內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學孫志宏團隊建立人工智能乳酸菌發(fā)酵劑菌株篩選方法

隨著全民健康意識不斷提升，發(fā)酵乳因其具有豐富的營養(yǎng)和良好的保健功能，受到國內(nèi)外消費者的青睞。發(fā)酵劑是發(fā)酵乳制品生產(chǎn)的技術核心，被稱為發(fā)酵乳產(chǎn)業(yè)的“芯片”，研究和開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權的發(fā)酵劑尤為重要。

近日，內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學孫志宏團隊在《中國科學：生命科學》英文版發(fā)表研究論文，該工作圍繞乳酸菌發(fā)酵劑開展，是基于人工智能篩選發(fā)酵劑新方法的探索。

我國發(fā)酵乳所用發(fā)酵劑菌種85%依賴進口，主要來自美國杜邦、丹麥科漢森等國外公司。存在市場產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重、產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展受限的問題，制約了我國發(fā)酵乳產(chǎn)業(yè)的自主創(chuàng)新能力。發(fā)酵乳是我國乳品工業(yè)未來發(fā)展的新動能，夯實的乳品科技核心基礎，實現(xiàn)“奶罐”供應更豐盈，科學解決發(fā)酵乳加工技術的自給自足問題，合理布局產(chǎn)業(yè)化勢在必行。

該研究圍繞乳酸菌發(fā)酵劑開展，發(fā)酵劑之間的相互作用對發(fā)酵乳制品的工藝特性和感官質(zhì)量有著重要的影響，德氏乳桿菌保加利亞亞種和嗜熱鏈球菌是組成發(fā)酵乳發(fā)酵劑的主要菌種，二者在乳環(huán)境中協(xié)同生長，它們的共培養(yǎng)決定了發(fā)酵過程的效率和最終產(chǎn)品的質(zhì)量。

由于乳酸菌的菌株特異性，傳統(tǒng)的最佳發(fā)酵劑組合的實驗篩選方法既費時又費力，為了應對這一挑戰(zhàn)，該研究構(gòu)建了一個計算機預測綜合框架，用于預測362株（圖1）德氏乳桿菌保加利亞亞種與嗜熱鏈球菌（共計32761個不同組合）之間的相互作用。該框架由兩個獨立的模型組成，第一個模型是基于KEGG數(shù)據(jù)的協(xié)同聚類預測模型，它通過應用三種不同的聚類算法來處理未標記的數(shù)據(jù)，并結(jié)合已知標簽數(shù)據(jù)的分布來進行預測。第二個模型是LbStIPred_SimLapRLS，這是一個基于k-mer分析數(shù)據(jù)和基因存在與缺失矩陣的拉普拉斯正則化最小二乘預測模型，該模型采用半監(jiān)督學習策略，綜合考慮了基因組成和代謝途徑信息，通過拉普拉斯正則化最小二乘法來預測潛在的相互作用。這兩個模型獨立運行，分別生成預測結(jié)果，然后取交集作為最終的預測結(jié)果（圖2）。為了驗證模型的預測性能，進行了發(fā)酵乳實驗驗證。從預測結(jié)果中隨機選取正負組合進行發(fā)酵測試，實驗結(jié)果顯示模型的準確率為85%，表明所提出方法具備可靠的預測性能。同時，考慮了發(fā)酵劑的代謝相互作用，揭示了發(fā)酵過程中乳品發(fā)酵劑互利共生和協(xié)同作用的潛在機制，包括半胱氨酸、核黃素、磷壁酸和胞外多糖的生物合成等（圖3）。

圖1. 該研究所用362株乳酸菌的地理來源

圖2. 計算機模型預測發(fā)酵劑組合的流程框架圖

圖3. 乳中發(fā)酵劑菌株互利共生和協(xié)同作用的潛在機制

該研究是發(fā)酵劑篩選新方法的探索，可實現(xiàn)從大量自然野生型乳酸菌菌株到產(chǎn)業(yè)化菌株的聚焦，直接有效縮短乳酸菌資源開發(fā)利用產(chǎn)業(yè)化進程，有望突破發(fā)酵劑菌種菌株匱乏的現(xiàn)狀。此外，該研究基于半監(jiān)督學習設計的兩種模型，為其他微生物領域在標簽樣本稀少情況下的相互作用研究提供了有價值的參考。發(fā)酵劑篩選模型的應用將為復配發(fā)酵劑開發(fā)奠定理論基礎，加快發(fā)酵乳瓶頸技術的突破，為發(fā)酵乳產(chǎn)品多元化開發(fā)的提供直接的物質(zhì)基礎和創(chuàng)新驅(qū)動，具有廣闊的產(chǎn)品開發(fā)和應用前景。

了解詳情，請閱讀原文：

Predicting Lactobacillus delbrueckii subsp. bulgaricus-Streptococcus thermophilus Interactions Based on a Highly Accurate Semi-Supervised Learning Method
SCIENCE CHINA Life Sciences
doi：10.1007/s11427-023-2569-7