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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 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)0,000
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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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