我院天然活性多糖研究团队在国际期刊《Ultrasonics Sonochemistry》发表研究论文《Support vector Regression-Optimized Ultrasonic-Assisted alkaline extraction ofChroogomphus rutilusPolysaccharides: Enhanced yield and preservation of helical conformations》。该期刊为中科院一区（Top）期刊，影响因子10.2。吉林化工大学为第一完成单位，陈帅副教授、王慧竹副教授担任通讯作者，我院24级硕士研究生张小容为第一作者。
该研究以血红铆钉菇（Chroogomphus rutilus）多糖为研究对象，针对传统提取方法过程中效率与结构保持难以兼顾的问题，构建了基于支持向量回归（SVR）的超声辅助碱提取优化模型，实现了提取工艺的精准优化。研究结合多种表征技术，系统分析了提取过程对多糖结构特征及功能活性的影响，结果表明，优化工艺能够有效提高多糖提取效率，较好保持其有序螺旋结构，并增强抗氧化活性，为食用菌功能多糖绿色高效开发提供了新的技术思路。
该研究成果依托吉林省自然科学基金、吉林省教育厅科技项目等资助完成，是学院天然多糖与机器学习交叉研究方向的阶段性成果，为食药用菌资源高值化利用提供了理论依据和技术支撑。
论文信息：
题目：Support vector Regression-Optimized Ultrasonic-Assisted alkaline extraction ofChroogomphus rutilusPolysaccharides: Enhanced yield and preservation of helical conformations
发表日期：2026年5月3日
DOI：https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2026.107879
