Food-grade argan oil supplementation in molasses enhances fermentative performance and antioxidant defenses of active dry wine yeast
Notice bibliographique
Résumé
The tolerance of the yeast Saccharomyces cerevisiae to desiccation is important for the use of this microorganism in the wine industry, since active dry yeast (ADY) is routinely used as starter for must fermentations. Both biomass propagation and dehydration cause cellular oxidative stress, therefore negatively affecting yeast performance. Protective treatments against oxidative damage, such as natural antioxidants, may have important biotechnological implications. In this study we analysed the antioxidant capacity of pure chemical compounds (quercetin, ascorbic acid, caffeic acid, oleic acid, and glutathione) added to molasses during biomass propagation, and we determine several oxidative damage/response parameters (lipid peroxidation, protein carbonylation, protective metabolites and enzymatic activities) to assess their molecular effects. Supplementation with ascorbic, caffeic or oleic acids diminished the oxidative damage associated to ADY production. Based on these results, we tested supplementation of molasses with argan oil, a natural food-grade ingredient rich in these three antioxidants, and we showed that it improved both biomass yield and fermentative performance of ADY. Therefore, we propose the use of natural, food-grade antioxidant ingredients, such as argan oil, in industrial processes involving high cellular oxidative stress, such as the biotechnological production of the dry starter.
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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 | 0,000 | 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 ».