换一批基于神经网络-遗传算法优化松花粉多糖提取工艺及其抗疲劳活性研究
Optimization of extraction process and anti-fatigue activity from Pollen pini polysaccharide based on genetic algorithm-neural network algorithm
摘要目的 探究神经网络-遗传算法(genetic algorithm-neural network,GA-NN)优化松花粉多糖的亚临界水提取工艺,并进一步探究其抗疲劳活性.方法 以破壳松花粉为原料,在单因素基础上,通过Box-Behnken试验设计响应面试验,并利用GA-NN算法构建网络神经模型及优化工艺,在最佳工艺条件下,通过小鼠负重游泳试验评价多糖的抗疲劳作用.结果 所构建的神经网络模型相对误差和决定系数(R2)为0.03267和0.98476,遗传算法对亚临界水提取多糖工艺迭代60次后,得到最佳参数为:温度148 ℃,时间28 min,液料比40∶1(mL∶g),压力5 MPa,多糖得率为23.7893 mg/g,经验证,实际值与预测值不存在显著性差异,模型准确度良好.抗疲劳活性研究表明与空白组相比,高剂量组小鼠体重有一定程度的增加,其他组无显著性差异(P＞0.05).相比空白组,多糖组小鼠游泳时间延长(P＜0.05),血乳酸、尿素氮含量降低,肌糖原、肝糖原储备量均显著增加(P＜0.05).结论 GA-NN能够有效优化松花粉多糖的亚临界水提取工艺,且该多糖具有一定的抗疲劳作用.
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栏目名称
DOI
10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.20241209002
发布时间
2025-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
西安医学高等专科学校校级科研项目（19Z01）
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