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Enregistrement W1967256623 · doi:10.1111/1574-6968.12248

Sequence-based analysis of the microbial composition of water kefir from multiple sources

2013· article· en· W1967256623 sur OpenAlexaboutno aff
Alan J. Marsh, Órla O’Sullivan, Colin Hill, R. Paul Ross, Paul D. Cotter

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience Foundation Ireland
Mots-clésKefirMicroorganismFood scienceFermentationBacteriaPopulationYeastBiologyAcetic acid bacteriaLactobacillus paracaseiLactic acidMicrobiologyLactobacillusBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water kefir is a water-sucrose-based beverage, fermented by a symbiosis of bacteria and yeast to produce a final product that is lightly carbonated, acidic and that has a low alcohol percentage. The microorganisms present in water kefir are introduced via water kefir grains, which consist of a polysaccharide matrix in which the microorganisms are embedded. We aimed to provide a comprehensive sequencing-based analysis of the bacterial population of water kefir beverages and grains, while providing an initial insight into the corresponding fungal population. To facilitate this objective, four water kefirs were sourced from the UK, Canada and the United States. Culture-independent, high-throughput, sequencing-based analyses revealed that the bacterial fraction of each water kefir and grain was dominated by Zymomonas, an ethanol-producing bacterium, which has not previously been detected at such a scale. The other genera detected were representatives of the lactic acid bacteria and acetic acid bacteria. Our analysis of the fungal component established that it was comprised of the genera Dekkera, Hanseniaspora, Saccharomyces, Zygosaccharomyces, Torulaspora and Lachancea. This information will assist in the ultimate identification of the microorganisms responsible for the potentially health-promoting attributes of these beverages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations90
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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