解析蚕豆酱合成微生物群落的互作网络：基于广义Lotka-Volterra模型的发酵调控与风味增强机制

为解决蚕豆酱发酵过程中微生物互作机制不明的问题，江南大学团队构建包含Zygosaccharomyces rouxii等6种核心菌株的合成群落，通过gLV模型揭示57%负互作主导的交互网络，并基于互作规律设计时序接种策略，使风味物质提升至自然发酵的9.43倍，为传统发酵食品的精准调控提供新范式。

　　

传统蚕豆酱作为中国特色的发酵调味品，其独特风味的形成依赖于复杂微生物群落的协同作用。然而，高度复杂的自然发酵体系导致微生物互作机制长期处于"黑箱"状态。现有研究多通过基因组学间接推测互作关系，但自发群落的随机波动和相对丰度数据的局限性，使得精准解析微生物互作网络成为行业难题。更棘手的是，缺乏理论指导的发酵调控常导致风味不稳定、不良代谢物积累等问题，严重制约产业升级。

针对这一挑战，江南大学研究人员在《Food Microbiology》发表的研究中，创新性地采用"简化-重建"策略。他们从安徽蚕豆酱样本中分离鉴定出6株核心菌种：耐盐酵母Zygosaccharomyces rouxii Y-8、产香葡萄球菌Staphylococcus carnosus M43、两株芽孢杆菌Bacillus subtilis R1和B. amyloliquefaciens M27，以及乳酸菌Tetragenococcus halophilus YM26与Weissella confusa YM34。通过构建简化合成群落，结合广义Lotka-Volterra（gLV）模型这一基于微分方程的生态系统动态预测工具，首次定量解析了蚕豆酱发酵体系的微生物互作规律。

关键技术包括：1）在10%盐度模拟体系中建立六菌共培养系统；2）采用gLV模型量化菌株间互作系数；3）通过HPLC检测有机酸等代谢物；4）基于互作网络设计时序接种策略；5）GC-MS分析挥发性风味物质。

【微生物群落结构受盐浓度影响】
在6%与10%盐度对比实验中，低盐环境导致乳酸菌过度增殖而酵母受抑，验证了传统工艺维持10%盐度的科学依据，为合成群落的盐度参数设定提供依据。

【gLV模型揭示互作网络特征】
模型预测显示：1）57%的互作呈抑制作用且强度显著高于37%的促进作用；2）酵母Z. rouxii能抑制产酸菌的酸积累；3）芽孢杆菌可促进乳酸菌生长及乳酸合成。该发现解释了自然发酵中酸碱平衡的动态调节机制。

【时序接种的生物强化效应】
根据互作网络设计的接种方案：先接入芽孢杆菌促进乳酸菌定植，再引入酵母调控酸度，最终使酯类等风味物质达到自然发酵的9.43倍，不良气味物质降低62%，证实了理论指导的精准调控优势。

这项研究通过合成生物学与生态模型的交叉创新，不仅破解了传统发酵食品的微生物互作密码，更建立了"机制解析-模型预测-工艺优化"的研究范式。其重要意义在于：1）首次定量揭示蚕豆酱发酵的微生物互作网络特性；2）验证gLV模型在复杂食品体系的应用可行性；3）开创基于生态理论的发酵精准调控路径。该成果为传统发酵食品的标准化生产提供了可量化的科学依据，对推动产业从经验驱动向理论指导转型具有里程碑意义。