Maple sap as a rich medium to grow probiotic lactobacilli and to produce lactic acid
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To demonstrate the feasibility of growing lactobacilli and producing lactic acid using maple sap as a sugar source and to show the importance of oligosaccharides in the processes. METHODS AND RESULTS: Two maple sap samples (Cetta and Pinnacle) and purified sucrose were used as carbon sources in the preparation of three culture media. Compared with the sucrose-based medium, both maple sap-based media produced increased viable counts in two strains out of five by a factor of four to seven. Maple sap-based media also enhanced lactic acid production in three strains. Cetta sap was found to be more efficient than Pinnacle sap in stimulating lactic acid production and, was also found to be richer in various oligosaccharides. The amendment of the Pinnacle-based medium with trisaccharides significantly stimulated Lactobacillus acidophilus AC-10 to grow and produce lactic acid. CONCLUSIONS: Maple sap, particularly if rich in oligosaccharides, represents a good carbon source for the growth of lactobacilli and the production of lactic acid. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This study provides a proof-of-concept, using maple sap as a substrate for lactic acid production and for the development of a nondairy probiotic drink.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».