 30 ◦C. Дължината на вълната на откриване е 260 nm за елагова киселина, галова киселина и ферулова киселина и 360 nm за мирицетин, кверцетин и кемпферол на фотодиоден детектор. Възбуждането и излъчването за катехин и епикатехин бяха съответно 230 nm, 321 nm, като се използва флуоресцентен детектор. Полифенолните съединения се определят количествено с помощта на стандартни криви на елагова киселина, галова киселина, ферулинова киселина, мирицетин, кверцетин, кемпферол, катехин и епикатехин. Всички стандартни криви имат 7 точки и R2 > 0,99. 2.5. Персонализиран дизайн за изкуствена невронна мрежа Четири независими променливи за екстракция с четири нива: водно съдържание (15–60 процента), време за обработка с ултразвук (5–35 минути), съотношение твърдо вещество към разтворител (1:5–1:20) и екстракция температура (30–60 ◦C) (Таблица S1) са приложени за оптимизиране на екстракционния добив на фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли. За разлика от класическите дизайни като дизайна на повърхността на отговор, базираният на ANN дизайн не изисква повтарящи се изпълнения и предпочита различна структура от данни. В нашето предишно проучване [14] ANN беше по-надежден метод за прогнозиране на добива на екстракция от RSM. Следователно, ANN беше избран в това проучване, за да предскаже добива на екстракция на елагова киселина, катехин и епикатехин. Персонализиран дизайн с 40 изпълнения (Таблица S2) беше генериран на JMP Pro (Версия 14.2, SAS Institute Inc., Cary, NC, САЩ), за да предостави данни специално за прогнозно моделиране на ANN. Беше приложена рандомизация на 40-те серии, за да се елиминира всякакво отклонение. Основното уравнение на ANN е показано, както следва:=∑jj=1 wh jpg плюс bhk, k=1toK (1) където h е броят на невроните в скрития слой, j и k са съответно броят на входните променливи и скритите неврони, p е входната променлива, bh е отклонението на скрития слой и wh е теглото в скрития слой. Добивите от екстракция на елагова киселина, катехин и епикатехин по отношение на четирите независими променливи бяха анализирани с помощта на ANN чрез първо обучение на данните и след това избиране на най-добрия тип активиране и брой неврони, което води до адекватно напасване на данните. За да се оцени успехът на моделите за прогнозиране, бяха оценени три стойности: R-квадрат, квадратен корен от средната квадратна грешка на прогнозиране (RASE) (уравнение (2)) и средната абсолютна грешка (AAE). RASE е RASE=̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ SSE/n √ (2) Където SSE дарява за квадрат и сума на прогнозните грешки (разлики между действителните отговори и прогнозираните отговори) и n за редица наблюдения. R-квадрат близо до 1 с RASE и AAE близо до нула означава по-добро прилягане на данните към модела. 2.6. Статистика Добивите от екстракция на фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли бяха сравнени с еднопосочен ANOVA, последван от t-теста на Student при p По-малко или равно на 0,05, използвайки JMP Pro (Версия 14.2, SAS Institute Inc., Кери, Северна Каролина, САЩ). Всеки nde и 75 процента етанол бяха сравнени с помощта на тестовете на Dunnett при p по-малко или равно на 0,05. Анализ на основните компоненти (PCA) беше извършен на JMP Pro (Версия 14.2, SAS Institute Inc., Cary, NC, САЩ) за фенолните съединения, извлечени от кожата и семената на мускадиново грозде. 3. Резултати и дискусия 3.1. Полифеноли, екстрахирани чрез NDES от люспи на грозде от мускадин Девет NDES и 75 процента етанол бяха използвани за екстракцията на полифеноли от ципи на грозде от мускадин. Таблица 2 показва добива на екстракция на елагова киселина, галова киселина, ферулинова киселина, мирицетин, кверцетин, кемпферол, катехин и епикатехин. Елаговата киселина е най-разпространеният екстрахируем полифенол в кожата на гроздето, следван съответно от галовата киселина и феруловата киселина. Тази констатация е в съответствие с предишни проучвания [17,18]. NDES #1, #8, #7, #3, #2 и #9 извлича значително по-високи количества елагова киселина в кожата на гроздето, отколкото 75 процента етанол. Най-високият добив на екстракция на елагова киселина е постигнат от NDES #1, последван от NDES #8 при 22,1 ± 2,2 mg/g и 21,3 ± 2,5 mg/g, съответно (Таблица 2). Въпреки това, няма значителна разлика между NDES #1 и NDES #8 според t-теста на Student. Интересното е, че NDES #1 се оказа най-малко ефективният NDES за извличане на антоцианини

кюспе от червена боровинка [14]. Това предполага, че NDES #1 може селективно да извлича елагова киселина или елагитанини от хранителна матрица, която също съдържа антоцианидини. Такава селективност може да се дължи на разликите в молекулярните взаимодействия между NDES и специфични фенолни класове. Фигура S1 (панел A) показва HPLC хроматограмата на галова киселина, елагова киселина и ферулинова киселина, извлечени от кожата на грозде с NDES #1 и открити при 260 nm. 75-процентният етанол екстрахира 12,7 ± 1,2 mg елагова киселина на грам кожа на грозде. Най-ниският добив на екстракция на елагова киселина се наблюдава в NDES #4 при 7,44 ± 0.6 mg/g. Добивът на екстракция на галова киселина чрез NDES #9, #8, #1, #4, #7 и #3 е сравним и значително по-висок от 75 процента етанол. Най-голямото количество галова киселина беше извлечено от NDES #9 при 10.4 ± 0.5 mg/g, докато най-ниското количество от 5.55 ± {{40}} .1 mg/g се екстрахира чрез NDES #5. Най-голямото количество ферулова киселина беше извлечено от NDES #1 при 6,32 ± 0.7 mg/g, а най-ниското количество беше извлечено от NDES #5 при 3,11 ± 0.{{5{{52 }}}} mg/g. Освен това, няма значителна разлика между NDES #1 и 75 процента етанол при извличане на ферулова киселина (Таблица 2). Най-голямото количество катехин и епикатехин е извлечено от NDES #3 при 0.61 ± 0.1 mg/g и 0.89 ± 0.1 mg/ g, съответно (Таблица 2). Междувременно NDES #3 и #6 извличат значително по-големи количества епикатехин от 75% етанол. Фигура S2 (панел A) показва HPLC хроматограма на катехин и епикатехин, екстрахирани чрез NDES #3 от кожата на гроздето. Въпреки това, катехин не е открит в 75 процента етанол екстракт. Най-ниските количества катехин (0.02 mg/g) и епикатехин ({{90}}.14 mg/g) са извлечени от NDES #2 и NDES # 5, съответно. Мирицетинът е най-разпространеният флавонол, а кемпферолът е най-малко. Тестът на Dunnett разкри, че NDE и 75 процента етанол са сравними при извличането на мирицетин, кверцетин и кемпферол (Таблица 2). Най-голямото количество мирицетин се екстрахира с NDES #1 (1,84 mg/g), последвано от 75 процента етанол (1,73 mg/g) и след това NDES #8 (1,67 mg/g). Най-голямото количество кверцетин се екстрахира със 75 процента етанол (0.41 mg/g), NDES #1 (0.40 mg/g) и NDES #8 ({ {143}}.38 mg/g). Обратно, най-ниските количества мирицетин и кверцетин бяха извлечени от NDES #5 при 0.87 mg/g и 0.27 mg/g, съответно. Това откритие допълнително подчертава общата слаба способност на NDES #5 да извлича полифеноли от кожата на гроздето. Най-високото количество кемпферол се екстрахира с 75 процента етанол (0.05 mg/g), а най-ниското се екстрахира с NDES #5 и NDES #6 (0,03 mg/g). Фигура S1 (панел B) показва HPLC хроматограмата на мирицетин, кверцетин и кемпферол, извлечени от кожата на грозде чрез NDES #1, открити при 360 nm. Най-високото общо количество фенолни киселини, флавоноли и флаван-3- оли е 40,7 mg/g, екстрахирано с NDES #1, последвано от 39,8 mg/g, екстрахирано с NDES #8, докато най-ниското количество е 18,4 mg/g, екстрахирано от NDES #5 (Таблица 2). pH на NDES варира между 0,3 и 3,3 (Таблица 1). Корелацията Rsquared между рН на NDE и добивите на фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли е посочена в таблица 2. Липсата на корелация между рН и добивите на екстракция предполага, че рН не е повлияло на ефективността на екстракцията. 3.2. Полифеноли, извлечени от NDES от семки на гроздови семки Общите добиви на екстракция на фенолни киселини, флавоноли и флаван- 3-оли от гроздови семки са значително по-ниски от тези от люспите (Таблица 3). Най-изобилните екстрахируеми полифеноли в семената са катехин и епикатехин, докато кемпферолът не е открит. Сложната матрица на семената, съдържаща масло (13 процента, w/w суха основа), е възможно обяснение на ниската способност за извличане на фенолни съединения от гроздови семки [19]. Най-голямото количество катехин се екстрахира чрез NDES #3 при 2,77 mg/g (Таблица 3). Този добив е значително по-висок от всички други NDES и 75 процента етанол. Фигура S2 (панел B) показва HPLC хроматограмата на катехин и епикатехин, екстрахирани чрез NDES #3 от гроздови семена. Най-ниското количество катехин се екстрахира чрез NDES #5 при 0,30 mg/g. Всички NDES, с изключение на NDES #1, #2 и #9, извличат значително по-високи количества епикатехин от 75 процента етанол (Таблица 3). Най-високите концентрации на епикатехин се екстрахират с NDES #4 (0,71 mg/g) и NDES #5 (0,68 mg/g), докато най-ниската се екстрахира с 75 процента етанол (0,11 mg/g). Галовата киселина е най-изобилната екстрахирана фенолна киселина в гроздовите семки, следвана съответно от ферулова киселина и елагова киселина. Най-голямото количество галова киселина беше извлечено от NDES #4 при 0,45 mg/g, последвано от NDES #9 и NDES #8. Тези NDE извличат значително по-големи количества галова киселина от 75 процента етанол. Най-ниското количество галова киселина (0,2 mg/g) се екстрахира с NDES #3. Най-висока екстракция

добивът на елагова киселина беше получен чрез NDES #9 (0.26 mg/g), последван от NDES #6 (0.17 mg/g), които бяха значително по-високи от 75 процента етанол. По подобен начин NDEs #3 извлича най-ниското количество елагова киселина при 0.05 mg/g. В допълнение, NDES #6, #7 и #3 извличат значително по-големи количества ферулова киселина от 75 процента етанол. Най-ниският добив на екстракция на ферулова киселина е 0.5 mg/g по NDES #5. Освен това, ферулова киселина не е открита в екстракт NDES #9. Това вероятно се дължи на факта, че разтворимостта на феруловата киселина е по-ниска в NDES #9, отколкото в други NDE. Най-високият екстракт от мирицетин се получава от 75 процента етанол и NDES #7 при 0.18 mg/g, които са по-високи от всички NDE. Най-високият добив на екстракция на кверцетин е при NDES #6 (0.14 mg/g) и NDES #3 (0,13 mg/g) и двата NDES са по-добри от 75 процента етанол. По същия начин рН на NDES не повлиява екстракционния добив, както е показано от ниската корелация (R-квадрат) между рН на NDE и добивите на фенолни киселини, флавоноли и флаван-3-оли, изброени в таблица 3. 3.3 . Беше извършен анализ на основните компоненти (PCA), за да се свърже добивът на екстракция на различни фенолни съединения в кожата и семената на гроздето с NDEs и 75 процента етанол (фиг. 1). PCA се извършва върху корелационна матрица, за да се открие възможна селективност на някои NDE към извличане на специфични фенолни съединения или групи. Около 85 процента от дисперсията на данните за кожата се обяснява с главните компоненти 1 и 2. Графиката на натоварването (фиг. 1B) показва висока корелация между фенолни киселини (елагова киселина, галова киселина, ферулинова киселина) и флавоноли (мирицетин, кверцетин, и кемпферол). За извличане на тези групи, най-добрите разтворители са NDES #1, #8, #7 и 75 процента етанол, както е показано на диаграмата на резултата (фиг. 1A). Междувременно катехинът и епикатехинът изглеждат отделени от останалите фенолни групи. Както е показано на Фиг. 1A, NDES #3 е селективен за извличане на катехин и епикатехин от ципи на грозде. Това беше интересно наблюдение, тъй като NDES#3 беше сред най-малко ефективните NDES за извличане на проантоцианидини, които са олигомери и полимери на катехин и епикатехин [14]. Това предполага, че NDES #3 може да бъде селективен към проантоцианидините с по-малки молекулни размери. Групирането на фенолни съединения върху зареждащия участък на кожата (фиг. 1B) е различно от семето (фиг. 1D), независимо от ниските добиви на тези съединения в гроздовите семки. Първият и вторият основен компонент обясняват около 73 процента от вариацията на данните за семена. Кверцетинът, мирицетинът и феруловата киселина се екстрахират по-ефективно с NDES #6, #7 и 75 процента етанол, както е показано на диаграмата на резултатите (фиг. 1C). Елаговата киселина и галовата киселина бяха извлечени по-ефективно от NDES #9. Още веднъж, катехинът беше извлечен с най-висока ефективност от NDES #3, което беше подобно на това, наблюдавано при ципите на гроздето. Епикатехинът беше извлечен с по-висока ефективност от NDES #5, #4 и NDES #8.

3.4. Оптимизиране на екстракцията на фенолни киселини и флавоноли от мускадинови люспи на грозде и моделиране на прогнозиране на ANN Холин хлорид: левулинова киселина: етилен гликол 1:1:2 (NDES #1) показа най-високия добив на екстракция за елагова киселина и следователно беше избран за по-нататъшно оптимизиране и прогноза. Въздействието на четири фактора, включително водно съдържание, ултразвуково време, съотношение твърдо вещество към разтворител и температура на екстракция бяха оценени за екстракцията на фенолни киселини и флавоноли. Освен това, четири нива за всеки фактор на екстракция бяха приложени в общо 40 рандомизирани серии. Експерименталният добив на екстракция на елагова киселина, галова киселина, ферулова киселина, мирицетин и кверцетин, заедно със сумата от тези пет, са показани в таблица 4. Като цяло диапазонът на разликата в добива на екстракция между най-ниския и най-високия е относително голям за фенолни киселини. Например, най-ниският добив за елагова киселина е 9.03 mg/g (опит #17), а най-високият е 25,3 mg/g (опит #15), което води до разлика от 16,2 mg/g (пробег #17). Освен това най-ниската сума на добива е 20.7 mg/g, а най-високата е 71,5 mg/g. Това илюстрира значителното въздействие на различните нива на всеки екстракционен фактор върху добива на екстракция. Проба #15 екстрахира най-голямото количество елагова киселина. Условието за екстракция на цикъл #15 беше 45 mL /10{{130}} mL съдържание на вода, 25 минути обработка с ултразвук, 1:10 (g: mL) съотношение твърдо вещество към разтворител и температура на екстракция от 60 ◦C. Фигура S3 показва HPLC хроматограмата на оптимизирани фенолни киселини, извлечени от ципата на грозде чрез NDES #1 (серия #15 в таблица 4). Най-високата галова киселина (18,7 mg/g) е постигната при условията на екстракция в цикъл #24, а най-ниската е 6,63 mg/g при използване на цикъл #40. За ферулова киселина, цикъл #22 екстрахира най-високото количество при 19,2 mg/g, докато не е открита ферулова киселина в цикъл #14, #17, #29 и #34. Етап #22 се екстрахира с 60 mL /100 mL водно съдържание, 5 минути обработка с ултразвук, 1:5 за съотношение твърдо вещество към разтворител и температура на екстракция от 60 ◦C. Проба #2 екстрахира най-високото количество мирицетин (10,1 mg/g) и кверцетин (1,87 mg/g). Условията за екстракция на цикъл #2 бяха 60 mL /100 mL водно съдържание, 35 минути обработка с ултразвук, 1:20 за съотношение твърдо вещество към разтворител и температура на екстракция 60 ◦C. Най-ниският мой сигурен добив (3,79 mg/g) беше екстрахиран чрез цикъл #40. Контурните диаграми на Фиг. 2 демонстрират ефекта от екстракционните параметри (X1, X2, X3 и X4) върху прогнозирания добив на елагова киселина, извлечена от NDES #1 от ципата на гроздето. Предсказаните добиви на елагова киселина в таблица 4 бяха използвани за конструиране на тези диаграми за преброяване. Всеки панел илюстрира въздействието на 2 параметъра на извличане. Контурните линии са отбелязани с добива на елагова киселина (mg/g). Оптималното предвидено съдържание на вода е около 35–45 mL/100 mL NDES, както е показано на Фиг. 2B и 2C. По-дългото време за ултразвукова обработка увеличава добива на елагова киселина (фиг. 2D и 2E), което показва критична роля на обработката с ултразвук в екстракцията на NDES. По време на екстракцията смесването на гроздови кожи или семена с NDES въвежда частици и газ, които добавят места за акустична кавитация за ултразвуци, за да генерират множество малки мехурчета в NDES. Разрушаването на тези мехурчета доведе до екстремни температури, разлика в налягането, висока сила на срязване, макро-турбуленции и микро-смесване, което ефективно разбърква NDES за ускоряване на масовата дифузия и трансфер. Когато кавитационните мехурчета избухнаха върху повърхността на гроздови семки или частици от кожата, получените микроструи и сблъсъци между частици доведоха до повърхностен пилинг, ерозия, разпадане на частици, сонопорация и разрушаване на клетките [20]. Всички тези механични ефекти на индуцирана от ултразвук кавитация засилват проникването на NDEs във вътрешността на клетката, така че междуклетъчните феноли от хранителната матрица се прехвърлят в разтворители. Оптималното съотношение твърдо вещество към разтворител е 1:10, както е показано на Фиг. 2B, 2D и 2F. И накрая, по-високите температури на екстракция до 60 ◦C изглежда имат положителен ефект върху екстрахируемостта на елаговата киселина, както е показано на фиг. 2C, 2E и 2F. Това предполага пряка връзка между температурата на екстракция и добива на елагова киселина, извлечена от кожата на гроздето. Добивите от екстракция на елагова киселина (Таблица 4) бяха анализирани за прогнозно моделиране с помощта на изкуствени невронни мрежи. Експерименталните данни бяха разделени на случаен принцип в набор за обучение и набор за валидиране. Причината да се включи проверка, зададена от статистическия софтуер, е да се потисне пренастройването. За да се предскаже добивът на елагова киселина (Y), бяха оценени същите четири независими екстракционни фактора (X1, X2, X3 и X4), 1–2 скрити слоя с различен брой неврони и три функции на активиране. Приложените функции на активиране бяха хиперболичен тангенс, линейна и гаусова функция. След това наборите от данни бяха обучени, докато се достигна висока стойност на R-квадрат както за обучение, така и за валидиране. Бяха генерирани прогнозните данни и модел. Най-добрата структура на ANN беше избрана чрез анализиране на четирите входа (X1, X2, X3 и X4) с един скрит слой, използвайки функцията на Гаус с десет неврона (Фигура S5). R-квадратът на комплектите за обучение и валидиране беше 0,99, докато RASE и AAE на модела бяха съответно 0,062 и 0,044. R-квадратът на валидирането на ANN на елагова киселина в това проучване (0,99) е по-висок от валидирането на ANN на процианидини (0,95) и антоцианини (0,91) в предишно проучване [14]. Въпреки това, това увеличение на R2 може да се дължи на по-добре генерирания модел, съответстващ на данните в това проучване, което може да се дължи на по-малките експериментални грешки. Предсказуемите ANN модели за екстракция на елагова киселина с помощта на NDES #1 бяха показани като уравнение 3–13:

Цистанче за подобряване на имунитета

Заключение

Настоящите констатации представиха допълнителни доказателства за ефективността на способността на NDES да извлича полифеноли от странични продукти на хранителната промишленост. Резултатите подкрепиха хипотезата за превъзходна ултразвукова екстракция на NDES над 75 процента етанол. NDES ефективно извлича три фенолни киселини, два флавонола и три флаван-3-ола от люспи и семки на грозде. NDES #1 беше най-ефективният NDES за извличане на елагова киселина, докато NDES #3 беше особено селективен към извличане на катехин и епикатехин. Забележим недостатък на NDES е техният висок вискозитет, който представлява предизвикателство по време на работа и възстановяване. В настоящото изследване изкуствената невронна мрежа, независимо от ограниченията на резултатите, демонстрира практически подход за прогнозно моделиране. NDE са здрава среда за възстановяване на фитохимикали от хранителни системи. Някои NDE също представляват по-малко токсичен разтворител за изследване на тези фитохимикали в живи клетки [21,22]. И накрая, естествените дълбоки евтектични разтворители са ефективни алтернативни екстракционни среди на органичните разтворители.

Препратки

[1] W. Bi, M. Tian, ​​KH Row, Оценка на базиран на алкохол дълбок евтектичен разтворител при екстракция и определяне нафлавоноидис оптимизация на методологията на отговорната повърхност, J. Chromatogr. A 1285 (2013) 22–30, https://doi.org/10.1016/j. цветност.2013.02.041.
[2] M. Cvjetko Bubalo, N. ´ Curko, M. Tomaˇsevi´c, K. Kovaˇcevi´c Ghani's, I. Radojˇci´c Redovnikovi´c, Зелена екстракция на феноли от кожата на гроздето чрез използване на дълбоки евтектични разтворители, Food Chem. 200 (2016) 159–166, https://doi.org/10.1016/j. foodchem.2016.01.040.
[3] M. Panic, V. Gunjevi´c, G. Cravotto, I. Radojˇci´c Redovnikovi´c, Възможни технологии за екстракция на антоцианини от гроздови кюспе с помощта на естествени дълбоки евтектични разтворители в партиди от до половин литър екстракция на антоцианини от гроздово кюспе с помощта на NADES, Food Chem. 300 (2019) 125185, https://doi.org/ 10.1016/j.foodchem.2019.125185.
[4] M. Hoffmann, et al., Ръководство за производство на мускадно грозде за югоизтока, Държавен университет на Северна Каролина, NC State Extension Publications, 2020 г. https://content. ces.ncsu.edu/muscadine-grape-production-guide (достъп на 18 януари 2021 г.). [5] Cline, B. и C. Fisk, Преглед на площите с мускадно грозде, сортовете и производствените зони в югоизточната част на САЩ. Работилница за мускадно грозде за кооперативни агенти за разширяване, в консорциума за малки плодове в южния регион. 2006: Консорциум за дребни плодове Южен регион.
[6] PC Andersen A. Sarkhosh D. Huff J. Breman 2020 6 10.32473/edis-hs100-2020.
[7] P. Greenspan, et al., Противовъзпалителни свойства на мускадиновото грозде (Vitis rotundifolia), J. Agric. Храна. Chem. 53 (22) (2005) 8481–8484, https://doi.org/ 10.1021/jf058015.
[8] DN Ignacio, KD Mason, EC Hackett-Morton, C. Albanese, L. Ringer, WD Wagner, PC Wang, MA Carducci, SK Kachhap, CJ Paller, J. Mendonca, L. Li Ying Chan, Bo Lin, Д. К. Хартъл, Д. Е. Грийн, К. А. Браун, Т. С. Хъдсън, Екстрактът от кората на грозде Мускадин инхибира раковите клетки на простатата чрез индуциране на спиране на клетъчния цикъл и намаляване на миграцията чрез протеин на топлинен шок 40, Heliyon 5 (1) (2019) e01128, https://doi .org/10.1016/j.heliyon.2019.e01128.