Sitagliptin

一、论文介绍题目： Reconstitution of spermatogenesis and continuous generation of functional haploid germ cells in mouse testicular organoids 研究导语 2026年3月30日，南方医科大学等机构的研究人员在《Nature Communications》发表研究，提出一种形成—分化两阶段培养策略，成功构建优化的小鼠睾丸类器官（O-Torgs）。该体系不仅能够模拟睾丸组织的关键结构与功能，还可在体外持续产生具有受精能力的单倍体生殖细胞，最长维持约90天。研究进一步将类器官应用于化疗药物诱导的男性生殖损伤模型，从8种小分子中发现具有保护作用的BTT-3033，并通过小鼠实验进行验证，为男性不育疾病建模与候选药物发现提供了新的实验平台 二、 研究背景与核心问题 男性不育的治疗长期受到生殖细胞获取困难的限制。对于部分无精子症患者，即使采用显微取精技术，也可能因为睾丸中缺乏成熟精子或精子细胞而无法获得可用于辅助生殖的配子。精子发生并不是单一细胞的分化过程，而是依赖生精细胞、支持细胞及周围体细胞共同维持的复杂生物学过程。因此，如何在体外重建接近天然睾丸的组织微环境与完整生精过程，一直是生殖医学的重要问题。 传统睾丸组织块培养能够保留部分组织结构，但不利于精确操控细胞组成，也难以开展标准化药物筛选。二维培养体系虽然操作相对简单，却缺少天然睾丸中的三维细胞互作环境，难以同时维持未分化精原细胞和后续生殖细胞分化。已有睾丸类器官研究在血睾屏障形成、激素分泌和部分生殖细胞分化方面取得进展，但长期维持精子发生并持续产生功能性单倍体细胞仍存在明显困难。 另一个关键问题是，现有体外模型很难兼顾疾病模拟和药物评价。以白消安（Busulfan）为代表的化疗药物可能造成生殖细胞损伤，但用于研究损伤过程及筛选保护性药物的体外模型仍然有限。研究团队因此尝试通过优化类器官形成阶段的培养条件，先建立适合生精细胞发育的组织结构，再诱导后续分化，使同一平台能够用于精子发生机制研究、男性不育建模和候选小分子评价三、 研究数据与核心方法 研究并非以人工智能模型训练为核心，因此不存在传统机器学习意义上的训练集和测试集划分。其验证主要依靠独立生物学重复、不同培养条件比较、体外功能检测和小鼠动物实验 核心方法是形成—分化两阶段培养体系。 研究人员首先将新生小鼠睾丸细胞重新聚集，在精原干细胞培养基（SSCM）中培养6天，促进细胞组织化和生精小管样结构形成；随后切换至αMKM培养基，推动生殖细胞进入后续分化过程。采用该策略获得的类器官被命名为O-Torgs，而持续使用αMKM培养的类器官则作为传统培养对照T-Torgs。 为了判断类器官是否真正具备生精功能，团队利用Prm1-DsRed报告系统追踪精子细胞形成，通过免疫荧光、流式细胞术及减数分裂相关检测确认生殖细胞发育状态，并采用圆形精子细胞胞质内注射（ROSI）验证所获得单倍体细胞的受精能力。研究还通过单细胞转录组分析细胞类型及其分化状态，结合细胞外基质蛋白质组和功能干预实验，探索分阶段培养改善生精功能的原因。 在药物评价环节，研究人员使用白消安建立类器官生殖细胞损伤模型，筛选8种小分子，并进一步在白消安处理的小鼠中验证候选化合物BTT-3033的保护作用。这使整个研究形成了从体外组织重建、功能验证到候选药物评价的连续实验路径四、 主要发现1. 分阶段培养显著改善睾丸类器官的生精能力 研究首先比较了不同培养条件对睾丸类器官发育的影响。结果发现，SSCM培养基有利于早期生精小管样结构形成，但单独长期使用无法有效产生精子细胞；αMKM能够支持后续分化，却难以充分建立早期组织结构。将两种培养条件依次组合后，O-Torgs在培养第14天表现出更高的粗线期和双线期精母细胞比例，并在第25天获得更高的CREM阳性圆形精子细胞生成效率。 利用Prm1-DsRed报告系统，研究人员进一步发现，培养第40天有37.5%的优化类器官出现精子细胞相关荧光信号，优于其他测试条件。移植实验也支持早期SSCM培养的重要性：两次独立实验中，SSCM预培养组移植物的荧光阳性比例分别达到18.7%和21.0%，而αMKM预培养组分别为0%和7.7%。这些结果表明，早期组织形成条件直接影响后续生精功能的建立。 2. 类器官能够持续产生具有受精能力的单倍体生殖细胞 与只能短期支持生殖细胞分化的部分既有体系不同，O-Torgs在第25、40和90天均可检测到精子细胞相关标志物，表明其生精能力能够维持长达约三个月。研究结合CREM、PNA、DDX4及Prm1-DsRed等标志物确认精子细胞的存在，并通过EdU和BrdU标记追踪不同时间阶段的生殖细胞生成情况，支持类器官并非仅产生一次性分化产物，而是能够持续提供新的精子细胞。 更重要的是，研究人员将第40天类器官来源的圆形精子细胞用于ROSI实验，成功获得胚胎及后代。相关后代表现出正常生长，并具备繁殖能力，研究追踪至F2代。这一结果将验证层级从细胞标志物表达推进至实际受精与后代生殖功能，是该体系区别于仅具有形态学相似性的睾丸类器官的重要证据。不过，这一结果仍属于小鼠实验体系，并不意味着已建立可直接用于人类辅助生殖的技术。 3. 细胞外基质重建是促进类器官发育的重要因素 为了理解分阶段培养为什么有效，研究人员进一步分析O-Torgs与传统类器官的组织微环境差异。单细胞转录组和蛋白质组分析提示，优化培养条件能够促进与细胞外基质（ECM）相关的组织重建，为生精小管样结构形成提供更适宜的环境。研究通过细胞间通讯分析发现，O-Torgs中部分配体—受体相互作用的预测强度约为传统类器官的两倍，相关信号涉及胶原蛋白和层粘连蛋白等细胞外基质成分。 为了检验细胞外基质的实际作用，团队使用IV型胶原酶及透明质酸合成抑制剂4-甲基伞形酮进行干预。结果显示，两种处理均削弱了早期生精小管样结构形成，并影响第40天的精子细胞生成。这些功能干预结果支持细胞外基质在类器官结构建立及后续生精过程中发挥重要作用。研究还发现，SSCM能够改善部分青春期来源睾丸细胞的类器官组装效率，提示该培养策略具有一定的细胞来源适应潜力，但成年来源细胞的完整生精能力仍有待进一步验证。 4. 类器官能够模拟化疗诱导的生殖损伤并筛选保护性小分子 研究进一步使用白消安建立生殖细胞损伤模型。通过比较不同处理浓度，团队选择2.5 μM白消安作为后续类器官实验条件。与溶剂对照相比，白消安处理使类器官在第10至40天的面积显著下降，并在第40天明显减少CREM阳性精子细胞数量，证明该模型能够反映部分化疗相关生殖细胞损伤表型。 在此基础上，研究人员筛选了8种小分子，包括西格列汀、葛根素、褪黑素、5-甲基胞苷、柚皮苷、淫羊藿苷、蒺藜提取物和BTT-3033。其中，褪黑素能够增加未分化精原细胞数量，西格列汀、褪黑素及5-甲基胞苷能够改善精子细胞生成相关指标。值得关注的是，BTT-3033同时改善未分化精原细胞与精子细胞数量，并在后续浓度优化中确定5 μM为该类器官实验条件下的较优浓度。 这一结果说明，O-Torgs不仅能够用于研究生精过程，还可以通过可量化的细胞学终点开展候选小分子初步筛选。但目前筛选规模只有8种化合物，尚不足以证明该平台已经具备大规模高通量筛选能力。 5. BTT-3033在小鼠体内表现出生殖细胞保护潜力 为检验类器官筛选结果是否能够延伸至动物水平，研究团队在出生后第10天的小鼠中建立白消安损伤模型，并给予BTT-3033干预。动物实验共纳入16只小鼠，其中5只为对照组，5只接受白消安及PBS处理，另外6只接受白消安及BTT-3033处理。白消安单次腹腔注射剂量为4 mg/kg，BTT-3033以10 mg/kg剂量连续灌胃30天。 实验结果显示，与单纯白消安处理组相比，BTT-3033干预能够改善睾丸和附睾大小，增加生精小管中的生殖细胞，并促进附睾尾部精子积累。进一步的细胞数量分析发现，未分化精原细胞、精母细胞和精子细胞均出现显著改善。转录组结果还提示，BTT-3033处理与精子发生、减数分裂及精子运动相关通路的恢复有关，同时伴随部分炎症和细胞凋亡相关通路的下调。 这些结果说明，BTT-3033的保护作用并非停留在体外计算预测，而是已经获得类器官和小鼠体内实验支持。不过，研究尚未充分证明其直接作用靶点和完整分子机制，也未建立人类患者中的治疗有效性，因此更适合将其定位为具有进一步开发价值的早期候选化合物。 五、 研究价值、局限与总结研究价值 本研究的重要贡献是将睾丸类器官从部分组织特征模拟推进到具有长期生精功能的实验体系。通过分阶段培养，研究人员在体外重建了较完整的生殖细胞发育环境，并获得能够产生后代的功能性单倍体细胞，为理解精子发生过程中的细胞互作和微环境调控提供了新的研究工具。 对于候选药物研发而言，更直接的价值在于建立了疾病建模—小分子筛选—动物验证的实验路径。研究使用白消安诱导生殖损伤，在类器官中筛选出BTT-3033，并通过动物实验观察到相应的保护作用。这种策略能够在进入动物实验之前，通过体外模型评价候选分子对生殖细胞的影响，为缩小筛选范围提供依据。 需要强调的是，本研究没有建立AI驱动的分子生成或虚拟筛选模型。单细胞转录组分析、细胞通讯预测和蛋白质组分析主要用于解释生物学机制，而不是直接预测候选药物活性。因此，其研发效率价值主要来自功能性类器官平台的建立，而非人工智能算法性能的提升。研究局限 首先，研究以小鼠来源细胞为主，虽然证明了类器官可以长期维持生精功能，但人类睾丸细胞具有不同的发育周期和组织调控特征。该培养策略能否直接应用于人源细胞，尤其是成年患者来源的细胞，仍需独立验证。 其次，BTT-3033的证据目前主要来自体外类器官和小鼠实验。研究没有提供人体临床疗效数据，也没有系统证明其长期生殖安全性、药代动力学特征和最佳治疗窗口。动物实验样本规模相对有限，尚需更大规模的独立重复及长期随访。 此外，虽然研究通过细胞外基质干预和组学分析提出了可能的调控机制，但相关配体—受体通讯结果主要属于计算推断，尚不能直接证明每一条信号通路的因果作用。BTT-3033如何发挥保护作用，也仍需进一步开展靶点确认与机制验证总结 这项研究通过形成—分化两阶段培养策略，建立了能够持续产生功能性单倍体生殖细胞的小鼠睾丸类器官。其核心突破不仅在于模拟生精小管结构，更在于通过受精实验和后代繁殖验证了细胞功能，并将这一体系进一步应用于男性不育疾病建模和候选药物筛选。 未来研究的关键方向，是提高人源类器官的构建效率与重复性，明确细胞外基质和生精微环境中的关键调控机制，并围绕BTT-3033等候选分子开展靶点确认、长期安全性及更严格的疗效评价。只有在这些环节获得充分证据后，类器官筛选结果才有可能进一步转化为面向男性生殖损伤的治疗策略

➡️点击关注字体 “食品行业促进中心” 公众号，查看更多精彩内容！ 不同食源性植物多酚粗提物体外降血糖效果评价及关联性分析  陈桐羽  张宁  张发茜  王捷颖  温馨  倪元颖  李茉  中国农业大学食品科学与营养工程学院国家果蔬加工工程技术研究中心农业农村部果蔬加工重点实验室 摘要:为筛选具有多靶点降血糖活性的食源性植物资源，并揭示其活性与多酚含量的关联，本研究以40种可食用植物为对象，采用超声辅助乙醇提取法制备多酚提取物，测定提取物总酚与总糖含量，系统评价提取物对α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、二肽基肽酶-4（Dipeptidyl peptidase 4，DPP-4）的抑制活性及对人结直肠腺癌细胞NCI-H716分泌胰高血糖素样肽-1（Glucagon-Like Peptide-1，GLP-1）的促进作用，并通过聚类分析、主成分分析与相关性分析揭示其活性特征与化学成分的关联。结果表明，枳椇子、肉桂、高良姜、荷叶、覆盆子、沙棘、杜仲叶、砂仁等提取物在α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶活性抑制及GLP-1促分泌能力上表现出多靶点降糖潜力，藤茶、丁香、姜黄等提取物在DPP-4活性抑制上展现较高潜力。尤其以枳椇子对α-淀粉酶抑制作用最强（IC50 = 0.030 mg/mL），优于阳性对照阿卡波糖（IC50 = 0.039 mg/mL）；肉桂对α-葡萄糖苷酶抑制作用最强（IC50 = 1.523 μg/mL）；藤茶对DPP-4抑制作用最强（IC50 = 0.078 mg/mL）；荷叶显著（P＜0.05）促进GLP-1分泌（较空白组提升17倍）。相关性分析结果显示，总酚含量与α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力呈极显著（P＜0.01）正相关，是影响糖代谢调控的关键物质基础。本研究为开发具有综合调节血糖功能的天然食品原料提供了科学依据。 关键词:食源性植物多酚降血糖多靶点筛选聚类分析主成分分析相关性分析 基金:十四五国家重点研发计划-植物源新食物资源综合挖掘与开发利用研究（2023YFF1104001） 作者:陈桐羽（2003-），女，硕士研究生，研究方向：天然产物提取及功能食品开发，E-mail:1741997597@qq.com 李茉（1992-），女，博士，副教授，研究方向：天然产物提取及功能食品开发，E-mail:limo0125@cau.edu.cn 糖尿病是由胰岛素绝对或相对分泌不足以及利用障碍引发的，以高血糖为标志的慢性疾病。据2024年国际糖尿病联盟最新统计，全球5.89亿的成年人（20-79岁）患有糖尿病，其中我国糖尿病患者总数达1.48亿，且超过90%糖尿病患者为II型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus，T2DM）[1]。长期高血糖会诱导心血管疾病、肾病、视网膜病变等多种并发症[2]，目前糖尿病已成为继肿瘤、心脑血管疾病之后，威胁人类健康的第三大杀手。临床上常用于治疗T2DM的药物包括阿卡波糖、西格列汀、双胍类、磺脲类等，但这些药物常伴有腹泻、腹部绞痛、胀气和呕吐等副作用[3]。因此，从食源性植物资源中寻找安全、温和、高效的降血糖活性成分已成为当前的研究热点。 血糖水平的稳态调节是一个复杂的网络系统，涉及碳水化合物消化吸收、肠促胰素分泌及其降解等多个环节。其中，抑制小肠α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶的活性，能够延缓碳水化合物的分解与吸收，从而降低餐后血糖峰值[4]；二肽基肽酶-4（Dipeptidyl peptidase 4，DPP-4）是降解胰高血糖素样肽-1（Glucagon-Like Peptide-1，GLP-1）的关键酶，抑制其活性可延长内源性GLP-1的半衰期[5]；而直接刺激肠道L细胞分泌GLP-1，则能从源头上增强机体自身的胰岛素分泌能力[6]。多酚类化合物是广泛存在于植物中的一类小分子次级代谢产物。研究表明，植物多酚因其特有的酚羟基结构，能够通过氢键或疏水作用与消化酶结合从而抑制其活性[7]；同时，部分多酚也被发现能够调节肠促胰素的分泌[8]。然而，目前系统评价多种植物资源综合降糖潜力的研究相对较少，总酚对上述三个关键酶靶点及GLP-1促分泌能力的影响是否存在差异仍不明确。 因此，本研究基于以下3点标准选取40种可食用植物为研究对象：文献报道具有降血糖功能或潜力的药食两用植物与新食品原料；覆盖不同植物部位（果实、叶、根茎、花等），以保证样本的代表性；市场易得且具有食品原料应用潜力。采用超声辅助乙醇提取法制备植物多酚提取物。对比研究40种植物多酚提取物中的总酚含量和总糖含量，在固定浓度下筛选其对α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4的抑制活性以及对NCI-H716细胞分泌GLP-1的促进作用，进而对活性前5的提取物进行量效关系评价。最后，利用聚类分析和主成分分析将活性数据与化学成分相关联，旨在揭示不同植物多酚提取物多靶点降血糖活性的差异规律，明确总酚对降血糖能力的贡献，以期为开发具有综合调节血糖功能的天然食品原料提供理论依据和数据支撑。 1 材料与方法 1.1 材料与仪器 本研究所用40种食源性植物原料具体名称和水分含量见表1。其中，蓝靛果由广州青云山药业有限公司提供，鲜果存于-80℃冰箱，真空冷冻干燥48 h后，磨粉、过30目筛；此外所有植物原料均为市售干品，购自安徽省亳州市药材市场，由其代为磨粉、过30目筛，经实验室统一验收。所有原料粉均使用水分含量测定仪测定水分含量，分别密封置于阴凉干燥处避光保存。主要化学试剂与生物材料如下：无水乙醇（分析纯）现代东方（北京）科技发展有限公司；二肽基肽酶-4（8.5 U/mg）实验室自制；α-淀粉酶（9.4 U/mg，来源于猪胰腺）、DNS试剂、二甲基亚砜、PBS缓冲液（pH 6.8，0.1 mol/L）、TBS缓冲液（pH 7.5，0.025 mol/L）、KRB缓冲液、DMEM培养基、基质胶、青霉素、链霉素、植物总酚含量检测试剂盒、总糖含量检测试剂盒、α-葡萄糖苷酶抑制剂活性检测试剂盒、CCK-8试剂盒、人源胰高血糖素样肽-1（GLP-1）酶联免疫吸附测定（ELISA）试剂盒 北京索莱宝科技有限公司；甘氨酰-脯氨酸-7-氨基-4-甲基香豆素氢溴酸盐、阿卡波糖、西格列汀、胆酸 上海源叶生物科技有限公司；RPMI 1640培养基、胎牛血清、NCI-H716细胞株 中国科学院细胞库干细胞库。 800C多功能粉碎机 上海凌生科技有限公司；KQ-500KDE数控超声波清洗器 昆山市超声清洗仪器有限公司；CL5R高速离心机 湘仪集团；M8642型旋转蒸发仪 POPE科学公司；FD-1A-80真空冷冻干燥机 中科信恒（北京）科技有限公司；SpectraMax M2酶标仪 美谷分子公司；FE28-Meter pH计 梅特勒公司；DF-101T-15电热恒温水浴锅 上海力辰邦西仪器科技有限公司。 表1 原料名称和水分含量 Table 1 Raw materials and their moisture contents 序号 原料 拉丁名 水分含量 （%） 序号 原料 拉丁名 水分含量 （%） 1 枳椇子 Hovenia dulcis Thunb. 8.57 ± 1.32 21 酸枣仁 Ziziphus jujuba Mill. var. spinosa (Bunge) Hu ex H. F. Chow 6.58 ± 1.29 2 藤茶 Ampelopsis grossedentata (Hand.-Mazz.) W. T. Wang 7.55 ± 0.42 22 番石榴幼果 Psidium guajava L. 7.32 ± 0.44 3 丁香 Eugenia caryophyllata Thunb. 12.63 ± 0.66 23 马齿苋 Portulaca oleracea L. 8.61 ± 1.22 4 肉桂 Cinnamomum cassia (L.) C. Presl 11.80 ± 1.95 24 铁皮石斛 Dendrobium officinale Kimura et Migo 8.24 ± 2.04 5 高良姜 Alpinia officinarum Hance 7.89 ± 1.92 25 桑叶 Morus alba L. 8.58 ± 1.30 6 荷叶 Nelumbo nucifera Gaertn. 10.13 ± 0.82 26 栀子 Gardenia jasminoides J. Ellis 5.38 ± 0.78 7 覆盆子 Rubus idaeus L. 7.16 ± 1.48 27 罗汉果 Siraitia grosvenorii (Swingle) C. Jeffrey ex A. M. Lu et Z. Y. Zhang 9.24 ± 1.51 8 姜黄 Curcuma longa L. 10.89 ± 1.44 28 苜蓿叶 Medicago sativa L. 6.65 ± 0.16 9 青钱柳 Cyclocarya paliurus (Batal.) Iljinsk. 9.18 ± 0.65 29 甘草 Glycyrrhiza uralensis Fisch. 6.86 ± 0.53 10 沙棘 Hippophae rhamnoides L. 9.17 ± 1.41 30 山茱萸 Cornus officinalis Siebold & Zucc. 12.06 ± 1.48 11 蕲艾 Artemisia argyi H. Lév. & Vaniot 7.90 ± 0.49 31 豆腐柴 Premna microphylla Turcz. 5.46 ± 0.83 12 葛根 Pueraria lobata (Willd.) Ohwi 7.78 ± 1.22 32 油渣果 Hodgsonia macrocarpa (Blume) Cogn. 7.24 ± 1.41 13 杜仲叶 Eucommia ulmoides Oliv. 7.63 ± 0.39 33 香蕉花 Musa nana Lour. 9.01 ± 0.76 14 薄荷 Mentha haplocalyx Briq. 6.97 ± 1.70 34 黄芪 Astragalus mongholicus (Fisch.) Bunge 7.51 ± 1.18 15 砂仁 Amomum villosum Lour. 11.83 ± 0.81 35 白芷 Angelica dahurica (Fisch.) Benth. et Hook. f. 9.73 ± 1.65 16 水飞蓟 Silybum marianum (L.) Gaertn. 5.56 ± 1.00 36 地黄 Rehmannia glutinosa (Gaertn.) DC. 10.12 ± 0.08 17 菊花 Chrysanthemum × morifolium (Ramat.) Hemsl. 11.00 ± 1.10 37 山药 Dioscorea opposita Thunb. 10.46 ± 1.39 18 决明子 Senna obtusifolia (L.) H.S.Irwin & Barneby 6.67 ± 0.85 38 白芸豆 Phaseolus vulgaris L. 9.64 ± 0.66 19 蓝靛果 Lonicera caerulea L. var. edulis Turcz. ex Herder 7.96 ± 0.56 39 西洋参 Panax quinquefolius L. 7.05 ± 1.47 20 小蓟 Cirsium setosum (Willd.) MB. 8.02 ± 1.69 40 玉竹 Polygonatum odoratum (Mill.) Druce 11.96 ± 0.60 1.2 实验方法1.2.1 40种食源性植物多酚提取物的制备 参考刘雪梅等[9]的方法，制备多酚提取物。分别取原料粉按料液比1:20加入80%乙醇(v/v)，充分混匀后在40℃、300 W条件下超声辅助提取30 min，5000 r/min离心15 min后收集上清液，沉淀重复提取两次，合并三次上清液，40℃减压蒸发浓缩，冷冻干燥得到40种食源性植物多酚提取物，-80℃密封保存。1.2.2 提取物总酚含量的测定 采用Folin-Ciocalteu法测定，按植物总酚含量检测试剂盒操作。准确称取0.100 g提取物，加入60%乙醇(v/v) 2.5 mL，于60℃、300 W条件下超声提取30 min后12000 r/min、25℃离心10 min，取上清作为待测液。依次取10 μL待测液、50 μL 试剂一（Folin-Ciocalteu试剂），涡旋混匀后室温静置2 min，再加入50 μL 试剂二（Na2CO3溶液）和90 μL蒸馏水，混匀后室温静置10 min，于760 nm处测定吸光度。以没食子酸为标准品制作标准曲线，得回归方程为y = 2.5446 x + 0.0032 (R2= 0.9988)。总酚含量表示为毫克没食子酸当量每克提取物(mg GAE/g E)。1.2.3 提取物总糖含量的测定 采用3,5-二硝基水杨酸（DNS）法测定，按总糖含量检测试剂盒操作。准确称取0.100 g提取物，加入1 mL试剂一（提取液）和1.5 mL蒸馏水，研磨匀浆后沸水浴水解30 min，然后加入1 mL试剂二（中和液），用蒸馏水定容至10 mL，8000 g、25℃离心10 min，取上清作为待测液。测定时，分别取30 μL待测液、30 μL试剂三（DNS试剂），涡旋混匀后沸水浴反应10 min，冷却至室温，加入180 μL蒸馏水，混匀后于540 nm处测定吸光度。以葡萄糖为标准品制作标准曲线，得回归方程为y = 0.7937 x + 0.0410 (R2= 0.9958)。总糖含量表示为毫克葡萄糖当量每克提取物(mg GE/g E)。1.2.4α-淀粉酶体外抑制活性测定 参考刘瑶瑶等[10]的方法测定，并略加修改。准确称取0.100 g提取物，加入2 mL DMSO完全溶解为50 mg/mL的母液，每管0.5 mL分装储存于-80℃冰箱。实验时于室温溶解母液，根据预实验结果将其用PBS稀释为0.5 mg/mL（终浓度0.167 mg/mL）待测。取50 μL待测样品于离心管中，加入50 μL 9.4 U/mLα-淀粉酶溶液（PBS配制），充分混匀，37°C恒温孵育10 min，随后加入50 μL质量分数为1%的可溶性淀粉溶液（PBS配制），充分混匀，37℃恒温孵育20 min，立即放入冰水浴中加入100 μL DNS，沸水浴5 min后冷却，加入1 mL蒸馏水稀释，于540 nm处测定其吸光度，按公式（1）计算α-淀粉酶活性抑制率。以阿卡波糖为阳性对照，进一步研究提取物的剂量效应，根据预实验结果，量效关系测定中提取物的终浓度设置范围为0~0.2 mg/mL，阿卡波糖0~0.7 mg/mL，浓度梯度不少于5个点，以终浓度对数值与相应抑制率通过 IBM SPSS Statistics 27 软件拟合计算半抑制浓度(The half maximal inhibitory concentration，IC50)。 抑制率/% = (1−Aa−AbAc−Ad) × 100 (1) 式中：Aa为样品组吸光度；Ab为样品背景组吸光度（等体积PBS替代酶液）；Ac为对照组吸光度（等体积DMSO-PBS替代样品）；Ad为对照背景组吸光度（等体积DMSO-PBS替代样品、等体积PBS替代酶液）。1.2.5α-葡萄糖苷酶体外抑制活性测定 采用对-硝基苯-α-D-吡喃葡萄糖苷（PNPG）法测定，按照α-葡萄糖苷酶抑制剂活性检测试剂盒操作。准确称取0.100 g提取物，加入2 mL DMSO完全溶解为50 mg/mL的母液，每管0.5 mL分装储存于-80℃冰箱。实验时于室温溶解母液，根据预实验结果将其用PBS稀释为0.2 mg/mL（终浓度10 μg/mL）待测。测定时，依次向各管中加入80 μL试剂一（缓冲液）、5 μL试剂二（α-葡萄糖苷酶工作液）、5 μL待测样品，混匀后于37 ℃孵育10 min，后加入10 μL试剂三（PNPG底物），37℃准确反应10 min，最后加入100 μL试剂四（终止液），充分混匀后25℃静置2 min，于400 nm处测定吸光度。按公式（2）计算α-葡萄糖苷酶活性抑制率。以阿卡波糖为阳性对照，进一步研究提取物的剂量效应，根据预实验结果，量效关系测定中提取物的终浓度设置范围为0~25 μg/mL，阿卡波糖0~7.5 ng/mL，浓度梯度不少于5个点，以终浓度对数值与相应抑制率通过 IBM SPSS Statistics 27 软件拟合计算IC50。 抑制率/% = (1−Ae−AfAg−Ah) × 100 (2) 式中：Ae为样品组吸光度；Af为样品背景组吸光度（等体积蒸馏水替代试剂二）；Ag为对照组吸光度（等体积DMSO-PBS替代样品）；Ah为对照背景组吸光度（等体积DMSO-PBS替代样品、等体积蒸馏水替代试剂二）。1.2.6 DPP-4体外抑制活性测定 参考潘俊坤等[11]的方法测定，并略加修改。准确称取0.100 g提取物，加入2 mL DMSO完全溶解为50 mg/mL的母液，每管0.5 mL分装储存于-80℃冰箱。实验时于室温溶解母液，根据预实验结果将其用TBS稀释为0.5 mg/mL（终浓度0.083 mg/mL）待测。实验在96荧光孔板中进行，每孔加入40 μL TBS和35 μL 0.01 μg/mL DPP-4溶液（TBS配置），后加入20 μL待测样品，混合均匀，在 37℃反应 10 min 后，加入25 μL 40 μmol/L H-Gly-Pro-AMC溶液启动反应，在 37℃下反应 30 min，期间在 λex=360 nm，λem=460 nm 下进行荧光测定来监测酶反应。以时间作为横坐标，荧光值为纵坐标，绘制增长曲线计算10~30 min 的斜率。预实验结果表明，在10~30 min的反应时间内，荧光强度随时间呈良好的线性上升关系。空白组不加样品溶液（等体积DMSO-TBS替代样品），背景组不加酶液（等体积TBS替代酶液）。按公式（3）计算 DPP-4活性抑制率。以西格列汀为阳性对照，进一步研究提取物的剂量效应，根据预实验结果，量效关系测定中提取物的终浓度设置范围为0~0.5 mg/mL，西格列汀0~17 ng/mL，浓度梯度不少于5个点，以终浓度对数值与相应抑制率通过 IBM SPSS Statistics 27 软件拟合计算IC50 抑制率/% =K0−K1K0× 100 (3) 式中：K0为空白组斜率，K1为样品组斜率，计算斜率时均扣除背景组荧光值。1.2.7 NCI-H716细胞的培养及GLP-1分泌量的测定 NCI-H716细胞用含有10%胎牛血清的RPMI 1640培养基，于37℃、5%CO2培养箱内悬浮培养，每48 h更换一次培养基。参考Obaroakpo等[12]的方法测定GLP-1分泌量，并略加修改。将处于对数生长期的NCI-H716细胞以1×106/mL的密度接种于24孔培养板中贴壁培养48 h。该培养板预先用基质胶在室温下包被1 h，基质胶由高糖 DMEM 培养基（含10%胎牛血清、100 IU/mL青霉素和100 µg /mL链霉素）配制，浓度为3 mg/mL。实验当天，将原培养基更换为KRB缓冲液并向每孔加入 5 mg/mL待测样品（细胞培养级DMSO + KRB配置，采用CCK-8法验证该浓度下细胞活力均保持在85%以上，具体数据见图S1）充分孵育2 h。样品处理结束后，收集各孔细胞上清液，在4℃条件下1000 g离心5 min，收集上清液，阳性对照为胆酸，按照说明书步骤，使用人源胰高血糖素样肽-1（GLP-1）酶联免疫吸附测定（ELISA）试剂盒进行检测并计算细胞GLP-1分泌量。1.3 数据处理 所有实验结果均以平均值±标准差（n=3）表示。实验数据采用IBM SPSS Statistics 27、GraphPad Prism10和Origin 24进行统计分析和作图。采用单因素方差分析（ANOVA）和Tukey 检验进行组间差异比较，显著性水平设置为P＜0.05。采用 Morpheus 在线软件对数据进行聚类分析（层次聚类、欧氏距离）。2 结果与分析2.1 40种植物多酚提取物的总酚、总糖含量 总酚含量指提取物中所有含酚羟基的次生代谢产物的总量，主要包括酚酸、黄酮类化合物及花青素等；总糖含量指80%乙醇提取后，提取物中残留的单糖、寡糖和少量多糖。如表2所示，40种食源性植物多酚提取物总酚含量范围为 (5.06~192.28) mg GAE/g E。其中，枳椇子提取物 (192.28 mg GAE/g E)、藤茶提取物 (191.37 mg GAE/g E)、丁香提取物 (181.31 mg GAE/g E)、肉桂提取物 (157.77 mg GAE/g E)、高良姜提取物 (148.50 mg GAE/g E) 、荷叶提取物(145.26 mg GAE/g E)、覆盆子提取物(141.00 mg GAE/g E)的总酚含量排名前7，显著（P＜0.05）高于其余提取物，说明它们是多酚类化合物良好的植物来源。刘雪梅等[9]以山药、白芷、槐花、桑叶等50种常见药食两用植物为研究对象，采用相同方法制备多酚提取物，同样发现丁香、高良姜、覆盆子和荷叶提取物总酚含量最高；应乐等[13]采用超临界CO2萃取法制备藤茶提取物，测得其总酚含量最高可达萃取物的43.7%，且对α-葡萄糖苷酶有较强抑制作用；孔阳等[14]以枳椇子为研究对象，测得其醇提物降血糖效果显著且从中分离鉴定出的5个化合物均为多酚类化合物；徐聪等[15]研究发现丁香和肉桂甲醇粗提物表现出较强的α-葡萄糖苷酶抑制活性，进一步利用生物活性色谱和UPLC-QTOF-MS/MS分析揭示了丁香中的黄酮类物质、肉桂中的肉桂酸和2-甲氧基肉桂醛为主要活性成分。由此可得，枳椇子、藤茶、丁香、肉桂、高良姜、荷叶、覆盆子富含多酚类化合物，可作为潜在的功能性原料用于开发健康食品。 高浓度乙醇能沉淀多糖、蛋白质、淀粉和果胶等大分子物质，但80%乙醇提取物中仍然会有单糖、寡糖和少量多糖的残留[16]，测定总糖含量有助于评估其对提取物降糖活性的影响。40种食源性植物多酚提取物总糖含量范围为 (66.78~535.05) mg GE/g E，不同提取物间差异显著（P＜0.05）。其中，地黄、西洋参等块根提取物总糖含量较高，符合物质本身生理特征。边宝林等[17]测定地黄中总糖含量占比可达71.67%，葡萄糖和半乳糖含量可达15.47%；吴锦忠等[18]测定西洋参中低聚糖和还原糖占比可达18.39%。 表2 40种植物多酚提取物的总酚和总糖含量 Table 2 Total phenol and total sugar contents of 40 plant polyphenol extracts 序号 提取物 总酚含量/ (mg GAE/g E) 总糖含量/ (mg GE/g E) 序号 提取物 总酚含量/ (mg GAE/g E) 总糖含量/ (mg GE/g E) 1 枳椇子 192.28±19.37a 111.29±3.17qrs 21 酸枣仁 50.84±3.01hijk 111.71±1.45qrs 2 藤茶 191.37±21.10a 163.79±1.26mnop 22 番石榴幼果 50.64±1.57hijk 308.68±2.52fgh 3 丁香 181.31±13.90a 150.77±5.82nopq 23 马齿苋 49.40±3.66ijk 66.78±2.18t 4 肉桂 157.77±6.81b 76.02±2.91st 24 铁皮石斛 48.25±0.65ijkl 271.30±8.00ghijk 5 高良姜 148.50±1.08bc 191.51±3.78lmn 25 桑叶 45.96±1.45jklm 199.91±27.64lm 6 荷叶 145.26±1.59bc 171.35±14.20mno 26 栀子 43.90±0.60jklm 272.98±17.20ghij 7 覆盆子 141.00±4.99bc 101.21±1.92rst 27 罗汉果 40.82±0.88jklm 228.47±7.27kl 8 姜黄 133.01±1.53c 146.57±6.22opq 28 苜蓿叶 39.77±1.45jklm 121.79±0.73pqr 9 青钱柳 113.78±0.54d 72.24±0.73st 29 甘草 36.30±0.97klmn 327.58±2.52def 10 沙棘 109.26±0.41de 93.23±1.26rst 30 山茱萸 35.94±0.20klmn 367.48±2.62cd 11 蕲艾 105.83±4.82de 88.61±0.73rst 31 豆腐柴 35.22±0.40klmn 397.72±43.18bc 12 葛根 102.49±2.78de 254.92±1.92ijk 32 油渣果 30.21±1.23lmno 330.94±8.00def 13 杜仲叶 101.70±0.67de 296.92±11.29fghi 33 香蕉花 28.77±1.96mno 314.56±32.38fg 14 薄荷 93.87±6.58ef 202.01±8.39lm 34 黄芪 18.42±0.37nop 366.22±3.17cde 15 砂仁 91.94±3.23ef 158.33±2.62mnop 35 白芷 16.19±0.43op 290.20±5.25fghi 16 水飞蓟 81.00±3.87fg 108.77±0.73qrst 36 地黄 8.66±0.06p 535.05±7.16a 17 菊花 77.37±1.31fg 230.99±26.56jkl 37 山药 8.63±0.60p 266.26±1.92hijk 18 决明子 68.75±1.43gh 398.56±8.58bc 38 白芸豆 6.40±0.06p 422.07±37.12b 19 蓝靛果 64.95±4.06ghi 323.38±4.77ef 39 西洋参 5.88±0.17p 440.97±2.52b 20 小蓟 54.97±2.84hij 107.51±0.73qrst 40 玉竹 5.06±0.28p 231.41±8.10jkl2.2 40种植物多酚提取物的α-淀粉酶抑制活性评价 α-淀粉酶是人体内一种关键的内切型淀粉酶，主要负责在小肠中消化淀粉，抑制其活性可以有效减缓碳水化合物分解为葡萄糖的速度，是调控血糖的重要靶点[19]。因此，本研究测定了40种植物多酚提取物对α-淀粉酶的抑制活性，如图1所示。40种提取物中有22种提取物对α-淀粉酶有抑制作用，不同提取物的抑制活性差异显著（P＜0.05），其中序号1（79.22%）、15（63.98%）、5（61.02%）、4（60.07%）、13（53.36%）提取物的α-淀粉酶活性抑制率较高。以阿卡波糖为阳性对照，进一步研究以上五种提取物的量效关系，结果显示随着样品浓度的升高，α-淀粉酶活性抑制率均呈上升趋势，IC50值测定结果为1（枳椇子，0.030 mg/mL）＜阿卡波糖（0.039 mg/mL）＜5（高良姜，0.109 mg/mL）＜4（肉桂，0.111 mg/mL）＜15（砂仁，0.135 mg/mL）＜13（杜仲叶，0.175 mg/mL）。枳椇子提取物对α-淀粉酶的抑制活性优于阳性对照阿卡波糖，与其所含高浓度、高效的多酚化合物相关，如Meng等[20]探究枳椇子总黄酮、杨梅素和槲皮素（枳椇子黄酮主要活性成分）对α-淀粉酶的抑制作用，结果表明总黄酮、杨梅素、槲皮素均可有效抑制α-淀粉酶，其IC50值分别为0.033 mg/mL、0.662 mg/mL、0.770 mg/mL，同样发现枳椇子总黄酮IC50值低于阿卡波糖。根据2.1，枳椇子提取物总酚含量（192.28 mg GAE/g E）高于肉桂提取物（157.77 mg GAE/g E）、高良姜提取物（148.50 mg GAE/g E）、杜仲叶提取物（101.70 mg GAE/g E）、砂仁提取物（91.94 mg GAE/g E），且覃亚娟等[21]研究表明枳椇子富含的槲皮素能够通过氢键和疏水作用与α-淀粉酶自发结合，改变酶的结构和疏水微环境，进而有效抑制α-淀粉酶的活性，而肉桂中起主要作用的芦丁[10]，其C环上C3处的糖基化削弱了其对α-淀粉酶的抑制能力，导致其抑制效果弱于槲皮素；Li等[22]同样研究发现双糖基化修饰的芦丁比槲皮素的抑制效果弱一些，这从本质上解释了枳椇子提取物活性较强的原因。 图1 40种植物多酚提取物对α-淀粉酶的抑制活性Figure 1 Inhibitory activity of 40 plant polyphenol extracts onα-amylase 注：不同字母表示组间存在显著差异（P＜0.05），相同字母表示组间无显著差异（P＞0.05）。2.3 40种植物多酚提取物的α-葡萄糖苷酶抑制活性评价 α-葡萄糖苷酶是人体内另一种关键的碳水化合物消化酶，主要在小肠中负责将寡糖、双糖水解为可吸收的单糖，抑制其活性可以有效延缓葡萄糖的生成和吸收，是治疗T2DM的重要药物靶点[23]。因此，本研究测定了40种植物多酚提取物对α-葡萄糖苷酶的抑制活性，如图2所示。40种提取物中有30种提取物对α-葡萄糖苷酶有抑制作用，总酚含量高的提取物对α-葡萄糖苷酶的抑制活性显著（P＜0.05）优于总酚含量低的提取物，其中序号4（96.94%）、1（95.85%）、3（88.89%）、5（84.67%）、7（78.85%）提取物的α-葡萄糖苷酶活性抑制率排名前5。以阿卡波糖为阳性对照，进一步研究以上五种提取物的量效关系，结果显示随着样品浓度的升高，α-葡萄糖苷酶活性抑制率均呈上升趋势，IC50值测定结果为阿卡波糖（0.908 ng/mL）＜4（肉桂，1.523 μg/mL）＜1（枳椇子，2.533 μg/mL）＜5（高良姜，3.182 μg/mL）＜3（丁香，3.520 μg/mL）＜7（覆盆子，5.228 μg/mL）。龙晓珊等[24]同样研究发现肉桂多酚提取物对α-葡萄糖苷酶具有较强的抑制能力，测定其IC50值为0.048 mg/mL；Meng等[21]探究枳椇子总黄酮、杨梅素和槲皮素（枳椇子黄酮主要活性成分）对α-葡萄糖苷酶的抑制作用，结果表明三者对α-葡萄糖苷酶均具备良好抑制效果，IC50值依次为8 μg/mL、3 μg/mL、32 μg/mL；Al Garni等[25]从高良姜根茎中分离得到六种化合物，其中化合物3被鉴定为二芳基庚烷类化合物，体外实验验证其对α-葡萄糖苷酶的抑制效果优于阿卡波糖。Yang等[26]优化了覆盆子酚类物质的提取与纯化条件，并发现提取物具有较强的α-葡萄糖苷酶抑制活性，其特征成分为槲皮素-3-葡萄糖醛酸苷。由此可得，肉桂、枳椇子、高良姜、丁香、覆盆子提取物均具有强效的α-葡萄糖苷酶抑制活性，其作用与其所含多酚类成分密切相关，是开发天然α-葡萄糖苷酶抑制剂的重要候选原料。 图2 40种植物多酚提取物对α-葡萄糖苷酶的抑制活性Figure 2 Inhibitory activity of 40 plant polyphenol extracts onα-glucosidase 注：不同字母表示组间存在显著差异（P＜0.05），相同字母表示组间无显著差异（P＞0.05）。 2.4 40种植物多酚提取物的DPP-4抑制活性评价 DPP-4是人体内一种重要的跨膜蛋白，可以在血浆中降解GLP-1，终止其促胰岛素分泌的信号，抑制其活性可以有效延长GLP-1的作用时间，是治疗T2DM的核心药物靶点[27]。因此，本研究测定了40种植物多酚提取物对DPP-4的抑制活性，如图3所示。40种提取物中有39种提取物对DPP-4有抑制作用，不同提取物的抑制活性差异显著（P＜0.05），其中序号3（63.92%）、2（53.99%）、8（51.93%）、14（34.35%）、4（33.33%）提取物的DPP-4活性抑制率排名前5。以西格列汀为阳性对照，进一步研究以上5种提取物的量效关系，结果显示随着样品浓度的升高，DPP-4活性抑制率均呈上升趋势，IC50值测定结果为西格列汀（0.810 ng/mL）＜2（藤茶，0.078 mg/mL）＜8（姜黄，0.079 mg/mL）＜3（丁香，0.080 mg/mL）＜14（薄荷，0.148 mg/mL）＜4（肉桂，0.175 mg/mL）。Ahmad等[28]采用天然深共熔溶剂（NADES）提取肉桂皮中的活性物质，同样发现其对DPP-4有较好的抑制作用，IC50值为0.205 mg/mL；Pereira等[29]依托 DIA-DB 网络服务器，选取30种常见香草和香辛料，提取超2300种化合物构建化合物库，针对18个已知糖尿病药物靶点开展计算机虚拟筛选，同样发现肉桂单宁 B1核心作用靶点包括DPP-4；Wu等[30]以藤茶中主要活性成分二氢杨梅素为研究对象，通过体内外实验证明了其能够下调DPP-4的基因与蛋白表达；Alhar等[31]以姜黄中主要活性成分姜黄素为研究对象，通过高脂高果糖饮食诱导大鼠患上T2DM，研究结果表明相较于未接受姜黄素干预的大鼠，每日按100 mg/kg体重剂量给药可使T2DM大鼠体内DPP-4的活性降低45%。由此可得，藤茶、姜黄、丁香、薄荷、肉桂提取物均具有较强的DPP-4抑制活性，其活性成分二氢杨梅素、姜黄素、肉桂单宁等可通过抑制酶活性或下调DPP-4的基因与蛋白表达发挥作用，是开发天然DPP-4抑制剂的潜在资源。 图3 40种植物多酚提取物对DPP-4的抑制活性Figure 3 Inhibitory activity of 40 plant polyphenol extracts on DPP-4 注：不同字母表示组间存在显著差异（P＜0.05），相同字母表示组间无显著差异（P＞0.05）。2.5 40种植物多酚提取物促进NCI-H716细胞分泌GLP-1的能力评价 GLP-1主要是由人体内的肠道内分泌L细胞，在进食后受营养物刺激而分泌的一种多肽激素。其被分泌入血后，可以与位于胰岛β细胞上的GLP-1受体结合发挥作用，激活细胞内cAMP/PKA等信号通路，促进胰岛素分泌，从而有效降低血糖[32]。基于此，本研究测定了40种植物多酚提取物对NCI-H716细胞分泌GLP-1的促进作用，如图4所示。相较于空白对照组，40种提取物中有18种提取物对GLP-1分泌有促进作用，总酚含量高的提取物对GLP-1分泌的促进作用显著（P＜0.05）优于总酚含量低的提取物，其中序号6（荷叶）、7（覆盆子）、15（砂仁）、5（高良姜）、10（沙棘）提取物的GLP-1分泌量排名前5，分别相较于空白对照组提升了17、13、11、10、10倍。以胆酸为阳性对照，进一步研究其量效关系，结果显示随着样品浓度的升高，GLP-1分泌量均呈上升趋势，但促进作用弱于阳性对照胆酸。Kim等[33]通过细胞和动物实验同样发现了覆盆子多酚可通过肠道 TAS2R介导 GLP-1分泌，预防结肠炎症；Liu等[34]研究发现高良姜富含具有GLP-1促分泌作用的多样 labdane 型二萜类化合物，代表了天然来源中一类新型抗糖尿病候选药物；Ding等[35]以荷叶中的荷叶碱为研究对象，发现其能够促进钙离子依赖性的GLP-1分泌，进而逐级激活肝脏GLP-1受体，最终抑制极低密度脂蛋白的病理性过量生成；Ding等[36]研究发现阳春砂乙醇提取物可促进GLP-1分泌，且从其乙酸乙酯萃取部位分离得到4种新降血糖降木脂素类成分 amovillosumins A-D，其中 A、B促进 GLP-1分泌效果最优。由此可得，荷叶、覆盆子、砂仁、高良姜、沙棘提取物在促进GLP-1分泌方面表现出显著（P＜0.05）活性，其作用机制涉及多酚类、生物碱及萜类等多种活性成分，是开发内源性GLP-1促分泌剂的潜在资源。 图4 40种植物多酚提取物对GLP-1的促分泌能力Figure 4 The secretory promoting ability of 40 kinds of plant polyphenol extracts on GLP-1 注：不同字母表示组间存在显著差异（P＜0.05），相同字母表示组间无显著差异（P＞0.05）。2.6 聚类分析 聚类分析通过对样本属性的分析处理进行归类，以此直接展现多属性多样本间的相关性，是一种高效实用的数据分析方法。因此，本研究采用层次聚类对40种植物多酚提取物进行归类分析，以二维树状图形式将性质相似的提取物归为一类，结果如图5所示，植物多酚提取物的序号为纵轴，相关测定指标为横轴，图中的颜色表示指标数值（标准化值）的相对大小，红色表示数值相对较大，白色表示数值居中，蓝色表示数值相对较小，并且颜色越深，代表数值更大或更小。 结合上述实验和树状图结构，将40种提取物分为4类，第一类：1枳椇子、4肉桂、5高良姜、6荷叶、7覆盆子、10沙棘、13杜仲叶、15砂仁，这些提取物总酚含量较高，α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶抑制活性及GLP-1促分泌能力均较高，是兼具酶抑制与肠促胰岛素调节能力的核心降糖原料；第二类：9、11、14、16、20、21、23、28，其总酚含量居中，总糖含量较低，在α-葡萄糖苷酶抑制活性和DPP-4抑制上表现出中等活性，可作为降糖原料的补充；第三类：2藤茶、3丁香、8姜黄，这些提取物DPP-4抑制活性最高，是针对DPP-4抑制的高效原料；第四类：12、17、18、19、22、24、25、26、27、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40，这些提取物总酚含量较低，总糖含量较高，所有降糖靶点活性均较低，无明显开发价值。聚类分析结果与总酚含量高度相关，为富含酚类成分的功能食品原料筛选提供了参考。 图5 40种植物多酚提取物总酚、总糖含量和α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力的聚类分析-热点图Figure 5 Cluster analysis - heatmap of total phenolic and total sugar contents,α-amylase,α-glucosidase, DPP-4 inhibitory activities, and GLP-1 secretory capacity of 40 plant polyphenol extracts2.7 主成分分析与相关性分析 主成分分析通过合并相似指标，将多维分析转化为低维分析，在保留原始信息的同时将数据分析简单化、直观化，是将多变量数据简化的重要分析方法。因此，本研究采用主成分分析对40种植物多酚提取物的总酚、总糖含量和α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力进行降维处理，结果如图6所示，PC1（55.09%）和 PC2（21.49%）的累计贡献率达76.58%，可以有效反映 40种提取物的主要活性和成分特征。 图6A展示了6个测定指标在主成分空间中的载荷分布，向量夹角越小（距离越近）表示指标间的正向关联越强。载荷矩阵显示，PC1与总酚含量（0.933）、α-葡萄糖苷酶抑制活性（0.904）、GLP-1促分泌能力（0.704）、α-淀粉酶抑制活性（0.652）的载荷系数较高，表现为较强的正向关联；与总糖（-0.687）表现为较强的负向关联，表明PC1是反映总酚含量与糖苷水解酶抑制及GLP-1促分泌能力的核心维度。PC2主要与DPP-4抑制活性（-0.803）呈高度负向关联，是表征DPP-4抑制能力的特征维度。 植物多酚提取物间的异同如图6B所示，根据40种提取物的PC1和PC2得分可将其分为4类，如图中椭圆标识，分类结果与层次聚类结果基本一致。1、4、5、6、7、10、13、15号提取物集中分布于PC1正半轴，而DPP-4抑制活性较强的提取物2、3、8则显著分布于PC2负半轴。 图6 40种植物多酚提取物总酚、总糖含量和α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力的主成分分析Figure 6 Principal component analysis of total phenol and total sugar content, as well as the inhibitory activities ofα-amylase,α-glucosidase, DPP-4 and the GLP-1 promoting secretion ability of 40 plant polyphenol extracts. 注：A：总酚、总糖含量和α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力载荷图；B：40种植物多酚提取物得分图 为进一步验证上述关联的统计学意义，本研究进一步对总酚、总糖含量与α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力进行了Pearson双变量相关性分析，如表3所示。结果显示：总酚含量与α-葡萄糖苷酶抑制活性（r= 0.805,P<0.01）、DPP-4抑制活性（r = 0.612,P<0.01）、GLP-1促分泌能力（r= 0.582,P<0.01）及α-淀粉酶抑制活性（r= 0.455,P<0.01）均呈极显著正相关，这一结果明确了总酚含量是影响植物多酚提取物糖苷水解酶抑制及DPP-4抑制、GLP-1促分泌活性的关键物质基础，为后续降糖活性物质基础解析及功能食品原料筛选提供了重要依据。 表3 40种植物多酚提取物总酚、总糖含量和α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力的相关性分析 Table 3 Correlation analysis of total phenol and total sugar content, as well as the inhibitory activities of α-amylase, α-glucosidase, DPP-4 and the GLP-1 promoting secretion ability of 40 plant polyphenol extracts. 成分含量 相关系数r α-淀粉酶抑制率 α-葡萄糖苷酶抑制率 DPP-4抑制率 GLP-1促分泌能力 总酚含量 0.455** 0.805** 0.612** 0.582** 总糖含量 -0.264 -0.512** -0.291 -0.332*3 结论 本研究通过对40种食源性植物多酚提取物的多靶点降糖活性进行系统筛选，明确了兼具酶抑制与肠促胰岛素调节能力的核心原料，并揭示了其活性特征与总酚含量的内在关联。枳椇子、肉桂、高良姜、荷叶、覆盆子、沙棘、杜仲叶、砂仁等8种提取物在α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶抑制及GLP-1促分泌方面表现出多靶点降血糖优势；藤茶、丁香、姜黄等3种提取物对 DPP-4抑制作用突出。其中枳椇子提取物对α-淀粉酶的抑制活性（IC₅₀ = 0.030 mg/mL）优于阳性对照阿卡波糖（IC₅₀ = 0.039 mg/mL），荷叶提取物促GLP-1分泌能力较空白组提升17倍，具有突出的应用潜力。相关性分析进一步证实，总酚含量与α-淀粉酶、α-葡萄糖苷酶、DPP-4抑制活性及GLP-1促分泌能力呈极显著正相关（P<0.01），是调控糖代谢的关键物质基础。本研究为基于多靶点调控策略开发天然降糖功能食品提供了数据支撑和原料优选依据。同时，粗提物中多酚类成分复杂多样，具体由哪些酚类单体贡献了主要活性，以及不同单体间的协同或拮抗效应，仍有待进一步研究，后续应聚焦关键活性成分的分离鉴定及体内功效验证进行研究。参考文献[9]刘雪梅. 具有XOI活性的食源性植物多酚提取物的筛选、降尿酸活性评价及功效因子靶向鉴定[D]. 广州：华南理工大学, 2019:24. 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Modern Food Science and Technology, 2021, 37(08):119-126.] 来源知网侵删 来源 “AI+食源性功能多肽筛选、预测、设计前沿技术 实战培训班”11月19-22日 重庆市 （限额80人） 各有关单位：  近年来，食品功能多肽已成为全球大健康产业的核心创新赛道，2025年全球活性肽市场规模已突破千亿美元，胶原蛋白肽、乳肽、大豆肽等品类已广泛渗透至多个食品应用场景，国内“肽+”产品的商业化落地节奏也在持续加快。但当前行业普遍面临核心痛点：传统多肽研发周期长、筛选成本高，构效关系不清晰，酶解过程可控性差，动力学参数测定效率低，同时大量实验室成果难以快速转化为规模化落地的产品方案。 随着人工智能的快速发展，AI辅助多肽分子设计、虚拟酶解模拟、分子对接与分子动力学模拟等工具已逐步实现应用，但大量多肽研发从业者仍未掌握AI工具与多肽研发全流程的结合方法，行业急需一套从基础理论到实战落地的系统化培训体系，打通从多肽筛选、酶解优化到活性预测与生成式设计的全链路能力。因此，我单位决定于2026年 11月19-22日在重庆市举办“AI+食源性功能多肽筛选、预测、设计前沿技术实战培训班”。届时将邀请行业内专家针对相关内容进行讲解与实操教学。参会名额有限，望各有关单位积极转发或组织相关人员尽快报名参加。现将有关事项通知如下： 一 |组织结构 主办单位：中国生产力促进中心协会特殊食品与活性肽健康产业工作委员会协办单位：PepOSX多肽组学实验室、重庆英才∙生物活性肽(蛋白)研发与应用创新创业团队    承办单位：北京凯晟中食管理咨询中心  二| 会议时间/地点 会议时间: 2026年11月19-22日(19日报到，三天沉浸式学习)会议地点：重庆市  参加人数：为保证本次培训质量本次会议限制人数80人（名额有限先到先得） 三 | 核心内容 （一）将多肽组学鉴定纳入核心流程，并按照“基础→鉴定筛选→虚拟酶解与AI预测→对接与动力学→生成设计与实战”的逻辑重新组织，理论讲解与电脑实操紧密结合，确保学员学完即可独立完成从质谱数据或虚拟酶解出发的多肽筛选挖掘全流程。 （二）完成全部培训课程者颁发培训证书，证书可作为参加AI+源性活性肽实战营相关培训以及未来职业晋升的依据，长期有效。 四 |培训大纲 附件1： 个人本地电脑基础配置（全程基础实操可用） 适用场景：分子对接预处理、结构可视化、轨迹预处理、AlphaFold3在线预测、NRIMD网页端分析、数据结果统计与绘图、理论案例学习 配置要求： 1. 系统：Windows 10/11 或 Linux、macOS 系统 2. 处理器：Intel i5/R5 及以上 3. 内存：16G 及以上 4. 硬盘：空闲存储空间 ≥50G 5. 网络：稳定高速网络会场独立网络（满足在线服务器、网页工具访问需求） 6. 预装软件：PyMOL、常规办公及数据处理软件 ------------------------------------------------------------------ 课程大纲 第一天：多肽与AI基础 + 多肽组学鉴定与筛选+ 食品蛋白虚拟酶解  （上午09:00-12:00;下午13:30-17:00） 一、课程主题：多肽与AI交叉知识及概念 理论部分： 1.1 多肽的定义、分类（按功能：ACE抑制、DPP-IV抑制、抗氧化、抗菌、呈味等） 1.2 食品功能多肽研究进展：从传统酶解筛选到AI驱动的理性设计 1.3 产业现状与法规：市场规模、代表产品、普通食品/保健食品/特医食品的宣称差异 1.4 人工智能基础概念：AI、机器学习、深度学习的关系；监督/无监督/强化学习 1.5 深度学习主要框架：CNN、RNN/LSTM、Transformer、图神经网络、蛋白质语言模型（ESM-2、AlphaFold） 1.6 AI在多肽研究中的典型应用：功能预测、毒性/致敏性预测、分子对接、生成式设计、分子动力学模拟、质谱数据解析 实践部分： 1.7 数据库与在线工具初体验：BIOPEP-UWM查询已知ACE抑制肽；UniProt下载大豆球蛋白FASTA序列；PeptideRanker预测示例肽活性 1.8 配置个人AI编程助手（通义灵码或Codex+DeepSeek）：安装VS Code，配置插件，生成脚本读取FASTA文件，打印序列ID和长度，保存为个人代码模板 二、课程主题：多肽组学数据鉴定与结果筛选（基于高分辨质谱数据） 理论部分： 2.1 多肽组学基本概念：自下而上（bottom-up）策略、肽段混合物、液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）原理 2.2 高分辨质谱数据特点：一级质谱（MS1）母离子质量、二级质谱（MS2）碎片离子、谱图质量指标 2.3 多肽鉴定原理：数据库搜索（如UniProt、自定义蛋白库）、谱图匹配、打分算法、假发现率（FDR）控制 2.4 常用鉴定软件与平台：PepOSX、MaxQuant、Mascot、PNovo等 2.5 多肽组学结果筛选方法：按肽段长度、质谱得分、修饰状态、蛋白来源、功能注释进行筛选 实践部分： 2.6 使用示例高分辨质谱数据（提供原始RAW文件或已转换的mgf/mzML文件）进行数据库搜索（演示+跟做） 2.7 查看鉴定结果：肽段列表、母离子质量误差、碎片离子匹配、后验错误概率（PEP） 2.8 结果筛选：在Excel或R/Python中按长度（如4-25个氨基酸）、得分阈值、FDR<1%筛选高置信肽段 2.9 将筛选出的肽段与已知功能肽数据库进行比对，快速识别潜在功能肽 2.10 手动核对结构、手把手教看懂MS2谱图匹配结果 2.11 用AI编程助手生成脚本，批量处理鉴定结果CSV，输出过滤后的候选肽列表 三、课程主题：食品蛋白序列获取与虚拟酶解 理论部分： 1.1 蛋白质序列数据库：UniProt、NCBI Protein；食品蛋白序列特征 1.2 常见食品蛋白酶：胃蛋白酶、胰蛋白酶、碱性蛋白酶、风味蛋白酶等；虚拟酶解的原理与意义 实践部分： 1.3 从UniProt下载大豆球蛋白、β-乳球蛋白、胶原蛋白α链等FASTA序列 1.4 使用PepOSX、Expasy PeptideCutter进行单酶/多酶组合虚拟酶解 1.5 使用PepOSX、BIOPEP-UWM酶解功能获得已知功能肽 1.6 用AI编程助手生成脚本，批量整理肽段列表，统计长度、分子量、疏水性，建立个人食品蛋白酶解肽库（CSV格式） 第二天： 深度学习模型构建 +多肽AI功能与毒性预测+分子对接与原子动力学模拟 （上午09:00-12:00;下午13:30-17:00） 一、课程主题：深度学习建模与AI活性预测 理论部分： 2.1 深度学习流程：数据收集、特征提取、模型训练、预测评估 2.2 肽序列特征：氨基酸组成、二肽组成、物理化学性质、蛋白质语言模型嵌入（ESM-2） 2.3 常用算法：CNN、Transformer、随机森林、梯度提升树、支持向量机；模型评估指标（交叉验证、ROC-AUC等） 实践部分： 2.4 使用课程提供的活性肽数据集（序列+标签），在个人电脑环境运行代码 2.5 提取特征，训练随机森林/梯度提升/交叉验证模型，预测Day1/Day2获得的候选肽活性，输出活性排序 2.6 使用ESM-2提取候选肽嵌入，进行聚类分析，可视化序列多样性 2.7 保存可复用的预测模型，供后续模块调用 二、课程主题：AI预测多肽功能与安全性 理论部分： 3.1 多肽功能预测工具原理：基于序列特征和机器学习模型 3.2 安全性预测的必要性：毒性、致敏性、溶血性等 3.3 常用在线工具：PepOSX、PeptideRanker、ToxinPred2、AllerCatPro、AllergenFP 实践部分： 3.4 将虚拟酶解肽段批量输入PepOSX、PeptideRanker，获得生物活性概率 3.5 使用ToxinPred2进行毒性预测，AllerCatPro/AllergenFP进行致敏性预测 3.6 用AI编程助手编写脚本，整合机器学习预测结果与在线工具结果，设置过滤条件（活性>0.5、无毒、无致敏、机器学习评分排序前20%），输出最终候选功能肽列表 三、课程主题：分子对接与作用机制分析 理论部分： 1.1 受体-配体相互作用基础；食品功能肽常见靶点：ACE、DPP-IV、Keap1、T1R1/T1R3 1.2 PDB数据库与蛋白结构准备；分子对接评分与相互作用分析 实践部分： 1.3 从PDB下载靶点结构（ACE：1O8A，DPP-IV：1WCY） 1.4 使用CB-Dock2进行在线对接（无需安装），获得结合能 1.5 使用AutoDock Vina（本地或Colab）批量对接Day2筛选出的候选肽 1.6 使用PLIP分析氢键、疏水相互作用、盐桥等 1.7 使用PyMOL或ChimeraX生成对接可视化图，用于报告或专利 四、课程主题：分子动力学模拟与实操 理论部分： 2.1 分子动力学模拟基本概念：力场、溶剂模型、周期性边界条件、温度压力耦合 2.2 为何需要MD：验证复合物稳定性、观察动态相互作用、评估构象变化 2.3 常用软件：GROMACS、AMBER、NAMD、OpenMM；在线平台WebGRO、CHARMM-GUI 实践部分： 2.4 选取Day3对接得分最高的1-2条候选肽-蛋白复合物，上传至WebGRO 2.5 设置溶剂盒、离子中和、能量最小化、NVT/NPT平衡、10-20 ns MD模拟，提交任务 2.6 下载轨迹，使用PyMOL或VMD观察多肽在结合位点的稳定性，计算RMSD、RMSF 2.7 输出RMSD曲线图和关键残基相互作用变化，形成MD模拟报告 第三天：AI多肽生成式设计 + 综合实战项目 （上午09:00-12:00;下午13:30-17:00） 一、课程主题：多肽的AI生成式设计 理论部分： 1.1 生成式AI在多肽设计中的原理：大语言模型、条件生成、提示词设计 1.2 常见生成策略：基于已知活性肽变异、基于靶点结构反演、功能约束生成 1.3 生成-过滤-验证闭环流程 实践部分： 1.4 使用DeepSeek/ChatGPT设计提示词，生成10条候选肽（如大豆ACE抑制肽变体） 1.5 将生成肽批量输入PeptideRanker、ToxinPred2及机器学习模型进行评分过滤 1.6 用CB-Dock2快速验证生成肽与靶点结合能，筛选出2-3条最优新设计肽 1.7 记录完整闭环过程，整理成表格 二、课程主题：综合实战项目（二选一） 方向A：从真实质谱数据出发的多肽筛选挖掘 实践部分： 2.1 使用Day1提供的质谱数据（或学员自带数据），重新进行肽段鉴定与筛选 2.2 将鉴定到的肽段进行功能预测、安全性筛选、机器学习评分 2.3 对高潜力肽段进行分子对接和MD模拟验证 2.4 撰写完整报告：包括质谱鉴定结果、候选肽列表、AI预测与验证结论、后续湿实验建议 方向B：AI多肽分子设计与筛选 实践部分： 2.5 选定目标功能（如抗氧化、ACE抑制、鲜味）和靶点 2.6 从食品蛋白虚拟酶解库出发，结合生成式AI设计一批新肽 2.7 对设计肽进行功能/毒性预测、机器学习排序、分子对接、MD模拟 2.8 输出最终推荐肽序列，附完整分析报告 成果展示与课程总结： 2.9 学员项目路演与互评，讲师点评 2.10 课程总结：AI+食品多肽研究的前沿方向与工具资源 五 |拟邀嘉宾 1.各大专院校、科研院所：食源性活性肽研发、生物医药、各类食品、合成生物学、酶学、生物化学的专家、学者及研究生；2.功能多肽、生物医药、营养功能食品、生物科技、化妆品等企业研发技术人员。 六 | 参会费用 会务费：4000元/人（含会议费、资料费等）；同一单位报名2人以上并提前汇款3500元/人；住宿统一安排，费用自理。注：本次培训需参会人员自带电脑实操。 七 |证书说明  参加培训（会议）的代表，如需要证书者，经考评合格后，由中国食品工业协会营养指导委员会颁发的《公共营养师》培训合格证书（长期有效）,证书费用1500元，（含线上考试费、资料费、考核评审费），由国际自我保健基金会颁发的《ISF国际注册营养师》能力测评证书（长期有效），高级证书费用2200元（含资料费、考核评审费）， 全国通用，联网查询，是相关人员上岗、考核和能力评价的重要依据。全国通用，联网查询，是相关人员上岗、考核和能力评价的重要依据。 《公共营养师》证书可在中国食品工业协会营养指导委员会的官网进行查询：www.acng.org.cn/ 《ISF国际注册营养师》证书可在国际自我保健基金会官方网站进行查询：http://www.isf-foundation.org 由中国计量测试学会颁发的《食品检验员》职业能力证书（长期有效），线上学习线上考核+实验室实操考核证书费用初级1580元，中级1780元，高级1980元（含资料费、考核评审费）。 会议联系人 “AI+食源性功能多肽筛选、预测、设计前沿技术 实战培训班” 11月19-22日   重庆市 报名方式 长按或扫码报名参加 会务组联系人：陈玫 18701187202微信同； 电子邮箱：867542382@qq.com 关注「食品行业促进中心」公众号，获取更多行业干货！