《LWT》：Spatial location within the incubation room shapes the microbial succession and metabolic profiles of high-temperature Daqu
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本研究针对传统固态发酵中空间异质性导致大曲品质不均一的行业难题，系统揭示了曲房内不同空间位置通过温度梯度驱动微生物群落演替，进而形成白曲、黄曲、黑曲三类大曲的生态机制。研究发现空间位置通过温度、水分、酸度的序贯作用塑造了特征性微生物群落（如黑曲主导菌Saccharopolyspora、黄曲特征菌Kroppenstedtia、白曲优势菌Oceanobacillus）及其代谢功能分化，首次构建了环境因子互作驱动微生物演替的线性混合效应模型，为精准调控大曲生产提供了理论依据。
在中国传统白酒酿造的神秘世界里，大曲作为糖化发酵剂被誉为"酒之骨"，其质量直接决定着白酒的风味与品格。然而，在高温大曲的生产过程中，一个有趣的现象长期困扰着酿酒师傅——在同一间曲房内，不同位置的大曲砖会自然形成白、黄、黑三种截然不同的产品。这些大曲不仅外观迥异，其酶活特性、微生物组成和风味物质也千差万别，导致最终的白酒品质难以精准控制。这种"同室不同质"的现象，背后究竟隐藏着怎样的科学奥秘？
近期发表在《LWT》杂志上的一项研究，首次系统揭示了曲房空间位置如何通过塑造微环境驱动大曲微生物群落演替和代谢功能分化的完整生态链条。研究人员通过整合温度监测、理化分析、微生物组学和代谢组学等多学科技术，绘制出曲房内温度分布与三类大曲形成的空间对应关系图。
研究团队在贵州茅台镇一家传统酱香型白酒生产企业的高温大曲制作室内，对78个监测点的温度曲线进行聚类分析，发现了6种典型的温度变化模式。令人惊叹的是，这些温度模式与曲砖在曲堆中的空间位置呈现出完美的对应关系：位于曲堆中心的砖块经历最长的高温期（约60°C），主要形成黑曲；而顶部和边缘的曲砖峰值温度较低（约50°C），主要发展为白曲；过渡区域则主要形成黄曲。这种温度梯度直接塑造了三类大曲的鲜明特征——黑曲酸度最高，白曲糖化酶活性最优，黄曲则介于二者之间。
为了深入解析这一现象背后的微生物机制，研究人员采用了高通量测序技术（细菌16S rRNA基因V3-V4区和真菌ITS1区扩增子测序），结合气相色谱-质谱联用（GC-MS）挥发性成分分析，系统追踪了三类大曲在发酵过程中的微生物群落演替和代谢物变化轨迹。
研究结果显示，大曲发酵过程呈现出明显的微生物群落演替规律：从初始的嗜温菌群（Weissella、Lactobacillus、Leuconostoc、Wickerhamomyces、Candida）逐步向耐热类群转变。发酵结束时，三类大曲形成了截然不同的微生物格局：黑曲以Saccharopolyspora、Kroppenstedtia和Thermoascus为主导；黄曲以Kroppenstedtia、Oceanobacillus和Thermoascus为优势菌；而白曲则主要由Oceanobacillus、Bacillus和Saccharomycopsis占据主导地位。这些微生物组成的差异直接反映在它们的代谢功能上：白曲富含氮化合物，黄曲富集醇类和酚类，黑曲则积累了大量的酸、醛和酮类物质。
通过Mantel检验和线性混合效应模型（LMMs）分析，研究团队量化了环境因子对微生物群落的驱动作用。温度在发酵早期扮演着主要驱动者的角色，而总酸度和水分含量则在发酵中后期相继发挥作用，三者之间存在显著的交互效应。特别有趣的是，某些微生物对单个环境因子的响应与对因子间交互作用的响应完全相反，例如早期优势真菌Wickerhamomyces虽然与温度、水分和酸度单独呈正相关，但所有两两交互作用却对其丰度产生负面影响。
微生物共现网络分析进一步揭示，大曲微生物群落以正向相关性为主导（92.15%-99.14%），呈现出明显的模块化结构。细菌网络始终比真菌网络更为复杂，表明确保功能冗余性和生态系统稳定性的协作策略可能是微生物群落应对高温环境的关键生存机制。
主要关键技术方法
研究在2023年2月至4月于贵州茅台镇某酱香型白酒企业开展，对曲房内78个有效监测点进行温度智能监测，采集30个预设点位在发酵第0、8、16和43天的样品。通过扩增子测序（Illumina MiSeq平台）分析微生物群落，采用顶空-固相微萃取/气相色谱-质谱联用（HS-SPME/GC-MS）检测挥发性成分，运用线性混合效应模型（LMMs）和共现网络分析环境驱动机制和微生物互作关系。
3.1 大曲发酵过程中理化特性的时空变异规律
温度聚类分析将78个有效监测点的温度曲线分为6类，明确对应曲堆中的空间位置。位于曲堆中心的黑曲经历最长高温期（约60°C），顶部和边缘的白曲峰值温度较低（约50°C），过渡区域主要形成黄曲。理化分析显示，黑曲总酸度最高（最终达2.30±0.31 mmol/10g），白曲糖化酶活性最强（最终为115.72±37.33 U），分别是黄曲和黑曲的3.81和30.29倍。挥发性成分分析发现159种化合物，白曲富含氮化合物，黄曲富集醇类和酚类，黑曲积累酸、醛和酮类。
3.2 白、黄、黑曲中不同的微生物群落结构和演替模式
微生物多样性分析表明，白曲在发酵末期具有最高的细菌和真菌多样性。群落演替从初始的嗜温菌群向耐热类群转变，发酵结束时三类大曲形成独特菌群结构：黑曲主导菌为Saccharopolyspora（相对丰度34.77%）、Kroppenstedtia和Thermoascus；黄曲以Kroppenstedtia（34.02%）、Oceanobacillus和Thermoascus为主；白曲优势菌为Oceanobacillus（20.07%）、Bacillus（20.54%）和Saccharomycopsis。真菌群落中，白曲Saccharomycetes相对丰度较高（最终68.16%），而黄曲和黑曲由Eurotiomycetes主导（最终>96%）。
3.3 环境因子的序贯和交互效应驱动微生物群落演替
Mantel检验显示，在整个发酵过程中，温度和微生物群落显著相关（细菌P<0.01，真菌P<0.05）。温度在早期（第8天）是主要驱动因子，总酸度在中期（第16天）作用显著，水分在发酵末期成为关键影响因子。线性混合效应模型表明，水分对微生物群落的影响最大，其次是总酸度和温度，三者的交互效应显著影响Lactobacillus和Leuconostoc等关键菌属的丰度。
3.4 大曲发酵过程中微生物共现模式的阶段依赖性变化
共现网络分析显示，大曲微生物群落以正向相关性为主（92.15%-99.14%），细菌网络比真菌网络更复杂。所有网络模块性指数均大于0.44，表明群落具有明显模块结构。网络复杂性在发酵过程中动态变化，细菌网络在第二次翻曲时最复杂，真菌网络在第一次翻曲时连通性最高。
这项研究不仅系统阐明了空间位置通过微环境梯度驱动大曲类型分化的生态机制，更重要的是构建了环境因子-微生物群落-代谢功能之间的定量关系模型。研究提出的"温度-酸度-水分"序贯驱动模型和因子交互效应机制，为理解传统发酵系统中空间异质性的生态学效应提供了新视角。研究发现的三类大曲的特征微生物标志物（如黑曲的Saccharopolyspora、黄曲的Kroppenstedtia、白曲的Oceanobacillus）为定向调控大曲品质提供了精准靶点。此外，微生物共现网络揭示的协作策略和模块化结构，为增强发酵生态系统稳定性提供了新思路。
该研究的现实意义在于，它将传统酿酒工艺中的经验性知识转化为可量化的科学参数，为实现大曲生产的标准化和精准调控奠定了理论基础。未来通过调节曲砖堆放密度和空间排列，结合物理加工技术，有望实现大曲质量的定向调控，推动中国传统白酒产业向智能化、标准化方向迈进。这一研究范式也可推广至其他传统发酵食品体系，为解析复杂发酵生态系统中的空间效应提供普适性研究方法。
