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中国竹类资源十分丰富，自20世纪80年代初至今的几十年时间内，中国竹材加工产业从无到有得以迅速发展[1]。传统的竹加工生产工艺由于利用率不高，会造成竹材资源的极大浪费[2-3]。为了开展竹材的高效加工利用，竹材软化展平，特别是竹筒无裂纹展平技术近年来发展壮大，它实现了以竹片和竹束为主的竹材加工构成单元向展平竹板转变，大大提高了竹材利用率[4]。目前，专家学者主要针对于竹材软化展平工艺与设备、竹材软化展平机理等方面进行研究[5]。虽然竹材的软化和展平是竹筒无裂纹展平的重中之重，但竹筒的预处理，即去青处理也极为关键。竹材的竹青主要由蜡质层、硅脂层和维管束构成，且竹青部位的纤维素、木质素比竹黄和竹肉部位都高，因此竹青层质地坚韧，组织致密，难以压缩、拉伸、变形和软化[6-7]。因此，去青效果的优劣将会影响到最终展平竹板的展平质量。目前，学者主要研究重组竹的去青程度对物理力学强度的影响，以及去青设备的制造。而针对竹展平的去青研究鲜有报道，由于竹青的存在会对竹材展平加工产生不良影响，因此研究竹筒的去青工艺对实际生产具有积极意义。叶良明等[8]就是否去青，对重组竹板材的物理力学强度的影响进行研究；李大胜[9]对整竹去青技术及装备进行研究；邓健超等[10]研究了竹束去青程度对竹束单板层积材物理力学性能的影响。响应面法(response surface method，RSM)是一种采用多元回归方程拟合响应值与因素之间函数关系的优化统计方法，通过对响应曲面及等高线的分析来获得最优的工艺参数[11]。其中的中心组合设计方法(Box-Behnken Design，BBD)是一种基于3水平的一阶或多阶试验设计建模方法，具有试验次数少，结果准确性高的优点[12]。车削工艺参数对毛竹 Phyllostachys edulis竹筒去青效果存在潜在影响，本研究采用BBD响应面法探讨竹筒转速、进给速度和气缸压力对竹筒去青度的影响，从而获得竹筒最佳车削去青工艺参数。
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采伐于浙江丽水竹口镇的5年生新鲜毛竹(静置室外2周)，选取壁厚10~11 mm，外径100~110 mm的竹筒截断至75 cm。
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浙江庄诚竹业有限公司自主研制的纵向展平机、车削去青机、去节机、圆锯机(型号：MJ105A)、高温压力罐、游标卡尺(精度0.02 mm)、皮尺等。
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竹筒软化展平的技术路线如下：备料、截断、去节、车削去青、开槽、软化、纵向展平、定型、刨削、铣边、干燥[13]。截断好的竹筒通过去节机去除内节，通过车削去青机(图1)，按照规定的车削工艺参数去青处理。去青完毕后，测量竹筒破损个数(每组试验50个试样)、去青厚度和去青度，作为去青效果的评价指标。其中，竹筒去青度的测量采用软件Image J(图2)，对软化展平后的竹板图片进行处理分析，测量竹板上的带青区域的面积占整个竹板面积的比例，记录数据并计算。去青度S=(1–s1)×100%。其中：S为竹筒去青度；s1为展平竹板带青区域的面积比例。
图 1 车削去青机及去青车刀
Figure 1. Turing machine of removing bamboo green and turning tool
图 2 图像处理前后展平竹板材试样表面
Figure 2. Surface of flat bamboo sample before and after image processing
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在前期单因素试验结果基础上，采用BBD(Box-Behnken Design)响应面法进行3因素3水平的试验，以竹筒转速、刀具的进给速度、气缸压力为变量，以去青度为响应值，应用Design Expert 12 软件，建立数学回归模型，优化竹筒的去青工艺。
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根据响应面试验结果，得出较优的去青工艺参数，再进行竹筒的软化展平并计算去青度，与响应面模型预测值对比，验证其可靠性。
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由表1可知：竹筒转速对去青效果具有明显影响。当竹筒转速过低时，转速与进给速度不匹配，竹筒表面会出现规律性的完全未吃刀的留青情况，导致去青质量无法达到展平所需的要求。当竹筒转速过高时，在单位时间内刀具与工件及切屑的摩擦频率增大，导致竹青面重复吃刀，去青厚度增大，甚至有可能切削到竹肉。高转速下竹筒的去青厚度达1.00 mm，大于竹筒本身竹青层的厚度，降低了出材率。因此在进给速度和气缸压力一定的条件下，竹筒转速以48~56 r·min–1为佳。
表 1 竹筒转速的单因素试验结果
Table 1. Single factor experimental result of bamboo roration speed
竹筒转速/
(r·min−1)去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 32 2 0.47 38.29 40 6 0.53 42.94 48 6 0.61 49.33 56 10 0.73 56.62 64 10 0.91 64.48 72 16 1.09 80.29 说明：进给速度为0.35 m·min−1；气缸压力为0.20 MPa -
由表2可知：随着进给速度增大，竹筒的去青厚度和去青度总体呈下降趋势，导致去青质量无法达到展平所需的要求。若进给速度过小时，单位时间内刀具相对于工件位移量小于工件每旋转1周时，刀具切削所产生的切削宽度，导致重复切削，去青厚度增大，甚至有可能切削到竹肉。根据实际生产要求，在保证去青效果达到要求的前提下，应尽可能的选用较大的进给速度以获得最大的生产效率。因此在竹筒转速和气缸压力一定的条件下，进给速度以0.25~0.35 m·min–1为佳。
表 2 进给速度的单因素试验结果
Table 2. Single factor experimental result of bamboo feed speed
进给速度/
(m·min−1)去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 0.25 8 0.81 64.17 0.30 4 0.75 60.43 0.35 6 0.72 55.91 0.40 4 0.67 52.19 0.45 8 0.60 50.11 0.50 6 0.54 45.87 说明：竹筒转速为50 r·min–1；气缸压力为0.20 MPa -
气缸压力是指用于顶紧去青车刀的气缸预先设置好的压力大小。由表3可知：随着气缸压力的增加，竹筒的去青厚度和去青度均有大幅度的增长，但此时破裂率也大大增加。压力的增加使得切削深度增加，进而使车削力变大。当车削力超出竹筒所能承受范围时，竹筒撕裂。因此虽然较大的压力可以提高竹筒的去青质量，但破裂率也同时提高，不符合实际生产的要求。综上所述，在竹筒转速和进给速度一定的条件下，气缸压力以0.10~0.20 MPa为佳。
表 3 气缸压力的单因素试验结果
Table 3. Single factor experimental result of bamboo pressure
气缸压力/MPa 去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 0.05 0 0.22 23.11 0.10 2 0.45 35.19 0.15 4 0.58 40.02 0.20 8 0.71 58.82 0.25 14 0.92 68.88 0.30 18 1.12 83.29 说明：竹筒转速为50 r·min–1；进给速度为0.35 m·min–1 -
BBD响应面试验因素与水平见表4，试验设计及结果见表5。经Desigin-Expert 12 软件对17个试验点的去青度进行回归统计分析，得到的去青度Y回归方程Y=40.66+6.56A–2.96B+12.60C–0.5775AB–0.515AC–1.91BC–1.0.343A2+1.86B2。通过二次回归方程计算模拟，当A=60 r·min–1，B=0.25 m·min–1，C=0.20 MPa时，此时去青度Y的理论最佳值为66.97%。由表6可知：该模型的F=232.45，P＜0.000 1，达极显著水平，说明该模型有意义。失拟项P=0.391 9＞0.05，表明其影响不显著，无失拟因素存在，且预测
$R^2_{\rm{P}} $ 值与校正R2adj接近，说明试验操作和理论预测可信，可用该回归方程代替试验真实点对结果进行分析。由回归方程系数的显著性检验说明可知：模型一次项(A、B、C)影响极显著，交互项(BC)和二次项(B2)影响显著，其余变量对去青度的影响不显著。依据回归方程Y内的系数，A的系数为6.56、B的系数为–2.96、C的系数为12.60，可得出因素对去青度的主效应顺序为：C＞A＞B，即气缸压力＞竹筒转速＞进给速度。表 4 响应面BBD试验因素及水平
Table 4. Factors and levels of BBD test
水平 因素 竹筒转速A/(r·min–1) 进给速度B/(m·min–1) 气缸压力C/MPa –1 40 0.25 0.10 0 50 0.30 0.15 1 60 0.35 0.20 表 5 响应面BBD试验设计及结果
Table 5. Design and results of BBD test
试验号 竹筒转速
A/(r·min–1)进给速度
B/(m·min–1)气缸压力
C/MPa去青度
Y/%试验号 竹筒转速
A/(r·min–1)进给速度
B/(m·min–1)气缸压力
C/MPa去青度
Y/%1 50 0.30 0.15 40.36 10 50 0.30 0.15 39.63 2 50 0.30 0.15 40.33 11 40 0.35 0.15 33.02 3 40 0.25 0.15 38.81 12 50 0.25 0.10 31.56 4 60 0.35 0.15 44.39 13 50 0.30 0.15 41.08 5 50 0.35 0.20 51.65 14 50 0.35 0.10 30.47 6 60 0.30 0.20 60.34 15 40 0.30 0.10 21.25 7 60 0.25 0.15 52.49 16 50 0.25 0.20 60.39 8 60 0.30 0.10 35.99 17 50 0.30 0.15 41.88 9 40 0.30 0.20 47.66 表 6 回归模型方差分析
Table 6. Variance analysis of regression model
方差分析项 平方和 自由度 F P 方差分析项 平方和 自由度 F P 模型 1 720.66 9 232.45 ＜0.000 1** A2 0.50 1 0.60 0.463 1 竹筒转速A 344.14 1 418.41 ＜0.000 1** B2 14.64 1 17.80 0.003 9* 进给速度B 70.33 1 85.51 ＜0.000 1** C2 4.19 1 5.09 0.058 7 气缸压力C 1 269.32 1 1 543.28 ＜0.000 1** 残差 5.76 7 AB 1.33 1 1.62 0.243 5 失拟项 2.83 3 1.29 0.391 9 AC 1.06 1 1.29 0.293 5 纯误差 2.92 4 BC 14.63 1 17.79 0.003 9* 总离差 1 726.42 16 说明：回归模型R2=0.996 7，R2adj=0.992 4，${R^2_{\rm{P}} }$=0.971 1，变异系数CV=2.17；**P＜0.000 1，差异极显著；*表示P＜0.05，差异显著 -
响应面分析中等高线图可以直观反映各因素之间的相互作用。等高线图中的线条呈圆形表示两因素的交换作用不显著，若呈椭圆形则表示交换作用显著。如图3所示：竹筒转速和进给速度交换作用较显著，且进给速度在轴向等高线变化较为密集，竹筒转速在轴向等高线变化较为稀疏，因此竹筒转速对去青度峰值影响较大；如图4所示：竹筒转速和气缸压力交换作用显著，且压力在轴向等高线变化较为稀疏，竹筒转速在轴向等高线变化较为密集，因此压力对去青度峰值影响较大；同理，如图5所示：进给速度和气缸压力交换作用显著，且压力在轴向等高线变化较为稀疏，进给速度在轴向等高线变化较为密集，因此压力对去青度峰值影响较大。
图 3 竹筒转速和进给速度对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 3. Contour and response surface plots of Y=f(A, B)
图 4 竹筒转速和气缸压力对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 4. Contour and response surface plots of Y=f(A, C)
图 5 进给速度和气缸压力对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 5. Contour and response surface plots of Y=f(B, C)
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通过响应面法优化得到的最佳车削去青工艺：当竹筒转速为60 r·min–1，进给速度为0.25 m·min–1，气缸压力为0.20 MPa时，得最大去青度为66.97%。采用上述的工艺条件进行实际验证，得到的去青度为65.36%，与理论预测值的误差为–2.37%，证明模型是合理的，可用于实际去青度的预测。
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本研究采用车削去青工工艺对竹筒进行去青处理，通过单因素试验和BBD试验对工艺进行优化，得出最佳去青条件：竹筒转速为60 r·min–1，进给速度为0.25 m·min–1，气缸压力为0.20 MPa，竹筒的去青度为66.97%。同时，建立了竹筒去青度与各因素变量的二次回归模型方程，该模型极显著，且失拟项不显著，表明该方程对试验拟合性好，可以应用于实际生产加工之中。
Optimization of turning technology for removing out-layer of bamboo culm with Box-Behnken Design-response surface methodology
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摘要:
目的 由于竹筒竹青的存在会对竹材展平加工产生不良影响，为了保证产品质量，亟需研究优化竹筒的去青工艺。 方法 通过单因素试验设计，来确定竹筒车削去青工艺中车削参数的最佳条件。以竹筒的去青度作为因变量，采用中心组合设计(Box-Behnken Design)响应面法对车削参数(竹筒转速、进给速度、气缸压力)进行研究，运用Design Expert 12 软件对数据进行分析，建立去青度与各车削参数的多元二次回归方程，优化竹筒车削去青工艺。 结果 当竹筒转速为60 r·min–1，进给速度为0.25 m·min–1，气缸压力为0.20 MPa时，得最大去青度为66.97%。采用上述的工艺条件进行实际验证，得到的去青度为65.36%，与理论预测值的误差为–2.37%。 结论 本研究所得模型是合理的，可用于实际去青度的预测。图5表6参13 -
关键词:
- 毛竹 /
- 车削工艺 /
- 竹筒去青 /
- 中心组合设计(Box-Behnken Design)响应面法 /
- 去青度
Abstract:Objective The out-layer of bamboo culm has adverse effects on bamboo’s subsequent processing. It is essential to optimize the technology to ensure product quality. Method The single factor experiment was applied to determine the optimum conditions of turning parameters in turning technology for removing out-layer of bamboo culm. Using the effect of removing bamboo green of bamboo culm as the dependent variable, Box-Behnken Design experiment was adopted to examine the effects of turning parameters including bamboo tube rotation speed, feed rate and cylinder pressure. Experimental data were analyzed using Design Expert 12 software, multivariate quadratic regression equation mathematical model between dependent variable and independent variables was established to determine the optimum technical parameters. Result When the bamboo tube rotation speed was 60 r·min–1, the feed rate was 0.25 m·min–1, and the cylinder pressure was 0.20 MPa; there was a maximum effect of removing bamboo green of 66.97%.The above-mentioned process conditions were used to carry out the actual verification, and the obtained effect of removing bamboo green was 65.36%. The error with the theoretical prediction value was –2.37%. Conclusion The model was reasonable and could be used for the prediction of actual effect of removing bamboo green. [Ch, 5 fig. 6 tab. 13 ref.] -
野生蔬菜，简称野菜，是指自然生长、未经人工驯化栽培，整株或部分可食的野生植物[1]，也有把野生食用菌归入野菜中[2]，本研究仅指野生植物。野菜在中国具有悠久的使用历史，《诗经》《尔雅》等书中已有相关记载，明清时期的《救荒本草》《野菜谱》《养生八笺》等对野菜种类和功能进行了介绍。野菜在中国分布广泛，总体上呈南多北少的趋势，据不完全统计，约213科1 822种，其中可食用的400余种[3]。早期，野菜多作为饮食补充；随着研究的深入，野菜中的特殊营养物质和药用成分被逐步发掘出来，使其成为天然生物活性物质的重要来源，被用于预防和治疗各种疾病[4-5]。目前有关野菜资源分布、基本营养成分和生物活性物质测定等方面已有一些研究，本研究因此对野菜的功能性成分及其生物活性进行了综述，为进一步开展野菜活性成分研究以及食品工业原料、天然药物成分开发等提供理论基础。
1. 野菜营养与功能成分研究现状
1.1 矿质元素
研究发现野菜中含有丰富的矿质元素，如琉璃苣Borago officinalis、野生菊苣Cichorium intybus和花叶滇苦菜Sonchus asper中含有丰富的钾、铁和锌元素[6]，刺桐Erythrina variegata中也含有较高的钾、锌元素[7]。部分野菜中的某些矿质元素含量更高，如马齿苋Portulaca oleracea钙、镁含量是油菜Brassica napus的3.6和14.0倍、芥蓝Brassica oleracea的4.5和8.8倍[8]。此外，KAUR等[9]研究发现野生鹰嘴豆Cicer arietinum比栽培鹰嘴豆具有更高的钙、镁和锰含量；徐亚莉[10]分别在培养箱和大田环境下对野生和栽培马齿苋主要矿质成分以及微量元素含量进行了对比，发现野生型马齿苋的钙、镁和微量元素含量均高于栽培型马齿苋，其中大田中野生型马齿苋钙、镁和微量元素含量分别比栽培型马齿苋钙、镁和微量元素含量高出2.3%、13.0%和10.5%。
1.2 氨基酸
目前，有关野菜中氨基酸的组分和含量的研究已有不少报道，如曹利民等[11]发现赣产5种野菜：牛膝Achyranthes bidentata、白花败酱Patrinia villosa、鸭儿芹Cryptotaenia japonica、马兰Kalimeris indica、白花鬼针草Bidens pilosa均含有16种氨基酸，其必需氨基酸质量分数为36.2~74.5 g·kg−1；HUANG等[12]从不同品种的野生箭筈豌豆Vicia sativa中检测出18种氨基酸，其中一半为必需氨基酸，总氨基酸含量为173.00~286.05 g·kg−1；黄元河等[13]也从右江流域5种野菜：狗肝菜Dicliptera chinensis、铜锤玉带草Lobelia angulata 、野芋Colocasia gigantea、鸭儿芹和五指牛奶Ficus simplicissima中检测出14~18种游离氨基酸，除野芋外其他4种野菜中均含8种必需氨基酸。
1973年联合国粮农组织和世界卫生组织在Energy and Protein Requirement上发布了食物中氨基酸的配比标准，建议以此作为优质蛋白质来源的评价标准[14]。对照这个标准，一些野菜中的氨基酸不仅种类丰富，而且配比良好。黄元河等[13]研究发现狗肝菜、鸭儿芹和野芋叶柄的苏氨酸、缬氨酸、亮氨酸和苯丙氨酸—酪氨酸的含量配比接近标准值；包艳玲等[15]报道车前草Plantago major的必需氨基酸与总氨基酸的含量比值(EAA/TAA)为38.584%，必需氨基酸与非必需氨基酸的含量比值(EAA/NEAA)为61.416%，与WHO/FAO提出的理想蛋白模式 EAA/TAA(40%)和EAA/NEAA(60%)非常接近。此外，特定的氨基酸组分与野菜的风味存在关联，如野生马齿苋[16]等野菜中天冬氨酸、谷氨酸和丙氨酸含量远高于一些栽培蔬菜，使这些野菜更有鲜味。
1.3 维生素
已有研究表明：不少野菜含有抗坏血酸、胡萝卜素和生育酚等多种对人体健康特别重要的维生素[10, 17-18]。马兰[11]、蒲公英Taraxacum mongolicum[19]等植株中检测出多种B族维生素。研究也发现部分野菜中的维生素单位含量高于栽培蔬菜，如《中国野菜图谱》就记载了88种野菜的胡萝卜素含量高于胡萝卜Daucus carota[20]；刺苋Amaranthus spinosus的维生素C含量比普通生菜Lactuca sativa高出几十倍[8, 21]。此外，CECCANTI等[17]和MEDINA-LOZAND等[22]报道野生菊苣和一些野生莴苣Lactuca sativa品种的抗坏血酸含量高于栽培品种，这种情况的出现被认为可能是维生素C等一些营养物质在长期的作物驯化过程中出现了流失。
1.4 脂肪酸
不少野菜具有良好的脂肪酸组成，开发利用价值高。刘娜[23]在齿果酸模Rumex dentatus叶子中检测出9种脂肪酸，且主要都为不饱和脂肪酸；陈军等[24]和吴永祥等[25]分别在猫爪草Ranunculus ternatus和豆腐柴Premna microphylla叶中检测出亚油酸、棕榈酸、8-十八碳烯酸等有益脂肪酸。美国农业部还曾在《特定食品中omega-3脂肪酸和其他脂肪成分含量暂定表》中表明野生马齿苋是所有被检测的绿叶蔬菜中omega-3脂肪酸最丰富的作物[26]。可见野菜资源可以成为脂肪酸功能组分的重要来源，为人们日常饮食和功能食品的开发做出贡献。
1.5 多糖
从植物中提取有益多糖是近年来的研究热点。不同种类和地区野菜中的多糖质量分数不同，如郑奎玲等[27]对黔产8种野菜中的多糖质量分数进行了比较发现：8种野菜中蓝布正Geum japonicum的多糖质量分数最高(120.1 mg·g−1)；周新华等[28]对10个地区的野生夏枯草Prunella vulgaris研究发现：不同地区夏枯草多糖质量分数差异显著，多糖的质量分数为70.45~120.39 mg·g−1。多糖提取率不仅取决于野菜的生长环境，还与多糖的提取方法有关。如刘珊珊等[29]尝试双酶法从干燥蒲公英根中提取多糖，得率达32.97%；张志强等[30]和陈凌等[31]分别采用超声波辅助法和酶法提取马齿苋多糖，前者得率为13.55%，而后者仅为0.42%。
1.6 多酚类化合物
1.6.1 黄酮类化合物
黄酮类化合物是一类重要的植物次生代谢产物，在野菜中分布广泛。如野生大豆Glycine max[32]和野萝卜Raphanus raphanistrum[33]中分别检测到了17和12种黄酮类化合物；AWOUAFACK等[34]从鸡头薯属Fabaceae eriosema的5个物种中总共分离出包括异黄酮、二氢黄酮醇、黄酮醇和黄烷酮等52种黄酮类化合物；MARENGO等[35]从菊科Compositae飞廉Asteraceae carduus中提取出18种黄酮和7种黄酮醇，主要成分为槲皮素、木犀草素、山奈酚和芹菜素-O-糖苷等。此外，不同野菜及品种间的黄酮类化合物质量分数存在差异，如15种野生鹰嘴豆中黄酮醇质量分数为79.4~242.0 mg·kg−1 [9]；苦苣菜Sonchus oleraceus、紫背天葵Begonia fimbristipula、紫苏Perilla frutescens和苦菊Cichorium endivia等10种野菜中总黄酮质量分数最高为苦苣菜(85.69 mg·g−1)，最低为苦菊(3.75 mg·g−1)[36]。
1.6.2 非黄酮类化合物
一些野菜含有丰富的酚酸类以及花色苷类等非黄酮类化合物。如野茭白Zizania latifolia中测出羟基苯甲酸、对香豆酸、香草醛、芥子酸等10种酚酸类物质[37]；DATTA等[38]研究发现蕹菜Ipomoea aquatica含有6种酚酸类物质，质量分数为0.33~18.27 mg·kg−1；GIAMBANELLI等[39]在13种野生菊科蔬菜中发现了7种羟基肉桂酸和3种花色苷，其中羟基肉桂酸的质量分数为1 388~53 076 mg·kg−1，占总酚质量分数的69%~98%；张瑞军等[40]对四川9种野生百合Lilium不同部位的花色苷质量分数进行比较，从高到低分别为花(8.73~26.33 mg·g−1)、叶(13.29~18.36 mg·g−1)、茎秆(2.21~6.75 mg·g−1)、鳞茎(1.33~4.26 mg·g−1)，器官间花色苷质量分数差异显著。
2. 生物活性研究进展
许多野菜中存在多酚类化合物、萜类化合物等生物活性物质(表1)，在抗炎、抗氧化、抗肿瘤、抗菌和抗病毒等方面表现出了良好功效[41-42]。
2.1 抗炎活性
野菜含有丰富萜类和生物碱类等化合物，这些物质具有抗炎活性。如马齿苋[43]中提取出的儿茶酚型四氢异喹啉类生物碱可抑制炎性介质(TNF-α、IL-1β、IL-6和PGE2)的产生；WANG等[44]在掌叶蜂斗菜Petasites tatewakianus中分离出的13种倍半萜烯对LPS诱导的小鼠胶质BV-2细胞中NO产生较强的抑制作用。HAN等[45]首次报道了猴腿蹄盖蕨Athyrium multidentatum提取物的抗炎活性，发现其主要机制是通过促使IκB抗体高表达，进而抑制NO、前列腺素E2(PEG2)和促炎介质的产生，从而达到预防急性肺损伤的功效，并认为其抗炎活性可能与植物体中的高水平黄酮(36.09 mg·g−1)密切相关。
2.2 抗氧化活性
野菜中存在多种具有自由基清除能力的活性物质，如马齿苋的叶、茎和花中的抗坏血酸和β-胡萝卜素能够中和自由基，在清除DPPH自由基方面具有显著效果[46]；KYUNG等[47]发现夏枯草、蜂斗菜Petasites japonicas等5种野菜的总酚提取物具有较高的铁离子还原能力和DPPH自由基清除活性，其中夏枯草提取物铁还原抗氧化能力(FRAP)值达166.85 mmol·L−1；见霜黄Blumea lacera和刺桐的DPPH自由基清除活性分别达75.11%和89.27%，进一步研究后确认酚类化合物是这2种野菜中最主要的生物活性物质[7]。
此外，野菜的抗氧化活性还受发育阶段和组织部位的影响。如野茭白在发芽期具有更好的抗氧化能力[37]；吊帚兰Corema album不同部位显示出不同的抗氧化活性，叶片的DPPH清除能力(38.9 μmol·g−1)最好，其次为果实、花朵和种子，ABTS自由基清除和铁还原能力的试验结果与DPPH具有很强的正相关性，根据随后进行的核磁共振氢谱(1H NMR)实验数据判断，研究者们认为大部分抗氧化能力可能与酚酸，尤其是羟基肉桂酸有关[48]。
2.3 抗癌、抗肿瘤活性
已发现一些野菜的提取物具有良好的抗癌、抗肿瘤功效，如蒲公英中的黄酮、酚酸[49-50]、萜醇[51]，桔梗Platycodon grandiflorus中的皂苷[52]等均能较好地抑制肿瘤细胞的增殖；桔梗多糖和蕨Pteridium aquilinum多糖等在促进如宫颈癌、肝癌、肠癌等肿瘤细胞凋亡方面具有良好的功效[53-54]；BILUŠIĆ等[55]研究发现：野生芦笋Asparagus acutifolius中酚类化合物(槲皮素、异鼠李素-3-O-芸香糖苷)对膀胱癌细胞(T24)和肺癌细胞(A549)具有抗增殖和促凋亡能力；OLIVEIRA等[56]报道了吊帚兰中总叶蛋白对结肠癌(HT29)细胞中MMP-2和MMP-9有抑制活性；ABU等[57]发现野生蓟Gundelia tournefortii的甲醇和己烷提取物对HCT-116癌细胞具有显著的抗肿瘤活性，并通过气质谱联用技术(GC-MS)确定了提取物中谷甾醇、豆甾醇、羽扇豆醇、α-香豆素和青蒿素等活性物质的存在；野洋葱Allium cepa甲醇提取物也在抑制人肝癌(HepG2)和肺癌(A549)细胞的增殖方面有较好的能力，并能保护正常人成纤维细胞(MRC-5)免受阿霉素(Dox)细胞毒性的影响，其作用可能归因于槲皮素和异鼠李素[58]。
2.4 抗菌活性
有研究发现苦苣菜提取物(总酚、类黄酮)对大肠埃希菌Escherichia coli，肠道沙门氏菌Salmonella enteritidis、副溶血弧菌Vibrio parahaemolyticus和金黄色葡萄球菌Staphylococcus aureus等有较好的抑制作用，且其抗菌活性与黄酮含量呈正相关[59]；JOSHI等[60]报道了大叶火筒树Leea macrophylla乙醇提取物对金黄色葡萄球菌、弗氏志贺菌Shigella flexneri和铜绿假单胞菌Pseudomonas aeruginosa的抑菌效果突出，这种抗微生物活性可能与在植物化学物的积累有关，这些物质会对微生物细胞膜造成损害，从而导致其死亡；PETROPOULOS等[61]研究发现：9种菊科Asteraceae野菜提取物对抗蜡样芽孢杆菌Bacillus cereus、鼠伤寒沙门氏菌Salmonella typhimurium和青霉菌Penicillium有显著的抗菌活性；高宁[62]研究发现：老山芹Heracleum dissectum黄酮能够有效抑制多种菌的生长特别是革兰氏阳性菌(枯草芽胞杆菌Bacillus subtilis和金黄色葡萄球菌)，原因可能为革兰氏阳性菌的细胞壁结构简单，而黄酮类化合物对菌体的细胞壁及细胞膜的破坏更有效。
2.5 抗病毒活性
野菜中含有的酚类、萜类和生物碱类等多种化合物对抗病毒的研究具有重大意义。有报道金银花Lonicera japonica水提物在抑制小鼠感染登革热病毒(DENV)[63]和预防石斑鱼虹膜病毒(SGIV-Gx)感染等方面具有良好的效果[64]；鱼腥草Houttuynia cordata多糖对肠道病毒71型(EV71)、呼吸道合胞病毒(RSV)和柯萨奇病毒B3(CV-B3)等多种病毒具有一定的体外抗病毒活性，且抑制效果与多糖纯度呈正相关[65]；SONG等[66]发现甘草Glycyrrhiza uralensis根中的齐墩果烷型三萜皂苷类物质在浓度为100 μmol·L−1时对H1N1病毒有抑制活性，抑制率为47.5%~82.5%，其中甘草次酸还表现为抑制艾滋病病毒(HIV)活性的能力；YOU等[67]研究发现：香椿叶水提物可以通过下调黏附分子和趋化因子(VCAM-1, ICAM-1, E-selectin, IL-8和fractalkine)抑制病毒附着在对H1N1病毒的替代治疗和预防上可能起到重要作用。
2.6 其他活性
野菜中的活性物质对降血糖、调节免疫等也具有良好的功效。如马齿苋水提取物可诱导血清肿瘤坏死因子(TNF-α)和多效性细胞因子(IL-6)水平降低，从而促使小鼠血糖水平显著下降[68]；ZHAO等[69]报道桔梗多糖能够提高淋巴细胞增殖活性，进而增强免疫功能。
表 1 野菜生物活性成分及其功效Table 1 Bioactive components of wild edible vegetables and their efficacy功效 物质成分 野菜种类 部位 参考文献 化合物 主要物质 抗炎 萜类化合物 倍半萜烯 掌叶蜂斗菜Petasites tatewakianus 叶 [44] 生物碱类物质 儿茶酚型四氢异喹喹啉类 马齿苋Portulaca oleracea 全株 [43] 酚酸类物质 总黄酮 猴腿蹄盖蕨Athyrium multidentatum [45] 抗氧化 有机酸 抗坏血酸 马齿苋 [46] 酚酸类物质 总酚、总黄酮 见霜黄Blumea lacera、刺桐、夏枯草等 叶 [7，47] 对香豆酸、香草酸、阿魏酸和芥子酸等 野茭白Zizania latifolia 发芽种子 [37] 其他 β-胡萝卜素 马齿苋 [46] 抗癌、抗肿瘤 总蛋白提取物 吊帚兰Corema album 叶 [56] 多糖 桔梗Platycodon grandiflorus、蕨Pteridium aquilinum [53−54] 萜类化合物 萜醇 蒲公英 [51] 谷甾醇、豆甾醇和羽扇豆醇等 蓟Gundelia tournefortii [57] 酚酸类物质 槲皮素和异鼠李素-3-O-芸香糖苷等 野生芦笋Asparagus acutifolius 整株 [55] 抗菌 酚酸类物质 总酚 苦苣菜 叶 [59] 单宁、绿原酸 大叶火筒树Leea macrophylla 块根 [60] 抗病毒 多糖 鱼腥草Houttuynia cordata 整株 [65] 萜类化合物 甘草酸及其衍生物 甘草Glycyrrhiza uralensis 根 [66] 酚酸类物质 没食子酸、槲皮素和芦丁等 香椿Toona sinensis 叶 [67] 降血糖 酚酸类物质 儿茶素、绿原素、水杨酸和迷迭香酸等 马齿苋 地上部 [68] 调节免疫 多糖 桔梗 [69] 3. 常见检测分析方法与技术
如表2所示：目前野菜矿质元素测定的常见方法主要有原子吸收分光光度法、电感耦合等离子体光谱法(ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)，其中ICP-OES和ICP-MS在微量元素或极低浓度元素的检测方面有较多应用[70-72]；脂肪酸一般通过GC-MS进行分析[24]；氨基酸组分分析和生育酚则多采用高效液相色谱法(HPLC)[11, 72]；紫外-可见分光光度法是总酚、总黄酮、多糖和类胡萝卜素等化合物常用的定量方法，但在涉及化合物结构鉴定或特定化合物分析时则一般采用高效液相色谱法(HPLC)和质谱法[30, 73]；抗坏血酸的测定方法较多，其中国外发表的研究报道中以超高效液相色谱法(UPLC)和分光光度法较为多见[7, 21, 22]，国内则更多使用国标中的分光光度法和2, 6-二氯靛酚滴定法[62]；此外，有机酸基本采用UPLC和HPLC法进行分析[72, 74]。野菜中物质成分的分析和鉴定对其活性成分研究非常关键，相关的检测分析方法与技术在某种程度上限制了该领域研究的发展。总体上，相关分析方法正在往快速、痕量和精准化发展，色谱技术和光谱技术以及联用技术在未来或会得到更广泛的应用。
表 2 常见野菜营养及活性成分测定方法和技术Table 2 Methods and techniques for determination of nutrition and active components in common wild edible vegetables成分 方法和技术 野菜种类 参考文献 矿质元素 ICP-MS、ICP-OES 菊花脑Dendranthema indicum、香椿、蒲公英、马兰Kalimeris indica等 [70] 原子吸收分光光度法 皱果苋Amaranthus viridis和马齿苋等 [71，72] 脂肪酸 GC-MS 猫爪草Ranunculus ternatus [24] 氨基酸 HPLC 牛膝Achyranthes bidentata、白花败酱Patrinia villosa、鸭儿芹Cryptotaenia
japonica、马兰、白花鬼针草Bidens pilosa和马齿苋等[11，72] 总酚，类胡萝卜素，
总黄酮，多糖紫外分光光度法，
HPLC马齿苋 [30，73] 抗坏血酸 UPLC 野生莴苣Lactuca sativa [22] 分光光度法 见霜黄、印度田菁Sesbania sesban和刺苋Amaranthus spinosus等 [7，21] 2, 6-二氯靛酚滴定法 老山芹Heracleum dissectum [62] 生育酚 HPLC 马齿苋和脐景天Umbilicus rupestris等 [72，74] 有机酸 UPLC、HPLC 脐景天等 [72，74] 4. 展望
野菜作为风味独特的野生或半野生植物，由于其本身活性成分丰富，具有食用、药用和工业等开发利用价值，已逐渐成为市场的热点。野菜不仅是人们日常饮食的重要补充，亦是重要的种质资源，其多样的形态、丰富的物质组分及含量是宝贵的资源库，在蔬菜种质资源创新和育种等方面具有重要意义。中国具有丰富的野菜资源，目前研究较多的科属仅限菊科、豆科Leguminosae、禾本科Gramineae等少数，存在研究对象少、研究领域深度不足等问题，未来需要加大野菜开发范围，尤其是深加工工艺和产品开发。野菜往往具有特殊的风味和口感，其所含的氨基酸种类和脂类等与栽培蔬菜具有差异，许多野菜含有多种酚类、萜类化合物等具有抗氧化、抗炎症及抗肿瘤等功能的生物活性物质，在预防疾病、药物开发等方面具有较大潜力。但当前对野菜生物活性的研究局限在常见的代谢物质，对于一些构成野菜特殊风味的萜烯类等挥发性成分的研究还有待深入，未来需要进一步开展对野菜特殊风味形成、安全性评价和抗炎症等生物活性的研究。随着生物学研究技术和检测技术的快速发展，如物质分离提取技术和代谢组等技术应用，后续可加强对野菜中单一物质成分的分离、提取工艺和功能鉴定研究，明确其活性功能机制，筛选主要食药用成分并进行产业化开发利用，促进产业发展。
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图 2 图像处理前后展平竹板材试样表面
Figure 2 Surface of flat bamboo sample before and after image processing
图 3 竹筒转速和进给速度对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 3 Contour and response surface plots of Y=f(A, B)
图 4 竹筒转速和气缸压力对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 4 Contour and response surface plots of Y=f(A, C)
图 5 进给速度和气缸压力对去青度相互影响的响应面图和等高线图
Figure 5 Contour and response surface plots of Y=f(B, C)
表 1 竹筒转速的单因素试验结果
Table 1. Single factor experimental result of bamboo roration speed
竹筒转速/
(r·min−1)去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 32 2 0.47 38.29 40 6 0.53 42.94 48 6 0.61 49.33 56 10 0.73 56.62 64 10 0.91 64.48 72 16 1.09 80.29 说明：进给速度为0.35 m·min−1；气缸压力为0.20 MPa 
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表 2 进给速度的单因素试验结果
Table 2. Single factor experimental result of bamboo feed speed
进给速度/
(m·min−1)去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 0.25 8 0.81 64.17 0.30 4 0.75 60.43 0.35 6 0.72 55.91 0.40 4 0.67 52.19 0.45 8 0.60 50.11 0.50 6 0.54 45.87 说明：竹筒转速为50 r·min–1；气缸压力为0.20 MPa
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表 3 气缸压力的单因素试验结果
Table 3. Single factor experimental result of bamboo pressure
气缸压力/MPa 去青效果 破裂率/% 去青厚度/mm 去青度/% 0.05 0 0.22 23.11 0.10 2 0.45 35.19 0.15 4 0.58 40.02 0.20 8 0.71 58.82 0.25 14 0.92 68.88 0.30 18 1.12 83.29 说明：竹筒转速为50 r·min–1；进给速度为0.35 m·min–1
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表 4 响应面BBD试验因素及水平
Table 4. Factors and levels of BBD test
水平 因素 竹筒转速A/(r·min–1) 进给速度B/(m·min–1) 气缸压力C/MPa –1 40 0.25 0.10 0 50 0.30 0.15 1 60 0.35 0.20
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表 5 响应面BBD试验设计及结果
Table 5. Design and results of BBD test
试验号 竹筒转速
A/(r·min–1)进给速度
B/(m·min–1)气缸压力
C/MPa去青度
Y/%试验号 竹筒转速
A/(r·min–1)进给速度
B/(m·min–1)气缸压力
C/MPa去青度
Y/%1 50 0.30 0.15 40.36 10 50 0.30 0.15 39.63 2 50 0.30 0.15 40.33 11 40 0.35 0.15 33.02 3 40 0.25 0.15 38.81 12 50 0.25 0.10 31.56 4 60 0.35 0.15 44.39 13 50 0.30 0.15 41.08 5 50 0.35 0.20 51.65 14 50 0.35 0.10 30.47 6 60 0.30 0.20 60.34 15 40 0.30 0.10 21.25 7 60 0.25 0.15 52.49 16 50 0.25 0.20 60.39 8 60 0.30 0.10 35.99 17 50 0.30 0.15 41.88 9 40 0.30 0.20 47.66
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表 6 回归模型方差分析
Table 6. Variance analysis of regression model
方差分析项 平方和 自由度 F P 方差分析项 平方和 自由度 F P 模型 1 720.66 9 232.45 ＜0.000 1** A2 0.50 1 0.60 0.463 1 竹筒转速A 344.14 1 418.41 ＜0.000 1** B2 14.64 1 17.80 0.003 9* 进给速度B 70.33 1 85.51 ＜0.000 1** C2 4.19 1 5.09 0.058 7 气缸压力C 1 269.32 1 1 543.28 ＜0.000 1** 残差 5.76 7 AB 1.33 1 1.62 0.243 5 失拟项 2.83 3 1.29 0.391 9 AC 1.06 1 1.29 0.293 5 纯误差 2.92 4 BC 14.63 1 17.79 0.003 9* 总离差 1 726.42 16 说明：回归模型R2=0.996 7，R2adj=0.992 4， ${R^2_{\rm{P}} }$ =0.971 1，变异系数CV=2.17；**P＜0.000 1，差异极显著；*表示P＜0.05，差异显著
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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20190510
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