微生物群落在自然发酵豆酱中的动态变化及功能解析

Microorganisms involved in naturally fermented soybean paste is extremely complex and changing constantly along with the fermentation process. However, so far it is still not very clear about the structure, dynamics and metabolic network of microbial community in soybean paste. In the present study, samples of naturally fermented soybean paste will be collected during different fermentation periods in the northeast of China，which are chosen as a model to investigate the overview of community structure and population dynamics of fermented food using pyrosequence and solexa sequence plat. Afer the whole DNA of micobiota of different soybean paste samples are extracted and sequenced, in order to build the phylogenetic tree, and furtherly to reveal the community structure and change rules of microbiota involved in naturally fermented soybean paste during fermentation, the further analysis are performed using a series of bioinformatics softwares and procedures, inculding Denoiser V0.91, QIIME, PyNAST, Minimus2, COG, KEGG,etc.. The contribution of the dominant bacteria and fungi to the overall metabolic network will be analyzed based on the genome sequence draft of them, then the dynamic changes and the metabolic process of microbial community structure will be revealed and predicted comprehensively and accurately during complete fermentation process of natural fermented soybean paste. The complete information will be get because of using two kinds of metagenomic high-throughput sequencing technology by taking advantage of each other in the project. The data is more abundant and accurate. It has important significance for further sdudy, excavation and protection of microbial resource in of Chinese traditionally fermented food as soybean paste.

自然发酵豆酱中的微生物极其复杂并随发酵过程不断变化，豆酱中的微生物群落结构、动态变化规律及代谢网络，至今仍未得到全面准确的认识。 本项目以不同发酵时期的自然发酵豆酱为试材，从宏基因组学角度出发，直接提取各样品微生物总DNA，分别利用焦磷酸和Solexa两种高通量测序技术，进行大规模测序，再利用Denoiser V0.91、QIIME、PyNAST、Minimus2、COG、KEGG等软件和程序，进行生物信息学分析，构建系统发育树，进而分析和掌握各样品中微生物群落的组成和分布情况，并构建出优势菌的基因组草图，分析其对整体代谢网络的贡献，试图较为全面、准确地揭示自然发酵豆酱中微生物群落动态变化规律，并预测豆酱发酵过程中完整的微生物群落代谢过程。项目利用两种高通量测序技术对豆酱微生物群落进行研究，可获得更为丰富和准确数据，对于进一步研究、挖掘和保护豆酱等发酵食品中宝贵的微生物资源，具有重要意义。

本项目首先以不同地区、不同农家、不同发酵时期采集或制备的34份酱醅和121份传统发酵豆酱为试材，分别利用Illumina/Solexa、高效液相色谱、气质联用、氨基酸自动分析、生物信息学等先进技术方法，分别比较了不同地区、不同农家、不同发酵时期自然发酵酱醅和传统发酵豆酱样品中细菌和真菌微生物群落组成、风味品质、营养代谢和微生物多样性的差异及变化规律，再利用Illumina/Solexa和焦磷酸454高通量测序，分别对酱醅和豆酱样品中微生物宏基因组进行测序分析、COG和KEGG功能注释等，较为深入地解析了不同地区、不同农家、不同发酵时期酱醅和豆酱中微生物群落在组成、多样性和功能特征及动态变化规律。进一步通过相关性分析，解析了酱醅和传统发酵豆酱优势微生物的功能、豆酱微生物组的关键标志物及其对整体代谢网络的贡献，进而构建了豆酱自然发酵过程中完整的微生物群落代谢过程。依据上述理论成果，以分离筛选自传统发酵豆酱中的优势菌肠膜明串珠菌FX-6为人工发酵剂，应用于传统发酵豆酱加工中，通过对比分析豆酱微生物群落组成、风味品质、营养代谢等，对豆酱中的优势菌种进行了特定菌种实际发酵功能验证。. 通过本项目的实施，建立了1套切实可行的豆酱等传统发酵食品微生物多样性分析的快速、实用技术，探明了传统发酵豆酱中微生物群落结构及动态变化规律，解析了豆酱自然发酵过程中完整的微生物群落代谢过程。对于进一步研究、挖掘和保护豆酱等发酵食品中宝贵的微生物资源，改进豆酱生产工艺和产品风味营养和安全品质，具有重要意义。截至目前，发表研究论文16篇，其中，SCI收录论文6篇，EI收录论文5篇。申请了国家发明专利7项，已授权1项。项目成果荣获辽宁省科技进步奖1项，辽宁省自然科学奖1项。4人次入选辽宁省各类人才计划，1人赴荷兰瓦赫宁根大学和研究中心进行访学交流1年。共培养研究生8名，获国家奖学金、辽宁省优秀毕业生等9项奖励。. 综上，项目组圆满完成了计划书中规定的任务内容，达到并部分超额完成了预期成果和指标。