基于文獻計量學的高溫大曲研究進展與發(fā)展態(tài)勢分析

何 琪，沈 毅，張亞東，尹杰兵，楊偉杰，劉 君，袁思棋，王 西*

(1.四川輕化工大學生物工程學院，四川宜賓 644000；2.四川郎酒股份有限公司，四川瀘州 646500)

中國白酒是世界六大蒸餾酒之一，根據其特點 分為濃香、醬香、清香、米香四大基礎香型。其中醬香型白酒以其醬香突出，幽雅細致，回味悠長，空杯留香的特點獨樹一幟[1-2]。高溫大曲在醬香型白酒中起到發(fā)酵、糖化、生香作用。高溫大曲以小麥為原料，經過踩曲、安曲、翻曲、貯存等工序制成，是醬香型白酒發(fā)酵過程中的糖化發(fā)酵劑。高溫大曲在室內保溫發(fā)酵培養(yǎng)過程中，微生物不斷地生長、代謝和群落更替，產生醬香型高溫大曲的獨特風味特征和糖化酶、蛋白酶、纖維素酶等酶類物質[3]。許多學者認為高溫大曲中的微生物代謝產物是醬香型白酒中風味物質及其前體物質的重要來源，是醬香型白酒獨特風格特征形成的關鍵[4-7]。高溫大曲作為一種多微體系酒曲，微生物發(fā)揮著舉足輕重的作用[8-10]，其中芽孢桿菌已經被證實與醬香風味產生密切相關，是芳香族、醇類及吡嗪類物質的重要來源[11-12]。在發(fā)酵過程中，高溫大曲中的微生物菌群受其發(fā)酵條件影響，不斷地演替[13-14]。近年來，研究學者利用現代分析技術深入全面地解析了高溫大曲理化指標、微生物群落結構和風味物質，有助于醬香型白酒風味的解析和發(fā)酵進程的調控，最終提升醬香型白酒的品質。

文獻計量學是形成于20 世紀60 年代的一門定量審查和調查特定科學領域的學科，是以統計學為主要計量方法，輔以計算機技術和圖表、文獻分析等現代可視化方法，直觀地解釋某一研究領域的發(fā)展脈絡、研究現狀及發(fā)展趨勢的學科[15-16]。本文采用文獻計量學的方法，利用可視化知識圖譜對高溫大曲的研究現狀進行分析，統計發(fā)文數量和時間，進行發(fā)展趨勢預測。使用VOSviewer 軟件進行知識圖譜的繪制，借助關鍵詞共現網絡的分析和突現性對高溫大曲領域的熱點趨勢進行分析。

1 數據來源及分析工具

1.1 數據來源

本文選取Web of Science 數據庫和中國知網（CNKI）學術期刊數據庫為數據來源，WOS 作為世界范圍內的研究人員檢索和評估不同類型出版物的常用工具，涵蓋了包括251 個類別的15000 多份期刊，同時WOS 數據庫所導出的數據包括標題、作者、機構等[17]，適合用于計量分析。CNKI 學術期刊數據庫是由清華大學和清華同方共同發(fā)起的一項知識項目工程，收錄期刊、學位論文等，所囊括的范圍極其廣泛[18]。為了保證檢索數據的全面和準確，WOS 數據庫以高溫大曲為檢索主題，檢索策略為：ALL=(high temperature daqu or jiang flavor daqu or maotai flavor daqu or soy sauce daqu) ；時間范圍：1980-01-01 至2022-11-11；文獻類型選擇為研究論文（Articles）和研究綜述（Review Articles）；限定語言為英語，檢索結果去重后獲得符合主題的英文文獻47 篇。中國知網數據庫以“高溫大曲”為檢索主題，檢索策略為：主題=高溫大曲；時間范圍：1980-01-01 至2022-11-11；來源類別：全部期刊，對檢索得到的文獻進行篩查去重，獲得符合主題的中文文獻208篇。

1.2 分析工具

本文利用VOSviewer 軟件對關鍵詞共現關系進行繪制，利用Origin 軟件繪制發(fā)文量折線圖。VOSviewer 采用的是基于概率論的數據標準化方法，對高溫大曲領域的關鍵詞、發(fā)文機構、作者等提供網絡視圖(Network Visualization)，具有焦點突出、圖像美觀的特征[19]。

2 分析內容

2.1 發(fā)文績效

統計分析一段時間內的發(fā)文數量，在一定程度上能客觀地反應科學活動的活躍程度[20]。CNKI 數據庫高溫大曲領域的發(fā)文趨勢可分為三個階段：

①萌芽期（1980 年—1994 年），該時間段共檢索出8 篇文章，表明高溫大曲領域已經開始被注意。

②奠基期（1995 年—2009 年），該時間段共發(fā)文25 篇，年均發(fā)表論文1.67 篇。人們研究確認了高溫大曲作為糖化發(fā)酵劑于醬香型白酒生產過程中的糖化、發(fā)酵、生香作用。楊代永等[21]2007 年發(fā)表在《釀酒科技》期刊上的題為“高溫大曲中的微生物研究”的文章，發(fā)現高溫大曲是一種細菌曲并且發(fā)酵過程中微生物呈現出消長規(guī)律，前期是以細菌為主，中后期霉菌大幅度增多，在前期和后期中偶爾發(fā)現酵母。高溫大曲的感官特性、微生物特性、生化特性以及特征風味的成因在這段時間得到了總結。

③發(fā)展期（2010 年—2022 年），該時間段發(fā)文量為170 篇，年均發(fā)表13.07 篇。江南大學高亦豹等[22]2010 年發(fā)表在《微生物通報》上的“利用PCRDGGE 未培養(yǎng)技術對中國白酒高溫和中溫大曲細菌群落結構的分析”，利用PCR-DGGE 技術鑒定了無法分離培養(yǎng)的部分微生物的種屬信息。這段時間的研究集中在高溫大曲可培養(yǎng)微生物分離、微生物群落結構及其演替、大曲風味與產香微生物的聯系等方面，同時分子生物學與基因工程學的發(fā)展，使得學者們運用現代分析方法對大曲的微生物和風味物質有了更加深入全面的了解[23-24]，為研究醬香型白酒主體風味成分及風味物質來源提供助力。

表1 高溫大曲領域被引頻次最高的WOS文章分布

圖1 2010—2022年發(fā)文趨勢分析

WOS 數據庫中有關高溫大曲的文章始于2019年，數量為9 篇，呈明顯上升趨勢。前后共有66 個高校及機構的252 位作者合作發(fā)表了47 篇文章，其中8 篇發(fā)表在《FRONTIERS IN MICROBIOLOGY》，7 篇發(fā)表在《FOOD RESEARCH INTERNATIONAL》。中國學者是該領域的發(fā)文主體，與新加坡、美國分別合作發(fā)文2 篇。近年來，高溫大曲領域發(fā)文量逐漸增加，尤其是英文文章增速明顯，表明學界對高溫大曲的研究熱情明顯增加，研究方法不斷改進，研究成果日益豐碩。

2.2 作者分析

2.2.1 作者發(fā)文量

發(fā)文量是衡量科學產出率的主要方式，發(fā)文量越多說明作者在該領域越活躍。如圖2 所示，WOS數據庫中發(fā)文量最高的分別是王莉、陳小雪和韓北忠，發(fā)文量均為7 篇。貴州茅臺酒股份有限公司王莉團隊文獻篇均被引次數為5.71 次，h-index 4，主要研究了高溫大曲中功能微生物菌群與風味之間的聯系，酵母及其代謝產物與其他微生物在發(fā)酵過程中的相互作用[25]。中國農業(yè)大學韓北忠團隊所發(fā)文獻篇均被引頻次為4.14 次，h-index 3，探討了成品高溫大曲曲皮和曲心的微生物菌群與其代謝產物的相關性及來源，使用高通量測序和核磁共振分析的方法分析了不同大曲的微生物群落和代謝產物[26-27]。貴州茅臺酒股份有限公司楊帆團隊所發(fā)文獻篇均被引次數為5.83 次，h-index 3，主要通過全基因組測序對高溫大曲中微生物與吡嗪相關的代謝基因和黑褐色大曲的成因進行研究[28]。郎酒集團沈毅在高溫大曲領域的發(fā)文量為4 篇，篇被引頻次達到了10.75 次，h-index 2，主要研究了不同顏色的高溫大曲在微生物群落、理化指標和潛在功能方面的差異，并探討了大曲成熟過程中微生物及其代謝產物的相關性[29]。

CNKI 數據庫中發(fā)文量最多的分別是程池、姚粟和信春暉（圖3）。其中中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院的程池團隊發(fā)文量為23篇，篇均被引次數為9.83次，h-index 3，主要從高溫大曲中篩選嗜熱細菌，使用非培養(yǎng)技術對高溫大曲中微生物群落進行研究。中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院姚粟團隊發(fā)文量為19 篇，篇均被引次數為12.53 次，h-index 4，研究集中于高溫大曲中放線菌、酵母菌的篩選及應用。山東扳倒井股份有限公司的信春暉團隊發(fā)文量為12篇，篇均被引次數為13.67，h-index 6，研究了細菌和酵母在白酒大曲中的應用。

圖3 高溫大曲領域CNKI作者發(fā)文量

2.2.2 科研團隊

WOS 數據庫中高溫大曲研究領域形成了以韓北忠、徐巖、王莉和羅惠波等為核心的科研團隊。中國農業(yè)大學韓北忠團隊是活躍度較高，成果較豐富的團隊之一，該團隊于2021 年在《FRONTIERS IN MICROBIOLOGY》上發(fā)表了“Understanding the Shifts of Microbial Community and Metabolite Profile From Wheat to Mature Daqu”一文，分析對比了新制大曲與成熟大曲的微生物群落與代謝產物之間的相關性以及微生物來源，發(fā)現糖多孢菌、芽孢桿菌和不動桿菌等優(yōu)勢菌群在不斷地動態(tài)變化，且與酯類、糖類的產生有很強的相關性[30]。2022 年發(fā)表 在《JOURNAL OF THE SCIENCE OF FOOD AND AGRICULTURE》期刊上的“Bacteria-induced amino acid metabolism involved in appearance characteristics of high-temperature Daqu”，文中利用PacBio 測序分析了不同大曲樣品中微生物組和代謝組的差異，發(fā)現芽孢桿菌屬是黃色大曲的優(yōu)勢菌群，熱放線菌屬和熱子囊菌屬是棕色大曲的優(yōu)勢菌群，伯克霍爾德菌屬、鞘氨醇單胞菌屬和雷氏菌屬是深色大曲的優(yōu)勢菌群，不同種屬的優(yōu)勢菌群在氨基酸代謝途徑中的差異是導致大曲顏色差異的主要原因[31]。

貴州茅臺酒股份有限公司王莉團隊于2019 年發(fā)表在《JOURNAL OF THE INSTITUTE OF BREWING》期刊中，題為“Yeasts and their importance to the flavour of traditional Chinese liquor:a review”的一文綜述了高溫大曲釀造過程和白酒釀造過程中的酵母群落、酵母衍生風味化合物、酵母與其他微生物之間的相互作用[32]。四川輕化工大學羅惠波團隊于2019 年發(fā)表在《FRONTIERS IN MICROBIOLOGY》上的“Unraveling the Contribution of High Temperature Stage to Jiang-Flavor Daqu,a Liquor Starter for Production of Chinese Jiang-Flavor Baijiu,With Special Reference to Metatranscriptomics”，借助轉錄組學的方法，揭示了大曲在70 ℃高溫下的230 種碳水化合物活性酶，不僅闡述了大曲“高溫制曲”工藝的科學性，而且推進了醬香型白酒的質量研究進程[33]。

2.3 高引文章

文獻被引頻次的高低體現了該文獻的參考應用價值和學術影響力，被引次數越多表明對學術交流和研究產生的作用越大。如表1 所示，在WOS數據庫中，四川大學周榮清于2019 年發(fā)表在《FOOD RESEARCH INTERNATIONAL》期刊的“Correlation between volatile profiles and microbial communities: A metabonomic approach to study Jiang-flavor liquor Daqu”一文被引65 次，發(fā)現乳桿菌主要存在于大曲表面，芽孢桿菌集中于大曲內部，分別與酯類、吡嗪類風味化合物的代謝相關[34]。結合表2 可知，在CNKI 數據庫中，江南大學徐巖與高亦豹在2010 年發(fā)表在《微生物學通報》一刊的“利用PCR-DGGE 未培養(yǎng)技術對中國白酒高溫和中溫大曲細菌群落結構的分析”文章，被引次數達136次。

表2 高溫大曲領域被引頻次最高的CNKI文章分布

綜合表1 和表2 的20 篇文獻可知，在高溫大曲領域研究的熱點為大曲中微生物組成和產香機理，研究方法主要為Illumina MiSeq 測序、PCR-DGGE未培養(yǎng)技術等。高溫大曲由于其發(fā)酵過程中特殊的高溫，導致微生物群落演替和風味形成機制復雜，需要研究人員根據不同的需求作為研究導向，利用現代分析技術，合理利用高溫大曲這一微生物資源寶庫。

2.4 關鍵詞

2.4.1 WOS關鍵詞分析

關鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻論述或表達的主題，使讀者在未看文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題[35]。利用VOSviewer 軟件對WOS數據庫文獻進行關鍵詞分析，共檢出294個關鍵詞，設定最小共線次數為2，其中有72 個關鍵詞達到閾值。由圖4 分析可知，全圖圍繞著“daqu”這一主題展開，是文獻中出現頻次最高的主題（22 次）。圖中元素的大小與被引量相關，每個顏色代表著屬于同一個聚類?！皊olid-state fermentation（固態(tài)發(fā)酵）”“microbial community（微生物群落）”等關鍵詞詞頻最高，表明高溫大曲中的微生物群落和多樣性是該領域研究的熱點；“high-throughput sequencing（高通量測序）”“16S ribosomal-rna（16S 核糖體RNA）”等關鍵詞表明現代生物學技術在高溫大曲微生物群落的研究中是常用方法。

2.4.2 CNKI關鍵詞分析

利用VOSviewer 軟件對CNKI 數據庫文獻進行關鍵詞分析，共有851 個關鍵詞，設定最小共線次數為2，其中有209 個關鍵詞達到閾值，節(jié)點的顏色代表該關鍵詞出現的年份。CNKI 數據庫中研究方法以分子生物學為主，是研究大曲中微生物的主要方法。高溫大曲的質量與制曲環(huán)境、醬香型白酒質量之間的關系、產醬香風味微生物的分離鑒定及其代謝途徑等是高溫大曲領域的研究熱點且研究數量多；“季節(jié)”“機械制曲”“曲房溫度”等關鍵詞節(jié)點的出現表明大曲的質量是近年來研究的一個熱點。

微生物方面，圖5 中“芽孢桿菌”“高溫放線菌”“酵母”等關鍵詞節(jié)點表明自高溫大曲中篩選出功能菌，再將其應用于大曲風味和理化指標的提升是一個熱門的研究方向[36]。值得注意的是關鍵詞“四甲基吡嗪”在高溫大曲風味物質的研究中受到了較高的關注，特別是吡嗪類化合物受到高度關注。圍繞著吡嗪類化合物的研究包括產吡嗪類化合物的細菌分離及應用、吡嗪類化合物檢測方法的改進以及四甲基吡嗪在醬香型白酒中含量的提高[37-38]。

2.5 研究熱點與發(fā)展態(tài)勢

為更加清晰地了解高溫大曲領域突然爆發(fā)的研究熱點，本文使用citespace 軟件的Bursts（爆發(fā)詞）分析功能對研究熱點進行分析，如圖6 所示。研究熱點主要集中在產醬香風味細菌、微生物群落、大曲質量及風味物質等，其中“分離鑒定”“淀粉酶”“曲房空氣”自2016 年開始至2022 年仍受到持續(xù)關注[39]。

圖6 1980—2022 年高溫大曲領域爆發(fā)詞分布

研究學者們一方面通過現代分子生物學技術對大曲中的微生物進行鑒定，另一方面使用傳統分離技術分離以芽孢桿菌為主的產醬香風味細菌并研究風味物質的代謝通路[40]。“曲房空氣”出現在近兩年，表明大曲質量與發(fā)酵過程中環(huán)境因子這一研究方向是當下的熱點[41-42]。未來需通過多組學研究方法探索功能微生物的代謝調控機制，從而揭示高溫大曲關鍵風味物質和功能活性成分的形成機理，通過環(huán)境因子定向調控功能微生物的生長代謝，達到提升高溫大曲質量的目的。

在不斷運用現代技術和方法驗證制曲原料、時節(jié)、工藝的科學性的同時，高溫大曲領域正從可培養(yǎng)方法的菌株篩選向免培養(yǎng)的菌群結構分析演變，從大曲質量標準研究向大曲生產環(huán)境因子調控演變，從剖析菌株的生理代謝特征向解析大曲重要微生物生態(tài)學功能演變。掌握生產過程群體微生物互作規(guī)律等方向已成為高溫大曲研究領域的新態(tài)勢。

總而言之，高溫大曲是醬香型白酒的主體骨架，是影響醬香型白酒品質的重要因素，開展有關大曲的基礎應用研究、完善大曲質量的評價標準體系，必將對白酒釀造產業(yè)高質量發(fā)展、促進行業(yè)進步、助推白酒釀造進入品質化時代具有重要意義。

3 結論

高溫大曲中的微生物及風味物質直接或間接地影響了醬香型白酒的質量。本文采用文獻計量學的方法，對高溫大曲領域WOS 數據庫和CNKI數據庫的文獻進行系統性的綜述及可視化分析，共涉及相關英文文獻47 篇，中文文獻208 篇。中國學者是該領域發(fā)文的主力軍，其中WOS 數據庫發(fā)文量增長明顯，郎酒集團、茅臺集團、江南大學、中國農業(yè)大學、中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院等單位是該領域的研究主體?！癈orrelation between volatile profiles and microbial communities: A metabonomic approach to study Jiang-flavor liquor Daqu”和“利用PCR-DGGE 未培養(yǎng)技術對中國白酒高溫和中溫大曲細菌群落結構的分析”分別是WOS 數據庫和CNKI 數據庫中該領域被引次數最高的文獻，被引次數為65次和136次。

微生物群落結構、制曲條件調控、功能微生物分離是該領域的研究熱點，目前高溫大曲微生物菌群和理化指標的研究與PCR-DGGE、GC-MS、高通量測序等現代技術緊密結合，有效促進了高溫大曲微生物群落和理化指標、風味物質關聯機制研究的開展。緊緊將理論研究與實際生產結合，開展以高溫大曲為主題的科學研究有助于揭示醬香型白酒特征醬香風味的來源和組成，對醬香型白酒質量的提升和白酒行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。