近日，国际知名期刊Ultrasonics Sonochemistry（中科院1区top期刊，IF = 9.7）在线发表了题为The Machine Learning Assisted Optimization of Ultrasound-Synergistic Enzymatic Extraction and Comprehensive Evaluation of Polysaccharides from Saposhnikovia divaricate 的研究论文。该论文第一作者为我校农学院2023级药用植物资源与利用博士研究生李泽昱，通讯作者为农学院李欠副教授和生命科学技术学院郭凤霞研究员。

该研究基于超声波协同酶提取技术，利用响应面法（RSM）与支持向量回归（SVR）模型优化提取工艺，实现防风多糖的高效提取。该方法显著提升多糖提取率及理化、结构特性与抗氧化能力；熵权法分析表明，其抗氧化活性主要与糖醛酸含量、分子量及甘露糖相关。研究为防风多糖的高效提取、质量评价与生物活性应用提供理论支撑。

据悉，该研究工作得到国家自然科学基金项目（32360113），陇原青年创新创业人才项目（GSRC-2023-1-4）资助。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350417725004857