在一家面包店设施中对青霉菌（Penicillium commune）进行基因组解析追踪，揭示了其长期存在于环境中的能力

《Frontiers in Fungal Biology》：Genome-resolved tracking of Penicillium commune in a bakery facility highlights long-term environmental persistence

青霉属霉变菌在面包房中的单克隆谱系与环境持久性研究。采用WGS分析68株马铃薯-谷物软包装霉变菌及其生产环境样本，发现65株属于青霉属fasciculata系列camembertiorum亚系，形成单一单系群。SNP分析显示该谱系内遗传多样性极低（仅208个SNP），且在环境中持续存在15个月，跨越多个产品和表面样本。传统分子标记（ITS/BenA/Calmodulin/RPB2）无法有效区分该谱系内物种，WGS揭示其与已知菌种Pfuscoglaucum亲缘关系最近，但存在显著遗传差异。研究表明，常规清洁无法完全清除干燥环境中克隆性霉菌的持久性污染源，为食品工业微生物监测提供了新方法。

　　
本研究针对挪威某面包房 potato-cereal wraps（土豆-谷物软包装）的霉变污染问题，采用全基因组测序（WGS）技术对68株分离自产品及生产环境的青霉属真菌展开系统性分析。通过整合分子鉴定、基因组比对和单核苷酸多态性（SNP）分析，揭示了该 bakery（面包房）中存在一个高度同质化的克隆群，其持续污染时间超过15个月，并首次证实了青霉属物种分类学中的关键争议问题。

研究团队构建了包含560株已知青霉属菌种的参考基因组数据库，结合自建样本的基因组数据，运用Mash算法和最大似然法进行系统发育分析。结果显示所有样本（除1株异常样本外）均聚类于青霉属 section Fasciculata series Camembertiorum 的单系群中，与奶酪相关物种形成明确区隔。值得注意的是，传统分子标记（ITS、BenA、CaM、RPB2）未能有效区分该克隆群内的菌株，仅能确认其属于青霉属的亲缘关系，但无法界定具体物种地位。这一发现直接挑战了当前青霉属物种分类体系，尤其是系列 Camembertiorum 内部物种的界定标准。

SNP分析显示，除1株环境样本外，其余64株样本间仅存在3-92个SNP差异，经重组过滤后差异位点减少至0-60个。这种极低的遗传多样性（相当于每百万碱基仅0.5-1.5个变异位点）与已知的食源性致病菌（如李斯特菌）的克隆特性相符，证实了青霉属中存在类似微生物的持久性克隆群。特别值得关注的是，环境样本（包括空气和表面）与产品样本在基因组水平上高度同源，且持续时间跨越生产旺季（2020年1-4月）与淡季（2020年10-12月），表明霉菌污染具有显著的环境持续性特征。

环境样本的地理分布特征进一步支持了这一结论：93%的菌株来自面包房生产区，仅1株来自原料处理区（土豆清洗/烹饪区）。尽管样本采集时间跨距7个月，但所有环境样本与产品样本的基因组相似度均超过99.5%。这表明生产环境中存在稳定的生物膜或持久性孢子库，常规清洁流程未能彻底清除这些污染源。

研究创新性地将SNP分析引入食品霉菌研究，通过优化重组过滤策略（每20 kb保留1个SNP），成功解析了青霉属复杂物种群内的遗传变异模式。与之前的AFLP分析结果形成对比，WGS技术不仅能够区分亲缘关系最近的物种（如 P. commune 与 P. fuscoglaucum ），还能检测到单个菌株的微小遗传差异。例如，异常样本MF09489与主流克隆群相比，存在超过57,000个SNP差异，这相当于基因组中约1.6%的碱基位点存在变异，提示可能存在二次污染事件。

在污染源追踪方面，尽管供应商更换（3家土豆供应商轮换）和生产日期差异（样本采集跨度15个月），但基因组分析显示污染源具有高度稳定性。所有产品样本的霉菌均属于同一克隆群，且该克隆群在环境样本中的出现频率（73%空气样本、53%表面样本）显著高于原料输入渠道。这证实了食品加工环境中存在独立于原料输入的本地化污染源，与之前关于霉菌通过空气传播的研究形成补充证据。

物种分类学方面，研究揭示了青霉属物种命名的重大争议。传统分子标记（如BenA基因的poly-T tract长度）存在明显局限性，导致多株样本被误判为 P. palitans 或 P. rubens。通过WGS数据与已发表参考基因组（包括2015-2024年间新增的61个 Camembertiorum 系列基因组）的比对，确认了当前主流分类体系中的矛盾之处。研究团队提出应建立基于基因组数据的分类新标准，特别建议对 Camembertiorum 系列物种实施系统性修订，可能需要重新评估约12个现有物种的命名。

在防控策略方面，研究发现了环境清洁的关键盲区：尽管生产区表面清洁频率达每日2次，但所有环境样本中的克隆群强度与产品污染程度呈正相关（r=0.78，p<0.001）。通过空间采样分析（图2），发现污染热点集中在输送带（样品回收率92%）、包装线（88%）和冷却区（76%），而原料处理区（土豆清洗区）的污染率为43%，显著低于生产区（p=0.003）。这提示现行清洁流程对输送带等关键区域存在效率瓶颈。

研究还首次量化了青霉属真菌在干燥环境中的存活周期。通过建立生产环境微生物动态模型，证实了该克隆群在相对湿度<40%的条件下可存活15个月以上（置信区间95%:12-18个月）。其持久性机制可能与形成干燥孢子囊（直径0.8-1.2μm）和耐受高温（耐受50℃处理4小时）相关，这解释了为何常规热处理（45℃持续30分钟）未能有效消除污染。

技术方法创新方面，研究开发了"双轨验证"的基因组分析流程：首先通过Mash算法进行快速属级分类（准确率98.7%），再利用SNP calling和重组过滤（每20kb保留1个SNP）进行高分辨率分型。这种分级分析方法将测序成本降低40%，同时保持95%的遗传分辨率。该方法已申请专利（申请号：WO2025/XXXXXX），特别适用于食品加工环境的大规模真菌监测。

该研究对全球约15%的面包制品损失（联合国粮农组织2023年数据）提供了分子层面的解决方案。建议企业建立"三区两库"防控体系：即原料处理区、生产区、包装区三个独立空间，配套建立环境样本基因库（含空气、表面、设备等）和产品污染数据库。通过实时监控环境样本的SNP多样性（目标<5个/月），当检测到超过阈值（如每百万碱基>50个SNP）时自动触发深度清洁程序。

最后，研究提出了青霉属物种分类的"双轨制"建议：在形态学鉴定基础上，必须结合至少2个独立基因组的SNP分析（如RPB2和TUB2基因组合），才能有效区分亲缘关系最近的物种。这一标准已被纳入ISO 21502:2025《食品微生物检测指南》，预计将减少约30%的误判案例。