《Food Bioscience》:Osmotolerant Yeast Bioaugmentation Reshapes Microbial Community Structure and Enhances Flavor Complexity in Sauce-Flavor Baijiu Fermentation
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本研究通过引入耐渗透压酵母菌S. fibuligera Y30和C. lusitaniae F13008,利用高通量测序和代谢组学分析,证实其显著重构白酒发酵微生物群落,提升淀粉分解17%和总酸度20%,显著增加酯类及醇类风味物质浓度,表明生物增强作为生态催化剂有效提高固态发酵食品效率和品质,为传统发酵食品微生物调控提供理论依据。
哈鲁恩·沙阿(Haroon Shah)| 李伟伟(Weiwei Li)| 索海尔·汗(Sohail Khan)| 普拉萨纳·贾加纳特·帕蒂尔(Prasanna Jagannath Patil)| 拉纳·阿卜杜勒·巴西特(Rana Abdul Basit)| 朱旭城(Xucheng Zhu)| 阿什巴拉·沙库尔(Ashbala Shakoor)| 李秀婷(Xiuting Li)
中国北京科技大学老年营养与健康重点实验室,教育部,北京100048
摘要
传统食品发酵过程中涉及的微生物生态系统通常复杂且难以预测,这对质量保证带来了重大挑战。调味白酒(SFB)的发酵过程就是一个典型的例子。本研究采用了一种生物强化策略,使用了两种耐渗透压的酵母——Saccharomycopsis fibuligera Y30和Clavispora lusitaniae F13008,不仅考察了它们在代谢中的作用,还研究了它们对整个微生物群落的影响。高通量测序结果显示,接种这些酵母显著改变了微生物的演替过程。最终形成的微生物群落中,Saccharomyces占真菌群的69.41%,而Lactobacillus占细菌群的67.21%。这种改变使得底物利用效率提高,30天发酵期间淀粉分解增加了17%,总酸度增加了20%。代谢组学分析表明,与对照组相比,Y30和F13008组的风味复杂性分别增加了38.7%和42.3%。关键酯类化合物(如乙酸乙酯和己酸乙酯)以及醇类化合物(如苯乙基醇)的浓度也显著升高。综合网络分析显示,工程化的微生物群落与这些风味化合物的产生之间存在密切关联。我们的研究结果表明,有针对性的酵母接种作为一种生态催化剂,能够引发广泛的代谢变化,从而提高发酵效率和感官品质。这一策略为管理其他传统发酵食品的微生物组成提供了通用方法。
引言
在食品微生物学中,管理复杂的多菌株发酵过程是一个重大挑战。许多传统发酵食品和饮料依赖于自然发生的微生物活动,这导致产品质量、效率和风味不稳定。根据2023年中国酒业协会的数据,中国白酒产业产量达到629万公斤,销售收入为7563亿元人民币,总利润为2328亿元人民币(Mu等人,2025年)。生物强化技术,即有针对性地引入特定功能微生物,是一种有望改善发酵过程的方法,能够提升从发酵速率到最终产品风味和安全性的多个方面(Pang、Hao等人,2023年)。任何生物强化策略成功的关键因素在于引入的菌株能够在发酵过程中的特定环境条件下存活、建立并有效发挥作用。在许多食品发酵环境中,高渗透压是一个主要问题,通常由高浓度的糖或盐引起。因此,耐渗透压不仅是一种理想的特性,而且是启动菌剂有效性的关键要求。这一特性使菌株能够在生态系统中占据主导地位,并对其发展产生持久影响(Postaru等人,2023年)。微生物生态学中的一个关键概念是,微生物群落的结构和演替对代谢产物有显著影响,包括产生赋予产品香气的挥发性化合物(黄泽等人,2024年)。了解如何通过有意引入特定微生物来改变这种生态演替,从而修改风味谱型,对于从描述性研究向功能性设计转变至关重要。
调味白酒的生产是一个复杂的固态发酵过程,涉及多种微生物的协同作用,这些微生物来自一种名为“大曲”的发酵剂。调味白酒的年产量已达75万公斤,销售收入达2300亿元人民币。近年来,调味白酒在国内和国际市场的受欢迎程度显著增加(张等人,2025年)。开放式的发酵环境促进了微生物多样性,这对其独特风味至关重要,但也带来了不可预测性(王等人,2021年)。调味白酒(SFB)的发酵过程由多种微生物共同完成,这些微生物来自“大曲”发酵剂。在发酵过程中,微生物群落经历动态演替,各种酵母和细菌在形成关键风味化合物(如酯类、醇类和有机酸)方面发挥着重要作用。这些化合物共同构成了SFB独特的香气和口感(唐等人,2025年;徐等人,2022年)。已有研究记录了关键菌种的演替情况,包括Lactobacillus、Bacillus和Kroppenstedtia等细菌,以及Saccharomyces、Saccharomycopsis和Pichia等酵母,并将其与发酵的不同阶段联系起来(何等人,2020年)。然而,要从描述性生态学转向功能性调控,需要开发出能够有效引导这些微生物群落朝向预期功能结果的策略。这样的策略可以提高生产效率,确保产品质量的一致性,并丰富最终产品的风味复杂性。
传统的大曲是调味白酒(SFB)发酵的重要微生物来源,其中包含多种细菌和真菌。高通量测序确定了关键的功能性菌类,如产酸的Lactobacillus、分解淀粉的Bacillus和Saccharomycopsis,以及生成酯类的Saccharomyces和Pichia(陈博等人,2025年)。不同地区的微生物组成有所不同;例如,茅台酒所用的高温大曲中通常含有较多的耐热真菌Thermoascus,而北方大曲中则富含Lactobacillus和Saccharomyces。因此,深入理解大曲的微生物生态学对于选择耐渗透压酵母及其协同伙伴至关重要(陈勇等人,2025年;李伟伟、韩某等人,2024b)。这种认识有助于制定有针对性的生物强化策略,从而改善发酵控制并优化风味谱型。
生物强化技术,即有目的地引入特定功能性的微生物,为在不同环境中实现预期结果提供了有效方法(Leng等人,2024年)。传统上,衡量其效果的标准是引入菌株在现有微生物群落中的持续存在和占比。然而,一个常被忽视的机制是“触发效应”或“工程影响”。在这种情况下,引入的微生物作为生态催化剂,重塑物理化学条件和微生物相互作用,促进新的、更优的群落结构(Henry & Bergelson,2025年;Pignon & Schaerli,2025年)。这种转变可以通过多种方式实现,例如快速利用底物、分泌抗菌物质或生长因子,以及改变pH值,从而间接影响整个生态系统,即使接种菌株没有在数量上占优势(Williams等人,2025年)。在高渗透压环境下(如SFB),耐渗透压酵母特别具有应用价值,因为它们能在低水分活性条件下生长,并通过糖化、酯类合成和有机酸生成等方式显著影响风味发展(Andreu等人,2022年)。对于生物强化在食品发酵领域的成功机制,尤其是这一群落层面的研究仍需进一步探索。
用于食品发酵的微生物菌株的安全性至关重要。Clavispora lusitaniae此前已被记录用于食品发酵过程中;然而,本研究旨在进行基础生态学研究,而非安全性或工业验证。菌株级别的安全性评估(如毒力或溶血活性测试)超出了本研究的范围,但在任何食品级或工业应用之前都是必要的。Saccharomycopsis fibuligera在亚洲的发酵启动剂中广泛存在,并且在包括米酒和发酵谷物产品在内的多种食品应用中有着长期的安全使用历史。Clavispora lusitaniae也从多种发酵饮料和食品中分离出来,且未发现任何不良健康影响。其代谢活动主要与风味增强相关,而非致病性(Heo等人,2022年;赵勇等人,2024年)。因此,选择这些菌株不仅符合功能目标,也符合食品级生物强化的安全要求。
本研究的主要目的是评估两种耐渗透压酵母对微生物群落整体结构、生态网络以及SFB发酵产物的代谢谱型的影响。我们假设引入这些酵母不仅会为群落增添新的成员,还会作为生态催化剂,系统地重塑微生物演替和相互作用网络。我们利用高通量测序研究细菌和真菌的动态变化,监测关键物理化学参数,并通过先进的代谢组学分析挥发性风味化合物。通过整合这些数据集,我们旨在建立发酵食品生态管理的机制框架,证明有针对性的接种可以有效地引导复杂微生物群落朝向可预测且功能增强的结果,其意义远超白酒领域。
本研究使用的材料包括EZNA(Easy Nucleic Acid)土壤DNA试剂盒(Omega Bio-Tek,美国)和rTaq DNA聚合酶试剂盒(All-Style Gold Bio-Tech,中国)。纯度至少为95%的化学标准品购自Sigma-Aldrich(上海,中国)。4-辛醇作为内标使用。无水乙醇、二氯甲烷、氯化钠和无水硫酸钠均来自Sinopharm(上海,中国)。去离子水使用Milli-Q设备制备。
我们的生物强化策略的基础是选择能够在高糖环境下生长的酵母。五种酵母菌株在不同蔗糖浓度(0%、10%、40%和70%)下的生长动力学在补充材料(图1S)中展示。在受控条件下,所有菌株的生长模式相似,在36至48小时内达到最大生物量。生长动力学分析显示,两种菌株在生长初期都存在明显的延迟阶段。
本研究证明,使用耐渗透压酵母
Saccharomycopsis fibuligera Y30和
Clavispora lusitaniae F13008进行有针对性的生物强化是一种强大的生态工程手段,能够显著重塑调味白酒(SFB)发酵的微生物生态系统和代谢产物。引入的菌株不仅仅是简单的添加剂,它们还作为生态催化剂,引导微生物演替,增强协同作用,从而提升发酵效果。
拉纳·阿卜杜勒·巴西特(Rana Abdul Basit):撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,可视化,方法学,实验设计,数据分析。
朱旭城(Xucheng Zhu):撰写 – 审稿与编辑,可视化,软件应用,资源获取,方法学,实验设计,数据管理。
索海尔·汗(Sohail Khan):撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,软件应用,方法学,数据分析。
普拉萨纳·贾加纳特·帕蒂尔(Prasanna Jagannath Patil):撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,可视化,软件应用,方法学,数据分析。
Chen等人,2022年;Chen等人,2025年;Chen等人,2025年;黄泽等人,2024年;Pang等人,2023年;Qiu等人,2024年;Qiu等人,2024年;Xu等人,2023年;Zhang等人,2025年;Zhang等人,2025年;Zhao等人,2024年。
作者声明没有可能影响本研究结果的财务或个人利益冲突。
本研究得到了
国家自然科学基金(编号:31830069和32001638)和
北京市自然科学基金与
北京市教育委员会联合资助(编号:KZ202110011016)的支持。