酱香型白酒因其独特的“酱香突出、口感醇厚、回味悠长”风格特征而深受消费者欢迎[1]。作为酱香型白酒的发酵生香剂,高温大曲为白酒酿造提供丰富的微生物、生物酶和风味物质,对酒体风格起着决定性作用[2]。传统高温大曲通常以软质小麦为原料,经润麦破碎、拌曲配料、压制成型后,通过复杂微生物互相作用固态发酵而成,最高发酵温度可达60～70 ℃[3]。其生产过程分为4个关键阶段:入房培菌、第1次翻曲、第2次翻曲及出房熟化,其中2次翻曲过程不仅有效调控曲坯温湿度,还通过微生物群落动态演替促进功能菌株的定向富集[4]。
在大曲发酵体系中,原料作为微生物生长代谢的基础载体,其选择直接影响发酵产物品质特性[5]。尽管传统高温大曲目前仍主要以纯小麦为单一原料,但近年研究发现,青稞(Hordeum vulgare var.coeleste L.)作为一种特色谷物资源[6],其富含的β-葡聚糖、多酚类物质及优质蛋白[7]等差异化组分为塑造独特的菌群结构奠定了基础。因此,青稞作为高温大曲原料的应用潜力亟待深入探究。随着高通量测序技术的发展,基于扩增子测序技术的研究已系统解析了青稞大曲的微生物组成特征,涵盖了不同工艺青稞曲中微生物区系特征[8]、不同配料青稞大曲微生物群落[9]和青稞大曲制作过程中微生物群落结构及其演替规律[10]等方面。然而,关于利用宏基因组技术分析不同原料对发酵调控微生物菌群结构及功能特性的研究却鲜见报道。
基于此,本研究紧密结合实际生产工艺的关键控制点,系统采集了不同原料(小麦和青稞)来源的高温大曲样品。首先,跟踪测定了样品水分、酸度等理化指标的动态变化,以评估其基本发酵特性;随后,通过宏基因组测序技术,重点解析了2组高温大曲样品在整个发酵过程中微生物群落结构的演替动态及功能特性的适应性变化,旨在从微生物生态演替的视角揭示原料差异对大曲发酵进程的影响机制。此外,采用Spearman相关性系数分析方法,探究了环境因子对2组高温大曲微生物群落组成的影响机制。本研究将为高温大曲的科学化生产和着重合理应用提供重要的理论支撑和技术指导。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
青稞、小麦,四川省泸州市某酒厂制曲车间;NaOH、HCl、CuSO4·5H2O、葡萄糖、酒石酸钾钠、可溶性淀粉、次甲基蓝(均为分析纯),天津市科密欧化学试剂有限公司;Mag-Bind®土壤DNA提取试剂盒,美国Omega Bio-tek公司;NEXTFLEX Rapid DNA-Seq建库试剂盒,美国Bioo Scientific公司;NovaSeq 6000 S4 Reagent Kit v1.5 (300 cycles) 测序试剂盒,美国Illumina公司。
1.2 仪器与设备
长探头不锈钢数显温度计,衡水耀威仪表商贸有限公司;5804R高速冷冻离心机,德国Eppendorf 公司;NanoDrop2000超微量分光光度计,美国Thermo Fisher Scientific公司;Covaris M220超声波破碎仪,美国Covaris公司;ABIGeneAmp®9700 PCR仪,美国ABI公司;NovaSeq 6000测序仪,美国Illumina公司。
1.3 试验方法
1.3.1 试验方案
以小麦、青稞为制曲原料,按相同工艺添加5%母曲,经加水拌和、压制成型后,将2组曲坯置于同一间曲房内进行为期40 d的自然发酵。固定1名技术人员分别于入房(0 d)、1次翻曲(9 d)、2次翻曲(16 d)及出房(40 d)4个关键节点,采集曲堆上、中、下3层(每层随机抽取3块符合正常发酵感官规律的曲坯),粉碎混匀后作为该时间点的大曲样本。其中,小麦大曲样本按取样时间依次命名为XM1、XM2、XM3、XM4,青稞大曲样本依次命名为QK1、QK2、QK3、QK4,将每次混匀后的大曲样品分为2份,1份于-20 ℃冷冻保藏用于测定理化指标,1份于-80 ℃冷冻保藏用于宏基因测序分析。
1.3.2 理化分析
大曲发酵温度通过曲堆中心安插的长探头温度计进行每日定时监测记录。大曲水分、酸度、淀粉含量均依据参照轻工业行业标准QB/T 4257—2011《酿酒大曲通用分析方法》进行测定,大曲还原糖参照GB 5009.7—2016《食品安全国家标准 食品中还原糖的测定》中第一法进行测定,样品每组重复测定3次。
1.3.3 大曲总DNA提取和宏基因组测序
根据Mag-Bind®土壤DNA提取试剂盒操作指南提取大曲样品的总DNA,通过1%琼脂糖凝胶电泳和NanoDrop2000测定DNA的完整性和纯度。
DNA质检合格后,使用超声波破碎仪将基因组DNA 剪切为约400 bp的片段,使用NEXTFLEX Rapid DNA-Seq 构建PE文库,并利用NovaSeq 6000平台,委托上海美吉生物医药科技有限公司进行宏基因组测序。
1.3.4 生物信息学分析
按照之前的研究方法[11]对测序所得序列进行质控过滤、去宿主序列、组装预测、非冗余基因集构建、基因丰度计算等,通过NR数据库(non-redundant protein sequence database)、碳水化合物活性酶数据库(carbohydare-active enzymes database,CAZy)和京都基因和基因组百科全书数据库(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)获得注释信息。
1.4 数据处理与可视化
通过美吉生物云分析平台进行统计分析及数据可视化。采用联川生物云平台绘制Mantel test相关性网络热图。采用Origin 2024进行折线图、堆积图、气泡图的绘制,采用Adobe Illustrator CS6 对图片进行优化排版。
2 结果与分析
2.1 两种原料高温大曲发酵过程中理化指标分析
跟踪2种原料高温大曲发酵过程中的主要理化指标(图1),可以监测大曲发酵状态并了解其微生物群落的动态变化及环境适应条件。大曲发酵过程中温度变化直接关联微生物代谢强度,其温度曲线如图1-a所示。随着大曲发酵的进行,微生物菌群在“曲坯培养基”上快速繁殖,曲坯温度上升,当微生物生长产生的生物热低于散失热时表现为曲坯温度下降[12]。小麦曲坯和青稞曲坯在发酵过程中经历了3次温度升高。其中,在发酵0～11 d,青稞曲坯发酵温度始终高于小麦曲坯,这可能与青稞原料中更丰富的可溶性糖和蛋白质等营养物质促进微生物快速增殖有关[9]。值得注意的是,在第1次翻曲后,小麦曲坯表现出更强的升温能力,其顶温达到62.8 ℃,较青稞曲坯顶温高出2.8 ℃。在第2次翻曲后,小麦曲坯展现出更强的高温维持能力(45 ℃以上维持17 d),而青稞曲坯维持13 d。推测其原因在于,小麦中特有的组分可能提供了更稳定的碳氮源释放模式[13],支持耐高温微生物的(如芽孢杆菌Bacillus)持续代谢,相比之下青稞易利用成分则在前期被快速耗尽,削弱了后期代谢强度[14]。这种原料特性通过调控微生物群落最终影响温度维持能力。
a-温度;b-水分/酸度;c-淀粉/还原糖
图1 不同原料高温大曲发酵过程中理化指标变化
Fig.1 Changes in physicochemical indexes during the high-temperature Daqu fermentation process
大曲发酵过程中水分含量随发酵时间推移而下降(图1-b)。在发酵0～16 d,青稞曲坯的水分含量高于小麦曲坯,这可能与青稞原料中β-葡聚糖的亲水性有关[15];后期由于持续的高温,青稞曲坯水分迁移速率加快,最终导致其水分含量低于小麦曲坯。值得注意的是,整个发酵周期中青稞曲坯损失的水分较小麦曲坯增加17%,说明青稞大曲酿造过程中水分散失量较大。这一现象提示在青稞大曲生产工艺中需要特别关注水分调控,以平衡微生物代谢需求与工艺稳定性。在酸度方面,2组高温大曲发酵过程中呈现先升后降的趋势(图1-b)。在整个发酵过程中,小麦曲坯的酸度低于青稞曲坯,这可能由于青稞曲坯形成的微生态环境较符合产酸菌的繁殖及代谢。
如图1-c所示,2组大曲淀粉含量随发酵时间呈现波动下降。在发酵0～9 d,大曲淀粉含量下降速度较快,这可能与前期微生物代谢旺盛有关,产生较多的酶分解淀粉产生还原糖;发酵后期阶段,淀粉下降速度逐渐放缓,究其原因,3次阶段性升温及水分含量降低等环境胁迫抑制了微生物生长繁殖,进而使淀粉类底物降解受限[16]。曲坯中还原糖含量在发酵过程中呈先上升后下降的动态变化趋势。研究发现,青稞曲坯中达到最高还原糖含量的时间(9 d)早于小麦曲坯(16 d),这一时序差异可能源于青稞中的β-葡聚糖易于快速降解释放碳源,而小麦淀粉通过延缓酶解进程形成了持续的糖化供给,说明原料可通过调控碳源释放速率来影响发酵进程,为定向选择原料优化大曲糖化阶段提供了新的选项。
2.2 两种原料高温大曲发酵过程中微生物群落组成分析
通过宏基因组测序对2组高温大曲微生物群落组成进行解析,8个样品共获得681 655 796条有效序列,质控后得到670 976 556条(98.43%)的高质量序列,通过宏基因组组装获得2 856 933条重叠群序列。基因预测共获得3 066 139个开放阅读框,经聚类得到1 309 589个基因组成的非冗余基因集,基因平均长度为545 bp,表明测序质量可以用来表征高温大曲样本的微生物群落结构。2组高温大曲共有752 027个非冗余基因在NR数据库得到物种注释,分布范围涵盖114个门、227个纲、440个目、868个科、2 180个属和10 127个种。其界水平上的构成包括细菌(92.20%)、真菌(7.67%)、病毒(0.05%)以及古菌(0.02%),这说明细菌和真核生物是大曲微生物群落中的主要组成部分,且在发酵过程中细菌菌群占据了大曲微生物群落中的主导生态位,这与之前的研究结果一致[17]。
本研究选取样品相对丰度前10优势目和前15优势属分别绘制堆积图(图2),以便直观分析小麦和青稞高温大曲发酵过程中各微生物的相对丰度变化。由图2-a可知,小麦和青稞大曲发酵过程中主要优势菌目为芽孢杆菌目(Bacillales),假诺卡氏菌目(Pseudonocardiales)、乳杆菌目(Lactobacillales)和散囊菌目(Eurotiales),这4种优势菌目在高温大曲发酵过程中的相对丰度为85.93%～98.95%。在发酵0 d,小麦和青稞大曲相对丰度最高的是Bacillales,分别为83.27%和82.34%。到发酵40 d,Bacillales和Pseudonocardiales成为小麦和青稞大曲中的绝对优势菌目,且耐热的Bacillales在小麦大曲中的相对丰度高于青稞大曲,这些结果也部分印证了前面温度曲线变化的猜想。
a-目水平;b-属水平
图2 高温大曲发酵过程中微生物群落结构
Fig.2 Microbial community structure during the high temperature Daqu fermentation process
由图2-b可知,2组高温大曲发酵过程中优势菌属由克罗彭斯特菌属(Kroppenstedtia)、糖多孢菌属(Saccharopolyspora)、慢生芽孢杆菌属(Lentibacillus)、芽孢链菌属(Desmospora)、葡萄球菌属(Staphylococcus)、高温放线菌属(Thermoactinomyces)、芽孢杆菌属(Bacillus)和魏斯氏菌属(Weissella)组成,且均属于细菌属。从相对丰度前15的菌中可知,大曲发酵体系中真菌多样性低于细菌,仅检测到拟青霉菌属(Paecilomyces)、曲霉属(Aspergillus)和罗萨氏菌属(Rasamsonia)3个优势真菌属。这些真菌属在青稞大曲中的平均相对丰度(6.78%)明显高于小麦大曲(1.51%),表明青稞原料及所处环境可能更利于特定功能真菌的生长。在发酵0 d时,Kroppenstedtia、Lentibacillus和Staphylococcus为小麦和青稞大曲优势菌属,表明原料差异对初始微生物群落的筛选作用较弱,其共性可能源于母曲及环境微生物(如曲房、工具)的种群优势。在第1次翻曲时,Saccharopolyspora(66.90%)和Weissella(15.02%)成为小麦大曲中绝对优势菌属,Kroppenstedtia(46.60%)、Desmospora(16.93%)和Lentibacillus(16.29%)为青稞大曲中优势菌属。在第2次翻曲时,除了第1次翻曲后存在的优势菌属,小麦大曲中优势菌属还有Thermoactinomyces(8.95%)和Saccharopolyspora(6.72%),而青稞大曲中还有2种真菌属——Paecilomyces(9.56%)和Aspergillus(5.83%)。在发酵结束时,Saccharopolyspora(26.04%)、Bacillus(25.93%)、Lentibacillus(10.89%)、热芽孢杆菌属(Caldibacillus,10.46%)和Kroppenstedtia(7.95%)是小麦大曲中优势菌属;Saccharopolyspora(38.97%)、Thermoactinomyces(25.93%)和Kroppenstedtia(5.62%)是青稞大曲中优势菌属,其中Saccharopolyspora和Kroppenstedtia均属于小麦大曲和青稞大曲发酵结束时的优势菌属。本研究中,Kroppenstedtia在青稞大曲发酵过程中的相对丰度整体上高于小麦大曲,而Saccharopolyspora在小麦大曲中的相对丰度高于青稞大曲,说明Saccharopolyspora是小麦大曲微生物群落中丰富的菌属,这与之前的报道相一致[18]。由此可见,分别采用小麦和青稞为原料制备高温大曲,其发酵过程中的微生物在属水平呈现原料特异性的丰度差异(如青稞大曲中Thermoactinomyces相对丰度更高,而小麦大曲中Bacillus更富集),但整体上核心优势菌属组成高度一致。这一结果表明,原料类型可调节大曲微生物群落组成,但对其核心功能菌群的稳定性影响有限。
2.3 两种原料高温大曲发酵过程中微生物代谢功能分析
2.3.1 基于CAZy数据库的碳水化合物活性酶组成分析
基于碳水化合物活性酶数据库注释,共鉴定出18 419 条非冗余基因(1.41%)编码碳水化合物活性酶,涵盖416种明确注释的碳水化合物活性酶(carbohydrate-active enzymes,CAZymes)。这些酶按功能分类为:糖苷水解酶(glycoside hydrolases,GHs)250种, 糖基转移酶(glycosyl transferases, GTs)81种,多糖裂合酶(polysaccharide lyases,PLs)31种,碳水化合物结合模块(carbohydrate-binding modules,CBMs)17种, 辅助氧化还原酶(auxiliary activities,AAs)20种, 碳水化合物酯酶(carbohydrate esterases,CEs)17种(图3-a)。在高温大曲发酵过程中,青稞大曲碳水化合物活性酶基因累积丰度数值整体上高于小麦大曲(图3-b),说明青稞原料可能一定程度上提高了大曲发酵过程中碳水化合物活性酶的潜在活性。
a-碳水化合物活性酶的种类;b-碳水化合物活性酶基因组成图;c-小麦大曲碳水化合物活性酶基因来源菌属变化;d-青稞大曲碳水化合物活性酶基因来源菌属变化
图3 两组高温大曲发酵过程中碳水化合物活性酶的变化
Fig.3 Dynamics of CAZymes during fermentation of two types of high-temperature Daqu
GHs作为大曲固态发酵中种类最丰富、基因丰度最高的碳水化合物活性酶类,直接参与原料(淀粉、纤维素等)转化为微生物可利用的可发酵糖[19]。由图3可知,青稞曲坯在发酵0 d即表现出较高的GHs基因丰度,表明青稞原料本身可能携带丰富的该功能基因。在整个发酵过程中,青稞大曲GHs累积绝对丰度值(3 260.81～5 341.60)持续高于小麦大曲(2 596.84～3 220.88),这一差异可能源于青稞中复杂多糖结构需要更多的GHs参与降解。菌群溯源分析显示(图3-c、图3-d),小麦大曲与青稞大曲中的GHs产生菌群呈现动态差异。在发酵初期,小麦大曲中的GHs主要源于Lentibacillus和Kroppenstedtia,青稞大曲主要源于Staphylococcus和Lentibacillus;在发酵结束时,小麦大曲的GHs主要源于Bacillus、Saccharopolyspora和Lentibacillus,青稞大曲则主要源于Saccharopolyspora、Thermoactinomyces和Paecilomyces。究其原因,可能在于青稞中β-葡聚糖-纤维素复合物更依赖于Paecilomyces和Thermoactinomyces含有的GH16、GH43、GH5等多个淀粉酶及纤维素水解酶协同降解[20],而小麦中淀粉组分则选择性地富集了具有高效α-淀粉酶(GH13)活性的Bacillus[21]。
CEs作为一类能够特异性催化多糖链上酯基(如阿魏酰基、乙酰基)和碳水化合物侧链水解的关键酶类[22],在2种原料大曲中呈现“低多样性-高丰度”特征。小麦大曲CEs累积绝对丰度值整体高于青稞大曲,其产生菌群以Saccharopolyspora、Kroppenstedtia、Desmospora和Lentibacillus为主。差异在于,小麦大曲还来源于Bacillus,而青稞大曲则额外依赖Staphylococcus和Thermoactinomyces。这种差异可能与原料营养成分的不同有关,从而选择性富集特定微生物并影响功能基因的分布特征。
GTs与低聚糖和多糖的生物合成密切相关[23],结果表明,小麦大曲和青稞大曲中GTs的优势产酶菌属为Saccharopolyspora、Kroppenstedtia和Lentibacillus,其中前者还源于Weissella,后者则来源于Paecilomyces和Staphylococcus。AAs所含的木质素水解酶与经典多糖解聚酶具有协同作用,其优势菌属为Saccharopolyspora和Lentibacillus,而小麦大曲中Bacillus和Kroppenstedtia亦为重要来源,而青稞大曲则主要依赖于Desmospora和Thermoactinomyces。CAZy数据库注释结果显示,编码PLs和CBMs的基因丰度较低。2种大曲的PLs主要源于Lentibacillus和Kroppenstedtia;CBMs丰度整体较低,其主要来源为Bacillus。以上结果说明,2种大曲中碳水化合物活性酶的功能谱系与其微生物来源密切相关,且菌群结构差异直接影响了酶功能的空间分布。
2.3.2 基于KEGG数据库的微生物群落功能组成分析
基于KEGG数据库对大曲基因进行注释,共有484 108个基因被注释,根据KEGG代谢通路相关功能基因在二级水平上(丰度Top10)的统计图(图4-a)可知,其中全局和概述图谱(global and overview maps)为高温大曲发酵过程的优势代谢功能,其次是碳水化合物代谢(carbohydrate metabolism)和氨基酸代谢(amino acid metabolism),表明2组高温大曲发酵过程中微生物对碳水化合物与氨基酸等物质代谢活动较为旺盛。相比之下,青稞大曲中碳水化合物代谢相关的基因丰度高于小麦大曲,这与CAZy数据库注释中碳水化合物活性酶基因丰度(2.3.1节)的结果一致。大曲原料(小麦/青稞)富含淀粉、蛋白质等大分子物质,经微生物分解成关键代谢产物(如氨基酸、还原糖等),这些物质不仅为微生物生长提供碳氮源,还可生成酯类、酸类等风味物质,最终塑造大曲特有的香气轮廓[24]。
此外,除去全局和概述图谱代谢通路,对其他二级代谢通路进一步在三级水平上(丰度Top 20)进行分析(图4-b),发现丙酮酸代谢(ko00620)、糖酵解/糖异生(ko00010)、乙醛酸和二羧酸代谢(ko00630)以及磷酸戊糖途径(ko00030)在碳水化合物代谢中丰度最高。菌群溯源分析表明(图4-c、图4-d),2类大曲整个发酵过程中这4种碳水化合物代谢途径主要源于Kroppenstedtia、Saccharopolyspora和Lentibacillus,这3种核心功能菌属对小麦大曲和青稞大曲中该代谢途径的总贡献度分别为43.13%～90.38%、27.75%～61.36%。其中青稞大曲在发酵前期有Staphylococcus参与(贡献度34.84%～42.52%),后期转为Thermoactinomyces主导(贡献度23.43%～27.38%)。该结果从代谢网络层面揭示了2类大曲功能差异的微生物基础。
大曲作为后续白酒发酵的启动剂,其微生物群落对底物(如淀粉和纤维素)的代谢转化是风味化合物形成的关键驱动因素[16]。因此,解析发酵结束后大曲中与底物降解和风味化合物合成相关的功能酶及其核心微生物贡献,对阐明大曲功能机制具有重要意义。基于已有研究中高温大曲常见功能酶[25]及本研究KEGG数据库注释结果,共选取了16种功能酶(涵盖淀粉酶降解酶系、纤维素降解酶系及风味化合物合成酶系),并通过属水平微生物贡献度气泡图展示其功能潜力(图5)。与小麦大曲相比,青稞大曲中淀粉酶降解酶系和纤维素降解酶系的关键酶丰度更高,特别是以主要源于Saccharopolyspora的α-葡萄糖苷酶(EC 3.2.1.20)和β-葡萄糖苷酶(EC 3.2.1.21)。在风味化合物合成酶系中,醇脱氢酶(EC 1.1.1.1)、乙醛脱氢酶NAD+(EC 1.2.1.3)、羧酸酯酶(EC 3.1.1.1)和三酰甘油脂肪酶(EC 3.1.1.3)在2种大曲中均呈现较高丰度,这些酶主要参与乙醇、乙酸和酯类化合物的合成。值得注意的是,小麦大曲中这些相关功能主要由Saccharopolyspora和Bacillus驱动,而青稞大曲中则主要源于Saccharopolyspora和Thermoactinomyces,说明这些微生物在提升高温大曲中发酵力和酯化力方面具有应用潜力。此外,菌群功能分析表明,除Saccharopolyspora外,Bacillus在小麦大曲中编码更多种类的功能酶,而青稞大曲中Thermoactinomyces则表现出更广泛的功能酶编码潜力,提示原料类型可能影响功能微生物的代谢特征[26]。
a-KEGG代谢通路二级水平基因丰度;b-KEGG代谢通路三级水平基因丰度;c-小麦大曲中主要碳水化合物代谢途径微生物贡献图;d-青稞大曲中主要碳水化合物代谢途径微生物贡献图
图4 两组高温大曲发酵过程中KEGG代谢功能的变化
Fig.4 Dynamics of KEGG metabolic functions during fermentation of two types of high-temperature Daqu
2.4 两种原料高温大曲发酵过程中环境因子与优势微生物属关联性分析
为阐明环境因子对大曲微生物群落演替的驱动作用,运用Mantel test分析主要理化因子与优势菌属(前15)的相关性,并构建相关性网络图(图6)。在小麦大曲中,水分与Caldibacillus和Rasamsonia呈显著正相关(r>0.7,P<0.05);淀粉含量与糖单孢菌属(Saccharomonospora)呈显著正相关(r>0.7,P<0.05);还原糖含量与Thermoactinomyces亦呈显著正相关(r>0.7,P<0.05),与既有研究结论较为一致[27]。上述关联表明,小麦大曲的水分、淀粉和还原糖可能共同参与调控小麦大曲优势菌群的结构形成。相比之下,青稞大曲中仅水分与Saccharomonospora呈显著正相关(r>0.7,P<0.05),表明水分因子在其微生物生态中可能具有更为关键的作用,这一现象或与青稞原料中β-葡聚糖等成分会影响水分的分布与保持能力有关[15]。本研究从原料特性出发,阐明原料可通过调控微环境关键因子的作用权重,改变大曲微生物群落的组装规律与功能特征。该结论为大曲生产的定向调控提供了理论支撑:在青稞大曲制备中,可通过精准管理水分动态变化以引导特定功能微生物的富集,从而优化大曲品质。
a-小麦大曲;b-青稞大曲
图5 高温大曲发酵过程中常见功能酶的微生物贡献图
Fig.5 Microbial contribution profiles of key functional enzymes during high-temperature Daqu fermentation
3 结论
本研究通过系统比较小麦与青稞高温大曲的发酵过程,从微生物群落结构、代谢功能及环境因子互作等多维度,揭示了原料特性对大曲微生态构建的关键作用。研究结果表明,尽管两类大曲在核心菌属组成上具有一定相似性(均以 Kroppenstedtia、Saccharopolyspora和 Lentibacillus为主),但Bacillus在小麦大曲中富集程度更高,而青稞大曲中Thermoactinomyces相对丰度更高。这种群落分化与原料特性密切相关,小麦大曲中水分、淀粉和还原糖等因子共同塑造了微生物群落结构,而青稞大曲中水分因子与菌群关联更为突出,其特有的基质组成(如β-葡聚糖含量较高)可能通过影响水分分布与保持能力,进而主导微生物的组成与演替路径。在功能层面,青稞大曲虽在高温维持能力上较弱,但蕴藏着更丰富的碳水化合物活性酶(特别是GHs家族)基因资源,尤其Saccharopolyspora来源的α-葡萄糖苷酶和β-葡萄糖苷酶等相关基因丰度较高,显示出优良的底物转化潜力。群落功能分析进一步表明,尽管2种大曲的主要碳代谢功能均建立在由Kroppenstedtia、Saccharopolyspora和Lentibacillus构成的基础框架上,但青稞大曲中Staphylococcus与Thermoactinomyces的有益补充,可能赋予其更广泛的底物利用范围与代谢潜力。
本研究不仅从群落生态角度揭示原料对微生物组装的影响机制,也为未来大曲生产工艺的优化提供了新依据与实践方向。针对青稞大曲,可通过调控水分动态及强化功能微生物(如Thermoactinomyces)以提升发酵效率。后续研究可借助培养组学与代谢互作分析,进一步验证关键菌群的功能及其在发酵过程中的因果贡献,从而推动酿造微生物资源在高效优质大曲生产中的科学化应用。
a-小麦大曲;b-青稞大曲
图6 环境因子与高温大曲微生物群落的相关性
Fig.6 Correlations between environmental factors and microbial communities during high-temperature Daqu fermentation
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