综述:菊粉型果聚糖及其新衍生物的全面综述:植物来源、制备方法、结构表征及生物活性

《Carbohydrate Polymers》:A comprehensive review of inulin-type fructans and their neo-series: Plant sources, preparation, structural characterization, and bioactivities

【字体: 时间:2025年10月21日 来源:Carbohydrate Polymers 12.5

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  菊粉类和伪菊粉类果聚糖的结构特征、提取分离技术及生物活性研究进展,系统综述了其植物资源、纯化方法、结构表征技术(HPGPC、SEC-MALLS等)、免疫调节、肝保护及抗炎等生物活性,探讨了结构-活性关系,总结了在食品医药工业的应用前景与挑战。

  
作者名单:单珊、刘梦瑶、洪斌、张珊、袁迪、张静怡、高欣、吴琦、卢伟红、任传英、卢书文
单位:黑龙江省农业科学院食品加工研究所,哈尔滨,150086,中国

摘要

菊粉型和新菊粉型果聚糖是由果糖和葡萄糖组成的碳水化合物,是许多双子叶植物和单子叶植物中的重要活性成分。这些果聚糖具有多种健康促进作用,包括免疫调节、肝脏保护和益生元功能。目前它们被广泛应用于食品、化妆品和制药行业。获得高纯度的菊粉型和新菊粉型果聚糖并确定其结构特征有助于理解其结构-活性关系。然而,关于从不同植物中提取、分离、纯化以及研究其结构特性和生物活性的研究仍然较少。值得注意的是,由于果糖在热和酸性条件下的不稳定性,这些果聚糖的结构鉴定仍面临挑战。本文综述了菊粉型和新菊粉型果聚糖的潜在植物来源及其在食品和制药行业的应用,并总结了从各种植物中提取、分离和纯化这些果聚糖的主要方法,以及用于表征其结构的分析方法,同时还探讨了它们的生物活性和潜在的结构-活性关系。本综述旨在为菊粉型果聚糖的进一步开发和利用提供有价值的见解。

缩写说明

    HPGPC 高性能凝胶渗透色谱
    高纯度凝胶渗透色谱
    HPSEC 高性能尺寸排阻色谱
    高纯度尺寸排阻色谱
    PC 纸层色谱
    TLC 薄层色谱
    GC–MS 气相色谱-质谱联用
    MALDI-TOF-MS 基质辅助激光解吸飞行时间质谱
    ESI-MS 电喷雾离子化质谱
    UPLC-IT-TOF/MS 超高效液相色谱-离子阱飞行时间质谱
    IC 离子色谱
    SEC-MALLS 尺寸排阻色谱-多角度激光光散射

菊粉型果聚糖及其衍生物

菊粉型果聚糖最早由Valentine Rose在19世纪初从Inula helenium(菊科植物)的根部中发现,并由Thomson在1817年正式命名(Dangre等人,2025年;Wan等人,2020年)。这类果聚糖广泛存在于植物、真菌和细菌中,其中植物是主要来源。据报道,超过30,000种植物含有菊粉型果聚糖,包括Cichorium intybus(菊苣)、Helianthus tuberosus(洋蓟)和Cynara scolymus(球蓟)等。

菊粉型果聚糖的提取、分离与纯化

大量研究表明,获得高纯度的多糖组分有助于深入分析其结构特性和探索结构-活性关系。因此,我们总结了实验室中获取高纯度菊粉型和新菊粉型果聚糖的一般流程(见图3)。

菊粉型果聚糖的结构特征

尽管菊粉型果聚糖和新菊粉型果聚糖的结构相对简单,但它们的具体结构会因植物来源、提取和纯化方法的不同而有所差异。研究表明,菊粉型果聚糖的生物活性与其化学结构密切相关。因此,阐明其详细结构特征对于揭示其结构-活性关系至关重要。

菊粉型果聚糖的生物活性

来自不同植物的菊粉型果聚糖和新菊粉型果聚糖的生物活性已被广泛研究。大量体外体内实验表明,这些果聚糖具有多种有益的健康效果,包括益生元作用(Caleffi等人,2015年;Fu等人,2018年)、免疫调节作用(Bai等人,2020年;Pang等人,2019年)、肝脏保护作用(Liu等人,2024年;Wang等人,2023年)以及抗炎作用(Shao等人,2020年;Wang等人,2023年)等。

工业应用与挑战

由于菊粉型果聚糖具有生物降解性、低毒性和可再生性,美国食品药品监督管理局(FDA)已批准其作为食品添加剂使用(Usman等人,2021年)。这些特性加上其独特的物理化学和功能特性,使其在食品和制药行业得到了广泛应用。

结论与未来展望

菊粉型果聚糖在食品、制药和化妆品行业的应用日益广泛,因此受到了越来越多的关注。本综述总结了近年来关于菊粉型和新菊粉型果聚糖的研究进展,重点介绍了它们的植物来源、提取方法、分离技术、结构特征、生物活性以及潜在的结构-活性关系。尽管取得了显著进展,但仍存在一些挑战限制了其更广泛的应用。

作者贡献声明

单珊: 文章撰写与编辑、初稿撰写、数据管理、概念构思 刘梦瑶: 方法学设计、实验研究 洪斌: 实验验证 张珊: 数据管理 袁迪: 数据分析 张静怡: 数据分析 高欣: 数据分析 吴琦: 数据分析 卢伟红: 项目管理 任传英: 监督指导 卢书文: 监督指导、项目管理

写作过程中使用的生成式AI和AI辅助技术声明

在撰写本文过程中,作者谨慎使用了ChatGPT工具以提高文本的流畅性和可读性。使用该工具后,作者对全文进行了仔细检查,并对出版物的内容承担全部责任。

未引用参考文献

Liu, Tang, Yin, Nie and Xie, 2021

利益冲突声明

作者声明不存在任何利益冲突。

致谢

本研究得到了黑龙江省科研院所研究经费(CZKYF2025-1-C003)、黑龙江省农业科学院农业科技创新项目(CX25JC53)以及国家水稻产业技术体系(CARS-01-51)的支持。
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