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Box-Behnken响应面设计联合LS-SVM数学模型优化经典名方涤痰汤的有效成分提取工艺

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[目的]通过Box-Behnken响应面设计联合最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)数学模型,优化涤痰汤有效成分的提取工艺.[方法]以涤痰汤中5种有效成分(辛弗林、橙皮苷、新橙皮苷、α-细辛醚、β-细辛醚)的总提取量为评价指标,在乙醇浓度、液料比、提取时间、提取温度等单因素考察的基础上,利用Box-Behnken响应面法,设计四因素三水平试验,通过LS-SVM数学模型构建,预测涤痰汤有效成分的最佳提取工艺.[结果]涤痰汤的最佳提取工艺为乙醇浓度55％、液料比10:1(mL·g-1)、提取时间88 min、提取温度65℃,且模型预测值与实验值相对误差为0.57％,吻合度高.[结论]Box-Behnken响应面设计联合LS-SVM数学模型可用于涤痰汤的提取工艺优化,所得最佳提取工艺稳定可行.LS-SVM数学模型的应用也为传统中医药及复方中药制剂的开发研究提供了新的方法.
Box-Behnken Response Surface Design Combined with LS-SVM Mathematical Model to Optimize the Extraction Process of Effective Components of the Classic Famous Prescription Ditan Decoction

陈思邈、李旭冉、张宇燕、金伟锋、陶水良、丁志山、陈伟燕

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浙江中医药大学 杭州 310053

涤痰汤 响应面法 最小二乘支持向量机 辛弗林 橙皮苷 新橙皮苷 α-细辛醚 β-细辛醚

国家自然科学基金浙江省自然科学基金

81774230LY21H270012

2022

10.16466/j.issn1005-5509.2022.06.006

浙江中医药大学学报
浙江中医药大学

浙江中医药大学学报

CSTPCD
影响因子：1.049
ISSN：1005-5509
年,卷(期)：2022.46(6)
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