인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
This study’s aim is to apply response surface methodology (RSM) to model and optimize the accelerated solvent extraction (ASE) technique for extracting the sum of ginsenosides (Rg1, Rb1, and Rg3) and total ginsenosides from cultivated wild ginseng. To extract ginsenosides from cultivated wild ginseng, a new ASE-based method, combined with RSM modeling and optimization, was developed. The RSM method, which was based on a five-level, three-factor central composite design, was used to obtain the optimal combination of extraction conditions. Briefly, the optimal extraction conditions for the sum of ginsenosides (Rg1, Rb1, and Rg3) and total ginsenoside were as follows: 88.64% ethanol for each extraction solvent, 105.98°C and 129.66°C of extraction temperature, 28.77 and 15.92 min of extraction time, extraction pressure of 1,500 psi, nitrogen purge of 60 s, flush volume of 60%, and one extraction cycle. A 3D response surface plot and contour plot derived from the mathematical models were applied to obtain the optimal conditions. Under the above conditions, the experimental extraction yields of the sum of ginsenosides (Rg1, Rb1, and Rg3) and total ginsenoside content were 7.45 and 32.82 mg/g, respectively, which closely agrees with the model’s prediction values.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.