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      麥冬皂苷提取分離及分析方法研究進展

      2016-03-16 06:40:01王海燕胡若飛
      湖北文理學院學報 2016年2期
      關鍵詞:皂苷元總皂苷麥冬

      王海燕,黃 琳,胡若飛,張 勇

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      麥冬皂苷提取分離及分析方法研究進展

      王海燕,黃 琳,胡若飛,張 勇

      (湖北文理學院 化學工程與食品科學學院,湖北 襄陽 441053)

      麥冬作為一味重要的傳統(tǒng)滋陰中藥,具有廣泛的藥理活性. 其主要生物活性成分之一的麥冬皂苷日益引起廣大關注,涌現(xiàn)出多種提取分離及定量分析方法. 文章綜述了麥冬皂苷的三種主要提取方法:溶劑提取法、酶提取法和超聲提取法,同時分析了常見的麥冬皂苷定量方法,以期為麥冬及其皂苷類活性成分的深入研究和開發(fā)利用提供參考.

      麥冬;麥冬皂苷;提取分離;定量分析

      麥冬()是一味非常重要的傳統(tǒng)滋陰中藥,在2010版《中國藥典》中收錄的有兩大類,一類為麥冬(),即百合科沿階草屬植物麥冬()的干燥塊根;另一類為山麥冬(),包括湖北麥冬()和短葶山麥冬的干燥塊根[1]. 麥冬主要活性成分有甾體皂苷、多糖和黃酮[2],其中甾體皂苷以其廣泛的生物活性受到研究者的廣泛關注,其主要苷元為薯蕷皂苷元和魯斯可皂苷元[3]. 目前,已經(jīng)分離并鑒定出的皂苷化合物有: 麥冬皂苷A、B、B'、C、C'、D、D'、F、G、H、K、L、M、N、O、P、Q、R、S[4]、14-羥基麥冬皂苷 C[5]、Ⅰ、(25R)-螺甾-5烯-3 β,14 α-二醇-3-O-α-L-吡喃木糖基(1→3)-[β-D-吡喃葡萄糖基(1→4)]-α-L-吡喃鼠李糖苷[6]、慈溪皂苷A和B等. 現(xiàn)將其主要提取分離及分析方法進展綜述如下.

      1 麥冬的提取分離

      1.1溶劑提取法

      麥冬的甾體皂苷元因其多具有較好的結晶態(tài),可溶于氯仿、石油醚等溶劑中,而在水中不易溶,幾乎不溶于或難溶于苯、乙醚等溶劑. 但若將其與糖尤其是寡糖結合成皂苷后,則一般可溶于水,尤其更溶于熱水、烯醇中,故可用親水性溶劑對其進行回流提取. 錢斯日古楞等[7]利用乙醇提取麥冬皂苷. 結果顯示,影響提取因素的主次順序依次為提取溫度、提取時間和乙醇濃度. 最優(yōu)條件為:60℃,50%乙醇提取2h. 周躍華等[8]得到的充分提取麥冬總皂苷的優(yōu)化條件為:麥冬加 10倍量 80%乙醇,熱回流提取 3次,每次 1h. 林韻涵等[9]采用正交試驗優(yōu)選湖北麥冬總皂苷提取物的最佳提取工藝為:10 倍量 70% 乙醇加熱回流提取 3 次,每次 2 h. 進一步選用步驟少、工藝簡單、操作性強且易產(chǎn)業(yè)化的 D101 樹脂進行純化,發(fā)現(xiàn)50%~70%乙醇對總皂苷的洗脫效果最好,可以選擇 70% 的乙醇作為洗脫劑. 鄧惠方等[10]以10 kg麥冬為原料,采用甲醇浸提法提取,經(jīng)過脫脂、脫糖處理后,通過硅膠柱層析法分離純化麥冬皂苷D,以氯仿-甲醇為洗脫劑,得到麥冬皂苷D. 經(jīng)高效液相色譜檢測,純度為91.2%. 結果表明用硅膠柱層析法可快速分離出純度較高的麥冬皂苷D. 周躍華等[11]比較了浙麥冬總皂苷純化用大孔樹脂的型號及不同濃度乙醇作為洗脫劑對純化的影響,結果表明麥冬總皂苷用D-101樹脂吸附、70%乙醇洗脫,取得了較好的效果. 劉霞等[12]也應用D- 101大孔吸附樹脂提取湖北麥冬中總皂苷,得到含量為81.15%的總皂苷. 車仁國等[13]則利用AB-8大孔吸附樹脂吸附麥冬總皂苷,用乙醇梯度洗脫,確定了AB-8大孔吸附樹脂吸附容量為53.16 mg/mL、乙醇濃度為80%時,洗脫麥冬總皂苷效果最佳,純化效果良好. 簡言之,采用乙醇提取法、硅膠柱層析法、大孔吸附樹脂吸附法提取輔以溶劑洗脫可有效分離麥冬總皂苷及其單體物質.

      1.2酶提取法

      麥冬的組成成分復雜,包含的植物纖維、淀粉等非活性成分在常規(guī)提取過程中往往影響活性成分的浸出. 由于酶具有高效、專一性強、催化條件溫和等優(yōu)勢,不僅能提高有效活性成分的含量,而且可以減少污染物排放,故可用酶來提取麥冬的有效成分[2]. 胡瑞君等[14]利用果膠酶、纖維素酶輔助提取麥冬皂苷,得到較理想的提取工藝條件為:0.1%纖維素酶、8%果膠酶、pH4.5、50℃、2h,所得麥冬總皂苷含量為3.5762‰. 車仁國等[15]以短葶山麥冬皂苷C為標準品,對生物酶法和常規(guī)醇提法提取的麥冬總皂苷進行比較研究,并采用三種不同方法進行含量分析. 結果表明3種方法的測定結果一致,均表明生物酶法提取的麥冬總皂苷濃度大于常規(guī)醇提法.

      1.3超聲提取法

      超聲提取法主要運用空化現(xiàn)象,微小的氣泡因爆裂產(chǎn)生較大壓力,使植物細胞壁及整個生物體的破裂在瞬間完成,短時間內(nèi)使植物細胞內(nèi)的有效成分釋放出來,從而顯著提高提取效率[2]. 趙燕燕等[16]利用超聲提取麥冬皂苷D,影響因素主次順序為粒度、乙醇濃度、先期浸泡時間和溫度. 通過超聲方法對中草藥有效成分進行提取,其提取率與細胞破壁有關,因此可通過觀察麥冬細胞破壁結果來優(yōu)化提取工藝,簡化操作.

      2 麥冬皂苷含量測定方法

      2.1紫外分光光度法

      因甾體皂苷自身無紫外吸收,對其檢測比較困難,故需要選擇對其專屬性較好的顯色劑進行顯色后再采用比色法測定其含量[17]. 許敏等[18]以麥冬皂苷D為對照品,用紫外分光光度計,香草醛-冰醋酸-高氯酸顯色,在最大吸收波長395 nm下測定麥冬總皂苷的含量. 何佳奇等[19]也采用紫外分光光度法,在390nm波長處測得浙麥冬塊根和須根中總皂苷成分平均含量分別為11.31mg/g和13.38mg/g,浙麥冬須根與塊根所含皂苷類成分基本一致,且含量較高. 李林洲等[20]以短葶山麥冬皂苷C為指標性成分,對茴香醛比色法進行試驗條件(顯色劑濃度、反應溫度、顯色劑體積、反應時間等因素)進行優(yōu)化后,測得短葶山麥冬中總皂苷含量為1.48%,其平均加樣回收率為95.8%. 劉玉鳳等[21]也以香草醛-高氯酸為顯色劑,薯蕷皂苷元為對照品,采用比色法檢測麥冬果實中總皂苷元的含量. 該方法較為簡便、準確、重復性好,可作為麥冬總皂苷的質量控制方法,亦可作為傳統(tǒng)方法的有效補充.

      2.2 HPLC法

      此法具有簡便、快速、準確的特點,適用于麥冬皂苷的含量測定. 鞏克民等[22]建立了HPLC測定增液湯中麥冬皂苷D′含量的方法,測得麥冬皂苷D′的質量濃度在0.018~0.180 g/L與峰面積呈良好的線性關系(r=0.9999),平均回收率為99.4%(RSD=0.73%, n=9). 何禮等[23]也采用此法檢測川麥冬中的麥冬皂苷 D的含量,并比較了塊根和須根中麥冬皂苷 D 的含量差異. 測得麥冬塊根和須根中皂苷 D 的平均含量分別為 0.348‰和 0.403‰(兩者無統(tǒng)計學差異). 另外,胥秀英等[24]也以該法測定了麥冬皂苷Ra和慈溪麥冬皂苷A的含量.

      2.3 RP-HPLC法

      本方法簡便、準確,可用于麥冬藥材的質量控制. 鞏克民等[25]建立了RP-HPLC法測定麥冬皂苷D′的含量. 采用DiamonsilTMC18色譜柱,流動相為水-乙腈(體積比為52:48),檢測波長為208nm. 麥冬皂苷D′的質量濃度在0.018~0.180mg/mL與峰面積呈良好的線性關系(r=0.9999),平均回收率為99.5% (RSD=0.96%. n=9).

      2.4 HPLC-ELSD法

      該方法除了具有簡便、快速、準確的特點外,還具有線性關系良好、重現(xiàn)性佳的優(yōu)勢,適用于對麥冬皂苷類化合物的檢測. 金虹等[26]采用HPLC-ELSD 法測得川麥冬與須根平均麥冬皂苷 D 含量分別為 0.034%和 0.041%,兩者無顯著性差異. 姚令文等[27]采用此法測得20批川麥冬中麥冬皂苷D′的質量分數(shù)范圍在0.0046%~0.0103%,表明不同產(chǎn)地的川麥冬在含量上并沒有因為地區(qū)不同而有太大差異. 吳笑如等[28]以麥冬皂苷D、D′為對照品,應用該法測定川麥冬須根大孔樹脂富集物中麥冬皂苷D、D′的含量. 結果表明,麥冬皂苷D在4.424~22.12μg范圍內(nèi)線性良好;麥冬皂苷D′在3.848~19.24μg范圍內(nèi)線性良好. 俞建平等[29]采用該法測定浙麥冬、川麥冬中麥冬皂苷D的含量,發(fā)現(xiàn)麥冬皂苷D在0.2565~6.4125μg范圍內(nèi)線性關系良好. 繆菊連等[30]也采用此法檢測生脈飲中麥冬皂苷D的含量,結果表明麥冬皂苷D在5~80μg/mL范圍內(nèi)與峰面積線性關系良好(r=0.9997). 吳弢等[31]也采用此法測定了湖北麥冬皂苷 B的含量,表明ELSD是皂苷類化合物較為適宜的檢測器. 在研究短葶山麥冬皂苷的報道中,胡正芳等[32]為控制質量利用此法測定不同產(chǎn)地和采收期短葶山麥冬塊根中皂苷C的含量,測得10批不同產(chǎn)地短葶山麥冬藥材中皂苷C質量分數(shù)為0.25%~0.41%,15批不同采收期藥材的質量分數(shù)在0.13%~0.38%. 丁銳等[33]也采用該法測得短葶山麥冬皂苷C進樣量在1.04~8.34μg范圍內(nèi)線性良好(r= 0.9998).

      2.5近紅外光譜法

      該方法具有快速簡便,準確無損的特點,已經(jīng)應用于麥冬總皂苷含量的檢測. 陳雪怡等[34]采用近紅外光譜法對浙麥冬中麥冬總皂苷含量進行快速測定. 采用紫外分光光度法測定樣品中麥冬總皂苷的含量之后,運用偏最小二乘法建立含量與近紅外光譜(NIR)之間的多元校正模型,從而對未知樣品含量進行預測. 所建立的麥冬總皂苷校正模型相關系數(shù)(R)、校正均方差(RMSEC)分別為0.99031和0.0235. 經(jīng)外部驗證,校正模型的預測均方差(RMSEP)為0.0361,預測值與真實值的相關系數(shù)達0.9957. 張娟娟等[35]采用近紅外光譜分析技術對麥冬有效成分進行定量分析,結果表明光譜經(jīng)過Savitzky-Golay平滑+多元散射校正(MSC)+一階導數(shù)預處理之后得到的定標模型效果最佳,分析得到的結果精度較高.

      2.6 非水介質毛細管電泳法

      采用非水介質毛細管電泳法,黃寶美等[36]同時測定了麥冬中薯蕷皂苷元和魯斯可皂苷元的含量. 以70%甲醇為非水介質,20 mmol/L硼砂-HCl為緩沖溶液(pH 7.61),運行25 kV高壓,+0.70 V工作電極電位的條件下,實現(xiàn)了被測組分的有效分離. 測得麥冬中薯蕷皂苷元和魯斯可皂苷元的含量分別為0.018 mg/g和0.008 mg/g,平均回收率分別為102%和99.2%. 本法為麥冬中薯蕷皂苷元和魯斯可皂苷元的質量控制提供了新方法.

      3 結語

      麥冬皂苷不同的提取分離及檢測手段各有優(yōu)勢,也有著各自的局限性. 傳統(tǒng)方法仍在延續(xù),而日益興起的制備和檢測措施由于更快速、簡便、準確等優(yōu)勢,逐漸被大多數(shù)科研工作者接受并運用. 由于麥冬皂苷不同的提取工藝而導致皂苷得率各異,含量也有所不同,大多在提取過程后,還需再進行一步純化使含量得以提升. 相信隨著現(xiàn)代科學技術的迅猛發(fā)展,麥冬皂苷提取工藝及分析方法必將不斷更新,其得率、含量隨之大幅度提升,從而加快傳統(tǒng)中藥綜合利用的步伐.

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      (責任編輯:徐 杰)


      Research Progress on Extraction Separation and Analysis Method for Saponin

      WANG Haiyan, HUANG Lin, HU Ruofei, ZHANG Yong

      (School of Chemical Engineering and Food Science, Hubei University of Arts and Science,Xiangyang 441053, China)

      Ophiopogon japonicus is an important nourishing-yin drug among the traditional Chinese herbs, with a wide range of pharmacological activity. Saponin, one of the major active components in ophiopogon japonicas, has caused more and more researchers’ attention accompanied with a variety of extraction and separation and analysis methods. So the methods were summarized in this paper, which will provide references for further research and utilization to both ophiopogon japonicus and saponin.

      Ophitopogin japonicus; Saponin; Extraction and separation; Quantitative analysis

      S567.23+2

      A

      2095-4476(2016)02-0028-04

      2015-11-05;

      2016-01-20

      湖北省自然科學基金項目(2015CFC804); 湖北文理學院科研啟動經(jīng)費資助項目; 湖北文理學院食品新型工業(yè)化學科群建設項目

      王海燕(1971— ), 女, 湖北宜城人, 湖北文理學院化學工程與食品科學學院副教授, 博士.

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