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基于中心复合-响应面二次模型优化辣木叶改善睡眠复方提取工艺
编辑人员丨2023/8/6
目的:研究旨在优选辣木叶改善睡眠复方提取工艺.方法:运用中心复合-响应面二次模型,以提取物干膏得率、异槲皮苷、紫云英苷、丹酚酸B的含量以及总评归一值(OD)为评价指标,考察辣木叶改善睡眠复方水提取过程中提取时间、提取次数、用水量对提取工艺的影响.结果:最终确定辣木叶改善睡眠复方最佳提取工艺为12倍用量水提取3次,每次1h.结论:采用中心复合-响应面二次模型优化辣木叶改善睡眠复方的提取工艺是合理、可行的.
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编辑人员丨2023/8/6
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实验设计法优化可溶性人肿瘤坏死因子α Ⅰ型受体包涵体的复性工艺
编辑人员丨2023/8/6
目的 通过实验设计(Design of Experiment,DoE)方法对重组的可溶性人肿瘤坏死因子αⅠ型受体(soluble tumor necrosis factor α receptor Ⅰ,sTNFαR Ⅰ)包涵体复性工艺中的关键参数进行优化.方法 采用DoE软件中的中心复合设计(Central Composite Design)建立二次模型(Quadratic Model),对复性工艺中游离巯基浓度(CSH)和复性液蛋白浓度(C.Pro)2个关键参数进行优化.设置2个响应值:每克湿菌体中所获得的sTNFαR Ⅰ蛋白收率和每制备10 g sTNFαR Ⅰ蛋白所需复性体积(V.10g),通过DoE软件对模型数据进行评估分析.在sTNFαR Ⅰ收率最高及V-10g最小的前提下,采用二次模型响应面分析预测最优的复性参数值,并通过两次放大试验对优化结果进行验证.结果 由2因素5水平2个Block共14组试验结果所建立的DoE响应面二次模型中心点重复性好,试验点均符合正态分布.响应面二次回归分析中,分别以sTNFαR Ⅰ收率和V-10g作为响应值进行失拟检验的P均＞0.05,模型失拟不显著.预测值和真实值接近,模型拟合度好.信噪比均＞4,表明该模型有效,可用于复性工艺优化指导.通过以上模型得出:当CPro为0.48 mg/mL,复性起始CSH为8.69 mmol/L时模型愿望值(0.643)最高,sTNFα R Ⅰ收率为16.38 mg/g,V.10g为36.73 L.通过两次放大试验对优化结果进行验证,sTNFαR Ⅰ收率分别为11.34和9.72 mg/g,与优化前(收率均值5.1mg/g)相比,有所提高.结论 DoE软件中心复合设计的二次模型可用于sTNFαR Ⅰ包涵体复性条件的筛选,且筛选结果为后续工艺放大提供了可靠的实验依据.
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编辑人员丨2023/8/6
