통계적 방법을 이용한 항산화활성 증진 최적 식물추출물 조합 조건
Optimization of Plant Extract Mixtures for Enhancing Antioxidant Activities Using Statistical Methods
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초록
본 연구는 항산화활성을 나타내는 식물추출물을 이용하여 가축용 사료첨가제를 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 총 10가지의 식물들(익모초, 뽕나무 잎, 두충, 민들레, 엄나무, 삼백초, 꾸지뽕나무, 감나무 잎, 헛개나무 및 가시오갈피)을 열수추출 방법을 이용하여 추출물을 준비하였고, 식물추출물들의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드 함량을 조사하였으며, 항산화활성을 측정하였다. 항산화활성의 측정 후, 모든 추출물들이 혼합된 상태에서 항산화활성 향상에 효과를 나타내는 추출물들을 부분요인실험설계법의 일종인 Plackett-Burman 실험설계법을 이용하여 선별하였으며 우수한 항산화활성을 보이는 식물추출물들을 통계적인 방법인 혼합물실험설계법을 이용하여 조합하였고 이 조합들에서 얻어진 반응들은 root mean square prediction error측정법을 적용하여 계산하였다. 유의적으로 긍정적효과를 나타낸 식물추출물들로는 뽕나무 잎, 감나무 잎 및 가시오갈피로 나타났다. 이 세 가지 식물추출물들의 최적 혼합비율을 도출하기 위하여 통계적인 방법을 적용한 결과로 뽕나무 잎 추출물, 감나무 잎 추출물 및 가시오갈피 추출물의 혼합비율이 0.44 : 0.28 : 0.28에서 가장 우수한 항산화활성이 나타났다. 본 연구의 결과에 의하면 통계적인 방법을 이용하여 항산화활성이 우수한 식물추출물의 조합을 용이하게 도출할 수 있고 이를 기초로 추가적인 연구에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
Abstract
This study was conducted to develop plant extracts with antioxidant activities as potential animal feed additives by using statistical models. A total of 10 different plant extracts (Leonurus japonicus Houtt., Morus alba L. leaves, Eucommia ulmoides Oliv., Taraxacum platycarpum Dahlst., Kalopanax pictus Nakai, Saururus chinensisBaill., Cudrania tricuspidata (Carriere) Bureau ex Lavallee, Diospyros kaki Thunb. leaves, Hovenia dulcis Thunb., and Acanthopanax senticosus (Rupr. & Maxim.) Harms) were prepared using a water extraction method, and their total polyphenol, and flavonoid levels and antioxidant activities were determined. The antioxidant activities of the plant extracts, when all the extracts were mixed, were monitored using the Plackett-Burman design, which is a fractional factorial experimental design. Positive effects (p<0.05) were observed in M. alba, D. kaki leaves and A. senticosus leaves. The optimum ratio of the 3 plant extracts was investigated using a mixture design, and the root mean square prediction error was used in the calculation of theresponse. The optimum ratio of M. alba : D. kaki leaves : A. senticosus leaves appeared to be 0.44 : 0.28 : 0.28.
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