绝对定量分析与可解释的机器学习方法揭示了翻堆操作对酱香型白酒分层发酵微生态的影响

《Food Bioscience》：Absolute quantification and interpretable machine learning reveal the effects of pile turning on the microecology of stacking fermentation in sauce-flavor Baijiu

　　

摘要

堆翻是酱香型白酒堆栈发酵中的关键步骤，但其对微生态演替的影响尚不清楚。本研究通过结合绝对定量分析与可解释的机器学习（ML）方法来探讨这一问题。堆翻后，发酵谷物的温度和乙醇含量显著增加，而酸度则下降。Acetobacter的绝对数量迅速上升，在144小时时达到4.12 × 10⁵个/克，并取代了Virgibacillus成为优势细菌群落，同时真菌的总体绝对数量减少。群落组装分析显示，细菌群落从确定性主导逐渐转变为随机主导，而真菌群落仍受随机过程支配。此外，利用绝对数量数据构建的机器学习模型能够有效区分堆翻前后的样本。随机森林（RF）和梯度提升（GB）模型分别从细菌和真菌群落中预测了这一变化，其AUC均为0.93。SHAP分析进一步确定了关键鉴别菌属，包括Acetobacter和Xeromyces。PICRUSt2预测结果显示，堆翻后编码乙醇及其他醇类生成酶的基因丰度增加，而与有机酸生成相关的基因功能丰度降低。本研究为酱香型白酒发酵的精准调控提供了理论基础。

引言

酱香型白酒是中国四大香型白酒之一，其独特的风味源于复杂的酿造工艺（Wu等，2023年）。在整个一年的生产周期中，原料要经历两轮投料、九轮蒸煮、八轮发酵和七轮取液（Niu等，2022年；Zhang等，2022b年）。其中，堆栈发酵对原料的初步转化及后续风味的形成至关重要。该过程不断从周围环境中富集功能性微生物，促进酶系统的形成和风味前体的积累（Chen等，2024年；Cheng等，2024年），从而显著影响后续发酵和最终产品质量（Ren等，2023年）。

近年来，高通量测序技术被广泛用于描述酱香型白酒堆栈发酵过程中微生物的相对丰度。这些研究揭示了Bacillus、Lactobacillus、Aspergillus和Pichia等类群的演替动态（Wang等，2021年；Yang等，2023年）。然而，相对丰度分析可能掩盖了实际微生物生物量的变化，从而影响对关键类群增殖及其功能贡献的评估（Tkacz等，2018年；Vandeputte等，2017年）。相比之下，绝对定量能更准确反映群落变化。例如，该技术已被用于鉴定白酒固态发酵中的关键糖化微生物，并揭示温度升高、理化因素与微生物群落之间的时空耦合关系（Wang等，2025b年；Li等，2025b年）。尽管如此，关键工艺操作如何影响堆栈发酵过程中细菌和真菌的绝对数量及其生态功能仍需进一步阐明。

在这些操作中，堆翻是一种重要的人为干扰，它会改变发酵谷物的微环境并驱动微生物群落的重组。通气、温度、水分含量和pH值是影响堆栈发酵的关键环境参数（Yang等，2023年；Yuan等，2025年；Zhang等，2020年）。堆翻显著改善了堆内的通气条件，调节了质量和热量的传递，使内外层的温度升至37°C以上，并重新分配了各层间的酸度和水分（Chen等，2022年）。由此产生的热量和通气变化进一步影响了优势菌群的生态位分化和演替，例如细菌从Pediococcus转变为Lactobacillus，真菌从Aspergillus及相关属转变为Issatchenkia（Chen等，2022年）。类似的效果在堆肥和醋生产等发酵系统中也得到了广泛关注（Ma等，2022年；Zhao等，2025年）。因此，堆翻不仅对维持高温堆叠和优化发酵至关重要，还可能作为关键的生态干扰因素塑造群落结构。然而，它如何影响酱香型白酒中细菌和真菌的绝对数量及其组装过程仍不清楚。此外，微生物群落对堆翻的反应复杂且非线性，传统的差异丰度分析无法完全解析高维数据中的关键鉴别特征。采用SHAP（Shapley Additive Explanations）等可解释方法的机器学习技术在白酒质量鉴别中表现出优势（Li等，2024a年，2025a年），为识别堆翻状态和关键菌属提供了新方法。

为解决这些问题，我们分析了一轮堆栈发酵前后的72个时空样本。通过整合绝对定量测序、群落组装建模、潜在功能预测、多元统计和可解释的机器学习方法，我们研究了理化参数、群落结构、组装机制及关键鉴别菌属的变化。从微生态学的角度来看，本研究旨在揭示堆翻如何影响堆栈发酵，从而为精准发酵控制和质量提升提供理论基础。

部分摘录

样本收集

样品来自中国四川省泸州市的一家酱香型白酒酿酒厂。选择了三组堆叠时间和堆翻时间一致的发酵谷物作为独立生物重复样本。从堆叠发酵开始时的0小时开始收集样本，并在堆翻前后设置额外采样点，直至堆叠发酵结束。共设立了六个时间点

堆翻前后理化参数的变化

理化参数是微生物群落演替的重要驱动因素，从而影响白酒的风味成分（Zeng，2025年）。如图2所示，堆翻前后发酵谷物的理化参数发生了显著变化。堆翻对乙醇含量、酸度和温度的影响最为显著（p < 0.01），而乳酸、水分、淀粉和还原糖的变化程度则不同。堆翻前（0-94小时）

结论

本研究从微生态学的角度探讨了堆翻对酱香型白酒堆栈发酵的影响。堆翻后，发酵谷物的温度和乙醇含量显著增加，而酸度下降。细菌群落从堆翻前的Virgibacillus主导转变为堆翻后的Acetobacter主导，同时真菌的总体绝对数量明显减少。群落组装分析表明

作者贡献声明

Jinyuan Sun：研究、概念构建。Feng Yi：方法学、数据管理。Haolin Mi：资源提供、项目管理。Shuai Li：写作 – 审稿与编辑。Liang Yang：写作 – 审稿与编辑、监督、方法学、资金获取。Bowen Wang：方法学、研究。Hai Du：写作 – 审稿与编辑、资金获取。Jiayi Li：初稿撰写、可视化、软件使用、方法学、数据分析。Yan Xu：监督、资源提供、资金管理。

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的利益冲突或个人关系。

数据可用性

数据可应要求提供。

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了以下项目的支持：中国国家重点研发计划 [项目编号：2022YFD2101201];国家自然科学基金（项目编号：32460269）；遵义市工业和信息化局–茅台研究院联合科技研发基金（项目编号：Z.S.K.H.-HZ(2026)001）；茅台研究院联合研究生培训项目（项目编号：MYLPZX2026001）。

作者：Jiayi Li | Shuai Li | Haolin Mi | Feng Yi | Jinyuan Sun | Bowen Wang | Liang Yang | Hai Du | Yan Xu单位：江南大学生物技术学院工业生物技术国家重点实验室酿造微生物与应用酶学实验室，中国江苏省无锡市蠡湖大道1800号，214122