2.3.4.1. Các yếu tố khảo sát và các thông số đánh giá
a. Các yếu tố khảo sát
- Nhiệt độ chiết xuất: 30°C, 50°C, 70°C, 90°C.
- Thời gian chiết xuất: 10 phút, 20 phút, 40 phút, 60 phút, 80 phút. - Hàm lượng nước trong DES: 10%, 20%, 30%, 40%.
- Tỉ lệ dược liệu/dung môi: 2/40 g/ml, 3/40 g/ml, 4/40 g/ml. b. Các thông số đánh giá
Thông số đánh giá là hàm lượng apigenin trong dịch chiết (Y1) và hàm lượng luteolin (Y2) trong dịch chiết cúc hoa vàng.
2.3.4.2. Phương pháp khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình chiết
Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình chiết xuất được khảo sát dựa trên hai phương pháp: phương pháp thay đổi một yếu tố (OFAT- One factor at a time) và phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM - Response surface methodology).
a. Phương pháp thay đổi một yếu tố (OFAT)
Thực hiện các thí nghiệm thay đổi 1 yếu tố trong khi cố định 3 yếu tố còn lại để khảo sát ảnh hưởng của từng yếu tố lên quá trình điều chế cao đặc giàu apigenin và luteolin từ cúc hoa vàng. Từ kết quả khảo sát, yếu tố ít ảnh hưởng đến quá trình chiết xuất sẽ được cố định ở 1 giá trị nhất định, các yếu tố ảnh hưởng lớn đến quá trình chiết xuất sẽ được lựa chọn để thực hiện các khảo sát tiếp theo.
b. Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM)
Lựa chọn biến đầu vào
Các yếu tố được lựa chọn từ kết quả khảo sát bằng phương pháp thay đổi một yếu tố là biến đầu vào trong phương pháp bề mặt đáp ứng. Khoảng khảo sát của các yếu tố này được xác định dựa vào kết quả khảo sát ở trên. Mỗi biến đầu vào được mã hóa ở 3 mức -1, 0 và +1
Lựa chọn biến đầu ra
Biến đầu ra là hàm lượng apigenin (Y1) và hàm lượng luteolin (Y2) trong dịch chiết cúc hoa vàng.
22
Thiết kế thí nghiệm
Sử dụng phần mềm Design Expert 11, 20 thí nghiệm theo mô hình phức hợp trung tâm (CCD - Central Composite Design) kiểu hướng mặt (=1, face-centered) được xác định để tối ưu hóa quá trình điều chế cao đặc giàu apigenin và luteolin từ cúc hoa vàng.
Xây dựng và đánh giá mô hình
Dựa trên kết quả thực nghiệm thu được từ 20 thí nghiệm đã xây dựng, tiến hành xây dựng mô hình bằng phương pháp Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR - Multivariable
Linear Regression) sử dụng phần mềm Design Expert 11. Mô hình biểu thị sự ảnh hưởng
của biến đầu vào đến hàm lượng apigenin (Y1) và hàm lượng luteolin (Y2) trong dịch chiết cúc hoa vàng có phương trình tổng quát như sau:
Y = f(X1, X2, X3) = 0 + ∑n 𝑖 i=1 × Xi + ∑n 𝑖𝑗 i,j=1 i<j × Xi × Xj + ∑n 𝑖𝑖 i=1 × Xi2 + ɛ Trong đó: Y: biến đầu ra
Xi, Xj: biến đầu vào n: số biến đầu vào
0, i, ij, ii: các hệ số của phương trình hồi quy ɛ: sai số hoặc nhiễu quan sát được của biến đầu ra
Mô hình được đánh giá về độ phù hợp với kết quả thực nghiệm và khả năng dự đoán dựa trên hệ số xác định R2, hệ số xác định hiệu chỉnh R2adj, hệ số xácđịnh dự đoán R2
pred, hệ số biến thiên CV%, độ chính xác đầy đủ.
Lựa chọn điều kiện chiết xuất tối ưu
Điều kiện chiết xuất tối ưu được xác định bằng phương pháp hàm kỳ vọng, sử dụng phần mềm Design Expert 11.
Thẩm định mô hình
Tiến hành thẩm định lại mô hình bằng cách thực hiện thí nghiệm tại điều kiện tối ưu (lặp lại 3 lần) và so sánh với giá trị dự đoán bởi mô hình.
23