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第 3 期 雷 蕾，等: 复合酶协同超声提取藜麦皂苷及其抗氧化性 ·473·

表 2 响应面实验设计及结果 项对纯误差来说是不显著的，P 值为 0.1183，说明
Table 2 Response surface design and experimental results 由于误差造成失拟项 F 值的可能为 11.83%，该模型
序号 A 温度/℃ B pH C 时间/h 提取率/% 拟合程度较高，实验误差小，故可用于设计范围内
1 45 5 0.25 77.96 的预测。对表 3 回归模型系数的显著性分析可见，
2 55 5 0.75 76.87 一次项中，A、B、C 极显著，交互作用项 AB、AC、
3 50 5 0.5 84.59 BC 差异极显著，二次项 A 极显著，C 差异显著，
2
2
4 55 5 0.25 85.17 而另一项 B 不显著。影响作用大小顺序：时间> pH
2
5 50 5 0.5 84.13 值>温度。因此，酶解时间被认为是最重要的因素。
6 50 5 0.5 84.24
7 50 5.5 0.75 82.82 表 3 提取率线性回归分析表
Table 3 ANOVA for response of the extraction yield
8 45 5 0.75 82.7
来源 平方和 自由度 均方 F 值 P 值 显著性
9 55 5.5 0.5 84.07
模型 108.21 9 12.02 113.52 <0.0001 **
10 50 5 0.5 84.13
A-温度 2.90 1 2.90 27.42 0.0012 **
11 50 4.5 0.25 83.11
B-pH 3.42 1 3.42 32.28 0.0007 **
12 50 5.5 0.25 86.17
C-时间 5.73 1 5.73 54.09 0.0002 **
13 55 4.5 0.5 80.09
AB 7.18 1 7.18 67.81 <0.0001 **
14 50 4.5 0.75 83.25
AC 42.51 1 42.51 401.37 <0.0001 **
15 50 5 0.5 84.53
BC 3.05 1 3.05 28.75 0.0011 **
16 45 4.5 0.5 81.05 2
A 41.34 1 41.34 390.28 <0.0001 **
17 45 5.5 0.5 79.67 2
B 0.00 1 0.004 0.03 0.8589
2
2.2.3 回归模型的建立与检验 C 1.12 1 1.12 10.57 0.0140 *
残差 0.74 7 0.106
对表 2 数据用多元回归拟合后，得到藜麦种皮
失拟项 0.55 3 0.182 3.72 0.1183 不显著
皂苷提取率（E）与酶解温度（A）、pH（B）、酶解
纯误差 0.20 4 0.049
时间（ C ） 的回归方程 ： E=187.659+11.2775A
总和 108.95 16
23.1725B+170.167C+0.536AB2.608AC6.98BC
2
2
2
0.12533A +0.117B 8.252C 。说明单因素对响应值 注：不显著（P>0.1）；*，差异显著，P<0.05；**，差异极
显著，P <0.01。
的影响不是简单的线性关系。对回归方程进行方差

分析，结果见表 3。 2.2.4 响应曲面分析及最佳工艺条件的确定
由表 3 可知，该模型 F=113.52，P<0.0001，说 两因素交互作用见图 7。根据图 7 结果，使用
明所建立的模型达到极显著水平，只有 0.01%的可 软件 Design-Expert 8.0.6 为藜麦种皮皂苷提供最佳
能模型 F 值是由误差造成的。模型的调整确定系数 提取条件，最佳条件为：总酶量为 1.5%，酶配比 m
2
R 为 0.9932，该模型能解释 99.32%响应值的变化， （纤维素酶）∶m（果胶酶）=3∶2，酶解温度为
2
校正决定系数 R Adj 为 0.9844，可知该回归方程拟合 50.61 ℃，体系 pH 值为 5.36，酶解时间为 0.29 h。在
度和可信度均很高；失拟项 F 值为 3.72，说明失拟 此条件下，藜麦皂苷提取率的预测值为 86.1705%。

图 7 响应曲面 3D 图
Fig. 7 Response surface 3D plots for interaction