Influence of pH on the Formation of Glucan by<i>Lactobacillus reuteri</i>TMW 1.106 Exerting a Protective Function Against Extreme pH Values
Notice bibliographique
Résumé
Lactobacillus reuteri TMW 1.106, a dominant type II sourdough bacterium, produces glucan from sucrose in vitro and in situ. Exopolysaccharides positively affect the texture and mouth feel of foods and their in situ production in fermented foods could be an alternative to the addition of hydrocolloids from plants or non-GRAS microorganisms. The aim of this study was to elucidate a probable function of the EPS for the bacterium. Lb. reuteri TMW 1.106 harbors two glucosyltransferases, Gtf106A and Gtf106B and produces a dextran. Gtf106B exhibited hydrolysis but no transferase activity. Enzymatic production of dextran with the heterologously expressed, N-terminally truncated ΔN Gtf106A was highest at a pH of 4.0, whereas dextran formation in pH static fermentations was optimal between pH 4.7 and 5.4. The dextran synthesised at these pH values had the highest molecular mass (1.2 × 107) and 15% α–(1–4) linkages. A protective effect of this EPS on Lb. reuteri TMW 1.106 against low pH, explaining the low pH-production maximum, could be demonstrated through the delay of cell death.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».