全 文 ：69※工艺技术 食品科学 2009, Vol. 30, No. 10
雪灵芝总皂甙提取工艺及其数学模型研究
许倩兮 1，黄 勇 2，彭光华 1 ,*
(1.华中农业大学食品科技学院，湖北 武汉 430070；2.武汉市标准化研究院，湖北 武汉 430015)
摘 要：运用统计分析方法，采用四元二次回归正交旋转组合设计进行雪灵芝总皂甙提取试验，选择提取时间(h)、
提取温度(℃)、乙醇浓度(%)、料液比为调控因子，以雪灵芝总皂甙的提取率 y 为目标函数，建立数学模型，经
微机仿真寻优，选择出对影响雪灵芝总皂甙的提取的四个因素的最佳范围为提取时间 4.78～5.22h、提取温度
77.91～82.78℃、乙醇浓度 68.49%～73.3%(V/V)、料液比 1:38.42～1:42.89(W/V)组合方案，并研究了各因素交互作
用效应，为雪灵芝皂甙的提取提供科学依据。
关键词：雪灵芝；总皂甙；提取工艺；数学模型
Optimization of Extraction Technology of Total Saponins from Arenaria kansuensis Maxim by Mathematical Model
XU Qian-xi1，HUANG Yong2，PENG Guang-hua1,*
(1. College of Food Science and Technology. Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China；
2. Wuhan Standardization Institute, Wuhan 430015, China)
Abstract ：Using statistical analysis, four-element quadratic regression orthogonal rotation combination was designed for
extraction experiment of total saponins from Arenaria kansuensis Maxim. A mathematical model was established, with extraction
time, extract temperature, concentration of ethanol and solid-liquid rate as the adjusting factors and the yield of total saponins
from Arenaria kansuensis Maxim (y) as the objective function. After the simulated optimization by computer, the optimum ranges
of extraction time, extraction temperature, concentration of ethanol and solid-liquid ratio were determined as 4.78 to 5.22 h, 77.91
to 82.78 ℃, 68.49% to 73.3％ and 1:38.42 to 1:42.89, respectively. Furthermore, the interactions among various factors were
also investigated. Altogether, the present study provided scientific basis for total saponins extraction from Arenaria kansuensis
Maxim.
Key words：Arenaria kansuensis Maxim；total saponins；extraction technology；mathematical model
中图分类号：TS201.21 文献标识码：A 文章编号：1002-6630(2009)10-0069-05
收稿日期：2008-08-21
基金项目：湖北省自然科学基金项目(95J25)
作者简介：许倩兮(1984-)，女，硕士研究生，研究方向为食品科学与工程。E-mail：karenxixi@126.com
* 通讯作者：彭光华( 1 9 6 8 - )，男，副教授，博士，研究方向为天然活性成分化学与食品化学。
E-mail：guangh@mail.hzau.edu.cn
雪灵芝(Arenaria kansuensis Maxim)，属石竹科
( C a r y o p h y l l a c e a e )，蚤缀属植物，学名卵瓣蚤缀
(Areneria kensuensis Maxim. var ovatipetala tsui)，藏语
叫“阿仲尕得”，是多种藏成药的主要原料。具有清
热解毒，利胆退黄，通淋止痛等功能，有滋补作用，
能退烧、止咳、降压，治疗流感、肺炎、黄疸、淋
病、淋巴结核、筋骨痛疼等病症[ 1 ]，是一味很有发展
前途的民间用药。近代医学研究表明，蚤缀属植物黄
酮含量不高而皂甙含量较高， 另外， 雪灵芝还含有生物
碱、香豆素、多糖、氨基酸和微量元素等多种功能性
成分。实验证明，雪灵芝粗皂甙提取液经拌入饲料灌
胃或腹腔注射， 以 5-氟尿嘧啶腹腔注射为对照，表明
雪灵芝对肝癌有显著的抑制作用[ 2 ]。目前已有研究表
明，雪灵芝皂甙是雪灵芝中有效成分之一[3 ]，但雪灵芝
皂甙提取工艺的研究尚少见报道。本实验拟采用二次回
归正交旋转组合试验方法建立一个可以较准确的预测雪灵
芝皂甙提取率的数学模型，进而找到比较接近理论值而
且适合实际生产的优化工艺条件，以期为进一步研究雪
灵芝皂甙这种活性物质的功能评价和实际生产提供保证。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
雪灵芝由西藏自治区质量技术监督局提供；粉碎烘
干，过 60目筛备用。
2009, Vol. 30, No. 10 食品科学 ※工艺技术70
人参皂甙Rb1(ginsenoside Rb1)对照品购自中国药品
生物检定所；9 5 % 乙醇、正丁醇、石油醚、冰醋酸、
香兰素、高氯酸等均为国产分析纯。
1.2 仪器与设备
722 可见分光光度计；8002 型电子恒温水浴锅；
EYELA N-1000旋转蒸发仪；SHB-Ⅲ循环水式多用真空
泵；O LS B 低温冷却液循环泵。
1.3 方法
1.3.1 标准曲线的绘制
精密称取干燥至恒重的人参皂甙 Rb1对照品 5mg，
加甲醇溶液定容至 5 m l，摇匀，作为对照品溶液。分
别精密吸取对照品溶液 30、60、90、120、150、180μl于
具塞试管中，水浴挥去溶剂；加入新配置的 5%香草醛 -
冰醋酸溶液 0.2ml和高氯酸 0.8ml；在 60℃水浴中加热
15min，流水冷却，加冰醋酸 5ml，放置15min，于545nm
处测吸光度，另取甲醇溶液作为空白对照。以吸光度
(A)为纵坐标，人参皂甙Rb1取样量为横坐标绘制标准曲
线。经统计分析，得线性回归方程为：Y ＝ 0.0055X+
0.0085，R2＝ 0.9998。
1.3.2 雪灵芝总皂甙提取工艺
取一定量雪灵芝干品，粉碎过 60目筛，石油醚回
流脱脂，过滤，挥干石油醚，烘干备用。称取 1 g干
燥雪灵芝粉，置于 250ml锥形瓶中，向其中加入一定体
积不同质量分数的乙醇溶液，在不同温度下回流提取一
定时间，冷却后用布氏漏斗过滤，将滤液减压浓缩。
浓缩液溶于少量蒸馏水后，再后用饱和正丁醇萃取，取
正丁醇相浓缩至呈褐色黏稠状时冷却。加入适量甲醇溶
解，并定容至 10ml，作为待测液备用[ 4 ]。
1.3.3 雪灵芝总皂甙的含量测定
采用香草醛 -冰醋酸 -高氯酸法[5]。
量取适量待测液，按照测皂甙方法以甲醇为空白
溶液，在 5 4 5n m 处测定吸光度。皂甙提取率计算公
式为：

CXV
皂甙提取率(%)＝—————× 100

1000Mυ
式中：C 为人参皂甙标准品的浓度，1mg/ml；X
为内标法计算得到的待测液取样量，μl；V 为定容体
积，ml；υ为实际待测液取样量，μl；M 为雪灵芝的
质量， g。
1.3.4 提取最佳工艺研究[6-8]
实验以每克雪灵芝中提取出总皂甙量为目标函数，
选择提取时间(h)、提取温度(℃)、乙醇浓度(%)、料液
比为调控因素，采用四元二次回归通用旋转组合设计，
编码值
因素
X1提取时间(h) X2提取温度(℃) X3乙醇浓度(%) X4料液比(W/V)
－2 4 70 60 1:30
－1 4.5 75 65 1:35
0 5 80 70 1:40
1 5.5 85 75 1:45
2 6 90 80 1:50
表1 设计水平及编码值
Table 1 Actual levels and their codes of four extraction conditions
of total saponins for quadreatic regression orthogonal rotation
combination design
设计水平及线性编码见表 1。
1.3.5 数据处理
采用 SAS 软件进行分析。
2 结果与分析
序号 X1 X2 X3 X4 提取率(%)
1 1 1 1 1 1.445
2 1 1 1 －1 1.293
3 1 1 －1 1 1.197
4 1 1 －1 －1 1.005
5 1 －1 1 1 0.903
6 1 －1 1 －1 0.418
7 1 －1 －1 1 0.622
8 1 －1 －1 －1 0.490
9 －1 1 1 1 0.686
10 －1 1 1 －1 0.631
11 －1 1 －1 1 0.399
12 －1 1 －1 －1 0.646
13 －1 －1 1 1 0.479
14 －1 －1 1 －1 0.366
15 －1 －1 －1 1 0.401
16 －1 －1 －1 －1 0.900
17 2 0 0 0 0.608
18 －2 0 0 0 0.517
19 0 2 0 0 0.860
20 0 －2 0 0 0.744
21 0 0 2 0 0.693
22 0 0 －2 0 0.489
23 0 0 0 2 0.535
24 0 0 0 －2 0.611
25 0 0 0 0 0.784
26 0 0 0 0 0.553
27 0 0 0 0 1.382
28 0 0 0 0 1.224
29 0 0 0 0 1.449
30 0 0 0 0 1.379
31 0 0 0 0 1.274
32 0 0 0 0 1.329
33 0 0 0 0 1.242
34 0 0 0 0 1.110
35 0 0 0 0 1.093
36 0 0 0 0 1.112
表2 试验设计及提取率
Table 2 Four-factor quadratic regression orthogonal rotation
combination design and results (extraction rates of total saponins)
71※工艺技术 食品科学 2009, Vol. 30, No. 10
2.1 雪灵芝皂甙提取率数学模型的建立
雪灵芝皂甙提取率见表 2。按四元二次通用旋转组
合设计试验数据处理输入计算机进行运算分析，建立提
取率 Y与调控因子Xi间的回归方程式为：
Y＝1.161+0.131X1+0.119X2+0.036X3+0.014X4+
0.149X1X2+0.064X1X3+0.090X1X4+0.059X2X3+0.001X2X4+
0.083X3X4－0.132X1－0.072X2－0.125X3－0.129X4 (1)
通过 SAS软件分析所得失拟项 p＝ 0.57＞ 0.05，表
明试验设计合理，说明该模型能较好地描述变量与提取
率之间的关系。
2.2 提取率数学模型解析
为了分析四个主因素对雪灵芝提取率的单独影响，
由模型(1)可通过“降维法”把其他三个因素固定在零
水平，可得以下 4 个偏回归模型：
Y1＝1.160+0.131X1－0.132X1 (2)
Y2＝1.160+0.119X2－0.072X2 (3)
Y3＝1.160+0.036X3－0.125X3 (4)
Y4＝1.160+0.014X4－0.129X4 (5)
对其分别求导，可得：　　
dy1/dx1＝0.131－0.264x1 (6)
dy2/dx2＝0.119－0.144x2 (7)
dy3/dx3＝0.036－0.250x3 (8)
dy4/dx4＝0.014－0.258x4 (9)
令dyi/dxi＝0(i＝1,2,3,4)可求出yi极大值时各种因素
单独最适量：X1＝ 0.496，X2＝ 0.826，X3＝ 0.144，X4
＝ 0.054。由方程式(2)～(5)可知，主因素对提取率影响
大小顺序为：X1(提取时间)＞X2(提取温度)＞X4(料液比)
＞X3(乙醇浓度)。由主效应模型得出各因素不同水平下
提取率(表 3)可知：随提取时间增加皂甙提取率增大，到
0水平时最高，随后开始减少；随提提温度升高而皂甙
提取率增大，在－ 1水平时有较大增幅，到 1水平时最
高，而随后下降；随提取醇的浓度增大皂甙提取率增
大，到 0 水平时最高，随后开始减小，且下降幅度大；
随料液比增大而皂甙提取率增大，到 0水平时最高，随
因素
水平
平均提取率(%)
－2 －1 0 1 2
X1 0.370 0.897 1.160 1.159 0.894 0.896
X2 0.634 0.969 1.160 1.207 1.110 1.016
X3 0.588 0.999 1.160 1.071 0.732 0.910
X4 0.616 1.017 1.160 1.045 0.672 0.902
表3 主因素不同水平时的提取率(%)
Table 3 Average extration rates of total saponins at different
levels of four factors of primary factor in different standard (%)
后开始减少，且下降幅度大。
对各因素间做交互效应分析，固定该模型任何二因
素为 0 水平时可得另二因素交互效应模型：
Y12＝1.160+0.131X1+0.119X2+0.149X1X2－0.132X1－0.072X2 (10)
Y13＝1.160+0.131X1+0.036X3+0.064X1X3－0.132X1－0.125X3 (11)
Y14＝1.160+0.131X1+0.014X4+0.090X1X4－0.132X1－0.129X4 (12)
Y23＝1.160+0.119X2+0.036X3+0.059X2X3－0.072X2－0.125X3 (13)
Y24＝1.160+0.119X2+0.014X4+0.001X2X4－0.072X2－0.129X4 (14)
图3 提取时间X1与料液比X4交互效应图
Fig.3 Plot for interaction effects between extract time (X1) and
solid-liquid ratio (X4)
1.43
0.87
0.31
－0.25
X
1
－2.00
2.00
－2.00
2.00
－0.67
0.67
－0.67
0.67
X4
2 2 2 2
2
2
2
2
图1 提取时间X1与提取温度X2交互效应图
Fig.1 Plot for interaction effects between extraction time (X1) and
extraction temperature (X2) on extraction rate of total saponins
16.9
11.1
0.53
－0.05
X
1
0.67
2.00
－0.67
－2.00 －2.00
－0.67
0.67
2.00
X2
Y
图2 提取时间X1与乙醇浓度X3交互效应图
Fig.2 Plot for interaction effects between extraction time (X1) and
concentration of ethanol (X3) on extraction rate of total saponins
1.43
0.93
0.42
－0.09
X
1
－2.00
2.00
0.67
－0.67
－2.00
2.00
0.67
－0.67
X3
Y
Y34＝1.160+0.036X3+0.014X4+0.083X3X4－0.125X3－0.129X4 (15)
由图 1可知，提取时间X1与提取温度 X2交互效应
为：在低温条件下，提取率随提取时间的增加而增大，
到 0 水平时达到最高，随后降低；在中等温度条件下，
Y
22
2 2
2 2
2 2
2 2
2009, Vol. 30, No. 10 食品科学 ※工艺技术72
提取率随提取时间的增加而增大，到 0 水平时达到最
高，而随后变化幅度较小；当温度较高时，提取率随
提取时间的增加而增大，并在 2水平时达到最高。通过
对两因素不同水平的分析可以得到，当在提取时间和提
取温度为(2，2)时为两因素最佳提取率组合。同理根据
图 2～6可分析其他条件下的提取率变化，图 2～6最佳
水平
X1 X2 X3 X4
次数 频数 次数 频数 次数 频数 次数 频数
－ 2 22 0.1146 33 0.1719 40 0.2083 44 0.2292
－ 1 56 0.2917 48 0.2500 52 0.2708 45 0.2344
0 54 0.2813 44 0.2292 48 0.2344 45 0.2344
1 34 0.1171 35 0.1823 32 0.1667 52 0.2708
2 26 0.1953 32 0.1667 23 0.1198 51 0.2656
合计 192 1.0000 192 1.0000 192 1.0000 192 1.0000
平均值 － 0.073 － 0.078 － 0.302 － 0.286
95%置
－ 0.246～0.010 － 0.269～0.112 － 0.486～0.118 － 0.474～0.099
信区间
最佳方案 4.779～5.222(h) 77.91～82.78(℃) 68.49%～73.3% 1:38.42～1:42.89
表5 提取率 0.5%～1.0%的方案各因素水平频率分布
Table 5 Frequency ditirbution of different factors for extraction
rate of total between 0.5% and 1.0%
液比 1:50。
本试验优化的雪灵芝皂甙最大提取率是计算机模拟
的结果，是在特定条件下的理想最大值，若考虑到非
控制因素的变化影响，实现这套方案频率是不高的[ 9]。
为了将雪灵芝皂甙的提取率方案建立在可靠的基础
上，现将在提取率组合方案中出现频率较高的分段
0 .5%～1 .0 % 筛选出来，如表 5。从试验中筛选出的
组合方案，既考虑方案的稳定性，又考虑方案使多糖
提取率达到符合实际的最大值，因而在频率较高的分
段 0.5%～1 .0% 提取率当中选出 X 1、X 2、X 3、X 4 四
个因素。
在提取率 0.5%～1.0%当中，通过计算机模拟寻优
得出雪灵芝皂甙提取率最大为 0.99%，对应组合方案为
(X 1 ＝ 2，X 2 ＝ 0，X 3 ＝ 0，X 4 ＝ 2 )，其对应值分别
为提取时间 6h、提取温度 80℃、乙醇浓度 70%以及料
液比 1:50。表 5中最佳方案就是雪灵芝提取率最优的优
化区域范围。
3 结 论
本实验根据四元二次旋转正交组合设计，建立雪灵
图4 提取温度X2与乙醇浓度X3交互效应图
Fig.4 Plot for interaction effects between extraction temperature
(X2) and concentration of ethanol (X3) on extraction rate of total
saponins
1.46
1.04
0.62
0.20
X
2
2.00
－2.00 －2.00
2.00
0.67
－0.67 －0.67
0.67
X3
Y
图5 提取温度X2与料液比X4交互效应图
Fig.5 Plot for interaction effects berween extraction temperature
(X2) and solid-liquid ratio (X4) in extaction rate of total saponins
1.144
1.107
0.069
0.032
2.00
－2.00 －2.00
2.00
0.67
－0.67 －0.67
0.67
X
2 X4
Y
水平依次为(0，0 )、(1，0 )、(1，0 )、(1，0 )和(1，0 )。
2.3 提取率模型优化
根据所建立的数学模型通过计算机进行模拟实验，
共可以得到 458种组合方案的提取率理论值。其提取率
分布在 0～1.5%之间。其中提取率在 0～0.5%组合方案
164套；0.5%～1.0%组合方案 192套；1.0%～1.5%组合
方案 102套。提取率在 0.5%～1.0%组合方案分布最多，
通过计算机模拟寻优，在提取率为 1.0%～1.5%组合方
案 102套中，可得最高提取率为 1.47%，对应组合方案
为(X 1 ＝ 1，X 2＝ 1，X 3 ＝ 1，X 4＝ 2 )，所对应值为
提取时间 5.5h，提取温度 85℃、乙醇浓度 75%以及料
图6 乙醇浓度X3与料液比X4交互效应图
Fig.6 Plot for interaction effects between concentration of
ethanol (X3) and solid-liquid ratio (X4) on extration rate of total
saponins
1.39
0.93
0.46
0
X3
2.00
－2.00 －2.00
2.00
0.67
－0.67
－0.67
0.67
X4
Y
73※工艺技术 食品科学 2009, Vol. 30, No. 10
芝皂甙提取率的回归模型，通过计算机模拟优化，选
出提取率最优的最佳组合方案。本实验中经过计算机模
拟优化分析后，确定出对雪灵芝皂甙提取有影响的四个
因素的最佳范围是提取时间4.78～5.22h、提取温度77.91～
82.78℃、乙醇浓度 68.49%～73.3%、料液比 1:38.42～
1:42.89。对于不同地域和季节出产的雪灵芝，其总皂甙
提取率的多少应视具体情况而定。所以在提取雪灵芝皂
甙时影响因素的范围有待于进一步的研究确定。
参考文献：
[1] 鲍敏, 米琴, 曾阳. 藏药雪灵芝不同提取物的体外抑菌作用实验研
究[J]. 青海师范大学学报, 2005, 4(4): 87-89.
[2] 彭宝珠, 冯伟力, 王利彦, 等. 藏药雪灵芝对炎症和免疫功能的影响
[J]. 青海医学院学报, 1990, 16(6): 363-366.
[3] 曹熙德. 雪灵芝开发研究[J]. 中国肿瘤, 2001, 10(4): 227-229.
[4] YI C, GONG X F. Microwave-assisted extraction used for the isolation
of total triterpenoid saponins from Ganoderma atrum[J]. Food Engineering,
2007, 6(2): 162-170.
[5] 弓晓峰, 谢明勇, 陈奕. 黑灵芝中三萜及其皂苷类化合物总量光度
测定[J]. 天然产物研究与开发, 2006, 11(8): 825-829.
[6] 洪伟, 吴承祯. 试验设计与分析原理操作案例[M]. 北京: 中国林业
出版社, 2004.
[7] 曲庆云, 赵晓梅, 阮桂海. 统计分析方法 -SAS实例精选[M]. 北京:
清华大学出版社, 2004.
[8] 黄燕, 吴平. SAS统计分析及应用[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.
[9] 赵思明. 食品科学与工程中的计算机应用[M]. 北京: 化学工业出版
社, 2005.