正交实验结合遗传算法提取辣椒红色素

邵萍萍

(江苏工程职业技术学院，江苏 南通 226007)

辣椒红色素是存在于成熟红辣椒果皮中的一类色素，属类胡萝卜色素中的复烯酮类，其不仅着色力强，还很安全，属于A类着色剂[1-3]。近年来，由于具有抗氧化性、调节免疫系统活性等性质，辣椒红色素受到广泛青睐，在食品、药品中广泛应用。因此，提取辣椒红色素对于更好发挥其作用具有重要意义。索氏提取由于具有原料利用率高、提取较完全等优点被广泛用于辣椒红色素的提取[4]。

辣椒红色素的提取是一个复杂的过程，诸多因素会影响其提取率，正交实验常被用于提取工艺的优化，然而结果可能会不太准确。遗传算法(genetic algorithm，GA)是一种利用生物学原理的随机搜索算法，在非线性系统研究中具有极大优势[5-6]。已有研究表明遗传算法在生物活性物质提取方面具有很大潜力，而遗传算法在辣椒红色素的提取工艺优化方面却鲜有报道，故本研究试图利用正交实验结合遗传算法提取辣椒红色素，确定最优提取条件，为制备高浓度辣椒红色素奠定了理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

干红辣椒：购于江苏省南通市某菜市场；无水乙醇(分析纯)：国药集团化学试剂有限公司。

电热恒温水浴锅 国华电器有限公司；BGZ-240电热鼓风干燥箱 上海东星实验设备厂；RE-5203旋转蒸发器 上海青浦沪西仪器厂；W-100 高速万能粉碎机 北京中兴伟业仪器有限公司；UV-1700紫外可见分光光度计 日本岛津公司。

1.2 辣椒预处理

辣椒去籽后置于表面皿中，在干燥箱中于60 ℃烘干2 h取出，降至室温后用粉碎机粉碎，过40目筛，立即装进密封袋以防吸水，储存待用[7]。

1.3 辣椒红色素标准曲线绘制

辣椒红色素标准溶液(辣椒红标准品辣椒红色素的含量为 90%)的配制：分别称取0.005，0.01，0.015，0.02，0.025，0.03 g辣椒红标准品，用乙醇稀释至25 mL。取0.1 mL上述溶液于比色管中，并用乙醇定容到25 mL。在514 nm处测量各溶液的吸光度值(无水乙醇为空白对照)，绘制标准曲线，见图1。该标准曲线中质量浓度与吸光度的关系式为：y=0.02+0.1598x(r2=0.99813)。

图1 标准曲线Fig.1 The standard curve

1.4 辣椒红色素提取率计算

运用下式计算辣椒红色素提取率。

式中：η为辣椒红色素的提取率(%)；C为辣椒红色素的质量浓度，μg/mL(根据1.3中标准曲线计算得出)；V为提取溶液的总体积，mL；M为提取时所用的干辣椒质量，μg。

1.5 索氏提取

将一定质量的辣椒粉加一定量乙醇于索氏提取器中在一定温度下提取一定时间，取接收瓶的提取液[8]。

1.6 吸光度的测定

将上述提取液准确稀释合适的倍数(100～200倍之间)，用紫外分光光度计测量提取液稀释液在波长514 nm 下的吸光度值，取3次结果的平均值作为最后的吸光度值。

1.7 正交实验设计

采用3因素3水平的 L9(34) 正交实验法进行提取，考察料液比、提取时间、提取温度对提取效率的影响[9]，因素水平表见表1。

表1 实验因素与水平Table 1 The experimental factors and levels

1.8 遗传算法

遗传算法是一个反复迭代的过程，遵循优胜劣汰的原则，类似于生物学中的遗传法则，适应度高的个体可以较大程度地遗传给下一代，遗传的同时也会发生变异[10-11]。最终，在庞大的后代群体中得到若干个最优解。辣椒红色素提取条件优化的遗传算法的基本流程图见图2。

图2 遗传算法过程Fig.2 The genetic algorithm process

在Matlab软件中，以辣椒红色素提取率为目标函数。具体参数：初始种群数为40，交叉概率和变异概率分别为0.7和0.02，进化代数为100，随机运行10次，其余为默认值[12]。

2 结果与分析

2.1 正交实验结果

单因素预实验结果表明随着料液比的增大，提取率先增大后减小；随着提取时间的延长，提取率先增大后趋于平稳；随着提取温度的升高，提取率先增大后减小。根据单因素预实验结果，进行了正交实验，正交实验结果见表2。

表2 L9(34)正交实验结果Table 2 The results of orthogonal test L9(34)

由表2可知，料液比、提取时间、提取温度这3个因素中对辣椒红色素提取率影响的主次关系是提取时间>料液比>提取温度(B>A>C)。方差分析结果见表3，3个因素均进入模型，极差R可表示各因素对提取率的影响程度，R值越大，影响越显著[13]，该结果同样表明上述主次关系，提取时间对辣椒红色素提取率具有统计学意义(P<0.05)[14]。综合正交实验结果，考虑料液比为1∶20，提取时间为4 h，提取温度为60 ℃为最佳组合。

表3 正交实验方差结果Table 3 The variance analysis results of orthogonal experiment

2.2 遗传算法优化结果

以正交实验结果为基础，利用遗传算法优化辣椒红色素最优提取条件。随机搜索结果见表4，所得历代的适应度见图3。

表4 搜索结果及分析(n=10)Table 4 The search results and analysis (n=10)

图3 遗传算法寻优过程Fig.3 The optimizing computation process of genetic algorithm

在进化约50代后，平均适应度和最优适应度均基本保持稳定，维持在10.35%左右，搜索结果较好。经过100 代选择、交叉和变异操作，10次随机搜索结果的变异范围均较小，且RSD<5%，说明模型稳定可靠，10次随机搜索结果高度相近。由表4可知遗传算法最优搜索结果为：料液比1∶19.9912，提取时间4.3193 h，提取温度57.9273 ℃，提取率可达0.8394%；遗传算法平均搜索结果为：料液比1∶20.0253，提取时间4.3092 h，提取温度58.2617 ℃，提取率可达0.8310%。为了保持高提取率和方便实际应用，取最佳提取工艺为：料液比1∶20，提取时间4.3 h，提取温度58 ℃。

2.3 验证实验

结合正交实验、遗传算法模型结果可知，辣椒红色素最优提取工艺为料液比1∶20，提取时间4.3 h，提取温度58 ℃。在该条件下进行3次重复实验，取计算得出的提取率的平均值作为最终提取率，结果为0.84%，变异系数为1.96%，结果可信度较高，该最优条件具有可行性[15]。

3 结论

采用正交实验和遗传算法共同优化了辣椒红色素的提取条件。结果为料液比1∶20，提取时间4.3 h，提取温度58 ℃。正交实验基础上的遗传算法经过多次世代进化可在最大范围内寻求最优解，获得最优的、最接近客观实际的提取工艺参数。实验结果证明正交实验结合遗传算法可用于辣椒红色素提取工艺的优化，为提高辣椒红色素提取效率提供了新的思路。