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Enregistrement W2153039348 · doi:10.1046/j.1365-2672.2003.01827.x

Fermentative activity and production of volatile compounds by Saccharomyces grown in synthetic grape juice media deficient in assimilable nitrogen and/or pantothenic acid

2003· article· en· W2153039348 sur OpenAlexfundno aff
X.D. Wang, Jeffri C. Bohlscheid, Charles G. Edwards

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLallemand
Mots-clésPantothenic acidFood scienceFermentationChemistrySaccharomycesYeastBiochemistrySaccharomyces cerevisiaeRiboflavin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To understand the impact of assimilable nitrogen and pantothenic acid on fermentation rate and synthesis of volatile compounds by Saccharomyces under fermentative conditions. METHODS AND RESULTS: A 2 x 3 factorial experimental design was employed with the concentrations of yeast assimilable nitrogen (YAN) (60 and 250 mg l(-1)) and pantothenic acid (10, 50 and 250 microg l(-1)) as variables. In media containing 250 microg l(-1) pantothenic acid, H2S production by two different species of Saccharomyces decreased when YAN was increased from 60 to 250 mg l(-1). Conversely, H2S production was significantly higher when the concentration of assimilable nitrogen was increased if pantothenic acid was deficient (10 or 50 microg l(-1)). Yeast synthesis of other volatile compounds were impacted by both assimilable nitrogen and pantothenic acid. CONCLUSIONS: While growth and fermentative rate of Saccharomyces was more influenced by nitrogen than by pantothenic acid, complicated interactions exist between these nutrients that affect the synthesis of volatile compounds including H2S. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This study has important implications for the winemaking industry where a better understanding of the nutritional requirements of Saccharomyces is necessary to reduce fermentation problems and to improve final product quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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