湖南雪峰山天麻多糖提取工艺优化研究

赵湘蓉 方伟 刘胜贵

摘要：2018年国家卫计委批准对天麻进行为期2年的试生产。天麻纳入新资源食品名录大势所趋。在此背景下，以湖南雪峰山天麻为原料，经隔水蒸煮烘干处理，在单因素试验基础上通过响应面分析对多糖提取的工艺条件进行系统优化。结果表明，天麻多糖的最佳工艺为料液比1∶8.2，提取温度40 ℃，提取时间31.3 min，在此条件下进行验证试验得到天麻多糖量为14.89%。该方法科学、简便，可以为雪峰山天麻药食两用产业化加工奠定基础。

关键词：天麻多糖;响应面分析;工艺优化;蒸煮;烘干;产业化

中图分类号：R284.1      文献标志码：A    doi：10.16693/j.cnki.1671-9646（X）.2020.01.048

Abstract：The National Health Commission of our country approved a two-year trial production of Gastrodiae elata in 2018. It is a general trend that Gastrodiae elata should be included in the list of new resource food. Under this background，the extraction process of polysaccharides from Gastrodiae elata in Xuefeng Mountain of Hu'nan Province was systematically optimized by response surface methodology based on single factor experiments. The results showed that the optimum extraction conditions of Gastrodiae elata polysaccharides were the ratio of material to liquid 1∶8.2，extraction temperature 40 ℃，extraction time 31.3 min. Under these conditions，the yield of Gastrodiae elata polysaccharides was 14.89%. The method was scientific and simple，which can lay a foundation for industrialized processing of Gastrodiae elata as medicine and food in Xuefeng Mountain.

Key words：Gastrodiae elata polysaccharide;response surface methodology;method optimization;cooking;dry;industrialization

0   引言

天麻（Gastrodia elata）為兰科天麻属多年生草本植物，又名赤箭、白龙皮、明天麻等，常以干燥的块茎入药，据《本草纲目》记载：“赤箭辛、温、无毒，主治诸风湿痹、四肢拘挛、瘫痪不遂、眩晕头痛等症。”天麻主要含天麻素、对羟基苯甲醇、蛋白质、多糖和微量元素等化学成分。越来越多的科学研究表明，其中天麻多糖具有清除自由基[1]、抗肿瘤[2]、抗衰老[3]、降血压[4-5]、调血脂[6]、免疫调节[7-8]等作用。2018年4月，国家卫健委公布的《关于征求将党参等9种物质作为按照传统既是食品又是中药材物质管理意见的函》中提到，拟将天麻按照食药物质管理并进行为期2年的试生产。这无疑为天麻产业发展带来了新的契机，开发天麻健康食品、提升产品附加值将会成为天麻产业发展的新亮点。天麻的化学成分除了受品种、采收、产地、菌材等因素影响外，还与加工工艺密切相关。目前，关于雪峰山天麻方面的研究报道还较少。试验以湖南雪峰山天麻为样品，以多糖产量为衡量指标，探究天麻多糖提取的最佳工艺，以期为天麻药食两用产业化加工奠定基础。

1   材料与方法

1.1   材料和设备

天麻，采挖于湖南绥宁。电热恒温鼓风干燥器、电子分析天平、高速粉碎机等。

1.2   天麻预处理

采用蒸制法处理天麻样品。取100 g左右的新鲜雪峰山天麻块茎，洗净后晾干水分，隔水蒸制20 min，沥水切片，于80 ℃下热风烘干至恒质量后粉碎过筛 待测。

新鲜雪峰山天麻干净块茎→蒸制切片→80 ℃下烘干恒质量→粉碎至80目→天麻粉末→超声波提取→过滤→离心→上清液→蒸发浓缩→醇沉→离心取沉淀→低温烘干→天麻多糖。

1.3   多糖提取试验

天麻粉末置于烘箱中45 ℃条件下烘干至恒质量，粉碎并过100目筛，得到天麻粉后固定其他条件，分别考查料液比（1∶4，1∶8，1∶12，1∶16， 1∶20）、提取温度（30，35，40，45，50 ℃）、提取时间（10，20，30，40，50 min）对产量的影响。

1.4   天麻多糖含量的测定

1.4.1   葡萄糖标准溶液的配制

称取在105 ℃下干燥至恒质量的无水葡萄糖对照品33 mg，精确称定，置于100 mL容量瓶中，加水溶解并稀释至刻度线，摇匀，得到每1 mL含无水葡萄糖0.33 mg的标准溶液。

1.4.2   葡萄糖标准曲线的制作

精确吸取标准溶液0，1，2，3，4，5，6 mL，分别置于7个10 mL具塞刻度试管中，先分别加蒸馏水2.0，1.9，1.8，1.7，1.6，1.5，1.4 mL，摇匀，在冰水浴中缓慢滴加0.2%的蒽酮-硫酸溶液（精确称取蒽酮0.2 g，溶于100 mL浓硫酸中即可）8 mL，混匀，放冷后沸水浴10 min，取出立即置于冰水浴中冷却10 min，取出。用分光光度计在波长582 nm处测定吸光度。

以吸光度（Y）为纵坐标，葡萄糖质量浓度（X）为横坐标绘制标准曲线，得到回归方程：

Y=3.677 1X+0.010 1，R2=0.999 5。

1.4.3   样品中多糖含量的测定

精确称取在80 ℃下干燥至恒质量的天麻粉末0.25 g，置于圆底烧瓶中，加入80%乙醇150 mL，进行1 h的回流提取，回流水浴温度100 ℃，趁热过滤，残渣用80%热乙醇洗涤3次，每次10 mL，将残渣淹及滤纸置烧瓶中，加水150 mL，置沸水浴中加热回流1 h，趁热过滤，残渣及烧瓶用热水洗涤4次，每次10 mL，合并滤液与洗液，放冷，转移至250 mL量瓶中，加水至刻度，摇匀，精密量取1 mL，置10 mL具塞干燥试管中，加蒸馏水1 mL，摇匀，再在冰浴中缓慢滴加0.2%蒽酮-硫酸溶液8 mL，混匀，放冷后置于沸水浴中加热10 min，取出，立即置于冰水浴中冷却10 min，用分光光度计在波长582 nm处测定吸光度。重复3组，取平均值。根据标准曲线，即可求得样品中多糖的含量。计算公式如下：

式中：C——有标准曲线上得到的多糖含量，μg/mL;

V总——提取液的总体积（250 mL）;

V测——测定时取用样品的体积（1mL）;

n——稀释倍数;

W——样品质量，g;

106——样品质量单位由g换算成μg。

2   响应面设计与结果分析

2.1   响应曲面优化试验设计及结果

在单因素试验的基础上，考虑到试验因素对含量的影响是曲线关系，故采用响应面法寻找最佳工艺条件。根据响应面Box-Behnken设计原理，选取料液比（A）、提取温度（B）、提取时间（C）共3个对含量有影响的参数因子，以单因素试验中最佳水平作为响应面设计的0水平设计试验方案，取得试验结果后，采用三因子三水平的响应面分析法，得到二次回归方程，并找出最佳工艺参数。

Box-Behnken设计因素编码水平见表1，Box- Behnken试验设计及结果见表2。

2.2   方差分析

模型整体方差分析表明，F值为42.421，p远小于0.001，说明模型是成立的，有统计学意义。失拟合项方差分析表明，F值为2.091，p大于0.05，说明模型合理，无需拟合更高次项方程，不需要引入更多自变量。模型决定系数为0.982，调整决定系数为0.959，说明响应值的变化98.2%来源于所选因素。变异系数（Coefficient Variability，CV%）表示不同水平的处理组之间的变异程度，一般小于5%，该模型变异系数为2.42%，变异极小，说明模型的可信度高，试验数据合理，可重复性好。信噪比（Adeq precision）是表示信号与噪声的比例，通常希望该值大于4。该模型中信噪比值為16.23，说明了模型的充分性和合理性，模型具有足够高的精确度，能准确反映试验结果。

A2，B2，C2和料液比（A）、提取时间（C）、提取温度（B）对含量影响在0.01水平显著，BC，AB交互作用对含量影响在0.05水平显著。说明A，B和C因素对含量影响主要是二次方效应，A，B，C因素还存在线性效应，因素间还存在交互效应。

回归方程模型的方差分析见表3，模型拟合分析见表4。

代码方程为：

含量（%）= 1.33+0.049A+0.046B+0.047C+

0.045AB-0.013AC-0.047BC-

0.17A2-0.13B2-0.073C2.

2.3   因素总体效应分析

试验所选因素对含量影响存在二次方效应、线性效应和交互效应。图1显示，A，B，C因素对含量的影响呈现曲线效应，随着因素水平的增加，响应值呈现先快速上升后降低趋缓的趋势，从3个因素波动图的变化幅度和陡峭程度可见，A因素高于B因素，B因素高于C因素，总体上对含量的影响由高到低为A，B，C因素。

因素总体效应分析波动图见图1。

2.4   不同因素间交互作用分析

响应面分析图是由响应值和各试验因子构成的立体曲面图，图1中显示了料液比、提取温度、提取时间中任意1个因素取零水平时，其余2个因素对含量的影响。

响应面图坡度越大，该因素对含量的影响也越大，但2个因素存在交互作用时，一个因素在另一个因素的不同水平对含量的影响过程有差异。研究响应面图均呈现开口向下的钟罩形，即随着因素水平的增加，含量呈现先上升后下降的趋势。

不同因素间交互作用分析见图2。

2.4.1   A和B因素交互作用

由图2（a）可知，A和B因素等高线呈现椭圆形，说明A和B因素存在交互作用，且A因素等高线密集程度高于B因素，表明A因素对含量的影响高于B因素。

A和B因素响应面图显示，随着A因素水平的增加含量增加，超过一定值（1∶7 ～ 1∶9）时，含量开始下降，由于交互作用的存在，在B因素的不同水平，A因素水平的增加导致含量变化有差异：在B因素低水平时，随着A因素的增加，含量快速上升后快速下降;在B因素高水平时，随着A因素的增加，含量快速上升后缓慢下降。

由图2（b）可知，随着B因素的增加含量增加，超过一定值（39.5～41.5 ℃）时，含量开始下降，由于交互作用的存在，在A因素的不同水平，B因素的增加导致含量变化有差异：在A因素低水平时，随着B因素的增加，含量快速上升后快速下降;在A因素高水平时，随着B因素水平的增加，含量快速上升后缓慢下降。

2.4.2   A和C因素交互作用

由图2（c）可知，A和C因素等高线呈现圆形，说明A和C因素不存在交互作用，且A因素的等高线密集程度高于C因素，表明A因素对含量的影响高于C因素。

由图2（d）可知，A和C因素响应面图显示，随着A因素水平的增加含量在增加，超过一定值（1∶7.5 ～ 1∶9）时，含量开始下降。随着C因素的增加含量在增加，超过一定值（30～35 min）时，含量开始下降。

2.4.3   B和C因素交互作用

由图2（e）可知，B和C因素等高线呈现椭圆形，说明B和C因素存在交互作用，且B因素的等高线密集程度高于C因素，表明B因素对含量的影响高于C因素。

B和C因素响应面图显示，随着B因素水平的增加含量在增加，超过一定值（39～42 ℃）时，含量开始下降，由于交互作用的存在，在C因素的不同水平，B因素水平的增加导致含量变化有差异：在C因素低水平时，随着B因素的增加，含量快速上升后缓慢下降;在C因素高水平时，随着B因素的增加，含量缓慢上升后缓慢下降。

由图2（f）可知，随着C因素的增加含量增加，超过一定值（30～35 min）时，含量开始下降，由于交互作用的存在，在B因素的不同水平，C因素的增加导致变化有差异，在B因素低水平时，随着C因素的增加，含量快速上升后缓慢下降，在B因素高水平时，随着C因素的增加，含量缓慢上升后缓慢下降。

2.5   理论最佳工艺参数

对拟合的二次方程以最大含量为目标进行求解，得出最佳生产条件，当A因素为1∶8.18，B因素为39.86 ℃，C因素为31.29 min时，含量达到最佳，理论预测值为14.968 8%。

2.6   最佳工艺条件验证

根据理论最佳条件，结合实际情况，选取A因素1∶8.2，B因素40 ℃，C因素31.3 min时，试验3次，测定含量平均值，结果为14.89%±0.83%，与理论预测值非常接近，误差小于5%，证明该最佳工艺条件合理可行，在该工艺下含量最佳。

2.7   模型诊断

残差概率正态图见图3，预测值与实际值散点图见图4。

残差正态图显示，残差紧紧围绕对角线分布，满足正态性，表明模型合理可用（图3（a））。

2.8   实际值与预测值

预测值与实际值见表5。

根据所建立的模型進行预测，结果可见预测值与实际值非常接近，模型合理可用。实际值和预测值散点均可见（图3（b）），散点紧紧围绕对角线分布，预测值与实际值拟合极好。

3   结论

雪峰山天麻多糖的最佳工艺为料液比1∶8.2，提取温度40 ℃，提取时间31.3 min，在此条件下进行验证试验得到天麻多糖含量为14.89%。

天麻提取物富含天麻素，对羟基苯甲醇和多糖等诸多营养成分，可应用到医药、食品、日用品等多个领域。作为准药食两用的新资源食品，随着消费者对消费认识的提高和对健康饮食的追求，天麻产业链将不断延伸，天麻产业不再依赖于鲜天麻和初加工产品的销售，而是转向精深加工的产品开发，进而激活天麻市场潜能，延伸产业链，带动民族药食植物资源开发，促进地方经济发展。

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