高压辅助pectin酶降解黑醋栗（Ribes nigrum L.）中的多糖：优化过程、特性分析及抗氧化活性研究

高压辅助酶解优化及人工神经网络预测模型研究显示，ANN模型（R2=0.9825）比RSM（R2=0.9693）更具预测优势，最优条件（0.06mg/mL酶浓度、5.15MPa压力、43.55℃温度、50.30min时间）使黑加仑多糖分子量降至9.02×10?Da，热稳定性及抗氧化活性优于原多糖。

　　

余洋|刘梦雅|卜雪莹|李淼|白静文

中国东北农业大学艺术与科学学院，哈尔滨150030

摘要：

本研究旨在利用响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）模型优化高压辅助果胶酶降解（HPAPD）条件，以降解Ribes nigrum L.果实中的多糖。与RSM相比（R² = 0.9693），ANN模型在整体输出值上的决定系数明显更高（R² = 0.9825），并且在验证过程中表现更好。在ANN预测的最佳降解条件下（果胶酶浓度为0.06 mg/mL，压力为5.15 MPa，温度为43.55 °C，时间为50.30分钟），降解后多糖的粘度平均分子量、粒径和α-葡萄糖苷酶抑制活性分别为9.79 × 10⁶ Da、126.52 nm和60.98%。纯化的降解多糖（PDRP）和原始多糖（PRNP）由不同摩尔比的Man、Rha、Glc A、Gal A、Glc、Gal和Ara组成。与PRNP相比，PDRP的片状结构表面积减小，且没有三螺旋或晶体结构。然而，PDRP具有较低的粘度平均分子量（9.02 × 10⁶ Da），表现出更好的热稳定性和流变性能，以及更强的抗溶血效应和自由基清除活性（PRNP为2.39 × 10⁸ Da）。因此，HPAPD可能是一种绿色且高效的原始多糖降解方法，而ANN方法是优化和预测多糖降解过程的有效数学模型。

引言

Ribes nigrum L.果实，俗称黑加仑，在全球范围内享有盛誉，年产量为153,028吨（Granato等人，2022年）。在欧洲国家中，波兰是主要生产国（105,000吨），其次是英国（12,600吨）和德国（4,520吨）（Cortez & Gonzalez，2019年；Araújo等人，2021年）。除了其农业价值外，Ribes nigrum L.果实还因其含有多种生物活性化合物而受到重视，包括花青素、黄酮醇、酚酸、多糖、维生素和有机酸（Brennan等人，2025年；Zhou等人，2025年）。先前的研究表明，Ribes nigrum L.果实具有多种健康促进作用，如降血糖、抗病毒、抗菌和抗癌效果（Barik等人，2020年；Inthalaeng等人，2025年）。作为黑加仑中的主要生物活性成分之一，多糖被认为具有免疫调节、抗氧化、抗肿瘤和降血糖等作用（Barik等人，2020年；Zhou等人，2025年）。然而，据报道，分子量较大的多糖很难通过细胞膜进入目标组织发挥作用（Kowalski & Gonzalez，2021年；Tabani等人，2025年）。例如，许多研究表明多糖的分子量影响其在体内的生物活性和利用情况（Fan等人，2025年）。相反，一些文献表明低分子量的多糖通常表现出更好的生物活性，从而增强了其在制药和食品工业中的潜在应用（Yang等人，2024年；Zheng等人，2025年）。因此，建立一种有效、快速且环保的多糖降解技术对于增强其生理活性和扩展其在食品和制药行业的应用非常重要。

近年来，已经报道了多种多糖降解方法，这些方法大致可以分为化学方法、物理方法和生物方法（Liu等人，2025年）。其中，化学方法（如氧化和酸水解）往往存在环境污染严重和后处理复杂的缺点（Wang & Zhu，2024年）。生物策略，包括酶促水解和微生物发酵，需要根据多糖的复杂结构仔细筛选果胶酶和微生物（Cao等人，2020年）。已报道的物理降解技术包括超声波、微波、热处理和高压处理（Jia等人，2025年）。然而，每种降解方法都有其优势和局限性。为了结合不同方法的优势，本研究采用了一种高压辅助酶促降解的组合技术。降解过程中的许多实验参数会影响多糖的粘度平均分子量（Golbargi等人，2021年）。因此，优化这些参数对于降低粘度平均分子量至关重要（Song等人，2024年）。

响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）为实验设计、模型开发以及建立二次方程以评估自变量（单独或组合）的影响提供了强大的工具（Ryu等人，2021年）。作为一种统计方法，RSM有助于实验设计、模型开发以及构建二次方程来分析单个或多个变量的影响（Vartiya等人，2025年）。相比之下，ANN是一种非线性计算建模技术，可以模拟生物神经结构，并能够进行自我学习和训练以解决实际问题，而无需预先了解特定的数学关系（Al Hasan等人，2025年；Mohd Adnan等人，2025年）。越来越多的研究表明，ANN在优化和预测任务中优于传统回归模型（Gammoudi等人，2021年）。ANN由多个并行连接的类神经元单元组成，网络信号处理通过这些神经元之间的相互作用实现（Ghorbanizamani等人，2025年）。与传统的数学公式不同，神经网络将权重和阈值（偏差）视为可调参数。这些参数通过将输出与目标进行比较来迭代优化——这一过程称为网络训练。ANN模型通过预测和泛化复杂的非线性行为来产生结果，从而形成多样的网络架构和输入-输出关系以实现所需的结果（Ramírez-Brewer等人，2024年）。值得注意的是，训练有素的神经网络即使在输入条件变化的情况下也能准确预测输出，并且即使面对大型和复杂的数据集也能提供可靠的结果（Aung等人，2022年）。由于其在数据拟合、预测和优化方面的灵活性和强大性能，ANN模型已被广泛应用于众多科学和工程领域。

在本研究中，采用了一种高压辅助果胶酶的组合方法来降解从Ribes nigrum L.果实中提取的多糖。使用RSM和ANN模型优化了降解条件。此外，还评估了降解前后多糖的物理化学性质、结构特征、抗红细胞溶血作用和抗氧化活性。

材料与试剂

Ribes nigrum L.果实来自牡丹江农业科学研究院，由东北农业大学的吴秀菊教授鉴定（标本馆/存储编号为NEFI008628），并储存在-20 °C的密封塑料袋中。1-苯基-3-甲基-5-吡唑酮（PMP）、抗坏血酸（Vc）和右旋糖酐标准品（葡萄糖（Glc）、甘露糖（Man）、半乳糖（Gal）、半乳糖醛酸（Gal A）、鼠李糖（Rha）、阿拉伯糖（Ara）、葡萄糖醛酸（Glc A）等试剂均已准备就绪。

单因素实验

降解过程后进行3500 Da截留透析后，测得PNBP的回收率为74.26 ± 0.18%，PDBP的回收率为72.14 ± 0.25%。如图1A所示，当提取时间从10分钟延长到50分钟时，多糖的粘度平均分子量从2.08 × 10⁸ Da降低到5.22 × 10⁶ Da，但在60分钟时由于果胶酶活性降低和潜在的抑制作用，进一步降低不再明显（Al Hasan等人，2025年）。

结论

本研究采用RSM和ANN模型系统地建立了Ribes nigrum L.多糖的最佳HPAPD条件。两种模型在全局优化方面都显示出高可靠性，其中ANN模型在预测准确性方面表现更优。PRNP和PDRP是由相同单糖组成的酸性杂多糖，但摩尔比不同。与PRNP相比，PDRP具有更好的物理化学性质和更强的抗氧化活性。

CRediT作者贡献声明

李淼：撰写 – 审稿与编辑、软件、方法论。白静文：资金获取。刘梦雅：撰写 – 初稿、数据管理。卜雪莹：软件、实验研究。余洋：撰写 – 审稿与编辑

未引用参考文献

Chen等人，2020年；de Araújo等人，2021年；Kowalski和Gonzalez de Mejia，2021年；Li等人，2019年；Liu等人，2025年；Liu等人，2025年；Ren等人，2025年；Yang等人，2020年；Yang等人，2024年；Zhang等人，2025年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（编号32172916）和国家生猪产业技术体系子课题（CARS-35-001）的财政支持。