Effect of Lineage-Specific Metabolic Traits of Lactobacillus reuteri on Sourdough Microbial Ecology
Notice bibliographique
Résumé
This study determined the effects of specific metabolic traits of Lactobacillus reuteri on its competitiveness in sourdoughs. The competitiveness of lactobacilli in sourdough generally depends on their growth rate; acid resistance additionally contributes to competitiveness in sourdoughs with long fermentation times. Glycerol metabolism via glycerol dehydratase (gupCDE) accelerates growth by the regeneration of reduced cofactors; glutamate metabolism via glutamate decarboxylase (gadB) increases acid resistance by generating a proton motive force. Glycerol and glutamate metabolisms are lineage-specific traits in L. reuteri; therefore, this study employed glycerol dehydratase-positive sourdough isolates of human-adapted L. reuteri lineage I, glutamate decarboxylase-positive strains of rodent-adapted L. reuteri lineage II, as well as mutants with deletions in gadB or gupCDE. The competitivenesses of the strains were quantified by inoculation of wheat and sorghum sourdoughs with defined strains, followed by propagation of doughs with a 10% inoculum and 12-h or 72-h fermentation cycles. Lineage I L. reuteri strains dominated sourdoughs propagated with 12-h fermentation cycles; lineage II L. reuteri strains dominated sourdoughs propagated with 72-h fermentation cycles. L. reuteri 100-23ΔgadB was outcompeted by its wild-type strain in sourdoughs fermented with 72-h fermentation cycles; L. reuteri FUA3400ΔgupCDE was outcompeted by its wild-type strain in sourdoughs fermented with both 12-h and 72-h fermentation cycles. Competition experiments with isogenic pairs of strains resulted in a constant rate of strain displacement of the less competitive mutant strain. In conclusion, lineage-specific traits of L. reuteri determine the competitiveness of this species in sourdough 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».