NSGA-II 遺傳算法結合響應面法優化樺褐孔菌活性成分提取工藝

云浩程，于繁華，程 杜，劉 震，牛華周，侯萬超，李賽男, ，劉春明, ，張語遲

（1.長春師范大學中心實驗室，吉林長春 130032；2.長春師范大學計算機科學與技術學院，吉林長春 130032）

樺褐孔菌（），又名白樺茸、黑樺菌、樺菌等，屬于真菌門、擔子菌亞門、層菌綱、非褐菌目、多孔菌科、褐臥孔菌屬，主要分布在北緯40～50°地區，在預防和治療癌癥、心臟病、胃病和食道病等方面起到獨到效用且無任何毒副作用，因此引起科研工作者的關注，目前國內外對于樺褐孔菌的研究主要集中在其多糖類成分，而對其中三萜類和黃酮類有效成分提取研究較少。三萜、黃酮類化合物具有顯著的生物活性，三萜類化合物具有調節血壓、降低膽固醇、抑制病毒增殖等作用；黃酮類化合物在抗氧化、防治心腦血管疾病、增強免疫力等方面具有明顯作用。

樺褐孔菌活性成分的傳統提取工藝主要有回流提取法、微波提取法、沉淀吸附法等，但以上方法存在得率較低、耗時耗能的不足，而酶解法提取效率高、無污染；超聲提取法在液體介質中具有良好穿透性，可以產生擴散擊碎，增強溶劑滲透力等作用，提高得率縮短時間、同時避免了高溫對有效成分生物活性的影響，因此本文選取超聲輔助酶法對樺褐孔菌中總三萜、黃酮進行提取。

目前在樺褐孔菌三萜類和黃酮類成分提取工藝的相關研究主要是針對其單一類成分進行提取，通常采用正交試驗或響應面法設計優選提取工藝，以上方法雖能快速地篩選出既定范圍內最優工藝，但卻只能在有代表性的因素水平點組合進行試驗，存在局部優化精確度低，只能優化單一目標提取工藝的缺點。NSGA-II 多目標遺傳算法是目前被公認較為先進的多目標進化優化算法，通過引入快速非支配排序的精英策略，使它具有強大的全局搜索能力能更有效地求得模型全局最優解，因此本研究采用NSGAII 遺傳算法結合響應面對樺褐孔菌的提取工藝進行優化，彌補了響應面法只能分別對單一目標最優提取方案進行預測的不足，達到同時提高食品中多種有效成分得率、降低研究成本的目的。

本文以樺褐孔菌為研究對象，采用超聲輔助酶法提取樺褐孔菌中的三萜、黃酮類化合物，在單因素實驗的基礎上采用NSGA-II 多目標遺傳算法結合響應面優選最佳提取工藝，從而為后續有效成分活性研究、分離純化以及功能評價奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

樺褐孔菌菌塊 吉林省晏達順參業有限公司，經鑒定為樺褐孔菌（Fr.） Pila 的子實體；實驗用水為超純水 美國Millipore 公司；香草醛 天津市福晨化學試劑廠；纖維素酶（50 U/mg）江蘇銳陽生物科技有限公司；蘆丁標準品 純度大于98%，成都普菲德生物技術有限公司；齊墩果酸標準品 純度大于98%，Sigma 公司；甲醇 色譜純，美國Thermo Fisher 公司；冰乙酸、高氯酸、亞硝酸鈉、硝酸鋁、氫氧化鈉 分析純，天津市鑫鉑特化工有限公司。

UPLC-Q-Extractive 超高效液相色譜-高分辨質譜聯用儀 美國Thermo Scientific 公司；Waters 2695 高效液相色譜儀 美國Waters 公司；Evaluation 600 型紫外-可見分光光度儀 美國Thermo-Scientific 公司；KQ250E 型超聲波清洗機 昆山市超聲儀器有限公司；Satorius-BSA2202S 分析天平 德國Satorius 公司；DK-98-II 型恒溫水浴鍋 天津市泰斯特儀器有限公司；GZX-9030MBE 電熱鼓風干燥箱上海博迅實業有限公司醫療設備廠；FW177 中草藥粉碎機 天津市泰斯特儀器有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樺褐孔菌總三萜、黃酮的提取工藝 將樺褐孔菌菌塊放置干燥箱內65 ℃干燥至恒重后取500 g粉碎機粉碎，過40 目篩得到粗粉，稱取樺褐孔菌粗粉1.0 g，置于干燥錐形瓶中，加入20 倍的75%乙醇和占原材料質量1%的纖維素酶，酶解時間為60 min，酶解后在90 ℃溫度下水浴10 min 使酶被滅活，再超聲提取20 min（超聲功率400 W、超聲溫度24 ℃），經過減壓過濾后，收集濾液。

1.2.2 樺褐孔菌總三萜、黃酮的測定

1.2.2.1 對照品溶液的配制 分別稱取齊墩果酸、蘆丁標準品20.0 mg 置于100 mL 的容量瓶中，分別加入甲醇和75%乙醇超聲溶解，稀釋至刻度搖勻，即為質量濃度200 μg/mL 的齊墩果酸、蘆丁標準品溶液。

1.2.2.2 樣品測定及得率計算 利用香草醛-冰醋酸顯色法和硝酸鋁顯色法分別在550、504 nm波長下測定吸光度，將所得吸光度值分別代入齊墩果酸和蘆丁標準曲線回歸方程，求得溶液中的總三萜、黃酮質量濃度，并且按照下述公式計算出總三萜、黃酮含量。

式中：W（%）表示總三萜、黃酮得率；c 表示通過吸光度值計算出的溶液質量濃度，μg/mL；D 表示溶液稀釋倍數；V 表示供試品溶液體積，mL；m 表示藥材取樣量，g。

1.2.3 單因素實驗 每組實驗均稱取1.0 g 樺褐孔菌粉末，根據1.2.1 工藝提取樺褐孔菌中總三萜、黃酮進行單因素實驗，考察各因素變量對樺褐孔菌中總三萜、黃酮得率的影響，條件為：固定乙醇濃度為75%，液料比20 mL/g，酶解時間60 min，超聲提取時間20 min，考察不同酶添加量（纖維素酶占原材料質量比例）0.5%、1%、1.5%、2%、2.5%對總三萜、黃酮得率的影響；固定乙醇濃度75%，液料比20 mL/g，酶添加量1%，超聲提取時間20 min，考察不同酶解時間30、45、60、75、90 min 對總三萜、黃酮得率的影響；固定乙醇濃度75%，酶添加量1%，酶解時間60 min，超聲提取時間20 min，考察不同液料比15、20、25、30、35 mL/g，對總三萜、黃酮得率的影響；固定液料比20 mL/g，酶解時間60 min，酶添加量1%，超聲提取時間20 min，考察不同乙醇濃度45%、55%、65%、75%、85%對總三萜、黃酮得率的影響。

1.2.4 響應面因素水平設計與試驗方法 根據單因素實驗結果，分別以酶添加量（A）、酶解時間（B）、液料比（C）、乙醇濃度（D）為考察因素，以樺褐孔菌總三萜、黃酮得率為考察指標，稱取樺褐孔菌藥材粉末1.0 g，共29 份，按照 Box-Behnken 試驗設計方案進行提取，全部試驗總計29 組，其中中心點設置為5 組重復實驗，用以估計實驗誤差，其因素水平分析選取見表1。

表1 響應面試驗因素水平設計Table 1 Response surface test factor level design

1.2.5 NSGA-II 算法實現步驟 運用R 語言v4.0.2軟件，NSGA-II 算法隨機產生種群規模大小為N 的父代種群P，然后父代種群P利用交叉變異產生子代種群Q（Q規模大小為N），并通過結合子代Q產生了種群規模大小為2N 的新種群Z，再對種群Z進行快速非支配排序和擁擠度計算，依據個體之間的非支配關系和個體擁擠度的大小，選擇合適的個體重新結合并產生新的父代種群P，最后通過傳統的遺傳算法的基本操作再將P與Q混合一起形成新的種群Zi，重復上述操作，直到滿足結束條件。NSGA-II 算法的優化流程如圖1 所示。

圖1 NSGA-II 算法流程Fig.1 NSGA-II algorithm flow

1.2.6 樺褐孔菌提取物中三萜、黃酮類成分含量檢測與鑒定

1.2.6.1 三萜、黃酮類成分含量檢測液相色譜條件C色譜柱（SunFire，250 mm×4.6 mm，Waters），以甲醇（A）和0.1% HPO水溶液（D）作為流動相，梯度程 序為：0～10 min（10%～30% A），10～15 min（30%～38% A），15～17 min（38% A），17～22 min（38%～42% A），22～40 min（42%～49% A），40～60 min（49%～80% A），60～90 min（80%～100% A）；流速0.4 mL/min；進樣體積為10.0 μL；檢測波長：320 nm；柱溫：30 ℃；測定樣品：樺褐孔菌提取物。

1.2.6.2 三萜、黃酮類成分液-質聯用（UPLC-MS/MS）鑒定條件 UPLC 選擇二元線性梯度洗脫：流動相為甲醇（A）和0.1%甲酸水溶液（D），流動相梯度程序：0～10 min（10%～20% A），10～15 min（20%～25% A），15～28 min（25%～36% A），28～43 min（36%～60%A），43～70 min（60%～85% A），70～90 min（85%～90%A）；流速：0.3 mL/min；樣品進樣量：5 μL；檢測波長：320 nm；柱溫：30 ℃。液相色譜光電二級陣列管檢測器通過三通閥和質譜相連接，離子源：電噴霧離子源（ESI）；分析模式：正離子模式；掃描范圍m/z：150～2000；離子阱條件：離子源噴霧電壓4.5 kV，鞘氣輔助氣為氮氣，流速為20 L/min；金屬毛細管溫度350 ℃，金屬毛細管電壓3.5 V；測定樣品：樺褐孔菌提取物。

1.3 數據處理

應用Design-Expert.V8.0.6.1 軟件進行響應面試驗設計、方差分析以及二次模型建立，利用R 語言v4.0.2 搭建NSGA-II 模型，作圖采用Origin7.5、Visio Professional 2019 軟件。多目標優化問題是由多個目標函數組成，多目標優化問題可以表述如下：

其中Ω 是決策空間，F: Ω→ R由k 個實值目標函數組成，R被稱為目標空間。可實現的目標集被定義為集合{ F(x) ∈ Ω}，同時NSGA-II 算法引入精英策略，防止在算法運行過程中優秀的Pareto 解流失，通過將父代種群與其產生的子代種群混合后進行非支配排序、擁擠度計算得出下一代種群個體，便能夠更好避免父代種群中優秀個體流失。

2 結果與分析

2.1 單因素實驗結果

如圖2 所示得到酶添加量與總三萜、黃酮得率的關系：得率隨著酶添加量增加呈現先升高后下降的趨勢，呈現先升高趨勢原因是植物組織在纖維素酶的作用下逐漸水解，有利于三萜、黃酮類化合物的釋放，從而提高得率，在酶添加量為原料質量的2%時達到峰值，得率下降是因為酶的含量持續增加導致底物分解，底物濃度相對較低，酶與底物觸面積減少，并且和底物結構相同的分子與酶的活性中心結合產生了對酶的抑制作用，導致得率降低，經檢驗酶添加量對總三萜、黃酮得率影響極顯著（＜0.01）。

圖2 酶添加量對總三萜、黃酮得率的影響Fig.2 Effect of enzyme addition on the extraction rate of total triterpenes and flavonoids

如圖3 所示得到酶解時間與總三萜、黃酮得率的關系：在酶解時間為30～45 min 得率呈升高趨勢，時間為45 min 時得率有顯著的提高（＜0.05），而在45～90 min 之間，隨著酶解反應的進行過長的反應時間會導致溶液三萜、黃酮類化合物發生降解，致使得率逐漸降低，因此酶解時間應控制在45 min 左右較為適宜。經檢驗酶解時間對總三萜得率影響顯著（＜0.05），對總黃酮得率極顯著（＜0.01）。

圖3 酶解時間對總三萜、黃酮得率的影響Fig.3 Effect of enzymatic digestion time on the extraction rate of total triterpenes and flavonoids

如圖4 所示得到液料比與總三萜、黃酮得率的關系：當液料比為20 mL/g 時總三萜、黃酮得率達到峰值，繼續增加提取劑，提取率呈現下降趨勢，此現象產生的原因是，起初溶質和溶劑的接觸面積隨著液料比的增加，提高了有效成分的擴散速度，更有利于樺褐孔菌中有效成分的提取；但提取劑過多時，原料中其他物質也大量溶解在提取劑中，由于液體量增多，濃縮時間增長，損失量增多，導致樺褐孔菌黃酮類化合物得率降低。因此提取工藝的液料比應控制在20 mL/g 左右。經檢驗液料比對總三萜、黃酮提取率影響極顯著（＜0.01）。

圖4 液料比對總三萜、黃酮得率的影響Fig.4 Effect of liquid to material ratio on the extraction rate of total triterpenes and flavonoids

如圖5 所示得到乙醇濃度與總三萜、黃酮得率的關系：當乙醇濃度為45%～65%之間，得率隨著乙醇濃度增加逐漸增大，其原因是增大乙醇濃度可以促使細胞溶脹，有利于提取劑向細胞內部的滲透，從而提高了總三萜、黃酮的得率，乙醇濃度達到65%時得率達到峰值并與前后水平呈現極顯著（＜0.01）差異，之后隨乙醇濃度的升高得率降低，推測與提取物化學極性大小有關，當提取溶劑極性較小時，提取出更多的雜質，導致提取物占比減少，因此最佳乙醇濃度為65%左右，經檢驗乙醇濃度對總三萜、黃酮得率影響極顯著（＜0.01）。

圖5 乙醇濃度對總三萜、黃酮得率的影響Fig.5 Effect of ethanol concentration on the extraction rate of total triterpenes and flavonoids

2.2 響應面法優化樺褐孔菌中總三萜、黃酮的提取工藝

2.2.1 響應面回歸模型的建立 利用Design-Expert.V8.0.6.1 軟件對上述各影響因素設計Box-Benhnken試驗，按照響應面試驗因素水平設計，共設計29 個試驗點，以樺褐孔菌總三萜、黃酮得率為響應值，其中Y為總三萜得率，Y為總黃酮得率，設計方案及實驗結果見表2。

表2 響應面設計試驗方案及結果Table 2 Response surface design test protocol and results

利用 Design-Expert.V8.0.6.1 軟件對表2 數據進行回歸擬合，分別得到以樺褐孔菌總三萜（Y）、黃酮得率（Y）為目標函數的二次多項回歸方程：

2.2.2 響應面回歸模型顯著性檢驗及分析 由Analysis模塊下挑選ANOVA 解析，獲得如表3、表4 所示多元回歸模型方差分析表，在總三萜、黃酮響應面多元回歸模型方差分析中，總三萜模型=23.20，＜0.0001、總黃酮模型=32.43，＜0.0001，表明以上二次多元回歸模型均是極顯著的（＜0.01）；總三萜模型失擬=0.35，=0.9206＞0.05、總黃酮模型失擬=2.62，=0.1829＞0.05，二者失擬項均不顯著（＞0.05），表明所選用的二次多項模型的擬合程度良好；總三萜、黃酮模型決定系數分別為=0.9587、=0.9701 證明回歸方程有較高的可信度，校正決定系數分別為= 0.9173、=0.9402，說明該模型的擬合程度較好；各因素對樺褐孔菌總三萜得率的影響大小為：酶添加量（A）＞乙醇濃度（D）＞酶解時間（B）＞液料比（C），其中A、D 為極顯著因素（＜0.01），交互項中AC 對總三萜提取作用為極顯著（＜0.01）；各因素對樺褐孔菌總黃酮得率的影響大小為：乙醇濃度（D）＞液料比（C）＞酶添加量（A）＞酶解時間（B），其中D 為極顯著因素（＜0.01），C 為顯著因素（＜0.05），交互項中AD 對總黃酮提取作用為顯著（＜0.05）。

表3 總三萜響應面多元回歸模型方差分析結果Table 3 Results of analysis of variance of total triterpene response surface multiple regression model

表4 總黃酮響應面多元回歸模型方差分析結果Table 4 Results of analysis of variance of total flavonoid response surface multiple regression model

2.2.3 響應面交互作用分析 利用Analysis 模塊下Model Graphs 選項得到評價各因素交互強度的等高線及響應曲面圖。等高線的形狀反映出兩因素間交互作用的強弱，圓形表示兩因素交互作用不顯著無促進作用，橢圓形表示交互作用顯著存在促進作用，表3、表4 方差分析表明總三萜回歸模型交互項AC極顯著（＜0.01），總黃酮回歸模型交互項AD 顯著（＜0.05），與圖6、圖7 中交互項AC 和AD 呈橢圓形的等高線圖相對應。

圖6 酶添加量（A）與液料比（C）對總三萜得率影響的響應面圖和等高線Fig.6 Response surface plots and contours of the effect of enzyme addition and liquid to material ratio on the extraction rate of total triterpenes

圖7 酶添加量（A）與乙醇濃度（D）對總黃酮得率影響的響應面圖和等高線Fig.7 Response surface plots and contours of the effect of enzyme addition and ethanol concentration on the extraction rate of total flavonoids

由圖6 可知固定酶解時間（B）為45 min，乙醇濃度（D）為65%，總三萜的得率隨酶添加量（A）和液料比（C）的增大呈現先增后減的趨勢，酶添加量較低時，等高線比較平緩，此時液料比對總三萜的提取量影響不太顯著，但酶添加量在2%左右時，等高線排列緊密，液料比對總三萜的提取量有顯著影響，且酶添加量（A）對應的曲面坡度較液料比（C）的陡峭，說明酶添加量對總三萜得率的影響程度大于液料比（C），等高線呈橢圓形表示酶添加量（A）和液料比（C）交互作用顯著，兩因素間存在促進作用，與回歸方程中 AC 項方差分析結果（＜0.01）極顯著相符。

由圖7 可知固定酶解時間（B）為45 min，液料比（C）為20 mL/g，總黃酮的得率隨酶添加量（A）和乙醇濃度（D）的增大呈現先增后減的趨勢，乙醇濃度較低時，等高線比較平緩，此時酶添加量對總三萜的提取量影響不太顯著，但乙醇濃度在65%左右時，等高線排列緊密，酶添加量對總黃酮的得率有顯著影響，且乙醇濃度對應的曲面坡度較酶添加量的陡峭，說明乙醇濃度（D）對總黃酮得率的影響程度大于酶添加量（A），等高線呈橢圓形表示酶添加量（A）和乙醇濃度（D）交互作用顯著，兩因素間存在促進作用，與回歸方程中AD 項方差分析結果（＜0.05）顯著相符。根據響應面實驗結果，可以清楚的觀察各因素對總三萜、黃酮得率影響，但由于響應面只能分別對單一目標最優提取方案進行預測，因此下文2.3 利用NSGA-II 同時對Y、Y回歸方程模型進行優化并預測優化方案。

2.3 NSGA-II 優化模型建立與結果分析

2.3.1 NSGA-II 優化模型建立 采用NSGA-II 算法對響應面回歸方程進行優化，設定決策變量為A（酶添加量）、B（酶解時間）、C（液料比）、D（乙醇濃度），種群規模為29，迭代次數為200，目標個體數為2。根據真實實驗產生初始種群，差分進化產生子代，再進行非支配排序和擁擠距離選擇下一代的父代，最終得到Pareto 最優解。建立數學模型如下：

2.3.2 NSGA-II 預測結果分析 利用R 語言求解后得到圖8 所示的Pareto 前沿面。

圖8 多目標優化模型Pareto 前沿面結果圖Fig.8 Pareto front for multiobjective optimization

由圖8 可知，在A 區域可獲得較高的黃酮得率，但三萜得率并不理想；在C 區域獲得的三萜得率較高，但黃酮得率較低。而在B 區域既可得到較高的三萜得率，同時也可獲得滿意的黃酮得率，為進一步降低提取工藝的成本，既要考慮到樺褐孔菌中三萜類物質具有較高的得率，又要兼顧較優的總黃酮得率，折中考慮選擇B 區域方案，表5 為優化模型B 區的域解集。

表5 多目標優化模型B 區域Pareto 解集表Table 5 Pareto optimal solutions for optimization B region

2.3.3 NSGA-II 優化結果實驗驗證 通過表5 根據Pareto 解集B 區域方案預測分析得出最佳提取條件為酶添加量1.92%，酶解時間 45.03 min，液料比20.37 mL/g，乙醇濃度63.97%，該條件下預測得到總三萜、黃酮平均得率分別為2.690%、5.394%，考慮到實際操作的局限性，將實際提取工藝條件修正為酶添加量1.9%，酶解時間45 min，液料比20 mL/g，乙醇濃度64%，進行3 次重復驗證試驗，實際測得總三萜、黃酮平均得率為2.670%±0.05%、5.356%±0.09%，與預測得率平均值的相對誤差為0.75%、0.70%，實測總三萜、黃酮得率RSD 值分別為2.13%、2.24%，實測結果與預測值誤差較小，重復試驗相對標準偏差較小，驗證了NSGA-II 多目標遺傳算法優化提取工藝具有可行性。

2.4 應用液-質聯用技術鑒定樺褐孔菌中有效成分

采用“1.2.6”項高效液相色譜分離條件，樺褐孔菌提取物中有效成分得到較好的分離，如圖9，為樺褐孔菌提取物的高效液相色譜圖。采取液相色譜與質譜聯用技術對液相色譜中主要化合物色譜峰相對應的質譜數據進行了分析測定，結果如表6 所示。

表6 樺褐孔菌提取物中主要成分的液-質聯用分析數據Table 6 LC-MS data of the main components in the extract of Inonotus obliquus

圖9 樺褐孔菌提取物取物液相色譜圖Fig.9 Chromatograms of extracts of Inonotus obliquus

化合物1 保留時間為24.20 min，正離子模式下其一級質譜出現m/z:443.12[M+H]準分子離子峰，二級質譜主要碎片離子m/z:425.21 [M+H-HO]為該準分子離子脫去1 個HO 分子所產生，m/z:407.23[M+H-2HO]為準分子離子在此基礎上再脫去1 分子HO 所產生；m/z:411.16 [M+H-CHOH]離子為準分子離子與-CHOH 裂解所產生，在此基礎上再脫掉1 分子HO 從而生成碎片離子m/z:393.15。經液相色譜分析提取物中化合物1 相對百分含量為32.30%，且以上為碎片信息與文獻中報道的質譜碎片信息一致，故確定化合物1 為白樺脂醇。

化合物2 保留時間為29.15 min，正離子模式下其一級質譜出現m/z:427.60 [M+H]準分子離子峰，二級質譜主要碎片離子 m/z:412.81 [M+H-CH]為該準分子離子裂解1 個-CH所產生，m/z:395.02 為準分子離子在此基礎上脫去1 分子HO 所產生；m/z:315.03 碎片離子則為準分子離子丟失C側鏈所產生。經液相色譜分析提取物中化合物2 相對百分含量為10.50%，且以上碎片信息與文獻中報道的質譜碎片信息一致，故確定化合物2 為羊毛甾醇。

化合物3 保留時間為34.30 min，正離子模式下其一級質譜出現m/z:179.07 [M+H]準分子離子峰，二級質譜主要碎片離子 m/z:161.06 [M+H-HO]為該準分子離子脫去1 個HO 所產生。m/z:164.03[M+H-CH]為該準分子離子脫去1 個-CH所產生，m/z:137.06 碎片離子為準分子離子在此基礎上丟失2'C 側鏈所產生。經液相色譜分析提取物中化合物3 相對百分含量為30.99%，且以上碎片信息與文獻中報道的質譜碎片信息一致，故確定化合物3 為紫萁酮。

化合物4 保留時間為40.68 min，正離子模式下其一級質譜出現m/z:303.02 [M+H]準分子離子峰，二級質譜主要碎片離子 m/z:285.10 [M+H-HO]為該準分子離子脫去1 分子HO 所產生，m/z:257.01碎片離子為在此基礎上失去1 個CO 所產生，m/z:229.06 則為碎片離子m/z:257.01 經重排后再次失去1 個CO 所得到。經液相色譜分析提取物中化合物4 相對百分含量為9.12%，且以上碎片信息與文獻中報道的質譜碎片信息一致，故確定化合物4 為槲皮素。

3 結論

本實驗在單因素實驗基礎上，利用響應面法建立了二次多項式模型，通過方差分析證明理論模型擬合較好，得到各因素對總三萜、黃酮得率影響關系，且交互項AC、AD 分別對總三萜、黃酮得率作用顯著（＜0.05），其次利用NSGA-II 遺傳算法結合響應面回歸方程對最佳提取工藝進行預測，相對于已有傳統提取工藝優化的研究，該方法在搜索過程中不容易陷入局部最優，能更準確地搜索到最佳提取方案，更直觀地找出合理工藝參數區間并對多種目標量同時進行預測，預測獲得最佳提取工藝：酶添加量1.9%，酶解時間45 min，液料比20 mL/g，乙醇濃度64%，該條件下樺褐孔菌總三萜、黃酮的得率分別為2.670%±0.05%、5.356%±0.09%，進行3 次重復驗證試驗，結果實測值與理論預測值吻合度較高，表明NSGA-II遺傳算法結合響應面優化樺褐孔菌有效成分提取工藝準確可靠、重現性良好，經UPLC-MS/MS 鑒定樺褐孔菌主要包含白樺脂醇、羊毛甾醇、紫萁酮、槲皮素四種有效成分，其相對百分含量分別為32.30%、10.50%、30.99%、9.12%。本研究結果為樺褐孔菌總三萜、黃酮的高效提取提供了工藝路線和工藝參數的數據支撐，而且對一般植物有效成分的提取也具有參考價值，具有同時提高多種有效成分得率，極大降低研究成本的應用價值，為食品現代化、智能化生產提供了新思路。

本研究以超聲輔助酶解法為提取方法，利用NSGA-II 遺傳算法結合響應面對提取工藝進行優化，同時提高了三萜、黃酮類有效成分的得率，一定程度為樺褐孔菌有效成分的利用提供了理論基礎，但未進一步對樺褐孔菌三萜、黃酮類有效成分活性開展深入研究。