Evaluation of Gene Modification Strategies for the Development of Low-Alcohol-Wine Yeasts
Notice bibliographique
Résumé
Saccharomyces cerevisiae has evolved a highly efficient strategy for energy generation which maximizes ATP energy production from sugar. This adaptation enables efficient energy generation under anaerobic conditions and limits competition from other microorganisms by producing toxic metabolites, such as ethanol and CO(2). Yeast fermentative and flavor capacity forms the biotechnological basis of a wide range of alcohol-containing beverages. Largely as a result of consumer demand for improved flavor, the alcohol content of some beverages like wine has increased. However, a global trend has recently emerged toward lowering the ethanol content of alcoholic beverages. One option for decreasing ethanol concentration is to use yeast strains able to divert some carbon away from ethanol production. In the case of wine, we have generated and evaluated a large number of gene modifications that were predicted, or known, to impact ethanol formation. Using the same yeast genetic background, 41 modifications were assessed. Enhancing glycerol production by increasing expression of the glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase gene, GPD1, was the most efficient strategy to lower ethanol concentration. However, additional modifications were needed to avoid negatively affecting wine quality. Two strains carrying several stable, chromosomally integrated modifications showed significantly lower ethanol production in fermenting grape juice. Strain AWRI2531 was able to decrease ethanol concentrations from 15.6% (vol/vol) to 13.2% (vol/vol), whereas AWRI2532 lowered ethanol content from 15.6% (vol/vol) to 12% (vol/vol) in both Chardonnay and Cabernet Sauvignon juices. Both strains, however, produced high concentrations of acetaldehyde and acetoin, which negatively affect wine flavor. Further modifications of these strains allowed reduction of these metabolites.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».