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华南农业大学林俊芳研究员 Food Research International:广式酱油酱醪发酵核心菌群演替的扩增子测序分析

2026-07-09 10:13:50

导读

华南农业大学林俊芳在食品领域国际期刊《Food Research International》发表研究论文《Unraveling the core microbial succession during the moromi fermentation of Cantonese soy sauce: An amplicon sequencing approach》。研究以广式高盐稀态酱油酱醪为对象，创新性整合共发生网络分析、随机森林机器学习与 PICRUSt2 功能预测的多维度生物信息学策略，系统阐明了酱醪发酵过程中细菌与真菌群落的组装模式与演替逻辑，揭示了 “细菌由变形菌门向厚壁菌门转变、真菌由曲霉主导向耐盐酵母接力” 的双阶段演替模型，筛选得到可精准预测发酵阶段的微生物标志物集，并解析了不同阶段的代谢功能潜能。研究从 ASV 水平量化了核心菌群的动态演替，为传统酱油发酵的标准化监控、品质一致性提升与安全管控提供了坚实的理论基础。

成果介绍

广式酱油依托独特的高盐稀态发酵工艺，历经数月酱醪熟成形成鲜明的风味特征，其发酵本质是多菌群协同作用的复杂生化过程。长期以来，相关研究多聚焦于单一功能菌株的分离鉴定，对群落层面的演替规律、种间互作模式及阶段转换的分子指征缺乏系统解析，难以支撑发酵过程的精准调控与品质稳定性控制，成为制约传统酿造产业标准化升级的核心瓶颈。

本研究另辟蹊径，以工业级发酵罐的 91 天发酵周期为研究对象，通过 14 个时间点、6 个平行罐的大样本量扩增子测序，结合生态网络分析、机器学习分类与功能代谢预测的整合分析体系，从群落结构、种间关联、阶段标志物、代谢功能四个层面全面解码酱醪微生物的演替逻辑，为传统发酵食品的微生物组研究提供了可复用的分析范式。

团队首先通过物种组成与差异分析，明确了微生物群落的双阶段演替规律。细菌群落呈现清晰的门水平转换：早期以厚壁菌门的魏斯氏菌（Weissella，35.0%）和变形菌门的肠杆菌（Enterobacter，24.0%）共优势，启动体系酸化；中期嗜盐杆菌属（Chromohalobacter）与假单胞菌属短暂增殖，作为过渡类群；后期厚壁菌门占比升至 77.0%，乳杆菌属（Lactobacillus，24.8%）、葡萄球菌属（Staphylococcus，17.6%）与四联球菌属（Tetragenococcus，5.3%）成为成熟阶段的核心优势菌群，完成耐酸耐盐功能菌群的接力。

真菌群落则呈现典型的 “霉菌 - 酵母” 接力演替：发酵初期米曲霉（Aspergillus）占比高达 97.8%，主导原料大分子降解；中期曲霉丰度骤降至 38.5%，Millerozyma等酵母快速填充生态位；发酵后期耐高渗的接合酵母属（Zygosaccharomyces）丰度攀升至 48.4%，超越曲霉成为第一优势类群，主导风味物质的合成与熟成。整个真菌群落从单一霉菌主导的简化结构，逐步演替为多酵母共存的稳定成熟体系。

研究进一步通过 SPIEC-EASI 算法构建共发生网络，揭示了细菌与真菌截然不同的网络演化轨迹。细菌网络在发酵中期达到复杂度与连接度峰值，后期则由高度互联的整体网络向碎片化、模块化的结构转变，形成以乳酸菌 - 葡萄球菌为核心的独立功能模块，体现了 “核心稳定、外围演替” 的组装特征。真菌网络则遵循独特的 “坍塌 - 重构” 路径：早期结构简单、连接稀疏，随发酵推进逐步整合扩张，后期形成高度复杂的长程连接网络，关键枢纽类群的拓扑重要性显著提升，支撑成熟阶段的代谢协同。

依托随机森林机器学习算法，研究筛选得到极简且高预测力的阶段生物标志物集。通过递归特征消除，最终确定 36 个细菌属与 9 个真菌属为最优标志物组合，在内部批次验证集中分别实现 78.6%（细菌，Kappa=0.62）与 85.7%（真菌，Kappa=0.51）的分类准确率，其中乳杆菌、四联球菌、接合酵母、Millerozyma等核心功能菌贡献了最高的预测权重。该标志物集可作为发酵阶段判定的微生物学基准，为发酵过程的数字化监控提供靶点。

功能预测分析进一步阐明了微生物演替的代谢意义：发酵早期细菌显著富集氨基酸代谢与碳水化合物代谢通路，与曲霉协同完成原料蛋白与多糖的降解；中期 TCA 循环、脂肪酸降解等通路强化，代谢活力达到峰值，推动有机酸与风味前体物质的快速积累；发酵后期丙酮酸代谢、戊糖磷酸途径与脂肪酸生物合成通路上调，既支撑菌群在高盐胁迫下的细胞膜稳态维持，也为酯类、高级醇等风味物质的合成提供代谢基础，共同推动酱油风味的成熟与丰富。

整体而言，该研究首次从多维度系统解析了广式酱油酱醪发酵的微生物演替生态逻辑，建立了 “结构演替 - 网络演化 - 标志物识别 - 功能代谢” 的完整研究链条，量化了 ASV 水平核心菌群的动态变化。研究成果不仅深化了对传统酱油发酵微生物机制的理论认知，也为发酵过程的标准化监控、人工菌群构建及品质稳定性提升提供了重要的理论依据与技术支撑，对推动传统酿造产业的数字化、标准化升级具有重要价值。