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酵母:決定自釀成敗的關鍵少數

Alechemist_96
・2021/04/27 ・2935字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

  • 文 / 禾餘麥酒(Alechemist)

近年來自釀啤酒的風潮盛行,釀造者可以在基本步驟之上加入各式各樣的靈感與創意,但許多人都會遇到「酵母無法發酵將醣類轉換成酒精」此一問題,導致無法順利品嚐到佳釀。想解決這個問題,就需要先理解酵母的特性以及酵母在釀酒過程中扮演的角色。

應用微生物將醣類轉換成酒精的釀酒,是個非常科學的過程。圖/Pexels

不論是東方或是西方,應用微生物之研究均由釀酒開始。西方喜用大麥中之酵素來糖化,而東方人習慣以米做酒,以黴菌糖化之。中國古書上記載之「醴」即所謂「啤酒」,可惜後來失傳了,如今啤酒可說是西方酒類之代表。(應用微生物學,蘇遠志)

釀造者:為了酵母而存在

簡單來說,釀酒所需的材料包括由澱粉產製的葡萄糖酵母菌,以及提供風味的成分如啤酒花等等。酵母得在適當的環境溫度,才能將葡萄糖發酵成酒精。因此,釀造者的責任是為酵母提供一個最適合發酵的環境,並呵護它成長!一桶佳釀可說是釀酒師身為酵母的僕人,親力親為細心照顧的成果。

為酵母提供一個最適合發酵的環境並呵護它成長,是釀造者的責任。圖/Pexels

餵養酵母、幫它準備養份,是釀造者的重要工作之一。釀造者得先準備好需要的原料,並透過糖化(mashing)將麥芽中的澱粉有效水解成酵母更容易使用的短鏈醣類養份。接著須準備水溫74到80度間過濾後的清水(filtered water),並利用麥芽所組成的過濾層將粥內的糖分洗出。此步驟過程較為繁複,需要專業設備輔助才能完成。

將糖分從麥芽中取出後,得將麥汁煮沸。這個步驟不光是可以有效的殺菌,煮沸同時可將人們不喜歡的味道如二甲基硫醚 (Dimethyl Sulfide, DMS) 隨蒸氣揮發。啤酒花也是在這個階段放入,藉由煮沸萃取其「有效物質」。而這邊的「有效物質」是指能將味道確切傳遞的化合物。以釀酒而言,啤酒花中的 alpha 酸(α acid),在煮沸時會異構化,形成提供苦味的異 alpha 酸(iso-α acid)。煮沸後即是等待降溫,此時釀造者會面臨一個很常遇到的問題:什麼時候應該投入酵母?在麥汁溫度過高時投入酵母,酵母會直接被煮熟,或是被燙的半死不活剩餘數量太少。麥汁中燙死的酵母是無法將麥汁發酵成酒精的!酵母存活數量太少則是導致發酵時間延長,或是其他雜菌侵略形成優勢菌種,導致整桶麥汁被污染不能喝了。

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釀酒原理:酵母怎麼呼吸?

釀酒的原理跟呼吸 (respiration) 有關,而酵母呼吸是為了產生能量活下去。酵母的呼吸可分為有氧無氧,雖然兩種情況都能產生能量,不過並不是兩種情況都能產生酒精!酵母只有在缺氧的情況下,才能產出酒精;在有氧的情況下,會產出乳酸。這與人類激烈無氧運動下代謝機制產出相同,運動後有身體痠痛的情況,即是因為體內的糖分轉換成乳酸。

有許多原因會導致酵母無法發酵,最常見的即是酵母數量不夠酵母活性不足。那要如何確定酵母順利無氧呼吸將糖類發酵成酒精呢?繁殖酵母可以解決數量不夠的問題,在許多文化裡做麵食所用的老麵糰,即是培養酵母的聰明方法。利用麵團當作培養皿不僅保濕,又可以提供酵母所需要的養份。不過當然,養麵團猶如養任何生物一般,是需要悉心照顧的。

製作麵食時所用的老麵糰,是培養酵母的聰明方法。圖/Pixabay

至於要確認酵母活性足夠則可以使用以下方法:取一只碗,將顆粒狀乾酵母倒入蘋果汁中,攪拌均勻,並以保鮮膜將碗給包起來,確認密封。酵母與蘋果汁的比例建議 1:10(即 1 克的酵母搭配 10 克的蘋果汁)。過程中使用到的餐具建議以酒精先行清潔,防止污染。如果酵母活性足夠的話,不用 5 分鐘便可以看到保鮮膜膨起。一旦確認酵母的活性,後面自釀時的發酵自然就不會失誤了,如此還可以控制好製作啤酒的變因,釀酒是不是很科學呢?

酵母種類繁多:如何挑選? 

酵母種類多樣,並不是每種酵母都適合釀酒。日常生活中麵包和啤酒是最常見的發酵食品,但麵包和啤酒所使用的酵母,即使都是酵母,其實種類並不相同,這和作物種類繁多一般,如同賣場內陳列的各式稻米包括台梗 9 號、越光米、台南 16 號 (鹿鳴米)、益全香米、高雄 139 等等品種。

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說回酵母的種類,做麵包的酵母呼吸時會產生大量的氣體,而釀啤酒的酵母呼吸時會大量利用醣類並產生酒精,兩者是有一定差異的。假使硬是交換使用,將釀酒酵母拿去做麵包,麵糰膨脹需要更多時間,而將麵包酵母拿去釀酒,酵母會因為隨著發酵酒精濃度逐漸提高而失去活性,進而停止發酵。因為不論做麵包或釀酒都有分別適合的酵母,建議在家自釀還是選擇適合釀酒的酵母,事半功倍!

更詳細的酵母知識都在說到釀酒,酵母比釀酒師更重要?|《看得見與看不見的多樣性》系列講座

瓶裝啤酒:活酵母還在嗎?

逛超市或便利商店時,看著架上琳琅滿目的啤酒,可否曾經好奇,使用酵母釀造的啤酒中,還有沒有酵母活著的身影呢?一支啤酒是否內含活酵母,其實是由生產製程決定的。市面上常見的啤酒,如台啤、海尼根、麒麟等,釀造完成裝瓶前常會使用巴氏殺菌或薄膜過濾的方式處理。巴氏殺菌是用低溫長時間將啤酒中的微生物菌包括酵母殺死,使用此種滅菌方式製成的即稱熟啤酒。相對地,不少精釀啤酒(craft beer)為了保留更多啤酒原有的風味,會使用不殺菌的生產流程利用過濾的方式將酵母排出,以減少裝瓶後啤酒在瓶內繼續發酵的可能性。

大部分市售商業啤酒都已經過殺菌,沒有活酵母存在。圖/Pexels

然而,並非所有瓶裝啤酒都有經過上述殺菌或過濾的流程,很多比利時啤酒如 Duvaal 就選擇不殺菌也不過濾。在比利時的酒廠,精密計算酵母在發酵過程中會利用到的糖分和生產出來二氧化碳的數量,並利用這樣的運算知識於生產流程上,在啤酒裝瓶前調和入微量的糖(Dextrins),與啤酒內殘餘極少量的酵母作用,藉此增加瓶內的二氧化碳。這個模式可以有效地保存啤酒原有的風味,同時減少裝瓶時的瓶內氧化。但這樣的製程難度相對較高,若是在運輸條件較差的區域,可能因為瓶內發酵的溫度過高,導致啤酒風味的改變。所以說,在超市或便利商店大多數購買到的商業啤酒 (有別於自釀) ,都已經沒有酵母了!

結語

在啤酒的世界裡,釀造者存在的意義是悉心呵護可以將糖類有效轉換成酒精的酵母。但自釀啤酒師可以運用自己的各式靈感與創意,煮出各式風味的麥汁作為餵養酵母的營養液,讓釀出來的啤酒更貼近自身喜歡的味道。酵母的學問非常複雜,不管從生物生理上、商業上、宏觀與巨觀的角度切入都能有不同的發現和應用。

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如果本篇達到 100 個光點,九月份禾餘麥酒會再次跟大家分享有關釀酒上的酵母知識。

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Alechemist_96
2 篇文章 ・ 5 位粉絲
【此為企業合作帳號】 禾,代表穀物。餘,代表豐盛。 禾餘麥酒成立於2015年,我們從田間出發,藉由契作的形式與農民一同耕作小麥、大麥、玉米等雜糧作物,運用專業農業及發酵科學知識,親自栽種並使用在地品種穀物賦予作物更高的經濟價值,我們希望在地的飲食都能使用在地的原料,進而改變台灣農業中水稻產量過剩、休耕地過多、雜糧作物仰賴進口等困境。禾餘麥酒致力將每項作物的風味轉化成口感細緻的啤酒,打造真正屬於台灣的風土之味,讓人與土地的關係更加和諧。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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每次呼吸都會吸入十個孢子?一朵菇如何形成?無所不在的真菌生命循環!——《真菌大未來》
積木文化
・2024/02/21 ・3532字 ・閱讀時間約 7 分鐘

真菌的生命週期

一切始於一顆孢子

孢子是真菌生命週期的開始,也是結束。這些單細胞單元裡,包含著新真菌個體的繁衍密碼。面對無數微生物競爭者和惡劣的環境條件,孢子萌芽的機率極低,因此真菌釋放出數萬億個孢子來提高生存機會。孢子維持在一個暫停於生死之間的狀態,密切留意周遭世界並尋找適合落腳的地方。孢子很微小,無處不在,所以根本無法躲避它們,以我們自己而言,每次的呼吸都會吸入十個孢子。

孢子是真菌生命週期的開始,也是結束。圖/unsplash

被稱為「胚種假說」(Panspermia)的生命起源論甚至認為:生命的藍圖被包裹在一顆孢子當中,並在太空中旅行,在宇宙中尋找適合落腳的家園。儘管對此假說爭論不休,但我們確實知道孢子可以耐受極端溫度、抗輻射,甚至可以在真空狀態的太空中存活。 1988 年,和平號空間站(mir)的俄羅斯太空人就注意到,他們的鈦石英窗外有「東西」在生長,而且正在漸漸「啃穿」鈦石英。後來證實,這個「東西」就是一種真菌。1

就像植物一樣,大多數真菌也都採用「紮根在土壤當中」這種耗時的繁殖方式:它們利用菌絲體生長,或透過孢子飄散到新的棲息地。在渴望繁衍其 DNA 的動力下,有些真菌採取巧妙的策略,確保其孢子在新環境中得以繁殖。

擁有誘人香氣的美食佳餚黑松露(Tuber melanosporum)就是一個很好的例子。這種跟黃金一樣珍貴的真菌生長在地底下,隨著孢子成熟,其所散發出的香氣會吸引動物、松露獵人和來自世界各地的美食家。松露的孢子不易被消化,所以最終會安全通過有幸一飽口福者的消化道;在理想狀況下,孢子應已遠離原來被採集到松露的位置。

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擁有誘人香氣的美食佳餚黑松露就是一個很好的例子,松露的孢子不易被消化,所以最終會安全通過有幸一飽口福者的消化道。圖/pexels

在地面上,圓形的巨型馬勃(Calvatia gigantea)子實體保護著數以百萬在內部熟成的孢子。有趣的是,只要戳一下成熟的馬勃,它就會噴出一股煙霧狀的孢子粉,讓風帶走飄散的孢子。

生長在糞便之中的水玉黴菌屬(Pilobolus)真菌,藉由分泌水分充滿泡囊增加壓力,最後像水槍一樣排射出泡囊頂部的孢子囊。有研究經計算發現,孢子囊能以至少 20,000 g (重力)的速率被噴射出去。相較之下,訓練有素的美國國家航空暨太空總署(NASA)太空人在太空船中穿著抗重力服(G-Suit)所承受的重力是 3 g ,而子彈是以 9,000 g 的加速度行進的。

生長在糞便之中的水玉黴菌屬真菌,藉由分泌水分充滿泡囊增加壓力,最後像水槍一樣排射出泡囊頂部的孢子囊。圖/wikipedia

還有能在黑暗中發光的真菌,光線會吸引昆蟲將它們的孢子散布到森林底層。例如,加德納臍菇(Neonothopanus gardneri,俗稱椰子花)就受到晝夜節律的調節,在夜間會發出明亮的光。 2所有這些演化而來的調整,都是為了確保繁殖能夠延續。

為菌絲找到一個家

當孢子落在一個溫度適中、靠近食物和水的地方時,它就會萌芽。孢子經由細胞壁吸收水分,並長出一種稱為菌絲的線狀管。當菌絲在營養基質上生長,就會分支出更多菌絲並形成一條細線。原本的菌絲繼續利用可能是木頭、昆蟲或土壤的基質,由尖端處長出更多菌絲。菌絲間開始融合相連,形成一個相互連接、被稱為菌絲體的物質。

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當孢子落在一個溫度適中、靠近食物和水的地方時,它就會萌芽。圖/wikipedia

每條菌絲的生長都結合了物理力量和化學策略。菌絲會分泌出作用相當於強力消化酸的酵素來分解物質。這個分泌酵素的作用,讓真菌能穿透最堅硬的基質:先將營養物質萃取出來,再經由菌絲體吸收。就像我們唾液中的酵素一樣,很快就可以將口中的麵包變成濕糊狀。

數英里的菌絲體,也許再來一朵菇

菌絲體如同漣漪一般,從孢子萌芽之處輻射向外生長。附近有營養物質出現時,菌絲體就會以圓形的方式使其表面積最大化,朝營養來源方向生長。當一個區域的食物來源耗盡,菌絲體中心處的舊菌絲就會被自己消化掉。殘存在被消化舊菌絲當中的可用資源,則會被重新傳送到菌絲體最外圈,供生長正旺盛的菌絲所用。

最後,菌絲體會長成一個廣大的空心環,也就是有時我們在草地上看見的「仙女環」。隨著資源被重新傳送到菌絲體生長的外緣,中心會逐漸消失,環的周長則逐漸增加。只要有養分和水,菌絲體就可以持續以這種方式不斷地生長下去。

菌絲體會長成一個廣大的空心環,也就是有時我們在草地上看見的「仙女環」。圖/wikipedia

在此階段,除了酵母菌以外的真菌就能由菌絲形成孢子,進行無性生殖。黴菌、銹病和粉狀黴菌等微型真菌總是以這種方式繁殖,例如麵包上所見的黴菌黑點就含有超過五萬個孢子。

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然而,屬於單細胞微型真菌的酵母菌,則採取不同於絲狀真菌的方式進行無性生殖。酵母菌利用分裂產生複製體進行無性生殖,雖然這種方法很有效率,但卻因此錯過了可以經由有性生殖確保遺傳多樣性的樂趣。3

除了透過無性生殖的方式繁殖,若環境條件惡劣(通常情況就是這樣),大型真菌也可以進行有性生殖。當兩個有性生殖相容的菌絲體相遇,它們就會進行融合並形成更大的團塊。

融合後已經具備遺傳多樣性的新菌絲體,等待著合適的環境條件到來,就會聚集它的菌絲、吸收水分膨脹,並形成被稱為原基(primordium)的菇蕾。幾天後,原基逐漸伸長菌柄,將菌傘推出基質表面。最後,菌傘打開就變成了一個完全成熟的菇。菇類的顏色、質地和形狀會因種類而異。

最後,菌傘打開就變成了一個完全成熟的菇。菇類的顏色、質地和形狀會因種類而異。圖/unsplash

根據菇類產生和釋放孢子的方式,可以將大型真菌分成兩群:一群是在封閉囊內產生孢子的子囊菌(asomycota),另一群是從菌褶中形成並釋放孢子的擔子菌(basidiomycota)。擔子菌的菌褶有一層菌膜保護,隨著菇的成熟,該菌膜就會剝落。

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菇的本身可以說就是一個慶典,慶祝擁有數萬億待釋放新世代真菌(孢子)的出現。孢子將再次進入那已經持續循環數十億年的過程之中。自然不會多愁善感,所以慶典終將結束;菇類在完成產生孢子的工作之後,就會開始腐爛消失。

菇的本身可以說就是一個慶典,菇類的出現是真菌生命循環的最美麗時刻。圖/unsplash

它們已經達成自然所交付的任務,而且也不吝讓我們一窺正大自然發自內在的美。菇類的出現是真菌生命循環的最美麗時刻,也許因為這樣,菇類才會如此受到歡迎。

註解

  1. Matthew Phelan, ‘Why fungi adapt so well to life in space’, Scienceline, 7 March 2018, . ↩︎
  2. Anderson G Oliveira, Cassius V Stevani, Hans E Waldenmaier, Vadim Viviani Jillian M Emerson, Jennifer J Loros and Jay C Dunlap, ‘Circadian control sheds light on fungal bioluminescence’, Current Biology, vol. 25, issue 7, 2015, . ↩︎
  3. 譯注:酵母菌也會進行有性生殖,遺傳物質亦會重新洗牌。 ↩︎

——本文摘自《真菌大未來:不斷改變世界樣貌的全能生物,從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》,2023 年 12 月,積木文化出版,未經同意請勿轉載。

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食品界的奇葩:讓人又愛又恨的納豆
iGEM NCHU_96
・2022/10/05 ・2204字 ・閱讀時間約 4 分鐘

納豆原本是日本的傳統食品,現在台灣也到處都可以看得到了。雖然不好聞,而且還黏黏的,很多人卻因此就愛這一味,連台灣人也不例外。那麼納豆到底是怎麼來的?又是怎麼做的呢?

納豆是由大豆經過名為 Bacillus subtilis natto 的枯草桿菌發酵後製成,氣味獨特,類似辛辣的陳年奶酪。攪拌納豆會產生許多粘稠的細絲,通常被當作早餐吃(拌/不拌派戰起來!),可以放在米飯上,再搭配芥茉、醬油,或是日本洋蔥,稱為 納豆ごはん (米飯上的納豆)。

納豆偶爾也用於其他食物,例如壽司、吐司、味噌湯、玉子燒、沙拉,或是作為御好燒、茶飯的成分,甚至可以與義大利麵一起食用。看著看著,再加上想像,是不是就讓人垂涎欲滴呀!

納豆飯。圖/Unsplash

儘管有許多人覺得它的味道令人不快,其他人卻將它作為佳餚。眾所皆知,納豆在日本關東東部地區很受歡迎,但在關西地區不太受待見。

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在 1990 年左右,「乾納豆」和「油炸納豆」問世,氣味和黏性降低,這對不喜歡傳統納豆氣味和質地的人來說,更容易食用;而另一種名為「豆乃香」的發酵大豆,也透過改良大豆和納豆芽孢桿菌品種,降低了黏性。

納豆是從哪裡來的?有兩種故事版本!

關於納豆的最早起源眾說紛紜、莫衷一是。一種理論認為,納豆是在遙遠的過去,在多個地方各自起源的,因為它的製作材料及工具,自古以來就很常見。

  1. 日本的傳奇起源

西元 1086 年至 1088 年間,武士源義家在日本東北部進行一場戰役。某天,部隊在為馬兒煮大豆時,不巧遭到襲擊。他們急忙收起豆子,過幾天重新打開草袋,發現裡面的大豆竟然已經發酵了!士兵們或毫不在意,或硬著頭皮地吃了下去,才驚覺意外地好吃。於是,這種獨特而濃郁的風味,很快便在日本流行起來。

源義家是日本平安時代後期的著名武將。圖/Wikipedia
  1. 中國起源

在納豆之前,中國有一種類似的黑豆發酵食品,叫做「豉」或「豆豉」。這些在中國發明的大豆調味料,經由商品化後,傳播到整個東亞。這種食物通常由整粒發酵的大豆,透過鹽漬、發酵和陳化等手法製成。

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但是,中國與日本的成分和製作方法有所不同:中國人使用黑豆和黃豆來製作豆豉,日本人卻只使用黃豆來製作納豆。另外,鹽的用量也會影響豆豉和納豆的味道和外觀。

大豆的種植方法是在彌生時代從中國傳入日本的。後來,鹽開始在日本流通,成為豆豉開始生產的契機。不過,當時的鹽非常昂貴,所以有些人認為,納豆是在生產豆豉時,偶然發明出來的食物。

除此之外,平城京出土的木簡上頭寫著「豉」字,因此,也有人認為是在中國豆豉傳入日本後,日本人才得以藉此發明納豆。

不同品牌的豆豉。圖/Wikipedia

想製作納豆?你可能得花費不少時間

納豆是由大豆製成的,通常會優先選擇較小顆的豆子。如此一來,在發酵過程中,就能更輕易地發酵到中心部位。首先,豆子會先被清洗乾淨,然後在水中浸泡 12~20 小時,以增加它們的大小,接下來再蒸 6 小時。

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此時,必須特別注意,使材料遠離雜質和其他細菌。這些混合物需要在 40℃ 發酵長達 24 小時。之後置於冰箱冷卻、陳化一個禮拜,使納豆變得黏稠。在這些加工過程中,都必須盡可能地避免接觸到大豆,否則大豆也可能會受到皮膚上的菌群汙染。

納豆富含營養,卻不是人人能吃

那麼,納豆是如何從日常佳餚,搖身一變,成為保健食品呢?

大豆在發酵過程中,化學成分會有很大的改變。除了保有原本的蛋白質、鈣質、維生素 B1、食物纖維等營養素之外,更增加了發酵生產的多種維生素,例如維生素 B2、B6、K2 等等。納豆的營養素相當多元且豐富,每 100 公克就含有多種礦物質與維生素,包括:鐵(每日建議攝取量的 66%)、錳(73%)和維生素 K(22%)。

此外,納豆內含一種稱為「納豆激酶」的酵素,更是有多種保健功效,可以降低血壓、降低動脈硬化、降低因心血管疾病造成的死亡率、溶解血栓、強健骨骼、維護腸道健康、增強免疫系統。

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然而,不是所有人都適合食用納豆激酶,因為納豆激酶有抗血栓(凝血)及降血壓的功用,不建議與抗凝血劑、降血壓藥一起服用。如果患有出血性疾病,也不建議食用。但一切都應在醫師的指示下,再作定奪。

如果不確定能不能吃納豆,可以先諮詢醫師喔!圖/Unsplash
  1. Hosking, Richard (1995). A Dictionary of Japanese Food – Ingredients and Culture. Tuttle.
  2. McCloud, Tina (7 December 1992). “Natto: A Breakfast Dish That’s An Acquired Taste”. Daily Press.
  3. Deutsch, Jonathan; Murakhver, Natalya (2012). They Eat That?: A Cultural Encyclopedia of Weird and Exotic Food from Around the World. ABC-CLIO.
  4. William Shurtleff; Akiko Aoyagi (2012). History of Natto and Its Relatives (1405–2012). Soyinfo Center.
  5. “起源は?発祥は?知られざる納豆の歴史 | ピントル”. 納豆専門ページ | ピントル (in Japanese).
  6. “History of Natto and Its Relatives (1405-2012) – SoyInfo Center”. www.soyinfocenter.com.
  7. “History of Soy Nuggets (Shih or Chi, Douchi, Hamanatto) – Page 1”. www.soyinfocenter.com.
  8. “糸引きの少ない納豆「豆乃香」の開発” (PDF) (in Japanese). Ibaraki Prefectural Industrial Technology Center.
  9. “納豆が出来るまで。納豆の製造工程”. Natto.in. 2004. Archived from the original
  10. USDA Database: https://fdc.nal.usda.gov/fdc-app.html#/food-details/172443/nutrients
  11. Chen H, McGowan EM, Ren N, Lal S, Nassif N, Shad-Kaneez F, et al. (2018). “Nattokinase: A Promising Alternative in Prevention and Treatment of Cardiovascular Diseases”. Biomarker Insights.
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