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Enregistrement W2017169558 · doi:10.1007/s13213-010-0071-y

Ethyl carbamate content in wines with malolactic fermentation induced at different points in the vinification process

2010· article· en· W2017169558 sur OpenAlexaboutno aff
M. C. Masqué, M.D. Soler, Beatriz Zaplana, Rosó Franquet, Sandra Rico, Xoán Elorduy, Anna Puig, Eva Comín Bertrán, Fina Capdevila, A. T. Palacios, Silvana V. Romero, José María Heras, Sibylle Krieger-Weber

Notice bibliographique

RevueAnnals of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePolyamine Metabolism and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia y Tecnología
Mots-clésEthyl carbamateMalolactic fermentationWineChemistryFood scienceFermentationWinemakingAcetaldehydeWine faultFermentation in winemakingEthanol fermentationLactic acidYeastEthanolYeast in winemakingBiochemistryBacteriaBiologySaccharomyces cerevisiae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethyl carbamate (EC) is a carcinogenic compound found in fermented food and beverages such as wine. Although its carcinogenic potential in animals is known, information regarding its effects in humans remains insufficient, thus there is increasing interest in its research. EC content is higher in products with high alcohol content and in aged products. The main precursor involved in EC production in wine is urea, which is produced by metabolism of arginine by yeast, but there is also evidence that EC levels can increase after malolactic fermentation (MLF). Some lactic acid bacteria (LAB) can degrade the arginine present in must and wine via the arginine deiminase pathway, producing citrulline and carbamyl phosphate. Both compounds can react with ethanol in acidic conditions and produce EC. Our research group is studying the influence of MLF induced at different points of wine-making on the quality of the resulting wine. Among other parameters, the content of toxic compounds such as EC was evaluated. Results so far indicate that EC levels at the end of MLF were quite low (less than 3 μg/l) in all cases, i.e. below the existing legal limit (e.g. 30 μg/l in Canada). In almost all wines, EC concentrations increased after 8 months of storage as has been described by other authors. In some of the wines in which MLF was carried out by selected LAB, the increase in EC concentration was lower.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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