混菌与纯种发酵中药渣生产单细胞蛋白的动力学比较

随着经济发展和社会进步,市场对动物产品的需求日趋旺盛,与此同时,养殖业产业化、规模化程度不断提高,对饲料原料的需求不断增加。蛋白质饲料原料成本在饲料配制的总成本中往往占到35%以上,而豆粕是最重要的一种蛋白质饲料原料,其在饲料蛋白质来源中占比超过70%。我国蛋白质饲料大量短缺,对于进口大豆依存度高于80%,导致豆粕价格不断飙升。因此,开发非常规蛋白质饲料替代豆粕对于降低饲料成本具有重要意义。单细胞蛋白是利用工农业废料及石油废料人工培养的微生物细胞质团,含粗蛋白50%～85%,其中氨基酸组分齐全,可利用率高,是一种重要的非常规蛋白饲料资源[1]。

在《中医药发展战略规划纲要(2016—2030年)》等20项国家政策的支持下,我国中医药产业快速增长,目前,每年产生3 000万t中药渣,其中大部分是中成药生产过程中产生的加工中药植物残渣。采用填埋、堆放和焚烧等传统手段处理中药渣会造成土壤生产力下降、危害地表水安全和加剧空气污染等环境问题[2]。由于中药渣含有纤维素、半纤维素、多糖、蛋白质等有机物质以及氮、磷、钾等微量元素,适合作为发酵基质使用,因此可以利用生物技术,通过微生物发酵将中药渣转化为蛋白质含量较高的单细胞蛋白,同时还可以降低粗纤维含量,提高其适口性。此外,由于中药渣中通常会残留一些生物活性成分,利用这种新型饲料喂养牲畜和家禽时,具有传统饲料不可比拟的优势——防病、治病的保健功效。

鉴于采用中药渣固态发酵生产单细胞蛋白既可以降低饲料的生产成本,还有助于中成药生产企业发展循环经济,实现清洁生产,具有很好的环境效益、经济效益和社会效益,研究人员围绕中药渣发酵生产单细胞蛋白的工艺条件优化、发酵产物品质和饲喂效果的研究已经做了大量工作[3-4],但有关发酵动力学的研究较少,且主要集中于菌体生长动力学、三七渣中易降解的淀粉类物质的降解动力学模型研究[5-6],关于三七渣中另一种主要成分粗纤维的降解动力学研究却未见报道。虽然酵母菌能够很好地吸收利用简单糖类物质,并将其转化为菌体蛋白,但对中药渣中粗纤维等高分子聚合物的糖化能力较差,而木霉恰好在这方面具有优势,它能够产生降解纤维素和半纤维素的酶,具有很强的糖化能力,但合成菌体蛋白的能力不及酵母菌。将这两类真菌搭配组合使用,有可能促进中药渣转化为单细胞蛋白。由于混菌发酵过程中可能出现的种间关系比较复杂,各种微生物既有可能互利共生,也有可能产生互斥竞争,导致发酵效果不一定优于甚至劣于纯种培养。先前在进行康宁木霉/热带假丝酵母混菌发酵与康宁木霉单菌发酵三七渣生产单细胞蛋白的比较研究中发现:与康宁木霉单菌发酵相比,混菌发酵并没有明显优势[7]。鉴于此,本课题将混菌发酵体系中的热带假丝酵母更换为更适合生产单细胞蛋白的产朊假丝酵母,对混菌发酵与纯种培养体系中菌体生长、粗纤维降解以及真蛋白生成动力学进行比较研究,以便为发酵工艺条件进一步优化提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

菌种:康宁木霉(Trichoderma koningii 3.2774)和产朊假丝酵母(Candida utilis 2.281)由四川大学建筑与环境学院保藏和提供。

三七渣:本次实验所用三七渣主要成分含量(质量分数)如下:粗纤维27.45%,真蛋白9.97%,还原糖2.17%。经自然晾晒、烘干、粉碎、过40目筛后置于干燥器中备用。

培养基:PDA平板培养基、土豆汁培养基制作方法参见文献[8]。三七渣固态发酵培养基:在10.0 g三七药渣中加入0.3 g (NH4)2SO4、0.05 g KH2PO4、0.04 g K2HPO4、0.005 g MgSO4、0.005 g NaCl。适量水分,pH自然,高压灭菌30 min。

1.2 实验方法

1.2.1 种子液的制备

种子液的制备方法参见文献[9]:康宁木霉采用PDA平板培养基在30 ℃下培养3.5 d后刮下,将其制成浓度为2×107 个/mL的孢子悬液;产朊假丝酵母采用土豆汁液体培养基在30 ℃下培养18 h,制成浓度为2×107 个/mL的菌悬液。

1.2.2 基质降解动力学实验

1.2.2.1 康宁木霉单菌发酵

取若干个容量为250 mL的锥形瓶,每个锥形瓶中装入含10.0 g三七渣的固态发酵培养基,将其在121 ℃灭菌30 min,冷却后接入1.0 mL康宁木霉孢子悬液然后在30 ℃条件下进行恒温培养温,培养时间为7 d。实验开始后每隔12 h(包含0时刻)取出3个锥形瓶在80 ℃条件下烘干至恒重后取样用于粗纤维、真蛋白、还原糖的分析测试:另外取出其中3个锥形瓶中的发酵培养物用于羧甲基纤维素(carboxymethyl cellulose, CMC)酶活力、滤纸酶活力(filter paper activity, FPA)的测试。

1.2.2.2 康宁木霉/产朊假丝酵母混菌发酵

采用康宁木霉与产朊假丝酵母混菌发酵时,在康宁木霉接种发酵24 h后再接入1.0 mL产朊假丝酵母种子液,其余操作与康宁木霉单菌发酵完全相同。

1.2.3.1 粗纤维的测定

根据GB/T 6434—2022《饲料中粗纤维的含量测定》采用酸碱洗涤法测定。

1.2.3.2 真蛋白的测定

样品先醇洗预处理去除无机氮[10],再根据GB/T 6432—2018《饲料中粗蛋白的测定凯氏定氮法》采用凯氏定氮法测定。

1.2.3.3 还原糖的测定

采用3,5-二硝基水杨酸法[8]。

1.2.3.4 粗酶液的提取与酶活力的测定

准确称取1.00 g发酵培养物(湿基),将其溶于pH 4.8的50 mL乙酸-乙酸钠缓冲液中,在40 ℃下水浴浸提1 h,然后经4层纱布过滤后,将滤液在3 000 r/min离心10 min,取上清液制成粗酶液,置于冰箱中待用。按照文献[11]提供的方法测定CMC酶活力、FPA,每分钟水解羧甲基纤维素钠生成1 μmol 葡萄糖所需的酶量为1个酶活力单位(U)。真蛋白、粗纤维、还原糖含量均以质量分数(%)的形式表示。

1.3 数据处理

首先采用Origin 2021版软件自带的函数对发酵过程中粗纤维和真蛋白的动态变化过程进行初步拟合(粗纤维降解过程采用了Logistic、Exponential、Stirling这3种模型,菌体生长过程采用了SGompertz、Slogistic1、Hill1这3种模型,真蛋白生成过程采用了Logistic、SGompertz、Hill1这3种模型),然后根据拟合模型的统计参数(调整的R2值、残差平方和、校正的卡方系数)从中筛选出拟合效果最好的模型进行进一步分析讨论。

2 结果与分析

2.1 粗纤维的动态变化

固态发酵过程中粗纤维随时间的变化如图1所示。在整个发酵过程中粗纤维含量的变化大致可以分为3个阶段,第1阶段:0～24 h,在这一阶段由于微生物处于对新环境的适应期,再加上产朊假丝酵母还没有接入,2条曲线的下降斜率基本一致。第2阶段:24～120 h,在本阶段,混菌发酵体系曲线下降的坡度比单菌发酵体系呈现出更陡的下降斜率(24～48 h表现得尤为明显),说明产朊假丝酵母的接入大大促进了纤维素的降解。第3阶段:120～168 h,粗纤维含量基本上不随时间发生变化,说明剩下的物质很难被微生物再降解,并且混菌发酵体系中残留的粗纤维要比单菌发酵体系低一些,而木质纤维素可通过微生物群落高效降解。微生物相互作用被认为是群落存活、稳定性和生产力的核心要素[12]。在采用酿酒酵母发酵鱼类、菠萝、香蕉、苹果及柑橘果皮等动物与农业废弃物底物生产单细胞蛋白质的研究中[13]发现乙醇不溶性残渣(主要成分也是粗纤维)的动态变化规律与本次研究相似:在0～24 h从3.9%下降到2.8%,在第96 h变化到1.4%,第144 h变化到1.2%。事实上,由于发酵基质和菌种之间相互作用的差异,混菌发酵对纤维素的降解效果并不必然比单菌发酵效果好;在采用竹笋残渣发酵生产反刍动物饲料的研究中发现,采用白腐真菌发酵对纤维素的降解效果优于白腐真菌和黑曲霉混菌发酵[14]。

2.2 真蛋白的动态变化

固态发酵过程中真蛋白随时间的变化如图2所示。整个发酵过程中发酵培养物中真蛋白含量随时间的变化也可以分为3个阶段,第1阶段:0～36 h(混菌体系)或0～24 h(单菌体系),在本阶段混菌体系真蛋白含量增加速率略慢,可能的原因在于发酵24 h后再接入产朊假丝酵母导致这2种微生物需要竞争发酵初期体系内有限的营养物质,从而影响其生长。比较图1和图2可知,在本阶段粗纤维降解速率快于真蛋白的增长速率,原因在微生物会优先将初期降解产生的有限能量和还原糖用于维持基本代谢和生产更多的纤维素酶,以加速粗纤维分解。只有在还原糖和能量有了一定盈余之后,才会大量用于细胞增殖和菌体蛋白的合成。此外,酶系诱导、微生物种群建成都需要时间,再加上氮源利用滞后,最终导致了现在这种结果。第2阶段:36～120 h(混菌体系)或24～120 h(单菌体系),在本阶段真蛋白含量增长非常迅速,对应于微生物生长的稳定期,并且混菌体系的真蛋白含量及曲线上升斜率都明显高于单菌体系,说明混菌体系很好地发挥了菌种之间的协同作用,这与酵母菌对还原糖的消耗有关,由于混菌体系对还原糖消耗速率增大,减小了还原糖对纤维素酶的反馈抑制作用,进而促进了粗纤维的降解。因此,混菌发酵体系对粗纤维的降解速率明显优于单菌发酵体系。第3阶段:发酵120～168 h,无论是单菌发酵还是混菌发酵体系,真蛋白含量都基本保持稳定,不再发生变化,这与图1中粗纤维含量的变化趋势一致。史婷婷等[15]发现单菌发酵和混菌发酵后总蛋白和可溶性蛋白含量比原麦麸中蛋白含量分别提高了112.5%、109.1%和216.9%、449.6%,混菌发酵优势较明显。在文献[13]中由于基质中溶解性糖类物质含量较高(达20%),发酵24 h后,真蛋白的含量从6.06%增加到14.66%,发酵96 h后,真蛋白含量达到37.69%,且基本保持稳定。OSHOMA等[16]发现以菠萝、香蕉、橙子和西瓜等不同水果废料为底物时,6 d的培养期是黑曲霉生产单细胞蛋白的最佳周期,这与本文的研究结果一致。此外,先前的很多研究结果也表明,大多数情况下在单细胞蛋白生产中混菌发酵优于单菌发酵[17-18]。采用混合菌株进行单细胞蛋白生产可提高底物利用率,这归因于不同菌株在协同工作时形成的共生关系[19]。这种协作关系能够改善底物利用效率并提高总生物量和蛋白质产量。

2.3 纤维素酶的动态变化

固态发酵过程中纤维素酶活力随时间的变化如图3所示。这2种酶活力测试结果的变化趋势很相似,都经历了先升高后降低的过程,在0～24 h,酶活力随时间的变化不大,混菌发酵与单菌发酵的酶活力分别在108、120 h达到峰值,随后呈下降趋势。无论是混菌发酵还是单菌发酵,CMC酶活力都明显高于FPA,且无论是在酶活力上升期还是下降期,CMC酶活力曲线的斜率绝对值都要显著高于FPA,其原因在于酶活力测试时所使用的底物CMC-Na结构松散易于水解,而滤纸的结晶区需多酶协同才能有效降解。混菌发酵酶活力峰值的提前到来可以归因于酵母菌的加入减轻了还原糖的反馈抑制和对纤维素酶分泌的阻遏作用[6]。整体而言,纤维素酶活力与粗纤维和真蛋白含量的变化趋势基本一致。但是,在发酵竹笋残渣生产反刍动物饲料的研究中也发现,黑曲霉单菌发酵所产CMC酶活力与FPA均高于黑曲霉与白腐真菌混合发酵,说明这2种菌搭配后产生竞争关系[14]。

2.4 还原糖含量的动态变化

固态发酵过程中还原糖含量随时间的变化如图4所示。混菌发酵与单菌发酵过程中还原糖随时间变化的差异较为明显。在发酵初期(0～36 h)由于混菌发酵体系引入酵母菌时间较短,其生物量有限,对还原糖的消耗能力不足,因此2个体系中还原糖含量没有明显差异。但到了发酵中期,随着生物量的增加和微生物糖化能力增强,还原糖含量迅速上升,混菌发酵体系先于单菌发酵体系出现峰值,但单菌发酵体系还原糖含量峰值更高,到达峰值需要的时间更长(比混菌发酵体系延迟了1倍),在发酵后期,混菌发酵体系更早达到还原糖产生与消耗的动态平衡。这些现象说明酵母菌的加入促进了还原糖的消耗,有效减缓了其在发酵体系中的积累,最终减缓了还原糖对康宁木霉产纤维素酶的反馈抑制效应,促进了粗纤维的降解和单细胞蛋白的生成。文献[13]中溶解性糖在发酵48 h就达到峰值(比本次研究的结果更加提前),随后快速下降后又缓慢降低,直到120 h基本稳定。此外,在采用玉米芯水解液和尿素作为碳氮源的假丝酵母液体发酵体系中,还原糖变化规律与本研究完全不同:在发酵0～12 h内快速下降,然后需要持续补料才能使得还原糖含量在19 h前有所回升,然后又持续下降[20]。由此可见,基质成分、微生物种类以及微生物之间复杂的种间关系都会影响到还原糖的变化情况。

2.5 粗纤维降解模型拟合

发酵过程中基质降解可以采用包括零级反应、一级反应、对数模型、指数模型等[21-22]多种模型进行描述。本次研究采用Origin 2021版软件自带的Logistic、Exponential、Stirling这3种函数对图1所提供的实验数据进行拟合。

由表1可知,采用Logistic模型的拟合效果最好,该模型及各参数含义如公式(1)所示:

式中:CF,发酵t h后粗纤维含量,%;t,发酵时间,h;CF1,初始粗纤维含量,%;CF2,残余粗纤维含量,%;t50,半衰期,h;n,常数,反映降解速率对时间的敏感性。

将实验数据采用公式(1)进行拟合,可以得到拟合曲线如图5所示。

结合表1和公式(1)可以发现,混菌发酵粗纤维的半衰期(t0混菌=57.35 h),小于单菌发酵粗纤维的半衰期(t0单菌=75.36 h),且其降解速率对时间更加敏感(n混菌=1.869>n单菌=1.811),混菌发酵残余的粗纤维(CF2混菌=11.22%)也小于单菌发酵残余的粗纤维(CF2单菌=14.25%)。通过这些参数的比较,进一步说明混菌发酵过程有助于粗纤维的降解。

由公式(1)可以进一步推证出公式(2)[23]:

式中:tm%,整个发酵周期内粗纤维含量从CF1下降到CF2间,变化任一距离百分数(m%)所需的时间,h;t10%,发酵前期,粗纤维高含量CF1渐进区结束时间,h;t90%,发酵后期,粗纤维低含量CF2渐进区开始时间,h。

t50%-t10%之差表示因粗纤维含量高而快速降解的阶段;t90%-t50%之差表示因粗纤维含量减半而慢速降解的阶段;t90%-t10%之差表示粗纤维由高含量向低含量转换的相对活跃阶段。根据公式(2)计算所得粗纤维的相关时间参数如表2所示。采用Origin 2021软件对图5中描述粗纤维含量动态变化的拟合曲线进行数值微分,可以获得粗纤维降解速率(%/h)随时间变化的曲线,结果如图5所示。在混菌与单菌发酵体系中粗纤维降解速率先逐渐升高,分别在发酵第29.26、38.85 h达到峰值,其数值分别为0.178 5%/h、0.107 3%/h,随后又逐渐下降。

由表2和图5可以看出,无论是在快速降解阶段还是慢速降解阶段,还是从整个降解过程来看,混菌发酵过程中粗纤维的降解速率都明显优于单菌发酵过程。

2.6 菌体生长模型拟合

常见的微生物生长动力学模型包括Monod模型、Logistic模型和Gompertz模型等,这些模型可用于测定表观参数,如比生长速率、最大生物量等,这些参数能全面反映微生物的生长状况[24]。由于固态发酵生产单细胞蛋白过程中菌体及其代谢产生的各种酶类也是目标产物,再加上采用了混菌发酵,很难准确测量发酵培养物中菌体的生物量,本次研究以发酵培养物中真蛋白含量的增加量近似作为微生物的菌体量X(X=TPt-TP0,TP0、TPt分别表示刚开始发酵时和发酵t h后发酵培养物中真蛋白含量,%)进行菌体生长动力学研究。本次研究采用Origin 2021版软件自带的SGompertz、Slogistic1、Hill1这3种函数对图2 所提供的实验数据进行拟合,结果如下:

由表3可知,采用SGompertz模型的拟合效果最好,该模型及其各参数含义如公式(3)所示:

式中:X,发酵t h后的菌体量,%;Xmax,最大菌体量,%;μ,菌体最大比生长速率,h-1;t1,菌体最大生长速率(绝对生长速率)发生的时间点,h。

由表3可知,混菌与单菌发酵体系中菌体的最大比生长速率分别为0.038 70 h-1和0.027 72 h-1。将实验数据采用公式(3)进行拟合,可以得到拟合曲线如图6所示。采用Origin 2021软件对图6中菌体量动态变化的拟合曲线进行数值微分,可以获得菌体生长速率(%/h)随时间变化的曲线,结果如图6所示。在混菌与单菌发酵体系中菌体生长速率分别在发酵第55.98、62.11 h时达到峰值,其数值分别为0.121 8%/d、0.072 89%/d,随后又逐渐下降。

2.7 真蛋白生成模型拟合

考虑到真蛋白的生成与菌体生长和酶的生成密切相关,本次研究采用Logistic模型、SGompertz模型和Hill1模型对真蛋白随时间的变化情况进行拟合,具体结果如表4所示。

由表4可知,采用Logistic模型的拟合效果最好,该模型及各参数含义如公式(4)所示:

式中:TP,发酵t h后真蛋白含量,%;TP1,初始真蛋白含量,%;TP2,最大真蛋白含量,

半最大产量时间,h;n′,常数,反映真蛋白增长速率对时间的敏感性。

将实验数据采用公式(4)进行拟合,可以得到拟合曲线如图7所示。

结合表4和公式(4)可以发现,混菌发酵真蛋白的半最大产量时间

小于单菌发酵真蛋白的半最大产量时间

且其增长速率对时间更加敏感

混菌发酵的真蛋白最大产量(TP2混菌=18.80%)也大于单菌发酵的真蛋白最大产量(TP2单菌=17.48%)。通过这些参数的比较,进一步说明混菌发酵过程有助于真蛋白的生成。

由公式(4)可以进一步推证出公式(5)[23]:

式中:

整个发酵周期内真蛋白含量从TP1增长到TP2间,变化任一距离百分数(m%)所需的时间,

发酵前期,真蛋白低含量TP1渐进区结束时间,

发酵后期,真蛋白高含量TP2渐进区开始时间,h。

之差表示因真蛋白含量低而快速增长的阶段;

之差表示因真蛋白含量增加过半而生成速率减缓的阶段;

之差表示真蛋白由低含量向高含量转换的相对活跃阶段。根据公式(5)计算所得真蛋白的相关时间参数如表5所示。

采用Origin 2021软件对图5中描述真蛋白含量动态变化的拟合曲线进行数值微分,可以获得真蛋白生成速率(%/h)随时间变化的曲线,结果如图7所示。在混菌与单菌发酵体系中真蛋白生成速率先逐渐升高,分别在发酵第55.83、63.76 h达到峰值,其数值分别为0.124 5、0.076 24%/h,随后又逐渐下降。由表5和图7可知,无论是在快速生成阶段还是慢速生成阶段,还是从整个生成过程来看,混菌发酵过程中的真蛋白的生成速率都明显优于单菌发酵过程。

3 结论

通过康宁木霉/产朊假丝酵母混菌与康宁木霉单菌发酵三七渣生产单细胞蛋白的动力学过程比较研究,可以得出以下结论:与康宁木霉单菌发酵相比,康宁木霉/产朊假丝酵母混菌发酵体系对三七渣中粗纤维的降解能力更强,发酵培养物中真蛋白含量更高,在混菌与单菌发酵体系中真蛋白的最大含量分别为18.47%和16.76%。粗纤维降解动力学适合采用Logistic模型进行拟合,在混菌与单菌发酵体系中其降解速率分别在发酵第29.26 h和第38.85 h达到峰值,其数值分别为0.178 5%/h和0.107 3%/h;菌体生长动力学适合采用SGompertz模型进行拟合,在混菌与单菌发酵体系中菌体的最大比生长速率分别为0.038 70 h-1和0.027 72 h-1,菌体生长速率分别在发酵第55.98 h和第62.11 h达到峰值,其数值分别为0.121 8%/h和0.072 89%/h;真蛋白生成动力学适合采用Logistic模型进行拟合,在混菌与单菌发酵体系中真蛋白的生成速率分别在发酵第55.83 h和第63.76 h达到峰值,其数值分别为0.124 5%/h、0.076 24%/h。

[1] 印遇龙, 杨哲.非常规饲料的开发与高效利用[J].饲料工业, 2025, 46(1):2-10.YIN Y L, YANG Z.Development and efficient utilization of unconventional feed[J].Feed Industry, 2025, 46(1):2-10.

[2] WU X W, DAI D, LI N, et al.Recycling traditional Chinese medicine residues:A review[J].Environmental Chemistry Letters, 2025, 23(4):977-997.

[3] 丁梁斌, 路光明, 汤敏, 等.黄精药渣固态发酵生产蛋白质饲料工艺条件优化[J].饲料工业, 2025, 46(5):125-133.DING L B, LU G M, TANG M, et al.Technological conditiongs optimization of protein feed production from Polygonum residues by solid state fermentation[J].Feed Industry, 2025, 46(5):125-133.

[4] 周鑫宏, 张怀丹, 蒋立, 等.中药渣发酵饲料的特点及其在畜禽养殖中的应用[J].饲料研究, 2023, 46(8):125-129.ZHOU X H, ZHANG H D, JIANG L, et al.Advantages of fermented feed of Chinese medicine residues and its application in livestock and poultry breeding industry[J].Feed Research, 2023, 46(8):125-129.

[5] 谭显东, 段娅宁, 王君君, 等.三七渣固态发酵生产蛋白饲料的动力学[J].食品与生物技术学报, 2013, 32(11):1188-1193.TAN X D, DUAN Y N, WANG J J, et al.Study on kinetics of solid state fermentation of notoginseng residues for protein feed production[J].Journal of Food Science and Biotechnology, 2013, 32(11):1188-1193.

[6] 谭显东, 王君君, 段娅宁, 等.三七渣发酵生产蛋白饲料的总糖和淀粉降解动力学[J].农业机械学报, 2013, 44(1):157-161;156.TAN X D, WANG J J, DUAN Y N, et al.Dynamics of total sugar and starch degradation in protein feed fermentation production using Panax notoginseng residues[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013, 44(1):157-161;156.

[7] 谭显东, 段娅宁, 王君君, 等.单菌和混菌固态发酵三七渣生产蛋白饲料的动力学比较[J].中国饲料, 2012(17):33-35.TAN X D, DUAN Y N, WANG J J, et al.Kinetic comparation of solid state fermentation on Notonginseng residues to produce protein feed by monoxenie and mixed fermentation[J].China Feed, 2012(17):33-35.

[8] MILLER G L.Use of dinitrosalicylic acid reagent for determination of reducing sugar[J].Analytical Chemistry, 1959, 31(3):426-428.

[9] 谭显东, 胡伟, 段娅宁, 等.三七渣发酵生产蛋白饲料的菌体生长动力学[J].中国粮油学报, 2014, 29(4):72-77.TAN X D, HU W, DUAN Y N, et al.Microbial growth kinetics of protein feed production from notoginseng residues by fermentation[J].Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2014, 29(4):72-77.

[10] 胡艳丽, 王克然.饲料中真蛋白的测定[J].河南畜牧兽医, 2007,28(10S):31-32.HU Y L, WANG K R.Determination of true protein in feed[J].Henan Journal of Animal Husbandry and Veterinary Medicine, 2007,28(10S):31-32.

[11] LI B, ZHAO C, SUN Q, et al.Effects of ammonification-steam explosion pretreatment on the production of true protein from rice straw during solid-state fermentation[J].Sustainability, 2023, 15(7):5964.

[12] LIN L.Bottom-up synthetic ecology study of microbial consortia to enhance lignocellulose bioconversion[J].Biotechnology for Biofuels and Bioproducts, 2022, 15:14.

[13] TROPEA A, FERRACANE A, ALBERGAMO A, et al.Single cell protein production through multi food-waste substrate fermentation[J].Fermentation, 2022, 8(3):91.

[14] HUO C Y, GUO Y H, ZHAO Y H.Enhancing quality of ruminant feed through fungal treatment:Usage of bamboo shoot residues[J].PLoS One, 2024, 19(5):e0302185.

[15] 史婷婷, 卢雨洁, 裴家伟, 等.酵母菌固态发酵对麦麸蛋白的结构与功能特性的影响[J].食品工业科技, 2025, 46(12):143-153.SHI T T, LU Y J, PEI J W, et al.Effect of solid-state fermentation by yeast on the structural and functional properties of wheat bran proteins[J].Science and Technology of Food Industry, 2025, 46(12):143-153.

[16] OSHOMA C E, EGUAKUN-OWIE S O, OBUEKWE I S.Utilization of banana peel as a substrate for single cell protein and amylase production by Aspergillus niger[J].African Scientist, 2019, 18(3):143-150.

[17] SHAHZAD H M A, ASIM Z, MAHMOUD K A, et al.Optimizing cultural conditions and pretreatment for high-value single-cell protein from vegetable waste[J].Process Safety and Environmental Protection, 2024, 189:685-692.

[18] WANG S K, YANG K X, ZHU Y R, et al.One-step co-cultivation and flocculation of microalgae with filamentous fungi to valorize starch wastewater into high-value biomass[J].Bioresource Technology, 2022, 361:127625.

[19] ZHU W Z, HE Q Y, GAO H, et al.Bioconversion of yellow wine wastes into microbial protein via mixed yeast-fungus cultures[J].Bioresource Technology, 2020, 299:122565.

[20] WU J Q, HU J L, ZHAO S M, et al.Single-cell protein and xylitol production by a novel yeast strain Candida intermedia FL023 from lignocellulosic hydrolysates and xylose[J].Applied Biochemistry and Biotechnology, 2018, 185(1):163-178.

[21] MELISA DUYAR S, SAR width=5,height=8,dpi=110

F, AYBUKE KARAOGLAN H.Degradation kinetics of betalains in red beetroot juices throughout fermentation process and storage[J].Italian Journal of Food Science, 2024, 36(4):229-239.

[22] CATELAN T C, PINOTTI L M, SOARES V B.Use of non-linear empirical models to predict the substrate degradation, enzymatic activity and cell growth in a bioreactor with Aspergillus niger and sugarcane bagasse[J].Waste and Biomass Valorization, 2021, 12(8):4433-4440.

[23] 赵叶君, 张巧巧, 杨超光, 等.河流湿地土壤芘的降解和生物有效性模型与酶活性动态变化[J].生态毒理学报, 2010, 5(5):647-656.ZHAO Y J, ZHANG Q Q, YANG C G, et al.Model of pyrene degradation and bioavailability and dynamic changes of enzymatic activities in the riverine wetland soil[J].Asian Journal of Ecotoxicology, 2010, 5(5):647-656.

[24] G

MEZ-RAMOS G A, PRADO-BARRAG width=11,height=14,dpi=110

N L A, RIVERA B A, et al.Bioreactor engineering for circular economy:Bioactive compound production in solid-state fermentation:Review[J].Chemical Engineering &Technology, 2025, 48:e202400289.