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为解决复杂混合物中糖类分析灵敏度、分辨率及传统傅里叶变换（FT）处理易出错等问题，研究人员开展基于 13C 检测的核磁共振（NMR）及 CRAFT 法的糖类定量研究。发现 CRAFT 结合贝叶斯分析可自动化、低误差定量，提升二维 HSQC 谱分辨率。该研究为糖类分析及时域 NMR 数据应用奠定基础。
在生命科学与食品医药领域，糖类作为多糖的基本组成单元，广泛参与生物过程与食品加工等应用。然而，当前糖类分析手段如比色法、色谱法等面临诸多挑战：比色法特异性低，仅能测定总糖量；气相色谱（GC）需衍生化步骤，操作繁琐且无法区分某些糖；高效液相色谱（HPLC）依赖流动相和固定相优化，易受基质效应影响。核磁共振（NMR）虽具备无需逐一校准、可同时定量多种分子等优势，但传统傅里叶变换（FT）方法在复杂混合物分析中存在灵敏度低、谱图重叠严重、人工积分误差大等问题。因此，开发一种高效、准确且自动化的糖类定量分析方法成为迫切需求。
为突破上述瓶颈，国外研究机构的研究人员开展了一项针对复杂混合物中糖类定量分析的研究，相关成果发表在《Analytica Chimica Acta》。研究团队致力于探索基于 13C 检测的 NMR 技术与新型数据处理方法的结合，以提升复杂体系中糖类分析的可靠性与效率。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：一是 13C 核磁共振检测技术，通过逆门控去耦 z - 恢复自旋回波序列获取定量谱图，避免核 Overhauser 效应（NOE）对结果的干扰；二是完全归约为振幅频率表法（CRAFT），结合贝叶斯分析对时域数据（FID）进行处理，将复杂指数衰减信号转化为包含频率、振幅、衰减率和相位的四列表格数据，实现自动化定量分析；三是二维异核单量子相干谱（HSQC）技术，用于糖信号的归属确认，对比传统 FT 处理与 CRAFT 处理的谱图分辨率差异。
3.1 1H 和 13C NMR 谱图归属
研究选取葡萄糖、半乳糖醛酸等 9 种常见糖类构建 NMR 数据库。结果显示，1H NMR 在复杂混合物中因谱线重叠严重（如 α- 异头区葡萄糖与阿拉伯糖信号重叠形成伪三重峰），定量受限；而 13C NMR 在异头区信号更独特，但部分 α- 异头信号（如岩藻糖 / 木糖、半乳糖 / 葡萄糖醛酸）因化学位移接近仍存在重叠风险。此外，检测到阿拉伯糖、半乳糖等的少量呋喃糖互变异构体，其信号可能干扰定量，需通过校正因子优化结果。二维 HSQC 谱因传统 FT 处理的数据点限制，F1 维分辨率不足，需结合加标实验辅助归属，而 CRAFT 处理可显著改善分辨率。
3.2 基于傅里叶变换的 NMR 定量分析
13C NMR 定量采用逆门控去耦序列，通过优化扫描次数（512 次）、线宽（1 Hz）等参数提升信噪比。尽管 13C 谱图相对简单，但积分法受基线校正、积分窗口选择等人工操作影响大，噪声导致定量误差显著。例如，在 β- 异头区，积分窗口变化 2 Hz 可导致浓度估算误差达 5%，α- 异头区重叠信号更难以准确积分。此外，糖的互变异构体（如吡喃糖与呋喃糖）因含量低、信号弱，传统方法难以可靠检测，需通过校正因子补偿。
3.3 傅里叶变换分析的局限性
传统 FT 方法依赖相位校正、基线调整和积分等步骤，存在主观误差。噪声在频域的均匀分布会放大测量不确定性，尤其是低信噪比时，积分窗口的微小差异可能导致显著偏差。对于紧密相邻的信号（如 α- 异头区 0.015 ppm 间隔的信号），人工定义积分边界几乎无法实现，而频域建模方法（如 GSD）仍需谱图预处理，无法完全避免误差。
3.4 基于 CRAFT 的分析
CRAFT 通过贝叶斯时域分析，将 FID 信号分解为独立的指数衰减模型，无需相位校正和基线处理，自动化提取振幅（对应传统积分值）。在 13C NMR 分析中，CRAFT 成功解析了异头区紧密间隔的信号（如 95.05-95.15 ppm 间仅 2.7-6.7 Hz 间隔的信号），且三次重复实验的浓度估算误差仅 1.5-2.1 mM，显著低于 FT 积分法。此外，CRAFT 处理的二维 HSQC 谱分辨率大幅提升，避免了传统 FT 因窗函数引入的人为展宽，使 1H-13C 信号归属更便捷，尤其适合复杂混合物分析。
4. 结论与讨论
本研究证实，13C NMR 是复杂混合物中糖类分析的有效工具，但其传统 FT 积分法受噪声、重叠信号和人工操作影响显著。CRAFT 结合贝叶斯分析展现出显著优势：通过时域建模实现自动化、高重复性定量，降低主观误差；提升二维 HSQC 谱分辨率，简化信号归属流程。研究结果为糖类在食品、生物技术等领域的精准分析提供了新策略，同时为时域 NMR 数据在靶向分析中的广泛应用奠定了基础，有望推广至其他复杂基质的定量研究。该方法的客观性与高效性使其在高通量糖类分析中具有广阔应用前景，助力深入揭示糖类在生物体系中的功能与作用机制。
