2025-06-09
英文名称：Unveiling flavor formation and variation in fermented vinasse grass carp based on the dynamic correlation of microbiota with metabolites by multi-omics and bioinformatics approaches
研究对象：酒糟发酵草鱼
研究方法：微生物组、代谢组
发表期刊：Food Chemistry
发表时间：2025年
影响因子：8.5
研究亮点
多组学技术整合揭示动态关联
研究创新性地整合挥发物组学（电子鼻、GC-MS）、微生物组学（16S rRNA/ITS高通量测序）和非靶向代谢组学，首次系统解析了酒糟草鱼发酵过程中微生物群落演替与代谢物（尤其是风味物质）的动态关联，突破了传统单一技术局限，实现了从静态到动态机制的跨越。
关键风味化合物与微生物功能菌群的精准锁定
通过气味活性值（OAV＞1）和变量重要性投影（VIP＞1）双标准筛选，从160种挥发性化合物中鉴定出17种关键风味物质，包括己酸乙酯、丁香酚、β-石竹烯等，赋予酒糟草鱼独特风味；同时结合生物信息学分析，明确葡萄球菌（Staphylococcus）、酵母菌（Saccharomyces）为优势功能菌，乳酸菌（Lactobacillus）、曲霉（Aspergillus）等随发酵进程显著增加，直接驱动风味形成。
微生物-代谢物互作网络的动态解析
利用相关性网络模型和代谢通路分析，阐明微生物通过调控脂质代谢（如α-亚麻酸、花生四烯酸途径）、碳水化合物及氨基酸代谢，主导关键风味化合物的生成。例如：乳酸菌与酯类物质（己酸乙酯）呈强正相关，酵母菌促进醇类（苯乙醇）合成，揭示了风味形成的生化基础。
发酵工艺参数的调控机制验证
研究量化了水分、酸度、还原糖等理化参数对微生物群落结构的驱动作用：水分活度（Aw）下降抑制腐败菌，而总酸度上升促进乳酸菌增殖，进而优化风味代谢途径。该发现为精准调控发酵工艺（如水分添加、发酵时长）以提升产品质量提供了理论依据。
研究背景
传统发酵鱼制品的风味价值与产业需求
文化背景：酒糟发酵草鱼是中国贵州等地的特色传统食品，依赖自然发酵形成独特风味，但工艺标准化程度低。
产业痛点：工业化生产中风味不稳定、品质波动大，亟需科学解析风味形成机制以实现精准调控。
风味形成机制的认知局限
传统研究缺陷：既往分析多聚焦静态的理化指标（如pH、盐度）或单一微生物类群，忽视微生物群落与代谢物的动态协同作用。
核心科学问题：发酵过程中微生物如何通过代谢网络驱动关键风味物质（酯类、醇类等）的时序性变化尚未系统阐明。
酒糟发酵体系的复杂性挑战
多因素交互影响：酒糟（含淀粉、有机酸等）作为发酵基质，其成分与鱼体蛋白/脂质相互作用，叠加环境微生物定植，形成高度复杂的代谢生态网络。
技术瓶颈：传统方法难以解析微生物-代谢物-基质的多元关联，导致风味调控缺乏靶向性。
多组学技术的突破性应用机遇
方法论革新：宏基因组学、代谢组学等技术的发展，为实时追踪发酵过程中微生物群落演替与代谢物动态关联提供可能。
行业推动力：整合生物信息学构建“微生物-代谢物-风味”调控模型，是推动传统食品现代化升级的关键路径。
研究结果
关键风味化合物鉴定与动态变化
挥发性物质谱图：共鉴定出160种挥发性化合物（VCs），通过 “气味活性值（OAV＞1） + 变量重要性投影（VIP＞1）”双标准筛选，锁定 17种关键风味物质，包括己酸乙酯（果香）、丁香酚（辛香）、β-石竹烯（木香）、苯乙醇（花香）等。
风味贡献机制：酯类（如己酸乙酯、棕榈酸乙酯）主导果香与酒香，醛类（如己醛）提供青草香，酚类（丁香酚）增强辛香层次。发酵中后期酯类含量显著上升，与微生物代谢活动直接相关。
微生物群落演替规律及驱动因素
优势菌群动态：早期：葡萄球菌（Staphylococcus）、酵母菌（Saccharomyces）为初始优势菌；
中后期：乳酸菌（Lactobacillus）、曲霉（Aspergillus）、威克汉姆酵母（Wickerhamomyces）丰度显著增加，而巨球菌（Macrococcus）和根霉（Rhizopus）减少。
环境驱动因子：水分活度（Aw）下降抑制腐败菌增殖；总酸度上升促进乳酸菌生长；还原糖消耗与酵母菌代谢活性正相关。
微生物-代谢物互作网络与风味形成机制
代谢通路调控：
脂质代谢主导：微生物通过调控α-亚麻酸、花生四烯酸代谢途径，生成醛类、酮类等风味前体物；
酯类合成关键途径：乳酸菌与己酸乙酯等酯类物质呈强正相关（*r* > 0.8），其分泌的酯酶催化脂肪酸与乙醇酯化。
微生物功能分工：
Staphylococcus：促进醛类（如壬醛）积累；
Saccharomyces：驱动醇类（如苯乙醇）合成；
Lactobacillus：通过氨基酸代谢生成3-甲基丁醛等风味增强物。
多组学整合模型揭示动态关联
技术整合策略：
生物信息学验证：
相关性网络分析显示，Lactobacillus与酯类、Saccharomyces与醇类形成紧密正相关簇；
机器学习模型（如随机森林）量化菌群对风味变化的贡献率高达72.3%。
结论启示：
该研究首次通过多组学整合揭示了酒糟草鱼发酵中 “微生物演替→代谢通路激活→关键风味化合物生成” 的动态链条，为传统发酵食品的 标准化生产 和 风味定向改良 提供了可量化的生物标志物与调控策略。
草鱼酒糟发酵过程中挥发性化合物的变化
草鱼酒糟发酵过程中的微生物学分析
草鱼酒糟发酵过程中非挥发性代谢物分析
优势菌群与理化性质、关键香气成分及差异代谢物的相关性分析
参考文献：Zhang X, Li H, Nie J, Wu D, Huang Q. Unveiling flavor formation and variation in fermented vinasse grass carp based on the dynamic correlation of microbiota with metabolites by multi-omics and bioinformatics approaches. Food Chem. 2025 May 12;487:144730. doi: 10.1016/j.foodchem.2025.144730. Epub ahead of print. PMID: 40367658
