The influence of nitrogen and biotin interactions on the performance of Saccharomyces in alcoholic fermentations
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To study the impact of assimilable nitrogen, biotin and their interaction on growth, fermentation rate and volatile formation by Saccharomyces. METHODS AND RESULTS: Fermentations of synthetic grape juice media were conducted in a factorial design with yeast assimilable nitrogen (YAN) (60 or 250 mg l(-1)) and biotin (0, 1 or 10 microg l(-1)) as variables. All media contained 240 g l(-1) glucose + fructose (1 : 1) and were fermented using biotin-depleted Saccharomyces cerevisiae strains EC1118 or UCD 522. Both strains exhibited weak growth and sluggish fermentation rates without biotin. Increased nitrogen concentration resulted in higher maximum fermentation rates, while adjusting biotin from 1 to 10 microg l(-1) had no effect. Nitrogen x biotin interactions influenced fermentation time, production of higher alcohols and hydrogen sulfide (H(2)S). Maximum H(2)S production occurred in the medium containing 60 mg l(-1) YAN and 1 microg l(-1) biotin. CONCLUSIONS: Nitrogen x biotin interactions affect fermentation time and volatile production by Saccharomyces depending on strain. Biotin concentrations sufficient to complete fermentation may affect the organoleptic impact of wine. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This study demonstrates the necessity to consider nutrient interactions when diagnosing problem fermentations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».