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Enregistrement W2470397515 · doi:10.1093/femsyr/fow059

α,β-Dicarbonyl reduction is mediated by the<i>Saccharomyces</i>Old Yellow Enzyme

2016· article· en· W2470397515 sur OpenAlexaff
Barry van Bergen, Normand Cyr, Rona Strasser, Maxime Blanchette, John D. Sheppard, Armando Jardim

Notice bibliographique

RevueFEMS Yeast Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiacetylBiochemistryAcetoinSaccharomyces cerevisiaeBiologyValineEnzymeYeastFermentationReductaseDehydrogenasePhosphoglucomutaseAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The undesirable flavor compounds diacetyl and 2,3-pentanedione are vicinal diketones (VDKs) formed by extracellular oxidative decarboxylation of intermediate metabolites of the isoleucine, leucine and valine (ILV) biosynthetic pathway. These VDKs are taken up by Saccharomyces and enzymatically converted to acetoin and 3-hydroxy-2-pentanone, respectively. Purification of a highly enriched diacetyl reductase fraction from Saccharomyces cerevisiae in conjunction with mass spectrometry identified Old Yellow Enzyme (Oye) as an enzyme capable of catalyzing VDK reduction. Kinetic analysis of recombinant Oye1p, Oye2p and Oye3p isoforms confirmed that all three isoforms reduced diacetyl and 2,3-pentanedione in an NADPH-dependent reaction. Transcriptomic analysis of S. cerevisiae (ale) and S. pastorianus (lager) yeast during industrial fermentations showed that the transcripts for OYE1, OYE2, arabinose dehydrogenase (ARA1), α-acetolactate synthase (ILV2) and α-acetohydroxyacid reductoisomerase (ILV5) were differentially regulated in a manner that correlated with changes in extracellular levels of VDKs. These studies provide insights into the mechanism for reducing VDKs and decreasing maturation times of beer which are of commercial importance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0060,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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