豆瓣酱后发酵过程中微生物群落演替与风味物质动态的多组学解析

本研究针对传统豆瓣酱后发酵阶段风味形成机制不明确的问题，通过整合理化分析、高通量测序、HS-SPME-GC-MS和LC-MS技术，系统揭示了微生物群落演替（如Weissella向Staphylococcus的转变）与风味物质（如苯甲酸乙酯、亚油酸）的动态关联，构建了代谢通路网络，为工艺优化提供了科学依据。

　　

豆瓣酱作为中国传统调味品，其独特风味源于复杂的微生物发酵过程。然而，当前研究多集中于前发酵阶段，对后发酵过程中微生物与风味物质的动态关联缺乏系统认知。这种认知空白不仅阻碍了传统工艺的科学解析，也制约了工业化生产的品质控制。针对这一难题，贵州省某食品工厂联合科研团队在《Food Bioscience》发表研究，通过多组学技术揭示了豆瓣酱后发酵的微观机制。

研究采用高通量测序分析微生物群落演替，结合HS-SPME-GC-MS（顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用）和LC-MS（液相色谱-质谱）检测风味物质动态变化，同步监测pH值、氨基酸态氮等理化指标。样本来自贵州地区传统工艺生产的豆瓣酱，覆盖0-60天关键后发酵阶段。

微生物群落动态
高通量测序显示：初期（0天）以Weissella和Kazachstania为主，30天后Pectobacterium和Zygosaccharomyces成为优势菌属，至60天Staphylococcus与Aspergillus占比显著提升。这种演替与水分活度（从55.77%降至39.53%）和pH值下降显著相关。

风味物质特征
HS-SPME-GC-MS检测到苯甲酸乙酯（ethyl benzoate）和芳樟醇（linalool）在30天后显著积累，而LC-MS揭示亚油酸（linoleic acid）和次黄嘌呤（hypoxanthine）在60天达到峰值。相关性分析表明Pectobacterium与吡嗪类物质呈强正相关（r>0.8）。

代谢网络构建
研究首次绘制了后发酵阶段风味物质合成通路，阐明Wallemia和Staphylococcus通过调控酯化反应促进芳香化合物生成，而Acinetobacter则驱动有机酸代谢。

该研究填补了传统豆瓣酱后发酵机制的理论空白，为工艺参数优化提供了微生物-风味关联图谱。通过锁定Pectobacterium等关键功能菌株，未来可开发定向接种技术提升风味一致性。此外，建立的代谢网络模型为其他传统发酵食品研究提供了范式。值得注意的是，自然发酵条件下水分梯度的动态调控被证实是影响微生物演替的关键因素，这为工业化生产中的环境控制提供了新思路。