一种饮用水水库致嗅放线菌生长曲线测定与产嗅影响因素分析（三）
2.4、营养元素对嗅味物质影响
基于SHAP模型解析及多维度实验结果，本发明揭示了碳氮源协同调控链霉菌产2-MIB嗅味的关键机制及优化路径，具体结果如图4所示。图4(a)显示了营养元素对于链霉菌嗅味产生的影响性，SHAP模型预测了不同环境因子对2-MIB浓度的贡献值。通过图4(a)可以看出，葡萄糖组硝氮特征正向贡献值最好，氨氮表现为轻微正向贡献值，高锰酸盐指数和TP对2-MIB表现为负效益值。氨基酸组氨氮、硝氮特征正向贡献值较好，但硝氮特征正向值点较少，氨氮对2-MIB正向贡献效果更好，其余环境因子对2-MIB贡献性不显著。淀粉组氨氮和硝氮表现为正向贡献值，硝氮比氨氮对2-MIB贡献更具有预测性，TN表现为显著负贡献值，其余环境因子无明显正负贡献值。综合分析，氨氮和硝氮对于链霉菌产生的2-MIB综合有良好的正向预测作用。不同碳源和氮源类型组合下的2-MIB嗅味差异如图4(b)所示，通过图4(b)可以看出，淀粉和氨氮、亚硝氮和有机氮源组合表现出更明显的浓度差异，三组不同碳源类型下，添加氨氮致使的2-MIB浓度差异均较大。
不同处理条件下氨氮对2-MIB影响较其他氮源类型更显著。图4(c)显示了初始添加不同碳源致使的2-MIB浓度变化和显著性差异结果，通过图4(c)可以看出，对于Strepotomyces albogriseolus，氨氮和硝氮气泡较大，P值小结果更显著，且2-MIB浓度变化范围较Strepotomyces tendae更小。对于Strepotomyces tendae，硝氮变化范围和结果显著性较其他环境因子更好。图4(d)显示了不同理化因子、2-MIB和GSM的相关性分析结果，通过图4(d)可以看出，2-MIB浓度与不同理化因子均有一定相关性，与GSM有轻微负相关性。结果表明不同理化因子在嗅味发生过程中均有促进作用。通过解析碳氮营养因素代谢网络与环境因子的非线性耦合机制，首次建立基于SHAP模型的2-MIB预测系统，在饮用水安全领域具有显著应用价值。
图4为不同营养元素、氮源浓度以及类型对链霉菌产嗅的影响结果图：(a)为葡萄糖、氨基酸和淀粉条件下营养元素对2-MIB贡献程度SHAP模型，柱状图和蜜蜂群图分别表mean(|SHAP value|)和SHAP值；(b)为不同氮源类型嗅味差异环形分组云雨图；(c)为两株链霉菌在不同氮源浓度和类型下的嗅味差异数值气泡图；(d)为嗅味物质和营养元素浓度相关性分析图。
2.5、链霉菌的碳源利用能力
本发明涉及微生物培养技术领域，具体涉及链霉菌属菌株的碳源代谢特性及其在发酵工艺中的应用。图5显示了Strepotomyces albogriseolus，Strepotomyces tendae在10天培养周期内对6种不同类型碳源的利用能力和不同条件的碳源总利用能力。这六类碳源分别是单糖、氨基酸、酯、醇、胺类和酯。通过图5可以看出，两株链霉菌对碳源利用能力表现相似，Streptomyces albogriseolus对氨基酸类和酯类利用率最高，Strepotomycestendae对酯类利用率最高。两株链霉菌在葡萄糖组中相对于淀粉和氨基酸组对多种碳源利用率表现更好。淀粉组无机氮源中对碳源利用率相似，其中添加亚硝氮对碳源利用率最差，添加胰蛋白胨的利用率最好。
氨基酸组中添加胰蛋白胨下碳源利用率较添加无机氮源对碳源的利用能力差，Strepotomyces albogriseolus在不同氮源下对酯类利用效果显著。葡萄糖组中添加氨氮对多种碳源能力均较强，硝氮的添加使两株链霉菌对碳源利用能力最低。淀粉组碳源利用能力较其余两组更稳定，且不同碳源和氮源对碳源利用率均有多个聚集点，添加有机氮源两株链霉菌对碳源总利用率较无机氮源始终较高。本发明的技术优势体现在：首次揭示了有机氮源对链霉菌碳源代谢网络的调控作用，并建立了氮源类型与特定碳源代谢的定量关联。
图5为不同碳源和氮源培养下两株链霉菌对碳源的利用率图：(a)为随时间变化下，对六种碳源利用率环形热图；(b)为对六种碳源总利用率云雨图；
2.6、环境因子对于链霉菌产嗅的综合评估
本发明通过结构方程模型(SEM)与广义线性模型(GLM)的整合分析揭示了氮代谢对链霉菌产2-MIB嗅味的关键调控路径及环境因子的协同作用机制，结果如图6所示。图6(a)显示了结构方程(SEM)模型解析结果：氨氮(NH4+)与硝态氮(NO3-)对2-MIB生成路径系数分别达7.281与8.758(p<0.05)，显著高于其他环境因子(温度、溶解氧路径系数<0.5)，证实氮源类型是2-MIB生物合成的核心驱动因素。
图6为链霉菌产生2-MIB浓度综合因素分析结果图：(a)为结构方程SEM模型得到的贡献度排序环形图以及不同环境因子、细胞数量和-MIB产量的SEM结构方程图；(b)为广义线性GLM模型分析环境因子、细胞数量对链霉菌产生2-MIB贡献度排序以及模型预测准确性检验图。
高锰酸盐指数(CODMn)与细胞密度呈显著负相关(路径系数＝-2022.169，p<0.05)，提示有机物氧化过程可能抑制微生物代谢活性。图6(b)显示了广义线性模型(GLM)对两株链霉菌产嗅综合因素评估结果，GLM拟合较好，残差分布集中，异常值占比<5％，证明模型对2-MIB嗅味贡献度的预测具有高可靠性。硝态氮(4.71)与氨氮(3.65)对2-MIB浓度呈显著正向效应，而TN与细胞密度表现为稳定负向调控，与SEM结论高度一致。通过SEM-GLM联合解析，突破单一模型局限性，明确氮代谢通路的量化调控权，锁定氨氮与硝态氮为关键工艺调控节点，为优化碳氮比(C/N)及氮源投加策略提供数据支撑。