천연 심층 공융 용매를 사용한 머스캐딘 포도 껍질 및 종자에서 페놀산, 플라보놀 및 플라반올의 초음파 보조 추출 및 인공 신경망에 의한 예측 모델링

연락주세요oscar.xiao@wecistanche.com자세한 내용은

추상적인이 연구의 목적은 9가지 천연 심층 공융 용매(NDES)의 추출 효율을 초음파의 도움으로 조사하는 것이었습니다.페놀산, 플라보놀, 75% 에탄올과 비교하여{0}머스캐딘 포도(카를로스) 껍질과 씨앗의 플라반 올. 인공 신경망(ANN)은 엘라그산, 카테킨 및 에피카테킨에 대한 최고의 추출 수율을 달성하기 위해 NDES 수분 함량, 초음파 처리 시간, 고체 대 용매 비율 및 추출 온도를 최적화하기 위해 적용되었습니다. 새로 공식화된 NDES(#1)는 염화콜린으로 구성됩니다.레불린산: 에틸렌글리콜 1:1:2와 2{14}}%의 물이 22.1 mg/g으로 피부에서 가장 많은 양의 엘라그산을 추출했습니다. 이 수율은 75% 에탄올의 1.{7}}배였습니다. 염화콜린:프롤린:말산 1:1:1 및 3{16}}% 물로 구성된 변형 NDES(#3)는 가장 많은 양의 카테킨(0.61 mg/g)과 에피카테킨을 추출했습니다. (0.89 mg/g) 피부, 2.77 mg/g 및 0.37 mg/g 종자. NDES #1을 사용한 피부에서 엘라그산의 최적 수율은 25.3 mg/g(관찰) 및 25.3 mg/g(예상)이었습니다. NDES #3을 사용한 종자에서 (카테킨 + 에피카테킨)의 최적 수율은 9.8 mg/g(관찰) 및 9.6 mg/g(예상)이었습니다. 이 연구는 최적화된 조건에서 폴리페놀에 대해 선택된 NDES의 높은 추출 효율을 보여주었습니다.

자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하십시오.

소개

천연 깊은 공융 용매(NDES)는 수소 결합 공여체와 수소 결합 수용체를 적절한 몰비로 혼합하여 제조됩니다[1]. 한 성분의 융점은 다른 성분의 융점보다 낮아야 합니다[1]. 가열 및 혼합 후 이 매체는 실온에서 액체가 됩니다. 혼합물을 안정화하고 분극화하기 위해 물이 첨가됩니다. NDES를 이용한 식물화학물질 추출 분야의 연구는 NDES의 효과적인 추출성과 용해도로 인해 확대되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 수율, 비용, 회수 및 독성을 포함하여 NDES를 유기 용매와 비교할 때 여러 요인이 중요한 역할을 합니다. 이전 연구에서는 다양한 식품 매트릭스에서 다양한 폴리페놀을 추출하는 NDES를 조사했습니다. 예를 들어, Bubalo et al. (2016)은 5개의 NDES, 물, 70% 메탄올(v/v), 산성화된 70% 메탄올(v/v)을 비교하여 적포도 껍질에서 안토시아닌, 카테킨 및 케르세틴{8}}O-글루코시드를 추출했습니다. 콜린 클로라이드: 옥살산(1:1)과 25%의 물(v/v)로 구성된 NDES가 가장 효율적인 추출 용매인 것으로 밝혀졌습니다[2]. 다른 연구에서 Pani´c et al. (2019)는 8개의 NDES를 테스트하고 70%의 에탄올을 산성화했으며 콜린 클로라이드: 시트르산(2:1)과 30% 물(v/v)을 포도 찌꺼기에서 안토시아닌을 추출하는 최고의 NDES로 관찰했습니다[3]. 머스캐딘 포도(Vitis rotundifolia)는 미국 남동부 지역이 원산지이며 미국에서 처음으로 재배된 야생 포도입니다[4]. 머스캐딘 포도는 12개 주에서 생산되며 총 면적은 약 5000에이커입니다[5]. 머스캐딘 포도의 품종은 100가지가 있으며 각각 물리적, 감각적, 화학적 특성이 다릅니다[4]. 그 중 Carlos는 높은 수확량과 성장 일관성으로 인해 널리 재배되는 머스캐딘 포도입니다[4]. Carlos muscadine 포도는 크기가 중간 정도이고 색이 청동색이며 피부가 더 두껍고 평균 4개의 종자가 들어 있습니다. 머스캐딘 포도에는 상당한 양의폴리페놀염증 감소[7], 전립선 종양 성장 억제[8], 당뇨병 환자의 대사 반응 개선[9]으로 알려져 있습니다. 머스캐딘 포도 주스 또는 포도주 양조 과정의 부산물인 머스캐딘 포도 찌꺼기는 껍질과 씨앗으로 구성됩니다. 이전 연구에서는 아세톤: 물: 아세트산 혼합물(70:29.7:0.3, v/v)을 사용하여 플로리다에서 재배된 머스캐딘 포도의 8개 품종의 종자, 피부 및 펄프에서 페놀 화합물을 추출했습니다. 카를로스 [10]를 포함하여. 그러나 가연성 유기용매를 사용하고 추출 효율이 낮아 실용화에 어려움이 있었다. 대부분의 머스캐딘 포도 찌꺼기는 여전히 폐기물로 버려집니다. 인공 신경망(ANN)은 가중치 결합으로 연결된 다양한 기본 처리 단위로 구성된 비선형 매핑 시스템입니다. 이러한 처리 단위를 "뉴런"이라고 합니다[11]. 인공 신경망은 여러 입력을 기반으로 응답을 예측하거나 예측하는 기계 학습 접근 방식입니다[11]. 이전 연구에서는 추출 최적화 및 예측을 위해 응답 표면 방법(RSM)을 적용했습니다. 그러나 동일한 목적으로 ANN을 사용한 연구는 거의 없습니다. 예를 들어, Sinha et al. (2013)은 ANN이 Bixa Orellana(Annatto)의 종자에서 천연 염료 추출에 대해 RSM보다 예측 성능이 더 우수하다고 제안했습니다[12]. 유사한 연구에서 Ciric et al. (2020)은 마늘에서 페놀 화합물 추출을 예측하는 데 ANN 모델이 RSM보다 낫다고 보고했습니다[13]. 이 연구의 목적은 초음파의 도움을 받아 75% 에탄올과 비교하여 페놀산, 플라보놀 및 플라반올에 대한 9개의 NDES 추출 효율을 조사하는 것이었습니다. ANN은 페놀 수율에 대한 추출 조건을 예측하고 최적화하기 위해 적용되었습니다. 가설은 특정 조성의 NDES가 75% 에탄올보다 더 많은 양의 페놀산, 플라보놀 및 플라반올을 추출하며 ANN 기반 예측 모델링을 통해 가장 높은 추출 효율을 달성할 수 있다는 것입니다.

2. 재료 및 방법 2.1. 화학 물질 및 시약 염화콜린, 레불린산, 1,{4}}프로판디올, DL-말산, 옥살산, 염산 및 포름산은 Acros Organics(Morris Plains, NJ, USA)에서 입수했습니다. 젖산, 에틸렌 글리콜, 글리신, HPLC 등급 아세토니트릴, 메탄올 및 에탄올은 Fishers Scientific(Waltham, Massachusetts, USA)에서 구입했습니다. L-프롤린 및 베타인 염산염은 Alfa Aesar(Ward Hill, MA, USA)에서 구입했습니다. ellagic acid, gallic acid, ferulic acid, ( plus )-catechin, (- )-epicatechin, myricetin, quercetin 및 kaempferol의 HPLC 등급 표준은 Sigma Aldrich(St. Louis, MO, USA)에서 구입했습니다.

2.2. NDES의 디자인표 1의 NDES #1-2는 이전 연구[14]에서 설계되었습니다. NDES #1-2의 염화콜린은 수소 수용체로 선택되었지만 각각의 새로운 NDES에 대해 두 개의 다른 수소 공여체가 선택되었습니다. 수소 공여체와 수용체 사이의 몰 비율과 수분 함량은 예비 실험에서 결정되었습니다. 표 1의 NDES #3-9는 이전 연구에서 폴리페놀 추출에 효과적인 NDES로 지정되었기 때문에 문헌에서 선택되었습니다. NDES #3의 수분 함량은 인용된 문헌에서 수정되었습니다. NDES를 준비하기 위해 가열 방법이 적용되었습니다[15]. 간단히 말해서, 수소 결합 수용체를 교반 막대가 있는 삼각 플라스크에서 수소 결합 공여체 성분 각각과 혼합하였다. 플라스크의 혼합물을 닫고 약 30분 동안 또는 투명한 액체가 형성되고 실온에서 안정하게 유지될 때까지 50 ℃에서 가열했습니다. 표 1의 수분 함량은 NDES 혼합물의 최종 부피에 따라 계산되었습니다. 표 1에 열거된 NDES의 pH는 pH 측정기(AB15, Accumet, Fisher Scientific, Waltham, MA, USA)를 사용하여 측정하였다. 2.3. 샘플 준비 / 초음파 보조 추출 냉동 머스캐딘 포도(Vitis rotundifolia) 껍질과 씨앗(품종: Carlos)은 Paulk Vineyards(Wray, Georgia, USA)에서 제공했습니다. 껍질, 잎 또는 잎자루를 제거한 후 찌꺼기를 씨와 껍질로 분리했습니다. 그런 다음 샘플을 진공 오븐(Isotemp, Model 285A, Fisher Scientific, Waltham, Massachusetts, USA)을 사용하여 6{76}} ºC 및 -3{81}} in.Hg 미만의 진공 압력에서 건조했습니다. 다음으로, 샘플을 키메라 그라인더(A1{1{145}}5}}{150}}0, RRH Inc., 2800 W, Zhejiang, China)를 사용하여 미세한 분말로 균질화했습니다. 1:20(g:mL)의 초기 고체 대 용매 비율을 사용하여 머스캐딘 포도 껍질 또는 종자 0.50g을 10mL NDES 또는 75% 에탄올에 3회 혼합했습니다. 그런 다음 샘플을 수조(60ºC)에 넣고 100%에서 30분 동안 초음파 처리(VCX 1500, Sonics & Materials Inc., 1500-Watt, 50/60Hz, Newtown, CT, USA)했습니다. 2라운드 동안의 진폭(15분/라운드). 다음으로, 샘플은 투명한 상청액이 얻어질 때까지 3,260g에서 즉시 원심분리되었습니다(Sorvall ST 8, Fisher Scientific, Suzhou, China). 마지막으로, 페놀산(ellagic acid, gallic acid, ferulic acid), flavonols(myricetin, quercetin, kaempferol) 및 flavan{45}올의 HPLC 분석을 위해 상등액을 수집하여 -20℃ 냉동고에 보관했습니다. (카테킨 및 에피카테킨). 2.4. 페놀산, 플라보놀 및 플라반올의 HPLC 분석 Sandhu 및 Gu (2013) [16]. HPLC 시스템은 바이너리 펌프, 자동 시료 주입기, 온도 조절된 컬럼 구획, 다이오드 어레이 검출기 및 형광 검출기로 구성됩니다. 포도 껍질 또는 종자 추출물은 페놀산 및 플라보놀 분석 전에 가수분해되었습니다. 가수분해는 1ml의 추출물과 4ml의 가수분해 용액(50% 메탄올을 함유하는 1.2M HCl)을 혼합하여 수행하고 수조(Precision, Model 2837, 400W, 50/60Hz, Thermo Scientific, Marietta , OH, USA) 90℃에서 80분. 다음으로, 샘플을 25℃로 냉각시킨 후 5분 동안 초음파 처리하였다. 카테킨 및 에피카테킨 분석에는 추출물의 가수분해가 필요하지 않았다. 가수분해된 추출물 및 가수분해되지 않은 추출물을 HPLC 분석 전에 0.45μm 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE) 막을 통해 여과하였다. ellagic acid, gallic acid, ferulic acid, myricetin, quercetin, kaempferol, catechin 및 epicatechin을 분석하기 위해 SB-C18 컬럼(4.6 × 250mm, 5µm, Zorbax, Agilent, Santa Clara, CA, 미국). 이동상은 (A) 0.5% 포름산 및 (B) 100% 아세토니트릴이었습니다. 유속은 1mL/min이었고 25분 구배는 다음과 같이 수정되었습니다. 0–5분, 10–30% B; 5-10분, 30-40% B; 10-20분, 40-50% B; 20-25분, 50-10% B; 5분 동안 평형을 유지합니다. 컬럼의 온도는 30℃로 설정하였다. 검출 파장은 포토다이오드 어레이 검출기에서 ellagic acid, gallic acid 및 ferulic acid의 경우 260nm이고 myricetin, quercetin 및 kaempferol의 경우 360nm입니다. 카테킨 및 에피카테킨의 여기 및 방출은 형광 검출기를 사용하여 각각 230 nm, 321 nm였다. 폴리페놀 화합물은 엘라그산, 갈산, 페룰산, 미리세틴, 케르세틴, 캠페롤, 카테킨 및 에피카테킨의 표준 곡선을 사용하여 정량화되었습니다. 모든 표준 곡선에는 7개의 점이 있고 R2 > 0.99가 있습니다. 2.5. 인공 신경망을 위한 맞춤형 설계 수분 함량(15–60%), 초음파 처리 시간(5–35분), 고체 대 용매 비율(1:5–1:20) 및 추출의 4가지 수준이 있는 4개의 독립적인 추출 변수 페놀산, 플라보놀 및 플라반올의 추출 수율을 최적화하기 위해 온도(30–60 ºC)(표 S1)를 적용했습니다. 반응 표면 설계와 같은 고전적인 설계와 달리 ANN 기반 설계는 반복 실행이 필요하지 않으며 다른 데이터 구조를 선호합니다. 우리의 이전 연구[14]에서 ANN은 RSM보다 추출 수율을 예측하는 더 신뢰할 수 있는 방법이었습니다. 따라서 본 연구에서는 엘라그산, 카테킨, 에피카테킨의 추출 수율을 예측하기 위해 ANN을 선택하였다. ANN 예측 모델링을 위한 데이터를 제공하기 위해 JMP Pro(Version 14.2, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)에서 40회 실행이 포함된 맞춤형 설계(표 S2)가 생성되었습니다. 편향을 제거하기 위해 40개 실행의 무작위화가 적용되었습니다. ANN의 주요 방정식은 다음과 같습니다.=∑jj=1 wh jpg 더하기 bhk, k=1toK(1) 여기서 h는 은닉층의 뉴런 수, j와 k는 각각 입력 변수와 은닉 뉴런의 개수, p는 입력 변수, bh는 은닉층의 편향, wh는 은닉층의 가중치입니다. 4개의 독립 변수와 관련된 엘라그산, 카테킨 및 에피카테킨의 추출 수율은 먼저 데이터를 훈련한 다음 최적의 활성화 유형과 데이터의 적절한 적합을 초래하는 다수의 뉴런을 선택하여 ANN을 사용하여 분석되었습니다. 예측 모델의 성공을 평가하기 위해 R-제곱, 평균 제곱 예측 오차(RASE)의 제곱근(방정식(2)) 및 평균 절대 오차(AAE)의 세 가지 값이 평가되었습니다. RASE는 RASE=̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ SSE/n √ (2) 여기서 SSE는 예측 오차(실제 응답과 예측 응답 간의 차이)를 제곱하고 합산하고 여러 관측치에 대해 n을 제공합니다. R-제곱이 1에 가까우며 RASE 및 AAE가 0에 가까우면 데이터가 모델에 더 잘 맞습니다. 2.6. JMP Pro(버전 14.2, SAS Institute Inc., 캐리, 노스캐롤라이나, 미국). 각 nde 및 75% 에탄올은 0.05 이하의 p에서 Dunnett의 테스트를 사용하여 비교되었습니다. 주성분 분석(PCA)은 머스캐딘 포도 껍질과 종자에서 추출한 페놀 화합물에 대해 JMP Pro(버전 14.2, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)에서 수행되었습니다. 3. 결과 및 논의 3.1. 머스캐딘 포도 껍질에서 NDES로 추출한 폴리페놀 9개의 NDES와 75% 에탄올이 머스캐딘 포도 껍질에서 폴리페놀을 추출하는 데 사용되었습니다. 표 2는 엘라그산, 갈산, 페룰산, 미리세틴, 케르세틴, 캠페롤, 카테킨, 에피카테킨의 추출수율을 나타낸다. Ellagic acid는 포도 껍질에서 가장 풍부한 추출 가능한 폴리페놀이었고 Gallic acid와 ferulic acid가 그 뒤를 이었습니다. 이 결과는 이전 연구[17,18]와 일치했습니다. NDES #1, #8, #7, #3, #2 및 #9는 75% 에탄올보다 포도 껍질에서 훨씬 더 많은 양의 엘라그산을 추출했습니다. 엘라그산의 가장 높은 추출 수율은 각각 22.1 ± 2.2 mg/g 및 21.3 ± 2.5 mg/g에서 NDES #1에 이어 NDES #8에 의해 달성되었습니다(표 2). 그러나 Student's t-test에 따르면 NDES #1과 NDES #8 사이에는 유의한 차이가 없었다. 흥미롭게도 NDES #1은 NDES에서 안토시아닌을 추출하는 데 가장 효과적인 것으로 밝혀졌습니다.

크랜베리 찌꺼기 [14]. 이는 NDES #1이 안토시아니딘을 함유하는 식품 매트릭스에서 엘라그산 또는 엘라지탄닌을 선택적으로 추출할 수 있음을 시사했습니다. 이러한 선택성은 NDES와 특정 페놀 계열 간의 분자 상호작용의 차이에 기인할 수 있습니다. 그림 S1(패널 A)은 NDES #1에 의해 포도 껍질에서 추출되고 26{13}} nm에서 검출된 갈산, 엘라그산 및 페룰산의 HPLC 크로마토그램을 보여줍니다. 75% 에탄올은 포도 껍질 1g당 12.7 ± 1.2mg의 엘라그산을 추출했습니다. 엘라그산의 가장 낮은 추출 수율은 NDES #4에서 7.44 ± 0.6 mg/g으로 관찰되었습니다. NDES #9, #8, #1, #4, #7 및 #3에 의한 갈산의 추출 수율은 75% 에탄올보다 유사하고 상당히 높았다. 갈산의 가장 많은 양은 NDES #9에 의해 10.4 ± 0.5 mg/g에서 추출된 반면, 가장 낮은 양은 5.55 ± {{40}} 0.1 mg/g은 NDES #5에 의해 추출되었습니다. 6.32 ± 0.7 mg/g으로 NDES #1에서 가장 많은 양의 페룰린산이 추출되었고 3.11 ± 0에서 NDES #5에서 가장 낮은 양이 추출되었습니다.{{5{{52 }}}} mg/g. 또한, 페룰산 추출에서 NDES #1과 75% 에탄올 사이에는 유의한 차이가 없었다(표 2). 카테킨과 에피카테킨의 가장 높은 양은 0.61 ± 0.1 mg/g 및 0.89 ± 0.1 mg/에서 NDES #3에 의해 추출되었습니다. g, 각각 (표 2). 한편, NDES #3 및 #6은 75% 에탄올보다 훨씬 더 많은 양의 에피카테킨을 추출했습니다. 그림 S2(패널 A)는 포도 껍질에서 NDES #3으로 추출한 카테킨과 에피카테킨의 HPLC 크로마토그램을 보여줍니다. 그러나 75% 에탄올 추출물에서는 카테킨이 검출되지 않았다. NDES #2 및 NDES #에 의해 가장 낮은 양의 카테킨(0.{88}}2 mg/g) 및 에피카테킨({{90}}.14 mg/g)이 추출되었습니다. 각각 5. Myricetin이 가장 풍부한 flavonol이고 kaempferol이 가장 적습니다. Dunnett의 테스트는 NDE와 75% 에탄올이 미리세틴, 케르세틴 및 캠페롤을 추출하는 데 필적하는 것으로 나타났습니다(표 2). 가장 높은 미리세틴 양은 NDES #1(1.84mg/g), 75% 에탄올(1.73mg/g), NDES #8(1.67mg/g)에 의해 추출되었습니다. 가장 높은 케르세틴 함량은 75% 에탄올(0.41 mg/g), NDES #1(0.40 mg/g) 및 NDES #8({ {143}}.38 mg/g). 대조적으로, 가장 낮은 양의 미리세틴과 케르세틴은 NDES #5에서 각각 0.87 mg/g 및 0.27 mg/g으로 추출되었습니다. 이 발견은 포도 껍질에서 폴리페놀을 추출하는 NDES #5의 전반적인 약한 능력을 더욱 강조합니다. 가장 높은 kaempferol 양은 75% 에탄올({152}}.{157}}5 mg/g)로 추출되었으며 가장 낮은 양은 NDES #5 및 NDES#6(0.03 mg/g)으로 추출되었습니다. 그림 S1(패널 B)은 360 nm에서 검출된 NDES #1에 의해 포도 껍질에서 추출된 미리세틴, 케르세틴 및 캠페롤의 HPLC 크로마토그램을 보여줍니다. 페놀산, 플라보놀, 플라반올의 최고 합계량은 NDES #1로 추출한 40.7mg/g, NDES #8로 추출한 39.8mg/g인 반면, 가장 낮은 합계는 18.4mg/g으로 추출되었습니다. NDES #5(표 2). NDES의 pH 범위는 0.3에서 3.3 사이였습니다(표 1). NDE의 pH와 페놀산, 플라보놀, 플라반올 수율 간의 R제곱 상관 관계는 표 2에 나열되어 있습니다. pH와 추출 수율 간의 상관 관계가 없다는 것은 pH가 추출 효율에 영향을 미치지 않는다는 것을 시사합니다. 3.2. 머스캐딘 포도 종자에서 NDES로 추출한 폴리페놀 포도 종자에서 페놀산, 플라보놀 및 플라반올의 전체 추출 수율은 껍질에서 추출한 것보다 현저히 낮았습니다(표 3). 종자에서 가장 풍부한 추출 가능한 폴리페놀은 카테킨과 에피카테킨이었지만 kaempferol은 검출되지 않았습니다. 오일을 함유한 복합 종자 매트릭스(13%, w/w 건조 염기)는 포도 종자에서 페놀 화합물의 낮은 추출 가능성에 대한 가능한 설명입니다[19]. 가장 높은 양의 카테킨은 NDES #3에 의해 2.77 mg/g으로 추출되었습니다(표 3). 이 수율은 다른 모든 NDES 및 75% 에탄올보다 훨씬 높았습니다. 그림 S2(패널 B)는 포도씨에서 NDES #3으로 추출한 카테킨과 에피카테킨의 HPLC 크로마토그램을 보여줍니다. 가장 낮은 양의 카테킨은 NDES #5에 의해 0.30 mg/g으로 추출되었습니다. NDES #1, #2, #9를 제외한 모든 NDES는 75% 에탄올보다 훨씬 더 많은 양의 에피카테킨을 추출했습니다(표 3). 가장 높은 에피카테킨 농도는 NDES #4(0.71mg/g) 및 NDES #5(0.68mg/g)에 의해 추출된 반면, 가장 낮은 농도는 75% 에탄올(0.11mg/g)에 의해 추출되었습니다. 갈산은 포도 종자에서 가장 풍부한 추출 가능한 페놀산이었고, 페룰산과 엘라그산이 각각 그 뒤를 이었습니다. 갈산의 가장 많은 양은 0.45 mg/g의 NDES #4에서 추출되었고, NDES #9와 NDES #8이 그 뒤를 이었습니다. 이 NDE는 75% 에탄올보다 훨씬 더 많은 양의 갈산을 추출했습니다. 가장 낮은 양의 갈산(0.2 mg/g)은 NDES #3에 의해 추출되었습니다. 가장 높은 추출

엘라그산의 수율은 NDES #9(0.26 mg/g)에 이어 NDES #6(0.17 mg/g)에 의해 얻어졌으며, 이는 75% 에탄올보다 훨씬 더 높았다. 유사하게, NDE #3은 0에서 가장 낮은 엘라그산 양을 추출했습니다.{14}}5 mg/g. 또한, NDES #6, #7, #3은 75% 에탄올보다 훨씬 더 많은 양의 페룰산을 추출했습니다. 가장 낮은 페룰산 추출 수율은 NDES #5에 의해 0.5 mg/g이었습니다. 또한 NDES #9 추출물에서는 ferulic acid가 검출되지 않았다. 이것은 ferulic acid의 용해도가 다른 NDE보다 NDES #9에서 낮았기 때문일 수 있습니다. 가장 높은 미리세틴 추출물은 75% 에탄올과 NDES #7에서 0.18 mg/g으로 얻어졌으며 이는 모든 NDE보다 높았습니다. 가장 높은 케르세틴 추출 수율은 NDES #6(0.14 mg/g) 및 NDES #3(0.13 mg/g)이었고 두 NDES 모두 75% 에탄올보다 우수했습니다. 유사하게, NDES의 pH는 NDE의 pH와 표 3에 나열된 페놀산, 플라보놀 및 플라반올의 수율 사이의 낮은 상관관계(R-제곱)에서 알 수 있듯이 추출 수율에 영향을 미치지 않았습니다. 3.3 . 주성분 분석(PCA)은 포도 껍질과 종자에 있는 다양한 페놀 화합물의 추출 수율을 NDE 및 75% 에탄올과 연관시키기 위해 수행되었습니다(그림 1). PCA는 특정 페놀 화합물 또는 그룹 추출에 대한 일부 NDE의 가능한 선택성을 감지하기 위해 상관 매트릭스에서 수행되었습니다. 피부 데이터 분산의 약 85%가 주성분 1과 2에 의해 설명되었습니다. 로딩 플롯(그림 1B)은 페놀산(엘라그산, 갈산, 페룰산)과 플라보놀(미리세틴, 케르세틴, 및 캠페롤). 이러한 그룹을 추출하기 위한 최상의 용매는 스코어 플롯(그림 1A)에 표시된 대로 NDES #1, #8, #7 및 75% 에탄올입니다. 한편, 카테킨과 에피카테킨은 나머지 페놀 그룹과 분리된 것으로 나타났습니다. 도 1A에 도시된 바와 같이, NDES #3은 포도 껍질로부터 카테킨 및 에피카테킨을 선택적으로 추출하였다. 이것은 NDES#3이 카테킨과 에피카테킨의 올리고머 및 폴리머인 프로안토시아니딘을 추출하는 데 가장 효과적인 NDES 중 하나이기 때문에 흥미로운 관찰이었습니다[14]. 이것은 NDES #3이 더 작은 분자 크기의 프로안토시아니딘에 선택적일 수 있음을 시사했습니다. 피부의 로딩 플롯(그림 1B)에서 페놀 화합물의 클러스터링은 포도 종자에서 이러한 화합물의 낮은 수율에 관계없이 종자(그림 1D)와 다릅니다. 첫 번째와 두 번째 주성분은 시드 데이터 분산의 약 73%를 설명했습니다. Quercetin, myricetin, ferulic acid는 NDES #6, #7, 75% 에탄올에 의해 더욱 효율적으로 추출되었다(Fig. 1C). Ellagic acid와 gallic acid는 NDES #9에 의해 더 효과적으로 추출되었다. 다시 한 번, 카테킨은 포도 껍질에서 관찰된 것과 유사한 NDES #3에서 가장 높은 효율로 추출되었습니다. Epicatechin은 NDES #5, #4, NDES #8에서 더 높은 효율로 추출되었습니다.

3.4. 머스캐딘 포도 껍질에서 페놀산과 플라보놀의 추출 최적화 및 ANN 예측 모델링 염화콜린: 레불린산: 에틸렌 글리콜 1:1:2(NDES #1)는 엘라그산에 대해 가장 높은 추출 수율을 나타내므로 추가 최적화 및 추가 최적화를 위해 선택되었습니다. 예측. 페놀산과 플라보놀의 추출을 위해 수분 함량, 초음파 처리 시간, 고체 대 용매 비율 및 추출 온도를 포함한 4가지 요인의 영향을 평가했습니다. 또한 총 4개의 무작위 실행에 각 추출 요소에 대해 4개의 수준이 적용되었습니다. Ellagic acid, gallic acid, ferulic acid, myricetin, quercetin의 실험적 추출 수율을 이들 5가지의 합과 함께 Table 4에 나타내었다. 페놀산의 경우. 예를 들어 엘라그산의 가장 낮은 수율은 9입니다.{123}}3 mg/g(실행 #17) 및 최고는 25.3 mg/g(실행 #15)으로 16.2 mg/g의 차이가 발생했습니다. (실행 #17). 또한 수율의 가장 낮은 합계는 2{125}}.7 mg/g, 가장 높은 합계는 71.5 mg/g이었습니다. 이것은 추출 수율에 대한 각 추출 계수의 다양한 수준의 중요한 영향을 보여줍니다. 실행 #15는 가장 많은 양의 엘라그산을 추출했습니다. 실행 #15의 추출 조건은 45mL/10{{13{132}}}}mL 수분 함량, 25분의 초음파 처리, 1:10(g:mL) 고체 대 용매 비율이었습니다. , 그리고 60℃의 추출 온도. 그림 S3은 NDES #1(표 4의 실행 #15)에 의해 포도 껍질에서 추출된 최적화된 페놀산의 HPLC 크로마토그램을 보여줍니다. 가장 높은 갈산(18.7 mg/g)은 실행 #24의 추출 조건을 사용하여 달성되었고 최저는 실행 #40을 사용하여 6.63 mg/g이었습니다. ferulic acid의 경우 run #22에서 19.2 mg/g으로 가장 많은 양을 추출한 반면, run #14, #17, #29, #34에서는 ferulic acid가 검출되지 않았습니다. 실행 #22는 60mL/100mL 수분 함량, 5분의 초음파 처리, 1:5 고체 대 용매 비율 및 60℃의 추출 온도로 추출되었습니다. 실행 #2는 가장 높은 미리세틴(10.1mg/g)과 케르세틴(1.87mg/g)을 추출했습니다. 실행 #2의 추출 조건은 수분 함량 60mL/100mL, 초음파 처리 35분, 고체-용매 비율 1:20, 추출 온도 60℃였습니다. 가장 낮은 나의 특정 수율(3.79 mg/g)은 실행 #40에 의해 추출되었습니다. 그림 2의 등고선 플롯은 포도 껍질에서 NDES #1에 의해 추출된 엘라그산의 예상 수율에 대한 추출 매개변수(X1, X2, X3 및 X4)의 영향을 보여줍니다. 표 4에 있는 엘라그산의 예상 수율을 사용하여 이러한 카운트 플롯을 구성했습니다. 각 패널은 2개의 추출 매개변수의 영향을 보여줍니다. 등고선은 엘라그산(mg/g)의 수율로 표시됩니다. 최적의 예상 수분 함량은 그림 2B 및 2C에서와 같이 약 35-45mL/100mL NDES였습니다. 초음파 처리 시간이 길수록 엘라그산의 수율이 증가하여(그림 2D 및 2E), NDES 추출에서 초음파 처리의 중요한 역할을 나타냅니다. 추출하는 동안 포도 껍질이나 씨앗을 NDES와 혼합하면 입자와 가스가 발생하여 초음파용 음향 캐비테이션 사이트가 추가되어 NDES에 수많은 작은 기포가 생성됩니다. 이러한 기포의 내파는 극단적인 온도, 압력 차, 높은 전단력, 거대 난류 및 미세 혼합을 초래하여 NDES를 효과적으로 교반하여 질량 확산 및 전달을 가속화했습니다. 캐비테이션 기포가 포도씨 또는 피부 입자의 표면에 내파되면 결과적인 마이크로 제트 및 입자 간 충돌로 인해 표면 박리, 침식, 입자 분해, 초음파 천공 및 세포 파괴가 발생합니다[20]. 초음파 유도 캐비테이션의 이러한 모든 기계적 효과는 NDE의 세포 내부 침투를 강화하여 식품 매트릭스의 세포간 페놀이 용매로 전달되도록 했습니다. 최적의 고체 대 용매 비율은 그림 2B, 2D 및 2F에 표시된 대로 1:10이었습니다. 마지막으로, 60℃까지의 더 높은 추출 온도는 그림 2C, 2E 및 2F에서와 같이 엘라그산 추출성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보인다. 이는 추출온도와 포도 껍질에서 추출한 엘라그산의 수율 사이에 직접적인 관계가 있음을 시사한다. 인공 신경망을 이용한 예측 모델링을 위해 Ellagic acid 추출 수율(표 4)을 분석하였다. 실험 데이터는 훈련 세트와 검증 세트로 무작위로 분할되었습니다. 통계 소프트웨어에 의해 검증 세트를 포함하는 이유는 과적합을 억제하기 위한 것입니다. 엘라그산 수율(Y)을 예측하기 위해 동일한 4개의 독립적인 추출 인자(X1, X2, X3 및 X4), 뉴런 수가 다른 1-2개의 은닉층 및 3개의 활성화 함수가 평가되었습니다. 적용된 활성화 함수는 쌍곡선 탄젠트, 선형 및 가우스입니다. 다음으로, 훈련과 검증 모두에 대해 높은 R-제곱 값에 도달할 때까지 데이터 세트를 훈련했습니다. 예측 데이터와 모델이 생성되었습니다. 10개의 뉴런이 있는 가우스 함수를 사용하여 하나의 은닉층으로 4개의 입력(X1, X2, X3, X4)을 분석하여 최상의 ANN 구조를 선택했습니다(그림 S5). 훈련 및 검증 세트의 R-제곱은 0.99인 반면 모델의 RASE 및 AAE는 각각 0.062 및 0.044였습니다. 이 연구에서 엘라그산의 ANN 검증(0.99)의 R-제곱은 이전 연구[14]에서 프로시아니딘(0.95)과 안토시아닌(0.91)의 ANN 검증보다 더 높았다[14]. 그러나 R2의 이러한 증가는 더 작은 실험 오류로 인한 것일 수 있는 이 연구에서 데이터의 더 잘 생성된 모델 적합에 기인할 수 있습니다. NDES #1을 사용한 엘라그산 추출에 대한 예측 ANN 모델은 방정식 3–13으로 표시되었습니다.

Improve immunity

면역력 향상을 위한 시탕슈

결론

현재 연구 결과는 식품 산업 부산물에서 폴리페놀을 추출하는 NDES 능력의 효과에 대한 추가 증거를 제시했습니다. 결과는 75% 에탄올보다 우수한 초음파 보조 추출 NDES의 가설을 뒷받침했습니다. NDES는 포도 껍질과 씨앗에서 3개의 페놀산, 2개의 플라보놀 및 3개의 플라반올을{3}}효과적으로 추출했습니다. NDES #1은 엘라그산을 추출하는 데 가장 효과적인 NDES인 반면, NDES #3은 카테킨과 에피카테킨을 추출하는 데 특히 선택적이었습니다. NDES의 눈에 띄는 단점은 점도가 높기 때문에 취급 및 회수 과정에서 문제가 발생한다는 것입니다. 현재 연구에서 인공 신경 네트워킹은 결과 제한에 관계 없이 예측 모델링을 위한 실용적인 접근 방식을 보여주었습니다. NDE는 식품 시스템에서 파이토케미컬을 회수하는 강력한 배지입니다. 일부 NDE는 또한 살아있는 세포에서 이러한 식물 화학 물질을 연구하기 위해 독성이 덜한 용매를 제공합니다[21,22]. 마지막으로, 천연 깊은 공융 용매는 유기 용매에 대한 효과적인 대체 추출 매체입니다.

improve-immunity

참고문헌

[1] W. Bi, M. Tian, KH Row, 추출 및 결정에서 알코올 기반 깊은 공융 용매의 평가플라보노이드반응 표면 방법론 최적화, J. Chromatogr. A 1285 (2013) 22–30, https://doi.org/10.1016/j. 크로마.2013.02.041.
[2] M. Cvjetko Bubalo, N. ´ Curko, M. Tomaˇsevi´c, K. Kovaˇcevi´c Ghani's, I. Radojˇci´c Redovnikovi´c, 깊은 공융 용매를 사용한 포도 껍질 페놀의 녹색 추출, Food Chem. 200 (2016) 159–166, https://doi.org/10.1016/j. 푸드켐.2016.01.040.
[3] M. Panic, V. Gunjevi´c, G. Cravotto, I. Radojˇci´c Redovnikovi´c, 최대 반 리터 배치에서 천연 깊은 공융 용매를 사용하여 포도 찌꺼기 안토시아닌 추출을 위한 기술 구현 NADES, Food Chem을 사용한 포도 찌꺼기 안토시아닌 추출. 300 (2019) 125185, https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.125185.
[4] M. Hoffmann, et al., 남동부의 Muscadine Grape Production Guide, North Carolina State University, NC State Extension Publications, 2020 https://content. ces.ncsu.edu/muscadine-grape-production-guide(2021년 1월 18일 액세스). [5] Cline, B. 및 C. Fisk, 미국 남동부의 머스캐딘 포도 면적, 품종 및 생산 지역 개요. 남부 지역 소규모 과일 컨소시엄에서 협력 확장 에이전트를 위한 머스캐딘 포도 워크숍. 2006: 남부 지역 소규모 과일 컨소시엄.
[6] PC Andersen A. Sarkhosh D. Huff J. Breman 2020 6 10.32473/edis-hs100-2020.
[7] P. Greenspan 등, 머스캐딘 포도(Vitis rotundifolia)의 항염증 특성, J. Agric. 음식. 화학 53 (22) (2005) 8481–8484, https://doi.org/10.1021/jf058015.
[8] DN Ignacio, KD Mason, EC Hackett-Morton, C. Albanese, L. Ringer, WD Wagner, PC Wang, MA Carducci, SK Kachhap, CJ Paller, J. Mendonca, L. Li Ying Chan, Bo Lin, DK Hartle, JE Green, CA Brown, TS Hudson, Muscadine 포도 껍질 추출물은 열 충격 단백질 40, Heliyon 5(1) (2019) e01128, https://doi를 통해 세포 주기 정지를 유도하고 이동을 감소시켜 전립선암 세포를 억제합니다. .org/10.1016/j.heliyon.2019.e01128.