Growth‐promoting properties of yeast extracts produced at different pH values, with different autolysis promoters and bacterial populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of the autolysis conditions of bakers' yeast on the growth‐promoting properties of the resulting yeast extracts (YE) were examined on cultures of Lactococcus lactis ssp lactis D25 and of Lactococcus lactis ssp cremoris R2. The various YE were produced by conducting autolysis at four pH levels (pH 4.0, 5.5, 7.0 or 8.5) and with or without the autolysis promoters (AP) ethyl acetate or chitosan. To determine if the presence of contaminating bacteria during autolysis affected the YE characteristics, one series of YE was also prepared with the bakers' yeast cell suspension contaminated with 10 8 CFU/cm −3 of typical yeast plant bacteria (mostly of the Bacillus genus) at the beginning of autolysis. The growth curves of the lactococci in media supplemented with the various YE were analyzed to determine the maximum optical density ( OD max ), the maximum growth rate (µ max ) and the fermentation time ( F ‐time) at which OD max was reached. The addition of bacterial contaminants (at 10 8 CFUcm −3 ) did not significantly influence the growth‐promoting properties of YE. The lactococci had higher OD max and µ max values when the media contained YE produced at pH 4.0 or 5.5, and these YE contained 40% more total nitrogen than those obtained at pH 7.0 or 8.5. There was no major effect of AP on the biological value of the resulting YE, but a significant interaction between pH and AP was found for L lactis D25. Thus the OD max of YE produced at pH 7.0 and 8.5 were highest when ethyl acetate was used as autolysis promoter, as compared with control and chitosan at pH 7.0–8.5, while the opposite was obtained with products produced at pH 4.0 and 5.5. This study shows that parameters used to produce YE influence their biological value with respect to the growth‐promoting properties of lactococci. © 2001 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».