小南边|赵超正|梅炯|赵志恒|尚凯杰|钟先全|蔡坤|张伟民|胡小平|林学 海南大学保亭研究院，保亭572300，中国 摘要 山竹壳是一种主要的农业工业副产品，是生物活性多酚的有希望的来源。本研究旨在使用深共晶溶剂（DES）优化从保亭7号（BY-7）山竹壳中提取多酚，并用AB-8树脂纯化提取物。阐明了吸附机制，并通过下一代代谢组学（NGM）表征了多酚谱。优化后的提取物显示出高总酚类（178.89 mg GAE/g）、黄酮类（152.93 mg RE/g）和原花青素（41.89 mg CE/g）含量，以及强大的抗氧化（DPPH：7061.49，FRAP：6925.34 μmol TE/g）和抗血糖活性（α-淀粉酶IC50：2.62 mg/mL；α-葡萄糖苷酶IC50：70.78 μg/mL）。吸附遵循Langmuir和伪二级动力学模型，表明这是一个自发过程。据我们所知，这是首次在BY-7山竹壳中鉴定出原花青素B1。发现11种多酚与生物活性之间存在显著相关性。这项工作为山竹壳资源的利用提供了理论基础。1. 引言 山竹（Nephelium lappaceum L.）是无患子科的一种热带水果，在东南亚广泛种植，2018年的全球产量达到250万吨（Mota等人，2020年）。黄壳品种保亭7号（BY-2）和红壳品种BY-4、BY-5、BY-6和BY-7在中国市场上占主导地位，其中BY-7具有最高的甜度、更好的公众认可度和最大的种植规模（Deng等人，2023年；Tahir等人，2026年）。山竹主要作为新鲜水果食用，但也被加工成葡萄酒、罐头食品和果汁等产品（Afzaal等人，2023年）。这种加工产生了大量废弃物，因为不可食用的壳占水果总重量的48%-55%，通常被丢弃（Hernández-Hernández等人，2019年；Solís-Fuentes等人，2010年）。然而，这种副产品不仅仅是废弃物；它含有纤维素、木质素、半纤维素和生物活性化合物如多酚和花青素，以及必需的矿物质如钠、铜、锰、铁、锌和镁（Ma等人，2017年；Zhang等人，2022年）。利用这些植物副产品具有巨大的经济潜力，因为它们的提取物在食品、健康补充剂和化妆品应用中具有强大的生物活性和安全性（Chai等人，2019年；Mota等人，2020年）。目前，提取生物活性化合物主要采用传统方法，涉及有机溶剂、水或更先进的技术，如离子液体，通常通过超声波、微波或酶辅助预处理来增强（Nguyen等人，2024年；Nguyen等人，2024年；Shen等人，2024年；Thitilertdecha等人，2010年；Wang等人，2024年；Wang等人，2024年；Wang等人，2024年）。然而，有机溶剂（例如石油醚、己烷）具有高挥发性、毒性和较差的生物降解性，对生态系统和操作人员构成重大威胁。此外，看似环保的替代品往往需要苛刻的操作条件（例如高温和长时间）和大量的设备投资，从而增加了工艺复杂性和生产成本（Ozel & Eliboll，2024年）。作为回应，深共晶溶剂（DES）是一种可持续的替代品，通过两个或三个安全、经济且可生物降解的组分之间的氢键相互作用合成，其熔点低于其单独组分的熔点（Abbott等人，2004年；Ozel & Eliboll，2024年；Xu等人，2019年）。DES还表现出热稳定性、非挥发性和不可燃性，为提取过程提供了可行的环保替代方案（Abbott等人，2004年；Fu等人，2021年）。DES还广泛用于重金属污染处理、药物分离和纯化以及痕量环境污染物的检测。例如，疏水性DES对六价铬（Cr(VI)表现出出色的去除性能，为工业废水处理提供了可持续的解决方案（Huynh等人，2025年；Huynh等人，2026年）；基于DES的水相两相系统已成为药物成分的有希望的绿色分离技术（Vessally & Rzayev，2024年）；DES与不同的色谱-质谱技术结合，能够快速、灵敏和绿色地测定复杂食品基质中的关键成分或农药残留（Dung等人，2025年；Nguyen等人，2024年；Nguyen等人，2024年；Nguyen，Phan等人，2024年）。大量研究探讨了山竹壳（RS）多酚提取物（PE）的生物活性和多酚成分。水提取物和乙醇提取物均表现出强大的抗炎、抗氧化、抗糖尿病、抗骨质疏松和抗光老化特性（Mota等人，2020年；Palanisamy等人，2011年；Phuong等人，2020年；Zhuang等人，2020年）。此外，80%乙醇提取物对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌、化脓性链球菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌和沙门氏菌表现出广谱抗菌活性（Asghar等人，2021年）。通过高效液相色谱（HPLC）或液相色谱-质谱（LC-MS）分析，在RS多酚提取物（RSPE）中鉴定出多种多酚化合物，包括鞣花酸、没食子酸、柯里拉金、儿茶素、（−）表儿茶素、3-O-没食子酸表儿茶素、槲皮素和芸香苷（Hernández-Hernández等人，2019年；Phuong等人，2020年）。然而，关于基于DES的RS多酚提取过程的优化以及RSPE在AB-8大孔树脂上的吸附机制仍存在关键知识空白。值得注意的是，使用新一代代谢组学（NGM）技术尚未表征通过此提取方法获得的RSPE的多酚谱。为了解决这些空白，本研究系统地：（1）筛选了最佳的DES配方；（2）通过一次一个因素（OFAT）实验、因子筛选实验和响应面方法（RSM）优化了提取参数；（3）通过动力学和热力学分析阐明了AB-8树脂的吸附机制；（4）使用NGM和HPLC表征了RSPE，并评估了其体外抗氧化和抗血糖活性；（5）通过皮尔逊相关性分析建立了结构-活性关系。本研究的结果为山竹加工副产品的利用提供了新的见解，促进了食品和制药行业的可持续资源利用。2. 材料与方法 2.1. 化学品和试剂 氯化胆碱（≥98%纯度）、苹果酸（≥99%）、柠檬酸（无水，≥99.5%）、乳酸（≥85%）、草酸（≥98%）、甘油（≥99%）和葡萄糖（≥99.5%）购自上海Macklin生化有限公司（中国上海）。果胶酶（食品级，10000 U/mL）和纤维素酶（食品级，21000 U/mL）由Unson公司（中国北京）提供。甲醇（≥99.9%）、盐酸（36–38%）、乙醇（≥99.5%）和氢氧化钠（≥96%）购自Xilong科技有限公司（中国广东）。香兰素（≥98%）、AB-8大孔树脂、三氯化铁（FeCl₃，≥99.9%）和2,4,6-三（2-吡啶基）-s-三嗪（TPTZ，≥99%）购自上海Aladdin生化技术有限公司（中国上海）。1,1-二苯基-2-吡啶基肼（DPPH，≥98%）、Trolox（≥98%）、α-葡萄糖苷酶（50 U/mg）和α-淀粉酶（4000 U/g）由上海Yuanye生化技术有限公司（中国上海）提供。Folin & Ciocalteu酚试剂、4-硝基苯基-β-D-葡萄糖吡喃糖苷（pNPG，≥98%）和3,5-二硝基水杨酸（DNS）试剂来自北京Solarbio生化技术有限公司（中国北京）。所有HPLC级标准品，包括鞣花酸、没食子酸、水杨酸、柯里拉金、儿茶素、（−）表儿茶素、3-O-没食子酸表儿茶素、槲皮素、芸香苷、山柰酚、异槲皮素、原花青素B1、原花青素B2、原花青素C1和酪醇（纯度均>97%），均购自上海Macklin生化有限公司（中国上海）。每种标准的储备溶液（0.2 mol/L）在二甲基亚砜（DMSO，≥99.9%）中制备，并储存在-20°C。2.2. 山竹壳粉末的制备 2023年7月，从中国海南省保亭县（19.8754° N，109.2786° E）的一个5年生BY-7山竹树种植园中收获了成熟的山竹果实。新鲜果实4小时内运送到实验室。立即收集壳并在-20°C下冷冻12小时，然后在-50°C下使用LGJ-10冷冻干燥机（北京Songyuanhuaxing技术发展有限公司，北京）冷冻干燥48小时。随后，使用MM400研磨机（Verder上海仪器设备有限公司，上海）将干燥的壳研磨两次，每次1分钟，并通过120目筛子筛分干燥粉末。2.3. DES的制备和筛选 通过将氯化胆碱与葡萄糖、甘油、苹果酸、草酸、柠檬酸和乳酸以摩尔比5:2、1:2、1:1、1:1和1:2结合，合成了六种不同的DES（表S1）。首先，在装有GL45螺旋盖的试剂瓶中按特定摩尔比混合两种组分。然后，在H05–1恒温磁力搅拌器（上海Meiyingpu仪器和仪表制造有限公司，上海）中以80°C和50 rpm加热和搅拌40–60分钟，直到获得透明均匀的溶液。冷却至室温后，将合成的DES储存以备后续使用。以下步骤的研究程序如图S1所示。使用RSPE的多酚含量来筛选最佳的DES进行RS多酚提取。2.4. 基于DES的RS多酚提取 为了获得最佳的RS提取方案，采用了基于DES的联合酶法和超声波方法。首先，将1.000 g冻干RS粉末在50°C下用果胶酶和纤维素酶水解1小时；其次，使用筛选出的DES和一定水含量在水中彻底混合；然后，将混合系统在SCIENTZ-750F超声波分散器（宁波XinZhi生物技术有限公司，浙江）中以指定功率进行超声波处理指定时间；最后，以15,000 rpm离心10分钟，上清液即为RSPE。使用蒸馏水或80%（v/v）乙醇提取的RSPE作为对照。2.5. 一次一个因素（OFAT）、因子筛选和响应面方法（RSM）实验用于基于DES的RS多酚提取 将DES的水含量（因素A）、液固比（因素B）、DES接触时间（因素C）、DES接触温度（因素D）、果胶酶活性（因素E）、纤维素酶活性（因素F）、超声波功率（因素G）和超声波处理时间（因素H）作为提取过程中的单一因素进行研究。每个因素的水平设置如下：因素A，30%、40%、50%、60%、70%；因素B，1 g:10 mL、1 g:15 mL、1 g:20 mL、1 g:25 mL、1 g:30 mL；因素C，20 min、30 min、40 min、50 min、60 min；因素D，40°C、50°C、60°C、70°C、80°C；因素E，630 U/mL、840 U/mL、1050 U/mL、1260 U/mL、1470 U/mL；因素F，660 U/mL、880 U/mL、1100 U/mL、1320 U/mL、1540 U/mL；因素G，200 W、300 W、400 W、500 W、600 W；因素H，3 min、6 min、9 min、12 min、15 min。标准参数为：因素A为40%，因素B为1:15，因素C为40 min，因素D为60°C，因素E为1050 U/mL，因素F为1100 U/mL，因素G为400 W，因素H为9 min。每个实验重复三次。使用Plackett-Burman（PB）设计进行因子筛选实验，以确定上述八个因素中的显著因素。每个因素及其相应水平的详细信息列在表S2中。基于OFAT和PB，使用Box-Behnken设计优化RS多酚提取的参数。具体的实验设计信息见表S3。Design-Expert 12软件（Stat-Ease Inc.，美国明尼苏达州）用于设计实验和分析结果。2.6. 总多酚含量（TPC）、总黄酮类含量（TFC）和总原花青素含量（PC）的测定 TPC的测定方法按照Cao等人（2023年）的方法进行，略有修改。简要来说，将RS冻干粉末用各种溶剂提取并在15,000 rpm下离心10分钟。收集上清液以获得RSPE，并用蒸馏水稀释至适当浓度进行分析。对于测定，将100 μL RSPE与50 μL Folin-Ciocalteu试剂混合。5分钟后，加入300 μL 20% Na₂CO₃，混合物在30 ± 2°C下避光孵育2小时。使用Jasco V-630分光光度计（Jasco Corporation，东京，日本）在765 nm处测量吸光度。定量使用用没食子酸（0–1 mg/mL）制备的标准曲线，遵循方程：Y = 74.228X + 2.009（R² = 0.9994）。TFC的测定方法按照Chen等人（2023年）的方法进行，略有修改，使用铝三氯化物比色法。结果以每克干重（DW）的芸香苷当量（RE）表示。简要来说，将100 μL RSPE与100 μL蒸馏水和50 μL 0.05 g/mL NaNO₃溶液混合并孵育15分钟。随后，加入50 μL 10% AlCl₃溶液，反应进行6分钟。然后，加入300 μL蒸馏水和400 μL 4% NaOH溶液，再孵育15分钟。记录510 nm处的吸光度，并使用回归方程计算TFC：Y = 126.6X + 59.375（R² = 0.9971）。PC的评估基于Zhang等人（2020年）的方案，略有修改。总之，将50 μL RSPE与300 μL 4%（w/v）香兰素-甲醇溶液和150 μL HCl混合。混合物在避光条件下孵育20分钟。在500纳米处测量吸光度，并使用回归曲线Y = 275.9×-19.0281（R2 = 0.9961）对PC进行定量。结果以每克干燥重量（DW）的儿茶素当量（CE）表示。
2.7 扫描电子显微镜（SEM）使用Phenom ProX扫描电子显微镜（Funa Scientific Instruments Co., Ltd., 上海，中国）在5600倍放大倍数下观察了用不同提取方法（DES、水、80%乙醇）处理的RS粉末的微观结构形态。该过程遵循之前描述的方法（Cao等人，2023年；Fu等人，2021年），但进行了一些修改。简要来说，每种提取的RS粉末在-50°C下在5 Pa条件下冷冻干燥48小时，然后安装到样品台上。每个样品使用SBC-12溅射涂层机（KYKY Technology Co., Ltd., 北京，中国）在1.0 mbar和10 mA下喷涂金100秒，然后进行SEM成像。
2.8 RSPE的多酚组成分析
2.8.1 RSPE的定性分析采用了Zhou等人（2022年）描述的NGM代谢组学方法的略微修改版本，对RSPE中的多酚组成进行定性分析。液相色谱（LC）分析在Vanquish UHPLC系统（Thermo Fisher Scientific, MA, 美国）上进行，该系统配备了Phenomenex Kinetex C18（2.1 mm × 50 mm, 2.6 μm；Phenomenex Inc., CA, 美国）。流动相由0.01%（v/v）的乙酸在超纯水中（A）和1:1（v/v）的异丙醇和乙腈混合物（B）组成。柱温保持在25°C，进样体积设置为2 μL。质谱检测在Orbitrap Exploris 120质谱仪（Thermo Fisher Scientific, MA, 美国）上进行。MS/MS光谱以信息依赖性采集（IDA）模式使用4.4 Xcaliburs软件（Thermo Fisher Scientific, MA, 美国）获得。电喷雾离子化（ESI）源参数如下：鞘气流量，50 Arb；辅助气体流量，15 Arb；毛细管温度，320°C；扫气气体，1 Arb；蒸发器温度，350°C；全MS分辨率，60000；MS/MS分辨率，15000；碰撞能量，SNCE 20/30/40；喷雾电压，3.8 kV（正）或-3.4 kV（负）。
2.8.2 RSPE的定量分析梯度洗脱程序参考了Chen等人（2023年）报告的方法。使用Agilent 1200 HPLC系统（Agilent Technologies Inc., CA, 美国）与Zorbax Eclipse Plus C18柱（250 mm × 4.6 mm, 5 μm；Agilent Technologies Inc., CA, 美国）结合对RSPE中的多酚化合物进行定量。流动相由（A）0.1%（v/v）的甲酸在超纯水中和（B）0.1%（v/v）的甲酸在乙腈中组成。进样体积为10.0 μL，检测波长设置为280 nm。洗脱梯度如下：0分钟，15% B；0-5分钟，15% B；5-23分钟，15-25% B；23-36分钟，25-35% B；36-40分钟，35-50% B；40-43分钟，50% B，43-49分钟，50-80% B；49-52分钟，80% B；52.01分钟，15% B；52.01-60分钟，15% B。每种标准的储备溶液用DMSO制备成0.2 mol/L的浓度。一系列标准溶液用70%乙醇稀释，以生成从0到1500 μmol/L的校准曲线。每种酚类化合物的浓度以μg/g DW表示。
2.9 原始RSPE的吸附纯化及吸附过程的基本原理
2.9.1 吸附等温线的确定用筛选出的DES提取的RSP溶液稀释至原始浓度的1/8、1/4、3/8、1/2、5/8、3/4、7/8。随后，取上述每种稀释溶液和原始提取溶液各25 mL以及0.2 g的最佳树脂加入八个锥形烧瓶中。将锥形烧瓶放入水浴振荡器中，在30°C、35°C或40°C下以120 rpm振荡5小时。吸附等温线分别用Langmuir、Freundlich和Temkin模型进行拟合。
(1) Langmuir模型：Ceqe = 1/KLqm + Ceqm
在平衡状态下，Ce表示溶液中的RSP浓度，单位为mg GAE/mL；qe表示平衡状态下的RSP平衡吸附量，单位为mg GAE/g（树脂的质量）；qm是RSP的峰值理论吸附容量，单位为mg GAE/g（树脂的质量）；KL是关联Langmuir常数，表示树脂对RSP的亲和力。RL是Langmuir模型中的另一个参数，称为分辨率因子，表示为：
(2) RL = 1/KL/C0
其中C0是RSP的最大初始浓度（mg GAE/mL）。
(3) Freundlich模型：lnqe = 1/nlnCe + lnKF
其中qe和Ce的定义与Langmuir模型中的相同，需要注意的是1/n和KF是Freundlich方程中的常数。
(4) Temkin模型：qe = BTlnKT + BTlnC
其中qe和Ce与Langmuir模型中的相同，KT和BT是Temkin等温线的温度依赖常数。
2.9.2 吸附动力学分析数据用于拟合以下三种动力学模型，以研究RSP吸附过程中的动力学特性。
(5) 伪一级动力学模型：lnqe - qt = lnqe - k1t
(6) 伪二级动力学模型：qt = k2qe^2 + t
(7) Weber-Morris模型：qt = k1t^0.5 + C
其中qe表示RSP的稳态吸附容量（mg GAE/g），qt表示特定时间t下树脂对RSP的吸附容量（mg GAE/g），k1是伪一级速率常数（h^-1），k2是伪二级速率常数（g/(mg GAE·h)），ki对应于扩散速率常数（mg/(g·h^0.5)）。此外，t表示采样时间（h），C考虑了边界层扩散效应。
2.9.3 吸附热力学分析使用方程（9）和（10）计算关键的热力学参数——焓变（ΔH）、熵变（ΔS）和吉布斯自由能变（ΔG），以表征吸附过程的热力学性质。
(8) lnK = -∆HRT + ∆SR
(9) ΔG = -RTlnK
其中K是吸附平衡常数，定义为最佳树脂吸附的RSP量与RSP平衡溶液浓度的比值，T是绝对温度（K），R是气体常数（8.314 J/mol·K）。
2.10 纯化RSP的抗氧化活性使用两种方法评估纯化RSP的抗氧化能力：(1) DPPH自由基清除试验和(2) 铁还原抗氧化能力（FRAP）分析，以维生素E作为参考抗氧化剂。实验方案改编自已建立的程序（Chen等人，2023年；Nakagawa等人，2021年），并对反应孵育时间和检测波长进行了一些修改。对于DPPH试验，将100 μL样品和不同浓度的Trolox与800 μL DPPH溶液（100 μmol在甲醇中）混合并在黑暗中孵育30分钟。DPPH清除能力使用回归曲线（Y = -0.2283X + 0.4911，R2 = 0.9931）确定，并在517 nm处测量，结果以每克RSPE干重的Trolox当量（mM TE/g DW）表示。在FRAP试验中，通过混合醋酸缓冲液（300 mM，pH = 3.6）、FeCl3溶液（20 mM）和TPTZ溶液（10 mM）以10:1:1（v/v/v）的比例制备试剂，然后在37°C下孵育30分钟。然后，将50 μL样品和不同浓度的Trolox加入900 μL FRAP试剂中并在黑暗中孵育30分钟。FRAP结果以mM TE/g DW表示，根据回归曲线（Y = 0.6146×-0.0157，R2 = 0.9968）和在593 nm处测量的吸光度得出。
2.11 纯化RSP的抗糖尿病活性
2.11.1 α-葡萄糖苷酶抑制活性使用之前报道的方法的略微修改版本（Zheng等人，2020年）确定α-葡萄糖苷酶的抑制活性。简要来说，将50 μL α-葡萄糖苷酶（1 U/mL）与50 μL RSP溶液混合并在37°C下孵育15分钟。随后加入100 μL pNPG（1%），并在37°C下进一步孵育30分钟。然后用500 μL Na2CO3（1 mol/L）终止反应，并在405 nm处测量吸光度。Acarbose作为阳性对照。
2.11.2 α-淀粉酶抑制活性按照Zheng等人（2020年）描述的略微修改的方法评估α-淀粉酶的抑制活性。简要来说，将0.1 mL多酚提取物与0.1 mL淀粉酶溶液混合并在37°C下孵育15分钟。接着加入0.2 mL 1%可溶性淀粉溶液，并在37°C下孵育5分钟。然后通过加入0.2 mL DNS终止反应，随后在沸水浴中加热15分钟。在冰水浴中冷却后，用1 mL蒸馏水稀释混合物，并在540 nm处记录吸光度。
2.12 统计分析所有实验重复三次，结果以平均值±标准差表示。在统计分析之前，使用Shapiro-Wilk检验（p > 0.05）和Levene检验（p > 0.05）分别评估数据的正态性和方差的齐性。使用SPSS statistics 20.0（SPSS Inc., Chicago, IL, USA）进行单因素方差分析（ANOVA）来评估不同组均值之间的统计显著性，并通过Duncan的多范围检验（p < 0.05）进行事后确认。使用Design Expert 13（Design Expert 13, Minneapolis, USA）对PB和RSM设计及其结果进行方差分析。通过决定系数（R2）、调整后的R2（Adj R2）和拟合不足检验来评估模型的适用性。使用Origin版本23（Northampton, MA, USA）拟合与吸附相关的数据，并根据R2和Adj R2确定拟合模型的适用性。使用SPSS statistics 20.0进行相关性分析，并使用R 4.2.1（ggplot2包）可视化相关性热图。
3. 结果与讨论
3.1 DES的筛选不同溶剂提取的RSPE含量范围为70至150 mg GAE/g，如图S2所示。所有DES提取的量都远高于水和80%乙醇提取的量。值得注意的是，使用氯化胆碱-甘油（ChCl-Gly）配方获得了最高的RSPE含量。酚类化合物可以与DES中存在的氢键供体形成氢键，从而提高其溶解度和提取效率（Cao等人，2023年；Liu等人，2023年）。在本研究中，甘油在所有DES配方中具有最多的氢键。此外，低极性化合物更有可能被低极性的DES提取（Tang等人，2023年）。ChCl-Gly在六种DES中表现出相对较低的极性，因此显示出作为有效RSP提取溶剂的强大潜力。选择这种最佳DES配方进行进一步的过程优化。
3.2 OFAT、因素筛选和响应面方法（RSM）实验用于基于DES的RS多酚提取
3.2.1 单因素对RS多酚提取产量的影响
3.2.1.1 液固比最初的OFAT实验旨在初步了解每个因素的影响，从而有助于设计更复杂的实验框架。如图S3A所示，液固比对使用ChCl-Gly基DES提取RSP的效率有显著影响。在液固比为15 mL/g时获得了最大产量。随着液固比的增加，提取效率最初增加然后下降。这种现象可以归因于较高比例下DES与RS粉末之间的接触面积增加，从而促进了RSP的扩散和溶解。相反，过高的比例可能会由于色素或其他可溶性物质的共溶解而降低RSP的提取量。此外，过低的比例可能会增加提取系统的粘度，从而降低提取效率（Duan等人，2016年）。这些发现与Cao等人（2023年）关于西兰花叶中多酚提取的结果以及Sukor等人（2020年）关于橡树瘤中酚酸提取的结果一致。
3.2.1.2 含水量图S3B显示了提取系统中含水量对RS多酚提取率的影响。在含水量为40%时观察到最高的RSP提取率，这一趋势与液固比观察到的趋势类似。这可以归因于较高含水量下提取溶剂的粘度降低，从而提高了多酚的溶解度（Zhou等人，2018年）。然而，在过高的含水量下，水分子与DES中的氢键供体（HBD）和氢键受体（HBA）形成氢键，破坏了其内部氢键网络，从而降低了多酚的提取率（Duan等人，2016年）。此外，含水量的过度增加提高了溶剂的极性（Ling & Hadinoto，2022年），从而降低了提取率。
3.2.1.3 提取温度图S3C展示了提取温度对多酚产量的影响。在70°C时记录到最大提取率，高于或低于此温度时提取效率下降；特别是在70°C和80°C之间，产量急剧下降。这一观察结果可能是由于在适度升高的温度下溶剂表面张力和粘度降低，从而增强了其流动性并加速了分子扩散（Taweekayujan等人，2023年），这促进了RSP的溶解。此外，有研究表明DES和多酚在75°C时可能容易发生化学降解（Pavlić等人，2022年），因此在70-80°C范围内提取效率会急剧下降。本研究的结果与之前使用DES从Carya cathayensis Sarg.和Mentha pulegium中提取多酚的研究结果一致（Fu等人，2021年；Soukaina等人，2024年）。
3.2.1.4 提取时间
图S3D展示了水浴时间对RS中多酚提取产率的影响。提取产率最初随着水浴时间的延长而增加，随后逐渐下降，在40分钟时达到峰值。这种趋势可能是由于随着提取时间从20分钟延长到40分钟，多酚从RS粉末中逐渐释放并扩散到溶剂中。在达到平衡之前，RSP的浓度梯度促进了扩散，这与Fick的第二扩散定律一致（Moccia等人，2022年），从而提高了提取效率。然而，过长的提取时间可能会导致多酚降解，从而降低提取速率（Yang等人，2023年）。
3.2.1.5 果胶酶活性、纤维素酶活性、超声处理时间和超声功率
如图S3E-H所示，果胶酶和纤维素酶活性、超声处理时间以及超声功率的变化对RSP的提取产率没有显著影响。如图S4所示，与未超声处理和未酶处理相比，使用80%（v/v）乙醇时，超声处理结合酶处理使RSP的提取效率提高了15%，而使用蒸馏水时提高了27.84%。这些发现表明，当使用80%乙醇或蒸馏水时，超声和酶处理的组合有助于从RS粉末中回收多酚。值得注意的是，使用ChCl-Gly结合超声和酶处理的RSP提取速率与仅使用ChCl-Gly处理的速率没有显著差异。先前的研究已经证实，DES、酶和超声可以通过不同的机制破坏植物细胞壁（Vo等人，2023年）。然而，这三种处理并不总是表现出协同作用，有时甚至会相互抑制（Vo等人，2023年）。DES固有的高粘度普遍阻碍了空化泡的破裂，减少了微射流和剪切力的强度，从而限制了细胞结构的破坏和目标生物活性化合物的释放（Xu等人，2025年）。此外，在特定的基于DES的系统中，酶解引起的材料粒径和表面形态的变化可能会影响空化效应，抵消超声处理的辅助作用（Vo等人，2023年）。
3.2.2 关键因素的筛选
为了简化实验，通常会进行因素筛选实验。在本研究中，采用了Plackett-Burman（PB）设计来识别上述八个因素中的关键因素。PB实验通过仅评估每个因素的高低水平，能够快速识别出显著影响RSP提取产率的因素。具体的实验设计和结果见表S2，得出的RSP提取速率回归方程为：
Y=73.854+160.907X1–0.384X2+1.285X3+0.351X4+0.012X5–0.285X6+0.001X7–0.009X8
ANOVA结果（表S3）表明，影响RSP提取速率的因素按降序排列为：X2（水分含量）> X4（水浴时间）> X3（水浴温度）> X8（纤维素酶活性）> X5（超声功率）> X6（超声处理时间）> X1（液固比）> X7（果胶酶活性）。此外，X2、X3和X4被确定为重要影响因素（p < 0.05），而其他因素对RSP提取速率没有显著影响。因此，这三个关键因素被选为后续的RSM实验。
3.2.3 结果分析
对表S4中的数据进行了RSMA多项式回归分析，得出了一个二次多项式回归方程，该方程描述了RSP提取液中总多酚含量（Y）与水分含量（X1）、水浴温度（X2）和水浴时间（X3）之间的关系。回归方程表示为：
Y=173.31–4.90X1+2.94X2–6.66X3–2.39X1X2+1.96X1X3+0.94X2X3–5.06X12–10.45X22–4.73X32
二次模型的ANOVA结果（表S5）显示出高度统计显著性（p < 0.0001），且拟合度不显著（p = 0.2324）。该模型的决定系数（R2 = 0.9712）很高，表明模型能够解释因变量的97%以上的方差，并且拟合度良好。Adj R2为0.9543，接近0.9712，表明独立变量的数量合适，没有过拟合。此外，X1、X2、X3、X12、X22和X32的显著性都很高（p < 0.001）。X1和X2之间的相互作用显著（p < 0.05），而X1与X3以及X2与X3之间的相互作用则不显著。此外，如图1所示，X2与X3的响应面曲率最小，而X1与X2的响应面曲率最大，进一步表明X1与X2之间的相互作用明显强于X1与X3和X2与X3之间的相互作用。
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图1. 水分含量和水浴温度（A）；水分含量和水浴时间（B）；水浴温度和水浴时间（C）对RSPE TPC的影响的3D响应面图。
基于RSM，确定ChCl-Gly提取RSP的最佳条件为：水分含量41.3%，水浴温度71.3°C，水浴时间40.1分钟。在这些优化条件下，实验测得的TPC值（178.98 ± 2.4 mg/g）与预测值（178.3 mg/g）非常接近，从而证实了模型的高预测准确性和可靠性。这些结果总结在表S6中。
3.3 SEM分析
SEM分析（图2）显示了不同提取方法对RS粉末表面形态的显著影响。如图2A所示，未经处理的RS粉末表面相对光滑，没有可见的孔洞。与水提取的RS粉末相比，80%乙醇提取的RS粉末表现出更明显的层状破碎和更多的孔隙（图2B和C）。这些形态差异可能是由于80%乙醇的更强脱水作用，而水主要起渗透作用。DES提取的粉末（图2D）显示出更明显的破碎和更密集的孔隙分布。这种现象可能是由于DES对细胞壁和膜完整性的破坏作用比水和80%乙醇更明显。这些发现与Cao等人（2023年）的报告一致，他们使用ChCl-PG和传统溶剂从西兰花叶子中提取多酚。
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图2. RS冻干粉末（A）；用蒸馏水处理的RS冻干粉末（B）；用80%乙醇处理的RS冻干粉末（C）；用ChCl-Gly处理的RS冻干粉末（D）的SEM图像。
3.4 RSPE在AB-8大孔树脂上的吸附机制
3.4.1 吸附等温线
图3A展示了在30°C、35°C和40°C温度下AB-8大孔树脂的吸附行为。值得注意的是，一旦初始浓度超过10.5 mg/mL，AB-8对RSPE的吸附容量在三个温度下都保持相对稳定。因此，初始浓度10.5 mg/mL被认为是AB-8大孔树脂吸附RSPE的最佳浓度。
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图3. 30°C、35°C和40°C下RSPE在AB-8树脂上的吸附等温线。图中的qe（平衡吸附容量，mg/g）与Ce（溶液中的平衡多酚浓度，mg/mL）的关系图（A）；基于Langmuir（B）、Freundlich（C）和Temkin（D）模型的吸附等温线数据的线性相关性（B）、（C）和（D）。
注：数据以平均值±标准差（n = 3）显示。
此外，系统地使用Langmuir、Freundlich和Temkin吸附等温线模型分析了AB-8大孔树脂在不同温度和初始RSPE浓度下的吸附行为。如图3B-D和表1所示，Langmuir模型在指定温度下的RL值分别为0.0875、0.0874和0.0913，均在0-1范围内。同样，KL也在0-1范围内，而qm随温度升高而增加。这表明初始RSPE浓度为10.5 mg/mL有利于AB-8树脂的吸附过程。值得注意的是，AB-8树脂在较低浓度下表现出对RSPE的高亲和力，有效的吸附效果，并且温度的适度升高进一步增强了这一吸附过程。此外，在Freundlich模型中，1/n值在0到1之间，KF和1/n随温度升高而增加。这些观察结果表明，RSPE在AB-8大孔树脂上的吸附是有利的，温度的轻微升高可以积极影响AB-8对RSPE的吸附效果，这与之前的研究一致（Shen等人，2023年）。
表1. RSPE在AB-8树脂上的吸附等温线方程及其参数。
模型 T（°C） 回归方程 参数
R2 空细胞 空细胞 空细胞 KL (mL/mg) qm (mg/g)
Langmuir 30 ce/qe = 0.0075 ce + 0.0066 KL = 0.9259 132.97 0.9963
5 ce/qe = 0.0068 ce + 0.0075 KL = 0.9296 146.62 0.9964
0 ce/qe = 0.0050 ce + 0.0081 KL = 0.9472 201.20 0.989
Freundlich KF [(mg/g)(L/mg)1/n] 1/n 30
Inqe = 0.40 Ince+4.035 6.31 0.398 0.963
35 Inqe = 0.41 Ince+4.14 6.27 0.408 0.982
40 Inqe = 0.48 Ince+4.29 73.03 0.481 0.917
Temkin KT (L/mg) BT 30
qe = 27.15 Ince+63.93 10.53 27.15 0.987
35qe = 31.38 Ince+70.38 9.44 31.38 0.971
40qe = 40.83 Ince+83.92 7.69 40.83 0.974
如图3B-D和表1所示，三个等温线模型的相关系数（R2）都很高，所有值均超过0.9。Langmuir等温线方程描述了单层吸附过程，表明吸附分子之间没有相互作用。Freundlich模型不将吸附限制在单层过程；相反，它允许每个吸附分子被不同数量的吸附位点吸附（Fan & Li，2023年）。Temkin模型提出了多层吸附过程，假设吸附热随表面覆盖率的增加而线性减少（Nimibofa等人，2017年）。
在本研究中，Langmuir模型的R2值高于Freundlich和Temkin模型，可能表明RSPE在AB-8大孔树脂上的吸附过程更接近单层吸附机制。这些结果证实了Langmuir模型描述树脂-多酚相互作用的适用性。
3.4.2 吸附动力学分析
在30°C下，AB-8树脂对RSPE的吸附动力学（图4A）显示，在最初的0.7小时内多酚的吸附速率很快，随后吸附速率趋于平稳，1.87小时达到平衡。这些发现证实了AB-8树脂在此温度下对多酚的有效吸附。吸附位点的快速初始占据归因于AB-8树脂上丰富的结合位点以及RSPE溶液和树脂之间显著的多酚浓度梯度（Yang等人，2024年）。随着吸附时间的延长，可用吸附位点的数量减少，溶液和树脂之间的多酚浓度梯度减小，使系统趋向于吸附平衡（Hou等人，2019年；Xiong等人，2021年）。
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图4. 30°C下RSPE在AB-8树脂上的吸附容量随时间的变化（A）；基于伪一级（B）、伪二级（C）和颗粒内扩散（D）模型的时间过程数据的线性相关性（C）。
注：数据以平均值±标准差（n = 3）显示。
为了进一步阐明动力学行为，使用了三种动力学模型：伪一级（图4B）、伪二级（图4C）和颗粒内扩散（图4D）。如表2所示，伪二级模型的R2值高于伪一级动力学模型。此外，伪二级模型的理论平衡吸附容量（qe）（32.71 mg/g）与实验值（29.33 mg/g）更为吻合，而伪一级模型的理论平衡吸附容量（15.24 mg/g）则不然。这些结果强调了伪二级动力学模型在描述RSPE在AB-8树脂上的吸附方面的优越性。此外，颗粒内扩散模型（表2）表明吸附过程可以分为三个不同的线性阶段（R2 > 0.91）。初始阶段显示出最高的速率常数（k1 = 26.92 mg/g·h0.5），表明多酚从RSPE溶液快速迁移到树脂的外表面或大孔区域，主要由外部液膜扩散控制。第二阶段（k2 = 4.02 mg/g·h0.5）涉及多酚逐渐进入树脂的微孔或内部吸附位点，由颗粒内扩散控制。第三阶段（k3 = 0.51 mg/g·h0.5）接近平衡，表现为接近零的速率常数。此外，颗粒内扩散模型中的参数C反映了液膜扩散对吸附速率的贡献。非零的C值表明颗粒内扩散不是RSPE吸附的唯一决定因素；相反，其在AB-8孔内的扩散速率也受到液膜扩散的调节（Hou等人，2020年；Lv等人，2018年；Wang等人，2021年）。吸附热力学分析
通常，热力学参数——特别是吉布斯自由能变化（ΔG）、焓变（ΔH）和熵变（ΔS）——是评估吸附机制的基础。在吸附系统中经常观察到的负ΔG值表明过程在热力学上是可行的，而ΔH的大小可以提供关于吸附质与吸附剂之间主要相互作用力的见解（Sen等人，2023年）。在不同温度下计算ΔG需要预先确定吸附平衡常数（K）（Liu等人，2023年）。如图5A所示，K是从ln(qe/ce)与qe之间的线性关系中得出的，并外推到y轴截距。如图5B所示，可以根据Van't Hoff方程（2.9.4中的方程9）的线性拟合来确定吸附过程的ΔH和ΔS。ΔH < 0表示放热吸附过程，而ΔH > 0表示吸热行为；ΔS > 0反映了系统无序度的增加，而ΔS < 0表示无序度的减少。
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图5. 在30°C、35°C和40°C下，RSPE的ln(qe/ce)与qe的关系图（A）以及ln(kc)与1/T的关系图（B）。
由于ΔG < 0、ΔH > 0和ΔS > 0，这种吸附是一个自发的、吸热的过程，并伴随着无序度的增加。此外，ΔG的绝对值随温度的升高而增加，表明吸附过程在热力学上得到了增强（Munagapat & Kim，2016年）。通常，当ΔG在-20到0 kJ·mol^-1之间时，吸附过程被归类为物理吸附；而当ΔG小于-80 kJ·mol^-1时，化学吸附占主导（Wu等人，2014年）。此外，物理吸附过程的ΔH值通常低于40 kJ·mol^-1，而化学吸附的ΔH值在40到120 kJ·mol^-1之间（Alkan等人，2004年）。如表S7所示，ΔG为负值，绝对值低于14 kJ·mol^-1，ΔH为15.65 kJ·mol^-1，表明RSP在AB-8树脂上的吸附是通过物理吸附发生的。
总之，RSP在AB-8大孔树脂上的吸附过程可以很好地用Langmuir和伪二级动力学模型来描述。负的ΔG证实了该过程的自发性。这些发现与先前的研究一致。例如，Hou等人（2019年）使用AB-8大孔树脂从Sophora tonkinensis Gagnep.中纯化黄酮类化合物，并遵循Langmuir和伪二级动力学模型。同样，Liu等人（2023年）证明Glycyrrhiza glabra在LSA-21树脂上的吸附遵循Langmuir吸附和伪二级动力学模型，ΔG值为负。
3.5. 不同提取溶剂对RSPE多酚组成的影响
通过NGM和HPLC进行的定性和定量分析揭示了用蒸馏水、80%乙醇、DES（ChCl-Gly）提取并用AB-8树脂纯化的RSP冻干粉末的主要多酚组成（表3）。值得注意的是，提取方法显著影响了多酚化合物的多样性和丰度。在化合物种类方面，ChCl-Gly提取物表现出最高的丰度，其次是80%乙醇和蒸馏水提取物。此外，大多数多酚在ChCl-Gly提取物中的含量高于其他提取物。通过蒸馏水提取，在RSP中鉴定出了七种多酚，包括鞣花酸、表没食子儿茶素、表没食子儿茶素3-O-没食子酸酯、芸香苷、原花青素B1、柯里拉金和异槲皮素。相比之下，用80%乙醇在RSP中检测到了另外五种多酚，如儿茶素、槲皮素、表儿茶素、山柰酚和柑橘素。此外，用ChCl-Gly溶剂在RSP中独特地鉴定出了四种多酚，包括没食子酸、水杨酸、原花青素B2和原花青素C1。关键的是，ChCl-Gly提取物中几乎所有多酚的含量都显著高于其他两种溶剂（p < 0.01）。
表3. 用不同溶剂提取的RSPE及其纯化后的多酚组成分析
空单元格
保留时间（分钟）
化合物名称
分子量
蒸馏水（mg/g）
80%乙醇（mg/g）
ChCl-Gly（mg/g）
纯化后的RSP（mg/g）
酚酸
15.6
没食子酸
C7H6O5
169.0
138
2
20.24 ± 0.81
a
3.25 ± 0.13
b
2
20.58
鞣花酸
C14H6O8
300.9
84
16.18 ± 0.21
c
4.35 ± 0.02
d
18.56 ± 0.45
b
19
3.44 ± 5.40
a
3
22.19
水杨酸
C7H6O3
137.0
24
1
––
0.28 ± 0.01
a
–
4
12.76
柯里拉金
C27H22O18
6
33.07
27
1
1.38 ± 0.03
c
1.2 ± 0.04
d
1.45 ± 0.04
b
12.90 ± 0.43
a
黄酮类
58.2
(-)-表儿茶素没食子酸酯
C22H18O10
4
43.09
7
31
10.45 ± 0.01
2
d
0.82 ± 0.03
c
2.25 ± 0.01
b
15.08 ± 0.05
a
6
10.39
儿茶素
C15H14O6
29
1.08
60
1 –
0.04 ± 0.001
c
10.61 ± 0.03
b
11.50 ± 0.13
a
7
11.3
表儿茶素
C15H14O6
29
1.08
60
1 –
14.57 ± 0.31
a
0.41 ± 0.01
c
11.51 ± 0.08
b
8
20.4
芸香苷
C27H30O16
6
11.16
05
10.37 ± 0.01
c
0.32 ± 0.01
d
0.96 ± 0.02
b
9.84 ± 0.23
a
9
25.21
山柰酚
C15H10O6
28
7.09
49
1 –
0.27 ± 0.01
c
0.34 ± 0.01
1
b
2.79 ± 0.11
a
10
27.15
异槲皮素
C21H20O12
46
5.10
26
20.17 ± 0.001
d
0.18 ± 0.001
c
0.24 ± 0.01
b
6.51 ± 0.23
a
11
39.37
槲皮素
C15H10O7
30
3.04
98
1 –
1.66 ± 0.04
c
2.99 ± 0.11
b
15.63 ± 0.36
a
12
43.3
柑橘素
C15H12O5
27
3.07
58
2 –
0.94 ± 0.02
b
0.79 ± 0.03
c
10.72 ± 0.23
a
原花青素
13
10.3
原花青素B1
C30H26O12
57
9.14
95
20.33 ± 0.02
c
17.45 ± 0.32
b
17.03 ± 0.32
b
26
6.10 ± 8.98
a
14
10.6
原花青素B2
C30H26O12
57
9.14
53
1 –
9.22 ± 0.23
b
11
4.12 ± 4.12
a
15
12.5
原花青素C1
C45H38O18
86
7.21
24
1 –
2.98 ± 0.11
b
46.59 ± 1.4
a
注：数据以平均值±标准差（n = 3）显示，每行中不同字母表示统计学上的显著差异（p < 0.05）。
这种优越的提取效率主要源于两种协同机制。一方面，ChCl-Gly处理显著改变了RS粉末的表面形态，表现为广泛的破碎和密集的孔结构，如图2所示。相比之下，80%乙醇引起了中等程度的形态变化，而蒸馏水的影响最小。另一方面，ChCl-Gly系统中的Cl^-与多酚和甘油中的羟基氢原子形成了氢键。这种相互作用减少了溶剂分子与多酚之间的空间阻碍（Fu等人，2022年），从而增强了RSP的溶解度和扩散。
先前的大量研究已经广泛调查了RSPE的多酚组成，得出了许多积极和有希望的发现。例如，Torgbo等人（2024年）使用HPLC确定了用95%乙醇从泰国中部提取的RSPE的多酚组成，报告称花青素、鞣花酸和香叶素是主要成分，合计占RSPE总重量的69.3%。Albuquerque等人（2023年）使用HPLC-DAD-ESI/MS分析了用60%乙醇从巴西东北部提取的RSPE的组成，鉴定出以下浓度：香叶醇异构体I（14 mg/g）、香叶醇异构体II（4.9 mg/g）、鞣花单宁I（6.322 mg/g）、鞣花单宁II（7.7 mg/g）和飞燕草素苷配体（4.13 mg/g）。Zhuang等人（2017年）使用80.8%乙醇从昆明购买的榴莲中提取RSPE，并通过UPLC分析鉴定出柯里拉金、儿茶素、鞣花酸和鞣花酸戊糖苷等化合物。然而，NGM首次被用于鉴定RS中的多酚。这是一种基于保留时间、MS、MS/MS和参考标准的更高水平的代谢组学技术，以提高化合物鉴定的准确性和广度（Zhou等人，2022年）。据我们所知，原花青素B1首次在BY-7 RS中被鉴定出来。在最近的研究中，Wang、Liu等人（2024年）和Wang、Zhu等人（2024年）使用代谢组学分析在两种榴莲品种（BY-2和BY-7）的壳中鉴定出了原花青素B2和C1，而原花青素B1仅在BY-2壳中被检测到。ChCl-Gly提取的RSPE表现出更高的鞣花酸、没食子酸、原花青素B1和原花青素B2水平，这与先前的发现部分不同。这些差异可能是由于榴莲品种和地理来源的不同、提取溶剂的不同，特别是使用NGM作为主要检测技术所致。
此外，如表3所示，纯化显著提高了所有物质的浓度，除了水杨酸，共鉴定出15种酚酸、黄酮类和原花青素。值得注意的是，原花青素B1、原花青素B2、鞣花酸和原花青素C1的含量相对较高，合计占总重量的62.03%。这一结果与先前的报告一致，表明荔枝皮提取物纯化后多酚含量显著增加（Tan等人，2024年）。总体而言，ChCl-Gly提取和AB-8树脂纯化的结合是一种新颖策略，可以显著提高RSPE中多酚的多样性和丰度。
3.6. RSPE的体外抗氧化和抗糖尿病活性及其多酚组成与其生物活性的相关性分析
3.6.1. RSPE的体外抗氧化和抗糖尿病活性
使用不同溶剂以及AB-8树脂纯化的RSPE的TPC、TFC和PC以及体外抗氧化和抗糖尿病能力在表S8中进行了总结。所有样品在TPC、DPPH自由基清除能力和铁还原抗氧化能力（FRAP）方面表现出一致的顺序：纯化的RSPE > 用ChCl-Gly提取的RSPE > 用80%乙醇提取的RSPE > 用蒸馏水提取的RSPE。相对于用ChCl-Gly提取的RSPE，纯化显著提高了纯化RSPE的TPC（2.18倍）、TFC（2.05倍）、PC（1.44倍）、DPPH自由基清除能力（1.36倍）和FRAP还原能力（1.45倍）。这一发现与Qiao等人（2025年）报告的纯化猕猴桃多酚的抗氧化能力显著增强一致。
如表S8所示，纯化的RSPE表现出最强的α-葡萄糖苷酶抑制作用，而用ChCl-Gly和80%乙醇提取的RSPE在抑制活性上没有显著差异，而用水提取的RSPE的α-葡萄糖苷酶抑制能力最弱，尽管其IC50值接近阿卡波糖（阳性对照）。因此，RSPE在体外表现出α-葡萄糖苷酶抑制作用，值得进一步研究其在糖尿病管理中的应用。然而，用ChCl-Gly提取的RSPE表现出最强的α-淀粉酶抑制活性，其次是纯化的RSPE、80%乙醇提取的RSPE和蒸馏水提取的RSPE。所有提取物的IC50值都高于阿卡波糖。在这项研究中，RSPE的α-葡萄糖苷酶抑制作用高于α-淀粉酶抑制作用。这一趋势与Zheng等人（2020年）的报告一致，他们报告了绿豆皮中α-葡萄糖苷酶抑制作用大于α-淀粉酶抑制作用，但与Malay cherry中的原花青素提取物相反（Zhang等人，2020年）。
值得注意的是，纯化的RSPE表现出较低的α-淀粉酶抑制作用（IC50 = 5.05 mg/mL），而粗制的ChCl-Gly提取物为IC50 = 2.62 mg/mL（表S8）。先前的研究表明，α-淀粉酶抑制主要归因于特定的酚类化合物和协同作用（Tan等人，2017年）。大孔树脂纯化可能导致辅助成分的丢失，包括与多酚形成功能复合物的多酚和其他物质。Ma等人（2015年）的研究表明，从Sphallerocarpus gracilis茎中提取的多酚提取物在树脂纯化后表现出显著的α-葡萄糖苷酶抑制活性，但几乎完全失去了其α-淀粉酶抑制能力。此外，已经证实，对于原花青素，尤其是B型原花青素，平均聚合度（mDP）显著影响其α-淀粉酶抑制活性，mDP越高，抑制作用越强（Dai等人，2018年）。然而，AB-8树脂纯化通常会导致原花青素的mDP降低（Song等人，2025年）。上述结果为纯化RSPE中观察到的α-淀粉酶抑制能力下降提供了潜在的解释，尽管具体机制需要进一步研究。
3.6.2. 其多酚组成与其生物活性的相关性分析
相关性热图（图S5）显示，RSPE中的11种多酚（表没食子儿茶素、柑橘素、水杨酸和山柰酚除外）以及TFC、TPC和PC与其DPPH自由基清除能力和FRAP还原能力表现出统计学上的显著正相关（p < 0.05或p < 0.01）。相反，这些化合物与它们的α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶抑制的IC50值表现出统计学上的显著负相关（p < 0.05或p < 0.01），表明与酶抑制作用有显著的正相关（p < 0.05或p < 0.01）。此外，RSPE中的表没食子儿茶素（p = 0.2772和0.2351）、柑橘素（p = 0.2154和0.2996）和水杨酸（未检测到）与DPPH/FRAP活性之间没有显著正相关。表没食子儿茶素（p = 0.2151和0.2265）、柑橘素（p = 0.1621和0.1611）和水杨酸（未检测到）与α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶的IC50值之间也没有显著负相关。山柰酚与FRAP活性和α-淀粉酶及α-葡萄糖苷酶的抑制作用有显著正相关（p < 0.05），但与DPPH活性没有显著相关（p = 0.0582）。
4. 结论
总之，使用ChCl-Gly（1:2摩尔比）提取RSPE的方法通过OFAT、PB和RSM进行了系统优化。随后，RSPE用AB-8树脂进行了纯化，并首次使用NGM对其多酚组成进行了表征。在最佳提取条件下，RSPE表现出TPC、TFC、PC、DPPH和FRAP活性，以及α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶的IC50值分别为178.89 ± 2.41 mg GAE/g DW、152.93 ± 4.28 mg RE/g DW、41.89 ± 0.37 mg CE/g DW、7061.49 ± 105.37 μmol TE/g DW、6925.34 ± 79.37 μmol TE/g DW、2.62 ± 0.06 mg/mL和70.78 ± 3.38 μg/mL——所有这些值都显著高于用80%乙醇或水提取的结果。此外，吸附过程符合Langmuir模型和伪二级动力学，表明是一个自发和动态的过程。值得注意的是，NGM首次被用于鉴定RS中的多酚，且BY-7 RS中首次鉴定出了原花青素B1。然而，这项研究有几个局限性。ChCl-Gly系统的高粘度对工业规模应用提出了挑战。为了解决这个问题，后续研究可以专注于开发三元或多组分DES系统，通过引入第三种组分来破坏原有的强氢键网络，从而降低粘度。或者，可以使用有机酸和基于糖的HBD（如柠檬酸和果糖）构建可食用的DES。这些可食用的DES不需要严格的去除过程，甚至可以作为最终产品中的功能性成分保留，从而显著降低加工复杂性。此外，生物活性评估仅限于体外测定，由于NGM的分析灵敏度和离子化效率的限制，一些低丰度化合物可能未被检测到。总之，本研究为农业废弃物（RS waste）的再利用提供了新的见解，并强调了其作为生物活性化合物来源的潜力。
**作者贡献声明：**
- 贝安晓楠（Xiaonan Bian）：撰写初稿、方法论设计及实验实施。
- 王朝正（Chaozheng Wang）：项目监督及方法论指导。
- 梅炯（Jiong Mei）：实验实施。
- 赵志恒（Zhiheng Zhao）：实验实施。
- 上凯杰（Kaijie Shang）：实验实施。
- 钟先全（Xianquan Zhong）：实验实施。
- 蔡坤（Kun Cai）：项目监督。
- 张伟民（Weimin Zhang）：项目监督。
- 胡小平（Xiaoping Hu）：撰写、审稿与编辑工作，以及项目监督和方法论指导。
- 林雪（Xue Lin）：项目监督。
**资助信息：**
本研究得到了海南省重点研发计划（项目编号：ZDYF2025SXLH016）的支持。
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