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Enregistrement W2031399328 · doi:10.1046/j.1365-2672.2001.01311.x

Effect of lactobacilli on yeast growth, viability and batch and semi-continuous alcoholic fermentation of corn mash

2001· article· en· W2031399328 sur OpenAlexafffund
K. C. Thomas, S. H. Hynes, W. M. Ingledew

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésYeastFermentationFood scienceLactobacillusPopulationEthanol fermentationBiologyLactic acidEthanolLactobacillaceaeChemistryEthanol fuelBacteriaBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The aim of this study was to evaluate interactions between Saccharomyces cerevisiae and selected strains of lactobacilli regarding cell viabilities, and production of organic acids and ethanol during fermentation. METHODS AND RESULTS: Corn mashes were inoculated with yeasts and selected strains of lactobacilli, and fermented in batch or semi-continuous (cascade) mode. Ethanolic fermentation rates and viabilities of yeast were not affected by lactobacilli unless the mash was pre-cultured with lactobacilli. Then, yeast growth was inhibited and the production of ethanol was reduced by as much as 22%. CONCLUSION: Yeasts inhibited the multiplication of lactobacilli and this resulted in reduced production of acetic and lactic acids. The self-regulating nature of the cascade system allowed the yeast to recover, even when the lactobacilli had a head start, and reduced the size of the population of the contaminating Lactobacillus to a level which had an insignificant effect on fermentation rate or ethanol yield. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Contamination during fermentation is normally taken care of by the large yeast inoculum, although yeast growth and fermentation rates could be adversely affected by the presence of high numbers of lactobacilli in incoming mash or in transfer lines.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations109
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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