[發明專利]一種酒醅餿味判別模型構建以及采用該模型判別酒醅餿味的方法有效
| 申請號： | 201810796370.9 | 申請日： | 2018-07-19 |
| 公開（公告）號： | CN109142626B | 公開（公告）日： | 2021-03-30 |
| 發明（設計）人： | 王和玉;楊帆;林琳;劉延峰;陳良強;王莉;陳堅 | 申請（專利權）人： | 貴州茅臺酒股份有限公司 |
| 主分類號： | G01N33/00 | 分類號： | G01N33/00 |
| 代理公司： | 北京市萬慧達律師事務所 11111 | 代理人： | 謝敏楠;張孟迪 |
| 地址： | 564501*** | 國省代碼： | 貴州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 酒醅餿味 判別 模型 構建 以及 采用 方法 | ||
1.一種構建酒醅餿味判別模型的方法，其特征在于：包括以下步驟：
(1)信息提取：利用高通量測序技術獲取酒醅樣品的微生物信息，其中所述微生物信息包括微生物的屬分類，以及屬對應的微生物含量；
(2)酒醅分類：通過感官評測步驟(1)中酒醅樣品的餿味類型，將酒醅樣品分為無餿味、餿味輕、餿味重三種類型；
(3)變量優化：根據步驟(1)中的微生物信息和步驟(2)中的餿味類型，采用隨機森林算法中變量重要性度量對酒醅樣品的微生物組成變量進行優化篩選，獲取對酒醅樣品餿味分類貢獻大的微生物組成變量；所述的微生物組成變量為微生物的屬分類，其中所述變量重要性度量選自平均精度下降Mean Decrease Accuracy，且所述優化篩選的原則為變量的平均精度下降Mean Decrease Accuracy變量占到80％以上；
(4)模型構建：基于步驟(3)所優化篩選的微生物組成變量及其對應的微生物含量與樣品類型，采用隨機森林算法，構建堆積酒醅是否產餿味的判別模型，其中森林算法中mtry值為整個變量個數的1/3取整，nodesize＝1，ntree＝500；
其中，步驟(1)和步驟(2)的順序可互換或者同時進行。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法還包括：
(5)方法驗證：基于步驟(4)的判別結果，對樣品進行微生物純化分離，并進行分離純化出來的微生物進行發酵試驗，檢測發酵樣品中雙乙酰的含量。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)中，高通量測序技術采用IlluminaMiseq測序平臺、羅氏454測序平臺或Ion Torrent測序平臺。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)中，優化篩選得到的微生物組成變量為乳桿菌屬Lactobacillus、芽孢桿菌屬Bacillus、片球菌屬Pediococcus、不動桿菌屬Acinetobacter、葡萄球菌屬Staphylococcus、魏斯氏屬Weissella、克雷伯菌屬Klebsiella、高溫放線菌屬Thermoactinomyces、腸桿菌屬Enterobacter、假單胞菌屬Pseudomonas以及醋酸桿菌屬Acetobacter。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(4)構建的判別模型中，對酒醅樣品餿味分類貢獻最大的微生物組成變量為乳桿菌屬Lactobacillus和芽孢桿菌屬Bacillus，其中，乳桿菌屬Lactobacillus含量越高，則餿味越重，而芽孢桿菌屬Bacillus越低，餿味越輕。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(3)和步驟(4)中，通過R語言軟件實現。
7.一種酒醅餿味鑒別的方法，其特征在于，包含以下步驟：
S1.獲取待測酒醅樣品中微生物的信息；
S2.將步驟S1獲取的微生物信息輸入權利要求1-6任一所述的方法構建的判別模型中，輸出待測酒醅樣品的餿味分類。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述的微生物信息選自乳酸桿菌Lactobacillus或/和芽孢桿菌Bacillus的及其對應的相對含量。
9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述的微生物信息選自乳桿菌屬Lactobacillus、芽孢桿菌屬Bacillus、片球菌屬Pediococcus、不動桿菌屬Acinetobacter、葡萄球菌屬Staphylococcus、魏斯氏屬Weissella、克雷伯菌屬Klebsiella、高溫放線菌屬Thermoactinomyces、腸桿菌屬Enterobacter、假單胞菌屬Pseudomonas以及醋酸桿菌屬Acetobacter及其對應的相對含量。
10.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟S1中，酒醅樣品微生物的信息采用高通量測序技術、可培養分離計數技術或熒光定量PCR技術獲得。
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