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Enregistrement W2740027779 · doi:10.5539/jfr.v6n5p1

Influence of Cell Surface and Nanomechanical Properties on the Flocculation Ability of Industrial Saccharomyces cerevisiae Strains

2017· article· en· W2740027779 sur OpenAlexafffundvenue
Ashima Nayyar, Graeme M. Walker, Elisabetta Canetta, Forbes Wardrop, Ashok K. Adya

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensLallemand (Canada)
Organismes subventionnairesLallemandAcademy of Finland
Mots-clésFlocculationYeastCell wallSaccharomyces cerevisiaeCellAdhesionMaterials scienceBiophysicsSurface energyAtomic force microscopyCell adhesionElasticity (physics)Elastic modulusChemistryNanotechnologyComposite materialBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few years, atomic force microscopy (AFM) has provided novel information on the ultrastructural and nanomechanical properties of yeast cell walls that play a major role in determining the flocculation characteristics of the yeasts. In this study, we used AFM to visualize at the nanoscale the cell surface topography and to determine cell wall nanomechanical properties (e.g. elasticity and adhesion) of different strains of S. cerevisiae employed for brewing, winemaking and fuel alcohol production. Cell surface topography was found to correlate with the flocculation behaviour of these strains during their late stationary phase, with the cell surface of flocculent cells being rougher than that of weakly flocculent cells. The elastic modulus of the yeast cell walls showed that weakly flocculent strains had a more rigid cell wall than highly flocculent strains. This difference in elasticity seemed to have an effect on the adhesive properties of the yeast cell walls, with weakly flocculent yeasts displaying lower adhesion energy than the highly flocculent strains. These findings seem to indicate that yeast cell surface nanomechanical properties play an important role in governing flocculation.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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