Potential Grape-Derived Contributions to Volatile Ester Concentrations in Wine
Notice bibliographique
Résumé
Grape composition affects wine flavour and aroma not only through varietal compounds, but also by influencing the production of volatile compounds by yeast. C9 and C12 compounds that potentially influence ethyl ester synthesis during fermentation were studied using a model grape juice medium. It was shown that the addition of free fatty acids, their methyl esters or acyl-carnitine and acyl-amino acid conjugates can increase ethyl ester production in fermentations. The stimulation of ethyl ester production above that of the control was apparent when lower concentrations of the C9 compounds were added to the model musts compared to the C12 compounds. Four amino acids, which are involved in CoA biosynthesis, were also added to model grape juice medium in the absence of pantothenate to test their ability to influence ethyl and acetate ester production. β-Alanine was the only one shown to increase the production of ethyl esters, free fatty acids and acetate esters. The addition of 1 mg∙L(-1) β-alanine was enough to stimulate production of these compounds and addition of up to 100 mg∙L(-1) β-alanine had no greater effect. The endogenous concentrations of β-alanine in fifty Cabernet Sauvignon grape samples exceeded the 1 mg∙L(-1) required for the stimulatory effect on ethyl and acetate ester production observed in this study.
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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 ».