啤酒的風味與品質主要由發酵過程中酵母代謝產生的醇、酯、酸等多種化合物共同決定。傳統發酵過程監控主要依賴氣相色譜、液相色譜等多種儀器來“分別”檢測發酵液中不同物質的含量，過程繁瑣、耗時長且成本高昂。更重要的是，這些發酵過程監控技術無法快速獲取酵母細胞自身的實時代謝狀態，也忽視了細胞群體中存在的代謝差異。
針對這一技術瓶頸，中國科學院青島生物能源與過程研究所等提出并驗證了一種名為“過程拉曼組”的單細胞代謝表型組技術。該技術能快速、無損、免標記地探測啤酒發酵過程中，酵母細胞內的代謝狀態及其異質性，而且能同步監測發酵液中關鍵風味物質的動態變化。
該技術開發的“拉曼組內關聯分析”方法，能夠從高通量、低成本監測的發酵過程拉曼組數據中提取出大量高價值細胞代謝功能信息，從而實時指導發酵控制。具體來說，每次采樣的拉曼組數據，不僅能挖掘胞內各種大分子化合物的含量，還能同時定量模擬分泌到胞外的多種特定啤酒風味化合物的含量，并且進一步推斷出胞內代謝物之間、胞內與胞外代謝物之間、以及胞外代謝物之間潛在的相互轉化網絡。這項工作將單細胞拉曼光譜的應用從單純的細胞種質分類或胞內成分分析，拓展到了“同時”感知胞內代謝狀態與胞外化合物組成，及其之間互作關系的水平。
這一工作為工業規模發酵過程的精準控制提供了創新性的研究工具和解決方案，在未來基于更多場景的開發和驗證后，有望廣泛應用于包括啤酒發酵在內的各種生物制造產業。
相關研究成果發表于《生物資源技術》（Bioresource Technology）。