人工神经网络优化厚朴提取工艺及其"发汗"前后的含量测定

目的:优化厚朴提取工艺,从厚朴提取物的化学成分变化,阐释厚朴"发汗"的必要性.方法:采用正交设计结合人工神经网络模型的方法,以提取物干膏得率、厚朴酚、和厚朴酚三个指标的综合评分为评价指标,对厚朴提取时的溶剂浓度、料液比、提取时间和提取次数进行优化,确定最佳提取工艺;采用HPLC法对"发汗"及"未发汗"厚朴提取物进行含量测定,对比其"发汗"前后的厚朴酚与和厚朴酚的含量变化.结果:筛选的最佳提取工艺为加入厚朴样品100 g,加入70％乙醇提取,料液比为1∶8,提取时间为90 min,提取次数为2次;"发汗"后厚朴的厚朴酚提取率提高45.04％,和厚朴酚含量提高32.27％.结论:正交设计结合BP人工神经网络模型的方法稳定可行,具有良好重复性;"发汗"能增加厚朴中厚朴酚及和厚朴酚的提取率,从化学成分角度阐释了厚朴"发汗"的科学性与必要性.