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J-GLOBAL ID：201702288837699203   整理番号：17A1313998

R言語に基づく多目的最適化カンゾウ抽出物プロセスの研究【JST・京大機械翻訳】

Multi-level optimal extraction technique of licorice using R language application

著者 (6件)： Yu Li (浙江中医薬大学生命科学学院 浙江 310053) ,  Jin Weifeng (浙江中医薬大学薬学院) ,  Li Min (浙江中医薬大学生命科学学院 浙江 310053) ,  Fan Hongjing (浙江中医薬大学生命科学学院 浙江 310053) ,  Li Xiaohong (浙江中医薬大学薬学院) ,  Zhang Yuyan (浙江中医薬大学生命科学学院 浙江 310053)
資料名： Beijing Zhongyiyao Daxue Xuebao  (Beijing Zhongyiyao Daxue Xuebao)
巻： 40  号： 4  ページ： 334-338,343  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2403A  ISSN： 1006-2157  CODEN： BZDXF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:カンゾウ中のサポニンと総フラボノイドの同時抽出の技術条件を最適化する。【方法】単一因子実験に基づき,アンモニア濃度(A),エタノール濃度(B),還流時間(C),および液-液比(D)を独立変数として選択し,応答曲面法(CCD)を用いて4因子5レベル試験を行った。カンゾウ中のサポニンと総フラボノイドの含有量を測定指標とし、検出波長はそれぞれ252nmと510nmであった。R言語環境におけるエントロピー重みづけ法を用いて上記の2指標を重みづけし、3層構造のBP神経回路網モデルを構築し、異なる隠れ層ニューロン(size)の個数に対してモデルのテスト訓練を行い、最後にR言語の実数コードプログラムを用いて遺伝的アルゴリズムの数学モデルを構築し、最適化した。抽出技術を最適化し,最終的に最適抽出技術を得た。結果:サポニンと総フラボノイドはそれぞれ質量濃度0.008~0.056 g/Lと0.024~0.080 g/Lと吸光度との間に良好な線形関係があり、方法論的測定は測定要求と一致した。隠れ層ニューロンの数が5の神経回路網モデルを選択し、遺伝アルゴリズムの各パラメータを最適化した後に、甘草中のサポニンと総フラボノイドに対して抽出技術の目標最適化を行い、最終的に得られた最適な抽出条件は以下の通りである。アンモニア濃度は0.62%,エタノール濃度は64%,還流時間は1.8時間,液固比は12:1であった。モデルの予測値は191.65であり,上記の最適抽出条件によって得られた平均総合評価値は188.90であり,相対誤差は1.43%であり,ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムにはより良い予測性があることを証明した。結論:確立した数学モデルにより、甘草サポニンと総フラボノイドの最適抽出条件を求めることは科学的に実行可能であり、漢方薬の化学成分及び薬効物質基礎の多目的最適化を実現するための新たな参考と考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  アンモニア ,  線形性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  エントロピー ,  サポニン ,  ニューロン ,  *カンゾウ ,  数学モデル ,  重みづけ ,  *最適化 ,  応答曲面法 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： R language ,  CCD ,  liquorice ,  extraction technology ,  optimization

分類 (2件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  植物の生化学  (EH01050J)

物質索引 (1件)： エタノール

タイトルに関連する用語 (5件)： R言語 ,  多目的最適化 ,  カンゾウ抽出物 ,  プロセス ,  研究