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Enregistrement W2519527003 · doi:10.1139/cjm-2016-0436

Quantitative analysis of 3-OH oxylipins in fermentation yeast

2016· article· en· W2519527003 sur OpenAlexafffundvenue
Greg Potter, Wei Xia, Suzanne M. Budge, R. Alex Speers

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOxylipinFermentationYeastChemistryFood scienceStrain (injury)SugarChromatographyBiochemistryBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the ubiquitous distribution of oxylipins in plants, animals, and microbes, and the application of numerous analytical techniques to study these molecules, 3-OH oxylipins have never been quantitatively assayed in yeasts. The formation of heptafluorobutyrate methyl ester derivatives and subsequent analysis with gas chromatography - negative chemical ionization - mass spectrometry allowed for the first determination of yeast 3-OH oxylipins. The concentration of 3-OH 10:0 (0.68-4.82 ng/mg dry cell mass) in the SMA strain of Saccharomyces pastorianus grown in laboratory-scale beverage fermentations was elevated relative to oxylipin concentrations in plant tissues and macroalgae. In fermenting yeasts, the onset of 3-OH oxylipin formation has been related to fermentation progression and flocculation initiation. When the SMA strain was grown in laboratory-scale fermentations, the maximal sugar consumption rate preceded the lowest concentration of 3-OH 10:0 by ∼4.5 h and a distinct increase in 3-OH 10:0 concentration by ∼16.5 h.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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