Computational Models for Prediction of Yeast Strain Potential for Winemaking from Phenotypic Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Saccharomyces cerevisiae strains from diverse natural habitats harbour a vast amount of phenotypic diversity, driven by interactions between yeast and the respective environment. In grape juice fermentations, strains are exposed to a wide array of biotic and abiotic stressors, which may lead to strain selection and generate naturally arising strain diversity. Certain phenotypes are of particular interest for the winemaking industry and could be identified by screening of large number of different strains. The objective of the present work was to use data mining approaches to identify those phenotypic tests that are most useful to predict a strain's potential for winemaking. We have constituted a S. cerevisiae collection comprising 172 strains of worldwide geographical origins or technological applications. Their phenotype was screened by considering 30 physiological traits that are important from an oenological point of view. Growth in the presence of potassium bisulphite, growth at 40 °C, and resistance to ethanol were mostly contributing to strain variability, as shown by the principal component analysis. In the hierarchical clustering of phenotypic profiles the strains isolated from the same wines and vineyards were scattered throughout all clusters, whereas commercial winemaking strains tended to co-cluster. Mann-Whitney test revealed significant associations between phenotypic results and strain's technological application or origin. Naïve Bayesian classifier identified 3 of the 30 phenotypic tests of growth in iprodion (0.05 mg/mL), cycloheximide (0.1 µg/mL) and potassium bisulphite (150 mg/mL) that provided most information for the assignment of a strain to the group of commercial strains. The probability of a strain to be assigned to this group was 27% using the entire phenotypic profile and increased to 95%, when only results from the three tests were considered. Results show the usefulness of computational approaches to simplify strain selection procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».