本综述重点介绍了传统发酵食品中微生物群落的检测与多样性，以及乳酸菌、葡萄球菌和酵母等特定微生物在风味形成中的作用及其相互作用机制。文章还探讨了不同微生物在代谢途径上的差异，以及这些差异如何根据发酵食品类型影响其风味特征。此外，综述系统阐述了多感官交互、味觉调控机制，以及味觉成分的鉴定、定量和改良方法。该研究旨在加深对发酵食品中味觉成分的理解，并为提升传统发酵食品的品质提供相关建议。
结论与未来展望
总之，味觉是发酵食品的一项基本属性。微生物通过氨基酸、脂肪酸、碳水化合物和核苷酸等多种代谢途径，在传统发酵产品中起着决定性的风味构建作用。味觉本身是一种重要的生理感知，主要由味觉化合物与味蕾中特定受体细胞的相互作用所驱动。深入理解包括苦味、鲜味、甜味、酸味和咸味等在内的味觉感知及信号传导机制，有助于揭示味觉物质形成的本质机制。发酵食品中的味觉物质可通过多种仪器分析技术进行分离、纯化和结构表征，相关风味提升策略也已在本文中进行探讨。尽管如此，仍需进一步研究微生物在味觉形成中的作用及其参与的代谢途径，这对于更好地调控发酵过程、提升产品质量具有重要意义。未来研究需重点关注以下几个方向和挑战：
(1) 强调高效生产菌株的筛选，并结合基因编辑技术（如CRISPR-Cas9、随机诱变、自适应实验室进化及基因重组）实现精准发酵。为推动定制菌株在发酵食品领域的应用，需开发更先进、可接受的编辑方法，如无质粒系统、无抗生素耐药标记系统和更精准的基因编辑技术，以规避转基因标识（GMO）问题。
(2) 结合味觉化合物结构数据与深度学习算法，实现味觉属性的精准预测。同时，整合脑电图（EEG）与其他脑成像技术，有望提升味觉强度评估的准确性与可靠性。
(3) 基于人工智能驱动的微生物发酵剂设计。AI系统生物学、多组学技术及高通量分析的发展，能精确描绘与GABA、短链脂肪酸和胞外多糖等活性物质相关的微生物代谢通路。通过AI模型预测微生物互作、代谢产物生成及感官特征，可加速优化特定风味发酵剂的开发。
(4) 合成生物学与个性化营养。合成生物学的应用可赋能微生物合成稀有或优化的味觉代谢物，进一步丰富发酵食品的风味多样性。同时，基于微生物-味觉特征分析的个性化营养策略，有望推动符合个人偏好和健康需求的定制发酵食品发展。
(5) 基于结构和代谢数据的味觉预测模型。未来研究应聚焦于将结构和代谢物数据与机器学习算法相融合，开发更为先进的味觉预测模型，为发酵食品的风味定向开发提供高效、精准的技术支持。
