《Food Chemistry: X》：Construction of microecological discrimination models for high-temperature Daqu from different regions
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针对白酒地域风格成因模糊的问题，本研究聚焦高温大曲(HT-Daqu)，通过宏基因组学、风味组学结合机器学习，系统揭示了六省区HT-Daqu的微生态分异图谱，识别出18个微生物属与20个挥发性化合物作为地理标志性生物标志物，并构建了高精度产地判别模型。该研究为白酒产区保护与品质调控提供了理论与技术支撑。
中国白酒以其独特风味和地域特色闻名于世，其“产区密码”一直是行业关注的核心科学问题。传统观点认为，气候、土壤等物理环境因素是塑造不同香型白酒地理分布格局的关键。然而，近年来越来越多的证据表明，酿酒微生态，尤其是作为“酒之骨”的曲药中的微生物群落，对白酒风味的形成具有决定性作用。高温大曲广泛用于酱香型、芝麻香型白酒的生产，其发酵温度高，微生物群落结构与风味物质形成机制复杂。那么，一个根本问题随之而来：即使同属高温大曲，来自贵州、四川、河南、山东等不同核心产区的样品，其内部的微生态系统是否存在显著差异？这些差异是否能“编码”不同产区的独特风味特征？若能识别出这些差异，我们能否像法医鉴定一样，通过分析曲中的微生物和化学物质，精准判断其地理来源？这不仅关系到揭示白酒“一方水土养一方风味”的本质，更对产区认证、品质控制和品牌保护具有重大意义。
为了破解这些谜题，由茅台学院酿造工程学院的梁洋（Liang Yang）等人组成的研究团队，开展了一项系统性的研究。他们从贵州、四川、湖北、山东、广西和河南这六个典型的酱香型白酒主产区，采集了代表当地宏观气候特征的酒企高温大曲样品，于2024年6月完成采样。研究人员运用了三大关键技术方法：首先是扩增子测序，利用Illumina MiSeq平台分析微生物群落结构；其次是顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术分析挥发性化合物；再者，通过一系列标准的理化指标测定方法（如DNS法测糖化力、碘量法测液化力、酸碱滴定法测酯化力和发酵力等）评估大曲的酶活性；最后，构建了基于多种机器学习算法的数学模型框架，包括神经网络、随机森林、支持向量机等，用于特征筛选、产地判别及对关键标志物的解释。相关研究成果已发表于食品科学领域期刊《Food Chemistry: X》。
研究结果
3.1. 不同产区高温大曲的微生物群落结构
分析发现，尽管各产区高温大曲共享一些核心优势菌属，如芽孢杆菌属和嗜热子囊菌属，但每个产区也展现出独特的标志性菌群。例如，四川产区的显著特征是克氏菌属和嗜热放线菌属丰度较高；贵州产区则富含海洋芽孢杆菌属和链霉菌属；广西样品的嗜热子囊菌属相对丰度高达60.52%。微生物群落多样性分析显示，湖北产区的细菌丰富度以及河南产区的真菌丰富度最高，而广西产区的细菌和真菌群落多样性均显著低于其他地区，这与其高温高湿的气候特征选择性地促进了少数嗜热嗜湿微生物的优势生长有关。
3.2. 挥发性化合物的区域变异及其与微生物的关联
研究共鉴定出226种挥发性化合物，以脂肪酸、醇类和酯类为主。贵州作为核心产区，其大曲的挥发性化合物总含量最高，而广西样品含量最低。通过构建微生物-风味物质关联网络，研究发现细菌与风味化合物之间的关联范围更广，但连接强度较高；而真菌网络则显示出更高的模块性，表明其与特定风味化合物的相互作用更为专一和紧密。例如，曲霉属与2-乙基-6-甲基吡嗪含量呈极显著正相关，毕赤酵母属则与脂肪酸含量显著正相关。这表明细菌在风味形成中扮演了功能更多样的“先锋物种”角色，而真菌的功能则更为专一和稳定。
3.3. 理化指标对微生物群落的影响
大曲的酶活性（如糖化力、液化力、酯化力等）在不同产区存在显著差异。广西产区的各项酶活性普遍最低，而河南和湖北产区则表现出较高的酶活性，这与它们较高的微生物群落多样性呈正相关。网络分析进一步揭示，细菌群落与理化指标之间的相互作用更为频繁和强烈，表明细菌对环境波动的响应更为敏感；而真菌群落则表现出更高的稳定性，其功能多样性更为专化。
3.4. 产区判别模型的构建与评估
研究人员利用机器学习模型，分别基于微生物数据和挥发性化合物数据进行产地判别。结果显示，神经网络模型在基于微生物数据判别产地时表现最优；而基于挥发性化合物数据时，逻辑回归模型展现出卓越的性能，其曲线下面积高达0.99，准确率达90%。这表明挥发性化合物在区分不同产区大曲时，提供了比微生物群落更直接、更稳定的特征。通过可解释性机器学习，研究最终筛选出18个特征微生物属和20个特征挥发性化合物作为关键生物标志物。其中，特征微生物以真菌为主，表明真菌对长期的区域环境差异更为敏感；特征风味物质则包括2-乙基-6-甲基吡嗪、庚酸、己酸乙酯等，它们主要由链霉菌、嗜热真菌、芽孢杆菌等特征微生物通过水解蛋白质和多糖、代谢氨基酸等途径产生。
结论与讨论
本研究系统揭示了不同产区高温大曲微生态系统存在“核心保守、特征分异”的规律。其微生物群落结构和挥发性化合物谱的差异，与各产区的发酵工艺和微气候特征密切相关。研究证实，大曲的酶活性与其微生物多样性呈正相关。更重要的是，该研究成功构建了高精度的地理产地判别模型，并识别出一系列具有诊断价值的微生物和化学标志物。这不仅从微生态角度深化了对白酒地域风格形成机制的理解，也为实现大曲产品的产地溯源、质量控制以及核心产区的知识产权保护提供了强有力的科学工具和量化指标。例如，识别出的生物标志物可作为生产过程中优化原料配比、温湿度控制的核心参数，以调控微生物群落，减少风味缺陷。总体而言，这项整合了多组学与机器学习的研究，为传统发酵食品的现代化与科学化发展提供了新的范式。
