2017-06-02
近期，派森諾(nuo)生物與江南大學合作，在(zai)《Journal of Agricultural and Food Chemistry》（最新影響(xiang)因子2.857）發表論文，通過對中(zhong)國(guo)半干(gan)黃酒(jiu)的工(gong)業發酵過程中(zhong)的生物胺(an)(an)代謝(xie)進行研究，揭示黃酒(jiu)中(zhong)生物胺(an)(an)含量與代謝(xie)產物及微生物組成之(zhi)間的內在(zai)聯(lian)系。
研究(jiu)背景(jing)
黃酒(jiu)是(shi)以谷物(wu)為原(yuan)料，經(jing)過(guo)多(duo)種微生物(wu)共同(tong)參與，糖(tang)化(hua)和發(fa)酵(jiao)而成的(de)一(yi)(yi)種低酒(jiu)精度發(fa)酵(jiao)酒(jiu)，是(shi)我國國粹之一(yi)(yi)，與啤酒(jiu)、葡萄酒(jiu)并稱為世界三大古酒(jiu)。作為我國特(te)有的(de)一(yi)(yi)種發(fa)酵(jiao)酒(jiu)，其獨特(te)的(de)開(kai)放式(shi)、多(duo)菌種發(fa)酵(jiao)技術造就了黃酒(jiu)風味醇(chun)厚、馥(fu)香的(de)特(te)點，但是(shi)發(fa)酵(jiao)過(guo)程復(fu)雜、難以控制，易產生一(yi)(yi)些潛在的(de)有害(hai)物(wu)質，生物(wu)胺就是(shi)其中之一(yi)(yi)。
生(sheng)(sheng)物胺是一類(lei)堿性含氮(dan)化合(he)物，存在(zai)于動植物組(zu)織、食品、含酒精的發酵飲料中(zhong)(zhong)。少量(liang)的生(sheng)(sheng)物胺對生(sheng)(sheng)物有機體具(ju)有良好的生(sheng)(sheng)理調節作用，而過(guo)量(liang)攝入(ru)則會引發不(bu)良生(sheng)(sheng)理反應，嚴(yan)重時甚至可(ke)能危(wei)及生(sheng)(sheng)命。研究表明，黃酒發酵過(guo)程(cheng)中(zhong)(zhong)產(chan)生(sheng)(sheng)的生(sheng)(sheng)物胺可(ke)高達115 mg/L，遠高于啤酒和葡萄酒。因(yin)此，降(jiang)低黃酒發酵過(guo)程(cheng)中(zhong)(zhong)的生(sheng)(sheng)物胺含量(liang)、提高黃酒的安全(quan)質量(liang)水平勢(shi)在(zai)必行。
研究目的
本研究通過(guo)(guo)對中(zhong)國半(ban)干黃酒的(de)工業發酵過(guo)(guo)程進行監控(kong)檢測(ce)，探索黃酒工業發酵過(guo)(guo)程中(zhong)生物胺的(de)含量(liang)與發酵代謝產(chan)物（氨基酸、總酸、總糖、酒精）含量(liang)及微(wei)生物（乳酸菌、酵母菌、霉菌）組(zu)成之間的(de)內在(zai)聯系，旨在(zai)找到導致發酵過(guo)(guo)程中(zhong)生物胺含量(liang)偏高的(de)“元兇”。
研究方法
測(ce)序(xu)技術：Illumina MiSeq高通量測(ce)序(xu)平臺
測序模式(shi)：微生(sheng)物組(zu)細(xi)菌(jun)16S rRNA V3V4區(qu)測序
實驗(yan)對象(xiang)：半(ban)干黃酒
實驗設計：在如(ru)下發酵(jiao)流程(cheng)圖中所(suo)示的1-11處分(fen)別取(qu)樣：1.蒸飯；2、3.落缸發酵(jiao)；4.淋水；5.填料；6、7、8.主發酵(jiao)；9、10、11.后(hou)發酵(jiao)。
研究結果
對(dui)發酵過(guo)程(cheng)中不同發酵天(tian)數的微(wei)生(sheng)物(wu)菌落數（乳酸(suan)菌、酵母菌、霉菌）、酒(jiu)精含(han)量及生(sheng)物(wu)胺（BA）含(han)量進行(xing)檢(jian)測，結(jie)果顯(xian)示，在(zai)罐裝（第1.5天(tian)）和主(zhu)(zhu)發酵初期（第5天(tian)），BA的生(sheng)成速(su)率最(zui)高。主(zhu)(zhu)發酵階段(duan)的BA生(sheng)成量對(dui)BA總量的貢(gong)獻率最(zui)大(da)。發酵過(guo)程(cheng)中，乳酸(suan)菌（LAB）及酒(jiu)精含(han)量的變化趨(qu)勢與BA一致。
對發(fa)酵(jiao)過程中(zhong)生(sheng)(sheng)物(wu)胺(an)的種(zhong)類(lei)及各種(zhong)類(lei)的生(sheng)(sheng)成(cheng)速率進行統計，結(jie)果發(fa)現，8種(zhong)生(sheng)(sheng)物(wu)胺(an)在不同發(fa)酵(jiao)階段的生(sheng)(sheng)成(cheng)速率和(he)含量(liang)是相似的，變化規律也(ye)一致(zhi)。其中(zhong)，腐胺(an)（PUT）在所有BA中(zhong)的占比(bi)最(zui)高，其次為(wei)酪胺(an)（TYR）和(he)組胺(an)（HIS）。
通過對11個不同采(cai)樣點(dian)的樣本(ben)(ben)進行(xing)細菌16S rRNA基(ji)(ji)因(yin)測(ce)序，并(bing)對數據(ju)進行(xing)PCA主成(cheng)分分析發現，相(xiang)(xiang)同發酵階(jie)段樣本(ben)(ben)間的差異較(jiao)小，不同發酵階(jie)段之(zhi)間具(ju)有較(jiao)大差異（除了蒸(zheng)飯和(he)淋水、填(tian)料(liao)）。BA含(han)量與總酸(suan)（Acid）、酒(jiu)精(Ethanol）、總氨基(ji)(ji)酸(suan)（AA）、乳(ru)酸(suan)菌（LAB）及酵母菌（Yeast）含(han)量呈(cheng)正相(xiang)(xiang)關，與霉菌、總糖含(han)量呈(cheng)負相(xiang)(xiang)關。
BA總量(liang)與(yu)總酸(suan)、酒精、LAB、總氨基酸(suan)含(han)量(liang)的線(xian)性回歸分析結果顯示，BA總量(liang)與(yu)全酸(suan)、酒精、LAB、總氨基酸(suan)含(han)量(liang)之間均具有良好的線(xian)性關系。
由于生(sheng)物(wu)胺是由相應(ying)的(de)氨基酸(suan)脫(tuo)羧產生(sheng)，因此各(ge)生(sheng)物(wu)胺的(de)含量與(yu)其對應(ying)的(de)氨基酸(suan)也具有良好的(de)線性關系(xi)。
對不同取樣點的樣本中的乳酸菌含量進行統計，結果發現，在黃酒發酵過程中Streptococcus、Lactococcus、Lactobacillus、Leuconostoc及Pediococcus是在屬水平上最具優勢的5個物種。PCA主成分分析結果顯示，不同發酵時期的樣本微生物組成具有較大差異。此外，BA的含量與Lactobacillus、Lactococcus呈正相關，與Streptococcus、Leuconostoc和Pediococcus呈負相關。
在主發酵(jiao)階(jie)段過后，盡(jin)管氨基酸(suan)(suan)和乳酸(suan)(suan)菌(jun)含量很高，但是BA的(de)(de)生成速率卻下降了，這(zhe)意味著從第7天開始(shi)，氨基酸(suan)(suan)脫(tuo)羧酶的(de)(de)活性(xing)下降了。
總(zong)結
本研究(jiu)表明(ming)，黃(huang)酒(jiu)發酵過程中，BA的(de)形(xing)成(cheng)跟總(zong)酸(suan)(suan)、酒(jiu)精、LAB、總(zong)氨(an)基酸(suan)(suan)含(han)量(liang)有(you)關(guan)，LAB和氨(an)基酸(suan)(suan)的(de)含(han)量(liang)直接決定(ding)(ding)了(le)BA的(de)形(xing)成(cheng)。LAB的(de)種類決定(ding)(ding)了(le)氨(an)基酸(suan)(suan)脫羧酶(mei)的(de)活性，進而決定(ding)(ding)了(le)氨(an)基酸(suan)(suan)的(de)脫羧效率(lv)，即(ji)BA的(de)生成(cheng)速率(lv)。
本研究的(de)測序(xu)和(he)數據分(fen)析(xi)工作由(you)上(shang)海派森諾(nuo)生物(wu)科技股份有限公司(si)完成。
文章索引：Xia X, Zhang Q, Zhang B, et al. Insights into the Biogenic Amine Metabolic Landscape during Industrial Semidry Chinese Rice Wine Fermentation[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2016, 64(39): 7385-7393.
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