多糖指紋圖譜分析及譜效關系研究進展

劉 靜，唐慶九，張勁松，馮 杰，劉艷芳,

（1.上海市農業科學院食用菌研究所，農業部南方食用菌資源利用重點實驗室，國家食用菌工程技術研究中心，上海市農業遺傳育種重點實驗室，上海 201403；2.上海海洋大學食品學院，上海 201306）

多糖是生物體中廣泛存在的生物大分子，與蛋白質、核酸、脂類并稱為生命四大基礎物質，對維持機體正常的生命活動起著至關重要的作用。然而鑒于多糖種類結構的復雜性，使得其研究的深度遠不及蛋白質和核酸。目前已有大量研究表明多糖具有抗腫瘤[1-3]、降血糖[4-5]、免疫調節[6-7]等功效。多糖作為一種活性大分子，其生物活性與它的單糖組成[8]、分子構型[9]、分子量[10]及化學修飾[11]（如：硫酸化）等密切相關。然而在傳統的多糖質量控制中，多以苯酚-硫酸法檢測的總糖含量作為其評價指標，顯然這種評價方法存在很大的局限性，既不能表征多糖的單糖組成與結構，也不能實現活性多糖的準確定量。因此，建立一種簡單、有效、全面的多糖質量評價體系十分重要。

中藥指紋圖譜[12-13]是目前國際公認的中藥質控方法，同時為了明確中藥藥效的物質基礎，相關學者提出了譜效關系這一新理論[14]，從而實現中草藥的內在品質評價。隨著多糖質控技術的發展，多糖指紋圖譜成為多糖質量評價的有效手段，近年來已經用于中藥多糖、食用菌多糖的圖譜特征分析。此外，依據其采用的分析技術不同可分為光譜指紋圖譜和色譜指紋圖譜，其中光譜指紋圖譜的分析技術包括紅外光譜法和核磁共振譜法；而色譜指紋圖譜技術則有高效薄層色譜法、高效液相色譜法、氣相色譜法、凝膠電泳法、高效陰離子色譜法以及高效分子排阻色譜法。本文對近年來基于光譜、色譜技術的多糖指紋圖譜和譜效關系相關研究進行了綜述，旨在為多糖的質量控制提供科學依據。

1 光譜指紋圖譜

光譜圖一般反映的是化學成分的結構信息，有較強的定性功能，此法具有樣品用量少、快速簡便、破壞性小等優勢，但定量的準確性較差，因此其常作為色譜指紋圖譜的補充，而非單獨地用其進行多糖的質量分析。在多糖的分析研究中，常用的光譜指紋圖譜技術包括紅外光譜和核磁共振譜。

1.1 紅外光譜

紅外光譜是一種能夠表征化合物官能團特性的分析技術[15]，其在多糖的結構分析中主要用于判斷糖苷鍵的構型。紅外光譜具有操作簡便、特征性強、高效環保、無損檢測等特點[16]，可以作為多糖檢測分析的輔助手段，但對于組分復雜的混合物來說，鑒別專屬性差，分辨率低[17]，且所得的圖譜峰常存在重疊現象。

李平凡等[18]通過紅外光譜檢測了10批江西決明子多糖，對所得的11個共有吸收峰的數據進行聚類分析，結果表明未知決明子多糖聚為一類，而不同批次的江西決明子多糖則聚為另一類，從而基于多糖組分實現了江西決明子的質量控制。高新開等[19]同時運用紅外光譜和高效液相色譜對不同批次的多糖口服液進行比較，利用相似度方法分析高效液相色譜的圖譜數據發現樣品間無顯著差異，而通過主成分分析和聚類分析對紅外光譜進行研究，發現樣品KFY16與其它樣品區分明顯，該結果表明通過紅外光譜的吸收峰，輔助主成分分析和聚類分析能夠快速地檢測出異常樣品。Li等[20]通過建立傅里葉變換紅外指紋圖譜來表征18批不同來源的草珊瑚多糖的結構信息，主成分分析結果表明圖譜中的3371 cm-1（羥基基團的伸縮振動）和1411 cm-1（糖分子中羰基基團的伸縮振動）處的吸收峰對于多糖樣品的產地鑒別貢獻較大，該方法為草珊瑚多糖產品的質量控制提供了有效的方法。紅外光譜作為一種綜合的結構鑒定手段，已經在多糖指紋圖譜研究中得到較為廣泛的應用，同時結合不同的化學計量學方法能夠實現樣品的快速鑒別。

1.2 核磁共振圖譜

核磁共振可提供多糖單糖類別和糖苷鍵構型等豐富的結構信息，其圖譜中的信號強弱大致能反映混合物中各組分的相對含量，而圖譜中的化學位移則可用于定性分析，其具有不破壞樣品的形態、分析快速、無選擇性等優點，但對樣品的純度要求較高。與紅外光譜相比，核磁共振圖譜反映的信息更多，重現性更好[21]。其多糖指紋圖譜的研究主要集中在核磁共振氫譜和碳譜分析兩個方面，目前已經初步地應用于不同產地多糖的鑒別。

趙璇等[22]采用核磁共振技術對比研究了南、北葶藶子的化學成分，發現南葶藶子比北葶藶子的質子峰更密且雜，揭示了兩者在多糖組分方面的差異，為葶藶子的來源區分提供了有效的手段。陳艷蕊[23]以黃芪多糖為研究對象，建立了不同產地黃芪多糖的核磁共振氫譜，直觀上可以看出不同產地黃芪圖譜中糖質子峰的個數和高度均不同，表明不同產地黃芪多糖的糖殘基種類和連接方式存在一定的差異，可作為黃芪產地區分的輔助手段。為了從大量的數據中篩選出更有效的信息，Li等[24]比較分析內蒙古和甘肅兩個產地黃芪多糖的核磁共振氫譜，結合主成分分析比較各樣品之間的差異，結果表明圖譜中半乳糖和β-葡萄糖的異頭質子信號對黃芪產地鑒別的貢獻較大，為后續黃芪的質量控制提供一種新方法。核磁共振技術是近年來發展迅速的無損檢測技術，它具有樣品可回收、前處理步驟少等優勢，但是對于組分復雜的化合物，其圖譜信號重疊難以辨析，因此多糖在制備過程中需要經過脫脂、醇沉、脫蛋白等純化處理，盡量減少雜質對圖譜的干擾。

2 色譜指紋圖譜

多糖色譜指紋圖譜的研究主要針對分子量分布特征分析和水解產物分析兩方面，其中水解產物分析又分為單糖組成分析和寡糖片段分析，相關研究見表1。目前用于多糖分子量分布檢測的是高效分子排阻色譜法，單糖組成分析的方法主要包括高效液相色譜、氣相色譜及高效陰離子交換色譜，而寡糖片段分析的研究手段主要有高效薄層色譜、凝膠電泳、親水作用色譜、高效陰離子交換色譜以及液質聯用技術。

表1 色譜指紋圖譜在多糖中的應用Table 1 Applications of chromatographic fingerprinting techniques on polysaccharides

2.1 多糖的分子量分布特征分析

多糖生物活性與其分子量分布密切相關，因此很有必要建立多糖分子量分布的指紋圖譜。高效分子排阻色譜法（high performance size exclusion chromatography，HPSEC）是分析天然產物中聚合物分子量和分子量分布最常用的技術之一，常用于檢測多糖及其水解產物的分子量分布[25-26]，目前已廣泛應用于多糖分子量的檢測。

吳定濤等[27]采用色譜柱TSK Gel G6000pwxl和TSK Gel G3000pwxl串聯，比較分析不同產地長裙竹蓀多糖的分子量分布，通過確定特征色譜峰比較其圖譜的相似度發現各樣品間的指紋圖譜重合度較好，均含有3個相似的特征色譜峰，表明不同產地的竹蓀多糖質量較一致。Xu等[28]運用HPSEC技術建立了石斛多糖的指紋圖譜，結果表明不同批次的鐵皮石斛多糖圖譜一致性良好，但鐵皮石斛與其它品種的石斛分子量分布圖譜差異顯著，后者主要表現為大分子量多糖色譜峰的缺失。Li等[29]對不同批次的滋腎育胎丸中的多糖進行了分子量分布的特征分析，明確指出分子量Mw≥2.10×105Da可以作為控制該中成藥多糖的質量參數，說明高效分子排阻色譜指紋圖譜可作為滋腎育胎丸多糖的質量控制手段。Guan等[30]依據多糖對不同糖苷酶的響應特性建立了9種中草藥多糖的分子量指紋圖譜，發現不同中藥多糖酶解后的分子量圖譜存在明顯差異，并通過木糖酶和1,4-半乳糖酶可實現不同種屬人參多糖的鑒別。由此可見，HPSEC是一種高效、簡便的多糖指紋圖譜構建方法，可以較好地反映不同材料中多糖的分子量分布特征。隨著分析技術的不斷發展，HPSEC與多角度激光光散射檢測器和示差折光檢測器[31]聯用的分析系統逐漸用于多糖分子量的檢測，與傳統的HPSEC聯用示差檢測器或蒸發光檢測器比較，它不僅不需要多糖標準品，而且能同時測定多糖分子量及其含量，故該技術的應用有助于提高多糖分子量指紋圖譜的準確性。

2.2 多糖的水解產物分析

天然來源的多糖是一類理化性質極其相似的大分子混合物，具有復雜的組分和結構。為了對多糖化合物進行有效的分離和分析，在進行多糖圖譜分析之前，常常需要將多糖水解成寡糖或者單糖，然后選擇合適的分析方法檢測水解產物。目前常用于多糖的水解方法是酸解法和酶解法，其中酸水解又包括完全酸水解和部分酸水解。

2.2.1 單糖組成分析 常用于單糖組成檢測的方法有高效液相色譜法、氣相色譜法以及高效陰離子交換色譜，通過對多糖的完全水解產物進行分析可明確其單糖種類及含量。目前不同的分析技術已經應用于靈芝多糖、枸杞多糖、茶多糖、黃芪多糖等單糖組成指紋圖譜的研究。

2.2.1.1 高效液相色譜 高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）是構建單糖指紋圖譜最常用的方法，在糖譜分析中應用較多，其最大的優勢是可以與不同的檢測器聯用，從而滿足不同樣品的測定需求。Liu等[32]將提取的枸杞多糖完全酸水解后再進行HPLC分析，研究表明不同產地的枸杞子多糖均由9種單糖構成但各單糖所占摩爾比例不同，能夠有效地區分不同產地的枸杞子。Liu等[33]通過HPLC技術建立了不同產地的茯苓多糖和豬苓多糖的單糖組成指紋圖譜，對比標準圖譜發現茯苓樣品只有5種單糖，而豬苓樣品含有8種單糖。同時主成分分析結果表明茯苓和豬苓多糖可以區分為兩類，并且發現核糖和甘露糖可以作為區分兩者的主要指標。

2.2.1.2 氣相色譜 氣相色譜（gas chromatography，GC）是一種主要用于表征和鑒定揮發性化合物的分析技術，是測定多糖單糖組成的一種有效而靈敏的方法[34]。GC具有靈敏度高、分離度好、分析速度快、樣品用量少等優勢[35]。郝霞[36]以細胞壁多糖為研究對象，通過氣相色譜技術建立不同種屬和不同生長方式的黃芪細胞壁多糖的單糖指紋圖譜，采用多元統計學對數據進行處理，結果發現不同種屬的黃芪區分不明顯，而速生黃芪和傳統黃芪明顯分成兩部分，該研究為鑒別速生黃芪和傳統黃芪提供了科學依據。Cheong等[37]采用氣相色譜比較分析了人參、西洋參和三七3種人參屬植物多糖的單糖組成，發現它們均由6種單糖組成，但是各單糖色譜峰的強度存在差異，該結果對人參屬植物特有多糖的鑒定具有一定的參考價值。

2.2.1.3 高效陰離子交換色譜 高效陰離子交換色譜（high performance anion exchange chromatography，HPAEC）廣泛應用于單糖和大部分的寡糖的檢測[38-39]，它常與脈沖安培檢測器（PAD）連用，形成高特異性、高靈敏度、高分辨率的檢測方法。它不僅不需要衍生化，同時對于不同糖組分（如差向異構體）的分離效果更好，靈敏度也有所提升。Wang等[40]采用HPAEC系統分析了22批茶多糖和5批其他多糖的單糖組成，離子指紋圖譜表明22個茶多糖樣品的單糖組成相似但是比例不同，而茶多糖與非茶多糖圖譜的差異性較大，因此可以通過離子色譜鑒別茶多糖樣品的真偽。趙丹等[41]探究了不同產地葛根多糖完全水解產物中的單糖組成及其含量。結果發現所有樣品中均含有巖藻糖、鼠李糖、葡萄糖，而只有個別樣品中含有甘露糖、木糖和核糖，另外發現有3個葛根樣品不含半乳糖，該方法為葛根多糖的質量控制提供新方法。

上述研究表明，HPLC、GC以及HPAEC均可用于單糖組成分析，并且根據多糖完全水解產物的單糖種類和比例等圖譜特征實現植物多糖產地和種屬的鑒別。相比較而言，HPLC需要對水解產物進行衍生化處理，或者聯用靈敏度較低的示差和蒸發光散射檢測器；GC同樣需要對水解產物進行衍生化，對多種單糖可以實現較好分離，但該技術不適用于糖醛酸組分的檢測；高效陰離子交換色譜（HPAEC）連用脈沖電化學檢測技術無需衍生化就可以直接分析水解產物，且對于各單糖和糖醛酸組分均可實現較好的分離和檢測，目前HPAEC-PAD是構建單糖組成指紋圖譜較為理想的技術。

2.2.2 寡糖或低聚糖片段分析

2.2.2.1 高效薄層色譜法 高效薄層色譜法（high performance thin layer chromatography，HPTLC）是寡糖組分分析的常規方法，既可用于定性分析也可用于定量分析。HPTLC具有直觀性強、溶劑消耗量少、成本低、操作簡便等優點。但HPTLC極易受到實驗人員的操作技術和環境的影響，因此其重復性差，同時不適用聚合度較高的寡糖[42]（DP＞15）分離。Wu等[43]采用高效薄層色譜法比較研究蟲草和其混偽品多糖的酶解產物，發現混偽品水解得到的寡糖片段的豐富度明顯低于蟲草正品，這為蛹蟲草的合理使用提供依據。Deng等[44]通過HPTLC技術構建不同產地太子參多糖酶解后的寡糖指紋圖譜，通過定量和定性分析發現不同產地的太子參寡糖指紋圖譜較為相似（相似度值高達0.878），說明不同產地太子參多糖具有較好的一致性，為太子參的質量控制提供新方法。王桂臻[45]基于HPTLC技術對黃芪多糖部分酸水解的寡糖產物進行表征，采用偏最小二乘法分析圖譜的數據，發現區分黃芪栽培方式的寡糖片段為三糖和四糖，而二糖和三糖則為辨別黃芪種屬的片段，且栽培方式的差異要大于種間差異。HPTLC技術可以作為一種有效的鑒別方法，但相關研究表明HPTLC僅對于聚合度較低（DP≤5）寡糖分離效果較為理想，因此通常需要聯用其它的技術才能實現對寡糖片段的全面分析。

2.2.2.2 凝膠電泳 凝膠電泳（polysaccharide analysis using carbohydrate gel electrophoresis，PACE）是利用分子本身不同的遷移速率及凝膠的分子篩作用而達到分離的目的。它具有較高的分辨率（可以分離聚合度為40的低聚糖）和良好的靈敏度[46-47]。PACE是一種經濟、簡單、高靈敏和高分辨率的寡糖分析技術。它不需要流動相或者展開劑以及大型的儀器設備，并且其定量的準確性較HPTLC有明顯地改善，但需要ANTS衍生化，重復性差。

Wu等[48]以猴頭菇多糖為研究對象，采用熒光輔助糖電泳技術構建了多糖酶解產物的PACE指紋圖譜，結果發現猴頭菇子實體多糖均可被選定的5種酶水解產生寡糖片段，而市售的猴頭菇多糖不能被其中的2種酶所降解，因此兩者的低聚糖圖譜有明顯差異，該方法有利于提高猴頭菇多糖的質量控制水平。為了探究不同品種靈芝多糖的特征，Wu等[49]采用部分酸水解結合凝膠電泳（PACE）對紫芝、赤芝及其混偽品的降解產物進行比較分析，發現紫芝和赤芝多糖的PACE圖譜極其相似，但兩者與其他種屬靈芝（混偽品）的指紋圖譜明顯不同，該研究對靈芝多糖的質量控制有一定的參考價值。王迪等[50]用內切-1,3-β-葡聚糖酶處理蒙古黃芪多糖和膜莢黃芪多糖，通過對比分析酶解產物的電泳指紋圖譜得到區分不同黃芪種屬的差異性寡糖片段（五糖和六糖），有助于實現黃芪品種的區分。基于PACE分析的指紋圖譜被證明是一種可行的方法，與HPTLC相比，它能夠提供更多的低聚糖條帶信息，然而對于單糖的分辨率不高，因此其可以和HPTLC技術結合使用。

2.2.2.3 親水作用色譜法 親水作用色譜（hydrophilic interaction liquid chromatography，HILIC）是分離極性和親水性化合物的液相色譜。它是由學者Alpert[51]提出的，并逐漸被廣大學者認可和應用。而多糖作為一種親水性的化合物，可以很好地被親水作用色譜柱分離測定，尤其在寡糖[52-53]分析方面已經取得了一些成果。

梁琰[54]采用部分酸解法降解靈芝多糖，并構建其HILIC指紋圖譜，發現不同品種靈芝多糖的HILIC圖譜中均含有相同的10個糖組分（單糖和寡糖），但是其中的一些糖組分的含量差異較大，可以作為區分靈芝品種的有效手段。Xia等[55]通過親水作用色譜聯用蒸發光檢測器技術分別對膜莢黃芪多糖和蒙古黃芪多糖的部分酸水解產物進行了分離和檢測，結果顯示不同品種黃芪特征指紋圖譜均含有聚合度2-11的寡糖組分，但是各組分的含量有差異，說明該技術可用于黃芪品種的鑒別。Wang等[56]同樣采用HILIC-ELSD技術對酸降解的寡糖進行分析，發現不同產地的膜莢黃芪之間存在差異，為黃芪產地的區分提供參考。綜上所述，通過HILIC結合ELSD能夠對寡糖進行較好的分離和檢測，為低聚糖的檢測提供了有效的方法。

2.2.2.4 高效陰離子交換色譜法 高效陰離子交換色譜法（high performance anion exchange chromatography，HPAEC）聯合脈沖安培檢測器可對多糖的水解片段直接進行分析，樣品不需要衍生化，在相關領域已有較多應用。但是該方法無法準確地反映寡糖或低聚糖的聚合度信息，需要串聯質譜初步判斷寡糖組分的聚合度。丁平等[57]通過高效陰離子交換色譜-脈沖安培電化學檢測器（HPAEC-PAD）分析巴戟天及其常見混偽品的寡糖成分，結果表明不同產地的巴戟天HPAEC圖譜中均含有20種糖成分，但是各組分含量存在一定的差異；同時對比分析了巴戟天及其常見混偽品，結果顯示常見的混偽品中含有的寡糖種類較少甚至沒有，為鑒別巴戟天真偽提供有效的方法。王浩豪[58]構建了20批靈芝孢子粉多糖樣品酸-酶水解物寡糖組分的HPAEC標準指紋圖譜，并在寡糖圖譜中確定了5個共有特征峰，通過與菊粉對照品進行對比分析發現它們分別為三糖、五糖、六糖、七糖和多糖，該圖譜為靈芝孢子粉的質量控制提供依據。Liu等[59]應用HPAEC-PAD來表征兩種不同來源的海帶多糖的酶解產物，發現來自褐藻的海帶多糖酶解后得到的低聚糖片段更加復雜（12個產物峰），同時發現各色譜峰所占的比例也有較大的差異，表明通過HPAEC技術辨別海帶多糖具有一定的可行性。

2.2.2.5 液質聯用 液質聯用（liquid chromatography-mass spectrometry，LC-MS）技術充分地將液相的高分離效能與質譜的強大定性能力結合[60]。其最大的特點是應用質譜提供的結構信息來推測未知化合物的結構，即使在沒有標準品的情況下也可以實現對化學成分的定性分析。廖俊昭等[61]采用高效液相色譜-電噴霧電離高分辨飛行時間質譜建立了人參多糖酸解產物的指紋圖譜，研究發現不同糖苷鍵的二糖質譜圖具有不同的斷裂規律，在相同的色譜條件下建立了人參多糖的糖譜，經過對比分析后發現人參二糖中含有1,3糖苷鍵和1,4糖苷鍵，該方法為人參多糖結構的分析提供新思路。Eshani等[62]運用氧化法降解標準多糖和食品原液，并通過HPLC-QTOF-MS技術構建不同食品原料的寡糖指紋圖譜，通過與標準多糖的寡糖圖譜進行匹配發現椰子果肉主要由甘露聚糖和半乳甘露聚糖組成，而黃玉米粉主要由直鏈淀粉組成，該研究建立了一種基于多糖降解和多糖標準品產生的寡糖指紋圖譜來確定食品中多糖組成的方法。LC-MS作為一種分析糖類化合物的新型技術，不僅可以直接分析降解產物，而且還能夠較為準確地表征水解產物中寡糖的聚合度，是研究多糖結構的有效手段。

3 譜效關系的研究

譜效關系被認為是一種潛在的有效的中藥內在質量控制方法，它在中藥領域已經得到了較廣泛的應用，但是關于多糖的譜效關系研究較少。目前多糖譜效關系的研究處于初級階段，其主要集中在單糖組成分析和多糖分子量檢測兩個方面[63-64]，如表2所示。因此，本部分主要總結多糖的譜效研究成果，以期為多糖譜效關系的研究提供思路。譜效關系的研究思路[65]（如圖1）大致可以分為三部分，第一部分：選擇合適的分析方法構建所測樣品的指紋圖譜，同時通過體內和體外實驗獲得藥效學數據；第二部分：將色譜指紋圖譜的信息與所得的藥效學數據進行統計學分析，從而建立相應的譜效關系模型；第三部分：明確發揮藥理活性的有效成分，并通過查閱相關資料確定有效成分的結構。目前應用于譜效關系研究的數據處理方法[66]主要有灰色關聯度分析法[67]、偏最小二乘回歸分析法[68]、主成分分析法[69]等，每種數據分析的方法都存在優勢和不足之處。

圖1 多糖譜效關系研究思路Fig.1 Research ideas on profile-effect relationship of polysaccharide

表2 多糖的譜效研究Table 2 Research on profile-effect relationship of polysaccharide

劉小花等[70]采用灰色關聯度分析法將10批黃芪藥材水部位的HPLC指紋圖譜的峰面積和吞噬指數數據進行關聯，結果顯示圖譜中的7組共有峰都與免疫力的提高有一定的關聯度，推測可能是黃芪水部位的黃芪多糖為藥效物質。張培等[71]探究了不同產地黨參多糖的單糖組成與其抗病毒活性的關系，偏最小二乘法結果表明黨參多糖的單糖種類與其對HepG2細胞的抑制率存在一定的關聯性。

孫杰[72]構建了不同部位蓮藕多糖與其抗腫瘤、免疫調節活性的譜效模型，研究表明多糖中的各單糖成分（除Glc外）均與其活性呈現一定的正/負相關性，而與其分子量無關。Dong等[73]采用多元線性回歸分析法研究了金針菇多糖的單糖組成與腫瘤細胞活性的關系。結果發現甘露糖與癌細胞抑制率呈正相關，而木糖、半乳糖、鼠李糖則與抑制率呈負相關。通過對譜效關系的研究，建立了一種有效評估金針菇多糖活性的方法。肖穎等[74]運用HPLC技術建立了16批不同產地的茯苓多糖的指紋圖譜，并測定其體外免疫活性，聯合偏最小二乘回歸分析法篩選出影響多糖活性的正負相關峰，發現其中的葡萄糖、半乳糖和甘露糖顯著地影響茯苓多糖的免疫活性，該研究為茯苓多糖譜效關系的研究奠定了基礎。

上述研究可以看出當前多糖的譜效研究深度不夠，其主要表現為指紋圖譜構建的技術和數據處理方法較為單一，不能多維度地對其進行分析。譜效關系研究成為近年來的研究熱點，尤其在中藥譜效研究領域已經取得一定成果，但目前針對多糖譜效關系的研究比較薄弱，故今后可以借鑒中藥譜效關系的相關研究，進一步推動多糖譜效關系的發展。

4 總結與展望

多糖的質量控制一直是多糖及其產品商業化的關鍵問題。指紋圖譜技術是多組分質量控制的有力工具，同時結合多糖的藥效學研究篩選出活性成分，從而控制多糖的內在品質。目前多糖指紋圖譜的研究已經取得了一定的進展，但其研究仍處于初級階段，今后可針對以下幾方面開展深入研究：a.加強對酶解產物特征片段的分析，建立特異性的多糖酶解指紋圖譜，實現不同來源多糖的鑒別；b.聯用多種分析技術建立多糖的多維指紋圖譜，從而更加全面準確地反映多糖的結構特征；c.探究多糖的糖苷鍵類型、高級構象等與其生物活性的相關性，擴展多糖譜效關系的研究思路；d.在數據處理方面，結合多種數據分析技術，從而更加全面精確地分析譜效信息。因此，隨著儀器分析技術、藥效學評價體系及數據分析方法的更新和完善，將進一步推動多糖指紋圖譜及其譜效研究的發展，為多糖的質控開創一個準確、快速、高通量的評價策略。