碳水化合物

7月2日，中科院大连化学物理研究所与四川农业大学动物营养研究所、中泰和(北京)科技发展有限公司在四川农业大学成都校区签署三方协议，共同成立“中国碳水化合物动物营养研究中心”。 　　合作中，中科院大连化物所将承担碳水化合物分离、分析、检测和规模化制备等相关研究工作，四川农业大学动物营养所将负责对结构明确的碳水化合物进行动物营养学评价，以求筛选出优质的可应用于畜牧饲养的碳水化合物，中泰和(北京)科技发展有限公司除负责新产品的设计和市场推广外，还将为该中心提供必要的科研经费支持。 　　四川农业大学动物营养研究所1986年成立，主要从事猪、禽、反刍动物和水生动物的营养物质代谢、营养需要、营养调控、饲料营养价值等评定。先后承担完成了国家973、国家自然科学基金等部省级科研项目近三百项，获得国家科技进步二等奖3项、四川省科技进步一等奖3项、以及其它省部级奖励共计二十余项。已出版教材及专著40余部，每年发表论文130余篇。 　　中泰和(北京)科技发展有限公司是专注于糖工程技术在畜牧业应用研发、推广的专业服务商，以“前沿智慧，成就客户”的核心价值观，为商业饲料企业和饲料养殖一条龙企业提供动物营养/健康的解决方案。

来自悉尼大学的一项新的全球研究着眼于大量营养物质（蛋白质、碳水化合物和脂肪）如何与不同年龄段的死亡风险联系在一起。这是迄今为止最广泛的宏观营养素供应、生存统计和经济数据分析。悉尼大学查尔斯珀金斯中心（Charles Perkins Centre）和悉尼大学科学院（University of Science）的研究员Alistair Senior博士领导的这项研究发现，即使在2016年全球数据中，营养不足的证据也很普遍；尤其是在蛋白质供应方面，“最佳”供应量随着年龄的增长而变化。Senior博士说：“我们发现，在脂肪和蛋白质供应相对较高（分别占能量的40%和16%）的地方，早年死亡的风险会降至最低。然而，在晚年，减少脂肪的能量供应并用脂肪代替碳水化合物，死亡率最低。”这项研究发表在今天的《PNAS》上。“这是一个引人入胜的故事，从国家粮食供应的层面反映了一个事实，即宏观营养需求随年龄而变化，”Senior博士说。“考虑到各国的粮食安全，以及供应的变化如何转化为死亡率的模式，这也可能是一个有趣的问题。”合著者Stephen Simpson教授补充说：“这项研究很吸引人。我们可以看到从中年到晚年碳水化合物比蛋白质比率的增加与死亡率的减少有关，对应了实验室的衰老生物学研究。”与Simpson合著《像动物一样吃》的David Raubenheimer教授指出：“虽然食物供应数据并不是饮食的直接指标，但它们能很好地衡量各国食物环境的差异。令人难以置信的是，我们在这个水平上也看到了个人饮食的详细研究的影响。这证明了食物环境对饮食和健康的影响，这是我们新书的中心主题。”为什么大量营养物质很重要大量营养素是我们所吃食物的主要能量来源，并分为三大类：蛋白质、脂肪和碳水化合物。研究发现，随着年龄的增长，与最低死亡率相关的人均总热量供应相对稳定（约3500kcal/cap/天），但就饮食蛋白质、脂肪和碳水化合物而言，热量摄入的组成并不稳定。在50岁之前，40%到45%的能量来自脂肪和碳水化合物，16%来自蛋白质，可以最大限度地降低死亡率。然而，对于晚年，脂肪和蛋白质的供应量分别为22%和11%，而用碳水化合物来代替这些与死亡率最低有关。Senior博士说：“真正令人高兴的是，我们看到了一个明显的变化，这使得50岁以上的死亡率降至最低，高碳水化合物的供应似乎变得很重要。”我认为有必要指出的是，尽管这并不是一个个人应该吃什么的指南——我们研究了一个国家在人均水平上的供应量。这在理论上设定了人们吃什么的上限，但有一系列因素可以将一个国家的粮食供应转化为最终实际消费的粮食。”从方法论的角度来看，这篇论文也很有趣。研究人员利用全球供应数据和来自103个国家的1879个生命表，在宏观层面测试了能量摄入（卡路里的数量）和宏观营养素的平衡：在国家的营养供应和它们的年龄别死亡率之间。他们发现，即使在校正了时间和经济因素后，宏观营养供应仍然是年龄别死亡率的有力预测因子。Senior博士说：“我们在这里应用的相同的统计方法可以重新应用于研究死亡风险的模式和各种饮食方面，包括不同的食物类型（例如植物和动物蛋白质），或者更广泛的饮食模式（例如‘地中海式饮食’）。”

01 摘要碳水化合物化合物可利用 RediSep Gold Amine 色谱柱结合蒸发光散射检测（ELSD）进行简便的纯化。该色谱柱采用亲水相互作用液相色谱（HILIC）梯度洗脱法，以乙腈或丙酮与水的梯度进行操作。将待纯化的样品溶解于 DMSO 中，不仅允许大量样品加载，同时还能保持良好的分辨率。02 背景碳水化合物通常采用氨基柱进行分析，该方法具有良好的分辨率。这种分析方法一般使用乙腈和水作为流动相，样品通常溶解在水中。由于样品注射量较小，样品有机会吸附在固定相上。在制备色谱中，相对于色谱柱尺寸而言，样品负载和注射体积要大得多，因此将样品溶于水中注射可以防止碳水化合物吸附在柱子上，导致它们在空隙处洗脱。干法加载样品到固体装载小柱上通常用于快速色谱，但用户需要自己用氨基介质填充他们的小柱。样品仍然溶解在水中进行加载，这需要很长时间才能在运行样品前蒸发。二甲基亚砜（DMSO）常用于反相色谱的样品溶解，因为它能溶解大多数化合物。DMSO 能够溶解碳水化合物，但在 HILIC 中是一种弱溶剂，因此它允许样品吸附在柱子上。在使用氨基柱时，DMSO 在洗脱早期被洗脱；然而，在采用非氨基介质的其他 HILIC 运行中，它可能在梯度洗脱的后期才被洗脱。03 结果与讨论虽然亲水相互作用液相色谱（HILIC）属于正相色谱，但它使用的溶剂通常适用于反相色谱，因此需要根据表 1 中的设置调整蒸发光散射检测器（ELSD）的参数，以保持基线稳定的同时维持灵敏度。表1. 纯化碳水化合物的蒸发光散射检测器（ELSD）设置。ELSD控制设置值Spray Chamber20℃Drift Tube60℃Gain1SensitivityHigh样品均溶解于 DMSO 中。如有必要，将样品在热水浴中加热以促进溶解。使用 PeakTrak Flash Focus 梯度生成器在系统上开发方法。运行了一个亻贞查梯度以验证样品能够被洗脱，并证明化合物之间有足够的分辨率以实现成功的纯化。所需化合物的保留用于计算聚焦梯度的溶剂组成。所有运行均使用 RediSep Gold 氨基柱。运行完成后，用2-丙醇洗涤并储存柱子，2-丙醇与有机溶剂混溶，可实现较少极性化合物的快速纯化。第一个实例使用了核糖和葡萄糖。亻贞查梯度和聚焦梯度都使用乙腈作为弱溶剂。亻贞查运行只用了少量几毫克，并且为了提高这个小样品负载的灵敏度，ELSD 增益被调高到 3。第二个洗脱峰用于聚焦梯度；计算梯度后，ELSD 增益被重置为 1 以保持 ELSD 响应在量程内。总样品负载为 100 毫克，使用 50 克 RediSep Gold Amine 柱。果糖和蔗糖通常一起出现在样品中。图 2 展示了从葡萄糖杂质中纯化果糖的过程。该混合物以与核糖-葡萄糖样品类似的方式运行，梯度聚焦于葡萄糖。在约 1.8 柱体积（CV）出现的峰是用于溶解样品的 DMSO。图1. 核糖和葡萄糖在 5.5 克 RediSep Gold Amine 柱上运行亻贞查方法（上图），并聚焦到 50 克 RediSep Gold 胺柱上。样品总负载量为核糖和葡萄糖各 50 毫克。聚焦梯度中约 1.8 柱体积处的小峰是 DMSO。图2. 使用 RediSep Gold Amine 柱和乙腈/水梯度从蔗糖中纯化不纯的果糖。04 丙酮作为弱溶剂丙酮也是 HILIC 的弱溶剂，可以替代乙腈使用。尽管醇类可以用于 HILIC，但这些溶剂对于在胺柱上纯化碳水化合物来说太强了。使用丙酮纯化了一个果糖和葡萄糖的样品。该混合物的纯化方式与之前的例子相似，除了亻贞查梯度使用了一根 15.5 克的 RediSep Gold Amine 柱，因为 PeakTrak 允许使用任何尺寸的 Teledyne ISCO 柱进行亻贞查运行。聚焦梯度使用了一根 50 克的 RediSep Gold Amine 柱，但计算出的梯度需要较低的水浓度来纯化葡萄糖，这表明对于这些化合物，丙酮是比乙腈更强的溶剂。图3. 使用丙酮/水梯度纯化的果糖和蔗糖。亻贞查运行使用了一根 15.5 克的 RediSep Gold 胺柱。05 结论使用 NextGen 300+ 配备蒸发光散射检测器（ELSD）和 RediSep Gold 胺柱，通过 HILIC 梯度方法可以高效纯化碳水化合物。使用 DMSO 溶解样品既保证了高样品负载量，又保持了良好的分辨率。PeakTrak Flash Focus 梯度生成器使得 Teledyne ISCO 制造的所有色谱柱都能快速开发和放大方法。