Acetaldehyde kinetics of enological yeast during alcoholic fermentation in grape must
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acetaldehyde strongly binds to the wine preservative SO2 and, on average, causes 50–70 mg l−1 of bound SO2 in red and white wines, respectively. Therefore, a reduction of bound and total SO2 concentrations necessitates knowledge of the factors that affect final acetaldehyde concentrations in wines. This study provides a comprehensive analysis of the acetaldehyde production and degradation kinetics of 26 yeast strains of oenological relevance during alcoholic fermentation in must under controlled anaerobic conditions. Saccharomyces cerevisiae and non-Saccharomyces strains displayed similar metabolic kinetics where acetaldehyde reached an initial peak value at the beginning of fermentations followed by partial reutilization. Quantitatively, the range of values obtained for non-Saccharomyces strains greatly exceeded the variability among the S. cerevisiae strains tested. Non-Saccharomyces strains of the species C. vini, H. anomala, H. uvarum, and M. pulcherrima led to low acetaldehyde residues (<10 mg l−1), while C. stellata, Z. bailii, and, especially, a S. pombe strain led to large residues (24–48 mg l−1). Acetaldehyde residues in S. cerevisiae cultures were intermediate and less dispersed (14–34 mg l−1). Addition of SO2 to Chardonnay must triggered significant increases in acetaldehyde formation and residual acetaldehyde. On average, 0.33 mg of residual acetaldehyde remained per mg of SO2 added to must, corresponding to an increase of 0.47 mg of bound SO2 per mg of SO2 added. This research demonstrates that certain non-Saccharomyces strains display acetaldehyde kinetics that would be suitable to reduce residual acetaldehyde, and hence, bound-SO2 levels in grape wines. The acetaldehyde formation potential may be included as strain selection argument in view of reducing preservative SO2 concentrations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».