【摘要】:中药是我国传统防治疾病的重要法宝,然而中药却很难走进国际市场,主要原因是中药成分复杂,纯化难度大,产品质量不稳定,缺少量化标准。利用中药的首要步骤是采用合适的方法提取并分离和纯化中草药里的活性成分,进而为中药化学结构测定、药理作用的研究、中药的产业化奠定基础。中药分离与纯化工艺涵盖两个方面:一是根据粗提物相关性质,确立相应的分离方法与条件,提取药用物质;二是除去无效和有害组分,尽量保留有效成分或部位。因此采用现代的科学技术和方法分离制备出高纯度药用活性成分,是中药现代化过程中重要的任务。大孔吸附树脂(MAR)又称全多孔树脂,是一种有机高聚物吸附剂,具有低成本且可重复使用、吸附速率快且吸附性强、物理化学性质稳定且选择性好、比表面积大等特点,被普遍用在天然产物及药业生产中,弥补了传统的分离技术的不足。本论文选取大黄、莲子心、粉防己、升麻和金银花这几种成分pH有酸碱性的中药,通过优化大孔树脂分离纯化工艺,从而选择不同pH的缓冲溶液或乙醇与缓冲溶液结合的方式,达到分离纯化中药中活性成分的目的。经MAR分离纯化后,采用HPLC面积归一化法测定其纯度,为上述中药及其制剂的运用和发展奠定基础。1.大孔吸附树脂分离纯化大黄中的总游离蒽醌和大黄酸单体对大孔吸附树脂分离纯化大黄中总游离蒽醌类物质和大黄酸单体的方法进行研究。先以大黄中总游离蒽醌和苯乙烯酸的静态吸附率和解吸率为指标,对六种不同型号的MAR进行筛选,然后通过静态和动态吸附解吸实验优化纯化工艺。结果表明,HPD-400型大孔吸附树脂对大黄中游离蒽醌和苯乙烯酸的吸附与解吸性能较好,且其吸附等温线方程较符合Langmuir模型;确定最佳吸附条件为:pH为4.5;上样液浓度4 mg/mL;最大上样量7 BV。总游离蒽醌最佳洗脱条件为:先用70 BV的0.2 mol/L的碳酸氢钠溶液从大黄中分离出苯乙烯酸及杂质,再用15 BV的95%的乙醇洗脱游离蒽醌。总游离蒽醌纯度由41.17%提高到了82.60%。大黄酸最佳洗脱条件为:取等比例吸附饱和的HPD-400树脂和空白HPD-400树脂柱,先使用80 BV的0.2 moL/L的碳酸氢钠洗脱大黄中的苯乙烯酸,然后用15BV的0.1 moL/L的碳酸钠与氢氧化钠混合液洗脱大黄酸。经计算大黄酸的纯度提高至70.01%。2.大孔吸附树脂分离纯化莲子心中的生物碱类化合物对大孔吸附树脂分离纯化莲子心中异莲心碱(isoliensinine)的方法进行研究。先以莲子心总生物碱的静态吸附率和解吸率为指标,优化分离纯化工艺。结果表明,X-5型MAR对莲心中目标成分的吸附与解吸性能较好,确定最佳吸附条件为:吸附时间为1 h;上样液浓度9 mg/mL;最大上样量15 BV。异莲心碱最佳洗脱方法为,分别用pH为12、pH为1的20%的乙醇水溶液除杂质和洗脱异莲心碱,得到目标成分纯度为66.95%。3.大孔吸附树脂分离纯化粉防己中的生物碱类化合物对大孔树脂分离纯化粉防己中防己诺林碱和粉防己碱的方法进行研究。以粉防己中两种总生物碱的静态吸附率和解吸率为指标,优化纯化工艺。结果表明,HPD-400型MAR对粉防己目标成分的吸附与解吸性能较好,确定最佳吸附条件为:吸附时间为1 h;上样液浓度10 mg/mL;最大上样量10 BV。洗脱方法为,采用12BV乙醇含量为8%的pH为12的缓冲溶液除杂质,6 BV乙醇含量为10%的pH为1的缓冲溶液洗脱粉防己药材中的防己诺林碱和粉防己碱。利用峰面积归一化法计算两种成分总纯度为87.64%。4.大孔吸附树脂分离纯化升麻中的有机酸类化合物对大孔树脂分离纯化升麻中咖啡酸、升麻素和异阿魏酸的工艺进行研究。确立洗脱程序为,首先使用0.2 mol/L Na_2CO_3溶液洗脱咖啡酸,最佳用量为30 BV;使用16 BV 0.1 mol/L Na_2CO_3与0.1 mol/L NaOH混合液洗脱异阿魏酸;12 BV 30%乙醇溶液洗脱升麻素。得到咖啡酸、升麻素和异阿魏酸其纯度分别为77.62%、62.48%和75.03%。5.大孔吸附树脂分离纯化金银花中的有机酸类化合物对大孔吸附树脂分离纯化金银花中绿原酸及3,5-二咖啡酰奎尼酸新方法进行研究。确立最佳洗脱程序为,首先使用18 BV的pH为6的缓冲溶液洗脱绿原酸,然后继续使用10 BV 50%的乙醇洗脱3,5-二咖啡酰奎尼酸。得到绿原酸及3,5-二咖啡酰奎尼酸其纯度分别81.61%和80.59%。
【图文】: 以期对升麻药材进行有效利用。本实验通过优化升麻提取物的HPLC条件,并对升麻中的咖啡酸、升麻素、异阿魏酸成分提取和大孔吸附树脂纯化工艺进行探究,,其结构如图5-1所示。图 5-1 升麻中目标组分结构式
用重视起来。本实验通过优化金银花提取物的HPLC条件,并对金银花中的绿原酸和3,5-二咖啡酰奎尼酸大孔吸附树脂纯化工艺进行探究,两目标成分结构如图4-1所示。图 4-1 金银花中目标组分结构式
【学位授予单位】:聊城大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R284.2
【参考文献】
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本文编号:
2640283
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