代谢互作驱动浓香型大曲微生物群落演替与功能表达的多组学解析

本研究针对浓香型大曲贮藏过程中微生物代谢互作机制不清的问题，通过整合宏基因组与宏蛋白质组学技术，系统解析了微生物群落演替规律、酶系统功能动态及代谢分工模式（MDOL）。研究发现Weissella confusa作为核心菌种通过交叉喂养（cross-feeding）支撑Kroppenstedtia eburnea等菌株的代谢依赖，并首次揭示真菌与细菌通过MDOL协同完成底物降解与风味物质合成。该研究为优化大曲贮藏工艺提供了理论依据，对理解传统发酵体系的生态机制具有重要意义。

　　

浓香型大曲是中国白酒酿造的核心发酵剂，其贮藏过程中的微生物群落演替与功能表达直接决定白酒品质。然而，贮藏阶段微生物代谢互作机制尤其是交叉喂养（cross-feeding）和代谢分工（MDOL）如何驱动群落功能仍不明确。为此，四川大学研究团队在《Journal of Advanced Research》发表论文，通过多组学技术系统解析了大曲贮藏期间的微生物动态与功能调控机制。

研究采用宏基因组学分析微生物群落结构与基因模块，结合宏蛋白质组学量化酶蛋白表达，并利用基因组尺度代谢模型（GEMs）推断物种间代谢互作网络。样本来源于四川泸州某名酒厂的浓香型大曲，在贮藏0-4个月（M0-M4）共采集15份样本进行多组学分析。

微生物群落演替特征

研究发现大曲贮藏期间物种丰富度先升后降，优势菌属包括Rasamsonia、Rhizopus、Weissella等。在物种水平上，Paecilomyces variotii、Kroppenstedtia eburnea和Weissella confusa等6种微生物为核心优势种。其中Kroppenstedtia eburnea和Weissella confusa的丰度变化与贮藏时间显著相关，暗示其代谢活动对群落稳定性具有关键影响。

基因模块与贮藏时间的关联

通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别出16个与贮藏时间显著相关的基因模块（最大r=0.97, P<0.01）。M0时期（发酵末期）的基因模块功能最为活跃，涉及碳水化合物转运、信号转导和能量代谢；而贮藏后期模块则富集于脂质、氨基酸代谢等风味合成相关通路。

交叉喂养网络揭示代谢依赖

基于GEMs构建的代谢互作网络表明，Weissella confusa作为核心节点向Kroppenstedtia eburnea、Saccharopolyspora rectivirgula等菌种提供氨基酸、辅酶A衍生物和碳水化合物。这种代谢依赖关系解释了此前研究中观测到的菌种间正相关性，并从代谢互补角度揭示了群落共生的底层机制。

酶系统功能动态

宏蛋白质组学共鉴定到14,588个蛋白组，其中6,801个为酶蛋白。贮藏初期（M0-M1）酶蛋白丰度急剧下降，M3时达最低点，M4部分回升。糖苷水解酶（GHs）为最丰富的酶类，主要由Rasamsonia、Thermoascus和Aspergillus等真菌产生。这些酶协同作用于淀粉、纤维素降解，为后续风味合成提供前体。

代谢分工驱动风味形成

研究首次构建了大曲微生物的MDOL模型：真菌（如Aspergillus、Rhizopus）主导淀粉降解和乙酸/乙醇代谢，细菌（如Thermoactinomyces、Lactobacillales）负责丁酸代谢和乳酸转化。值得注意的是，四甲基吡嗪（烟熏香关键成分）的前体乙酰丁醇由Aspergillus、Weissella等多菌种协同合成，而木质香关键物质愈创木酚则依赖Paecilomyces和Thermoascus的酶协同催化。

该研究通过多组学整合分析，揭示了大曲贮藏期间微生物通过交叉喂养和代谢分工实现底物降解与风味合成的生态机制。不仅深化了对传统发酵体系功能表达的理解，还为通过调控贮藏条件优化大曲品质提供了精准靶点。未来可基于此构建合成微生物群落，定向增强风味代谢通路，推动白酒酿造工艺的智能化升级。