全 文 ：蒲公英黄酮提取工艺的优化
冉 靓，刘廷婷 (贵阳学院化学与材料科学系，贵州贵阳 550005)
摘要 ［目的］优化蒲公英黄酮提取工艺。［方法］以蒲公英为原料，采取正交法结合人工神经网络的方法，以测定的总黄酮含量为指
标，研究提取时间、提取温度、乙醇浓度以及液料比对工艺的影响，并对工艺条件进行优化。［结果］影响提取工艺的因素主次顺序依次
为液料比 ＞乙醇浓度 ＞提取时间 ＞提取温度;人工神经网络仿真优化所得条件为在 75 ℃下用浓度 65%的乙醇溶液按料液比 1∶30提取
3 h。［结论］该试验筛选的最佳提取工艺条件，可用于蒲公英黄酮的提取工艺。
关键词 蒲公英 HERBA TARAXACI;黄酮;提取;人工神经网络
中图分类号 S68 文献标识码 A 文章编号 0517 －6611(2011)26 －15917 －03
Optimization of Extraction Technology of Flavonoids from HERBA TARAXACI
RAN Liang et al (Department of Chemistry and Materials Science，Guiyang University，Guiyang，Guizhou 550005)
Abstract ［Objective］To optimize the extraction technology of flavonoids from HERBA TARAXACI．［Method］By adopting the orthogonal exper-
iment and artificial neutral network，the content of total flavonoids was determined，the effects of extracting time，extracting temperature，solid －
liquid ratio and ethanol concentration on the extraction process were studied，based on which the extraction technology was optimized．［Result］
The effects of factors on the extraction decreased as solid － liquid ratio ＞ ethanol concentration ＞ extracting time ＞ extracting temperature，and the
optimum conditions simulated by artificial neural network were extracting temperature 75 ℃，ethanol concentration 65%，solid-liquid ratio 1∶30
and extracting time 3 h．［Conclusion］The artificial neural network based on orthogonal test could be used in optimizing the extracting technology．
Key words HERBA TARAXACI;Flavonoids;Extraction;Artificial neural network
作者简介 冉靓(1980 － )，女，重庆万州人，讲师，硕士，从事天然
产物分离纯化及其治性研究，E-mail:ranliang23@ yahoo．
com． cn。
收稿日期 2011-06-10
蒲公英(HERBAT ARAXACI)为菊科植物蒲公英 Tarax-
acummongolicum Hand． -Mazz．、碱地蒲公英 Taraxacum sinicum
Kitag．或同属数种植物的干燥全草，有清热解毒，消肿散结，
利尿通淋之功效，在临床上应用较广［1］。近年来对其化学成
分的研究表明，蒲公英中主要含有萜类、黄酮类、生物碱类、
香豆精类、有机酸类、挥发油等有效成分，其中的黄酮类化合
物具有抗氧化、抗菌等作用［2 －5］。
目前对蒲公英黄酮提取工艺的研究虽有报道，但其工艺
优化设计均采取正交试验的方法［6 －8］。该法对因素水平的
要求以及交互作用的考虑有一定限制，存在信息损失，仅能
反映所选取试验条件下的较优因素水平组合。因此，笔者借
助人工神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数，并
具有较强联想能力和推广能力的特点［9］，结合正交设计取样
具有均衡分散和整齐可比的优点［10］，采取基于正交试验的
人工神经网络法优化蒲公英黄酮提取工艺，以期在有限试验
次数的前提下，充分挖掘试验数据的内部联系，为蒲公英黄
酮提取工艺优化提供参考。
1 材料与方法
1． 1 试验材料
1． 1． 1 供试药材。蒲公英(HERBA TARAXACI)购于贵阳
市中药店。
1． 1． 2 主要仪器。恒温水浴锅，由上海亚荣生化仪器厂生
产;AL104电子分析天平，购自梅特勒 －托利多仪器有限公
司;721可见分光光度计，购自上海欣茂仪器有限公司;SHB
－三循环水式真空泵，购自巩义市予华仪器有限责任公司;
高速万能粉碎机，购自天津市泰斯特仪器有限公司。
1． 1． 3 主要试剂。芦丁标准品购自中国药品生物制品检定
所;其余所用试剂均为国产分析纯。
1． 2 试验方法
1． 2． 1 黄酮的提取与测定。①黄酮提取。将蒲公英晾干，
粉碎过 80目筛，准确称取 2． 000 0g，加入一定体积和浓度的
乙醇溶液在确定温度下回流提取一定时间，趁热抽滤，适当
浓缩后用浓度 30%乙醇定容至 50 ml，作为供试品溶液备用。
②黄酮测定。采用 NaNO2-Al(NO3)3 比色法，于 510 nm下测
定吸光度值，吸光度值越大，则黄酮含量越高［11］。
1． 2． 2 正交试验设计。在参考资料和前期预试验的基础
上，考察提取时间、提取温度、乙醇浓度以及液料比 4 个影响
因素 3 个水平对提取率的影响，选取 L9(3
4)正交设计，按
“2． 2． 1”中的方法进行提取和测定(表 1)。
表 1 正交试验因素水平设计
Table 1 Factors and levels design of orthogonal test
水平
Levels
因素 Factors
提取时间
Extracting
time∥h
提取温度
Extracting
temperature∥℃
乙醇浓度
Ethanol
concentration∥%
料液比
Solid-liquid
ratio∥g /ml
1 1 75 65 1∶15
2 2 80 70 1∶20
3 3 85 75 1∶25
1． 2． 3 人工神经网络优化。①网络模型的构建与训练。将
影响黄酮提取量的 4个主要因素看作 4个输入节点，将反映
黄酮含量的吸光度值看作 1 个输出节点。据 Kolmogorov 定
理，1个 3层网络足以完成任意 n维到 m维的非线性映射，
故仅设定 1个隐层结构。根据经验公式，同时结合输入输出
节点数，设定隐层节点数为 2 ～ 12 个。采取试错法，以训练
时间和总误差为指标，选取适合该试验的最佳隐层节点
数［12 －14］。将 L9(3
4)正交试验结果进行归一化处理后，作为
训练样本。采用 BP算法，借助 BrainCom软件进行训练。激
励函数为 Logistic函数，综合考虑误差收敛速度和网络模型
稳定性，学习率定为0． 5，动量因子取0． 4，停止条件为正确率
100%，误差 1%，或训练步数达到 107。
安徽农业科学，Journal of Anhui Agri． Sci． 2011，39(26):15917 － 15919 责任编辑 夏静 责任校对 况玲玲
DOI:10.13989/j.cnki.0517-6611.2011.26.027
②试验条件仿真及优化。借助训练好的神经网络模型，
在 L9(3
4)正交试验所得较优条件的基础上，改变其中一种因
素的变化范围，固定其他因素的取值，进行仿真模拟［15］，分
析仿真结果并优化，然后对优化条件进行仿真预测。
1． 2． 4 验证试验。按人工神经网络优化的条件进行试验，
将试验结果分别与仿真预测结果和正交试验优化结果进行
对比分析。
2 结果与分析
2． 1 正交试验与优化工艺条件验证 按 L9(3
4)正交法进行
试验，以吸光度值反映黄酮含量相对高低，结果见表 2。由表
2可知，各因素重要性排序为料液比 ＞乙醇浓度 ＞提取时间
＞提取温度;在所选的试验范围内的最佳条件组合为:
A3B3C1D3，即在 85 ℃下用浓度 65%的乙醇溶液按料液比 1
∶25提取 3 h所得黄酮较多。由于该条件在所列方案中未出
现，故平行 3次进行验证试验(表 3)。结果表明该试验条件
重复性良好，吸光度值略高于正交设计中的水平组合。
表 2 正交试验结果
Table 2 Results of orthogonal test
实验号
Test No．
因素 Factors
A B E D
吸光度值
Absorbance
1 1 75 65 1∶15 0． 219
2 1 80 70 1∶20 0． 257
3 1 85 75 1∶25 0． 270
4 2 75 70 1∶25 0． 304
5 2 80 75 1∶15 0． 217
6 2 85 65 1∶20 0． 299
7 3 75 75 1∶20 0． 254
8 3 80 65 1∶25 0． 343
9 3 85 70 1∶15 0． 249
k1 0． 249 0． 259 0． 287 0． 228
k2 0． 273 0． 272 0． 270 0． 270
k3 0． 282 0． 273 0． 247 0． 306
R 0． 033 0． 014 0． 040 0． 078
表 3 验证试验结果
Table 3 Results of verification experiment
序号
No．
蒲公英质量
Quality of
HERBA
TARAXACI∥g
吸光度值
Absorbance
平均值
Mean
相对平均偏差
Relative
average
deviation∥%
1 2． 015 0． 352
2 2． 019 0． 353 0． 353 0． 28
3 2． 023 0． 354
2． 2 人工神经网络仿真处理 在设定的训练条件下，通过
试错法对隐层节点数进行选择，结果表明隐层节点数取 2 ～
12时均能在设定的条件下完成训练，但仅节点数为 4 ～ 6 时
总误差较小。由于隐层节点数越多，网络的非线性越显著，
故采取 4 ×6 ×1的 3层网络结构模型，进行训练。其训练结
果为，步数为 1 764 233，总误差 0． 006 8。用该模型对正交试
验结果进行仿真模拟，将仿真值与实测值进行对比(表 4) ，
误差都小于 1． 2%，说明该模型具有较高预测精度。
按“2． 2． 3”中的方法进行试验条件的仿真模拟优化，并
作图(图 1 ～4)。由图 1可知，在一定时间范围内，随着提取
时间的增加，吸光度值明显增大，但 3 h 后这种增加趋势变
缓，说明此时黄酮化合物已经基本溶出，故提取时间取 3 h。
由图 2可知，提取温度的提高能加快黄酮由原料到溶剂中的
传质过程，然而这种影响在 55 ～ 85 ℃范围内变化较缓，基于
加快传质过程的需求和化合物稳定性的考虑［15］，提取温度
定为 75 ℃。由图 3 可知，在一定浓度范围内，乙醇浓度越
高，吸光度值越低，黄酮提取量越少，这可能与提取目标物的
极性相关，故乙醇浓度取 65%。由图 4 可知，液料比的增大
能显著增加黄酮的提取量，但当料液比增加到 30∶1后这种变
化趋势减缓，考虑到工艺成本和后续处理，故取料液比1∶30。
由以上分析可得，蒲公英黄酮提取的最佳工艺条件为:在 75
℃下用 65%的乙醇溶液按料液比 1∶30 提取时间 3 h。对该
工艺条件进行仿真模拟得吸光度为 0． 376。
表 4 仿真值与实测值对比
Table 4 Comparison of simulated values and measured values
实验号
Test No．
实测值
Measured
values
仿真值
Simulated
values
1 0． 219 0． 220
2 0． 257 0． 254
3 0． 270 0． 271
4 0． 304 0． 304
5 0． 217 0． 217
6 0． 299 0． 299
7 0． 254 0． 254
8 0． 343 0． 343
9 0． 249 0． 249
图 1 提取时间对吸光度影响
Fig． 1 Effects of extracting time on absorbance
图 2 提取温度对吸光度影响
Fig． 2 Effects of extracting temperature on absorbance
2． 3 验证试验 经验证，人工神经网络所得工艺条件下测
定的吸光度值为 0． 372，与仿真值较为接近，并优于正交试验
所得较优工艺的吸光度值。
3 结论
通过正交试验得到影响提取的因素主次顺序依次为料
液比 ＞乙醇浓度 ＞提取时间 ＞提取温度。以正交试验数据
为基础，建立4 × 6 × 1的神经网络模型，通过训练、仿真、评
81951 安徽农业科学 2011 年
图 3 乙醇浓度对吸光度影响
Fig． 3 Effects of ethanol concentration on absorbance
图 4 料液比对吸光度影响
Fig． 4 Effects of solid － liquid ratio on absorbance
估和优化，同时考虑生产成本等因素，得出优化工艺条件为:
在 75 ℃下用 65%的乙醇溶液按料液比 1∶30 提取时间 3 h。
对该工艺条件进行验证试验，证明其结果优于正交试验所得
较优工艺条件，并且降低了生产成本。可以认为，采用正交
试验结合人工神经网络的方式进行工艺优化，可以在较少的
试验条件下，充分挖掘试验数据，是一种切实可行的工艺优化
研究方法，值得推广。
参考文献
［1］国家中医药管理局《中华本草》编委会．中华本草第二册［M］．上海:上
海科学出版社，1999:62.
［2］黄昌杰，林晓丹，李娟，等．蒲公英化学成分研究进展［J］．中国现代中
药，2006，8(5):32 －35.
［3］赵守训，杭秉倩．蒲公英的化学成分和药理作用［J］．中国野生植物资
源，2001，20(3):1 －3.
［4］隋洪玉，王毅，栾海艳，等．蒲公英总黄酮提取液对衰老模型小鼠脑组
织的抗氧化作用［J］．中成药，2009，31(8):1289 －1290.
［5］谷肄静，王立娟．蒲公英总黄酮的提取及其抑菌性能［J］．东北林业大
学学报，2007，38(3):43 －45.
［6］李喜凤，郝哲，杜云锋．蒲公英中总黄酮提取工艺的研究［J］．时珍国医
国药，2009，20(7):1695 －1696.
［7］张令文，计红芳，孙科祥，等．蒲公英总黄酮的提取工艺及定性分析
［J］．中国食品添加剂，2010(5):226 －230.
［8］张书燕．蒲公英总黄酮的提取工艺研究［J］．山东中医杂志，2007，26
(12):858 －859.
［9］朱海燕，朱晓莲，黄頔．基于动态 BP 神经网络的预测方法及其应用
［J］．计算机与信息技术，2007(1):3 －5．
［10］李云雁，胡传荣．试验设计与数据处理［M］． 2版．北京:化学工业出版
社，2008:125.
［11］徐任生，叶阳，赵维民．天然产物化学［M］． 2 版．北京:科学出版社，
2004:564.
［12］张青良，李先明．一种确定神经网络隐层节点数的新方法［J］．吉首大
学学报:自然科学版，2002，23(1):89 －91.
［13］张志．人工神经网络水质预测模型研究［J］．内蒙古大学学报:自然科
学版，2006，37(6):703 －707.
［14］LACHER R C． Back-propagation learning in expert networks［J］． IEEE
Transaction on Neural Networks，1992，3(1):62 －72.
［15］郭艳华，张玉敏，陈达畅．微波法提取生姜总黄酮及光热稳定性研究
［J］．应用化工，2010，39(2):233 －236.
［16］邹娟，平家奇，刘利本，等．蒲公英提取物对小鼠腹腔巨噬细胞释放一
氧化氮的影响［J］．畜牧与饲料科学，2009，30(10):141 －142．
［17］SONG X D，ZHANG Z X，WANG W W，et al． Determination of isoflavone
from soybean lines cultivated in Jilin Province and correlation analysis be-
tween isoflavone content and soybean quality［J］． Agricultural Science ＆
Technology，2010，11(1):
檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪
48 －50．
(上接第 15916 页)
长渐尖，小裂片较狭，花序轴缩短似伞形花序。
产地:黄山，王文采 s． n．(PE) ;黄山玉屏楼，傅立国 0852
(PE) ;黄山浮溪，刘学医 HS24(WUH)、赵鑫磊 08048、赵鑫磊
09052;赵鑫磊 09056。
分布:安徽(黄山)、浙江(天目山)、江西东北部。
3 小结与讨论
(1)安徽省乌头属植物主要分布于皖南山区和大别山山
区海拔 800 m左右及以上的高山地带，生境多样，多分布于
路旁、林下，部分种类具有明显的地理分布区域，狭盔高乌头
主要分布于湖南、江西，安徽黄山仰天坪下阴湿林地处有发
现，现存数量较少。以黄山命名的黄山乌头在皖见于黄山山
系和天目山山系的部分地区，该种在黄山分布极为广泛，数
量较多，《安徽中药志》记载黄山乌头功效与乌头相同［4〗，当
地也将其作为中药草乌头入药治疗风湿疾病。花葶乌头仅
见大别山天堂寨及金寨地区有分布，此种分布于 1 000 m以
上的高山。川鄂乌头与展毛川鄂乌头分布在金寨、霍山等
地，两者海拔上略有不同，低海拔为川鄂乌头，向上过渡替代
为展毛川鄂乌头。
(2)王文采先生依据乌头属地下部分形态等特征将其划
分为 3个亚属，其中露蕊乌头亚属在皖无分布。
(3)高山草地生长的乌头植株多数较矮小，茎直立、粗
壮，顶端无缠绕现象，林下生长的乌头较高大，茎下部直立，
上部多倾斜，部分具有缠绕性，花色也较阳生状态下的深。
瓜叶乌头多生长在路旁草丛中，互相缠绕生长，笔者在黄山
一处高山顶端观察到生长在一起的几株瓜叶乌头呈匍匐状
生长，且互相不缠绕，与瓜叶乌头正常的生长特性不一致，具
体原因尚待考察。
(4)乌头属植物种的划分依据难以把握，部分种的划分
缺乏一定量的凭证标本支撑，野外的变异幅度很大，笔者通
过考察认为地下部分形态、心皮数目、花梗毛被的开展情况
为稳定性状，可以作为安徽乌头属类群划分依据。
参考文献
［1］HANDEL-MAZZETTI H． Plantae sinenses XXXIII Ranunculaceae［J］． Ac-
ta Horti Gotoburgensis，1939，13:37 －219．
［2］中国科学院中国植物志编辑委员会．中国植物志(第二十七卷)［M］．
北京:科学出版社，1979:113 －326．
［3］《安徽植物志》编辑委员会．安徽植物志(第二卷)［M］．北京:中国展望
出版社，1980:299 －303．
［4］安徽省科学技术委员会．安徽中药志(第一卷)［M］．合肥:安徽科学技
术出版社，1992:87．
［5］巩红冬．青藏高原东缘乌头属藏药植物资源调查［J］．安徽农业科学，
2010，38(7):3447，3458．
［6］高文韬，王旭东，黄云峰，等．吉林省乌头属植物资源调查研究［J］．安
徽农业科学，2008，36(31):13668 －13669．
9195139 卷 26 期 冉 靓等 蒲公英黄酮提取工艺的优化