مدل سازی راندمان انکپسولاسیون و پایداری کورکومین موجود در پیکرینگ امولسیون سلولز با استفاده از الگوریتم های شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و درخت طبقه بندی و رگرسیون (CART)
پایداری کورکومین و راندمان انکپسولاسیون آن در امولسیون از جمله مهمترین فاکتورهای تعیین کننده زیست دسترس پذیری و جذب آن در بدن است. به این منظور در پژوهش حاضر پارامترهای موثر بر این دو فاکتور شامل زمان، pH و غلظت سلولز به عنوان متغیرهای ورودی و پایداری کورکومین و راندمان انکپسولاسیون به عنوان متغیر پاسخ در شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم درخت تصمیم استفاده شد. در این راستا نانوکریستال سلولز حاصل از هیدرولیز اسیدی برای تهیه پیکرینگ امولسیون کورکومین با نسبت روغن:آب 95:5 و غلظت سلولز 1، 5/1، 2، 5/2، و 3 درصد وزنی/حجمی استفاده شد و راندمان انکپسولاسیون روغن حاوی کورکومین و پایداری آن در طول 8 روز اندازه گیری شد. نتایج نشان داد که با افزایش غلظت سلولز راندمان انکپسولاسیون به صورت معنی داری افزایش یافته و همچنین راندمان انکپسولاسیون در pH 7 بالاتر از pH 2 بود (05/0≤p). کورکومین موجود در امولسیون های تهیه شده در pH 2 در طول نگهداری به شدت کاهش یافت این درحالی بود که میزان کورکومین موجود در امولسیون های با pH 7 در طول 8 روز نگهداری به خوبی پایدار بود. مدل سازی برای دو پارامتر پایداری کورکومین و راندمان انکپسولاسیون با آماره های R2 و RMSE% به ترتیب نشان داد 1-6- 3 MLP (00/10RMSE%= و 99/0 R2=) و 1-6-2 RBF (99/9RMSE%= و 99/0 R2=) دارای دقت بالاتری است. در نهایت نتایج نشان داد استفاده از الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی نسبت به درخت تصمیم برای پیشبینی این دو پارامتر عملکرد بهتری داشت.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.