近日，江南大学研究团队在国际一区期刊Chemical Engineering Journal（IF=13.4，一区Top）发表题为“Comprehensive analysis of spatiotemporal heterogeneity reveals the effects of physicochemical and biological factors on temperature rise during the Moutai-flavor Baijiu stacking fermentation process” 的研究论文。该研究首次将昊为泰Accu16S^®细菌和AccuITS^TM真菌绝对定量测序专利技术引入MFB堆积发酵研究中，通过系统分析不同温升模式下的时空异质性，识别了影响发酵温升的关键理化因素与特征微生物，为提升堆积发酵控制水平、保障产品质量提供了新思路。

中文题目：时空异质性综合分析揭示酱香型白酒堆积发酵过程中理化和生物因素对升温的影响

发表期刊：Chemical Engineering Journal

影响因子：13.4（一区Top）

发表时间：2025年2月

本文研究内容摘要图

构建MFB堆积发酵温升可视化模型

研究者在贵州茅台酿酒车间采集多个发酵堆积样点，结合克里金插值法与R语言可视化工具，构建了MFB堆积发酵温升的三维动态图景，首次系统揭示了温升的起始与传播规律。研究将样本分为高温（HT，>50°C）与低温（LT，<40°C）组进行对比分析。结果显示，在HT组中，温升由堆心向堆表扩散，峰值温度达53°C以上；而LT组升温缓慢且堆表温度始终较低，高仅38°C，温度分布存在明显的时空异质性。

图1. 酱香型白酒堆积发酵过程中温度变化的可视化分析。A）发酵谷物中设置的10个空间采样点示意图。点D位于堆心，其他点均匀分布于堆表、中、心区域，旨在全面覆盖发酵堆体的空间结构。B）高温组（HT组）在不同时间点的温度空间分布图。温升由堆心向外扩展，终堆表形成明显的高温层，峰值超过53°C。C）低温组（LT组）在不同时间点的温度空间分布图。整体温升过程缓慢，堆表温度不明显，高温度仅38°C，明显低于HT组。

揭示温升差异的关键理化因素

研究通过斯皮尔曼相关性分析发现，酸度、乳酸、乙酸与发酵温度呈极显著负相关，而淀粉、乙醇则与温度呈正相关。进一步的偏小二乘判别分析（PLS-DA）与变量投影重要性（VIP）分析确认，酸度、乳酸和乙酸是影响温升模式的关键变量。这些结果表明高酸环境会抑制微生物活性及产热能力，从而延缓温升进程。

图2. 不同空间层位下发酵理化因子的分布差异。A（HT组）与B（LT组）显示酸度、乳酸、乙酸、还原糖、乙醇、水分与淀粉含量在堆表、堆中和堆心的分布情况。HT组表现出较低的酸度与较高的乙醇，而LT组酸度高、水分和还原糖丰富。

图3. 发酵温度与理化因子的相关性分析。A-F）分别展示酸度、乳酸、乙酸、还原糖、乙醇和淀粉含量与发酵温度的线性拟合图，计算斯皮尔曼相关系数（ρ）和决定系数（R²），显示温度升高与酸类呈负相关，与乙醇和淀粉呈正相关。G）偏小二乘判别分析（PLS-DA）图，显示HT组与LT组在理化因子构成上的显著分离。H）各理化因子的VIP（变量重要性）值，酸度、乳酸和乙酸的VIP均超过1，是区分HT和LT组的关键因素。

微生物群落演替与组装模式解析

研究者采用昊为泰微生物Accu16S^®细菌（V3-V4区）和AccuITS^TM真菌(（ITS2区）绝对定量扩增子测序专利技术，定量刻画了堆积发酵过程中细菌与真菌群落的动态变化。结果显示，HT组初期由毕赤酵母（Pichia）和酿酒酵母（Saccharomyces）主导，随着时间推移，乳杆菌（Lactobacillus）逐渐在堆心和堆中占据主导地位；而LT组则在早期即被乳杆菌和醋酸乳杆菌（Acetilactobacillus）主导，其高绝对丰度使得其他微生物难以竞争，造成微生物群落单一化。

群落多样性指标分析显示，HT组中细菌多样性显著高于LT组，组装模式更趋随机性；而LT组的细菌群落则受环境选择等确定性过程影响显著，表现为高度集中在少数耐酸物种。中性群落模型分析进一步验证了这一现象，HT组的细菌和真菌群落均受随机过程主导（R²>0.7），而LT组中细菌群落主要受酸度驱动的环境筛选影响，导致Lactobacillus属占据优势生态位。

图4. 通过微生物绝对定量技术揭示的不同温升组中微生物群落结构、多样性与组装机制。A）HT组不同时间和空间采样点的微生物属水平绝对丰度分布图。酵母与乳杆菌属在堆积期间呈现明显的演替趋势。B）LT组不同采样点的微生物属绝对丰度分布图。乳酸菌属如Lactobacillus和Acetilactobacillus在堆心快速占据主导地位。C）Chao1指数反映细菌和真菌的物种丰富度，HT组堆表细菌多样性显著高于堆中和堆心。D）Pielou均匀度指数显示HT组菌群分布更趋平衡，LT组中堆心的Lactobacillales占主导，群落结构单一。E-H）中性群落模型（NCM）拟合结果，HT组细菌与真菌R²较高，说明随机过程主导组装；LT组细菌R²显著降低，显示受环境选择等确定性过程主导。

鉴定发酵温升的关键微生物

研究构建了随机森林回归模型，识别出15个与发酵温度密切相关的特征微生物属。其中，Pichia与温度的正相关性强，被认为是温升过程的关键驱动者。Pichia、Saccharomyces、Zygosaccharomyces等乙醇型酵母在HT组中活跃，而Kroppenstedtia、Bacillus等嗜热菌也在高温环境中发挥淀粉与蛋白质分解作用，为酵母提供营养底物。

相反，LT组中以Lactobacillus和Acetilactobacillus为代表的乳酸菌大量产生有机酸，形成酸抑制效应，不仅阻碍了酵母菌活性，还降低了整体生物热的积累，造成升温不足。研究建议，若发酵48–60小时内堆中部Saccharomycetales丰度低于5e+6 copies/g，可能提示发酵异常风险。

图5. 温度升高特征微生物的鉴定与关联分析。A）交叉验证图，用于评估随机森林模型的优特征数（48个ASV）。B）随机森林模型预测值与实际温度的拟合图，模型准确性高（R² = 0.948，P < 0.001）。C）前15个微生物属在模型中的“节点纯度增加（IncNodePurity）”和“均方误差增加百分比（%IncMSE）”指标，用于评估其对温升预测的重要性。D）各关键微生物属绝对丰度与温度的拟合曲线，表明如Pichia、Saccharomyces等真菌与温度呈正相关，而Lactobacillus等乳酸菌与温度负相关。

微生物产热能力评估与乳酸抑制效应研究

研究者进一步通过实时等温微量热法（IMC）评估了高丰度微生物的产热能力。结果显示，P. kudriavzevii H1单株产热高，酿酒酵母H3达到热流峰值快。酵母菌整体产热显著高于乳酸菌和芽孢杆菌，证实其在温升中的主导作用。

双菌共培养实验揭示，当Lactobacillus优先占据生态位时，会显著抑制Pichia和Zygosaccharomyces的产热能力，延缓温升。高浓度乳酸则几乎完全抑制了三种优势酵母的热生成，且明显影响其生长，尤其对Z. bailii和Saccharomyces影响为剧烈。

图6. 优势微生物产热能力与乳酸抑制效应的评估。A）单菌株在液体发酵模拟体系中的产热曲线。P. kudriavzevii H1产热高，Saccharomyces cerevisiae H3快达到峰值热流。B）双菌共培养模拟结果。在灭菌糟醅中，L. panis R2显著抑制P. kudriavzevii H1与Z. bailii H2的产热，表现出明显的菌际抑制效应。C）在高粱汁培养基中，乳酸浓度梯度下的单菌产热能力变化。高浓度乳酸严重抑制产热。D）对应条件下三株酵母的生长曲线，验证乳酸对菌体生长的抑制作用，尤其在50 g/L以上浓度下显著。

该研究通过昊为泰微生物绝对定量扩增子测序专利技术结合微量热学和机器学习方法，系统揭示了堆积发酵中温度升高的微生物生态机制。

研究指出：

1）酸度、乳酸、乙酸是升温的关键负调控因子；

2）Pichia与Saccharomyces为温升与风味形成的核心真菌；

3）高丰度乳酸菌的酸抑制作用可导致发酵异常与风味失衡；

4）随机森林模型与IMC联合使用，为发酵状态监测与预测提供新思路。

本研究不仅提升了对白酒发酵关键阶段的认识，也为实现堆积发酵的过程可控性与风味定向调控奠定了基础，为未来酿造技术智能化、标准化升级提供了理论支撑。

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