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外文翻译
咸阳师范学院2012届
本科毕业生外文文献翻译
学生姓名:
张斌
学生学号:
0808014123
专业名称:
化学
班级:
化学0801班
指导老师:
张知侠
西南鸢尾根茎精油的化学成分和生物活性
DENGGuo-bin,ZHANGHan-bo,XUEHong-fen,CHENShan-naandCHENXiao-lan
生物系,中国云南昆明650091
摘要
西南鸢尾根茎一直被用作治疗转硫基和消肿。
水蒸气蒸馏法提取西南鸢尾根茎中的精油,并获得了0.23%的精油产量。
使用气体色谱-质谱联用仪分析出31个化学成分,香豆素,粘霉烯,吗吩醇,阿珠莫林,荜茄醇,樟脑,榄香烯,T-荜茄醇等被确定。
用精油对醋酸钙不动杆菌展出的抗菌活性。
芽孢杆菌,芽孢乳酸杆菌,另梭状芽孢杆菌、大肠杆菌、沙门氏菌杆菌,葡萄球菌和小肠结肠炎耶尔森菌等进行了抗真菌和抗氧化活性测试。
关键词:
西南鸢尾根茎,精油,抗菌,抗氧化,气相色谱-质谱,化学成分
引言
鸢尾属属于鸢尾科家庭共超过220种,58种的在中国被发现的。
鸢尾物种有巨大的药用价值,还用于癌症的治疗,炎症,细菌和病毒感染。
西南鸢尾根茎主要分布在中国西南部的云南。
在中国的西南地区传统医生用它来消除血瘀和肿胀。
但其化学成分和生物活性仍然是未知的。
在本文中,西南鸢尾根茎精油被用于成分分析及其生物活性测试。
材料和方法
植物材料:
采于中国西南地区云南省中甸县,式样被中国云南大学的马绍斌教授鉴定并凭证被存放在这里。
精油提取:
根茎(1kg)用赫尔辛基型水蒸气蒸馏装置蒸馏大约3小时。
经过无水硫酸钠干燥后植物精油质量产率为0.23%。
过滤后,储存在大约4℃的条件下以备化学分析。
精油用高效气相色谱-质谱法进行成分分析,后进行抗真菌和抗氧化活性试验。
气相色谱-质谱分析:
使用气相色谱-质谱技术析精油化学成分。
质谱是安捷伦6890NGC/5973MSD-SCAN电子轰击离子化模式(70eV)和HP-5MS苯甲基聚硅氧烷,30mm×0.25mm,涂层厚度0.25µm)毛细管(PA)。
注入端口温度设置为220℃,而压力在进口维持在3.96Pa。
HP-5MS(30mm×0.25mm×0.25µm膜)是从60℃到150℃在3℃/min持续3.5min。
用氦气作载体流量在0.7mL/min。
记录的质谱在惠普5937系列质量选择性检测器(MSD)中。
成分确定了他们的相对保留时间和质谱这些标准,计算机质谱图检索数据库:
NIST.147。
抗菌测试
测试微生物:
测试菌种被选为感染了人体的菌种。
革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌选为生物测试生物。
测试生物有机体来源于云南大学的生物学院。
接种实验过程:
为了确保细菌完全适应肉汤,测试前24小时感染测试肉汤用适当的接种了无菌的有机体。
该过程对每个菌种可以重复。
接种的菌株在25℃下培养24小时。
类。
抗菌活性的测定:
纸片扩散法是测定精油抗菌活性的一种方法。
用5.0µg/mL的精油培养溶液平铺在培养皿上。
用滤纸(6mm直径)浸渍10µL溶液,后放置在接种板上储存在4℃条件下2h,然后培养24小时,记录其测试结果。
抗生素庆大霉素(10µg/mL)作为积极的控制和完全的酒精溶液作为消极的控制。
确定最低抑制浓度(MIC)和最低杀菌浓度(MBC):
采用微量稀释肉汤法来测定MIC和MBC,这是根据美国委员会临床实验室标准,(NCCLS1999)进行的。
抗真菌测试
测试微生物:
被选择的真菌是造成严重的人体系统和皮肤感染的菌种。
用于抗真菌测试的四个真菌物种,即白色念珠菌,黑曲霉、曲霉菌、青霉。
这些菌种来源于取云南大学微生物学院,真菌的物种是纯菌株。
抗真菌活性测定:
培养基是10mL完全混合的精油培养液。
然后加入精油到烧瓶中,3烧瓶用于每个精油浓度测试,精油使用量分别为25、50、100µL。
在阴性对照烧瓶中,没有精油加入。
在积极控制,1.2g的克霉唑霜(10mg/L)被溶解在10mL的酒精和100µL克霉唑溶液进行测试。
烧瓶在室温下不停摇动培养7天。
经过7天后,把真菌的菌丝收集过滤干燥并称重。
真菌用蒸馏水洗涤3次,然后擦干,在60℃干燥。
随后被打压一个敏感的平衡和重量吗筛选器的纸是减去的体重这种滤纸和残留得到的重量菌丝。
抑制水平计算公式:
抑制率(%)=(C-T)/C×100
这里C是指菌丝干重的烧瓶,T是意味干重的菌丝及测试烧瓶。
抗氧化剂测试
精油抗氧化剂测试是用β-胡萝卜素进行漂白测试。
一个股票的解决方案的酸混合液是准备如下:
0.5毫克β-胡萝卜素被解散了在1毫升的氯仿(HPLC级)和25µL亚油酸在200mg40mg之间。
氯仿通过使用一个完全消失真空蒸发器然后,100mL蒸馏水是加氧创用力摇晃。
Aliquots(2.5ml)的这种反应混合真正的被添加到熔融琼脂(10ml)。
一个或安吉颜色制作。
那时的琼脂倒到培养皿(25ml/个)。
这个培养皿满是黑色塑料排除光。
洞(4mm直径)被输入进琼脂我们荷兰国际集团的一个虫。
纯石油(25µL)被转到孔和培养皿当时在45℃培养4h。
一个区域的保色性孔周围培养后精油属性。
分别直径测量酒精和抗坏血酸(10mg/ml)作为一个消极和积极的控制。
结果
精油的化学成分:
主要精油成分如表1所示。
共测定出31化合物占精油质量的99.99%以上。
其中马兜铃酮为(40.26%)和花侧柏烯(10.88%)是最丰富的成分。
还测定出香豆素(6.40%),粘霉烯(5.19%),吗吩醇(4.64%),阿珠莫林,樟脑(2.57%),榄香烯(2.52%),t-荜茄醇(1.97%)2,7-辛二烯-1-醇(1.86%),芳香族羟基(1.81%),柠檬烯(1.56%),莰烯(1.46%)。
表1西南鸢尾根茎精油的化学成分
西南鸢尾根茎抗菌药物测试:
从表2可以看出,精油显著的抗菌活动对所有的细菌物种测试。
然而,肺炎克雷伯菌和铜绿假单胞菌并不容易精油低浓度。
曾经提出了耶尔森氏菌和变形杆菌寻常性天疱疮测试的MIC值。
2个不同的之间的相关性检查筛选方法一致,更大的与低中等收入国家抑制区。
表2西南鸢尾根茎精油抗菌的MIC值和抑制区域直径
抗真菌活性:
表3中所示的结果表明,西南鸢尾根茎精油对所有的4真菌物种测试特别是在10µL毫升1浓度有显著的抗真菌活性。
结果是类似岗位-有效控制(克霉唑)在100µL毫升1每烧瓶。
2之间的关联不同的检查方法检查一致,大抑制率与MIC的关系。
表3西南鸢尾根茎精油抗真菌的MIC值和抗真菌活性
抗氧化活性:
从西南鸢尾根茎精油表现出显著的清除属性。
它表明抗氧化活性14.7毫米意味着保色性区(表4)。
表4西南鸢尾根茎精油抗氧化活性
讨论
许多鸢尾物种已报告他们的医疗使用。
从这些物种的化合物孤立有报道称,杀虫活性,抗肿瘤,抗氧化剂,在抗肿瘤、抗痉挛治疗有良好的效果。
水蒸气蒸馏法提取的西南鸢尾根茎精油及抗菌活性,并会诱发一种短暂的低血压伴随着消极杀菌效果。
9种化合物被孤立起来,其结构的基础上,用气体色谱-质谱联用仪从根状茎的的土耳其裔。
原油西南鸢尾根茎精油提取的根茎显示拥有降血脂和降胆固醇活性。
像这些物种报道以前,西南鸢尾根茎精油也表现出很强的抗菌、抗真菌和抗氧化活性。
这些活动可能归因于存在香豆素,粘霉烯,吗吩醇,阿珠莫林,樟脑,榄香烯在精油。
据报道,粘霉烯有很广泛的生物活性包括强有力的抗真菌,效果和脂质过氧化的抑制。
芳香族羟基,柠檬烯,莰烯有强大的抗菌活性。
这些化学成分发挥它们有害的影响通过对这些微生物的破坏细菌或真菌膜的完整性。
α-蒎烯和β-蒎烯能够破坏细胞完整性,因此,在呼吸和离子传输过程。
他们还增加在酵母细胞中,膜透性孤立的线粒体。
较高的抗真菌活性可能是由于以下组件的存在本质精油。
樟脑已被证明有强烈反对真菌属性。
吗吩醇新发现的这种精油可以作为激进的采用代理。
挥发油含有碳氢化合物、含氧量的单萜有更大的抗氧化性能。
看起来,观察到合适自由基关系的西南鸢尾根茎精油可能造成了岗位-有效的影响在国防工厂。
松木和云杉的生产材料来抵抗这一点攻击的病原体。
这项研究表明,精油从奥镁的西南鸢尾根茎有一个潜在的具有抗菌、抗真菌和抗氧化剂的代理和可能是有效的制药和化妆品行业。
更多的搜索是需要确定这个。
致谢
这项研究工作得到了国家自然科学基金会(30560033)和云南省自然科学基金会
(2007C001M)。
作者非常感激马绍斌教授对于识别植物材料填充物-荷兰国际集团的研究设施。
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五味子精油的无溶剂微波萃取工艺优化
及DPPH自由基清除作用
陈小强,张莹,祖元刚,于雪莹,李家磊
(东北林业大学森林植物生态学教育部重点实验室,黑龙江哈尔滨150040)
摘要
为了优化五味子精油的萃取工艺条件,采用无溶剂微波萃取技术萃取五味子精油,考察了3个变量(萃取时间,微波功率,预处理加水量)对精油得率的影响,并通过均匀设计法确定最佳萃取工艺条件;利用GC-MS对优化条件下得到的精油进行成分分析,通过DPPH法检测精油的自由基清除能力。
结果表明:
最佳的工艺条件为萃取时间50min、微波功率800W、预处理加水量40%,优化的精油得率为0.92%;精油的GC-MS分析共鉴定出35种成分,占精油总量的91.06%,依兰烯(34.81%)、β-雪松烯(10.74%)和α-佛手柑油烯(9.22%)为其中的3种主要成分;精油清除DPPH自由基的IC50值为3.01mg/mL。
采用无溶剂微波萃取五味子精油工艺可行。
关键词:
五味子;精油;无溶剂微波萃取;化学成分;DPPH自由基清除活性。
中图分类号:
TS264.3文献标识码:
A文章编号:
1002-6630(2011)14-0085-05
引言
精油来自于植物中挥发性化合物是混合物。
在最近年,人们越来越关注利用至关重要油的芳香疗法,他们称这一特定的必不可少的油有良好的生物活性(抗真菌、抗氧化剂,杀灭幼虫,细胞毒性、凋亡活动,等等)[4]。
许多植物精油许多植物具有抗菌和属性用于食品保存、自然治疗、化妆品和医药行业。
在中国五味子有被用作镇静剂治疗慢性咳嗽,自汗,心悸,遗精在各种处方[5]。
自1950年代以来五味子精油的分离和鉴定在美国被广泛研究[6]。
几个活性物质年代,结合的研究,包括木酚素[7]类、萜类[8]和多糖[9]。
很多研究都显示主要生物活性成分对是木酚素[6-7]此外,它被建议的精油美国拥有各种不同类成分,对预防咳嗽,抑制纤溶酶原活化,促进DNA合成[10]。
微波萃取溶剂(SFME)是一种结合了微波加热和蒸馏技术来提取植物精油。
如果新鲜植物材料应用于SFME法没有必要添加溶剂或水,如果干用植物原料,将样品通过浸润在水中。
SFME一直被用来从香草药[11]和香料[13]提取精油。
我们所掌握的最好知识,没有关于使用SFME研究五味子精油的抗氧化能力的信息。
在目前的研究中,使用SFME提取五味子精油已经被测试。
一个均匀设计开发的重要性进行了排序三个主要的影响SFME因素。
精油的化学组成造成优化条件分析抗氧化活性的精油是的DPPH自由基消除作用。
材料和方法
1.1材料和试剂
植物原料是从中国哈尔滨中药商店购买。
植物被聂少全教授鉴定。
标本凭证(编号.037001001061002)存储在重点实验室的森林植物生态标本馆(东北林业大学)。
所有的溶剂及化学分析品位从当地供应商购买。
DPPH、二叔丁基对甲酚和其他化学试剂是购自西格玛奥德里奇。
1.2仪器
MAS-II微波合成反应工作站是从Sineo购买(中国上海微波化学技术有限公司),6890GC/MS购自美国安捷伦,UV-2550分光光度计购自日本岛津。
1.3无溶剂萃取法提取植物精油
在大气压下用一个典型的SFME过程进行。
100g的植物通过浸泡在水中,然后放置在圆底烧瓶(500毫升)中加热。
冷却系统内是微波进行精油浓缩提取。
浓缩水是抽取提供统一的条件温度和湿度的提取。
精油在收集在棕色的瓶中,精油用无水硫酸钠干燥,用量比是1mL:
1.0g,然后储存在4℃下直到分析和测试。
一个相同的设计(UD)方法,考察了最佳条件下提取五味子精油。
提取进行了三个因素和不同条件:
提取时间(20、30、40、50min)、微波电力(300、400、500、600、700、800W)和大量的水(40%,60%,80%,100%,120%,140%)。
这个范围的各因素的初步结果的基础上实验。
精油产率(%)是相关变量。
1.4精油成分分析
精油分析用安捷伦6890气体色谱设备在火焰离子化检测器(FID)和DB-17MS毛细管柱(30m×0.25mm×0.25μm)。
检测器温度设定在220和290℃。
气相色谱温度是从40℃升高到250℃,速度是5℃/min。
氦气作为载气;流速是1ml/min。
在手动和分离模式下把稀释样品(1:
50醚,V/V)1.0μL注入。
不用修正的FID面积百分比数据通过电子传输到数据库。
精油成分分析用相同条件下的安捷伦的6890高效气相色谱,配备了一个安捷伦5973质谱仪在电子碰撞模式(70eV)。
组分的确定是基于比较相对保留时间和质量谱,从标准NIST02数据库获得。
烷烃用作参考点来计算相对保留值(RRI)。
1.5DPPH自由基清除活性
修改的DPPH程序是用来测量五味子精油DPPH自由基消除能力。
一个解决方案的DPPH在甲醇(25μg/ml)准备,和1.8毫升的这种解决方案增加了0.2ml解决方案的精油在甲醇在不同浓度。
这种混合物被强烈震动和主要-在室温下的维护为30分钟在黑暗中。
然后,在517nm的吸光度测量30min后。
以下的DPPH自由基清除活性公式:
A0在这里是的吸收度控制样品(没有精油)和存在的吸收的样本(t=30min)。
样品浓度提供50%抑制实验(IC50)计算了策划的抑制作用对样品浓度百分比。
1.6统计分析
上面描述的每一个进行测量填写一式三份。
结果均以意味着标准偏差进行了研究,分析了数据处理系统(DPS版本9.5,杭州睿丰集团有限公司)。
2结果和讨论
2.1优化的提取条件
这个相同的设计已经成功应用于许多领域,如化学和化学工程,医药和调查设计。
UD的主要优点是,它可以用于实验中,许多条件都比传统设计要好很多。
表1五味子精油的产率和实验条件
初步实验的基础上产生的影响一些因素对提取率的精油,如萃取时间、功率和大量的水被认为,和主要因素和级别设置值见在表1中。
收益率是大众精油提取相对于美国的质量对粉末。
一个回归进行了分析适合数学模型实验数据在最优的目标地区的研究。
二阶多项式逐步回归分析模型,它是一种经验主义之间的关系产生和测试变量在编码单元中给定公式
(1),可以描述了预测模型:
Y=-0.994049571+0.015728040494X1+0.0027750172366X2+0.009206264350X3-0.0000015518707483X22-0.0000284