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Enregistrement W1535435460 · doi:10.1186/s12864-015-1755-2

Evolutionary engineering of a wine yeast strain revealed a key role of inositol and mannoprotein metabolism during low-temperature fermentation

2015· article· en· W1535435460 sur OpenAlexfundno aff
María López‐Malo, Estéfani García‐Ríos, Bruno Melgar, Mónica Sánchez, Maitreya J. Dunham, José Manuel Guillamón

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchNational Institutes of HealthGeneralitat ValencianaNational Science Foundation
Mots-clésBiologyYeastYeast in winemakingFermentationSaccharomyces cerevisiaeStrain (injury)WineMutantGeneticsGeneBiochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wine produced at low temperature is often considered to improve sensory qualities. However, there are certain drawbacks to low temperature fermentations: e.g. low growth rate, long lag phase, and sluggish or stuck fermentations. Selection and development of new Saccharomyces cerevisiae strains well adapted at low temperature is interesting for future biotechnological applications. This study aimed to select and develop wine yeast strains that well adapt to ferment at low temperature through evolutionary engineering, and to decipher the process underlying the obtained phenotypes. RESULTS: We used a pool of 27 commercial yeast strains and set up batch serial dilution experiments to mimic wine fermentation conditions at 12 °C. Evolutionary engineering was accomplished by using the natural yeast mutation rate and mutagenesis procedures. One strain (P5) outcompeted the others under both experimental conditions and was able to impose after 200 generations. The evolved strains showed improved growth and low-temperature fermentation performance compared to the ancestral strain. This improvement was acquired only under inositol limitation. The transcriptomic comparison between the evolved and parental strains showed the greatest up-regulation in four mannoprotein coding genes, which belong to the DAN/TIR family (DAN1, TIR1, TIR4 and TIR3). Genome sequencing of the evolved strain revealed the presence of a SNP in the GAA1 gene and the construction of a site-directed mutant (GAA1 (Thr108)) in a derivative haploid of the ancestral strain resulted in improved fermentation performance. GAA1 encodes a GPI transamidase complex subunit that adds GPI, which is required for inositol synthesis, to newly synthesized proteins, including mannoproteins. CONCLUSIONS: In this study we demonstrate the importance of inositol and mannoproteins in yeast adaptation at low temperature and the central role of the GAA1 gene by linking both metabolisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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