Response Surface Methodology Applied to the Supercritical Carbon Dioxide Extraction of Zingiber officinale Oleoresin
محل انتشار: فصلنامه شیمی نوین، دوره: 12، شماره: 5
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 55
فایل این مقاله در 23 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNC-12-5_003
تاریخ نمایه سازی: 22 فروردین 1404
چکیده مقاله:
This study explores the extraction of oleoresin from the rhizome of ginger (Zingiber officinale) using supercritical carbon dioxide (SC-CO₂) extraction and Soxhlet extraction techniques. Key operational parameters for SC-CO₂ extraction, including pressure (۱۰–۲۰ MPa), temperature (۳۵–۴۵ °C), and flow rate (۱۰–۱۶ g min⁻¹), were optimized to evaluate their influence on extraction yield, radical scavenging activity, and total phenolic content. A Box–Behnken design was employed for experimental design and analysis. Regression analysis confirmed that the experimental data conformed well to both linear and second-order polynomial models. The SC-CO₂ method achieved a maximum oleoresin yield of ۶.۴۷ ± ۰.۰۷%, significantly higher than the ۳.۱۹ ± ۰.۲۲% obtained using Soxhlet extraction. The antioxidant potential of the extracts, determined through ۲,۲-diphenyl-۱-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity, revealed values of ۵۰.۷۰ ± ۰.۵۲% for SC-CO₂ extraction and ۸۸.۵۰ ± ۰.۱۸% for Soxhlet extraction. The total phenolic content, quantified via the Folin–Ciocalteu method, was ۱۰۳.۲۴ ± ۱.۵۸% for SC-CO₂ extracts under optimal conditions, compared to ۳۱.۱۰ ± ۰.۲۸% for Soxhlet extracts.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahin Ahmadi
Department of Pharmaceutical Chemistry, Tehran medical sciences, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
Sedighe Pardis kian
Department of Chemistry, Safadasht Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Maryam Moghaddas
Department of Chemistry, Safadasht Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :