Meyan kökü polisakkarit alkol çökeltme işleminin TOPSIS modeli ve BPNN modellemesi ile birlikte geliştirilmiş entropi ağırlık yöntemine dayalı optimizasyonu
Literatür raporlarına göre, meyan kökü polisakkaritleri, anti-tümör, anti-inflamatuar, antiviral ve bağışıklık düzenlemesi gibi fizyolojik aktivitelere sahip meyan kökünün ana aktif bileşenlerinden biridir. Meyan kökünün farmakolojik aktif bileşenlerini keşfetmek için bir araştırma noktası haline gelmişlerdir. Şu anda meyan kökü polisakkaritleri üzerine yapılan araştırmalar temel olarak ekstraksiyon süreçlerine, saflaştırma tekniklerine ve farmakolojik aktivite çalışmalarına odaklanmaktadır. Araştırmalar, suda çözünebilen meyan kökü polisakkaritlerinin çok bileşenli, yüksek oranda dallanmış ve protein bağlantılı bir heteropolisakkarit olduğunu göstermiştir. Farmakolojik araştırmalar, saflaştırılmış polisakkaritlerin ham polisakkaritlerden daha düşük farmakolojik aktiviteye sahip olduğunu bulmuştur. Kimyasal reaktiflerin eklenmesi, karmaşık saflaştırma adımları ve protein kaybının ana nedenler olduğu tahmin edilmektedir. Bu makale meyan kökü, meyan kökü polisakkaritlerindeki suda çözünen bileşenlerin alkol çökeltme işleminin optimize edilmesine odaklanacaktır.

Bilgi entropisi teorisi, objektif bir ağırlıklandırma yöntemi olarak, geleneksel Çin tıbbı ve bileşik formüllerin ekstraksiyon sürecinde yer alan çoklu göstergelerin optimizasyon araştırmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, geleneksel entropi ağırlık yönteminin entropi ağırlığı 0,5'ten büyük olduğunda, bireysel verilerdeki değişiklikler ağırlığın iki katına çıkmasına neden olacak ve böylece işlem parametrelerinin belirlenmesini etkileyecektir. Bu nedenle, bu makale, eksikliklerinin etkili bir şekilde üstesinden gelmek, karar verme doğruluğunu artırmak, daha güvenilir veriler elde etmek ve sonuçları daha bilimsel ve makul hale getirmek için geliştirilmiş bir entropi ağırlık yöntemini benimsemektedir. TOPSIS yöntemi, değerlendirme nesnesi ile idealleştirilmiş hedef arasındaki yakınlığa dayalı olarak deney planlarını sıralar ve çoklu göstergeleri kapsamlı göstergelere dönüştürür. Örneklemin genel durumunu yansıtabilen çok göstergeli bir karar analizi yöntemidir. Son yıllarda, akademisyenler değerlendirme göstergelerine ağırlık atamak için TOPSIS yöntemini entropi ağırlık yöntemiyle birleştirmiş ve böylece deneysel planları kapsamlı bir şekilde değerlendirmişlerdir. Bu yöntem, deneysel sonuçlarda insan faktörlerinin öznel müdahalesini etkili bir şekilde önleyerek değerlendirme sonuçlarını daha nesnel ve kapsamlı hale getirebilir. Bu yöntem, geleneksel Çin tıbbı kalitesinin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu çalışmadaki süreç optimizasyonu problemi için uygundur. BP sinir ağı (BPNN), önceden belirlenmiş bir seviyede optimum parametreleri optimize etmede ortogonal tasarım ve yıldız noktası tasarımı gibi geleneksel deneysel tasarımların sınırlamalarını kırabilir. Karmaşık bilgilerin insan beyni sinir sistemi tarafından işlenmesini simüle ederek, karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri incelemek için matematiksel bir model oluşturulabilir.

Literatür taraması sonucunda alkol çökeltme süresinin, etanol hacim fraksiyonunun ve konsantre çözeltinin bağıl yoğunluğunun polisakkaritlerin alkol çökeltme etkisi üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Bu nedenle, araştırma grubumuz meyan kökü polisakkaritlerini, monosakkaritleri, toplam şeker içeriğini ve ekstraksiyon miktarını değerlendirme göstergeleri olarak kullandı, deneysel verileri geliştirilmiş entropi ağırlık yöntemi ve entropi ağırlık TOPSIS yöntemi kullanarak işledi, meyan kökü polisakkarit alkol çökeltmesinin ana faktörlerini inceledi, ortogonal tasarımda iki analiz yönteminin uygulanabilirliğini karşılaştırdı, Optimal alkol çökeltme sürecini belirlemiş ve ardından meyan kökü polisakkaritlerinin hazırlanması için istikrarlı ve uygulanabilir bir alkol çökeltme süreci seçmek ve daha fazla geliştirilmesi, kullanılması ve kapsamlı kalite kontrolü için bilimsel temel sağlamak amacıyla meyan kökü polisakkaritleri için optimum alkol çökeltme süreci parametrelerini aramak üzere simülasyon optimizasyonu için BP sinir ağı modellemesini kullanmıştır.

 

Geleneksel Çin tıbbının farmakolojik etkileri, birden fazla bileşenin koordineli hareketinin sonucudur ve geleneksel Çin tıbbı özütlerinde bulunan karışık toplam şekerler, polisakkaritlerin farmakolojik etkilerini daha iyi göstermelerini sağlamak için birlikte çalışır. Sektörde "polisakkaritler ne kadar safsa, aktivite o kadar düşüktür" şeklinde bir görüş vardır. Meyan kökündeki polisakkaritlerin ekstraksiyonu ve alkolle çöktürülmesi sürecine ilişkin önceki literatür, esas olarak ekstraksiyon miktarını ve polisakkarit içeriğini (veya verimini) gösterge olarak değerlendirmiştir ve optimizasyon sonuçlarının polisakkaritlerin karmaşık yapısını yansıtması zordur. Mevcut araştırmalarda ekstraksiyon hammaddesi olarak çoğunlukla meyan kökü tozu kullanılmakta ve sonraki aşamada elde edilen ham polisakkaritlerin Savage yöntemi, eter, aseton, metanol ve diğer kimyasal reaktif yöntemleri ile saflaştırılması gerekmektedir. Saflaştırma işleminde kullanılan reaktifler insan vücudu için nispeten zararlıdır. Erken kırma işlemi, etanol veya eter yağ giderme işlemleri sadece üretim maliyetlerini ve zamanı artırmakla kalmaz, aynı zamanda operatörlerin fiziksel ve zihinsel sağlığını da ciddi şekilde tehlikeye atar. Ayrıca, safsızlık giderme ve yağ giderme için kullanılan kimyasal reaktifler çoğunlukla geleneksel Çin tıbbı preparatlarının üretiminde yasaklanmıştır. Bu nedenle, meyan kökü polisakkaritlerinin alkol çökeltme sürecini optimize etmek için, bu çalışma meyan kökü kaynatma parçalarını araştırma nesnesi olarak almaktadır. Tek faktörlü deneylere dayanarak, konsantrasyon oranı, alkol çökeltme süresi ve etanol hacim fraksiyonu gibi ana faktörler seçilmiş ve meyan kökü polisakkaritleri, toplam şekerler, monosakkarit içeriği ve ekstraksiyon miktarı değerlendirme göstergeleri olarak kullanılmıştır. Ortogonal deneysel verileri işlemek için TOPSIS model yöntemi ile birleştirilmiş geliştirilmiş entropi ağırlık yöntemi ve proses optimizasyonu için BPNN modelleme simülasyonu kullanılmıştır. Geliştirilmiş entropi ağırlığı yöntemini tek başına kullanma sonuçları ile geliştirilmiş entropi ağırlığı ile birleştirilmiş TOPSIS yönteminin sonuçları karşılaştırıldığında, geliştirilmiş entropi ağırlığı TOPSIS yönteminin orijinal veri bilgilerini tam olarak kullanabildiği, optimum parametre kombinasyonunu elde etmek için ortogonal deney sonuçlarını kapsamlı bir şekilde değerlendirebildiği, optimizasyon sürecinde öznel faktörlerden etkili bir şekilde kaçınabildiği, karar verme doğruluğunu ve bilimselliğini geliştirdiği ve sonuçları daha güvenilir hale getirdiği görülmüştür. Son olarak, meyan kökü polisakkaritleri için en uygun alkol çökeltme işlemi, ekstraksiyon çözeltisini 2,5 mL/g'a konsantre etmek, etanol hacim oranını 70%'ye ayarlamak ve 20 saat boyunca çökeltmek olarak belirlenmiştir.
Ortogonal deneyler temelinde, Matlab 12.0 yazılımı kullanılarak bir BP sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Ortogonal deney verilerinin öğrenilmesi ve eğitilmesiyle, iyi doğruluk, kararlılık ve güvenilirliğe sahip bir ağ modeli elde edilmiştir. Sim fonksiyonu simülasyon optimizasyonu kullanılarak optimum süreç şu şekilde elde edilmiştir: ekstraksiyon çözeltisini 2,0 mL/g'a konsantre etmek, etanol hacim oranını 67%'ye ayarlamak ve 24 saat boyunca alkol ile çökeltmek. Süreç doğrulamasından sonra, BPNN modelleme optimizasyon sonucunun kapsamlı puanının, kapsamlı puanlama yönteminden ve geliştirilmiş entropi ağırlığı TOPSIS yönteminden biraz daha düşük olduğu, ancak RSD değerinin küçük olduğu bulunmuştur. BP sinir ağı güçlü bir kendi kendine öğrenme yeteneğine sahiptir ve ortaya çıkan süreç daha kararlıdır. Bu nedenle, BPNN modelleme optimizasyon sonucunun meyan kökü polisakkarit alkol çökeltmesi için en uygun süreç olduğu belirlenmiştir.

Bu deney, meyan kökü polisakkaritlerinin alkol çökelmesini etkileyen faktörlerin seviyesini tek faktörlü bir çalışma ile belirlemiş, deneyi ortogonal tasarım kullanarak düzenlemiş ve deneysel verileri, belirli bir göstergenin entropi ağırlığındaki küçük değişikliklerin karşılık gelen ağırlık ikiye katlama değişikliklerine neden olduğu geleneksel entropi ağırlık yöntemlerinin eksikliklerinin üstesinden gelmek için geliştirilmiş bir entropi ağırlık yöntemi kullanarak işlemiştir. Meyan kökü polisakkaritlerinin alkol çökeltme sürecini optimize etmek amacıyla kapsamlı değerlendirme için birden fazla gösterge seçilmiştir. Kapsamlı puanlama yöntemi ve geliştirilmiş entropi ağırlığı TOPSIS yönteminin sonuçları karşılaştırılarak meyan kökü polisakkarit alkol çökeltmesini etkileyen faktörlerin önemi belirlenmiştir. Ortogonal parametre öğrenimi, simülasyon optimizasyonu için bir B sinir ağı kullanılarak eğitilmiştir. Doğrusal olmayan problemler modellenmiş ve deney sayısını artırmadan optimize edilerek önceki optimizasyon deneylerinin eksiklikleri giderilmiştir. Elde edilen proses parametreleri daha bilimsel ve güvenilirdi, meyan kökü polisakkaritlerinin daha fazla geliştirilmesi, araştırılması ve büyük ölçekli üretimi için nesnel bir temel sağladı ve ilgili proses optimizasyonu sorunları için yeni fikirler sağladı.