后生元在畜禽生产中的应用：聚焦肠道屏障增强、免疫调节和病原体排除的机制综述

《Animal Feed Science and Technology》：Postbiotics in livestock and poultry production: A review of mechanisms focusing on intestinal barrier enhancement, immune regulation, and pathogen exclusion

　　

## 摘要

后生元是无生命微生物及其代谢产物的活性制剂，在畜禽生产中代表了一种有前景的抗生素生长促进剂替代品。然而，现有综述往往孤立地研究后生元的机制，未能为特定物种的应用提供协同框架。本综述综合了三种相互关联途径的证据：增强肠上皮完整性（紧密连接调节和黏蛋白诱导）、双向免疫调节（模式识别受体激活、表观遗传重编程和训练免疫），以及多管齐下的病原体排除（黏附抑制、细菌素和共生工程）。这些途径构成了一个协同网络，其中屏障加固减少了炎症触发因素，免疫调节维持了上皮稳态，病原体抑制最小化了屏障破坏。该框架可推广至反刍动物，其中酵母来源的后生元可稳定瘤胃发酵并改善纤维降解和酸中毒韧性。成功转化关键取决于制备、剂量、宿主生理和饲料。本综述确定了若干转化关键障碍，包括表征不一致、田间验证有限和经济分析匮乏。推荐采用涉及多组学、标准化方案和物种特异性剂量滴定的系统级方法。本综述将后生元置于精准营养和可持续集约化框架中，为提高动物健康、生产力和福利、减少抗菌药物依赖提供了基于证据的理论基础。

## 引言

抗菌药物耐药性问题的日益严重和向无抗生素生产转变的监管压力，增加了对可持续替代品的需求。根据国际益生菌和益生元科学协会（ISAPP）的定义，后生元是无生命微生物及其代谢产物的生物活性制剂（Salminen et al., 2021a, Salminen et al., 2021b）。它们规避了活性益生菌的活性和安全性问题（Yue et al., 2025, Yarahmadi et al., 2025）。这些效应分子包括多糖和短链脂肪酸（SCFAs），如乙酸、丙酸和丁酸。后生元通过三种相互依赖的机制发挥作用。肠上皮完整性通过上调连接蛋白（Occludin、ZO-1和Claudin）和刺激黏蛋白产生来得到强化；双向免疫通过模式识别受体（PRR）参与、表观遗传重编程（EPR）和训练免疫来调节；病原体通过竞争性黏附、细菌素介导的杀灭和共生工程来被排除（Fadaee et al., 2025, Wang et al., 2025c, Miyamoto and Sujino, 2026）。这些途径构成了一个协同网络。屏障加固减少了抗原负荷，从而降低免疫激活，免疫来源的细胞因子促进上皮稳态，病原体抑制最小化了会同时破坏两者的炎症触发因素。这种协同作用允许低剂量、多目标制剂。

研究轨迹已从描述性性能观察发展到SCFAs和TLR/NLR信号通路的机制识别，进而进入组学时代的系统级探究（转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学）。尽管取得了这些进展，当前综述通常孤立地讨论屏障、免疫和病原体机制，缺乏统一框架来解释其相互作用（Wang et al., 2026, Chikindas et al., 2026）。当考虑到料肉比和平均日增重的不一致发现时，单途径分析的不足显而易见。一些研究报告了显著改善，而另一些仅观察到边际效应（Riaz et al., 2025; Biagini et al., 2026）。制备、表征和剂量管理方面的差异使得跨研究比较和转化具有挑战性。商业系统缺乏田间验证和经济分析，后生元来源和物种特异性机制的系统比较——尤其是反刍动物方面——仍然缺失（Biagini et al., 2026, Yan et al., 2024）。大量验证不足的产品使生产者困惑，并可能损害整个品类的信誉。虽然监管催化剂（WHO指南和欧盟禁令）和消费者需求加速了商业发展，但这种快速增长并未得到充分科学验证的匹配（Veiga et al., 2020, Hosseini et al., 2025）。从梅奇尼科夫到2021年ISAPP共识的概念谱系反映了长久以来的兴趣，但转化挑战十分艰巨。

本综述通过提供统一的机制框架来直接解决这些缺陷，该框架映射了三种核心途径之间的因果联系，批判性地评估了功效决定因素（制备、宿主生理和饲料），并特别关注反刍动物应用（Wang et al., 2026, Prasad et al., 2026）。双重目标是既为基于证据的部署提供理论基础，又为研究人员、兽医和行业利益相关者提供物种特异性剂量和功效调节因素的实用建议（Evrendilek, 2026; Chikindas et al., 2026）。通过将后生元置于精准营养和可持续集约化的背景下，本综述为应用提供了机制锚定的基础，以改善动物健康、福利和生产力，并减少抗菌药物依赖。核心论点是在现代畜牧中实现后生元的全部潜力，需要一个整合多组学、标准化方案和剂量滴定的协同、系统级理解。

### 紧密连接蛋白表达调节与肠上皮通透性

肠屏障基于紧密连接蛋白（TJPs）的完整性，这些蛋白封闭上皮细胞，如Occludin、ZO-1和Claudin。越来越多的证据表明，特定后生元是该系统的强效调节剂（表1）。例如，宿主肠道组织主动与来源于植物乳杆菌的细胞壁碎片相互作用。它们触发了重要的信号级联，如表皮生长因子受体（EGFR）和丝裂原活化蛋白

### 天然免疫调节中的模式识别受体信号传导与训练免疫诱导

精确识别是先天免疫系统前线效能的关键。后生元以肽聚糖和脂壁酸等组分形式作为优异的病原体相关分子模式（表2）。它们被肠道上皮和免疫细胞上的PRRs（如TLR2和NOD2）识别（Cavallari et al., 2020, Zhang et al., 2025a, Zhang et al., 2025b）。下游NF-κB和MAPK信号级联导致抗菌肽的

### 通过上皮黏附阻断和营养生态位占用的多机制肠道病原体竞争性排除

竞争性排除在后生元中具有强大的实际应用价值（表3）。灭活的微生物细胞及其碎片饱和上皮结合位点，物理性地阻碍大肠杆菌和沙门氏菌等肠道病原体建立立足点（Hussain et al., 2025）。然而，被动占位只是策略的一个方面。通过发酵，有益菌产生有机酸降低肠道pH值，创造选择性抑制环境，抑制

### 模式识别受体与下游细胞内信号网络的协调参与

后生元的生物活性并非偶然，而是构成了一种由宿主受体介导的特定分子对话。这种对话始于后生元组分与关键PRRs和代谢物传感器相互作用时（图1A和表4）。Toll样受体（TLR2和TLR4）和NOD样受体（NOD1和NOD2）识别微生物结构，而G蛋白偶联受体（GPR41和GPR43）主要结合SCFAs（Farahani et al., 2025）。这种受体参与代表了

### 乳杆菌来源后生元的功能特征与应用潜力

乳杆菌（LAB），主要是乳杆菌和双歧杆菌菌株，是功能独特后生元的重要来源（表5）。其灭活细胞提供了密集的免疫活性结构阵列（肽聚糖和脂壁酸），直接教育宿主免疫系统。这些组分精细调节适应性反应，特别是影响Th1/Treg平衡，在促进防御的同时维持耐受性（Vilhelmova-Ilieva et al., 2022）。其发酵

### 酵母后生元对瘤胃微生物群结构调节与瘤胃酸中毒的缓解

在高产奶牛中，瘤胃微生物平衡持续受到扰动，最显著的是亚急性瘤胃酸中毒，这是高谷饲喂养制度的直接后果（图2A和表6）。酿酒酵母发酵产物（SCFP）作为关键的瘤胃生态调节剂，其主要功能效应是通过减轻pH波动来稳定发酵环境。这种稳定并非被动；它主动重塑了

### 制备的关键作用：保存生物活性

任何后生元的功能前景都取决于其生产过程。灭活方法的选择不仅是技术考虑，更是决定最终产品结构完整性和生物活性的关键因素（表7）。高温处理等激进技术可使关键蛋白质变性和敏感代谢物降解，可能剥夺后生元的关键免疫调节成分。相比之下，更温和的方法，包括温和热

### 多组学与因果网络分析用于解构后生元组分特异性功能

后生元研究的一个关键瓶颈在于，当前理解主要锚定于表型观察和孤立通路验证。有力证据支持了这些后生元的有效性，但其机制的详细系统级理解仍然难以捉摸（Van Hul and Cani,, Abbas et al., 2025）。要超越这一困境，该领域必须积极采用多组学整合。单一方法研究只能产生碎片化洞察；只有

### 结论

本综述总结了后生元在畜禽生产中的当前机制知识，并确立了后生元的益处源于协同三元组：强化肠屏障完整性、双向免疫调节和病原体竞争性排除。证据清楚地表明，后生元是整合系统而非孤立效应物，通过紧密连接调节、杯状细胞刺激、PRR参与

## 作者贡献

X.L.和B.Y.参与概念构思和初稿撰写。两位作者均审阅和编辑了手稿。B.Y.监督了研究并协调了项目。所有作者均已阅读并批准最终手稿。

## 机构审查委员会声明

本综述文章不涉及动物实验，因此无需伦理审查。

## CRediT作者贡献声明

李晓峰：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化。杨兵：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，监督，方法论，数据管理，概念构思。

## 资助

本研究得到国家茶叶种质创新与资源利用重点开放项目（编号：SKLTOF20230121）、国家动物生物技术育种重点开放项目（编号：2026SKLAB6-24；编号：2026SKLAB6-25）和福建省动物传染病防控与生物技术重点实验室开放项目（编号：ZDSYS2023003；编号：ZDSYS2025003）的支持。

## 生成式AI和AI辅助技术在写作过程中的声明

作者仅使用DeepSeek进行英文语言润色，使用NanoBanna生成示意图。未使用AI工具进行数据分析、假设制定或科学决策。所有研究概念、解释和结论均为作者自身责任。

## 利益冲突声明

无。

李晓峰 | 杨兵